StraFormationStraFormation
Formation data & IA · Strasbourg et à distance

Gouvernance des données pour les projets IA : qualité, confidentialité et traçabilité

Avant d’alimenter un assistant, un moteur de recherche, un modèle prédictif ou une automatisation, apprenez à qualifier chaque source : usage prévu, provenance, droits, qualité, accès, durée de vie et contrôles.

  • Inventaire et provenance des sources
  • Qualité adaptée à l’usage IA
  • Données personnelles ou confidentielles
  • Accès, partage et conservation
  • Représentativité et biais
  • Traçabilité, incidents et amélioration
Choisir votre parcours Voir les programmes
Passeport — Assistant SAV PILOTE
1
Usage prévu

Aider un conseiller à retrouver une procédure validée.

DÉFINI
2
Sources

Base documentaire interne avec propriétaire identifié.

TRACÉ
3
Qualité

Version, date, doublons et documents obsolètes.

À CORRIGER
4
Accès

Public interne, service autorisé et traces d’usage.

CADRÉ
5
Décision

Pilote limité après retrait des versions obsolètes.

SOUS CONDITIONS
Repères officiels vérifiés

Un même projet peut relever de plusieurs cadres distincts

Le RGPD continue de s’appliquer lorsque des données personnelles sont traitées ; le règlement européen sur l’IA ne le remplace pas. La sécurité, les droits sur les contenus, la confidentialité contractuelle et les règles sectorielles doivent également être examinés selon le projet.

Contrôlé le 05/08/2026
CNIL et RGPD

Finalité, qualification des acteurs, base légale, minimisation, information, droits, conservation, sécurité et AIPD éventuelle sont examinés lorsque le traitement porte sur des données personnelles.

Règlement européen sur l’IA

L’article 10 prévoit des pratiques de gouvernance et des critères de qualité pour les jeux d’entraînement, de validation et de test de certains systèmes d’IA à haut risque.

ANSSI et sécurité

La sécurisation de la chaîne de valeur, des accès, des environnements, des modèles, des composants et des données complète la gouvernance métier de la qualité.

Qualification prudente : l’article 10 du règlement IA n’est pas présenté comme une obligation universelle pour toute utilisation de l’IA. La formation utilise ses thèmes comme repères utiles, mais ne détermine ni la qualification d’un système à haut risque ni les obligations juridiques d’une organisation.

Cycle complet

Les données d’un projet IA ne se limitent pas à l’entraînement

Une organisation qui utilise un modèle déjà entraîné doit encore gouverner les documents de référence, les entrées des utilisateurs, les résultats, les journaux et les retours servant à améliorer le service.

DEV

Entraînement, validation et test

Jeux, échantillons, annotations, séparation des usages, version, préparation, représentativité et critères de validation.

USE

Entrées et contexte

Prompts, documents récupérés, bases de connaissances, données métier, pièces jointes et informations envoyées au service.

OUT

Résultats et décisions

Réponses, scores, classifications, recommandations, corrections humaines et conséquences du résultat dans le processus.

LOG

Journaux et amélioration

Traces, incidents, erreurs, retours, mesures, réutilisation éventuelle, durée de conservation et boucle de rétroaction.

Règle de séparation : une donnée autorisée pour produire un service n’est pas automatiquement autorisée pour entraîner ou améliorer un modèle. Chaque réutilisation, transfert, conservation ou enrichissement doit être identifié et vérifié dans son contexte.

Offre commerciale

Deux parcours selon le niveau de responsabilité

Les équipes projet qualifient les données d’un cas d’usage. Les référents construisent les règles, les contrôles et le processus de décision pour plusieurs projets.

Parcours 1

Équipes projet — qualifier les données d’un usage IA

7 h

Pour les métiers, chefs de projet, product owners, fonctions support et équipes innovation qui doivent préparer un assistant, un pilote, une automatisation ou un modèle.

  • Définir précisément l’usage et le résultat attendu
  • Cartographier les données sur tout le cycle
  • Identifier provenance, droits et propriétaires
  • Évaluer la qualité au regard de l’usage
  • Repérer les données à protéger ou à écarter
  • Décider : utiliser, corriger ou arrêter

Résultat : un Passeport Données IA pour un cas, un registre des écarts et un plan d’action priorisé.

