ISO/IEC 8183:2023
(Main)Information technology - Artificial intelligence - Data life cycle framework
Information technology - Artificial intelligence - Data life cycle framework
This document defines the stages and identifies associated actions for data processing throughout the artificial intelligence (AI) system life cycle, including acquisition, creation, development, deployment, maintenance and decommissioning. This document does not define specific services, platforms or tools. This document is applicable to all organizations, regardless of type, size or nature, that use data in the development and use of AI systems.
Technologies de l'information — Intelligence artificielle — Cadre pour le cycle de vie des données
Le présent document définit les étapes et identifie les actions associées pour le traitement des données tout au long du cycle de vie du système d'intelligence artificielle (IA), notamment l'acquisition, la création, le développement, la mise en œuvre, la maintenance et le déclassement. Le présent document ne définit pas de services, de plateformes ou d'outils spécifiques. Le présent document s'applique à tous les organismes, quel que soit leur type, leur taille ou leur nature, qui utilisent des données pour élaborer et utiliser des systèmes d'IA.
General Information
- Status
- Published
- Publication Date
- 25-Jul-2023
- Technical Committee
- ISO/IEC JTC 1/SC 42 - Artificial intelligence
- Drafting Committee
- ISO/IEC JTC 1/SC 42 - Artificial intelligence
- Current Stage
- 6060 - International Standard published
- Start Date
- 26-Jul-2023
- Due Date
- 09-Feb-2024
- Completion Date
- 26-Jul-2023
Overview
ISO/IEC 8183:2023 - Information technology - Artificial intelligence - Data life cycle framework defines a structured data life cycle for AI systems. The standard identifies the stages and associated actions for data processing across an AI system’s lifetime - from idea conception through acquisition, preparation, model building, deployment, operation and decommissioning. It is applicable to all organizations that use data in AI development and use, and explicitly does not prescribe specific services, platforms or tools.
Keywords: ISO/IEC 8183:2023, data life cycle, AI, artificial intelligence, data governance
Key topics and requirements
The document organizes data activities into 10 stages, each with recommended tasks and considerations:
- Stage 1 - Idea conception: define the problem and align it to business objectives.
- Stage 2 - Business requirements: scope, feasibility, compliance, ethics and governance requirements.
- Stage 3 - Data planning: data scope, sources, volume, formats, licensing, privacy, storage and retention.
- Stage 4 - Data acquisition: sourcing, consent, contracts, formats (JSON, XML, streaming, IoT).
- Stage 5 - Data preparation: decryption, cleaning, bias mitigation, feature engineering, normalization, labeling, enrichment.
- Stage 6 - Building a model: model development, verification and validation (internal).
- Stage 7 - System deployment: move from model to system-level deployment and integration.
- Stage 8 - System operation: ongoing monitoring, maintenance and validation of the running system.
- Stage 9 - Data decommissioning: secure deletion, archiving or repurposing of data.
- Stage 10 - System decommissioning: retire the system irrespective of data disposition.
Other notable elements:
- Emphasis on data quality, security, privacy (including DPIA considerations), and ethical outcomes (fairness).
- Encourages mapping life cycle processes to stages and using feedback paths between stages for iterative improvement.
- References ISO/IEC 22989 for AI terminology and other related standards for dataset and life-cycle details.
Keywords: data planning, data preparation, data acquisition, data decommissioning, data governance
Applications
ISO/IEC 8183:2023 is practical for:
- Developing organizational policies for AI data governance and lifecycle management.
- Guiding data scientists and ML engineers on preprocessing, labeling and feature engineering best practices.
- Informing IT, security and privacy teams on data handling, storage and secure deletion requirements.
- Supporting compliance, risk and ethics assessments across AI projects.
- Framing procurement and contractual requirements when acquiring third‑party datasets.
Keywords: AI lifecycle, data governance, ML engineers, data quality
Who should use this standard
- AI program leads, data scientists and ML engineers
- IT and data governance teams
- Legal, compliance and privacy officers
- Product managers and system architects at organizations of any size
Related standards
- ISO/IEC 22989 - AI concepts and terminology (referenced)
- ISO/IEC 23053:2022 - Dataset lifecycle notes (referenced)
- ISO/IEC 5212 - Data usage lifecycle (under preparation; referenced)
Keywords: ISO AI standards, AI data lifecycle, ISO/IEC 8183:2023
ISO/IEC 8183:2023 - Information technology — Artificial intelligence — Data life cycle framework Released:26. 07. 2023
ISO/IEC 8183:2023 - Technologies de l'information — Intelligence artificielle — Cadre pour le cycle de vie des données Released:8/8/2024
REDLINE ISO/IEC 8183:2023 - Technologies de l'information — Intelligence artificielle — Cadre pour le cycle de vie des données Released:8/8/2024
Frequently Asked Questions
ISO/IEC 8183:2023 is a standard published by the International Organization for Standardization (ISO). Its full title is "Information technology - Artificial intelligence - Data life cycle framework". This standard covers: This document defines the stages and identifies associated actions for data processing throughout the artificial intelligence (AI) system life cycle, including acquisition, creation, development, deployment, maintenance and decommissioning. This document does not define specific services, platforms or tools. This document is applicable to all organizations, regardless of type, size or nature, that use data in the development and use of AI systems.
This document defines the stages and identifies associated actions for data processing throughout the artificial intelligence (AI) system life cycle, including acquisition, creation, development, deployment, maintenance and decommissioning. This document does not define specific services, platforms or tools. This document is applicable to all organizations, regardless of type, size or nature, that use data in the development and use of AI systems.
ISO/IEC 8183:2023 is classified under the following ICS (International Classification for Standards) categories: 35.020 - Information technology (IT) in general. The ICS classification helps identify the subject area and facilitates finding related standards.
