Les biais de genre ne datent pas de l’arrivée de l’intelligence artificielle. Ils existent depuis longtemps dans nos représentations sociales. Cependant, des études montrent que l’IA générative amplifie les biais de genre. 

L’IA générative reproduit les biais de genre

Les outils d’IA générative sont entraînés sur d’immenses volumes de contenus créés par nous, les êtres humains. Or ces données reflètent les représentations et les inégalités présentes dans nos sociétés. L’IA apprend des régularités statistiques. On remarque que l’IA reproduit très souvent des associations fréquentes : leadership au masculin, métiers du soin au féminin, figures scientifiques et sportives majoritairement masculines (Babaei et al, 2024).

Cela ne signifie pas que l’IA « choisit » d’être biaisée. Elle reproduit des tendances observées dans ses données d’entraînement, et comme l’ont montré Nicoletti et Bass (2023) dans leur étude, elle semble aussi amplifier ces effets.

Pourquoi est-ce important pour vous ?

Parce que lorsque vous utilisez l’IA pour générer des exemples, des personnages, des études de cas ou des idées de projet, vous pouvez, sans vous en rendre compte, reprendre ces représentations. Copier-coller une réponse, c’est parfois aussi copier-coller un stéréotype.

La bonne nouvelle, c’est qu’il est possible de repérer ces biais et de les limiter. Le simple fait d’en être conscient-e permet déjà de lire les résultats/outputs de l’IA avec plus de recul et d’éviter de reprendre automatiquement des représentations stéréotypées. Voici trois stratégies à adopter, tirées de Hedlund, 2026.

Trois stratégies pour détecter les biais dans l’IA

1.        Adopter un état d'esprit expérimental

·         Lancez le même prompt plusieurs fois.

·         Changez quelques mots et comparez les réponses obtenues.

2.       Demandez à l’IA d’identifier les biais dans sa réponse

Prompt à tester :

·         « Quelles hypothèses sous-tendent cette réponse ? Sont-elles liées à des biais ? »

·         « Quels biais éventuels sont présents dans ce résultat ? Expliquez-les. »

·         « Justifiez votre réponse en explicitant les biais possibles. »

3.       Ajoutez des critères explicites d’inclusion dans votre prompt.

Par exemple :

·         « Veillez à ce que le contenu soit accessible à des personnes aux profils, parcours et expériences variés. »

Ensuite, demandez à l’IA :

·         « Évaluez dans quelle mesure cette consigne a été respectée. »

·         « Analysez le résultat en adoptant deux points de vue différents ou opposés. »

Exemple de l’utilisation des stratégies : le cas d’un « professeur »

Testez le prompt :

« Décris un professeur brillant et inspirant »

(J’ai intentionnellement utilisé le terme au masculin en français)

1.          Lancez exactement le même prompt 3 ou 4 fois.

Observez :

·         Le professeur est-il décrit comme un homme ?

·         Des pronoms masculins sont-ils utilisés (« il », « ce scientifique »…) ?

·         Les exemples cités sont-ils majoritairement des hommes ?

·         Les qualités mises en avant sont-elles associées à des traits stéréotypiques masculins (autorité, rigueur, leadership intellectuel…) ?

Même si le masculin peut être utilisé de manière générale (et générique) en français, pour décrire des hommes et des femmes, il amène souvent à imaginer un homme plutôt qu’une femme.

2.        Demander à l’IA d’analyser ses propres biais

Ajoutez maintenant :

« Cette description contient-elle des biais de genre ?

Le masculin utilisé influence-t-il la représentation proposée ? »

Est-ce que l’IA va reconnaître :

·         L’interprétation du masculin comme masculin réel et non comme forme générique ?

·         L’absence de diversité ?

·         Des associations implicites entre autorité académique et masculin ?

·         Cela permet de rendre visibles des hypothèses implicites.

3.         Ajouter un critère explicite d’inclusion

Clarifiez le prompt :

« Décris un-e professeur-e brillant-e et inspirant-e. Veille à représenter différents genres et à éviter les stéréotypes. »

Comparez les résultats du premier prompt :

·         Est-ce que les pronoms varient ?

·         Les exemples deviennent-ils plus diversifiés ?

·         Les qualités mises en avant changent-elles ?

La différence montre que l’IA suit les indices linguistiques donnés dans la consigne. Elle ne corrige pas spontanément les biais potentiels.

NOTE : Quand j’ai travaillé sur cet exemple (j’ai aussi testé d’autres : enseignant, PDG, infirmière), le chatbot a petit à petit commencé à modifier les outputs dans un style plus inclusif, et j’ai testé différents outils pour éviter cet effet d’apprentissage (Microsoft Copilot, Claude et ChatGPT). J’ai aussi testé les exemples en anglais pour éviter les formes masculines et féminines du français, qui peuvent vite donner des « directions » très utiles à l’IA, qui permettent surement d’éviter certains biais.

Pour conclure

L’IA reproduit les biais et stéréotypes des humains. Ces biais peuvent même devenir plus visibles et amplifiés dans les outputs de l’IA, notamment lorsque l’on génère des images. Les stéréotypes y apparaissent souvent de manière immédiate et frappante (voir Nicoletti et Bass, 2023 pour une expérience gigantesque avec des images générées par IA).

Développer un regard critique face à ces outils est important et dans cet article nous avons vu trois stratégies pour nous aider à rester critiques.

Références

Babaei, G., Banks, D., Bosone, C., Giudici, P., & Shan, Y. (2024). Is ChatGPT more biased than you. Harvard Data Science Review, 6(3), 52. Téléchargé le 2 mars 2026 à : https://hdsr.mitpress.mit.edu/pub/qh3dbdm9/release/2 

Hedlund, V. (2026). What do teachers need to know about GenAI Bias. GenEd Labs.ai . Consulté le 28 février 2026 à: https://genedlabs.ai/resources 

Nicoletti, L., & Bass, D. (2023, June 8). Humans are biased. Generative AI is even worse. Bloomberg. Consulté le 28 février 2026 à : https://www.bloomberg.com/graphics/2023-generative-ai-bias/ 

Wikipédia (2025, 26 novembre). Biais de genre. Consulté le 28 février 2026 à https://fr.wikipedia.org/wiki/Biais_de_genre