4 pagesNational audienceUne charte Ethique et Big data a été conçue en collaboration avec des acteurs académiques et industriels, pour une meilleure documentation et de meilleures pratiques pour la constitution de corpus

Couillault, Alain

Fort, Karen

INRIA a CCSD electronic archive server

HAL Id: hal-00820352https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-00820352v2Submitted on 29 May 2013HAL is a multi-disciplinary open accessarchive for the deposit and dissemination of sci-entific research documents, whether they are pub-lished or not. The documents may come fromteaching and research institutions in France orabroad, or from public or private research centers.L’archive ouverte pluridisciplinaire HAL, estdestinée au dépôt et à la diffusion de documentsscientifiques de niveau recherche, publiés ou non,émanant des établissements d’enseignement et derecherche français ou étrangers, des laboratoirespublics ou privés.Charte Éthique et Big Data : parce que mon corpus levaut bien !Alain Couillault, Karen FortTo cite this version:Alain Couillault, Karen Fort. Charte Éthique et Big Data : parce que mon corpus le vaut bien !.Linguistique, Langues et Parole : Statuts, Usages et Mésusages, Jul 2013, Strasbourg, France. pp.4.￿hal-00820352v2￿Charte Éthique et Big Data : parce que mon corpus le vaut bien !Alain Couillault 1, Karën Fort 2Université de La Rochelle/L3I, Université de Lorraine/LORIAMots-clés : corpus, éthique, ressources langagières, documentation.1. MotivationsLes corpus, en particulier annotés, sont aujourd’hui indispensables non seulement pour lesétudes linguistiques, mais également pour la création et l’évaluation d’outils de traitement au-tomatique.La constitution et l’annotation de ces corpus mobilisent des ressources importantes et leur fi-nancement est souvent assuré, au moins en partie, par des projets de type ANR. Or, le Web 2 apermis l’apparition de plate-formes de myriadisation du travail parcellisé (microworking crowd-sourcing), dont Amazon Mechanical Turk, qui proposent à des demandeurs (Requesters) d’ac-céder à une « foule » de travailleurs (Turkers), qui sont très peu, voire pas du tout, rémunérés. Lesuccès de ce type de plate-forme dans le domaine du traitement automatique des langues posenon seulement des problèmes éthiques (les Turkers ne bénéficient pratiquement d’aucun droit),mais également de qualité des données produites et de la propriété intellectuelle de celles-ci (Sa-got et al. 2011). Surtout, ces systèmes se développant, le coût à la Amazon Mechanical Turkpourrait devenir une norme de fait pour les agences de moyens, empêchant ainsi le développe-ment de corpus ré-utilisables tels que nous les connaissons aujourd’hui. Cette situation pourraitêtre contre-productive, en orientant les financements vers des projets présentant un risque juri-dique, dont la pérennité et la qualité des données seraient mal maitrisées, et qui favoriseraientdes sous-emplois à bas revenus, hors du territoire.Par ailleurs, si de gros efforts ont été faits pour sensibiliser les producteurs de corpus à l’adop-tion de bonnes pratiques, que ce soit en matière d’encodage et de création (Wynne 2005), no-tamment à travers les formats TEI 1 ou Dublin Core 2, ou d’éthique et de législation (Baudeet al. 2006), trop de corpus sont encore trop peu documentés.La Charte Éthique et Big Data vise à répondre à ces deux préoccupations : une fois adoptée parles agences de moyens, elle permettra d’encourager les bonnes pratiques, à la fois en termes dedocumentation et de respect de la législation, et de respect des droits des personnes travaillantsur la ressource. Elle est auto-déclarée et se présente sous la forme d’un document à remplir par1. Université de La Rochelle / Laboratoire L3I, alain.couillault@univ-la-rochelle.fr2. Université de Lorraine / LORIA, karen.fort@loria.fr1. http://www.tei-c.org/index.xml2. http://dublincore.org/les producteurs de ressources. Le document lui-même est neutre et n’encourage, ni ne décou-rage, les comportements non éthiques. Il liste cependant des informations à fournir et, par là,impose une documentation minimale de la ressource. Nous