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Standards Content (Sample)
INTERNATIONAL ISO/IEC
STANDARD 8183
First edition
2023-07
Information technology — Artificial
intelligence — Data life cycle
framework
Reference number
© ISO/IEC 2023
© ISO/IEC 2023
All rights reserved. Unless otherwise specified, or required in the context of its implementation, no part of this publication may
be reproduced or utilized otherwise in any form or by any means, electronic or mechanical, including photocopying, or posting on
the internet or an intranet, without prior written permission. Permission can be requested from either ISO at the address below
or ISO’s member body in the country of the requester.
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CP 401 • Ch. de Blandonnet 8
CH-1214 Vernier, Geneva
Phone: +41 22 749 01 11
Email: copyright@iso.org
Website: www.iso.org
Published in Switzerland
ii
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Contents Page
Foreword .iv
Introduction .v
1 Scope . 1
2 Normative references . 1
3 Terms and definitions . 1
4 Symbols and abbreviated terms.1
5 Data life cycle overview . 1
6 Data life cycle framework .2
6.1 General . 2
6.2 Stage 1: Idea conception . 3
6.3 Stage 2: Business requirements . 4
6.4 Stage 3: Data planning . 4
6.5 Stage 4: Data acquisition. 5
6.6 Stage 5: Data preparation . 5
6.7 Stage 6: Building a model . 6
6.8 Stage 7: System deployment . 6
6.9 Stage 8: System operation . 7
6.10 Stage 9: Data decommissioning . 7
6.11 Stage 10: System decommissioning . 7
7 Stages and processes within the data life cycle . 7
Bibliography .10
iii
© ISO/IEC 2023 – All rights reserved
Foreword
ISO (the International Organization for Standardization) and IEC (the International Electrotechnical
Commission) form the specialized system for worldwide standardization. National bodies that are
members of ISO or IEC participate in the development of International Standards through technical
committees established by the respective organization to deal with particular fields of technical
activity. ISO and IEC technical committees collaborate in fields of mutual interest. Other international
organizations, governmental and non-governmental, in liaison with ISO and IEC, also take part in the
work.
The procedures used to develop this document and those intended for its further maintenance
are described in the ISO/IEC Directives, Part 1. In particular, the different approval criteria
needed for the different types of document should be noted. This document was drafted in
accordance with the editorial rules of the ISO/IEC Directives, Part 2 (see www.iso.org/directives or
www.iec.ch/members_experts/refdocs).
ISO and IEC draw attention to the possibility that the implementation of this document may involve the
use of (a) patent(s). ISO and IEC take no position concerning the evidence, validity or applicability of
any claimed patent rights in respect thereof. As of the date of publication of this document, ISO and IEC
had not received notice of (a) patent(s) which may be required to implement this document. However,
implementers are cautioned that this may not represent the latest information, which may be obtained
from the patent database available at www.iso.org/patents and https://patents.iec.ch. ISO and IEC shall
not be held responsible for identifying any or all such patent rights.
Any trade name used in this document is information given for the convenience of users and does not
constitute an endorsement.
For an explanation of the voluntary nature of standards, the meaning of ISO specific terms and
expressions related to conformity assessment, as well as information about ISO's adherence to
the World Trade Organization (WTO) principles in the Technical Barriers to Trade (TBT) see
www.iso.org/iso/foreword.html. In the IEC, see www.iec.ch/understanding-standards.
This document was prepared by Joint Technical Committee ISO/IEC JTC 1, Information technology,
Subcommittee SC 42, Artificial intelligence.
Any feedback or questions on this document should be directed to the user’s national standards
body. A complete listing of these bodies can be found at www.iso.org/members.html and
www.iec.ch/national-committees.
iv
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Introduction
Artificial intelligence (AI) systems are being adopted by organizations of all types, sizes and purposes.
Data are essential to the development and operation of AI systems.
In the field of AI systems, there are many data life cycles in use and under consideration for different
purposes (e.g. data quality, bias in data, data governance, development and use of AI systems). Without
an overarching framework, these different data life cycles can be challenging to correctly interpret by
those without previous knowledge, context and expertise. There is a risk that these multiple data life
cycles will not be applied as intended.
This document provides a data life cycle overview in Clause 5, describes a data life cycle framework in
Clause 6 and provides more information on the stages or processes of the data life cycle in Clause 7.
v
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INTERNATIONAL STANDARD ISO/IEC 8183:2023(E)
Information technology — Artificial intelligence — Data
life cycle framework
1 Scope
This document defines the stages and identifies associated actions for data processing throughout the
artificial intelligence (AI) system life cycle, including acquisition, creation, development, deployment,
maintenance and decommissioning. This document does not define specific services, platforms or tools.
This document is applicable to all organizations, regardless of type, size or nature, that use data in the
development and use of AI systems.
2 Normative references
The following documents are referred to in the text in such a way that some or all of their content
constitutes requirements of this document. For dated references, only the edition cited applies. For
undated references, the latest edition of the referenced document (including any amendments) applies.
ISO/IEC 22989, Information technology — Artificial intelligence — Artificial intelligence concepts and
terminology
3 Terms and definitions
For the purposes of this document, the terms and definitions given in ISO/IEC 22989 apply.
ISO and IEC maintain terminology databases for use in standardization at the following addresses:
— ISO Online browsing platform: available at https:// www .iso .org/ obp
— IEC Electropedia: available at https:// www .electropedia .org/
4 Symbols and abbreviated terms
AI artificial intelligence
DPIA data protection impact assessment
JSON JavaScript object notation
ML machine learning
OWL web ontology language
PII personally identifiable information
XML extensible markup language
5 Data life cycle overview
The data life cycle for AI systems encompasses the processing of data from the earliest conception of
a new AI system to the eventual decommissioning of the system and is separated into a number of
distinct stages. Each stage will often, but not always, be part of a data life cycle for an AI system.
