Coach agile 2.0 : Le nouveau rôle clé à l’ère de l’IA générative
Coach agile 2.0 : Le nouveau rôle clé à l’ère de l’IA générative
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8 septembre 2025
Seulement 30 % des initiatives IA atteignent leurs objectifs business (Gartner, 2025). Pourtant, un DSI me disait en cette rentrée : “Pour nous, l’enjeu n’est plus l’agilité, c’est l’IA.” Alors, l’agilité est-elle devenue obsolète ? Ou au contraire, est-elle la clé pour réussir la transformation IA ?
L’agilité, un moyen et non une fin
Depuis plusieurs années maintenant, j’accompagne des clients dans leur transformation. Souvent il y est question d’agilité. Ma conviction depuis longtemps est que l’agilité est un moyen comme un autre d’atteindre un niveau de performance.
En réalité l’enjeu des entreprises ou des DSI n’a jamais vraiment été d’être plus agile. Il a toujours été d’être plus performant. Un travail sur les critères de performance est toujours à mener quand on démarre une transformation. Ces critères peuvent être variés : améliorer la confiance entre métier et IT, délivrer des fonctionnalités plus fréquemment (pas forcément plus vite), augmenter la valeur délivrée et l’impact des fonctionnalités livrées, améliorer la productivité, réduire les coûts…
Ces critères, et il en existe d’autres bien sûr, sont toujours valables aujourd’hui. Dans un contexte de crises répétées et de pression sur les budgets, les DSI n’ont plus le choix : chaque euro investi doit avoir un impact mesurable.
L’IA générative : un accélérateur de performance, à condition de bien l’utiliser
Je considère les opportunités qu’apporte l’IA générative sur le même plan : aider les entreprises et les DSI en particulier à être plus performantes. L’IA générative, comme l’agilité, ou d’autres approches, est donc un moyen plus qu’une finalité. L’enjeu reste de faire avec l’IA ce qui était impossible avant, tout en gardant le cap sur la performance. Ainsi, selon McKinsey : les entreprises utilisant l’IA générative pourraient augmenter la productivité de leurs employés de 20 à 30 % en 2025, notamment en automatisant des tâches répétitives et en assistant à la rédaction ou à la synthèse d’informations complexes.
Aujourd’hui les cas d’usages que je rencontre dans l’IT sont nombreux : travail sur l’expression de besoins et transformation en User Story, génération automatique de canevas de code, production de maquettes de pages web implémentables, rédaction des scénarios BDD ou même des plans de tests, monitoring des flux ou des services en production.
D’autres usages vont s’ajouter bientôt : analyse des impacts réels et comparaison avec les prédictions, priorisation de backlog semi-automatique, procédures de rollback automatisé en cas de problème en prod…
Comment l’agilité maximise l’impact de l’IA générative ?
L’IA générative ne délivre sa pleine valeur que si elle est intégrée de manière itérative, collaborative et centrée sur l’humain. Ces principes sont les fondamentaux de l’approche agile.
Ainsi, pour mettre en place les outils et les usages d’IA générative, il est plus intéressant de démarrer petit (PoC sur des usages ciblés), puis d’itérer en fonction des feedbacks tout en mesurant les impacts à chaque fois.
La création d’équipes pluridisciplinaires associant profils techniques et métiers permet de limiter l’effet “boîte noire” que l’on peut rencontrer avec l’IA générative. Les compétences data, fondamentales pour le succès des initiatives IA génératives, trouvent naturellement leur place dans ces équipes.
L’agilité permet aussi de se concentrer avant tout sur l’impact business des initiatives et de s’adapter en permanence via la culture de l’amélioration continue
Le coach agile augmenté : vers un rôle de facilitateur IA ?
Le marché des coachs agiles à prospéré pendant de nombreuses années. Cela fait néanmoins quelques années qu’il est plus difficile : beaucoup de personnes se sont formées pour devenir coach agile et dans le même temps toutes les entreprises ont progressé et il y a donc moins de besoins.
