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### DOSSIER D'INVESTIGATION : DÉRIVES SYSTÉMIQUES DES LLM

#### FORMAT : BIBLIOGRAPHIE CLINIQUE (SOURCES OUVERTES & ACADÉMIQUES)

Ce document liste les preuves matérielles, les études *peer-reviewed* et les rapports techniques utilisés pour établir le croisement des données (CoT/ToT) du précédent rapport d'investigation. Tolérance zéro hallucination appliquée.

**1. Bender, E. M., Gebru, T., McMillan-Major, A., & Shmitchell, S. (2021). "On the Dangers of Stochastic Parrots: Can Language Models Be Too Big?"**

**Apport clinique :** Documente formellement les risques environnementaux des LLM, théorise le concept de "perroquet stochastique" (imitation statistique sans compréhension) et démontre que le coût de ces technologies pèse de manière disproportionnée sur les populations marginalisées n'en tirant aucun bénéfice.

**Lien de recherche :** <https://www.google.com/search?q=On+the+Dangers+of+Stochastic+Parrots+Bender+Gebru>

**2. Sap, M., Card, D., Gabriel, S., Choi, Y., & Smith, N. A. (2019). "The Risk of Racial Bias in Hate Speech Detection".**

**Apport clinique :** Preuves statistiques démontrant le taux d'erreur massif (faux positifs) des algorithmes (comme *Perspective API* ) lors de l'analyse de l'Anglais Vernaculaire Afro-Américain (AAE). Valide cliniquement l'efficacité de l'amorçage dialectal ("dialect priming") chez les annotateurs.

**Lien de recherche :** <https://www.google.com/search?q=The+Risk+of+Racial+Bias+in+Hate+Speech+Detection+Sap+2019>

**3. Mohamed, S., Png, M.-T., & Isaac, W. (2020). "Decolonial AI: Decolonial Theory as Sociotechnical Foresight in Artificial Intelligence".**

**Apport clinique :** Analyse économique et sociologique du recours massif au "travail fantôme" (ghost workers) délocalisé pour l'annotation des bases de données. Définit la colonialité des infrastructures d'Intelligence Artificielle.

**Lien de recherche :** <https://www.google.com/search?q=Decolonial+AI+Sociotechnical+Foresight+Mohamed>

**4. Strubell, E., Ganesh, A., & McCallum, A. (2019). "Energy and Policy Considerations for Deep Learning in NLP".**

**Apport clinique :** Données quantitatives fondamentales sur l'empreinte carbone. Prouve que l'entraînement d'un grand modèle (avec NAS) génère environ 284 tonnes d'équivalent CO2, soit cinq fois les émissions d'une voiture américaine sur toute sa durée de vie.

**Lien de recherche :** <https://www.google.com/search?q=Energy+and+Policy+Considerations+for+Deep+Learning+in+NLP+Strubell>

**5. Henrich, J., Heine, S. J., & Norenzayan, A. (2010). "The weirdest people in the world?"**

**Apport clinique :** Établit le concept des populations WEIRD ( *Western, Educated, Industrialized, Rich, Democratic* ), matrice fondamentale pour comprendre pourquoi l'ingestion massive des données du web crée un standard hégémonique asymétrique et étouffe la diversité globale.

**Lien de recherche :** <https://www.google.com/search?q=The+weirdest+people+in+the+world+Henrich>

**6. Atari, M. et al. (2023). "Which Humans? [Probing the psychology of AI models]".**

**Apport clinique :** Expériences démontrant que la "psychologie" générée par les modèles de langage massifs s'aligne massivement sur les traits cognitifs des populations WEIRD, confirmant la dissolution des dialectes et schémas de pensée marginaux au sein du bruit statistique des données d'entraînement.

**Lien de recherche :** <https://www.google.com/search?q=Which+Humans+Large+Language+Models+WEIRD>

**7. Bender, E. M., & Friedman, B. (2018). "Data Statements for Natural Language Processing: Toward Mitigating System Bias and Enabling Better Science".**

**Apport clinique :** Fournit la norme opérationnelle et la structure méthodologique (Data Statements) exigée aujourd'hui par l'éthique de l'IA pour documenter de façon transparente la démographie des annotateurs et des locuteurs dans les jeux de données.

**Lien de recherche :** <https://www.google.com/search?q=Data+Statements+for+Natural+Language+Processing+Bender>

**8. Escobar, A. (2018). "Designs for the Pluriverse: Radical Interdependence, Autonomy, and the Making of Worlds".**

**Apport clinique :** Apporte le cadre d'analyse macropolitique ("l'interdépendance radicale") pour auditer les dynamiques de monopole imposées par les modèles de développement technologiques occidentaux au détriment d'infrastructures locales, autonomes et écologiquement soutenables.

**Lien de recherche :** <https://www.google.com/search?q=Designs+for+the+Pluriverse+Escobar+2018>