Datasheet for Datasets IA : Documentation Données
Chiffre révélateur
91% des datasets utilisés pour entraîner des systèmes IA en entreprise n’ont aucune documentation formelle. Or, l’Article 10 de l’IA Act exige une traçabilité complète des données d’entraînement pour les systèmes à haut risque.
Vous entraînez des modèles d’IA ? Vous utilisez des datasets pour du fine-tuning ou de l’évaluation ? Vous achetez des données à des tiers ?
L’IA Act impose de documenter vos jeux de données. Pas n’importe comment : de façon structurée, traçable et auditable.
Le standard « Datasheet for Datasets » proposé par Timnit Gebru et al. en 2018 est devenu la référence. Il répond parfaitement aux exigences de l’Article 10.
Ce guide vous donne le framework complet, les templates et les bonnes pratiques pour créer des datasheets conformes.
Par Loïc Gros-Flandre
Directeur de Modernee – Agence IA et Soignant Voice Application médical. Expert en conformité IA et gouvernance des données.
Dans ce guide complet
- → L’origine et le concept du Datasheet for Datasets
- → Le lien avec l’Article 10 de l’IA Act
- → Les 7 sections détaillées avec questions clés
- → Un template complet prêt à l’emploi
- → 3 cas pratiques de documentation
- → Les erreurs à éviter absolument
Infographie : Les 7 sections du standard Datasheet for Datasets
📖 Qu’est-ce qu’un Datasheet for Datasets ?
Le concept de « Datasheet for Datasets » a été introduit en 2018 par Timnit Gebru et plusieurs chercheurs de Microsoft Research, Google Brain et Cornell University.
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🔌 L’analogie avec l’électronique
L’idée vient de l’industrie électronique. Chaque composant (résistance, condensateur, processeur) est accompagné d’une fiche technique (datasheet) qui documente :
- 📋 Ses caractéristiques techniques
- 📋 Ses conditions d’utilisation
- 📋 Ses limitations
- 📋 Ses tests de qualification
Sans cette fiche, impossible de savoir si un composant convient à votre application. Les datasets IA méritent la même rigueur.
Définition : Datasheet for Datasets
Document standardisé qui accompagne un jeu de données et répond à des questions clés sur : pourquoi il a été créé, ce qu’il contient, comment il a été collecté, quels traitements ont été appliqués, pour quels usages il est adapté, comment il est distribué, et qui le maintient.
⚖️ Le lien avec l’Article 10 de l’IA Act
L’IA Act n’impose pas explicitement le format « Datasheet for Datasets ». Mais l’Article 10 exige une documentation complète des données pour les systèmes à haut risque.
Article 10 – Données et gouvernance des données
Pour les systèmes à haut risque, vous devez documenter :
- L’origine des données d’entraînement
- Les critères de qualité appliqués
- L’analyse des biais potentiels
- Les mesures de mitigation des biais
- Les lacunes et limitations connues
Le format Datasheet for Datasets répond parfaitement à ces exigences. C’est pourquoi il est recommandé comme bonne pratique par les autorités européennes.
« Les datasheets for datasets ne sont pas une charge supplémentaire. C’est un investissement qui évite les surprises : biais découverts en production, données illicites, performances dégradées sur certaines populations. »
— Dr. Timnit Gebru, Co-auteure du papier original, ex-Google AI Ethics
📋 Les 7 Sections du Datasheet : Guide Complet
Chaque section répond à des questions spécifiques. Voici le détail avec les questions clés à documenter.
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1️⃣ Section MOTIVATION
Objectif : Comprendre pourquoi ce dataset existe et son contexte de création.
| Question | Exemple de réponse |
|---|---|
| Pourquoi ce dataset a-t-il été créé ? | « Pour entraîner un modèle de détection de fraudes bancaires » |
| Qui l’a créé ? Pour le compte de qui ? | « Équipe Data Science de BankCorp, projet interne » |
| Qui a financé sa création ? | « Budget R&D interne, 150K€ » |
| Quel était l’usage initial prévu ? | « Entraînement modèle anti-fraude cartes bancaires France » |
2️⃣ Section COMPOSITION
Objectif : Décrire précisément ce que contient le dataset.
