Les chatbots répondent moins bien quand la demande sonne féminine
Des chercheurs de Johns Hopkins montrent que 4 assistants parmi les plus utilisés renvoient des textes plus courts et moins soignés quand la consigne contient des tournures statistiquement plus fréquentes chez les femmes.
L’équipe est partie de vraies demandes de bureau : rédiger un message professionnel, une candidature, une lettre de démission. Elle y a ensuite glissé des marqueurs de langage documentés comme plus fréquents chez les femmes, sans changer le fond : les précautions, du type « peut-être » ou « je pense », le collectif, du type « nous » ou « notre équipe », et les adjectifs expressifs, du type « formidable ». 4 modèles ont été testés, dont ceux qui font tourner ChatGPT et l’assistant de Mistral.
Le résultat est constant : les réponses reviennent plus courtes, moins formelles et d’un niveau de langue plus bas. L’écart subsiste après avoir neutralisé le ton de la demande. Un détail contredit l’intuition : mettre un prénom masculin ou féminin ne change presque rien. Ce n’est donc pas l’identité affichée qui compte, mais la façon d’écrire la consigne. Le travail a été mis en ligne en archive ouverte et sera présenté début octobre à une conférence sur les modèles de langage, à San Francisco.
Pour une entreprise, le sujet n’est pas une question de principe, c’est une question de qualité. 2 collaborateurs qui demandent la même chose n’obtiennent pas le même texte, et ni l’un ni l’autre ne peut le savoir. Or le document part ensuite chez un client, un candidat ou un banquier. 2 réflexes suffisent à réduire l’écart. Écrire des consignes directes plutôt que prudentes : dire le format attendu, la longueur, le registre, le destinataire, au lieu d’envelopper la demande. Et fixer un modèle de consigne commun à l’équipe, pour que la qualité du rendu cesse de dépendre de la manière de parler de chacun.