Utiliser l'explicabilité des modèles pour mettre en évidence les expressions genrées dans la parole
François Buet, Camille Guinaudeau, Cyril Grouin, Sahar Ghannay, Shin'Ichi Satoh
Résumé : Dans de nombreux pays, des études ont souligné la sous-représentation des femmes dans les médias.Mais au-delà du déséquilibre quantitatif se pose la question de l'asymétrie qualitative des représentations des hommes et des femmes.Comment automatiser l'évaluation des contenus et des traits saillants spécifiques aux discours masculins et féminins ?Nous proposons dans cette étude d'exploiter les connaissances acquises par un modèle de classification entraîné à la détection du genre sur des transcriptions automatiques, afin de mettre en évidence des motifs distinctifs du discours masculin ou féminin.Notre approche est basée sur l'utilisation de méthodes développées pour l'intelligence artificielle explicable (IAX), afin de calculer des scores d'attribution au niveau des unités.
Mots clés : Détection du genre,explicabilité,médias