- 📊 Nombre d’instances : Combien d’exemples/lignes/images ?
- 📊 Variables/features : Quelles colonnes/caractéristiques ?
- 📊 Labels : Quelles sont les classes/cibles ?
- 📊 Format : CSV, JSON, images, texte ?
- 📊 Taille : Go, nombre de fichiers ?
- 📊 Sous-groupes : Représentation des populations ?
- 📊 Données sensibles : Données personnelles, santé, opinions ?
Point critique : Représentativité
Documentez les déséquilibres du dataset. Si 90% de vos images de visages sont de personnes caucasiennes, notez-le explicitement. C’est une source majeure de biais.
3️⃣ Section COLLECTION PROCESS
Objectif : Expliquer comment les données ont été collectées.
- 🔍 Sources : D’où viennent les données ?
- 🔍 Méthode : Scraping, API, sondage, capteurs ?
- 🔍 Période : Quand collectées ? Sur quelle durée ?
- 🔍 Critères de sélection : Quels filtres appliqués ?
- 🔍 Consentements : Les personnes ont-elles consenti ?
- 🔍 Annotateurs : Qui a labellisé ? Quelle formation ?
4️⃣ Section PREPROCESSING/CLEANING
Objectif : Documenter tous les traitements appliqués aux données brutes.
| Traitement | À documenter |
|---|---|
| Nettoyage | Valeurs manquantes supprimées/imputées, doublons retirés |
| Normalisation | Méthode de scaling, plages de valeurs |
| Augmentation | Rotations, crops, ajout de bruit (pour images) |
| Anonymisation | Techniques utilisées (k-anonymity, differential privacy) |
| Encoding | One-hot, label encoding, tokenization |
| Split | Train/val/test ratios, méthode de split |
5️⃣ Section USES
Objectif : Définir clairement les usages prévus et les limites.
- ✅ Usages recommandés : Pour quelles tâches ce dataset est-il adapté ?
- ❌ Usages déconseillés : Pour quoi ne doit-il PAS être utilisé ?
- ⚠️ Limitations : Populations/contextes où les performances seront dégradées
- 🔮 Usages futurs : D’autres usages sont-ils envisagés ?
Exemple de limitation à documenter
« Ce dataset d’images médicales contient uniquement des radiographies thoraciques d’adultes de plus de 18 ans. Il ne doit PAS être utilisé pour des diagnostics pédiatriques. Les performances sont significativement réduites pour les patients de plus de 80 ans (sous-représentés). »
6️⃣ Section DISTRIBUTION
Objectif : Expliquer comment le dataset est partagé.
- 📤 Accès : Public, privé, sur demande ?
- 📄 Licence : MIT, Apache, Creative Commons, propriétaire ?
- 🔒 Restrictions : Usage commercial autorisé ? Export restrictions ?
- 💰 Coût : Gratuit ou payant ?
- 🌐 Localisation : Où hébergé ? Juridictions concernées ?
7️⃣ Section MAINTENANCE
Objectif : Assurer la pérennité et la traçabilité du dataset.
- 👤 Responsable : Qui maintient le dataset ? Contact ?
- 🔄 Mises à jour : Fréquence prévue ? Politique de versioning ?
- 🐛 Erratum : Comment signaler des erreurs ?
- 📅 Rétention : Combien de temps conservé ?
- ⚠️ Dépréciation : Plan si le dataset devient obsolète ?
🎯 Évaluez la Documentation de Vos Datasets
🏢 3 Cas Pratiques de Documentation
📋 Cas #1 : Dataset Images Défauts Industriels
Contexte
Entreprise : Fabricant de pièces automobiles (ETI 500 employés)
Dataset : 50 000 images de pièces avec défauts annotés
Usage : Entraînement d’un modèle de contrôle qualité automatisé
Datasheet créé (extraits) :
MOTIVATION : Dataset créé en interne pour automatiser le contrôle qualité visuel. Projet initié par l’équipe production, financé sur budget industrialisation 2024.
COMPOSITION : 50 247 images RGB 1024×1024. 12 classes de défauts (rayure, bulle, décoloration…). Répartition : 70% sans défaut, 30% avec défaut. Images prises sur 3 lignes de production sur 18 mois.
