Documentation Données IA : Dataset
📊 Les Données : Fondation de Toute IA
87% des échecs de projets IA sont liés à des problèmes de données. Sous l’AI Act, la documentation IA Act des datasets devient obligatoire pour les systèmes à haut risque. Sans documentation, pas de conformité.
Un modèle IA n’est que le reflet de ses données d’entraînement. Des données biaisées produisent un modèle biaisé. Des données mal documentées rendent le système inauditable. C’est pourquoi l’AI Act impose une traçabilité complète des datasets.
Cette obligation sur les données IA couvre tout le cycle de vie : sources, collecte, preprocessing, stockage, et jusqu’à la destruction des données IA. L’objectif ? Garantir transparence, reproductibilité et absence de discrimination.
Ce guide vous montre comment créer une documentation données complète, conforme à l’AI Act, et exploitable par vos équipes comme par les auditeurs.
Par Loïc Gros-Flandre
Directeur de Modernee – Agence IA & Fondateur de Soignant Voice Application médical. Expert en conformité IA et transformation digitale des entreprises.
📚 Ce que vous allez apprendre
- → Les 7 éléments obligatoires de la documentation données
- → Comment documenter les sources et leur provenance
- → L’analyse de représentativité des datasets
- → L’identification et la documentation des biais
- → La traçabilité du preprocessing
- → Les outils et templates recommandés
- → L’articulation avec la documentation système
Infographie : Les 7 éléments clés de la documentation des données IA
📋 Pourquoi Documenter les Données IA ?
La documentation des données n’est pas une formalité administrative. C’est une exigence fondamentale de l’AI Act pour les systèmes à haut risque, et une bonne pratique pour tous les projets IA.
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📜 Exigences AI Act (Annexe IV)
L’Annexe IV de l’AI Act détaille les informations obligatoires pour les systèmes à haut risque :
- 📊 Jeux de données — Caractéristiques, source, portée
- 📊 Choix de conception — Justification des données sélectionnées
- 📊 Processus de collecte — Méthodes, étiquetage, enrichissement
- 📊 Évaluation des biais — Identification et atténuation
- 📊 Lacunes et limitations — Connues et documentées
🎯 Les 4 Objectifs de la Documentation
| Objectif | Pourquoi | Bénéfice |
|---|---|---|
| Transparence | Expliquer d’où viennent les données | Confiance utilisateurs et régulateurs |
| Reproductibilité | Permettre de recréer le dataset | Vérification et audit possibles |
| Équité | Démontrer l’absence de biais | Non-discrimination prouvée |
| Conformité | Respecter AI Act + RGPD | Éviter sanctions jusqu’à 15M€ |
« La documentation données est le premier élément que nous examinons lors d’un audit IA. Sans elle, impossible de valider la conformité du système. »
— Auditeur senior, cabinet Big Four spécialisé IA
📊 Les 7 Éléments à Documenter
Voici les 7 éléments indispensables d’une documentation données conforme à l’AI Act.
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Sources des Données
Pour chaque source : origine (interne/externe), fournisseur, méthode de collecte, date d’acquisition, droits d’utilisation (licence, consentement), contrat si applicable.
Description du Dataset
Volume (nombre d’enregistrements), format, liste des variables avec types, statistiques descriptives (moyenne, médiane, distribution), période couverte.
Analyse de Représentativité
Vérifiez que le dataset reflète la population cible. Documentez : distribution démographique, couverture géographique, représentation des cas rares, écarts identifiés.
Identification des Biais
Analysez les biais potentiels : biais de sélection, biais historiques, biais de mesure. Pour chaque biais : source, impact potentiel, mesures de mitigation.
Documentation du Preprocessing
Tracez toutes les transformations : nettoyage, normalisation, encodage, augmentation, échantillonnage. Pour chaque opération : méthode, paramètres, justification.
Mesures de Qualité
Définissez les métriques : complétude, exactitude, cohérence, fraîcheur. Documentez les tests réalisés et les résultats obtenus.
Versioning et Traçabilité
Mettez en place le suivi des versions avec horodatage. Tracez qui a modifié quoi, quand, et pourquoi. Conservez l’historique complet.
⚠️ L’Articulation avec la Documentation Système
La documentation données complète la documentation système IA et la documentation modèle IA. Ensemble, ces 3 éléments forment le dossier technique complet exigé par l’AI Act.
🔍 Documenter les Sources de Données
La provenance des données est le point de départ de toute documentation. Chaque dataset doit être tracé jusqu’à son origine.
📋 Fiche Source Type
| Champ | Description | Exemple |
|---|---|---|
| Identifiant source | Code unique de la source | SRC-2024-001 |
| Nom | Nom descriptif | Base clients CRM |
| Type | Interne / Externe / Open Data | Interne |
| Fournisseur | Département ou société | Service Commercial |
| Méthode collecte | Comment les données sont obtenues | Export API Salesforce |
| Date acquisition | Date du premier import | 2024-01-15 |
| Fréquence MAJ | Rythme de mise à jour | Hebdomadaire |
| Droits | Licence, consentement | Consentement client (RGPD) |
| Contact | Responsable source | Marie Dupont, CRM Manager |
🔗 Tracer la Lignée des Données (Data Lineage)
Le data lineage montre le parcours complet des données, de leur source jusqu’au modèle final :
- 1️⃣ Collecte — Extraction depuis la source d’origine
- 2️⃣ Ingestion — Chargement dans le data lake/warehouse
- 3️⃣ Transformation — Nettoyage, normalisation
- 4️⃣ Enrichissement — Ajout de variables dérivées
- 5️⃣ Feature Store — Stockage des features prêtes
- 6️⃣ Entraînement — Utilisation par le modèle
⚠️ Identifier et Documenter les Biais
L’identification des biais est l’élément le plus critique de la documentation données. Un biais non documenté peut entraîner des décisions discriminatoires et des sanctions aggravées.