pensons que son adoption par lesagences de moyens devrait favoriser la diffusion de bonnes pratiques en matières d’éthique, depropriété intellectuelle, de traçabilité et de qualité.2. Démarche2.1. De l’éthique et du « Big Data » ?La Charte est « éthique » en ce qu’elle promeut les bonnes pratiques en matière de donnéespersonnelles, de respect du droit du travail, de propriété intellectuelle de tous les acteurs, et,en outre, instaure un contrat de confiance entre les fournisseurs et les utilisateurs. Le terme de« Big Data » recouvre une grande variété de données, qui sont volumineuses ou complexes.La disponibilité en grand volumes de données fait apparaître des problématiques nouvelles, ouexacerbes des problématiques existantes (comment connaître la propriété intellectuelle d’un jeude données volumineux et de sources variées, comment garantir la « véracité » ou la qualitédes données, comment assurer la mise à jour de données changeantes . . .). Les corpus (orauxou écrits) s’inscrivent dans cette perspective d’ensemble et bénéficient de la charte. Celle-ci estégalement adaptée à des ressources langagières de taille modeste (les lexiques, par exemple),lorsqu’elles présentent une certaine complexité.2.2. Processus de rédactionLa rédaction de cette charte est le fruit d’une collaboration entre : (i) des associations, APRO-GED (Association des professionnels du numérique), ATALA (Association pour le Traitementautomatique des LAngues), AFPC (Association Française de Communication Parlée), (ii) desacteurs industriels (Eptica/Lingway, Digital Ethics) et (iii) des organismes de financement quiont soit contribué directement, soit apporté leur soutien au projet. ELDA/ELRA et le CERSA(Centre d’Etude et de Recherche de Sciences Administratives et politiques) ont également par-ticipé aux réunions. Ce travail s’est déroulé de juin à décembre 2012, à raison d’une réunion parmois, chaque rédacteur contribuant à un wiki dont le contenu était revu lors des réunions.3. ContenuLa charte est proposée sous la forme d’un formulaire destiné à accompagner le corpus ou ledossier de demande de financement. Elle comporte trois volets majeurs qui couvrent la traçabi-lité, la propriété intellectuelle et les législations spécifiques, complétés par une section dédiée àla description du corpus. Chacun de ces volets est organisé en trois sections couvrant l’amontdu travail de constitution ou de transformation du corpus (avant), les considérations liées autravail de constitution ou de transformation lui-même (pendant), et les aspects concernant uneéventuelle distribution du corpus (après).3.1. ÉthiqueLa Charte Éthique et Big Data impose de documenter les moyens mis en oeuvre pour la créationdu jeu de données, notamment de préciser le statut et le mode de rémunération des personnesayant participé ou devant participer au projet. En cas d’utilisation d’une plate-forme de myria-disation, il est demandé de la spécifier, d’indiquer les critères de sélection des travailleurs et lemode et le montant de la rémunération. L’utilisateur éventuel de données et le financeur peuventainsi choisir une ressource plutôt qu’une autre en fonction de leur propres critères.3.2. Aspects juridiques : propriété intellectuelle et législation spécifiqueBien qu’il existe de nombreuses licences génériques, les aspects liés à la propriété intellectuellesont trop souvent un frein à la constitution, l’utilisation ou la distribution de corpus : licence non-documentée, licence trop restrictive, manque de clarté des Conditions Générales d’Utilisationdes sites Internet, difficulté à identifier le propriétaire des données. Le risque est alors de semettre hors la loi ou de ne pas pouvoir diffuser son corpus.Par ailleurs, les questions liées aux législations spécifiques nécessitent une attention particu-lière pour des corpus linguistiques oraux ou écrits, lorsque l’on collecte des données produitespar des personnes physiques (extraits de textes, pages Web, enregistrements. . .). Il est en effetnécessaire de s’assurer que les différentes législations concernant les droits des personnes (pro-priété intellectuelle, respect de la vie