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A data life cycle represents all the stages through which data can pass within any system that uses data
of any kind. It is designed to support the achievement of objectives related to system governance, system
utility, data quality and data security, by ensuring that data processing is given due consideration
during the planning, development, use and decommissioning of the system.
The detailed purpose and timing of use of these stages throughout the life cycle are influenced by
multiple factors, including societal, commercial, organizational and technical considerations, each of
which can vary or at times be combined with other stages during the life of a system. This document
describes the following 10 stages:
— stage 1 – idea conception;
— stage 2 – business requirements;
— stage 3 – data planning;
— stage 4 – data acquisition;
— stage 5 – data preparation;
— stage 6 – building model;
— stage 7 – system deployment;
— stage 8 – system operation;
— stage 9 – data decommissioning;
— stage 10 – system decommissioning.
1)
For information about a data life cycle for data usage, see ISO/IEC 5212: — .
6 Data life cycle framework
6.1 General
The data life cycle framework, shown in Figure 1, identifies a set of conceptually distinct stages that
data used in an AI system go through from data planning to data decommissioning. Figure 1 also
includes idea conception, business requirements and system decommissioning, which are system-
level life cycle stages. For information regarding data sets, refer to ISO/IEC 23053:2022, 6.5. Life cycle
processes appropriate to a defined task can be assigned to each stage. Life cycle processes describe the
actions taken on the data within the life cycle stage.
Stage 9 (data decommissioning) and stage 10 (system decommissioning) both pertain to
decommissioning but stage 9 specifically covers what happens to the data (e.g. secure deletion,
archiving, repurposing) while stage 10 covers what happens to the system irrespective of what happens
to the data that is being processed.
1) Under preparation. Stage at the time of publication: ISO/IEC DIS 5212:2023.
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Key
primary development pathway
feedback pathway
stage with data processing
stage outside the data processing boundary
NOTE 1 The single-headed arrows depict a linear path through the life cycle stages, while the double-headed
arrows show feedback paths between life cycle stages.
NOTE 2 The verification and validation of the model refers to the internal development process, whose output
is a model. The validation and verification of the system refers to the system as a whole, extending through its
entire period of operation.
Figure 1 — Data life cycle framework
6.2 Stage 1: Idea conception
Idea conception is when a need or requirement for a new or revised AI system is recognized. The AI
system can be used as a partial or complete solution to an existing or potential problem or opportunity
faced by the organization.
Idea conception can also be driven by broader organizational context needs (e.g. economic, technical,
strategic, market or legal requirements). Ultimately, this idea can be expressed as one or more questions
that the AI system can answer. The questions to which the AI system provides answers should be
mapped to and aligned with business objectives and metrics.
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6.3 Stage 2: Business requirements
The business requirements stage can include one or more stakeholders with appropriate authority or
influence deciding to investigate whether the idea can be turned into a functioning system and deciding
whether to invest further in the idea. This stage involves:
— determining the ambition of the project (e.g. vision, goals and strategy);
— determining assets, including those available and those that need to be acquired;
— specifying the data requirements, a key element for AI systems, based on the business goals and end
user requirements;
— identifying enablers for the project, including in-house skills and knowledge, organizational
architecture, technology and external resources;
— ensuring the project can be developed in line with organizational policies and procedures (or
processes), including:
— compliance (e.g. privacy requirements);
— ethics (e.g. fairness of outcomes);
— culture;
— leadership;
— governance processes.
The business requirements stage can conclude with a determination of whether or not the project is
feasible.
NOTE The business requirements stage does not include processing of the data.
6.4 Stage 3: Data planning
The data planning stage involves deciding upon the scope of the data required to address the questions
identified in the busin
...
NORME ISO/IEC
INTERNATIONALE 8183
Première édition
2023-07
Technologies de l'information —
Intelligence artificielle — Cadre pour
le cycle de vie des données
Information technology — Artificial intelligence — Data life cycle
framework
Numéro de référence
© ISO/IEC 2023
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Tous droits réservés. Sauf prescription différente ou nécessité dans le contexte de sa mise en œuvre, aucune partie de cette
publication ne peut être reproduite ni utilisée sous quelque forme que ce soit et par aucun procédé, électronique ou mécanique,
y compris la photocopie, ou la diffusion sur l’internet ou sur un intranet, sans autorisation écrite préalable. Une autorisation peut
être demandée à l’ISO à l’adresse ci-après ou au comité membre de l’ISO dans le pays du demandeur.
ISO copyright office
Case postale 401 • Ch. de Blandonnet 8
CH-1214 Vernier, Genève
Tél.: +41 22 749 01 11
Fax: +41 22 749 09 47
E-mail: copyright@iso.org
Web: www.iso.org
Publié en Suisse
ii
© ISO/IEC 2023 – Tous droits réservés
Sommaire Page
Avant-propos .iv
Introduction .v
1 Domaine d'application .1
2 Références normatives .1
3 Termes et définitions . 1
4 Symboles et abréviations .1
5 Vue d'ensemble du cycle de vie des données. 2
6 Cadre pour le cycle de vie des données . 2
6.1 Généralités . 2
6.2 Étape 1: Conception de l'idée . 3
6.3 Étape 2: Exigences métier . 4
6.4 Étape 3: Planification des données . 4
6.5 Étape 4: Acquisition de données . 5
6.6 Étape 5: Préparation des données . 5
6.7 Étape 6: Élaboration d'un modèle . 6
6.8 Étape 7: Déploiement du système . 7
6.9 Étape 8: Fonctionnement du système . 7
6.10 Étape 9: Déclassement des données . 8
6.11 Étape 10: Déclassement du système . 8
7 Étapes et processus du cycle de vie des données . 8
Bibliographie .11
iii
© ISO/IEC 2023 – Tous droits réservés
Avant-propos
L'ISO (Organisation internationale de normalisation) et l'IEC (Commission électrotechnique
internationale) forment le système spécialisé de la normalisation mondiale. Les organismes
nationaux membres de l'ISO ou de l'IEC participent au développement de Normes Internationales
par l'intermédiaire des comités techniques créés par l'organisation concernée afin de s'occuper des
domaines particuliers de l'activité technique. Les comités techniques de l'ISO et de l'IEC collaborent
dans des domaines d'intérêt commun. D'autres organisations internationales, gouvernementales et non
gouvernementales, en liaison avec l'ISO et l'IEC participent également aux travaux.
