{"id":6230,"date":"2026-04-13T11:39:49","date_gmt":"2026-04-13T11:39:49","guid":{"rendered":"https:\/\/campus.hesge.ch\/blog-master-is\/?p=6230"},"modified":"2026-04-13T11:39:50","modified_gmt":"2026-04-13T11:39:50","slug":"quand-le-prenom-embrouille-les-api","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/campus.hesge.ch\/blog-master-is\/quand-le-prenom-embrouille-les-api\/","title":{"rendered":"Quand le pr\u00e9nom embrouille les API"},"content":{"rendered":"\t\t
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Qu\u2019est-ce qui distingue Yuri Gagarin de Yuri Kano ? Dans le premier cas, Yuri est un homme, fameux cosmonaute de l\u2019URSS, dans le second, une femme, athl\u00e8te japonaise. Ce simple exemple illustre une r\u00e9alit\u00e9 fascinante : le pr\u00e9nom Yuri<\/em> est masculin dans les sph\u00e8res russophones, mais f\u00e9minin au Japon. Les pr\u00e9noms ne sont donc pas des \u00e9tiquettes universelles ; ils changent de genre selon la langue, la culture ou l\u2019origine de l\u2019individu<\/strong>. Dans un pr\u00e9c\u00e9dent billet, nous \u00e9voquions George Eliot, George Sand ou Harper Lee : des autrices qui ont choisi un nom de plume masculin pour contourner les biais de leur \u00e9poque. Nous avons expliqu\u00e9 les pr\u00e9mices de notre projet et comment nous allions proc\u00e9der pour tester ces outils. Quelques mois plus tard, nous pouvons pr\u00e9senter quelques r\u00e9sultats<\/p>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t

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Yuri Kano en 2008 (https:\/\/worldathletics.org\/, consult\u00e9 le 06.12.2025)<\/figcaption>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/figure>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Yuri Gagarin en 1961 (https:\/\/www.britannica.com\/, consult\u00e9 le 06.12.2025) <\/figcaption>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/figure>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t
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Une \u00e9valuation bas\u00e9e sur quoi ?<\/h2>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t
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Nous avons ensuite relev\u00e9 des outils les plus souvent cit\u00e9s dans la litt\u00e9rature, soit\u00a0:<\/p>\n

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  1. GenderGuesser<\/a><\/li>\n
  2. NamSor<\/a><\/li>\n
  3. gender-api.com<\/a><\/li>\n
  4. Genderize<\/a><\/li>\n
  5. genderapi.io<\/a><\/li>\n<\/ol>\n

    Seul le premier, soit GenderGuesser, n\u2019est pas une API payante en ligne, mais une biblioth\u00e8que python. Les autres, en revanche, imposent dans leur version gratuite une limite d\u2019utilisation mensuelle ou journali\u00e8re.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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    Une fois nos bases de donn\u00e9es construites, nettoy\u00e9es et pr\u00eates \u00e0 l\u2019emploi, nous avons automatis\u00e9 le traitement gr\u00e2ce \u00e0 nos outils. Toutes nos donn\u00e9es sont consultables ici<\/a>. Notre jeu de donn\u00e9es contient plus de 12\u00a0000 entr\u00e9es avec pr\u00e9noms, origine et genre. Chaque pr\u00e9nom a \u00e9t\u00e9 assign\u00e9 un genre \u00ab\u00a0homme\u00a0\u00bb ou \u00ab\u00a0femme\u00a0\u00bb par les outils s\u00e9lectionn\u00e9s, avec et sans l\u2019information de l\u2019origine. \u00c0 l\u2019exception de NamSor, tous les outils peuvent \u00e9galement retourner une r\u00e9ponse \u00ab\u00a0inconnue\u00a0\u00bb lorsqu\u2019ils n\u2019arrivent pas \u00e0 une conclusion d\u00e9finitive.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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    Plusieurs m\u00e9triques ont \u00e9t\u00e9 consid\u00e9r\u00e9es pour tester la fiabilit\u00e9 et la pr\u00e9cision des outils. L\u2019une mesurait l\u2019erreur globale, en consid\u00e9rant chaque r\u00e9ponse \u00ab inconnue \u00bb comme une erreur. Une autre m\u00e9trique excluait les cas de non\u2011classification, en ne tenant compte que des erreurs lorsque l\u2019outil inf\u00e9rait effectivement un genre. Aussi, pour v\u00e9rifier si l\u2019origine influen\u00e7ait ou pas le r\u00e9sultat obtenu, nous avons eu recours au test statistique de McNemar.\u00a0<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t

