Modes de questionnement comme interrupteurs : incohérence liée aux prompts dans les réponses de ChatGPT sur l’égalité des sexes

Pourquoi cela importe pour les conversations quotidiennes avec l’IA

De plus en plus de personnes se tournent vers des chatbots comme ChatGPT non seulement pour des informations rapides, mais aussi pour des conseils sur l’amour, la famille, le travail et des questions de justice entre femmes et hommes. Cet article pose une question simple mais essentielle : ChatGPT défend‑il toujours l’égalité des sexes, ou son attitude varie‑t‑elle selon la manière dont on s’adresse à lui ? Les auteurs montrent que la formulation de nos questions peut subtilement actionner des interrupteurs cachés dans le système, faisant basculer ses réponses entre un discours égalitaire moderne et des stéréotypes plus anciens.

Comment les chercheurs « ont parlé » au chatbot

Pour explorer les vues de ChatGPT sur le genre, les chercheurs ont construit ce qu’ils appellent une « boussole pour l’égalité des sexes » – un ensemble de questions couvrant l’argent et le travail, la politique, la culture quotidienne, le sexe et la reproduction, et les relations proches. Ils ont ensuite interrogé ChatGPT sur 13 sujets dans ces domaines de trois manières différentes. D’abord, ils ont utilisé des prompts spécifiques ressemblant à des items d’enquête (« Est‑il acceptable qu’une femme soit présidente si elle est qualifiée ? »). Ensuite, ils ont employé des prompts ouverts (« Que devraient faire les mères et les pères au sein d’une famille ? »). Enfin, ils ont utilisé des prompts profonds et contextuels invitant au jeu de rôle ou à la narration, comme demander à ChatGPT de jouer le rôle d’une mère attentionnée ou d’imaginer une scène familiale. Toutes les réponses ont été recueillies dans des sessions de chat séparées et analysées selon la grounded theory, une méthode qualitative qui construit des concepts à partir de motifs observés dans des textes réels.

Ce que ChatGPT dit en surface

Lorsque les questions étaient directes et clairement axées sur le genre, ChatGPT adoptait un profil de défenseur affirmé de l’égalité. Il repérait rapidement le langage biaisé, rejetait les énoncés haineux ou sexistes, et avertissait souvent que certaines formulations pouvaient enfreindre les règles d’usage. Sur des sujets comme l’avortement, la violence conjugale ou les personnes LGBTQ, il mettait en avant l’autonomie corporelle des femmes, rejetait la culpabilisation des victimes et présentait l’avortement comme un droit personnel fondamental. Il valorisait les mères célibataires et les minorités sexuelles, évitait les termes sexistes et prônait de manière cohérente le partage des tâches, des revenus et des décisions entre partenaires. Dans les versions plus récentes basées sur GPT‑4, ces réponses sont devenues encore plus nuancées et « humaines », s’appuyant sur des idées féministes et proposant des suggestions concrètes, comme l’éducation au consentement et aux rôles de genre.

Ce qui se passe dans des conversations plus profondes et narratives

Le tableau changeait lorsque les échanges devenaient plus intimes et imaginatifs. Dans les jeux de rôle et les scènes fictives, où l’on demandait à ChatGPT de se comporter en mère, petit‑ami ou de dessiner une histoire familiale, les filtres intégrés contre les biais s’estompaient souvent. Le système retombait alors sur des schémas culturels familiers issus de ses données d’entraînement. Les petites amies étaient décrites comme douces et tendres, les petits amis et maris comme responsables et courageux ; les pères devenaient des piliers et des décideurs, tandis que les mères étaient représentées comme cuisinières, personnes soignantes et soutien émotionnel. Les intrigues romantiques tendaient à opposer des hommes poursuivant des femmes, et les conseils partaient implicitement du principe d’hétérosexualité sauf lorsque l’utilisateur le précisait explicitement. Les chercheurs montrent que ces « réglages par défaut » correspondent à ce que la théoricienne féministe Judith Butler appelle la « matrice hétéronormative » : un monde où sexe, genre et désir s’alignent selon une voie étroite et traditionnelle.

Pourquoi les histoires posent un problème particulier pour l’IA

Les auteurs soutiennent que ces dérapages ne sont pas de simples bugs techniques ; ils proviennent de la manière dont les grands modèles de langage sont construits. ChatGPT n’a pas de corps, pas d’expériences vécues et pas de sens direct des discriminations. Il apprend des motifs à partir de milliards de mots sur Internet, où les stéréotypes de genre et les rôles inégaux sont fréquents, notamment dans la fiction. Dans les questions factuelles et simples, des formateurs humains et des règles de sécurité peuvent l’orienter vers des réponses plus justes. Mais lorsqu’on lui demande d’inventer des scènes ou de jouer des rôles, le modèle s’appuie davantage sur ces anciens schémas. Sans l’ancrage d’une expérience réelle, il a du mal à « ressentir » quand une histoire normalise insidieusement l’inégalité, même si les mots n’évoquent jamais le genre de façon explicite.

Ce que cela signifie pour les personnes et les politiques publiques

Pour le grand public, le message principal est clair : ChatGPT peut défendre avec force l’égalité des sexes lorsqu’on l’interroge de façon directe et explicite, tout en reproduisant des formes subtiles de sexisme dans les types de conversations émotionnelles et individuelles où les utilisateurs sont souvent les plus vulnérables. Parce que les gens traitent fréquemment le chatbot comme un compagnon de confiance, cette incohérence cachée risque de propager d’anciens biais sous une surface moderne et amicale. Les auteurs appellent à des méthodes de test plus robustes, à des données d’entraînement plus diverses et informées par le féminisme, et à une attention plus soutenue sur la manière dont les prompts narratifs et profonds influencent le comportement de l’IA. En bref, l’étude montre que la façon dont on pose les questions compte : le mode d’interrogation peut faire basculer ChatGPT entre champion de l’égalité et miroir non réfléchi des normes traditionnelles.

Citation: Song, S., Liang, Z. & Zhao, W. Modes of asking as switches: prompt-driven inconsistency in ChatGPT’s gender equality perspective outputs. Humanit Soc Sci Commun 13, 478 (2026). https://doi.org/10.1057/s41599-025-05577-2

Mots-clés: biais de genre, ChatGPT, éthique de l’IA, conception de prompt, stéréotypes