Les procédures utilisées pour élaborer le présent document et celles destinées à sa mise à jour
sont décrites dans les Directives ISO/IEC, Partie 1. Il convient, en particulier de prendre note des
différents critères d'approbation requis pour les différents types de document. Le présent document
a été rédigé conformément aux règles de rédaction données dans les Directives ISO/IEC, Partie 2
(voir www.iso.org/directives ou www.iec.ch/members_experts/refdocs).
L'ISO et l'IEC attirent l'attention sur le fait que la mise en application du présent document peut entraîner
l'utilisation d'un ou de plusieurs brevets. L'ISO et L'IEC ne prennent pas position quant à la preuve, à la
validité et à l'applicabilité de tout droit de propriété revendiqué à cet égard. À la date de publication du
présent document, l'ISO et l'IEC n'avaient pas reçu notification qu'un ou plusieurs brevets pouvaient
être nécessaires à sa mise en application. Toutefois, il y a lieu d'avertir les responsables de la mise en
application du présent document que des informations plus récentes sont susceptibles de figurer dans la
base de données de brevets, disponible à l'adresse www.iso.org/brevets et https://patents.iec.ch. L'ISO
et l'IEC ne sauraient être tenues pour responsables de ne pas avoir identifié de tels droits de propriété
et averti de leur existence.
Les appellations commerciales éventuellement mentionnées dans le présent document sont données
pour information, par souci de commodité, à l'intention des utilisateurs et ne sauraient constituer un
engagement.
Pour une explication de la nature volontaire des normes, la signification des termes et expressions
spécifiques de l'ISO liés à l'évaluation de la conformité, ou pour toute information au sujet de
l'adhésion de l'ISO aux principes de l'Organisation mondiale du commerce (OMC) concernant
les obstacles techniques au commerce (OTC), voir www.iso.org/avant-propos. Pour l'IEC,
voir www.iec.ch/understanding-standards.
Le présent document a été élaboré par le comité technique mixte ISO/IEC JTC 1, Technologies de
l'information, sous-comité SC 42, Intelligence artificielle.
Il convient que l'utilisateur adresse tout retour d'information ou toute question concernant le présent
document à l'organisme national de normalisation de son pays. Une liste exhaustive desdits organismes
se trouve aux adresses www.iso.org/fr/members.html et www.iec.ch/national-committees.
iv
© ISO/IEC 2023 – Tous droits réservés
Introduction
Les systèmes d'intelligence artificielle (IA) sont adoptés par des organismes de tous types, de toutes
tailles et ayant toutes sortes d'objectifs. Les données sont essentielles au développement et au
fonctionnement des systèmes d'IA.
Dans le domaine des systèmes d'IA, de nombreux cycles de vie des données sont utilisés et considérés à
des fins diverses (par exemple, qualité des données, biais dans les données, gouvernance des données,
développement et utilisation des systèmes d'IA). En l'absence d'un cadre global, ces différents cycles
de vie des données peuvent être difficiles à interpréter correctement par des personnes ne possédant
pas de connaissances, de compréhension et d'expertise préalables. Il existe un risque que ces différents
cycles de vie des données ne soient pas appliqués comme prévu.
Le présent document donne une vue d'ensemble du cycle de vie des données à l'Article 5, décrit un cadre
de cycle de vie des données à l'Article 6 et fournit de plus amples informations concernant les étapes ou
processus du cycle de vie des données à l'Article 7.
v
© ISO/IEC 2023 – Tous droits réservés
NORME INTERNATIONALE ISO/IEC 8183:2023(F)
Technologies de l'information — Intelligence artificielle —
Cadre pour le cycle de vie des données
1 Domaine d'application
Le présent document définit les étapes et identifie les actions associées pour le traitement des données
tout au long du cycle de vie du système d'intelligence artificielle (IA), notamment l'acquisition, la
création, le développement, la mise en œuvre, la maintenance et le déclassement. Le présent document
ne définit pas de services, de plateformes ou d'outils spécifiques. Le présent document s'applique à tous
les organismes, quel que soit leur type, leur taille ou leur nature, qui utilisent des données pour élaborer
et utiliser des systèmes d'IA.
2 Références normatives
Les documents suivants sont cités dans le texte de sorte qu'ils constituent, pour tout ou partie de leur
contenu, des exigences du présent document. Pour les références datées, seule l'édition citée s'applique.
Pour les références non datées, la dernière édition du document de référence s'applique (y compris les
éventuels amendements).
ISO/IEC 22989, Technologies de l'information — Intelligence artificielle — Concepts et terminologie relatifs
à l'intelligence artificielle
3 Termes et définitions
Pour les besoins du présent document, les termes et définitions donnés dans l’ISO/IEC 22989
s'appliquent.
L'ISO et l'IEC tiennent à jour des bases de données terminologiques destinées à être utilisées en
normalisation, consultables aux adresses suivantes:
— ISO Online browsing platform: disponible à l'adresse https:// www .iso .org/ obp
— IEC Electropedia: disponible à l'adresse https:// www .electropedia .org/
4 Symboles et abréviations
AIPD analyse d'impact de la protection des données
DCP données à caractère personnel
IA intelligence artificielle
JSON notation d'objet JavaScript [JavaScript object notation]
ML apprentissage machine [machine learning]
OWL langage d'ontologie pour le Web [web ontology language]
XML langage XML [extensible markup language]
© ISO/IEC 2023 – Tous droits réservés
5 Vue d'ensemble du cycle de vie des données
Le cycle de vie des données pour les systèmes d'IA englobe le traitement des données depuis la première
phase de conception d'un nouveau système d'IA jusqu'au déclassement final du système, et se divise en
un certain nombre d'étapes distinctes. Chaque étape fait généralement, mais pas systématiquement,
partie du cycle de vie des données d'un système d'IA.