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    <\/td> <\/td> Classe pr\u00e9dite<\/th>\r\n <\/tr>\r\n\r\n
    <\/td> <\/td> Homme<\/td>\r\n Femme<\/td>\r\n Inconnue<\/td>\r\n <\/tr>\r\n\r\n
    Vraie
    classe<\/th>\r\n     		Homme<\/td>\r\n Mm<\/td>\r\n Mf<\/td>\r\n Mu<\/td>\r\n <\/tr>\r\n\r\n
    Femme<\/td>\r\n Fm<\/td>\r\n Ff<\/td>\r\n Fu<\/td>\r\n <\/tr>\r\n<\/table>\r\n\r\n\r\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t
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    Tableau 1 matrice de confusion pour les m\u00e9triques<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t

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    Gr\u00e2ce \u00e0 ces tests et ces m\u00e9triques, nous avons pu \u00e9tablir un classement des meilleurs outils selon le pourcentage d\u2019erreur.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t

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    And the winner is\u2026<\/h2>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t
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    Au total, nous avons obtenu plus de 128\u00a0000 pr\u00e9dictions\u00a0: environ 65\u00a0000 obtenues sans avoir indiqu\u00e9 l\u2019origine et 63\u00a0500 avec l\u2019indication g\u00e9ographique. Dans le cas o\u00f9 on comprenait les fois o\u00f9 l\u2019outil ne donnait pas de r\u00e9sultat (c\u2019est-\u00e0-dire qu\u2019il ne donnait aucun genre) comme une \u00ab\u00a0erreur\u00a0\u00bb, nous avons pu cr\u00e9er un podium, disponible \u00e0 la fin de ce billet.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t

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    Tableau 2 des erreurs de classifications<\/figcaption>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/figure>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t
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    Nos tests montrent que NamSor est l\u2019outil le plus pr\u00e9cis. Sans indication d\u2019origine, son taux d\u2019erreur g\u00e9n\u00e9rale est de 6,83\u202f%, et il descend \u00e0 5,75\u202f% lorsqu\u2019on pr\u00e9cise l\u2019origine du pr\u00e9nom. Derri\u00e8re lui, on retrouve GenderAPI.io (6,84\u202f%), puis Genderize, GenderAPI, et enfin GenderGuesser. Dans la plupart des cas, fournir l\u2019origine am\u00e9liore la pr\u00e9cision\u202f: par exemple, Yuri sera correctement identifi\u00e9 comme masculin si l\u2019on ajoute l\u2019origine RUS, mais f\u00e9minin si l\u2019on pr\u00e9cise l\u2019origine JAP.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t

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    \u00c0 l\u2019inverse, GenderGuesser se distingue par des performances nettement inf\u00e9rieures\u202f: son taux d\u2019erreur atteint 27,31\u202f% sans origine et grimpe jusqu\u2019\u00e0 62,30\u202f% avec origine. Cette faiblesse s\u2019explique par sa base de donn\u00e9es limit\u00e9e et moins actualis\u00e9e, puisqu\u2019il ne s\u2019agit pas d\u2019une API en ligne. Toutefois, si l\u2019on exclut les cas de non-classification, la tendance s\u2019inverse\u202f: lorsqu\u2019il attribue effectivement un genre, GenderGuesser affiche un taux d\u2019erreur r\u00e9duit \u00e0 2,22%. Ainsi, m\u00eame si cet outil donne tr\u00e8s souvent un r\u00e9sultat \u00ab\u00a0inconnu\u00a0\u00bb, lorsqu\u2019il inf\u00e8re un genre, il le fait mieux que les autres outils. Le pourcentage tr\u00e8s \u00e9lev\u00e9 observ\u00e9 avec l\u2019ajout d\u2019une origine s\u2019explique par la strat\u00e9gie de l\u2019outil\u202f: il cherche une correspondance exacte dans sa base de donn\u00e9es qui est notamment plus petite que d\u2019autres outils, ce qui limite fortement ses possibilit\u00e9s et augmente le nombre de r\u00e9ponses \u00ab\u00a0inconnues\u00a0\u00bb.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t