COLLECTION : Caméras industrielles Basler, éclairage LED normalisé. Labellisation par 5 opérateurs qualité formés. Inter-annotator agreement : 94%.
PREPROCESSING : Resize 512×512 pour entraînement. Augmentation : rotation ±15°, flip horizontal. Normalisation ImageNet.
USES : Recommandé pour : détection défauts pièces similaires en aluminium. NON recommandé pour : autres matériaux (acier, plastique), pièces de dimensions très différentes.
Durée création datasheet : 2 jours
📋 Cas #2 : Dataset NLP Avis Clients
Contexte
Entreprise : E-commerce spécialisé (150 employés)
Dataset : 500 000 avis clients annotés en sentiment
Usage : Classification automatique des avis (positif/neutre/négatif)
Points critiques documentés :
- ⚠️ Biais temporel : 70% des avis datent de 2022-2024 (produits récents surreprésentés)
- ⚠️ Biais linguistique : 95% français, 5% anglais (pas adapté autres langues)
- ⚠️ Données personnelles : Noms de clients anonymisés, emails supprimés
- ✅ Consentement : CGU acceptées par les clients autorisent analyse IA
LIMITATION documentée : « Le modèle entraîné sur ce dataset aura de faibles performances sur les avis avec ironie ou sarcasme (5% du dataset, souvent mal annotés). »
Durée création datasheet : 3 jours
📋 Cas #3 : Dataset Médical Multi-Sources
Contexte
Entreprise : Startup healthtech (30 employés)
Dataset : 100 000 dossiers patients agrégés de 5 hôpitaux
Usage : Prédiction de réadmission hospitalière (système haut risque)
Documentation particulièrement critique :
COLLECTION :
- 📋 Conventions de recherche signées avec 5 CHU
- 📋 Avis favorable Comité Protection des Personnes (CPP)
- 📋 Déclaration CNIL conforme
- 📋 Consentement patients recueilli (opt-out respecté)
COMPOSITION – Biais identifiés :
- ⚠️ CHU Île-de-France surreprésenté (45% du dataset)
- ⚠️ Patients >75 ans : 60% du dataset (population cible)
- ⚠️ Pathologies chroniques surreprésentées vs aiguës
PREPROCESSING :
- 🔒 Pseudonymisation via token patient unique
- 🔒 Dates décalées aléatoirement (±30 jours)
- 🔒 Codes postaux tronqués au département
Durée création datasheet : 2 semaines (complexité réglementaire)
📝 Template Datasheet Prêt à l’Emploi
Photo par Carlos Muza sur Unsplash
Voici un template simplifié que vous pouvez utiliser pour documenter vos datasets.
Structure du Template
Format recommandé : Markdown (.md) ou JSON pour automatisation
Longueur : 3-10 pages selon complexité
Versioning : Inclure numéro de version et date
En-tête du Datasheet
Nom du dataset, version, date de création, auteur, organisation, contact, licence.
Section Motivation
Répondre à : Pourquoi créé ? Par qui ? Pour qui ? Financement ? Usage initial ?
Section Composition
Répondre à : Combien d’instances ? Quelles variables ? Quels labels ? Format ? Taille ? Sous-groupes ? Données sensibles ?
Section Collection
Répondre à : Sources ? Méthode ? Période ? Critères de sélection ? Consentements ? Annotateurs ?
Section Preprocessing
Répondre à : Nettoyage ? Normalisation ? Augmentation ? Anonymisation ? Encoding ? Split train/test ?
Section Uses
Répondre à : Usages recommandés ? Usages interdits ? Limitations connues ? Populations à risque ?
Section Distribution
Répondre à : Accès ? Licence ? Restrictions ? Coût ? Hébergement ?
Section Maintenance
Répondre à : Responsable ? Mises à jour ? Erratum ? Rétention ? Plan de dépréciation ?
« Un bon datasheet doit permettre à quelqu’un qui n’a jamais vu le dataset de décider en 10 minutes s’il convient à son usage. Si ce n’est pas possible, le datasheet est incomplet. »
— Emily Denton, Google Research, co-auteure du papier original
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❓ Questions Fréquentes sur les Datasheets
Un Datasheet for Datasets est un document standardisé qui accompagne un jeu de données IA.