Un cycle de vie des données représente l'ensemble des étapes par lesquelles les données peuvent passer
au sein d'un système qui utilise des données de quelque nature que ce soit. Il est conçu pour faciliter la
réalisation des objectifs liés à la gouvernance du système, à son utilité, à la qualité et à la sécurité des
données, en garantissant la prise en considération du traitement des données lors de la planification, du
développement, de l'utilisation et du déclassement du système.
Le but détaillé et le rythme d'utilisation de ces étapes tout au long du cycle de vie sont influencés par
plusieurs facteurs, comprenant des considérations sociétales, commerciales, organisationnelles et
techniques, chacune d'entre elles pouvant varier ou être combinée avec d'autres étapes au cours de la
vie d'un système. Le présent document décrit les 10 étapes suivantes:
— étape 1 – conception de l'idée;
— étape 2 – exigences métier;
— étape 3 – planification des données;
— étape 4 – acquisition des données;
— étape 5 – préparation des données;
— étape 6 – élaboration d'un modèle;
— étape 7 – déploiement du système;
— étape 8 – fonctionnement du système;
— étape 9 – déclassement des données;
— étape 10 – déclassement du système.
Pour plus d'informations concernant le cycle de vie des données pour l'utilisation des données,
1)
voir l'ISO/IEC 5212: — .
6 Cadre pour le cycle de vie des données
6.1 Généralités
Le cadre pour le cycle de vie des données, présenté à la Figure 1, distingue un ensemble d'étapes
conceptuellement distinctes par lesquelles passent les données utilisées dans un système d'intelligence
artificielle, de la planification des données jusqu'au déclassement des données. La Figure 1 inclut
également la conception de l'idée, les exigences métier et le déclassement du système, qui sont des
étapes du cycle de vie au niveau du système. Pour plus d'informations sur les ensembles de données,
voir l'ISO/IEC 23053:2022, 6.5. Des processus du cycle de vie appropriés à une tâche définie peuvent
être attribués à chaque étape. Les processus du cycle de vie décrivent les actions effectuées sur les
données au cours de l'étape du cycle de vie.
L'étape 9 (déclassement des données) et l'étape 10 (déclassement du système) portent toutes deux sur
le déclassement, mais l'étape 9 traite spécifiquement de ce qu'il advient des données (par exemple,
suppression sécurisée, archivage, réaffectation), tandis que l'étape 10 traite de ce qu'il advient du
système, indépendamment de ce qui arrive aux données qui sont en cours de traitement.
1) En cours d'élaboration. Stade à la date de publication: ISO/IEC DIS 5212:2023.
© ISO/IEC 2023 – Tous droits réservés
Légende
chemin de développement primaire
chemin de retour d'information
étape avec traitement des données
étape hors du périmètre du traitement des données
NOTE 1 Les flèches à une tête décrivent un parcours linéaire à travers les étapes du cycle de vie, tandis que les
flèches à deux têtes indiquent des chemins de retour d'information entre les étapes du cycle de vie.
NOTE 2 La vérification et la validation du modèle font référence au processus de développement interne, dont
le résultat est un modèle. La validation et la vérification du système font référence au système dans son ensemble
et s'étendent sur toute sa période de fonctionnement.
Figure 1 — Cadre pour le cycle de vie des données
6.2 Étape 1: Conception de l'idée
La conception de l'idée correspond à la reconnaissance du besoin ou de l'exigence d'un système
d'intelligence artificielle nouveau ou révisé. Le système d'IA peut être utilisé comme solution partielle
ou complète à un problème existant ou potentiel ou à une opportunité rencontrée par l'organisme.
La conception d'une idée peut également être motivée par des besoins plus larges liés au contexte
organisationnel (par exemple, des exigences économiques, techniques, stratégiques, juridiques ou liées
au marché). En définitive, cette idée peut être exprimée sous la forme d'une ou de plusieurs questions
auxquelles le système d'IA peut répondre. Il convient que les questions auxquelles le système d'IA
apporte des réponses soient mises en correspondance avec les objectifs métier et les indicateurs et
qu'elles s'alignent sur ces derniers.
© ISO/IEC 2023 – Tous droits réservés
6.3 Étape 2: Exigences métier
L'étape des exigences métier peut inclure une ou plusieurs parties prenantes disposant de l'autorité
ou de l'influence nécessaires et décidant de déterminer si l'idée peut être traduite en un système
fonctionnel et si elle doit faire l'objet d'un investissement supplémentaire. Cette étape consiste à:
— déterminer l'ambition du projet (par exemple, vision, objectifs et stratégie);
— déterminer les ressources, dont les ressources disponibles et celles qui doivent être acquises;
— spécifier les exigences en matière de données, un élément clé pour les systèmes d'IA, sur la base des
objectifs métier et des exigences de l'utilisateur final;
— identifier les leviers clés du projet, y compris les compétences et les connaissances internes,
l'architecture organisationnelle, la technologie et les ressources externes;
— s'assurer que le projet peut être développé conformément aux politiques et procédures (ou processus)
de l'organisme, notamment:
— la conformité (par exemple, exigences relatives à la protection de la vie privée);
— l'éthique (par exemple, équité des résultats);
— la culture;
— le leadership;
— les processus de gouvernance.
L'étape des exigences métier peut se conclure en déterminant si le projet est réalisable ou non.
NOTE L'étape des exigences métier ne comprend pas le traitement des données.
