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[Agenda] Université de Strasbourg, jeudi 19 mars 2020, L’outil onomastique NamSor pour quantifier la diversité d’origines et estimer les biais raciaux ou ethniques des Intelligences Artificielles

Journée d’étude

Quantification des discriminations en France

Université de Strasbourg, jeudi 19 mars 2020

Organisée par Élise Marsicano (SAGE) et Antoine Mazières (Centre Marc Bloch)

L’observation quantitative et la mesure des discriminations, notamment ethno-raciales, se heurtent à de nombreux défis. L’absence de statistiques ethniques, ou sur les origines des individus, rend la construction des catégories sous-jacentes et leur mise en lien avec d’autres critères discriminatoires (genre, classe, orientation sexuelle) plus difficile encore. L’ambition de cette journée d’étude est de rassembler des initiatives académiques, associatives, institutionnelles et entrepreneuriales étant parvenues à dépasser ces contraintes, à plus ou moins grande échelle, en empruntant notamment à des méthodes issues de la santé publique, de la démographie et des sciences sociales computationnelles.


9h00-9h15 Introduction Élise Marsicano et Antoine Mazières
9h15-9h45 Adeline Toullier
(AIDES)
Testing sur les refus de soins de la part de dentistes et de gynécologues à l’encontre des personnes touchées par le VIH : retour d’expérience
[article]
9h45-10h15 Francesco Madrisotti & Martin Aranguren
(URMIS)
Quantifier la discrimination interactionnelle à partir d’expériences de terrain
[articles de 2019 et 2017]
10h15-10h45 Discussion  

(10h45-11h00 : Pause)


11h00-11h30 Antoine Mazières
(CMB)
Estimation de diversité par l’inférence de l’origine des noms de famille
[article]
  Élian Carsenat
(NamSor)
L’outil onomastique NamSor pour quantifier la diversité d’origines et estimer les biais raciaux ou ethniques des Intelligences Artificielles
11h30-12h00 Cécile Rodrigues
(CERAPS)
Saisir et coder l’ethnicité à partir de dossiers judiciaires pour infraction raciste : enjeux et portée de l’exploitation secondaire d’archives administratives
[article]
12h00-12h30 Discussion  

(12h30-14h00 : Déjeuner)


14h00-14h30 Mireille Eberhard
(URMIS)
Mesure des discriminations et catégories : une confrontation des classifications de l’enquête ORDIS Expérience et perception des discriminations en IDF
14h30-15h00 Martin Clément
(DDD)
Titre à venir
15h00-15h30 Discussion  

(15h30-15h45 : Pause)


15h45-16h15 Vincent-Arnaud Chappe
(CEMS)
A quoi sert de mesurer les discriminations ? Les leçons de 35 ans de politique d’égalité professionnelle
[articles de 2019 et 2018]
16h15-17h30 Présentations des travaux soumis Animé par Élise Marsicano.
Pour soumettre vos travaux (avant le 31/01/2020), rendez vous sur la page dédiée à cet effet.
     
    

Source de l’image: HRC blog

Statistiques ethniques : vers quelle taxonomie?

La question des statistiques ethniques suscite de nombreux débats.

Par exemple, la publication récente d’une étude des discriminations dans l’allocation du crédit dans les banques (‘Un testing bancaire met en lumière des discriminations dans l’accès au crédit‘, Le Figaro du 23/09/2017) relance la question de pouvoir, pour les banques, analyser les éventuels biais liés à leur personnels et leur formation, aux pratiques commerciales (segmentation client) ou même aux algorithmes automatiques d’analyse du risque crédit.

Le profilage onomastique est une alternative intéressante à la statistique ethnique : il permet par l’étude des prénoms et des noms de mettre en évidence des corrélations, des éventuels biais, et de guider des études qualitatives plus poussées. Surtout, il évite de figer un référentiel ethnique déclaratif – dont la taxonomie fait nécessairement débat – et qui implique une coûteuse collecte de données en amont.

