Dans les métiers de la donnée, la conformité se prouve par des documents : contrat de traitement signé, analyse d'impact, protocole d'évaluation, documentation du modèle avec ses limites et ses usages déconseillés. Un modèle livré sans ce mode d'emploi expose le client autant que la société. L'agent de contrôle documentaire vérifie la présence, la validité et la cohérence de ces pièces, projet par projet.

Ce qu'il fait chaque jour chez vous

Vérifier la documentation de chaque modèle livréIl contrôle qu'elle décrit bien les données, les performances mesurées, les limites connues et les usages déconseillés, et signale toute rubrique vide ou recopiée d'un autre projet.
Croiser contrat et données réellement utiliséesIl compare la liste des sources citées dans la documentation avec celles que le contrat de traitement autorise, et signale une source qui n'y figure pas.
Contrôler l'origine du jeu de données d'entraînementPour chaque modèle, il vérifie qu'une pièce établit l'origine et les droits d'usage des données d'entraînement, sans quoi la documentation est déclarée incomplète.
Suivre les exigences des projets à haut risquePour un système d'IA à haut risque, il tient la liste des pièces exigées et vérifie qu'elles existent avant la livraison : journalisation, supervision humaine, gestion des risques.
Repérer les pièces expirées ou dépasséesAnalyse d'impact antérieure à un changement de périmètre, protocole remplacé, attestation échue : il signale chaque pièce qui ne correspond plus à l'état réel du projet.
Dresser le bilan de conformité hebdomadaireIl rend chaque semaine l'état des projets : conformes, incomplets, à mettre à jour, avec la pièce manquante et la personne qui doit la fournir.

Sur le terrain

Une documentation qui ne dit rien des limites

Avant la livraison d'un modèle de lecture automatique de factures, l'agent constate que la rubrique « usages déconseillés » de la documentation est vide et que les performances sont données sans préciser sur quelles données elles ont été mesurées. Il renvoie le document au chef de projet avec les deux manques. La livraison est repoussée de deux jours, le temps de les compléter.

Une analyse d'impact devenue fausse

Un projet de prévision de l'absentéisme a ajouté en cours de route des données issues des arrêts maladie, au-delà de ce que décrivait l'analyse d'impact initiale. En croisant les sources de la documentation avec l'analyse, l'agent repère l'écart et le signale au chef de projet et au DPO du client. L'analyse est reprise avant la mise en service, avec une pseudonymisation renforcée.

Les mots qu'il emploie chaque jour

Système d'IA à haut risque: La catégorie réglementaire qui impose documentation, supervision humaine et journalisation avant toute mise sur le marché.
Jeu de données d'entraînement: Les données qui servent à fabriquer le modèle : leur origine et leurs droits conditionnent tout ce qu'on pourra en faire.
Pseudonymisation: Elle remplace les identifiants mais laisse des données personnelles ; seule une anonymisation véritable est irréversible.

Son métier de départ : Agent de contrôle documentaire. Toute l'activité : Données et intelligence artificielle.