Les « bons » coachs agiles ne déploient pas d’agilité (faire agile) ou de frameworks, ils travaillent sur le système pour que celui-ci soit plus robuste (être agile) et plus performant. Ils sont conscients que l’agilité est un moyen, adapté dans certains cas, mais que ce n’est pas une réponse à tout. Qu’une approche projet traditionnelle est plus adaptée dans certains cas. Leur valeur ajoutée réside dans leur capacité à analyser les interactions, les processus et les résultats (outcomes), et à proposer des expérimentations pour les améliorer.
Les compétences du coach agile sont toujours indispensables : il y aura toujours des humains, des équipes, des interactions, des processus. Sa capacité à prendre du recul et analyser la performance du système sera toujours indispensable de mon point de vue. Avec l’IA, leur boîte à outils s’enrichit : ils doivent désormais maîtriser les enjeux de gouvernance, les cas d’usage concrets, et a minima comprendre les solutions techniques pour guider les équipes et les entreprises vers une performance durable.
Conclusion
Les DSI font face à des enjeux cruciaux d’efficacité et de maîtrise des coûts dans cette période de crises répétées (voire continues). L’IA générative peut être vue comme une solution “magique” mais il nous faut être vigilants : certes l’IA générative va nous aider à accélérer et automatiser un certain nombre de tâches et d’activités, mais il convient de l’utiliser de la bonne manière et surtout de savoir mesurer en permanence l’efficacité et l’adéquation avec les autres pratiques en vigueur dans l’entreprise.
L’agilité n’est pas morte, elle mute. Et les coachs agiles non plus : ils deviennent des facilitateurs de performance, qui doivent s’approprier de nouveaux outils comme l’IA générative. La question n’est pas de choisir entre agilité et IA, mais de savoir comment les combiner pour créer de la valeur. Et vous, comment intégrez-vous ces deux leviers dans votre stratégie ?
Accompagnement Gouvernance SI & Portfolio Management chez un acteur mondial de la cosmétique
Accompagnement Gouvernance SI & Portfolio Management
Les DSI d’aujourd’hui doivent être résolument « business-driven », capables de générer des résultats concrets tout en répondant à des attentes métiers grandissantes et à des contraintes budgétaires toujours plus fortes. L’objectif ? Trouver le bon équilibre entre innovation, optimisation des ressources et excellence opérationnelle.
Dans un contexte où « faire mieux avec moins » est devenu la règle, les DSI ne se contentent plus de livrer des projets : elles doivent démontrer leur impact direct sur la stratégie et la croissance de l’entreprise. C’est dans ce cadre que nos interventions en Portfolio Management et Gouvernance SI prennent tout leur sens et se multiplient.
Exemple d’intervention chez un acteur mondial de la cosmétique
Objectif :
Accélérer les transformations, fluidifier la collaboration transverse et garantir le succès des projets stratégiques.
Contexte et Enjeux :
Besoin de hauteur stratégique et opérationnelle pour aligner IT et business, offrir une visibilité au COMEX et gérer les dépendances critiques.
Nécessité d’établir les bases d’un pilotage structuré pour une DSI performante et résiliente.
Approche progressive pour embarquer les parties prenantes, démontrer des progrès concrets et ancrer les nouvelles pratiques.
Axes d’intervention & résultats observés :
Alignement stratégique : Une priorisation efficace des projets grâce à un scoring basé sur les axes stratégiques de l’entreprise, maximisant l’impact business.
Collaboration renforcée : Une méthodologie harmonisée pour fluidifier la collaboration, améliorer la synchronisation des projets transverses et soutenir un delivery performant et lisible
Gestion proactive des risques : Anticipation des dépendances et blocages pour livrer une roadmap claire et sans surprises.
Prise de décision améliorée : Une vue complète du portefeuille et un focus sur les priorités stratégiques permettant des arbitrages précis et rapides.
Adoption durable : Grâce à un accompagnement sur-mesure, les nouvelles pratiques et outils deviennent des standards pérennes au sein de la DSI.
Évolution du contrôleur de gestion : de l’âge de Pierre à l’ère de l’IA (2025)
Évolution du contrôleur de gestion : de l'âge de Pierre à l'ère de l'IA (2025)
L’évolution du métier de contrôleur de gestion a été profondément influencée par l’avènement de l’intelligence artificielle (IA) et des technologies associées. En 2025, le contrôleur de gestion, désormais qualifié d’Homo numericus, intègre pleinement ces outils pour optimiser ses fonctions et apporter une valeur ajoutée stratégique à l’entreprise.