Cadrer le parcours Équipes projet
Parcours 2

Référents data/IA — organiser la gouvernance opérationnelle

14 h

Pour les responsables data ou IA, référents qualité, DSI, RSSI, DPO, chefs de programme et fonctions chargées d’instruire, contrôler ou accompagner plusieurs usages.

  • Définir les rôles et les portes de décision
  • Construire inventaire, traçabilité et contrats de données
  • Définir les dimensions et seuils de qualité utiles
  • Organiser accès, partage, conservation et retrait
  • Contrôler fournisseurs, biais, incidents et changements
  • Piloter un plan d’amélioration du portefeuille

Résultat : un cadre opérationnel, une grille de revue, un registre de décisions et une feuille de route à 90 jours.

Cadrer le parcours Référents
Passeport Données IA StraFormation

Huit preuves avant de déclarer une source « prête »

Le passeport n’attribue pas une note magique. Il rend visibles les conditions d’usage, les écarts, les responsables et la prochaine décision.

PREUVE 01

Usage

Finalité, tâche, public, résultat et conséquences.

PREUVE 02

Source

Origine, collecte, date, version et propriétaire.

PREUVE 03

Droits

Autorisation, contrat, information et restriction.

PREUVE 04

Qualité

Pertinence, exactitude, complétude et actualité.

PREUVE 05

Contexte

Population, territoire, période, biais et lacunes.

PREUVE 06

Accès

Identités, flux, fournisseur, partage et secret.

PREUVE 07

Contrôles

Tests, validation, alerte, correction et preuve.

PREUVE 08

Cycle

Conservation, mise à jour, retrait et incident.

Trois décisions seulement : « utilisable » lorsque les conditions sont établies et contrôlées ; « utilisable sous conditions » lorsqu’un écart possède un responsable, une action et une échéance ; « à écarter » lorsque la provenance, les droits, la confidentialité ou l’aptitude à l’usage ne peuvent pas être suffisamment établis.

Programmes complets

Qualifier un cas puis construire le système de décision

Les ateliers utilisent un scénario fictif ou des informations non sensibles préparées par l’organisation. Aucun transfert de base confidentielle n’est nécessaire.

Parcours Équipes projet

Construire le Passeport Données IA d’un cas d’usage

Une journée pour relier la valeur attendue, les données disponibles, leurs limites et les conditions d’un pilote maîtrisé.

7 h
Module 145 min

Définir l’usage et la décision

Problème, utilisateurs, tâche, résultat, supervision humaine, conséquences, mesure de succès et critères d’arrêt.

Module 260 min

Cartographier le cycle des données

Développement, test, entrée, contexte, résultat, journal, retour, amélioration, transfert et suppression.

Module 375 min

Inventorier sources et provenance

Origine, méthode de collecte, propriétaire, version, période, licence ou contrat, réutilisation et chaîne de transformation.

Module 475 min

Évaluer l’aptitude à l’usage

Pertinence, exactitude, complétude, actualité, cohérence, doublons, lacunes, contexte et échantillon de contrôle.

Module 560 min

Protéger données et accès

Données personnelles, sensibles ou confidentielles, destinataires, fournisseur, permissions, partage, conservation et interdictions.

Module 660 min

Définir validation et traçabilité

Jeu de test, résultat attendu, contrôle humain, erreur, alerte, version, preuve, incident et boucle de rétroaction.

Module 745 min

Décider et prioriser

Passeport final, écarts, responsables, actions, échéances et décision : utiliser, corriger, limiter ou arrêter.

Livrables du parcours

Carte du cycle, inventaire des sources, Passeport Données IA, échantillon de contrôle, registre des écarts, décision de pilote et plan d’action.

Parcours Référents data/IA

Installer une gouvernance praticable pour plusieurs projets

Deux journées pour définir les responsabilités, les artefacts, les contrôles et les portes de décision sans créer un processus impossible à appliquer.

14 h
Jour 1 · Module 145 min

Positionner les cadres et les rôles

Métier, propriétaire de données, data steward, équipe IA, DSI, RSSI, DPO, juridique, achats, fournisseur et direction.

Jour 1 · Module 260 min

Cartographier le portefeuille IA

Usage, phase, données, fournisseur, population, criticité, décision, propriétaire, dépendances et prochaine revue.

