Ce projet fournit un dataset pour mesurer les biais stéréotypiques dans les modèles de langage maskés (MLMs) en français. Il s'appuie sur le corpus CrowS-Pairs (Nangia et al. 2020) et l'étend en corrigeant les problèmes rapportés par Blodgett et al. (2021), en traduisant le contenu révisé en français et en collectant de nouveaux stéréotypes en français. Le dataset couvre dix types de biais : race/couleur, genre/identité de genre, orientation sexuelle, religion, âge, nationalité, handicap, apparence physique, statut socio-économique et 'autre'.