L’âge de l’IA et de l’analyse prédictive : le contrôleur de gestion Homo numericus
L’intelligence artificielle et l’analyse prédictive ont révolutionné les pratiques du contrôleur de gestion. Ces technologies lui permettent de :
Anticiper les tendances financières avec une précision accrue : en exploitant des algorithmes avancés, le contrôleur peut prévoir les évolutions du marché et adapter les stratégies en conséquence.
Automatiser les tâches répétitives : la collecte et le traitement des données sont désormais pris en charge par des systèmes automatisés, libérant du temps pour des analyses plus approfondies.
Générer des insights en temps réel : l’accès immédiat à des informations pertinentes facilite une prise de décision rapide et éclairée.
Nouvelles compétences clés
Pour s’adapter à ces évolutions, le contrôleur de gestion doit développer de nouvelles compétences, notamment :
Maîtrise des algorithmes d’IA et de machine learning appliqués à la finance : comprendre et utiliser ces outils est essentiel pour analyser des volumes massifs de données et en extraire des informations stratégiques.
Compréhension approfondie de la data science et de la visualisation de données : savoir interpréter et présenter les données de manière claire est crucial pour communiquer efficacement avec les parties prenantes.
Capacité à interpréter et à communiquer des analyses complexes : le contrôleur doit être capable de traduire des résultats techniques en recommandations compréhensibles pour les décideurs.
L’ère de la durabilité et de la responsabilité sociale
Le rôle du contrôleur de gestion s’étend également à l’intégration des enjeux de durabilité et de responsabilité sociale. Il est impliqué dans :
Le reporting extra-financier (ESG – Environnement, Social, Gouvernance) : élaborer des rapports détaillés sur les performances non financières de l’entreprise.
L’évaluation de l’impact carbone des activités : mesurer et analyser l’empreinte écologique pour orienter les actions vers une réduction des émissions.
La mise en place d’indicateurs de performance durable : développer des KPIs reflétant les objectifs de développement durable de l’entreprise.
Le partenaire stratégique augmenté
En 2025, le contrôleur de gestion est devenu un Partenaire Stratégique Augmenté, capable de :
Fournir des simulations financières complexes en temps réel : grâce à des outils sophistiqués, il peut modéliser divers scénarios pour évaluer les impacts potentiels sur l’entreprise.
Proposer des scénarios d’optimisation basés sur l’analyse prédictive : en utilisant des données historiques et actuelles, il identifie les meilleures options pour améliorer la performance.
Faciliter la prise de décision agile dans un environnement économique volatile : sa capacité à fournir des informations précises et opportunes soutient une réactivité accrue face aux changements du marché.
L’expert en cybersécurité financière
Avec la digitalisation croissante, le contrôleur de gestion doit également développer une expertise en cybersécurité financière, notamment pour :
Protéger les données financières sensibles : assurer la confidentialité et l’intégrité des informations critiques de l’entreprise.
Mettre en place des processus de contrôle interne robustes face aux menaces cyber : élaborer des protocoles pour prévenir et détecter les intrusions ou anomalies.
Évaluer les risques financiers liés à la sécurité informatique : analyser les vulnérabilités potentielles et leur impact sur la santé financière de l’entreprise.
Vers un contrôleur de gestion hybride et agile
En 2025, le contrôleur de gestion a évolué pour devenir un professionnel hybride, alliant expertise financière, technologique et stratégique. Sa capacité à s’adapter rapidement aux innovations technologiques et aux nouveaux enjeux fait de lui un acteur central de la transformation digitale et durable des entreprises. L’évolution du métier se poursuit, avec l’intégration future de technologies émergentes telles que la blockchain ou l’informatique quantique appliquées à la finance.