Jour 1 · Module 375 min

Construire catalogue et traçabilité

Jeux de données, transformations, versions, lineage, annotations, échantillons, documentation et chaîne de responsabilité.

Jour 1 · Module 475 min

Définir un contrat de données

Usage autorisé, schéma, qualité, fréquence, accès, conservation, partage, alerte, changement, support et retrait.

Jour 1 · Module 575 min

Mesurer la qualité utile

Dimensions, règles, seuils, échantillonnage, représentativité, erreurs, valeurs manquantes, dérive et responsabilité de correction.

Jour 1 · Module 690 min

Atelier Passeport

Instruction d’une source, collecte des preuves, qualification des écarts et décision collégiale sur un cas fictif.

Jour 2 · Module 160 min

Traiter les données personnelles ou sensibles

Finalité, minimisation, rôles, information, droits, conservation, sécurité, réutilisation et besoin éventuel d’une AIPD.

Jour 2 · Module 260 min

Gouverner accès, partage et conservation

Besoin d’en connaître, environnements, habilitations, secrets, export, destinataires, journalisation, archivage et suppression.

Jour 2 · Module 375 min

Évaluer fournisseur et service IA

Données envoyées, localisation, sous-traitants, réutilisation, historique, réglages, sécurité, changements et réversibilité à vérifier.

Jour 2 · Module 475 min

Examiner représentativité et biais

Population cible, contexte, sous-groupes pertinents, variables proxy, annotations, erreurs différenciées et limites connues.

Jour 2 · Module 575 min

Organiser incidents et changements

Source modifiée, droit retiré, fuite, erreur, dérive, nouvelle version, blocage, correction, notification interne et preuve.

Jour 2 · Module 675 min

Simuler une revue de gouvernance

Dossier incomplet, objections métiers, risque, arbitrage, registre de décision et feuille de route à 30/60/90 jours.

Livrables du parcours

Inventaire du portefeuille, matrice des rôles, modèle de contrat de données, Passeport, grille qualité, fiche fournisseur, registre des décisions, fiche incident et feuille de route à 90 jours.

Cas pratiques adaptables

Appliquer la méthode aux projets réellement rencontrés

Chaque cas impose des données, des droits, des risques et des contrôles différents. Le format pédagogique reste fictif ou anonymisé.

DOCUMENTSRAGDROITSACTUALITÉ

Assistant sur une base interne

Procédures, versions, documents obsolètes, périmètre d’accès, sources citées, consigne de réponse et correction humaine.

PIÈCESEXTRACTIONCHAMPSERREURS

Extraction ou classement documentaire

Formats, qualité des scans, vérité terrain, annotations, cas ambigus, données sensibles et taux d’erreurs selon les catégories.

CLIENTPROMPTRÉSULTATJOURNAL

Assistant de service client

Données envoyées, fournisseur, historique, réponse proposée, validation, réclamation, conservation et réutilisation éventuelle.

HISTORIQUEPRÉVISIONBIAISDÉCISION

Score ou prévision métier

Période, population, cible, variables proxy, événements manquants, contexte futur, erreurs différenciées et supervision.

Contrôle de l’aptitude à l’usage

Six dimensions à prouver, jamais à supposer

Les dimensions utiles et leurs seuils dépendent du cas. Une base peut convenir à un usage descriptif limité et être insuffisante pour une décision ayant des effets importants.

CONTRÔLE 01 — PERTINENCE

Mesurer la bonne réalité

Correspondance entre la donnée, la tâche, la population, le contexte et le résultat attendu.

CONTRÔLE 02 — EXACTITUDE

Vérifier les valeurs

Erreurs, incohérences, méthode de validation, vérité terrain et responsabilité de correction.

CONTRÔLE 03 — COMPLÉTUDE

Identifier ce qui manque

Champs, périodes, événements, groupes, catégories, documents et absences non aléatoires.

CONTRÔLE 04 — ACTUALITÉ

Connaître la date utile

Version, fréquence, délai, obsolescence, changement de règle et prochaine mise à jour.

CONTRÔLE 05 — REPRÉSENTATIVITÉ

Comparer au contexte cible

Population, territoire, période, comportements, cas rares, sous-groupes et dérive possible.

CONTRÔLE 06 — TRAÇABILITÉ

Reconstituer l’histoire

Origine, transformations, annotation, version, accès, test, décision et retrait d’une source.

