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### RAPPORT D'INVESTIGATION OSINT : DÉRIVES ÉTHIQUES ET BIAIS STRUCTURELS DES LLM

#### [CoT : Chain of Thought - Raisonnement Logique]

**Cause initiale :** La course à la performance des Modèles de Langage Massifs (LLM) impose deux prérequis techniques : une augmentation exponentielle de la puissance de calcul (compute) et l'ingestion de corpus de données non filtrés à l'échelle d'Internet (Common Crawl, Reddit, etc.).

**Mécanique 1 (Infrastructures et Économie) :** L'entraînement nécessite des centres de données énergivores. Les externalités climatiques (CO2) sont globalisées, frappant en priorité les zones géographiques vulnérables. En parallèle, l'annotation des données repose sur une main-d'œuvre précaire (ghost workers) délocalisée, créant une asymétrie économique.

**Mécanique 2 (Sociolinguistique et Algorithmique) :** L'ingestion massive dilue les dialectes minoritaires. Pour "sécuriser" ces modèles, des systèmes de détection de toxicité sont entraînés par des annotateurs dépourvus de contexte socioculturel. Conséquence mathématique : les marqueurs vernaculaires identitaires (ex: AAE) sont classifiés comme des anomalies ou des signaux d'agressivité.

**Conséquence finale (Boucle systémique) :** Les populations marginalisées subissent une double pénalité. Physiquement, elles absorbent le coût écologique d'une technologie dont elles ne profitent pas. Numériquement, leurs expressions linguistiques sont censurées ou désignées comme toxiques par les algorithmes censés "nettoyer" le modèle.

#### 1. [MÉTA-ANALYSE]

L'investigation démontre que l'architecture actuelle des LLM repose sur un transfert massif d'externalités négatives. Le postulat industriel selon lequel "plus le modèle est grand, plus il est neutre et performant" est factuellement contredit par la littérature scientifique. L'augmentation des paramètres du modèle ne résout pas les biais de représentation ; elle les fige mathématiquement (effet de "perroquet stochastique"). Le système opère selon une mécanique d'extractivisme : captation des données mondiales, traitement par une main-d'œuvre précaire, empreinte carbone délocalisée, et restitution d'un standard linguistique hégémonique (WEIRD : Western, Educated, Industrialized, Rich, Democratic) qui pénalise structurellement l'Anglais Vernaculaire Afro-Américain (AAE).

#### 2. [FAITS ÉTABLIS]

**Axe 1 : Coûts énergétiques et économiques (Externalités asymétriques)**

**Empreinte carbone :** Selon l'étude de Strubell et al. (2019), l'entraînement d'un modèle de traitement du langage naturel avec recherche d'architecture neurale (NAS) génère environ 284 tonnes d'équivalent CO2 (626 155 lbs). Cela représente près de cinq fois les émissions générées par une voiture américaine moyenne au cours de sa durée de vie totale.

**Impact asymétrique :** Le rapport *On the Dangers of Stochastic Parrots* (Bender, Gebru et al., 2021) documente que les communautés marginalisées (ex: populations des Maldives face à la montée des eaux) subissent de plein fouet les conséquences des changements climatiques accélérés par ces centres de données, alors que la technologie LLM est optimisée pour des populations anglophones privilégiées.

**Exploitation du travail du clic :** L'article *Decolonial AI* (Mohamed et al., 2020) souligne la dépendance de l'industrie à une main-d'œuvre sous-payée ("ghost workers") dans les pays du Sud (ou en Chine) pour le nettoyage des données, qualifiant cette dynamique de "colonialité" sociotechnique.

**Axe 2 : Biais raciaux algorithmiques (Pénalisation de l'AAE)**

**Taux de faux positifs :** L'étude de Sap et al. (2019), *The Risk of Racial Bias in Hate Speech Detection* , prouve cliniquement la pénalisation de l'AAE. Le système Perspective API (Alphabet/Jigsaw) a attribué des scores de toxicité de 90 % à 95 % à des phrases vernaculaires intra-groupes telles que "I swear I saw his ass yesterday" ou "Wussup, n\*gga", contre des scores de 6 % à 7 % pour leurs équivalents en anglais standard ("I saw him yesterday", "What's up, bro!").