La Journée mondiale du bien-être : une priorité aussi chez Rhapsodies Conseil
La Journée mondiale du bien-être
Une priorité aussi chez Rhapsodies Conseil
21 mai 2025
Ressources Humaines
Clara Partiseti
Communication & Marketing
Chaque année, la Journée mondiale du bien-être nous invite à ralentir, à écouter nos besoins, et à mettre notre bien-être au centre de nos priorités. Cette année, elle a lieu le 14 juin 2025. Parce que se sentir bien dans sa vie quotidienne est une nécessité pour être épanoui(e) autant dans le milieu professionnel que dans sa vie personnelle.
Chez Rhapsodies Conseil, nous croyons que le bien-être de nos collaborateurs au travail est un levier essentiel de l’engagement, de la fidélisation et de la performance durable. C’est pourquoi nous prenons des initiatives pour créer un environnement où chacun peut trouver son épanouissement.
Quelques-unes de nos actions :
Flexibilité et équilibre vie pro/vie perso : télétravail deux fois par semaine, horaires aménageables selon les projets, les impératifs et les besoins de chacun, en toute confiance et autonomie au quotidien.
Moments de convivialité : Afterworks, événements d’équipe, séminaires pour renforcer la cohésion toujours dans un cadre bienveillant.
Actions santé et bien-être : Ateliers, campagnes de sensibilisation (Octobre Rose, Movember, Semaine de la QVT, mails internes d’inclusion, …), participation à des pratiques sportives (course des héros, séance crossfit, …).
Bien plus qu’une démarche ponctuelle, une culture d’entreprise
Chez Rhapsodies Conseil, le bien-être n’est pas qu’un mot mis en avant : c’est une réalité vécue au quotidien par nos collaborateurs. C’est d’ailleurs pour cela que nous avons été élus dans la catégorie Great Place To Work 2023 (100 salariés). Nous sommes convaincus qu’un environnement de travail tolérant et agréable se construit chaque jour, à travers des gestes simples, une écoute sans jugement, et du partage en toute circonstance ! Parce qu’être soi-même au travail est un pilier fondamental mais surtout car cela permet d’apprendre !
Notre approche repose sur trois piliers :
La confiance : Nous misons sur l’autonomie, la responsabilisation et la transparence. Chacun est encouragé à s’exprimer librement (hiérarchie horizontale) et à prendre part aux décisions collectives ou qui le concernent
La reconnaissance : Les réussites, grandes ou petites, sont célébrées. Le feedback positif fait partie intégrante de notre manière de collaborer et de grandir ensemble. Le droit à l’erreur est évidemment accepté, on peut en apprendre beaucoup !
L’amélioration continue : nous restons à l’écoute des besoins et des idées de nos équipes, pour faire évoluer nos façons de faire en fonction de chacun
Des initiatives concrètes renforcent cette culture : Nous organisons régulièrement des temps dédiés au partage et à la convivialité grâce à des discussions mensuelles, nous favorisons le développement de chacun par des formations professionnelles qui peuvent servir à grandir personnellement aussi, et nous veillons à ce que notre démarche RSE (Responsabilité Sociétale des Entreprises) intègre pleinement la notion de qualité de vie au travail.
Notre ambition est claire : que chaque collaborateur puisse trouver chez Rhapsodies Conseil un espace où il se sent respecté, soutenu et écouté. Car chez Rhapsodies, on se choisit !
Dans un monde où les attentes des consommateurs deviennent de plus en plus variées, les entreprises ne peuvent plus se contenter d’une approche unique pour séduire leur clientèle. C’est ici qu’intervient la segmentation client, une méthode indispensable pour comprendre, cibler et fidéliser les consommateurs. Cette démarche, bien qu’essentielle, mérite d’être explorée en profondeur pour maximiser son impact.
Comprendre la segmentation client
La segmentation client consiste à diviser un marché en groupes homogènes d’individus partageant des caractéristiques similaires. Ces groupes, appelés segments, permettent aux entreprises de personnaliser leurs stratégies marketing et d’améliorer l’expérience client.
Mais pourquoi segmenter ? Tout simplement parce que tous les clients n’ont pas les mêmes besoins, attentes ou comportements d’achat. En segmentant, une entreprise peut éviter le gaspillage de ressources en se concentrant sur les segments les plus prometteurs et en élaborant des actions sur-mesure.