privé) sont respectées, notamment lorsqu’elles imposentd’obtenir l’autorisation d’usage ou la cession de droits de la part de celles-ci.3.3. TraçabilitéParce qu’un corpus n’apparaît pas ex-nihilo, il faut pouvoir retracer son historique, au-delà deson versionnement. La charte prend en compte différentes situations, selon que les données sontcréées par le fournisseur lui-même (données primaires) ou par agglomération de données exis-tantes, avec ou sans transformation de la part du fournisseur. Dans ce dernier cas, la traçabilitéest facilitée si une Charte Éthique et Big Data est déjà disponible pour les données utilisées enamont. Dans le cas contraire, il est nécessaire de fournir l’ensemble des renseignements permet-tant de retracer l’origine des ressources et d’assurer ainsi la conformité des données fourniesaux différentes exigences (qualité, propriété intellectuelle, licence, etc.).La Charte Éthique et Big Data impose de décrire le processus de transformation, ainsi que lesoutils et intervenants impliqués dans ce processus.3.4. QualitéLa Charte Éthique et Big Data permet de préciser les moyens mis en œuvre pour assurer laqualité de la ressource, mais elle ne les impose pas. L’utilisateur peut ainsi choisir d’utiliser lescorpus quelle que soit leur qualité et peut éventuellement mettre en place son propre processusd’assurance qualité en toute connaissance de cause.4. Exemple de charte : le corpus TCOF-POSNous avons obtenu l’accord de C. Benzitoun pour rédiger la Charte Éthique et Big Data corres-pondant au corpus TCOF-POS. Ce corpus présente l’avantage d’avoir été réalisé relativementrécemment et d’être bien documenté, à travers son site Web 3 et l’article le décrivant (Benzi-toun et al. 2012). Il nous a fallu environ une heure et demie pour remplir la charte 4, que nousavons ensuite fait réviser par C. Benzitoun. Nous avons constaté que si celle-ci est relative-ment concise, elle n’est pas toujours assez explicite. Une documentation, notamment par lebiais d’exemples bien choisis, permettrait non seulement de faciliter son utilisation, mais égale-ment d’apporter une dimension pédagogique à la charte, ainsi que des propositions de solutions,notamment en matière de choix de licence.5. Conclusion et perspectivesLa Charte Éthique et Big Data se veut un outil de pérénisation des corpus, encourageant laqualité des ressources créées, leur diffusion et le respect des personnes travaillant à la créationde celles-ci. Cet outil est perfectible, notamment en ce qui concerne sa documentation, quenous améliorons actuellement. À ce jour (mars 2013), la Charte a été adoptée par Cap Digital(co-rédacteur). Nous avons également proposé à la DGLFLF, l’ANR et la DGA de l’utiliser. LaCharte Éthique et Big Data est disponible sous plusieurs formes : un wiki 5, un fichier pdf etune version en anglais.BibliographieBaude O., Blanche-Benveniste C., Calas M.-F., Cappeau P., Cordereix P., Goury L., JacobsonM., De Lamberterie I., Marchello-Nizia C. & Mondada L. (2006), Corpus oraux, guide desbonnes pratiques 2006, CNRS Editions, Presses Universitaires Orléans.Benzitoun C., Fort K. & Sagot B. (2012), « TCOF-POS : un corpus libre de français parléannoté en morphosyntaxe », in : Actes de Traitement Automatique des Langues Naturelles(TALN), Grenoble, France : 99–112.Sagot B., Fort K., Adda G., Mariani J. & Lang B. (2011), « Un turc mécanique pour lesressources linguistiques : critique de la myriadisation du travail parcellisé », in : Actes deTraitement Automatique des Langues Naturelles (TALN), Montpellier, France, 12 pages.WYNNE M. (Ed) (2005), Developing Linguistic Corpora : a Guide to Good Practice, Oxford :Oxbow Books.3. http://cnrtl.fr/corpus/perceo/4. Voir : http://wiki.ethique-big-data.org/chartes/CharteEthiqueBigDataLightTCOFPOS.pdf.5. http://wiki.ethique-big-data.org

Charte Éthique et Big Data : parce que mon corpus le vaut bien !

HAL-Rennes 1

https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-00820352

Charte Éthique et Big Data : parce que mon corpus le vaut bien !

Abstract

Similar works

Full text

Available Versions

INRIA a CCSD electronic archive server

HAL-Rennes 1