1. pourquoi l’annotation est cruciale
L’annotation est une étape clé du développement de modèles IA supervisés ou alignés (RLAIF, RLHF). Elle conditionne la performance du modèle, mais aussi sa conformité au RGPD. Cette activité implique souvent un traitement de données personnelles et des enjeux éthiques importants.
2. où se situe le risque RGPD ?
- Les données annotées contiennent des informations personnelles (emails, réseaux sociaux, données clients).
- Les annotateurs eux-mêmes peuvent être des personnes identifiables (via leurs commentaires ou journaux).
- La qualité de l’annotation influence les capacités du modèle à restituer des données sensibles.
3. bonnes pratiques d’annotation responsable
- Minimisation : ne conserver que les champs utiles à la finalité d’apprentissage.
- Consignes claires : documenter ce que l’on attend de chaque annotateur.
- Contrôle qualité : double annotation, calibration, revues croisées.
- Protection des annotateurs : anonymat dans les feedbacks, encadrement des contenus sensibles.
- Traçabilité : loguer qui a annoté quoi, quand et dans quelles conditions.
4. clauses contractuelles à prévoir
- Obligation de confidentialité et sécurité des données.
- Interdiction de conservation ou de réutilisation externe.
- Régime de sous-traitance (traitement sur instruction, responsabilités partagées).
- Référence explicite au RGPD et au pays d’exécution.
5. outils et formats recommandés
- Interfaces d’annotation ergonomiques (Label Studio, Prodigy, Kili).
- Schémas de label prédéfinis (JSON, XML, CSV structuré).
- Dashboards de contrôle qualité en continu.
- Export en formats versionnés avec métadonnées (auteur, date, source, règle appliquée).
6. erreur fréquentes à éviter
- Laisser les annotateurs travailler sans consignes formalisées.
- Permettre l’accès à des jeux de données contenant des PII non masquées.
- Ne pas former les annotateurs à la protection des données personnelles.
- Utiliser une annotation tierce sans audit ou validation contractuelle.
7. modèle de trame RGPD pour l’annotation
- Finalité : annotation dans le cadre d’un entraînement IA texte/image/voix.
- Base légale : intérêt légitime / contrat / consentement selon cas.
- Durée : 12 mois avec purge progressive des logs.
- Accès : restreint à l’équipe annotation / ML / audit.
- Droits : information et possibilité d’opposition si les données sont personnelles.
8. ce que Rouge Hexagone peut faire pour vous
Rouge Hexagone vous accompagne pour :
- Formaliser vos guides d’annotation et les rendre RGPD-compliant.
- Sélectionner des prestataires conformes et éthiques.
- Auditer vos datasets annotés et détecter les zones à risque.