Il répond à des questions clés sur : la motivation, la composition, la collecte, le prétraitement, les usages, la distribution et la maintenance du dataset.
Ce standard a été proposé par Timnit Gebru et al. en 2018 et est devenu la référence.
L’IA Act n’impose pas explicitement le format « Datasheet for Datasets ».
Cependant, l’Article 10 exige une documentation complète des données pour les systèmes à haut risque : origine, qualité, biais, mesures correctives.
Le format Datasheet répond parfaitement à ces exigences. Il est recommandé comme bonne pratique.
- Motivation – Pourquoi le dataset existe
- Composition – Ce qu’il contient
- Collection – Comment collecté
- Preprocessing – Traitements appliqués
- Uses – Usages prévus et limites
- Distribution – Comment partagé
- Maintenance – Qui le maintient
Le créateur du dataset (fournisseur de données ou développeur IA) est responsable.
Pour les systèmes à haut risque, le fournisseur du système IA doit s’assurer qu’un datasheet existe pour chaque dataset utilisé.
Si vous utilisez un dataset tiers sans datasheet, vous devez créer cette documentation vous-même.
La documentation des biais se fait dans plusieurs sections :
- Composition : Représentativité des sous-groupes, déséquilibres
- Collection : Méthode de sélection, critères d’inclusion/exclusion
- Uses : Populations pour lesquelles le dataset n’est pas adapté
Documentez explicitement : groupes sous-représentés, biais identifiés, mesures de mitigation.
Le temps varie selon la complexité :
- Dataset simple (données structurées) : 1-2 jours
- Dataset moyen (images, texte) : 3-5 jours
- Dataset complexe (multi-sources, données sensibles) : 1-2 semaines
Ces délais supposent que vous avez accès à toutes les informations.
Oui, le datasheet doit être mis à jour :
- À chaque ajout ou modification des données
- Lors de la découverte de nouveaux biais
- Si les conditions d’utilisation changent
- Lors de changements de propriété/maintenance
Conservez un historique des versions.
Oui, plusieurs templates sont disponibles :
- Template original Gebru et al. (57 questions)
- Templates adaptés par Google, Microsoft, Hugging Face
- Templates sectoriels (vision, NLP, médical)
La formation IA Act inclut un template francisé adapté aux exigences européennes.
Pour les données personnelles, documentez :
- Base légale RGPD utilisée
- Consentements obtenus
- Mesures d’anonymisation/pseudonymisation
- Durée de conservation
- Droits des personnes concernées
Ne publiez jamais de données personnelles identifiables dans le datasheet lui-même.
Ces documents sont complémentaires :
- Datasheet : Documente les données (origine, composition, biais)
- Model Card : Documente le modèle (architecture, performances, limitations)
- System Card : Documente le système (intégration, déploiement, supervision)
Pour l’IA Act, vous devez avoir les trois types pour les systèmes à haut risque.
🎯 Conclusion : Documenter pour Maîtriser
Le Datasheet for Datasets n’est pas qu’une obligation réglementaire. C’est un outil de maîtrise de vos données IA.
Trois points essentiels à retenir :
Le standard existe et est mature
Le format Datasheet for Datasets de Gebru et al. (2018) est la référence. 57 questions organisées en 7 sections couvrent tous les aspects. Adoptez-le plutôt que de réinventer.
L’IA Act rend la documentation obligatoire
L’Article 10 exige une traçabilité complète des données pour les systèmes à haut risque. Le Datasheet for Datasets répond parfaitement à ces exigences. Anticipez maintenant.
C’est un investissement rentable
Un datasheet bien fait évite les surprises : biais découverts en production, données illicites, performances dégradées. 1-5 jours de travail contre des mois de problèmes évités.
Maîtrisez la documentation des données IA
La formation certifiante IA Act inclut templates Datasheet, Model Card et System Card prêts à l’emploi, ainsi que la méthodologie complète.
Accéder à la formation → 500€Sources Officielles et Académiques
- Gebru et al. (2018) – « Datasheets for Datasets » • Papier académique original
- Règlement (UE) 2024/1689 – Article 10 Données • Journal officiel de l’UE
- CNIL – Guide IA et données personnelles • Autorité française