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    Et donc ?<\/h2>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t
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    \u00c0 ce stade, nos r\u00e9sultats montrent que le choix de l\u2019outil d\u00e9pend surtout des besoins des utilisateur-rice-s. GenderGuesser peut \u00eatre recommand\u00e9 si l\u2019on accepte d\u2019ignorer une grande partie des non-classifications\u202f: dans ce cas, sa pr\u00e9cision est \u00e9lev\u00e9e, ce qui permet la cr\u00e9ation d\u2019un jeu de donn\u00e9es plus digne de confiance, mais de taille r\u00e9duite. Toutefois, pour des analyses portant sur un grand volume de donn\u00e9es, cette approche n\u2019est pas optimale. Dans ce contexte, NamSor appara\u00eet comme l\u2019outil le plus performant, suivi de pr\u00e8s par les autres solutions test\u00e9es. Dans ce cas, d\u2019autres facteurs, comme le budget mis \u00e0 disposition, peuvent entrer en jeu dans la consid\u00e9ration de l\u2018outil. NamSor, par exemple, a les abonnements les plus chers de tous les outils.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t

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    Finalement, il serait pertinent d\u2019int\u00e9grer d\u2019autres variables afin de mieux mettre en lumi\u00e8re les biais \u00e9ventuels pr\u00e9sents dans ces outils. Pour reprendre notre exemple, il serait int\u00e9ressant d\u2019observer si ceux-ci tendent davantage \u00e0 genrer Yuri au masculin ou au f\u00e9minin, r\u00e9v\u00e9lant ainsi un possible biais de genre. N\u00e9anmoins, l\u2019envergure r\u00e9duite de notre projet et les contraintes temporelles qui l\u2019accompagnent limitent la possibilit\u00e9 d\u2019approfondir ces pistes de r\u00e9flexion, lesquelles pourraient constituer de riches prolongements pour de futures recherches.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t

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    Cet article de blog a \u00e9t\u00e9 r\u00e9dig\u00e9 par Claire Hoffmann et Nemo Vollert, dans le cadre de notre projet de recherche \u201cBenchmarking des outils d\u2019inf\u00e9rence du genre \u00e0 partir des noms et pr\u00e9noms\u201d du Master IS, et avec M. Patrick Ruch comme directeur de recherche.\u00a0<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/section>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t

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    Bibliographie<\/h2>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t
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    Okari and Kano win in San Jose | News | Rio de Janeiro 2008 | World Athletics Half Marathon Championships, [en\u00a0ligne]. Disponible \u00e0 l\u2019adresse\u00a0: https:\/\/worldathletics.org\/competitions\/world-athletics-half-marathon-championships\/iaaf-caixa-world-half-marathon-championships-6978260\/news\/news\/okari-and-kano-win-in-san-jose<\/a> [consult\u00e9 le 6\u00a0d\u00e9cembre\u00a02025].<\/p>\n

    Yuri Gagarin | Biography & Facts | Britannica, [en\u00a0ligne]. Disponible \u00e0 l\u2019adresse\u00a0: https:\/\/www.britannica.com\/biography\/Yuri-Gagarin<\/a> [consult\u00e9 le 6\u00a0d\u00e9cembre\u00a02025].<\/p>\n

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    Yuri A. Gagarin, New Mexico Museum of Space History<\/i> [en\u00a0ligne]. Disponible \u00e0 l\u2019adresse\u00a0: https:\/\/nmspacemuseum.org\/inductee\/yuri-a-gagarin\/<\/a> [consult\u00e9 le 8\u00a0d\u00e9cembre\u00a02025].<\/div>\n<\/div>\n
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