Ce travail présente une analyse comparative d'une bibliographie autour du biais de l'équité et de l'explicabilité des algorithmes de l'IA entre 2015 et 2022. Par trois approches de Traitement Automatique du Langage Naturel (LDA, NMF et k-SVD), nous avons extrait différents sujets traités par cette bibliographie. Ces trois approches nous ont également fourni trois partitions. Dans l'optique d'éviter de faire un choix entre ces partitions, nous avons proposé une synthèse de ces trois partitions par une approche de consensus pondérée.