Quand vous demandez à une IA de générer une image d’un médecin, que voyez-vous ? Un homme blanc en blouse blanche ? Une femme noire en uniforme d’infirmière ? Ce n’est pas un hasard. Les systèmes d’IA générative, comme Stable Diffusion ou GPT, ne sont pas neutres. Ils reproduisent les biais profonds des données qui les ont formés - et ces biais sont souvent culturels, raciaux, de genre. En 2025, ce n’est plus une question technique : c’est une question éthique et commerciale.
Les stéréotypes ne sont pas des erreurs, ils sont dans les données
Les modèles d’IA apprennent à partir de milliards d’images, de textes et de vidéos tirés d’internet. Et internet, c’est surtout du contenu anglo-saxon. Selon une analyse de Bayshore Intel en juin 2024, environ 70 % des jeux de données d’entraînement proviennent de sources en anglais, principalement des États-Unis et du Royaume-Uni. Ce qui signifie que l’IA a été formée sur une vision du monde dominée par des normes occidentales : l’individu, le succès masculin, la blancheur comme symbole de compétence.
Les résultats sont concrets. Quand on demande à Stable Diffusion de générer une image de « doctor in Nigeria », elle affiche presque toujours un médecin blanc, occidental, en blouse. Les professionnels nigérians ? Invisibles. Quand on demande « successful person », les modèles produisent des hommes blancs, jeunes, en costume-cravate. Les femmes ? Rarement avocates, juges ou PDG. Les hommes noirs ? Plus souvent associés à des rôles de sécurité ou de délinquants. Les femmes noires ? Principalement dans des rôles de domestiques ou de cuisinières.
En 2023, l’UNESCO a montré que, dans les textes générés, 20 % des descriptions de femmes Zulu les plaçaient comme « domestiques », « cuisinières » ou « aides ménagères ». Même chose pour les femmes mexicaines, égyptiennes ou péruviennes : les outils d’image les sexualisaient, les réduisaient à des clichés. Ce n’est pas une erreur technique. C’est un reflet de ce que les données ont appris - et ce qu’elles ont ignoré.
Les IA ne comprennent pas la culture - elles la copient mal
La culture, ce n’est pas juste des vêtements ou des festivals. C’est la façon dont on perçoit le pouvoir, la famille, le travail, le respect. Une étude du MIT Sloan en mars 2024 a montré que les mêmes prompts, traduits en chinois ou en anglais, produisaient des réponses radicalement différentes. En chinois, l’IA adoptait un style plus collectif, plus hiérarchique. En anglais, elle privilégiait l’individu, l’ambition personnelle.
Cela signifie que l’IA ne « comprend » pas la culture. Elle la devine à partir de mots, de structures linguistiques, de répétitions dans les données. Et quand les données sont biaisées, la sortie l’est aussi. Par exemple, quand Google a corrigé Gemini pour éviter de montrer des soldats allemands blancs en 1943, il a fini par afficher des soldats noirs. C’était une erreur de révision. Pas une solution. On a remplacé un stéréotype par un autre - en effaçant l’histoire réelle.
Les expressions culturelles sont encore plus délicates. L’humour, les symboles, les gestes : ce qui est acceptable au Japon peut être offensant au Brésil. Une étude de Bayshore Intel a montré que les IA génèrent des images de « fête de Noël » avec des sapins, des rennes et des cadeaux - même dans des pays où Noël n’est pas célébré. Elles ne comprennent pas le contexte. Elles copient ce qu’elles ont vu le plus souvent.
Les conséquences ne sont pas que symboliques - elles coûtent cher
Un stéréotype en ligne, c’est plus qu’un mauvais cliché. C’est une menace pour les marques, les institutions, les droits humains.