La comparaison de deux logiciels de profilage onomastiques, le logiciel commercial NamSor et le service web gratuit universitaire NamePrism, permet de mettre en évidence deux façons radicalement différente de classer les noms.

Loin d’invalider l’une ou l’autre des méthodes, cela montre combien les noms sont d’efficaces révélateurs d’identité, et également à quel point ces identités sont complexes. Elles peuvent être analysés sous des angles très différents, selon des taxonomies multiples.

L’article original est en anglais,
https://blog.namsor.com/2017/09/27/visually-comparing-name-nationality-classification-services/

Ce projet Github contient l’échantillon de noms utilisé pour les comparaisons,
https://github.com/namsor/namsor_nameprism

About NamSor

NamSor™ Applied Onomastics is a European vendor of sociolinguistics software (NamSor sorts names). NamSor mission is to help understand international flows of money, ideas and people.
Reach us at: contact@namsor.com

Quelle égalité femme-homme dans les institutions européennes?

L’onomastique (l’analyse des noms propres) permet de lever le voile sur la réalité des écarts homme-femme dans différents domaines. Les métiers du cinoche, les pilotes de ligne et aujourd’hui: l’Union européenne.

Ce n’est pas tout à fait le grand écart, si l’on compare à d’autres domaines, mais l’UE ne peut s’ériger en modèle : ♀ 33% ♂ 67% .

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Pour en savoir plus, lire l’article détaillé en anglais ou regarder le tutoriel sur l’outillage.

Et pour ceux qui ont manqué notre étude sur les femmes pilotes de ligne, voici l’infographie. Vous trouverez ici les statistiques détaillées et notre entretient avec deux pionnières françaises de l’aviation commerciale.

elian[dot]carsenat[at]namsor[dot]com

Les sociétés humaines sont fractales dans leur diversité – la preuve par l’onomastique

Comme une côte maritime ressemble à une côte, quelle que soit l’échelle, vous trouverez la même hétérogénéité – et pourtant des structures très nettes – dans une société d’un milliard, d’un million ou d’un millier de personnes. Comme un galet sur la plage, à l’échelle la plus fine, chaque individu est unique et constitue une exception à la règle du groupe.

Des phénomènes géologiques expliquent la formation d’un galet, pourquoi il se trouve là sur cette plage, avec des millions de galets voisins. Qu’ils se ressemblent, ou qu’ils diffèrent grandement en taille et en apparence, situés à un même endroit ils partagent une histoire commune: l’effet du vent, de la mer. Chacun a aussi son histoire propre : une vague plus forte qui brise en deux ou l’éphémère souillure d’un goéland. Ce galet ci vient peut-être d’une plage lointaine et improbable, apporté là par une famille de touristes (les enfants font cela, embarquer des cailloux quelque part et les déposer ailleurs). Combien de temps faudra-il pour que ce galet ressemble à tous les autres, des mêmes effets de l’air et de l’eau? Sera-t-il un jour tout à fait le semblable?

Les hommes ne sont pas des pierres: ils voyagent, s’accouplent, évoluent, s’adaptent et modifient leur environnement autant qu’ils s’adaptent à lui.

Les hommes ont des noms. Beaucoup d’individus partagent un même nom et pourtant ils sont distincts les uns des autres. Un ADN différent, une famille différente, des expériences différentes fabriquent un homme: pas seulement distinct, mais différent des autres. Et pourtant votre nom en dit beaucoup sur vous. Beaucoup de facteurs influent sur le choix d’un nom (le sexe, la géographie, l’origine ethnique, la religion, la culture, la classe sociale, l’entourage …) mais c’est en fin de compte la manifestation d’un libre arbitre : vous donnez un nom, ou plus rarement vous changez de nom.

