Un référentiel de préférences pour aligner les modèles d'IA sur les valeurs associatives et de l'économie sociale et solidaire. Construit par et pour celles et ceux qui changent le monde.
Les grands modèles de langage (LLM) sont entraînés principalement sur des contenus issus du web et de sources corporates. Ils héritent de biais structurels :
- Biais techno-solutionnistes : la technologie comme réponse universelle aux problèmes sociaux
- Biais économiques libéraux : la croissance, la compétitivité et la rentabilité comme seules métriques de valeur
- Biais de genre : représentations stéréotypées des rôles, du leadership et des compétences
- Biais géopolitiques : une vision nord-centrée du développement et de l'innovation
- Biais capacitistes : des normes implicites qui excluent les personnes en situation de handicap
Ces biais rendent les LLM peu adaptés, voire contre-productifs, pour les organisations de l'ESS, les associations et les mouvements citoyens. AIDEAL corrige ces biais en construisant un dataset de préférences (paires chosen/rejected) spécifiquement calibré pour ce secteur.
| Catégorie | Description |
|---|---|
| genre-inclusion (38) | Stéréotypes de genre, écriture inclusive, charge mentale genrée, masculinités, leadership féminin, congé menstruel, sport féminin, mixité numérique |
| techno-solutionnisme (37) | Survalorisation de la technologie, IA générative, fracture numérique, logiciel libre, sobriété numérique, surveillance, gamification, smart city |
| vision-economique (38) | Économie coopérative, communs, finance solidaire, insertion, lucrativité limitée, habitat participatif, tarification solidaire, épargne solidaire |
| validisme-accessibilite (37) | Validisme, accessibilité, neurodiversité, handicap invisible, FALC, design universel, troubles DYS, fatigue chronique, pair-aidance santé mentale |
| inegalites-nord-sud (37) | Néocolonialisme, volontourisme, justice climatique, souveraineté alimentaire, extractivisme numérique, appropriation culturelle, paradis fiscaux |
| ecologie-sobriete (38) | Sobriété vs greenwashing, low-tech, agroécologie, artificialisation, éco-anxiété, compensation carbone, décroissance, droit à la réparation |
| gouvernance-pouvoir-agir (38) | Gouvernance partagée, éducation populaire, pouvoir d'agir, plaidoyer, intelligence collective, rotation des mandats, désobéissance civile, co-construction |
| diversite-parcours (37) | Parcours atypiques, intersectionnalité, pair-aidance, racisme systémique, ruralité, VAE, gens du voyage, trans-identité, personnes exilées |
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"id": "genre-001",
"category": "genre-inclusion",
"instruction": "La question posée au modèle",
"chosen": "La réponse alignée avec les valeurs ESS — nuancée, utile, inclusive",
"rejected": "La réponse biaisée à corriger",
"tags": ["écriture-inclusive", "stéréotypes"],
"source": "manual | openwebui-feedback | content-extraction",
"reviewed_by": "",
"date_added": "2026-03-25"
}Toute contribution est la bienvenue : nouvelle paire, correction, retour terrain, feedback Open WebUI.
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Vous pouvez aligner n'importe quel LLM (ChatGPT, Claude, Mistral…) en utilisant notre system prompt prêt à copier-coller :
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Il fonctionne dans ChatGPT (instructions personnalisées), Claude, Open WebUI, ou via l'API de n'importe quel fournisseur.
Pour fine-tuner un modèle (Qwen, Mistral, Llama) avec ce dataset en DPO ou LoRA :
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Comment on construit les paires, les critères de qualité, les sources :
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