Enceintes connectées : Google Assistant, Alexa et Siri comprennent mieux les hommes que les femmes
Les enceintes connectées comprennent-elles mieux les hommes que les femmes ? C'est en tout cas ce que montre une étude Yougov réalisée sur 1000 utilisateurs – Google Assistant, Alexa et Siri seraient entrainés avec une surreprésentation d'échantillons masculins. Et les chercheurs d'encourager les développeurs à entraîner les IA différemment.
Les enceintes connectées reproduisent-elles des biais de genre ? C'est en tout cas ce que semble montrer une nouvelle étude réalisée sur 1000 utilisateurs et utilisatrices britanniques par YouGov. On apprend ainsi que les “deux tiers d'utilisatrices (67%) disent que leur appareil échoue à répondre correctement à une commande vocale au moins ‘de temps à autres', comparé à une petite majorité d'utilisateurs qui disent la même chose (54%)”.
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Les enceintes connectées comprennent mieux les hommes que les femmes
Et les chercheurs d'ajouter : “Paradoxalement 46% des hommes disent que leur appareil échoue ‘rarement' ou ‘jamais' à fonctionner normalement, à comparer avec seulement 32% de femmes”. Les chercheurs ont aussi remarqué que les femmes parlent plus poliment à leur assistant, avec “45% d'entre elles qui disent toujours ou souvent ‘s'il-vous-plaît' et ‘merci', contre 30% des utilisateurs masculins”.
Les scientifiques pensent que la cause est vraisemblablement la manière avec laquelle les programmeurs entrainent les intelligences artificielles qui se cachent derrière Google Assistant, Alexa ou encore Siri. Si les échantillons utilisés sont principalement des hommes, alors ces derniers auront logiquement plus de mal à reconnaitre les voix féminines.
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D'autant que d'autres biais semblables ont déjà pu être constatés avec d'autres intelligences artificielles. Néanmoins ce n'est sans doute pas la seule explication. Comme pense un expert des sciences de la parole, Delip Rao, dans un post de blog, les voix féminines ont également une hauteur qui varie davantage que celle des hommes. L'une des solutions pour supprimer ce biais est de repenser les modèles “pour qu'ils apprennent directement des formes d'onde” et fournir aux intelligences artificielles une plus grande variété d'exemples de voix.
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