# Tab 1

### SYNTHÈSE EXÉCUTIVE OSINT : DÉRIVES ET BIAIS DES LLM

**1. MÉCANIQUES EXTRACTIVISTES ET EXTERNALITÉS ENVIRONNEMENTALES**

**Asymétrie des coûts climatiques :** Les populations marginalisées subissent les conséquences climatiques de l'entraînement des LLM sans en tirer de bénéfice technologique (Bender, Gebru et al., 2021).

**Empreinte carbone chiffrée :** L'entraînement d'un grand modèle (avec recherche d'architecture neurale) génère approximativement 284 tonnes d'équivalent CO2, soit cinq fois la consommation totale d'un véhicule américain sur sa durée de vie (Strubell et al., 2019).

**Exploitation sous-jacente (Colonialité) :** Le nettoyage et l'annotation des bases de données de ces modèles reposent structurellement sur le "travail fantôme" (ghost workers) de populations précaires délocalisées, reproduisant des schémas d'extractivisme colonial (Mohamed et al., 2020).

**2. BIAIS ALGORITHMIQUES ET CENSURE DE L'ANGLAIS VERNACULAIRE (AAE)**

**Pénalisation mesurable de l'AAE :** Les détecteurs de toxicité (ex: Perspective API) associent mathématiquement l'Anglais Vernaculaire Afro-Américain à de l'agressivité. Des phrases intragroupes en AAE ("I saw his ass yesterday") sont notées toxiques à 95 %, contre 6 % pour leur traduction en anglais standard (Sap et al., 2019).

**Déficit de contexte chez les annotateurs :** Les travailleurs précaires chargés d'étiqueter la toxicité appliquent des standards linguistiques hégémoniques. En l'absence de contexte sur le locuteur, ils classifient par défaut les marqueurs identitaires minoritaires comme des insultes.

**3. FAILLES ARCHITECTURALES ET EFFET "PERROQUET STOCHASTIQUE"**

**Absence de compréhension sémantique :** Les modèles de langage massifs opèrent sur des probabilités statistiques d'occurrence lexicale, sans aucune modélisation de l'intentionnalité ou du contexte social de la phrase.

**Renforcement de l'hégémonie (WEIRD) :** L'ingestion massive des données du web ne garantit pas la neutralité. Elle surreprésente mécaniquement la psychologie et la linguistique des populations WEIRD (Occidentales, Éduquées, Industrialisées, Riches, Démocratiques) et étouffe les représentations minoritaires (Henrich et al., 2010 ; Atari et al., 2023).

**4. PRÉCONISATIONS SCIENTIFIQUES ET FACTUELLES**

**Documentation obligatoire (Data Statements) :** Exigence d'une documentation stricte de la démographie des locuteurs et des annotateurs pour tout jeu de données utilisé en NLP (Bender et Friedman, 2018).

**Amorçage dialectal (Priming) :** Intégration de signaux clairs sur l'origine dialectale ou raciale d'un texte dans l'interface des annotateurs afin de réduire statistiquement le taux de faux positifs lors de la détection de haine (Sap et al., 2019).