Biais culturel des LLM et prompts francophones | Guide complet

Illustration du biais culturel des LLM avec symboles France et États-Unis et créateurs francophones

Biais culturel des LLM : 3 professionnels francophones révèlent comment adapter vos prompts au contexte local Biais culturel des LLM : 3 professionnels francophones révèlent comment adapter vos prompts au contexte local Publié le 02/12/2025 • Temps de lecture : 32 minutes Table des matières Le paradoxe de l’IA universelle Sophie, Directrice Qualité Pharma Karim, […]

IA et recrutement : quand la neutralité devient un biais

Illustration numérique montrant des silhouettes humaines connectées à des balances déséquilibrées en bleu et orange, symbolisant l’évaluation algorithmique biaisée des profils candidats dans un contexte RH.

Méritocratie algorithmique : les biais cachés du recrutement par IA Méritocratie algorithmique : les biais cachés du recrutement par IA Quand les algorithmes reproduisent nos préjugés à grande échelle Sommaire Introduction Comment les algorithmes apprennent nos biais L’illusion de la méritocratie numérique Quand l’IA aggrave les inégalités Des solutions existent : remettre l’humain au centre […]

Biais et reconnaissance faciale : comment les prompts forgent la responsabilité métier

Reconnaissance faciale : la responsabilité des prompts Reconnaissance faciale : la responsabilité des prompts Quand les mots que vous choisissez façonnent les décisions de la machine En résumé La formulation des prompts oriente directement la reconnaissance faciale et peut créer ou corriger des biais algorithmiques. En santé/pharma, auditer et documenter ces prompts relève de la […]

Reconnaissance faciale : pourquoi votre IA se trompe de visage (et comment l’éviter)

Illustration conceptuelle du double regard humain et algorithmique dans la reconnaissance faciale.

Reconnaissance faciale : pourquoi elle se trompe, et pourquoi c’est grave Reconnaissance faciale : pourquoi elle se trompe, et pourquoi c’est grave Comprendre les biais, leurs conséquences réelles, et ce que vous pouvez faire Sommaire Le problème en une scène 1. D’où viennent ces erreurs ? 2. Ce que VOUS demandez à la machine 3. […]