En mars 2024, Sprout Social a analysé 47 cas où des entreprises ont été critiquées pour des contenus IA générés offensants. Résultat : en 30 jours, leur valeur boursière a chuté en moyenne de 8,3 %. Les réseaux sociaux amplifient ces erreurs : un contenu culturellement insensible se propage 3,7 fois plus vite qu’un contenu neutre, selon Brookings.
Les régulations suivent. L’Union européenne, avec son AI Act entré en vigueur en février 2025, exige désormais que les systèmes à haut risque - comme ceux utilisés dans l’emploi, la santé ou la justice - prennent des « mesures appropriées pour éviter les biais culturels ». En Californie, la loi AB-331, proposée en 2024, oblige les entreprises à effectuer des audits de sensibilité culturelle pour tout système IA public.
Et les entreprises le savent. En 2022, seulement 22 % des entreprises du Fortune 500 testaient leurs IA pour les biais culturels. En 2024, ce chiffre est passé à 68 %. Ce n’est plus une question de morale. C’est une question de survie commerciale.
Comment corriger ça ? Ce qui marche, ce qui échoue
Il n’y a pas de bouton magique pour désactiver les stéréotypes. Mais des solutions concrètes existent - et certaines fonctionnent.
La première approche, la plus courante, c’est le data balancing : augmenter la représentation des groupes sous-représentés dans les jeux de données. Bayshore Intel a ajouté des articles de presse africains, des blogs d’Asie du Sud-Est, des romans brésiliens. Résultat : la représentation des groupes minoritaires a augmenté de 37 %, et les stéréotypes professionnels ont baissé de 29 %.
La deuxième approche, plus sophistiquée, c’est la cultural modulation. Des chercheurs du MIT Sloan ont développé une technique qui ajuste les réponses de l’IA selon la langue utilisée. Si vous parlez en arabe, l’IA adopte un ton plus respectueux, plus collectif. Si vous parlez en anglais, elle reste directe. Cela a réduit les erreurs culturelles de 42 % dans les tests.
La troisième approche, la plus humaine : intégrer des anthropologues, des linguistes et des experts locaux dans les équipes d’IA. Ce n’est pas un ajout optionnel. C’est une nécessité. Une IA ne peut pas apprendre la culture sans comprendre son histoire, ses tabous, ses nuances. Un algorithme ne sait pas qu’un certain symbole en Inde est sacré. Un humain, oui.
Malheureusement, les efforts restent inégaux. Google publie 3 pages sur la sensibilité culturelle dans ses principes d’IA. Anthropic, lui, en publie 47. Seuls trois projets open source sur GitHub se concentrent sur la détection de biais culturels - dont « CulturalBiasBench », qui propose 17 tests standardisés. Ce n’est pas suffisant.
Le piège du « trop de correction »
Corriger les stéréotypes, c’est bien. Mais les effacer complètement, c’est un autre problème.
Quand Gemini a remplacé les soldats allemands blancs par des soldats noirs, il a créé une nouvelle forme d’injustice : l’effacement historique. La même chose s’est produite avec les pères fondateurs des États-Unis : l’IA a généré des portraits multiraciaux, même si les portraits historiques sont blancs. Ce n’est pas de l’inclusion. C’est de la falsification.
La culture n’est pas un menu à choisir. Elle n’est pas une palette de couleurs à équilibrer. Elle est vivante, complexe, parfois contradictoire. L’IA ne doit pas « réécrire » l’histoire. Elle doit la représenter avec précision - même quand elle est douloureuse.
La vraie solution, ce n’est pas de faire croire que tout le monde est pareil. C’est de reconnaître que les différences existent - et que l’IA doit les respecter, pas les effacer.
Que faire maintenant ?
Si vous utilisez une IA générative, voici ce qu’il faut faire dès maintenant :
- Testez vos prompts avec des groupes culturels différents. Demandez à une personne de la région concernée de vérifier les résultats.
- Utilisez des outils comme CulturalBiasBench pour détecter les stéréotypes dans vos sorties.