**Biais des annotateurs :** Les expériences de contrôle démontrent que les annotateurs humains sont significativement plus enclins à étiqueter un tweet AAE comme "offensant" s'ils ne sont pas informés de l'origine dialectale ou raciale de l'auteur.

**Axe 3 : Standards scientifiques et préconisations**

**Data Statements :** Bender et Friedman (2018) recommandent l'implémentation de "Data Statements" (Déclarations de Données) pour chaque dataset, exigeant la documentation stricte de la démographie des locuteurs, des annotateurs et du contexte de collecte.

**Amorçage dialectal (Priming) :** Sap et al. (2019) préconisent d'inclure un "dialect and race priming" dans l'interface des travailleurs du clic pour réduire factuellement le taux d'erreur de classification de la toxicité.

#### 3. [ANALYSE SYSTÉMIQUE] (Application ToT et Multi-Persona)

L'évaluation des hypothèses face au paradoxe "taille du modèle vs équité culturelle et écologique" donne les résultats suivants via notre panel d'experts :

**Hypothèse 1 : L'effet "Perroquet Stochastique" et la dilution des signaux.**

*Validation : Confirmée.*

*Perspective (Chercheur en Éthique de l'IA) :* Le volume massif du web n'est pas représentatif de l'humanité, il surreprésente les populations hégémoniques dotées d'un accès internet illimité (Bender et al., 2021 ; Henrich et al. 2010 sur les populations "WEIRD"). Le modèle ne comprend pas le sens, il recrache des probabilités statistiques. En augmentant la taille de la base de données sans curation, l'IA ne fait que renforcer le poids probabiliste des biais systémiques majoritaires, écrasant mécaniquement les représentations minoritaires.

**Hypothèse 2 : Le déficit sociolinguistique de l'annotation.**

*Validation : Confirmée.*

*Perspective (Sociolinguiste) :* La toxicité est hautement dépendante du contexte et du locuteur (phénomène de réappropriation). Les plateformes d'annotation confient l'évaluation à des travailleurs isolés, payés à la tâche, sans grille d'analyse dialectale. L'AAE possède une syntaxe et un vocabulaire propres. L'annotateur moyen, déconnecté de ce contexte, applique une norme linguistique suprémaciste ou standardisée, transformant un marqueur identitaire en variable d'agressivité. Le modèle apprend donc mathématiquement que "langage noir = toxicité".

**Hypothèse 3 : L'incapacité architecturale de modéliser l'intentionnalité.**

*Validation : Confirmée.*

*Perspective (Économiste de l'Environnement) :* Cette hypothèse révèle l'absurdité économique de la trajectoire actuelle. L'industrie consomme des mégawattheures (et des millions de dollars) pour entraîner des architectures pures "Deep Learning" sur des pétaoctets de texte afin d'imiter la compréhension. Puisqu'il n'y a aucune modélisation symbolique de l'intentionnalité, l'industrie tente de corriger les biais a posteriori par du RLHF (Reinforcement Learning), ce qui nécessite encore plus de calculs et de travailleurs précaires. C'est une asymétrie totale : destruction d'écosystèmes réels au profit de monopoles technologiques, pour un résultat qui échoue à maîtriser la nuance linguistique basique.

#### 4. [ZONES D'OMBRE]

Malgré les données établies, le dossier présente des lacunes critiques dues à l'opacité industrielle :

**Empreinte Carbone des Modèles Propriétaires :** *Donnée indisponible ou introuvable.* Si l'empreinte de modèles anciens (BERT) est documentée (Strubell, 2019), les entreprises comme OpenAI (GPT-4), Google (Gemini) ou Anthropic (Claude) refusent de publier les chiffres exacts de leur consommation d'eau et de leurs émissions CO2 pour l'entraînement de leurs modèles de dernière génération.

**Démographie des Annotateurs RLHF :** *Donnée indisponible ou introuvable.* L'origine, les conditions salariales exactes et le niveau de formation sociolinguistique des travailleurs employés aujourd'hui pour l'alignement éthique des modèles propriétaires sont protégés par le secret des affaires.

**Biais de Rétroaction sur le Web :** Le taux exact auquel les textes générés par l'IA polluent aujourd'hui les données d'entraînement futures (model collapse) reste difficile à quantifier à l'échelle globale, bien qu'il soit un risque théorique formellement identifié.