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Artefact: la data gouvernance, prérequis de la réussite des projets IA

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Artefact: la data gouvernance, prérequis de la réussite des projets IA

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La data et ses usages sont de plus en plus présents dans l’activité des entreprises.  Elle est au centre de la recherche d’amélioration de leur productivité et de leur efficience générale. La Data Gouvernance permet, grâce à différents processus et une structure organisationnelle adaptée, d’ordonner les données, d’en améliorer leur qualité et de répondre aux enjeux éthiques et réglementaires de traitement de la data.  Interview de Justine Nerce, Partner chez Artefact, par le Hub Institute.

Justine est spécialiste de la data gouvernance chez Artefact. Sur la base de son expérience de ce type de projets dans de grands groupes, elle revient sur l’importance de la gouvernance des données et le positionnement spécifique d’Artefact dans ce domaine. L’entreprise, spécialisée en conseil data, intervient sur toute la chaîne de valeur des entreprises, de la stratégie data au déploiement de projets IA, en passant justement par la gouvernance, comme prérequis essentiel au succès de l'implémentation et du passage à l'échelle des cas d’usage.

Artefact data gouvernance

HUB Institute: Quels sont les enjeux de la data gouvernance aujourd’hui ?

Justine Nerce : Il y a de plus en plus de données et de cas d’usages autour de la donnée. Les entreprises rencontrent d’abord un enjeu de valorisation de la donnée et de démocratisation de celle-ci. Une donnée de qualité et bien documentée doit permettre de la rendre accessible au consommateur final.

Tout cela s’applique dans le cadre de l’éthique et de la protection des données. La gouvernance des données devient essentielle pour garantir le respect de certaines lois sur la protection des informations personnelles . En Europe, le Règlement Général sur la Protection des Données (RGPD) est en vigueur et il tend à devenir la norme au niveau mondial.

Cela signifie alors que l’entreprise doit être en mesure de démontrer qu’elle connaît les données qui circulent au sein de son infrastructure. Elle doit être entièrement transparente sur leur collecte auprès de ses utilisateurs et être en mesure de supprimer toutes les données liées à une personne de manière immédiate.

D’autre part la migration vers le cloud s’impose et trois usages principaux se dessinent: la Business Intelligence, l’Intelligence Artificielle, et la data exploration. En structurant la donnée grâce à la data gouvernance, les entreprises pourront opérer ses trois familles d'usage as a service.

Ces produits data constituent un bien commun, transverse et utilisé par tous, qui doit disposer d’une équipe dédiée. Ce produit doit être de qualité, mais aussi être visible et utilisable par tous. Il y a donc un enjeu de démocratisation de la donnée en entreprise. Il faut aussi que ce produit data soit sécurisé et protégé pour répondre aux différents sujets réglementaires et éthiques.

Comment Artefact accompagne-t-elle les entreprises dans la mise en place d’une data gouvernance ?

JN : Chez Artefact, nous agissons en qualité de cabinet de conseil. Nous accompagnons tous nos clients sur l’ensemble de la mise en place d’une data gouvernance, de la stratégie au déploiement. Nous établissons un audit pour voir où ils en sont, définissons une roadmap pour voir les chantiers sur lesquels travailler. Ensuite nous construisons une structure du patrimoine de données en produits data et nous les aidons à choisir les outils techniques.

Dans notre approche conseil, nous insistons sur l’importance de la data comme vecteur de valeur de l’entreprise, puis nous travaillons sur le déploiement, le choix des outils de qualité et sur la documentation de cette gouvernance pour donner corps à cette stratégie et la rendre opérable.

Nous avons également mis en place notre propre Artefact School of Data, qui nous permet de former les data stewards et les data owners, qui sont des rôles essentiels à la mise en place d’une gouvernance des données en entreprise. Et au-delà de cette formation professionnalisante, nous intervenons aussi directement en entreprise pour acculturer les organisations à la nécessité d’une gouvernance de la data élaborée et accompagnée pour réussir ses projets IA.