6.4 Étape 3: Planification des données
L'étape de planification des données consiste à décider du domaine d'application des données requises
pour traiter les questions identifiées lors de l'étape des exigences métier. Les principaux facteurs de
données à prendre en considération lors de cette étape comprennent:
— si les données nécessaires existent, si elles peuvent être réutilisées, si elles doivent être acquises,
collectées, transformées, préparées ou conservées, ou une combinaison de certains ou de l'ensemble
de ces éléments;
— la quantité de données exigée;
— la source des données;
— si des données synthétiques, c'est-à-dire artificielles, peuvent être créées pour enrichir les données
disponibles;
— les résultats des données créées et la manière dont elles seront traitées par le système;
— le format des données;
— ce que représentent les données;
— les propriétés des données qui peuvent avoir une incidence sur le choix de l'algorithme pour
l'élaboration du modèle;
— les exigences en matière de licences des données;
— les exigences en matière de sécurité des données, de protection de la vie privée et de résilience;
© ISO/IEC 2023 – Tous droits réservés
— les exigences en matière d'acquisition de données, telles que les exigences en matière de collecte de
données;
— les exigences en matière de sécurité des données;
—
...
ISO/IEC JTC 1/SC 42
Date : 2023-07-04
Première édition
2023-07ISO/IEC JTC 1/SC 42
Secrétariat : ANSI
Technologies de l'information — Intelligence artificielle — Cadre
pour le cycle de vie des données
Information technology — Artificial intelligence — Data life cycle framework
ICS : 35.020
Type du document: Norme internationale
Sous-type du document:
Stade du document: (60) Publication
Langue du document: F
DOCUMENT PROTÉGÉ PAR COPYRIGHT
©
Type du document: Norme internationale
Sous-type du document:
Stade du document: (60) Publication
Langue du document: F
ISO/IEC 8183:2023(F)
© ISO/IEC 2023
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partie de cette publication ne peut être reproduite ni utilisée sous quelque forme que ce soit et par aucun procédé,
électronique ou mécanique, y compris la photocopie, ou la diffusion sur l'internetl’internet ou sur un intranet, sans
autorisation écrite préalable. Une autorisation peut être demandée à l’ISO à l’adresse ci-après ou au comité membre
de l’ISO dans le pays du demandeur.
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Publié en Suisse
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iii
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ISO/IEC 8183:2023(F)
Sommaire
Avant-propos . vi
Introduction . vii
1 Domaine d'application . 1
2 Références normatives . 1
3 Termes et définitions . 1
4 Symboles et abréviations . 1
5 Vue d'ensemble du cycle de vie des données . 2
6 Cadre pour le cycle de vie des données . 2
6.1 Généralités . 2
6.2 Étape 1: Conception de l'idée . 4
6.3 Étape 2: Exigences métier . 4
6.4 Étape 3: Planification des données . 5
6.5 Étape 4: Acquisition de données . 5
6.6 Étape 5: Préparation des données . 6
6.7 Étape 6: Élaboration d'un modèle . 7
6.8 Étape 7: Déploiement du système . 8
6.9 Étape 8: Fonctionnement du système . 8
6.10 Étape 9: Déclassement des données . 9
6.11 Étape 10: Déclassement du système . 9
7 Étapes et processus du cycle de vie des données . 9
Bibliographie . 12
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Introduction v
1 Domaine d'application 1
2 Références normatives 1
3 Termes et définitions 1
4 Symboles et abréviations 1
5 Vue d'ensemble du cycle de vie des données 2
6 Cadre pour le cycle de vie des données 3
6.1 Généralités 3
6.2 Étape 1 : Conception de l'idée 4
6.3 Étape 2 : Exigences métier 5
6.4 Étape 3 : Planification des données 5
6.5 Étape 4 : Acquisition de données 6
6.6 Étape 5 : Préparation des données 6
6.7 Étape 6 : Élaboration d'un modèle 8
6.8 Étape 7 : Déploiement du système 9
6.9 Étape 8 : Fonctionnement du système 9
6.10 Étape 9 : Déclassement des données 9
6.11 Étape 10 : Déclassement du système 10
7 Étapes et processus du cycle de vie des données 10
Bibliographie 13
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v
© ISO/IEC 2023 – Tous droits réservés v
ISO/IEC 8183:2023(F)
Avant-propos
L'ISO (Organisation internationale de normalisation) et l'IEC (Commission électrotechnique
internationale) forment le système spécialisé de la normalisation mondiale. Les organismes nationaux
membres de l'ISO ou de l'IEC participent au développement de Normes Internationales par
l'intermédiaire des comités techniques créés par l'organisation concernée afin de s'occuper des domaines
particuliers de l'activité technique. Les comités techniques de l'ISO et de l'IEC collaborent dans des
domaines d'intérêt commun. D'autres organisations internationales, gouvernementales et non
gouvernementales, en liaison avec l'ISO et l'IEC participent également aux travaux.
Les procédures utilisées pour élaborer le présent document et celles destinées à sa mise à jour sont
décrites dans les Directives ISO/IEC, Partie 1. Il convient, en particulier de prendre note des différents
critères d'approbation requis pour les différents types de document. Le présent document a été rédigé
conformément aux règles de rédaction données dans les Directives ISO/IEC, Partie 2
(voir www.iso.org/directives ou www.iec.ch/members_experts/refdocs).
L'ISO et l'IEC attirent l'attention sur le fait que la mise en application du présent document peut entraîner
l'utilisation d'un ou de plusieurs brevets. L'ISO et L'IEC ne prennent pas position quant à la preuve, à la
validité et à l'applicabilité de tout droit de propriété revendiqué à cet égard. À la date de publication du
présent document, l'ISO et l'IEC n'avaient pas reçu notification qu'un ou plusieurs brevets pouvaient être
nécessaires à sa mise en application. Toutefois, il y a lieu d'avertir les responsables de la mise en
application du présent document que des informations plus récentes sont susceptibles de figurer dans la
base de données de brevets, disponible à l'adresse www.iso.org/brevets et https://patents.iec.ch. L'ISO
et l'IEC ne sauraient être tenues pour responsables de ne pas avoir identifié de tels droits de propriété et
averti de leur existence.
