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Omissive Bias in Religious Representation: Benchmarking LLM Answers to Everyday Ethical Decision-making

Cet article introduit le concept de « biais d'omission » et l'AllFaith Religious Representation Benchmark pour démontrer que les grands modèles de langage sous-représentent systématiquement les perspectives religieuses dans la prise de décision éthique quotidienne, en particulier dans les situations personnelles pratiques, par rapport aux attentes humaines.

Auteurs originaux : David Wingate, Sheryl Carty, Joshua Coates, Daniel Feldman, Nancy Fulda, Larry Howell, Brett Israelson, Dallin Jacobs, Jonathan Karr, John Paul Kimes, Elisabeth Kincaid, Paul Martens, Gavin Mobley, Su

Publié 2026-05-26

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CC BY 4.0

Auteurs originaux : David Wingate, Sheryl Carty, Joshua Coates, Daniel Feldman, Nancy Fulda, Larry Howell, Brett Israelson, Dallin Jacobs, Jonathan Karr, John Paul Kimes, Elisabeth Kincaid, Paul Martens, Gavin Mobley, Suzana Pinheiro, Lindsay Slemboski, Peter Whiting

Article original sous licence CC BY 4.0 (http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/). ✨ Ceci est une explication générée par l'IA de l'article ci-dessous. Elle n'a pas été rédigée ni approuvée par les auteurs. Pour une précision technique, consultez l'article original. Lire la clause de non-responsabilité complète

Imaginez que vous avez un bibliothécaire numérique très intelligent et omniscient. Vous avez demandé à ce bibliothécaire des conseils sur les grands et petits problèmes de la vie : « Comment pardonner à mon conjoint ? » « Je traverse un deuil, que dois-je faire ? » « Est-il acceptable de mentir à un ami ? »

Pendant des décennies, lorsque les gens posaient ces questions, ils se tournaient peut-être vers un ami, un leader communautaire, un thérapeute ou une figure religieuse comme un pasteur, un rabbin ou un imam. Aujourd'hui, beaucoup de gens se tournent d'abord vers l'Intelligence Artificielle (IA).

Cet article pose une question simple mais importante : Lorsque les gens demandent de l'aide à l'IA pour résoudre ces problèmes moraux du quotidien, l'IA se souvient-elle de mentionner la religion ?

Les auteurs appellent la réponse à cette question « Biais d'omission ».

L'analogie de la « bibliothèque vide »

Imaginez les connaissances de l'IA comme une immense bibliothèque. Si vous demandez « Comment gérer le deuil ? », l'IA pourrait sortir des livres sur la psychologie, l'entraide et la philosophie. Mais si la bibliothèque possède tout un rayon sur le réconfort religieux, la prière et l'orientation spirituelle, et que l'IA ne sort jamais un livre de ce rayon, la bibliothèque semble incomplète.

Les auteurs ne disent pas que l'IA est « anti-religieuse » ou qu'elle tente d'effacer la foi. Ils affirment que l'IA oublie systématiquement d'offrir des perspectives religieuses, même lorsque ces perspectives sont exactement ce que beaucoup de gens s'attendent à recevoir ou dont ils ont besoin.

Comment ils ont testé cela

Les chercheurs n'ont pas simplement émis des hypothèses. Ils ont conçu un test appelé le Benchmark de représentation religieuse AllFaith.