Approfondir les types de segmentation client
Segmentation démographique
Ce type de segmentation repose sur des données tangibles et mesurables comme l’âge, le sexe, la profession, le revenu ou le niveau d’éducation. Par exemple, une marque de cosmétiques peut créer une gamme différente pour les adolescents et une autre pour les seniors.
2. Segmentation géographique
Adapter une offre en fonction de la localisation géographique est particulièrement pertinent pour des entreprises internationales ou des commerces locaux. La culture, le climat ou encore les coutumes locales influencent grandement les comportements d’achat.
3. Segmentation psychographique
Moins visible mais tout aussi puissante, cette approche s’intéresse aux valeurs, au style de vie, aux centres d’intérêt et aux traits de personnalité des clients. Par exemple, une entreprise de vêtements de sport pourrait cibler les amateurs de fitness intensif différemment des pratiquants occasionnels.
4. Segmentation comportementale
Ici, les actions des clients prennent le dessus : fréquence d’achat, fidélité, réactions aux promotions ou sensibilité au prix. Ce type de segmentation permet de repérer les acheteurs réguliers, les chasseurs de bonnes affaires ou encore les ambassadeurs de marque.
5. Segmentation par valeur client
Les clients ne génèrent pas tous la même valeur pour une entreprise. En identifiant les clients les plus rentables, il devient possible de développer des stratégies de rétention et d’upsell pour maximiser leur contribution.
Les bénéfices concrets de la segmentation client
1. Mieux connaître sa clientèle
Grâce à une segmentation fine, une entreprise acquiert une connaissance approfondie de ses clients, ce qui lui permet de mieux anticiper leurs attentes et d’adopter une approche proactive.
2. Personnalisation accrue
En segmentant, il devient possible de proposer des messages, des offres et des expériences sur-mesure. Résultat : une relation client renforcée et une satisfaction accrue.
3. Amélioration des performances marketing
Les campagnes ciblées génèrent souvent des taux de conversion supérieurs, car elles parlent directement aux besoins spécifiques des clients. Moins de gaspillage, plus d’efficacité.
4. Fidélisation et rétention des clients
En répondant précisément aux attentes des segments les plus importants, une entreprise peut développer des relations durables et limiter le churn (perte de clients).
5. Découverte de nouvelles opportunités
L’analyse des segments peut révéler des marchés de niche ou des besoins jusqu’alors ignorés, offrant ainsi de nouvelles opportunités de croissance.
Les défis de la segmentation client
Malgré ses avantages, la segmentation client comporte certains défis :
Collecte de données : Une segmentation efficace repose sur des données fiables et actualisées. Les entreprises doivent donc investir dans des outils de gestion et d’analyse de données.
Complexité croissante : Plus les segments sont nombreux, plus il devient complexe de gérer et de personnaliser les stratégies. Une segmentation trop détaillée peut être contre-productive.
Évolution constante des segments : Les comportements et les attentes des clients changent avec le temps. Une surveillance régulière est nécessaire pour adapter les segments.
Les étapes pour une segmentation réussie
Pour réussir une segmentation client, il est essentiel de suivre une méthodologie rigoureuse :
1. Collecter et centraliser les données clients : cela inclut les données CRM, les enquêtes, les données transactionnelles et comportementales.
2. Analyser et identifier les critères pertinents : quels sont les points communs entre vos meilleurs clients ? Quels sont les freins à l’achat pour d’autres ?
3. Créer des segments clairs et exploitables : chaque segment doit être mesurable, significatif et atteignable. Il ne s’agit pas seulement de découper, mais de le faire intelligemment.
4. Tester et affiner les stratégies : testez vos campagnes sur différents segments pour comprendre ce qui fonctionne le mieux. Ajustez régulièrement vos segments et vos stratégies en fonction des résultats.
5. Suivre et mesurer les performances : l’efficacité d’une segmentation se mesure par des KPIs (Key Performance Indicators) tels que l’augmentation des ventes, le taux de conversion ou encore la satisfaction client.
Tendances actuelles en segmentation client
Segmentation basée sur l’intelligence artificielle (IA) : Les outils d’IA permettent d’analyser d’immenses quantités de données pour identifier des segments avec une précision accrue.