Prenez une liste de dix noms: y voyez-vous une structure? Pas dans cette liste seule, mais avec votre mémoire, votre connaissance linguistique ou régionale, vous aurez une opinion de la constitution de cette liste. Vous vous souviendrez d’autres personnes que vous avez connues avec des noms similaires et involontairement vous ressentirez des émotions.  Cela influencera vos décisions (à tort ou à raison): aller ou ne pas aller à une rencontre, vous habiller différemment, vous informer de tel sujet, … Si vous analysez les noms d’un groupe de cent personnes -ou beaucoup plus à l’aide d’un ordinateur- alors vous verrez émerger des structures, à partir de la liste seule, sans l’aide de votre mémoire ou de vos connaissances.

Le mille-feuille onomastique est la représentation visuelle de structures de nom reconnues automatiquement sur une population à une certaine échelle. Mieux, nommons le « mille-feuille onomatique », hybride de l’automatique et de l’onomastique. Il est établi suivant un attribut connu en abscisse (comme une ville, une région, un pays), avec les couches colorées des différentes classes onomastiques comme pourcentage de la population totale en ordonnée (pour une ville, une région ou un pays donné). En illustration, voici le «mille-feuille onomatique » des athlètes olympiques depuis 1896 avec en abscisse le pays, qui est un attribut connu. Certains pays, comme le Japon ou la Mongolie, apparaissent très homogènes. A l’inverse, d’autres pays comme l’ancienne Union-Soviétique apparaissent très hétérogènes et empilent de nombreuses classes onomastiques: Russes, Ukrainiens, Kazakhs, Kirghizes, Ouzbèkes, Lituaniens, …

Athlètes Olympiques (1986-2012) Mille-feuille Onomatique

Où voit-on la fractale?

La vision fractale se trouve dans la possibilité de regarder l’une des classes onomastiques apparemment homogène, de changer d’échelle et de reconnaitre la même image: un autre «mille-feuille onomatique » de granularité plus fine. Par exemple, dans l’image ci-dessus, nous pourrions zoomer sur les russes. Le traitement onomastique d’une plus grande quantité de noms de toutes les régions de la Fédération de Russie, produira l’image suivante:

Fédération de Russie - mille-feuille onomatique

Et de même nous découvririons une image similaire si nous changions encore d’échelle pour zoomer sur la République de Touva : un autre «mille-feuille onomatique » de granularité encore plus fine. Et ainsi de suite…

Jusqu’à ce que l’on se trouve à l’échelle d’un tout petit groupe de personne. Ou d’un seul nom, le nom d’un seul individu – distinct, différent, unique. Comme un galet sur la plage.

©2013 Elian CARSENAT – NomTri™– Tous droits réservés.

[Version anglaise]

NomTri trie des noms. Et vous que faites-vous?

L’onomastique (du grec onoma, nom) est la science qui étudie les noms propres (Wikipedia, Janvier 2013)

Nous sommes tous automaticiens. Notre cerveau, aussi naturellement que nous comprenons une langue et que nous connaissons notre environnement, extrait en permanence des informations à partir des noms de lieux, de sociétés, de personnes, de restaurants, de plats gastronomiques…

NomTri est un projet personnel de logiciel pour l’analyse onomastique.

Sa fonction principale est de trier ou de classer automatiquement divers types de noms propres, de façon très flexible pour offrir des services utiles à d’autres disciplines : linguistique, sociolinguistique, anthropologie, sociologie, géographie, géopolitique, histoire, sciences du marketing,  criminologie, traitement automatique des langues, fouille de textes, web sémantique, traduction automatique, translittérations de noms, intelligence économique … mais que de passerelles à établir, de relations humaines à construire, d’expérimentations à tenter, de résultats à vérifier pour qu’il arrive jusqu’à VOUS.

Et VOUS, que faites-vous ? En quoi l’onomastique -qui vous sert si naturellement dans la vie courante- peut-elle vous être utile dans vos recherches scientifiques ou dans vos applications professionnelles ?