Quelle est donc l’unicité de cette vision globale d’Artefact ?

JN : Oui, notre point fort c’est de proposer un schéma de gouvernance des données au global, en pensant d'abord aux cas d’usages finaux. On positionne la data gouvernance comme un “actif” de cette transformation. On est en capacité de transcrire les cas d’usage en valeur tangible et de s’inscrire dans un programme global de transformation.

Nous avons également des experts pluridisciplinaires : nous sommes une vingtaine en France à être spécialisé dans les sujet de la data gouvernance avec des profils qui viennent de différents horizons : des data product owners qui modélisent les produits, des data stewards, qui documentent et mettent en qualité, mais aussi des data ingénieurs et des data analysts.

Nous avons par ailleurs un écosystème de partenaires technologiques avec lesquels nous collaborons de manière agnostique. Nous sommes également experts de tous les nouveaux outils qui apparaissent sur le marché. On a un ADN technique et un ADN stratégique à la fois, et on arrive à faire le lien entre tous ces sujets pour les traiter de façon holistique et englobante et les déployer chez de nombreux clients.

Avez-vous un exemple concret d’un accompagnement que vous avez réalisé ?

JN : Nous avons accompagné un de nos clients majeurs au patrimoine data très riche dans le cadre de sa transformation data. Elle s’est appuyée justement sur une refonte de sa data gouvernance. Quand nous sommes arrivés mi-2017, la gouvernance avait été observée avec un prisme très technique et pas suffisamment "business''. Il en résultait un vrai manque d’adoption des outils.Nous avons donc rattaché cette gouvernance aux use cases stratégiques de l’entreprise. Pour cela, nous les avons documentés et démocratisé leur accès, et avons traité la qualité des données pour nous assurer du résultat. Les premiers pilotes ont été un succès ! Nous avons ensuite fait face à un enjeu de passage à l’échelle.

En 2020, nous avons accompagné cette même entreprise dans le lancement d’un programme pour accélérer les programmes d'Intelligence Artificielle et la migration vers la plateforme Google Cloud (GCP). La gouvernance avait été positionnée comme un actif stratégique de leur transformation et ce lancement s’est déroulé en deux étapes:

  • la structuration de leur “Data Gouvernance Office” et la mise en place d’un modèle opératoire avec des data stewards et des data custodians, etc.
  • la structuration de leur patrimoine de données en grand “business domain”, avec le choix des outils à opérer, etc.

Nous entrons maintenant dans une troisième phase d’industrialisation et d’extension de ce programme IA. Dans le cadre de la migration vers le cloud, nous analysons comment nous pouvons arriver à structurer, rationaliser, mutualiser les assets data. En ce moment, nous sommes passés à la deuxième étape, qui consiste à structurer notre patrimoine de données selon ces grandes familles de métiers. Ensuite, nous allons prochainement réfléchir à l’élaboration des produits data de demain qui vont servir différentes catégories de cas d’usage.

Que peut-on espérer à l’avenir, une fois que tout le monde aura mis en place sa data gouvernance ?

JN : La mise à disposition de la donnée permettra la mise en œuvre d'encore plus de cas d'usages, notamment autour de l’Intelligence Artificielle. Cela permettrait une accélération de la création de valeur au sein des organisations. Cela va aussi permettre de soutenir tous les sujets autour de la démocratisation de la donnée et la décentralisation de son usage, notamment de la mise en proximité de cette donnée au plus près des métiers. La mission d’Artefact consiste à créer ce pont entre la data et le business, et nous l’appliquons au quotidien chez nos clients ! Si la donnée est bien structurée et propre, que les produits sont disponibles, et qu’on a les outils “clique-boutons” pour les manipuler, théoriquement dans 5 ans, alors tout le monde pourra utiliser la donnée dans son métier au quotidien !

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