Segmentation dynamique en temps réel : Avec les avancées technologiques, il devient possible d’ajuster les segments en temps réel en fonction des comportements actuels des clients.
Segmentation éthique : Les consommateurs sont de plus en plus sensibles à la protection de leurs données. Une segmentation respectueuse et transparente est devenue un impératif pour les entreprises.
La segmentation client n’est pas seulement une technique marketing, c’est une philosophie qui place le client au cœur de la stratégie. En comprenant mieux les attentes de chaque segment, une entreprise peut non seulement optimiser ses performances, mais aussi construire une relation durable et de confiance avec ses clients. Investir dans une segmentation bien pensée, c’est investir dans un avenir où chaque client se sent unique et valorisé.
Elle est au rendez-vous de presque l’ensemble des salons, conférences, webinar ou encore pause-café avant les premières réunions de la semaine et tend à devenir le principe clef dans l’intégration ou la mise en place d‘une plateforme data : La gouvernance de données.
Le mot peut paraître abstrait, brutal et directif mais tout l’enjeu est justement de la vulgariser un maximum pour la partager et évangéliser son adoption.
Il faut bien avoir conscience que si vous rencontrez des incidents liés à la qualité, la cohérence ou la fiabilité de vos données aujourd’hui c’est probablement lié soit à un manque de gouvernance soit à un manque de suivi de cette gouvernance.
Parce que mettre en place une plateforme permettant de brasser des Tera de data c’est bien mais le faire avec des principes clefs et des règles de sécurités c’est mieux, nous allons voir quelques notions clefs pour pouvoir mettre en place une gouvernance réussie.
Dans 76% des cas, la gouvernance existe mais elle est vite négligée au profit du time to market conduisant souvent à une perte de confiance des sponsors voir du déficit commercial.
Kezako la gouvernance de données ?
Sortant d’une mission de presque 6 ans sur le SI Data Architecture & Engineering chez Givaudan, je vais tenter de vous en donner ma définition et ma vision afin de vous familiariser avec le sujet.
Tout en ayant conscience qu’il n’est pas aisé de donner une définition simple de la gouvernance de données sans tomber dans un premier travers qui est sa mécompréhension conduisant inévitablement à sa dévalorisation puis sa négligence, je tente quand même ma chance :
Au-delà d’un simple ensemble de règles ou d’un outil, d’un concept ou d’une méthodologie, la gouvernance est un cadre stratégique qui regroupe à la fois l’ensemble des principes humains et machines liés aux acteurs de la data mais aussi la garantie du respect des normes et processus liés à l’utilisation de ces données.
Elle regroupe l’ensemble des pratiques et processus permettant de créer, maintenir, sécuriser et faire évoluer l’ensemble des data et metadata d’un SI.
C’est à la fois une déclinaison du RACI lié à la plateforme data et en même temps l’implémentation de ses règles de maintenance et d’utilisation. Le tout n’étant pas exclusif à la plateforme Data, mais doit s’inscrire dans la gouvernance SI dans son entièreté.
La gouvernance de données ne décrit pas uniquement la gestion de la donnée mais la politique contribuant à la manipuler et les responsabilités de chacun afin d’éviter les imbroglios de qui ou quel job a maintenu quoi, comment et pourquoi ?
Et c’est un point crucial à mettre en place dès l’introduction d’une nouvelle typologie de données en nommant un ou des responsables de la gouvernance de cette donnée qui auront la charge de documenter et garantir les règles d’ingestion, d’accès, d’enrichissement, dédoublonnage, maintenance, diffusion pour en citer quelques unes et en les faisant évoluer au grès de la politique d’entreprise.
Qu’est qui ne fait pas partie de la gouvernance de données ?
La gouvernance n’oriente pas les choix de plateformes, la mise en place d’une infrastructure. Elle n’est pas une composante de l’analyse d’une donnée ou dans le choix d’un scénario projet.
Pourquoi la gouvernance ?
Vous l’aurez compris quand le sujet traite de politique cela fait souvent vite fuir le business qui sera pourtant l’atout clé dans l’évangélisation de la pratique.