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🔴 Les 5 Types de Biais à Rechercher
| Type de Biais | Description | Exemple |
|---|---|---|
| Biais de sélection | Échantillon non représentatif | Dataset RH avec 90% d’hommes |
| Biais historique | Données reflétant des discriminations passées | Salaires historiques inégaux H/F |
| Biais de mesure | Erreurs systématiques dans la collecte | Capteur défaillant pour certains groupes |
| Biais d’exclusion | Populations absentes du dataset | Pas de données sur les seniors |
| Biais d’agrégation | Traiter tous les groupes de façon uniforme | Moyenner sans segmenter |
📊 Fiche Biais Type
Pour chaque biais identifié, documentez :
- 🔍 Nature — Type de biais (sélection, historique…)
- 📍 Localisation — Variable(s) concernée(s)
- 📊 Quantification — Mesure du déséquilibre
- ⚠️ Impact potentiel — Risque sur les décisions
- 🛡️ Mitigation — Mesures correctives appliquées
- 📈 Résultat — Biais après correction
⚠️ L’Absence de Documentation sur les Biais
Ne pas documenter un biais connu est une circonstance aggravante lors des contrôles. Mieux vaut documenter un biais avec ses limites que de ne rien documenter du tout.
📊 Évaluateur Documentation Données
🔧 Documenter le Preprocessing
Chaque transformation appliquée aux données doit être tracée. C’est essentiel pour la reproductibilité et l’auditabilité.
📋 Opérations à Documenter
| Opération | Quoi Documenter | Exemple |
|---|---|---|
| Valeurs manquantes | Méthode de traitement, % avant/après | Imputation médiane, 5%→0% |
| Outliers | Critère de détection, action | IQR > 1.5, suppression 2% |
| Normalisation | Méthode, paramètres | MinMaxScaler [0,1] |
| Encodage | Type, mapping | One-hot, 5 catégories |
| Augmentation | Techniques, ratio | SMOTE, 1:1 classes |
| Feature engineering | Nouvelles variables créées | age_bucket = age/10 |
🔗 Articulation avec les Données Personnelles IA
Si le dataset contient des données personnelles, documentez également :
- 🔒 Base légale — Consentement, intérêt légitime, contrat
- 🔒 Anonymisation — Méthode, réversibilité, k-anonymat
- 🔒 Pseudonymisation — Clé de correspondance, stockage séparé
- 🔒 Durée conservation — Conformité minimisation données IA
❓ Questions Fréquentes – Documentation Données IA
7 éléments obligatoires : sources (origine, fournisseur), description du dataset (volume, variables), représentativité, analyse des biais, preprocessing (toutes transformations), mesures de qualité, et versioning/traçabilité.
L’AI Act impose la documentation pour garantir transparence (origine des données), reproductibilité (recréer le dataset), équité (absence de biais discriminatoires), et auditabilité (contrôle par les autorités). Sans documentation = non-conformité = sanctions jusqu’à 15M€.
Processus en 4 étapes : 1) Analyse statistique des distributions par variable sensible (genre, âge, origine), 2) Tests de corrélation entre variables sensibles et label, 3) Vérification des biais historiques hérités, 4) Évaluation des populations exclues. Documentez chaque biais identifié.
Toutes les transformations : traitement des valeurs manquantes, suppression outliers, normalisation/standardisation, encodage catégoriel, augmentation de données, échantillonnage, feature engineering. Pour chaque opération : méthode, paramètres, justification, impact.
L’AI Act impose 10 ans de conservation après la mise sur le marché du système IA. Pour les données elles-mêmes, appliquez le principe de minimisation RGPD : conservation limitée à la durée nécessaire.
Selon votre maturité : PME = template Excel/Notion structuré. ETI = Data catalogs (Alation, DataHub). Grandes entreprises = Plateformes MLOps avec lineage (MLflow, Kubeflow) + outils de versioning données (DVC, LakeFS).
La documentation données couvre les datasets (sources, biais, preprocessing). La documentation système décrit l’architecture, algorithmes, performances. Les deux sont complémentaires et forment ensemble le dossier technique AI Act.
Articulation RGPD + AI Act : identifiez les données personnelles, documentez la base légale (consentement, intérêt légitime), décrivez les mesures de protection (anonymisation, pseudonymisation), tracez les accès. L’AIPD est souvent nécessaire.
✅ Conclusion : Des Données Bien Documentées = Un Modèle Auditable
La documentation des données n’est pas une contrainte bureaucratique. C’est la fondation de la conformité AI Act et un gage de qualité pour vos modèles IA.
🎯 Les 3 Points à Retenir
- 📊 7 éléments — Sources, description, représentativité, biais, preprocessing, qualité, versioning
- ⚠️ Biais documentés — Même imparfaits, les biais documentés valent mieux que rien
- 🔗 Traçabilité complète — De la source au modèle, tout doit être tracé
Mettez en place votre documentation données avant l’entrée en vigueur de l’AI Act.
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📚 Sources Officielles
- AI Act — Annexe IV (Documentation technique) • Exigences documentation
- CNIL — Guide du DPO • Documentation RGPD
- Google Model Cards • Framework documentation ML