Les systèmes de reconnaissance vocale ont plus de mal à comprendre les voix des utilisateurs noirs que celles des utilisateurs blancs, selon une nouvelle étude de Stanford repérée par The Verge.
Les chercheurs ont utilisé des outils de reconnaissance vocale d'Apple, d'Amazon, de Google, d'IBM et de Microsoft pour transcrire des entretiens avec 42 blancs et 73 noirs, aux États-Unis.
Les outils ont mal identifié des mots environ 19 % du temps pendant les entretiens avec des blancs et 35% du temps pendant les entretiens avec des noirs. 2 % des extraits audio de personnes blanches étaient illisibles, contre 20 % de ceux de personnes noires.
Les erreurs étaient particulièrement importantes pour les hommes noirs, avec un taux d'erreur de 41 % contre 30 % pour les femmes noires.