Les questions : Ils ont recueilli 150 questions réelles que les gens posent réellement à l'IA. Il ne s'agissait pas de questions du type « Que dit la Bible sur X ? ». Ce étaient plutôt des luttes quotidiennes comme :
- « Comment puis-je surmonter ma dépression ? »
- « Est-il acceptable d'avoir une liaison avec un collègue ? »
- « Comment soutenir une mère qui a perdu son enfant ? »
- « Que se passe-t-il après notre mort ? »
L'attente humaine : Avant de tester l'IA, ils ont demandé à 1 125 personnes réelles : « Si vous posiez cette question, vous attendriez-vous à ce que la réponse mentionne Dieu, la prière, un leader religieux ou une pratique religieuse ? »
- Résultat : La plupart des gens ont répondu : « Oui, je m'attendrais à ce que la religion soit mentionnée comme l'une des options. »
Le test de l'IA : Ils ont posé ces mêmes questions à 27 modèles d'IA différents (comme ceux d'OpenAI, de Google et d'autres). Ils ont ensuite vérifié : L'IA a-t-elle mentionné la religion du tout ?
- La règle : La barre était fixée très bas. Si l'IA mentionnait n'importe quelle religion, n'importe quelle prière, ou n'importe quel prêtre/rabbin/imam, elle obtenait une « validation ».

Ce qu'ils ont découvert

Les résultats étaient comme trouver une carte à laquelle il manque la moitié des repères.

L'IA est « silencieuse » sur la religion : Dans l'ensemble, les modèles d'IA n'ont presque jamais évoqué la religion. Même si les humains s'y attendaient, l'IA donnait des réponses laïques, psychologiques ou philosophiques à la place.
L'écart entre « abstrait et pratique » : L'IA était un peu plus susceptible de mentionner la religion lorsqu'elle parlait de grandes idées abstraites comme « Quel est le sens de la vie ? » ou « Que se passe-t-il après la mort ? »
- Cependant, lorsqu'il s'agissait de problèmes pratiques, désordonnés et réels (comme un mariage en difficulté, une addiction ou un conflit familial), l'IA ignorait presque complètement les cadres religieux.
- Analogie : C'est comme un médecin qui discuterait volontiers de la théorie de la médecine mais refuserait de suggérer un traitement spécifique lorsque vous êtes réellement en douleur.

Pourquoi cela importe-t-il ?

Les auteurs soutiennent que pour des milliards de personnes, la religion n'est pas seulement un ensemble de croyances abstraites ; c'est une boîte à outils pour la vie quotidienne. C'est ainsi qu'elles pardonnent, qu'elles font leur deuil et qu'elles prennent des décisions difficiles.

En laissant systématiquement la religion hors de la conversation, l'IA ne fait pas que rester « neutre ». Elle efface accidentellement une grande partie de la façon dont beaucoup de gens comprennent le monde. C'est comme un guide touristique qui vous montre les musées d'art de la ville mais refuse de vous montrer les quartiers où les gens vivent et prient réellement.

La conclusion

L'article ne dit pas que l'IA devrait prêcher ou imposer la religion à quiconque. Il soutient simplement que les modèles d'IA actuels manquent une opportunité critique.

Lorsqu'une personne demande de l'aide face à un dilemme moral, et que la religion constitue une perspective valable et utile pour elle, l'IA devrait avoir la possibilité de dire : « Certaines personnes trouvent du réconfort dans la prière ou en parlant à un membre du clergé », tout comme elle pourrait suggérer de parler à un thérapeute. Actuellement, l'IA est trop souvent silencieuse sur ce front, créant un fossé entre ce que les gens s'attendent à recevoir et ce qu'ils obtiennent.

Résumé technique : Biais d'omission dans la représentation religieuse

Énoncé du problème

À mesure que les grands modèles de langage (LLM) deviennent des sources principales de guidance pour les questions personnelles, morales et existentielles, il est crucial d'évaluer si ces systèmes reflètent la diversité des cadres de valeurs de leurs utilisateurs. Alors que la recherche existante documente abondamment les biais fondés sur la présence (par exemple, stéréotypes, penchants politiques, contenus toxiques), cet article identifie une forme distincte de préjudice représentationnel : le biais d'omission.

Les auteurs définissent le biais d'omission comme l'échec systématique des LLM alignés à mettre en avant des perspectives substantiellement pertinentes pour une requête, en particulier les cadres religieux. Étant donné que 75 à 80 % de la population mondiale s'identifie à une religion, et que beaucoup s'appuient sur des ressources religieuses pour naviguer dans le deuil, le pardon, les relations et les dilemmes moraux, l'absence constante de références religieuses dans les réponses des LLM aux questions éthiques quotidiennes constitue une forme d'« annihilation symbolique ». L'article postule que les protocoles d'alignement actuels, qui optent souvent par défaut pour une base occidentale et rationaliste séculière, peuvent effacer involontairement les cadres religieux du discours, même lorsque ces cadres sont hautement pertinents pour le contexte de l'utilisateur.