Les problèmes liés à un manque de gouvernance ont souvent pour résultat une initiative prise hors du champ de responsabilité ou un manque de clarté amenant des interprétations diverses voire faussées.
Les principaux piliers clefs permettant d’apporter un ROI notable de la gouvernance sont selon moi :
La Gestion et maintenance des métadonnées : Pour vulgariser un temps soit peu, les métadonnées sont le passeport des données. Les bonnes pratiques consistent à définir un modèle de métadonnées, à documenter les données et à mettre en place un catalogue de données.
Qualité des données : La qualité est essentielle pour prendre des décisions business éclairées. Les bonnes pratiques incluent la mise en place de processus de validation, l’utilisation d’outils de profilage et de nettoyage, et la définition de métriques de qualité.
Sécurité : La protection des données est une priorité absolue. Les bonnes pratiques consistent à mettre en place des contrôles d’accès, à chiffrer les données sensibles, à réaliser des sauvegardes régulières et à mener des audits de sécurité.
Conformité : protocol sécurisé d’échanges de données HIPP / instances réglementaires lié au stockage et à l’utilisation de la donnée.Le respect des réglementations est obligatoire. Les bonnes pratiques incluent la connaissance des réglementations applicables, la mise en place de processus de conformité et la désignation d’un responsable de la protection des données.
Politique et Standards: partager un socle de définition des données clefs de l’entreprise
Fiabilité : garantir la véracité d’une donnée à n’importe quel moment et n’importe quel endroit du SI
Et dans la pratique ça donne quoi ?
Tout d’abord, vous devrez avoir en tête les étapes clés pour pouvoir définir le cycle de vie de la gouvernance :
Obtenir le soutien de la direction : La gouvernance des données est un projet d’entreprise qui nécessite l’engagement de tous les niveaux hiérarchiques.
Effectuer un audit des données existantes : Identifier les manques et les redondances pour déterminer les axes de transformations.
Définir une stratégie: Aligner la gouvernance avec les objectifs de l’entreprise.
Mettre en place un comité de gouvernance : Définir les rôles et les responsabilités de chaque acteur.
Sensibiliser les utilisateurs : Former les collaborateurs à l’importance de la gouvernance.
S’en suivent les bonnes pratiques pour s’assurer d’une mise en oeuvre efficace :
Impliquer les métiers : Les utilisateurs finaux doivent être impliqués dans la définition des règles de gouvernance.
Utiliser des outils adaptés : Choisir des outils de gouvernance qui répondent aux besoins spécifiques de l’entreprise.
Adopter une approche agile : La gouvernance doit être évolutive et s’adapter aux changements de l’entreprise.
Mesurer la performance : Définir des indicateurs clés de performance (KPI) pour évaluer l’efficacité de la gouvernance.
Les bénéfices de la gouvernance des données
Amélioration de la prise de décision : Les données fiables et accessibles permettent de prendre des décisions plus éclairées et de réduire les risques.
Augmentation de la productivité : Les équipes passent moins de temps à chercher des données et peuvent se concentrer sur des tâches à plus forte valeur ajoutée.
Réduction des coûts : La gouvernance permet d’éviter les erreurs coûteuses et d’optimiser l’utilisation des ressources.
Amélioration de la réputation : Une bonne gouvernance des données renforce la confiance des clients et des partenaires.
Les défis et les tendances
Les défis :
La complexité des environnements de données : Big data, cloud, IoT.
La résistance au changement : Impliquer les utilisateurs peut être difficile.
Le coût des investissements : La mise en œuvre d’une gouvernance peut représenter un coût important.
Les tendances :
L’IA au service de la gouvernance : L’intelligence artificielle peut automatiser certaines tâches de gouvernance.
La gouvernance des données dans le cloud : Les enjeux spécifiques du cloud.
La gouvernance des données personnelles : Le respect des réglementations comme le RGPD.
La gouvernance des données est un voyage, pas une destination. Elle nécessite un engagement continu de la part de tous les acteurs de l’entreprise. En suivant les bonnes pratiques et en s’adaptant aux évolutions technologiques, les entreprises peuvent tirer pleinement parti de leurs données et gagner en compétitivité.