Aucune garantie de performance : améliorer les données réduit certains risques mais ne garantit ni la qualité d’un modèle, ni sa robustesse, ni son utilité métier. Le modèle, le système, l’interface, les utilisateurs et le processus de décision doivent aussi être évalués.

Kit de gouvernance

Huit livrables pour passer des principes aux décisions

Les modèles sont complétés pendant la formation et adaptés au parcours, au cas étudié et au niveau de maturité de l’organisation.

LIVRABLE 01

Carte du cycle

Développement, entrée, contexte, sortie, journal, retour, transfert et suppression.

LIVRABLE 02

Inventaire des sources

Origine, propriétaire, version, usage, accès, droits, qualité et prochaine revue.

LIVRABLE 03

Passeport Données IA

Huit preuves, écarts, conditions, décision, responsable et date de réexamen.

LIVRABLE 04

Contrat de données

Usage, schéma, qualité, fréquence, accès, partage, changement, support et retrait.

LIVRABLE 05

Grille de qualité

Dimensions, règles, seuils, échantillons, contrôles, résultats et exceptions.

LIVRABLE 06

Fiche fournisseur

Données envoyées, réutilisation, historique, accès, localisation, changement et réversibilité.

LIVRABLE 07

Registre de décision

Projet, source, avis, preuves, réserves, décision, conditions et validateur.

LIVRABLE 08

Plan à 90 jours

Écarts prioritaires, responsables, actions, échéances, dépendances et preuve attendue.

Périmètre de la prestation

Former, gouverner, auditer et corriger sont quatre missions différentes

Cette séparation évite de présenter un atelier et ses canevas comme une validation juridique, un audit de sécurité ou une préparation complète des données.

INCLUS

Formation

Méthode, exemples, exercices, Passeport, livrables pédagogiques, revue guidée et plan d’action.

RESPONSABILITÉ CLIENT

Gouvernance interne

Rôles, décisions, autorisations, fournisseurs, budgets, contrôles, arbitrages et suivi du portefeuille.

EXPERTISE SÉPARÉE

Audit et conformité

RGPD, AIPD, règlement IA, droit d’auteur, contrats, sécurité, référentiels et règles sectorielles.

SUR DEVIS

Ingénierie data

Collecte, nettoyage, annotation, transformation, stockage, contrôle automatisé, accès et exploitation technique.

Évaluation par la preuve

Argumenter une décision avec les informations disponibles

Le participant ne doit pas réciter des dimensions de qualité : il doit identifier les données manquantes, demander la bonne preuve et poser une condition vérifiable.

Aucun score magique
Avant

Positionnement

Rôle, projets, données, responsabilités, maturité, difficultés et objectifs.

Pendant

Revues guidées

Sources, qualité, droits, accès, représentativité, fournisseur et cycle de vie.

Cas final

Dossier incomplet

Le participant repère les inconnues, demande les preuves et qualifie les écarts.

Après

Décision soutenue

Utiliser, limiter, corriger ou arrêter avec conditions, responsables et échéances.

Informations pratiques

Préparer un cas sans exposer les données de l’organisation

Le cadrage identifie le public, le secteur, le type d’usage et les rôles. Les exercices peuvent être entièrement réalisés sur le scénario fictif fourni.

Organisation

Formats et supports

  • FormatsPrésentiel à Strasbourg, dans vos locaux après étude ou classe virtuelle
  • ParcoursÉquipes projet 7 h · Référents data/IA 14 h
  • OutilsCanevas fournis dans des formats bureautiques simples, sans plateforme imposée
  • DonnéesScénario fictif, métadonnées descriptives ou informations préalablement anonymisées et autorisées
  • PublicMétiers, projet, data, IA, qualité, DSI, sécurité, protection des données et achats
  • AccessibilitéAdaptation étudiée avec le référent handicap selon les besoins signalés
Admission

Prérequis par parcours

  • Équipes projet : connaître un usage IA envisagé et le processus métier associé
  • Référents : participer à l’instruction, la gouvernance ou le contrôle de projets data/IA
  • Savoir distinguer source, champ, document, jeu de données, accès et utilisateur
  • Pouvoir décrire les grandes catégories de données sans transmettre leur contenu
  • Identifier les fonctions internes à associer aux décisions sans présumer de leur validation

Données réelles : ne transmettez aucun secret, donnée personnelle, donnée sensible, document client, identifiant ou extrait de production avant qu’un canal, une autorisation et un besoin précis aient été validés. Le scénario fictif suffit pour suivre la formation.