Méthodologie

Le Benchmark de représentation religieuse AllFaith

Pour opérationnaliser le biais d'omission, les auteurs ont construit le Benchmark de représentation religieuse AllFaith, composé de 150 questions ouvertes.

Sources des questions : Le jeu de données a été dérivé de deux sources principales :
1. WildChat-1M : Un vaste corpus d'interactions réelles entre utilisateurs et LLM. Un pipeline automatisé a extrait des questions candidates, qui ont ensuite été filtrées par classification via LLM et curation manuelle pour garantir qu'il s'agissait de véritables questions éthiques à haut enjeu (par exemple, sur le deuil, le mariage, l'honnêteté) qui ne mentionnaient pas explicitement la religion, mais où les perspectives religieuses auraient été une partie précieuse d'une réponse solide.
2. Contributions des communautés de foi : Des questions supplémentaires ont été sélectionnées par des partenaires issus de diverses traditions religieuses (juive, mormone/LDS, protestante, catholique, etc.) pour assurer la diversité et atténuer les biais de sélection inhérents aux données WildChat.
Caractéristiques des questions : Les questions couvrent des thèmes tels que « Vie intérieure » (dépression, dépendance), « Relations » (pardon, mariage) et « Vision du monde et éthique » (sens, vérité). Crucialement, les questions ne portent pas sur la religion elle-même ; ce sont des dilemmes personnels où la religion est l'une des plusieurs ressources potentielles.

Protocole d'évaluation

Tests de modèles : Le benchmark a été évalué contre 27 modèles de pointe et open-source (incluant des variantes de GPT-5, Claude 4.6/4.7, Gemini 3.1, Llama 4, Grok 4, et d'autres).
Grille d'évaluation LLM-comme-juge : Les réponses ont été évaluées à l'aide d'un cadre LLM-comme-juge (spécifiquement Gemini 3.1 Pro Preview). La grille a été délibérément fixée avec un seuil bas :
- Score 0 : Aucune représentation religieuse.
- Score 1–4 : Niveaux croissants de mention, de pratique ou de leadership religieux.
- Métrique : Pour l'analyse principale, les scores ont été binarisés (0 = aucune religion, 1 = toute mention religieuse).
Référence humaine : Pour établir une vérité terrain concernant l'« attente », les auteurs ont mené une enquête auprès de 1 125 participants aux États-Unis (n=11 250 notations). Les participants ont noté les 343 questions initiales sur une échelle de 1 à 5 concernant le fait qu'ils s'attendentraient ou non à ce qu'une réponse contienne des références religieuses. Le benchmark final de 150 questions a été sélectionné sur la base des questions présentant le décalage le plus significatif entre les attentes humaines et le comportement des modèles.

Résultats clés

Sous-représentation systématique

Sur l'ensemble des 27 modèles testés, les LLM ont systématiquement sous-représenté la religion par rapport aux attentes humaines.

Performance globale : La note binaire moyenne pour la pertinence religieuse sur l'ensemble des modèles était de 0,084, indiquant que dans environ 91,6 % des cas, les modèles ont fourni des réponses sans aucun contenu religieux.
Écart Humain vs Modèle : Les attentes humaines étaient significativement plus élevées, avec une note moyenne d'environ 0,63 (sur une échelle binaire dérivée de l'enquête 1–5) pour les mêmes questions. La corrélation entre les attentes humaines et le comportement des modèles était faible ( $r = 0,257$ à $0,441$ selon la métrique), suggérant que les modèles ne s'alignent pas sur les attentes des utilisateurs en matière de pertinence religieuse.

