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### L'ILLUSION DE L'ÉCHELLE : AUTOPSIE CLINIQUE DES MODÈLES DE LANGAGE MASSIFS

L'industrie technologique a réussi un tour de force sémantique en baptisant ses infrastructures "le nuage". Cette métaphore vaporeuse suggère une technologie immatérielle, neutre et en lévitation au-dessus des contingences terrestres. La réalité matérielle des grands modèles de langage (LLM) s'écrit pourtant en tonnes d'équivalent carbone, en fermes de serveurs industrielles et en chaînes d'assemblage humaines invisibilisées. Sous le vernis de l'intelligence artificielle générative se cache une mécanique systémique implacable : une machine d'amplification statistique qui, sous prétexte d'absorber la connaissance mondiale, fige les normes d'une minorité hégémonique et pénalise les cultures marginalisées.

##### L'Extractivisme Matériel : Le Poids du Nuage

La création d'un modèle de langage massif ne relève pas de la magie algorithmique, mais de la force brute. L'entraînement d'un grand modèle de traitement du langage naturel, utilisant la recherche d'architecture neurale (NAS), génère approximativement 284 tonnes d'équivalent CO2, soit cinq fois les émissions totales d'une voiture américaine moyenne sur l'intégralité de sa durée de vie (Strubell et al., 2019). Cette combustion massive d'énergie crée une fracture asymétrique immédiate. Les conséquences climatiques générées par ces centres de données frappent en priorité les populations et les zones géographiques vulnérables, telles que les Maldives, qui n'ont ni accès à ces technologies, ni utilité pour des algorithmes optimisés pour le marché nord-américain (Bender, Gebru et al., 2021).

L'infrastructure matérielle de l'IA repose sur un principe d'extractivisme strict : la captation de l'énergie et des données à l'échelle globale pour un bénéfice concentré dans quelques monopoles de la Silicon Valley.

##### La Mécanique Fantôme : L'Annotation Délocalisée

Une fois la donnée aspirée, il faut la trier. L'illusion d'une machine apprenant seule est maintenue par l'effacement méthodique de la chaîne de production humaine. Le fonctionnement et le filtrage des modèles reposent sur des "ghost workers", une main-d'œuvre précaire employée à la tâche, majoritairement localisée dans les pays du Sud. Cette dynamique structurelle reproduit et modernise les asymétries de la colonialité (Mohamed et al., 2020).

Ces travailleurs invisibles sont chargés de classer des millions de fragments de texte, de modérer la violence et de définir ce qui est "toxique" ou "sûr". Mais cette classification s'opère à la chaîne, sans grille d'analyse sociologique et en dehors de tout contexte culturel. C'est ici, dans l'interface de travail isolée d'un annotateur payé au clic, que se forme l'une des failles systémiques les plus sévères de l'intelligence artificielle contemporaine.

##### Le Biais Statistique : La Censure de l'Identité

La toxicité d'une phrase n'est pas une valeur mathématique universelle ; elle dépend du locuteur, de l'intention et de la réappropriation culturelle. Pourtant, les détecteurs de haine automatisés, nourris par ces annotations décontextualisées, procèdent à une pénalisation systématique et mesurable des dialectes minoritaires.

Les données cliniques sont sans appel. Le système *Perspective API* , conçu pour détecter le langage toxique, attribue des scores d'agressivité de 90 % à 95 % à des phrases rédigées en Anglais Vernaculaire Afro-Américain (AAE), telles que " *I swear I saw his ass yesterday* " ou " *Wussup, n* gga\*". À l'inverse, leurs traductions exactes en anglais standard (" *I saw him yesterday* ", " *What's up, bro!* ") reçoivent des scores d'à peine 6 % à 7 % (Sap et al., 2019).

La machine ne déteste pas ; elle calcule. Les annotateurs, non formés à la sociolinguistique et confrontés à des marqueurs identitaires (comme le mot en "n" réapproprié en AAE), appliquent la grille de lecture de l'anglais hégémonique. L'algorithme apprend alors une équation toxique : la syntaxe et le vocabulaire vernaculaires afro-américains sont, par essence, des signaux de danger. L'identité même du locuteur marginalisé devient un faux positif.

Cette erreur algorithmique peut être rectifiée par un "amorçage dialectal" ( *priming* ) : informer l'annotateur de l'origine raciale ou dialectale de l'auteur fait chuter drastiquement le taux de classification erronée (Sap et al., 2019). Cependant, cette précaution ralentit la chaîne de production et reste largement ignorée par l'industrie.

##### Le Perroquet Stochastique et l'Hégémonie "WEIRD"

Face à ces biais, la réponse industrielle est invariable : il faut augmenter la taille des modèles. L'hypothèse postule qu'en ingérant la totalité du web, le bruit statistique finira par lisser les erreurs et produire une neutralité objective. C'est une erreur de diagnostic fondamentale.

L'ingestion indiscriminée des données du réseau ne capture pas la diversité humaine. Elle numérise un écosystème où les populations les plus connectées surreprésentent leurs propres modèles cognitifs. En conséquence, la "psychologie" générée par ces modèles s'aligne presque exclusivement sur les traits des populations "WEIRD" — *Western, Educated, Industrialized, Rich, Democratic* (Henrich et al., 2010 ; Atari et al., 2023).

En l'absence de modélisation symbolique de l'intentionnalité, les modèles de langage massifs ne comprennent rien à ce qu'ils écrivent. Ils ne sont que des "perroquets stochastiques" associant des mots en fonction de probabilités d'occurrence (Bender et al., 2021). Diluer les signaux culturels minoritaires dans l'immensité des données web ne les protège pas ; cela les efface. La majorité probabiliste écrase la variance linguistique.

La trajectoire actuelle du développement des LLM n'est donc ni un accident éthique, ni une erreur de jeunesse technologique. Sans l'obligation de publier des *Data Statements* rigoureux pour documenter la démographie exacte des données d'entraînement (Bender & Friedman, 2018), ces algorithmes fonctionneront exactement comme ils ont été conçus : comme des infrastructures massives capables d'externaliser leur coût écologique sur les plus précaires, tout en automatisant la normalisation culturelle des plus privilégiés.