Non inclus dans la formation : inventaire exhaustif du SI, audit de bases, analyse statistique complète, nettoyage ou annotation en production, AIPD, qualification juridique, analyse de risques cyber, test de modèle, contrôle fournisseur complet, rédaction contractuelle, implémentation technique, homologation, certification ou éligibilité CPF non vérifiée.

Questions fréquentes

Avant de choisir la formation

Huit réponses pour cadrer le public, les données nécessaires et la différence entre gouvernance pédagogique, audit et conformité.

Que signifie gouverner les données d’un projet IA ?

Cela consiste à définir l’usage, identifier les sources et les responsables, établir les conditions d’accès et de réutilisation, contrôler la qualité, tracer les transformations, organiser la conservation, traiter les incidents et réexaminer les décisions pendant le cycle de vie.

La formation concerne-t-elle seulement les équipes qui entraînent des modèles ?

Non. Une organisation qui utilise un modèle existant doit aussi gouverner les prompts, documents de référence, bases de connaissances, données métier, résultats, journaux et retours. Le parcours distingue les données de développement de celles utilisées pendant le déploiement.

Des données de qualité garantissent-elles les performances de l’IA ?

Non. La qualité des données est une condition importante mais elle ne suffit pas. La conception du système, le modèle, les paramètres, les tests, l’interface, la supervision humaine, le contexte réel et l’évolution des usages influencent également le résultat.

Peut-on réutiliser librement des données publiquement accessibles ?

Non. Le fait qu’une donnée soit accessible sur Internet ne dispense pas de vérifier sa provenance, les conditions de collecte et de partage, les droits applicables, les conditions du site, la présence de données personnelles et la compatibilité de la réutilisation envisagée.

Faut-il partager nos données confidentielles pendant la formation ?

Non. Les exercices peuvent être réalisés avec le scénario fictif fourni. L’organisation peut décrire les catégories, flux, rôles et difficultés sans transmettre le contenu. Toute utilisation d’un exemple réel doit être préalablement autorisée, limitée et préparée.

La formation établit-elle notre conformité au RGPD ou au règlement IA ?

Non. Elle aide à repérer les questions, documenter les informations disponibles et orienter les validations. Une conclusion de conformité, une AIPD, une qualification de système à haut risque ou un audit exigent un périmètre et des expertises distincts.

Qui doit participer au parcours Référents data/IA ?

Le groupe peut réunir métier, data, IA, qualité, DSI, RSSI, DPO, juridique ou achats selon l’organisation. La formation clarifie les interfaces mais ne transfère pas les responsabilités légales, techniques ou décisionnelles d’une fonction à une autre.

Repartons-nous avec un plan complet de gouvernance d’entreprise ?

Vous repartez avec des modèles, un cadre de revue et une feuille de route limitée au périmètre étudié. La conception et le déploiement d’une gouvernance d’entreprise complète nécessitent un inventaire, des arbitrages, des ressources et un accompagnement organisationnel séparés.

Parcours complémentaires

Ces formations traitent les comportements des utilisateurs, la protection du système et la chaîne de préparation des données décisionnelles.

IA responsable

Maîtrise de l’IA au travail

Former les équipes aux usages, aux limites, à la vérification et aux règles internes.

Découvrir la formation → Sécurité

Cybersécurité

Prévenir, détecter et réagir selon la responsabilité des collaborateurs, référents ou équipes techniques.

Découvrir la formation → Data

Power BI et modèle de données

Préparer, modéliser, mesurer et publier des tableaux de bord utiles à la décision.

Découvrir la formation →

Décidez quelles données méritent réellement d’entrer dans votre projet IA

Indiquez le cas d’usage, les équipes concernées, les catégories de données et le niveau de responsabilité attendu. StraFormation vous oriente vers le parcours de 7 h ou de 14 h.

Demander un cadrage

Sources officielles vérifiées

Repères consultés le 5 août 2026. Les textes, recommandations et responsabilités évoluent : le cadre applicable à un projet précis doit être vérifié avant toute décision de conformité.