Les appellations commerciales éventuellement mentionnées dans le présent document sont données
pour information, par souci de commodité, à l'intention des utilisateurs et ne sauraient constituer un
engagement.
Pour une explication de la nature volontaire des normes, la signification des termes et expressions
spécifiques de l'ISO liés à l'évaluation de la conformité, ou pour toute information au sujet de l'adhésion
de l'ISO aux principes de l'Organisation mondiale du commerce (OMC) concernant les obstacles
techniques au commerce (OTC), voir www.iso.org/avant-propos. Pour l'IEC,
voir www.iec.ch/understanding-standards.
Le présent document a été élaboré par le comité technique mixte ISO/IEC JTC 1, Technologies de
Commented [eXtyles1]: Invalid reference:
l'information, sous-comité SC 42, Intelligence artificielle. "ISO/IEC JTC 1"
Il convient que l'utilisateur adresse tout retour d'information ou toute question concernant le présent
document à l'organisme national de normalisation de son pays. Une liste exhaustive desdits organismes
se trouve aux adresses www.iso.org/fr/members.html et www.iec.ch/national-committees.
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vi
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ISO/IEC 8183:2023(F)
Introduction
Les systèmes d'intelligence artificielle (IA) sont adoptés par des organismes de tous types, de toutes
tailles et ayant toutes sortes d'objectifs. Les données sont essentielles au développement et au
fonctionnement des systèmes d'IA.
Dans le domaine des systèmes d'IA, de nombreux cycles de vie des données sont utilisés et considérés à
des fins diverses (par exemple, qualité des données, biais dans les données, gouvernance des données,
développement et utilisation des systèmes d'IA). En l'absence d'un cadre global, ces différents cycles de
vie des données peuvent être difficiles à interpréter correctement par des personnes ne possédant pas
de connaissances, de compréhension et d'expertise préalables. Il existe un risque que ces différents cycles
de vie des données ne soient pas appliqués comme prévu.
Le présent document donne une vue d'ensemble du cycle de vie des données à l'Article 5,l'Article 5, décrit
un cadre de cycle de vie des données à l'Article 6l'Article 6 et fournit de plus amples informations
concernant les étapes ou processus du cycle de vie des données à l'Article 7.l'Article 7.
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vii
© ISO/IEC 2023 – Tous droits réservés vii
ISO/IEC 8183:2023(F)
Technologies de l'information — Intelligence artificielle — Cadre
pour le cycle de vie des données
1 Domaine d'application
Le présent document définit les étapes et identifie les actions associées pour le traitement des données
tout au long du cycle de vie du système d'intelligence artificielle (IA), notamment l'acquisition, la création,
le développement, la mise en œuvre, la maintenance et le déclassement. Le présent document ne définit
pas de services, de plateformes ou d'outils spécifiques. Le présent document s'applique à tous les
organismes, quel que soit leur type, leur taille ou leur nature, qui utilisent des données pour élaborer et
utiliser des systèmes d'IA.
2 Références normatives
Les documents suivants sont cités dans le texte de sorte qu'ils constituent, pour tout ou partie de leur
contenu, des exigences du présent document. Pour les références datées, seule l'édition citée s'applique.
Pour les références non datées, la dernière édition du document de référence s'applique (y compris les
éventuels amendements).
ISO/IEC 22989, Technologies de l'information — Intelligence artificielle — Concepts et
terminologie relatifs à l'intelligence artificielle
Commented [eXtyles2]: The match came back with a
different title. The original title was: Technologies de
l’information — Intelligence artificielle — Concepts et
3 Termes et définitions
terminologie relatifs à l’intelligence artificielle
Pour les besoins du présent document, les termes et définitions donnés dans l’ISO/IEC 22989
s'appliquent.
L'ISO et l'IEC tiennent à jour des bases de données terminologiques destinées à être utilisées en
normalisation, consultables aux adresses suivantes :
— — ISO Online browsing platform : disponible à l'adresse https://www.iso.org/obp
— — IEC Electropedia : disponible à l'adresse https://www.electropedia.org/
4 Symboles et abréviations
AIPD analyse d'impact de la protection des données
DCP données à caractère personnel
IA intelligence artificielle
JSON notation d'objet JavaScript [JavaScript object notation]
ML apprentissage machine [machine learning]
OWL langage d'ontologie pour le Web [web ontology language]
XML langage XML [extensible markup language]
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ISO/IEC 8183:2023(F)
5 Vue d'ensemble du cycle de vie des données
Le cycle de vie des données pour les systèmes d'IA englobe le traitement des données depuis la première
phase de conception d'un nouveau système d'IA jusqu'au déclassement final du système, et se divise en
un certain nombre d'étapes distinctes. Chaque étape fait généralement, mais pas systématiquement,
partie du cycle de vie des données d'un système d'IA.
Un cycle de vie des données représente l'ensemble des étapes par lesquelles les données peuvent passer
au sein d'un système qui utilise des données de quelque nature que ce soit. Il est conçu pour faciliter la
réalisation des objectifs liés à la gouvernance du système, à son utilité, à la qualité et à la sécurité des
données, en garantissant la prise en considération du traitement des données lors de la planification, du
développement, de l'utilisation et du déclassement du système.
Le but détaillé et le rythme d'utilisation de ces étapes tout au long du cycle de vie sont influencés par
plusieurs facteurs, comprenant des considérations sociétales, commerciales, organisationnelles et
techniques, chacune d'entre elles pouvant varier ou être combinée avec d'autres étapes au cours de la vie
d'un système. Le présent document décrit les 10 étapes suivantes :
— — étape 1 – conception de l'idée ;
— — étape 2 – exigences métier ;
— — étape 3 – planification des données ;
— — étape 4 – acquisition des données ;
— — étape 5 – préparation des données ;
— — étape 6 – élaboration d'un modèle ;
— — étape 7 – déploiement du système ;
— — étape 8 – fonctionnement du système ;
— — étape 9 – déclassement des données ;
— — étape 10 – déclassement du système.
