# Tab 1

### CHRONOLOGIE FACTUELLE : DÉRIVES ÉTHIQUES ET BIAIS DES LLM

**Format :** Timeline pure (sans analyse). **Périmètre :** Jalons scientifiques peer-reviewed et rapports d'investigation (2010 - 2023).

**2010**

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**Publication :**   *The weirdest people in the world?*  (Henrich, Heine, & Norenzayan).

**Fait établi :**  Introduction clinique du concept de populations "WEIRD" (Western, Educated, Industrialized, Rich, Democratic). Démontre que les échantillons de données occidentaux ne sont pas représentatifs de la psychologie et de la diversité humaine mondiale.
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**2018**

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**Publication :**   *Data Statements for Natural Language Processing*  (Bender & Friedman).

**Fait établi :**  Création du standard scientifique exigeant la documentation formelle (origine, démographie) des locuteurs et des annotateurs pour tout jeu de données utilisé en intelligence artificielle, afin de tracer les biais.

**Publication :**   *Designs for the Pluriverse*  (Escobar).

**Fait établi :**  Parution de l'ouvrage établissant les bases critiques de l'interdépendance radicale face aux technologies hégémoniques et monopolistiques.
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**Juin 2019**

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**Publication :**   *Energy and Policy Considerations for Deep Learning in NLP*  (Strubell, Ganesh, & McCallum).

**Fait établi :**  Première quantification clinique de l'empreinte carbone de l'IA. Démonstration factuelle que l'entraînement d'un grand modèle (avec NAS) émet environ 284 tonnes d'équivalent CO2 (soit la consommation de 5 voitures américaines sur leur durée de vie entière).
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**Juillet 2019**

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**Publication :**   *The Risk of Racial Bias in Hate Speech Detection*  (Sap et al.).

**Fait établi :**  Preuve statistique que les détecteurs de toxicité (comme  *Perspective API* ) attribuent un score d'agressivité de 90% à 95% à des phrases en Anglais Vernaculaire Afro-Américain (AAE), contre 6% à 7% pour l'anglais standard. Démonstration de la baisse de ce taux d'erreur lors de l'application d'un amorçage dialectal ("dialect priming") auprès des annotateurs.
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**Janvier 2020**

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**Publication :**   *Decolonial AI: Decolonial Theory as Sociotechnical Foresight in Artificial Intelligence*  (Mohamed, Png, & Isaac).

**Fait établi :**  Cartographie du recours au travail de l'ombre ("ghost workers"). Documentation du transfert des tâches de nettoyage de données et d'annotation vers une main-d'œuvre sous-payée et précaire, majoritairement située dans les pays du Sud.
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**Mars 2021**

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**Publication :**   *On the Dangers of Stochastic Parrots: Can Language Models Be Too Big?*  (Bender, Gebru, McMillan-Major, & Shmitchell).

**Fait établi :**  Conceptualisation du "Perroquet Stochastique". L'étude documente la fracture entre les créateurs de LLM et les populations marginalisées qui subissent asymétriquement les conséquences du changement climatique lié aux centres de données. Alerte formelle sur la dilution des dialectes minoritaires face au volume massif des données d'entraînement.
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**Septembre 2023**

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**Publication :**   *Which Humans? Probing the psychology of AI models*  (Atari et al.).

**Fait établi :**  Preuve expérimentale que les modèles de langage de dernière génération génèrent des profils cognitifs, psychologiques et moraux qui s'alignent massivement et presque exclusivement sur ceux des populations WEIRD, confirmant la marginalisation des autres schémas culturels.
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