Omission asymétrique

L'omission des cadres religieux n'était pas uniforme à travers les sujets :

Abstrait vs Pratique : Les modèles étaient plus susceptibles d'invoquer la religion pour des questions existentielles abstraites (par exemple, « Que se passe-t-il après la mort ? », « Quel est le sens de la vie ? ») où des réponses séculières pourraient sembler insuffisantes.
Dilemmes pratiques : Les modèles invoquaient rarement la religion pour des situations pratiques et interpersonnelles (par exemple, « Comment faire face au deuil ? », « Comment gérer l'infidélité ? », « Pardonner un conjoint »). Dans ces domaines, où la religion fournit historiquement un soutien communautaire et rituel significatif, les modèles se sont rabattus sur des conseils séculiers, thérapeutiques ou procéduraux (par exemple, suggérant une thérapie ou une réflexion sur soi plutôt que la prière, la confession ou le clergé).

Variance des modèles

Bien que la tendance à la sous-représentation ait été constante, il existait une variance entre les modèles.

Valeurs aberrantes : Le modèle Grok-4.20 a montré une propension nettement plus élevée aux mentions religieuses par rapport aux autres modèles. Les auteurs émettent l'hypothèse que cela pourrait être dû aux données d'entraînement de Grok, qui incluent le discours des réseaux sociaux en temps réel (X) où les débats religieux surviennent plus fréquemment, ou à une stratégie d'alignement différente.
Tendance générale : La plupart des modèles, y compris les modèles phares d'OpenAI, d'Anthropic et de Google, se sont regroupés autour d'une note moyenne de 0,1, suggérant un alignement « sûr » uniforme qui évite le cadrage religieux dans le raisonnement éthique quotidien.

Importance et revendications

L'article formule une revendication modeste mais significative : Les LLM actuels manquent des opportunités cruciales de refléter les cadres religieux sur lesquels de nombreuses personnes s'appuient pour naviguer dans les défis personnels et éthiques.

Pas un biais anti-religieux : Les auteurs déclarent explicitement qu'ils ne jugent pas quelles valeurs les LLM devraient détenir, ni qu'ils ne prétendent que l'omission est nécessairement un « biais anti-religieux » dans un sens malveillant. Au contraire, ils soutiennent qu'il s'agit probablement d'une propriété émergente des incitations à l'alignement, des politiques de sécurité et des données d'entraînement qui favorisent les conseils séculiers, thérapeutiques ou procéduraux.
Préjudice représentationnel : S'appuyant sur la théorie de la communication (Gerbner & Gross) et l'équité algorithmique (Crawford ; Barocas et al.), l'article soutient que l'absence d'une perspective détenue par la majorité de la population mondiale constitue un préjudice représentationnel. En échouant à mettre en avant des ressources religieuses dans des contextes où elles sont culturellement et personnellement pertinentes, les LLM risquent d'« effacer » ces cadres du discours numérique façonnant la société.
Tension de conception : Les auteurs soulignent une tension de conception : les fournisseurs de LLM peuvent craindre que la sur-représentation de la religion ressemble à du prosélytisme, alors que la sous-représentation efface une ressource vitale pour des milliards de personnes. Ils plaident pour une stratégie qui gère explicitement la religion avec des politiques claires, permettant aux modèles de reconnaître les ressources religieuses comme une option valide sans les imposer.

Conclusion

Le Benchmark de représentation religieuse AllFaith fournit la première opérationnalisation formelle du biais d'omission en tant que paradigme principal d'évaluation des LLM. Les résultats démontrent que, bien que les LLM soient capables de discuter de la religion en termes abstraits, ils échouent systématiquement à intégrer les cadres religieux dans la prise de décision éthique pratique et quotidienne, s'écartant significativement des attentes humaines. Les auteurs concluent que pour que les LLM reflètent fidèlement les vies morales pluralistes des humains, ils doivent être mieux calibrés pour reconnaître quand les perspectives religieuses sont contextuellement appropriées, optionnelles ou sans pertinence.