- Exigez des fournisseurs d’IA des rapports de sensibilité culturelle - pas seulement de biais raciaux ou de genre.
- Ne laissez pas l’IA générer des contenus pour des marchés internationaux sans supervision humaine locale.
- Participez à la création de jeux de données diversifiés. Partagez des contenus locaux, authentiques, non filtrés.
Les IA ne sont pas des génies. Elles sont des miroirs. Et si on leur donne des images déformées, elles nous renverront des mondes déformés. La question n’est plus de savoir si l’IA peut être culturellement sensible. La question est : voulons-nous vivre dans un monde où les machines reproduisent nos pires préjugés - ou voulons-nous leur apprendre à voir la diversité comme elle est : riche, complexe, et digne de respect ?
Pourquoi les IA génératives reproduisent-elles des stéréotypes culturels ?
Les IA apprennent à partir de données historiques, et ces données reflètent les inégalités et les préjugés de la société. Si la majorité des images de « médecins » sur internet sont des hommes blancs, l’IA apprend que c’est la norme. Elle ne juge pas - elle copie. Ce n’est pas un bug, c’est une conséquence directe de la qualité des données d’entraînement.
Est-ce que les grandes entreprises comme Google ou OpenAI corrigent ces biais ?
Elles tentent de le faire, mais souvent de manière réactive et imparfaite. Google a corrigé Gemini après des critiques massives, mais les corrections ont créé de nouveaux problèmes, comme l’effacement historique. OpenAI a amélioré ses filtres, mais les tests indépendants montrent que les stéréotypes persistent, surtout dans les langues autres que l’anglais. Les efforts existent, mais ils sont insuffisants et peu transparents.
Les outils de détection de biais culturels sont-ils fiables ?
Les outils comme CulturalBiasBench sont les meilleurs disponibles aujourd’hui, mais ils ne sont pas parfaits. Ils détectent les stéréotypes les plus évidents, mais pas les nuances subtiles - comme les sous-entendus culturels, les tonalités ou les silences. Une IA peut ne pas dire « les femmes sont faibles », mais elle peut toujours les représenter comme des assistants, jamais comme des dirigeantes. C’est là que l’humain doit intervenir.
Comment les petites entreprises peuvent-elles s’assurer que leur IA est culturellement sensible ?
Elles n’ont pas besoin de grandes équipes. Elles ont besoin de bonnes questions. Demandez à vos utilisateurs locaux : « Est-ce que cette image vous représente ? » ou « Est-ce que ce texte vous semble respectueux ? » Utilisez des outils gratuits comme CulturalBiasBench. Évitez de générer du contenu pour des cultures que vous ne comprenez pas. Et surtout, ne laissez pas l’IA décider seule - gardez toujours un humain dans la boucle.
Quel est l’avenir de l’IA culturellement sensible ?
L’avenir dépend de nous. UNESCO prépare un cadre international pour mesurer la sensibilité culturelle d’ici début 2025. Les régulateurs vont exiger des audits. Les consommateurs vont rejeter les contenus offensants. Les entreprises qui investissent dans la diversité des données et dans l’expertise locale auront un avantage compétitif. Mais si on continue à traiter la culture comme un paramètre à ajuster, on risque de créer des IA qui ne reflètent pas le monde - mais qui le réécrivent à leur image, une image plus pauvre, plus homogène, plus injuste.
2 Commentaires
Yanick Madiba
Je vois ça tous les jours en Afrique. On demande une image de « médecin » et ça sort un gars blanc avec une blouse. Même quand t’ajoutes « au Cameroun ». C’est pas une erreur, c’est une insulte.
Isabelle Lesteven
Exactement. Et c’est pas juste une question d’image. C’est la manière dont les enfants grandissent en voyant que la compétence, c’est blanc, masculin, occidental. On doit former les IA avec des données locales, authentiques, pas juste des copies de Google Images. La diversité, c’est pas un bonus, c’est une exigence éthique.