Pour plus d'informations concernant le cycle de vie des données pour l'utilisation des données,
voir l'ISO/IEC 5212: — .
6 Cadre pour le cycle de vie des données
6.1 Généralités
Le cadre pour le cycle de vie des données, présenté à la Figure 1,Figure 1, distingue un ensemble d'étapes
conceptuellement distinctes par lesquelles passent les données utilisées dans un système d'intelligence
artificielle, de la planification des données jusqu'au déclassement des données. La Figure 1La Figure 1
inclut également la conception de l'idée, les exigences métier et le déclassement du système, qui sont des
étapes du cycle de vie au niveau du système. Pour plus d'informations sur les ensembles de données, voir
l'ISO/IEC 23053:2022, 6.5. Des processus du cycle de vie appropriés à une tâche définie peuvent être
En cours d'élaboration. Stade à la date de publication : ISO/IEC DIS 5212:2023.
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2 © ISO/IEC 2023 – Tous droits réservés
ISO/IEC 8183:2023(F)
attribués à chaque étape. Les processus du cycle de vie décrivent les actions effectuées sur les données
au cours de l'étape du cycle de vie.
L'étape 9 (déclassement des données) et l'étape 10 (déclassement du système) portent toutes deux sur
le déclassement, mais l'étape 9 traite spécifiquement de ce qu'il advient des données (par exemple,
suppression sécurisée, archivage, réaffectation), tandis que l'étape 10 traite de ce qu'il advient du
système, indépendamment de ce qui arrive aux données qui sont en cours de traitement.
8183_ed1fig1_f.EPS
Légende
8183_ed1f
chemin de développement primaire
ig1_key1.
EPS
8183_ed1f
chemin de retour d'information
ig1_key2.
EPS
8183_ed1f
étape avec traitement des données
ig1_key3.
EPS
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ISO/IEC 8183:2023(F)
8183_ed1f
étape hors du périmètre du traitement des données
ig1_key4.
EPS
NOTE 1 Les flèches à une tête décrivent un parcours linéaire à travers les étapes du cycle de vie, tandis que les
flèches à deux têtes indiquent des chemins de retour d'information entre les étapes du cycle de vie.
NOTE 2 La vérification et la validation du modèle font référence au processus de développement interne, dont le
résultat est un modèle. La validation et la vérification du système font référence au système dans son ensemble et
s'étendent sur toute sa période de fonctionnement.
Figure 1 — Cadre pour le cycle de vie des données
6.2 Étape 1 : Conception de l'idée
La conception de l'idée correspond à la reconnaissance du besoin ou de l'exigence d'un système
d'intelligence artificielle nouveau ou révisé. Le système d'IA peut être utilisé comme solution partielle ou
complète à un problème existant ou potentiel ou à une opportunité rencontrée par l'organisme.
La conception d'une idée peut également être motivée par des besoins plus larges liés au contexte
organisationnel (par exemple, des exigences économiques, techniques, stratégiques, juridiques ou liées
au marché). En définitive, cette idée peut être exprimée sous la forme d'une ou de plusieurs questions
auxquelles le système d'IA peut répondre. Il convient que les questions auxquelles le système d'IA
apporte des réponses soient mises en correspondance avec les objectifs métier et les indicateurs et
qu'elles s'alignent sur ces derniers.
6.3 Étape 2 : Exigences métier
L'étape des exigences métier peut inclure une ou plusieurs parties prenantes disposant de l'autorité ou
de l'influence nécessaires et décidant de déterminer si l'idée peut être traduite en un système fonctionnel
et si elle doit faire l'objet d'un investissement supplémentaire. Cette étape consiste à :
— — déterminer l'ambition du projet (par exemple, vision, objectifs et stratégie) ;);
— — déterminer les ressources, dont les ressources disponibles et celles qui doivent être acquises ;
— — spécifier les exigences en matière de données, un élément clé pour les systèmes d'IA, sur la base
des objectifs métier et des exigences de l'utilisateur final ;
— — identifier les leviers clés du projet, y compris les compétences et les connaissances internes,
l'architecture organisationnelle, la technologie et les ressources externes ;
— — s'assurer que le projet peut être développé conformément aux politiques et procédures
(ou processus) de l'organisme, notamment :
— — la conformité (par exemple, exigences relatives à la protection de la vie privée) ;);
— — l'éthique (par exemple, équité des résultats) ;);
— — la culture ;
— — le leadership ;
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— — les processus de gouvernance.
L'étape des exigences métier peut se conclure en déterminant si le projet est réalisable ou non.
NOTE L'étape des exigences métier ne comprend pas le traitement des données.
6.4 Étape 3 : Planification des données
L'étape de planification des données consiste à décider du domaine d'application des données requises
pour traiter les questions identifiées lors de l'étape des exigences métier. Les principaux facteurs de
données à prendre en considération lors de cette étape comprennent :
— — si les données nécessaires existent, si elles peuvent être réutilisées, si elles doivent être acquises,
collectées, transformées, préparées ou conservées, ou une combinaison de certains ou de l'ensemble
de ces éléments ;
— — la quantité de données exigée ;
— — la source des données ;
— — si des données synthétiques, c'est-à-dire artificielles, peuvent être créées pour enrichir les
données disponibles ;
— — les résultats des données créées et la manière dont elles seront traitées par le système ;
— — le format des données ;
— — ce que représentent les données ;
— — les propriétés des données qui peuvent avoir une incidence sur le choix de l'algorithme pour
l'élaboration du modèle ;
— — les exigences en matière de licences des données ;
— — les exig
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Questions, Comments and Discussion
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