Méthodologie
Comment MixiParl' attribue un genre à chaque collaborateur·rice, calcule le score de parité et interprète les résultats sans jugement de valeur.
Dernière mise à jour : Avril 2026
Principe et philosophie
MixiParl' repose sur une classification forcée F/M : chaque collaborateur·rice se voit attribuer un genre. Il n'existe pas de catégorie « inconnu ». Ce choix garantit un calcul direct sur l'ensemble de la population.
L'objectif unique est la parité stricte 50/50. Tout écart — qu'il penche vers les hommes ou vers les femmes — est un déséquilibre. Aucun jugement de valeur n'est porté sur la direction du déséquilibre.
Exemples : 50 % → 100/100 (parité parfaite) · 42 % ou 58 % → 84/100 · 30 % ou 70 % → 60/100
Pipeline de détection — 4 étapes
Source officielle déclarée
Fiabilité : 100 %Lorsque la source publie directement le genre, cette information est utilisée en priorité absolue.
gender_source: "declared"Inférence depuis la civilité
Fiabilité : ~95 %Les préfixes de civilité (Mme → F, M. → M) permettent une attribution fiable. C'est la source principale pour l'AN et le Sénat.
gender_source: "title"Exemple concret
Mme MARTIN Sophie→Genre : F· Source : Civilité (Mme), Confiance : 95 %Inférence depuis le prénom — base INSEE
Fiabilité : ≥ 80 % (seuil d'attribution)Le prénom est comparé à la base INSEE des prénoms (nat2023). Attribution uniquement si le ratio F ou M dépasse 80 %.
gender_source: "insee"Exemple concret
Alexandre Dupont→Genre : M· Source : Base INSEE (ratio H : 90 %, F : 10 %), Confiance : 90 %Estimation par intelligence artificielle
Fiabilité : variableEn dernier recours, GPT-4o-mini est sollicité pour les prénoms absents ou trop ambigus. Résultats mis en cache.
gender_source: "gpt"Exemple concret
Yann-Fanch Le Berre→Genre : M· Source : IA (prénom breton peu fréquent dans la base INSEE), Confiance : 82 %Arbre de décision
Pour chaque collaborateur·rice :
1. Genre déclaré disponible ? → utiliser directement
2. Civilité (Mme / M.) présente ? → déduire
3. Prénom dans la base INSEE (ratio ≥ 80 %) ? → attribuer
4. Sinon → estimation par IA (GPT-4o-mini)
→ Sortie obligatoire : F ou M
Biais assumés et limites
Classification binaire. L'indicateur distingue uniquement F et M. Les identités non-binaires ne sont pas représentées — limitation inhérente aux sources officielles disponibles.
Prénoms mixtes. Des prénoms comme Camille, Dominique ou Claude sont portés par des hommes et des femmes. Le seuil de 80 % vise à limiter les erreurs au prix d'un recours plus fréquent à l'IA.
Prénoms étrangers. La base INSEE couvre les prénoms déclarés en France. Les prénoms d'origines étrangères moins courants peuvent être absents.
Indicateur statistique, non déclaratif. Ce taux de mixité est construit par inférence — il ne reflète pas un genre auto-déclaré.
Couverture. L'indicateur porte uniquement sur les collaborateurs référencés dans les snapshots officiels.
Questions fréquentes
Pourquoi pas de genre non-binaire ?
Notre méthodologie se base sur les données officielles disponibles (civilités Mme/M. et base INSEE), qui sont construites sur une classification binaire F/M. Nous sommes ouverts aux évolutions si des sources non-binaires deviennent disponibles.
Comment sont traités les prénoms ambigus (Camille, Dominique…) ?
Si la civilité est disponible, elle prime toujours. Sans civilité, le seuil de 80 % sur la base INSEE évite les attributions hasardeuses — le prénom est alors soumis à l'IA. Exemple : 'Dominique' → ratio INSEE F:55 % / M:45 % → sous le seuil → appel IA.
Que se passe-t-il si un prénom est absent de la base INSEE ?
Le prénom passe directement à l'étape 4 (estimation IA). Les résultats sont mis en cache pour éviter les appels répétés. La base est enrichie au fil du temps.
Le genre d'un collaborateur peut-il changer ?
Non — une fois attribué, le genre est conservé dans le cache. Si une erreur est constatée, elle peut être corrigée manuellement. Contactez-nous via Telegram.
Cet indicateur s'applique-t-il aux élus ?
Non. MixiParl' mesure exclusivement la mixité des collaborateurs et collaboratrices des élus — pas des élus eux-mêmes.
Comment interpréter un score de 70/100 ?
Score = 100 − |50 − % femmes| × 2. Un score de 70 correspond à 40 % ou 60 % de femmes — légèrement déséquilibré dans un sens ou dans l'autre. Le score est symétrique : 30 % et 70 % donnent le même score.