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DESTINA

celer les STéréotypes dans les INtelligences Artificielles

Un projet de recherche FSR-SHS de l’ULiège • 2025-2027

Maria Giulia Dondero (Directrice de recherches FNRS/ULiège)
Marc Van Droogenbroeck (Professeur ordinaire ULiège)
Adrien Deliège (Post-doc ULiège)

Jeanne Marlot (Assistante de recherche)

English version below

Titre complet: Déceler les stéréotypes dans les intelligences artificielles génératives : traduction automatique mots-images et leurs effets sur les pratiques artistiques et les études visuelles

Mots-clés: Intelligences artificielles génératives • Traduction texte-image • Stéréotypes • Sémiotique visuelle • Vision par ordinateur • Biais d’inférence • Créativité machinique

Résumé: Ce projet de recherche interdisciplinaire, combinant sémiotique visuelle et vision par ordinateur, vise à identifier et étudier les stéréotypes véhiculés par les intelligences artificielles génératives (IAG) comme Midjourney et DALL•E dans la traduction automatique de texte en images. Les bases de données d’entraînement de ces IAG, composées de milliards de paires texte-image, sont porteuses de ces stéréotypes qui sont ensuite reproduits face à l’utilisateur, amplifiant de ce fait leur présence dans le paysage numérique. Ainsi, dans un premier volet, nous analyserons les correspondances établies entre mots et images dans les IAG, en étudiant comment ces associations reflètent des idéologies sous-jacentes. Au-delà des stéréotypes connus liés au genre et à la “race” (vue comme un ensemble de traits d’apparence observables tels que la couleur de peau ou la morphologie), nous explorerons ceux concernant notamment l’âge et les professions à travers l’analyse énonciative et plastique des images obtenues, et nous testerons la possibilité d’une approche automatisée controlée par le chercheur pour détecter et évaluer la stéréotypie des modèles. Dans un second volet, nous examinerons comment ces IAG influencent la production et la théorisation de l’image dans les communautés artistique et scientifique. En étudiant leurs processus génératifs, nous cherchons à comprendre comment ils stéréotypisent les formes artistiques, potentiellement en redéfinissant les perceptions des styles et mouvements. Nous mènerons des expériences avec plusieurs IAG populaires pour évaluer l’impact de ces stéréotypes sur la créativité machinique, le plagiat, les récits culturels et les pratiques artistiques. Finalement, ce projet permettra d’ouvrir la porte à une réflexion à nouveaux frais sur l’histoire de l’art et les caractéristiques des mouvements picturaux à travers l’émergence des stéréotypes dans les images générées par les IAG.

Publications et communications financées par le projet

  • Marlot, J., & Dondero, M. G. (10 February 2026). How Multimodal Generative AI Enregisters Pictorial Genres and Painting Practices: Between Stylistic Stereotypes and Visual Tropes. 14th Conference AISV / IAVS “Intersemiotic Translation before and after the Emergence of GAI”, São Paulo, Brazil (appel à communication & panels et communications acceptés) <https://hdl.handle.net/2268/343062>
  • Deliège, A., Marlot, J., Van Droogenbroeck, M., & Dondero, M. G. (02 December 2025). How Good Is the Machine at the Imitation Game? On Stylistic Characteristics of AI-Generated Images. Journal of Imaging, 11 (12), 429. doi:10.3390/jimaging11120429 <mdpi.com/2313-433X/11/12/429>
  • Dondero, M. G. (September 2025). Enunciative Praxis and Enregisterment in the Domain of Generative Artificial Intelligence. Semiotic Review, 12. doi:10.71743/bwf80g96 <https://semioticreview.com/sr/index.php/srindex/article/view/85/172>
  • Deliège, A., Dondero, M. G., & D’Armenio, E. (22 April 2025). Revisiting Wölfflin in the Age of AI: A Study of Classical and Baroque Composition in Generative Models. Journal of Imaging, 11 (5), 128. doi:10.3390/jimaging11050128 <mdpi.com/2313-433X/11/5/128>
  • Dondero, M. G. (2025). Semiotics of artificial intelligence: enunciative praxis in image analysis and generation. Semiotica, 1-36. doi:10.1515/sem-2024-0195 <degruyterbrill.com//document/doi/10.1515/sem-2024-0195>

English version


Full title: Detecting Stereotypes in Generative Artificial Intelligences: Automatic Text-to-Image Translation and their Effects on Artistic Practices and Visual Studies

Abstract: This interdisciplinary research project, combining visual semiotics and computer vision, aims to identify and study the stereotypes conveyed by generative artificial intelligences (GAIs) such as Midjourney and DALL•E in the automatic translation of text to images. The training datasets of these GAIs, composed of billions of text-image pairs, carry these stereotypes that are then reproduced for the user, thus amplifying their presence in the digital landscape. In the first part, we will analyze the correspondences established between words and images in GAIs, studying how these associations reflect underlying ideologies. Beyond the well-known stereotypes related to gender and “race” (seen as a set of observable appearance traits such as skin color or morphology), we will explore those concerning age and professions through enunciative and plastic analysis, and we will test the possibility of an automated approach controlled by the researcher to detect and evaluate the stereotyping of the models. In the second part, we will examine how these GAIs influence the production and theorization of the image in artistic and scientific communities. By studying their generative processes, we seek to understand how they stereotype artistic forms, potentially redefining perceptions of styles and movements. We will conduct experiments with several popular GAIs to assess the impact of these stereotypes on machine creativity, plagiarism, cultural narratives, and artistic practices. Finally, this project will open the door to a more global rethinking of art history and the characteristics of pictorial movements through the emergence of stereotypes in images generated by GAIs.

Keywords: Generative artificial intelligences • Text-to-image translation • Stereotypes • Visual semiotics • Computer vision • Inference bias • Machinic creativity

Project-funded publications and presentations

  • Marlot, J., & Dondero, M. G. (10 February 2026). How Multimodal Generative AI Enregisters Pictorial Genres and Painting Practices: Between Stylistic Stereotypes and Visual Tropes. 14th Conference AISV / IAVS “Intersemiotic Translation before and after the Emergence of GAI”, São Paulo, Brazil (call & accepted panels) <https://hdl.handle.net/2268/343062>
  • Deliège, A., Marlot, J., Van Droogenbroeck, M., & Dondero, M. G. (02 December 2025). How Good Is the Machine at the Imitation Game? On Stylistic Characteristics of AI-Generated Images. Journal of Imaging, 11 (12), 429. doi:10.3390/jimaging11120429 <mdpi.com/2313-433X/11/12/429>
  • Dondero, M. G. (September 2025). Enunciative Praxis and Enregisterment in the Domain of Generative Artificial Intelligence. Semiotic Review, 12. doi:10.71743/bwf80g96 <https://semioticreview.com/sr/index.php/srindex/article/view/85/172>
  • Deliège, A., Dondero, M. G., & D’Armenio, E. (22 April 2025). Revisiting Wölfflin in the Age of AI: A Study of Classical and Baroque Composition in Generative Models. Journal of Imaging, 11 (5), 128. doi:10.3390/jimaging11050128 <mdpi.com/2313-433X/11/5/128>
  • Dondero, M. G. (2025). Semiotics of artificial intelligence: enunciative praxis in image analysis and generation. Semiotica, 1-36. doi:10.1515/sem-2024-0195 <degruyterbrill.com//document/doi/10.1515/sem-2024-0195>