Explore every episode of the podcast Decideo - Data Science, Big Data, Intelligence Augmentée

Margot Georges est consultante en archivistique. Elle est également productrice du podcast Archivistica, consacré à ce domaine. Archivistica est disponible sur toutes les applications de podcast et sur https://shows.acast.com/archivistica

Données et documents, archives et sauvegardes, bases de données et GED... nos métiers (de l'information, et de la donnée) utilisent des termes différents. Mais donc la signification est souvent plus proche qu'on ne l'imagine. Les "professionnels de l'information" et les "professionnels des données" semblent ne pas se comprendre... mais chacun n'adopte-t-il pas une position exagérée. Quelles sont nos divergences et nos convergences.
De mon point de vue, les professionnels du traitement des documents ont énormément de choses à apprendre aux professionnels de la donnée. A condition que ces derniers acceptent d'écouter, et parfois de se remettre en question. Mais l'inverse est également vrai. Les professionnels du document doivent accepter que le monde évolue, et que la transformation numérique impact le fondement de leur métier. Les professionnels de la donnée ont également des choses à partager avec eux.
Je rêve d'une entreprise où gouvernance des données, archives, documentation, informatique... se rencontreront autour d'une même table pour définir une stratégie commune, au service de la valorisation du patrimoine informationnel. Et Margot souhaite elle-aussi que nos métiers dialoguent plus ensemble.

Natalie Maroun (Photo Crédit Lakhdar Bouzouaid) est directrice associée du Cabinet Element, spécialisé en communication de crise. Elle vient de publier chez Dunod, un ouvrage dans la collection "Boites à outils" : La boite à outils de la communication de crise.

Nous avons eu envie de parler ensemble des données au service de la communication de crise. Cette étape que tout le monde redoute, nécessite pour être franchie avec succès d'avoir accès sans délai, aux bonnes données. Comment s'y préparer ?

Aujourd'hui nous découvrons qu'à l'heure ou l'indépendance technologique doit être mieux préservée, il est possible de construire sa plateforme de données, avec des solutions 100% françaises. Nous en parlons avec Sandra Mathieu, co-fondatrice de Adobis Group.

L'IA on en parle à coups de milliards, de data centers, et de LLMs... mais on parle peu des données : expliquez nous l'importance des données dans le processus d'intelligence artificielle
- On parle parfois des données synthétiques qui permettraient de compenser l'absence de données réelles. Vous n'y croyez pas ?
- Vous mentionnez les data space, et vous dites que des milliards ont été investi sur le sujet. De quoi s'agit-il et ou sont passés les milliards ? Parce que honnêtement, personne ne connait !
- Aux Etats-Unis, ils sont plutôt bons pour la collecte de données, mais ils n'ont pas de data spaces... est-ce qu'on n'aurait pas encore une fois choisi la complexité en Europe ?

Un « nouveau » paradigme apparait, le SaaS ! Non, pas celui que vous croyez !

Vous vous dites, ça y est, on l’a perdu ! Il est resté en 1999 à la création de Salesforce ! Non, car si le SaaS est bien vivant depuis 25 ans, le nouveau SaaS pointerait le bout de son nez selon les oracles du marketing. Nous serions en train de passer du Software as a Service au Service as a Software. Que c’est beau le monde du marketing !

Allez, je vous explique. Le principe du Software as a Service a combiné depuis plus de deux décennies l’évolution technologique du cloud computing, et la migration du modèle d’achat de licences logicielles vers celui d’abonnement. Les deux éléments sont indépendants, mais en réalité ces deux évolutions ont été concomitantes.

Au lieu d’acheter un logiciel, vous souscrivez à un abonnement, qui comprend le droit d’accès au logiciel, l’infrastructure technique, et les services associés. Un forfait en quelques sortes, mais payé chaque mois. À court terme, le coût en est bien plus intéressant et plus flexible, à long terme un peu moins, cependant dans un marché en évolution perpétuelle, tout le monde est gagnant.

Mais voilà, l’intelligence artificielle (je ne sais pas trop ce qu’elle vient faire là), et 20 ans de SaaS ont épuisé les ressorts marketing et commerciaux. Il fallait réinventer ! Et l’on serait donc en train de remplacer le SaaS par le SaaS !

Le Service as a Software serait la combinaison d’une plate-forme technologique, et de services assurés par des humains… ou des IAs. Un bon exemple est le logiciel QuickBooks très populaire en Amérique du Nord, et qui permet à chacun de s’acquitter de ses travaux comptables et de ses déclarations fiscales. Ces dernières ne sont pas réalisées par le client, mais par un comptable, qui utilise le logiciel, complété de ses compétences. Et dans le cas de QuickBooks, le comptable pourrait être une IA.

Cela fait dire à certains analystes que le développement des agents intelligents conduit cette transformation du marché. Le client ne s’abonne plus à un logiciel qu’il utilise, mais à un service que lui rend une IA, avec un peu d’humain, parfois. Si l’on reprend l’exemple de Salesforce, un commercial humain entre les données d’un nouveau client, puis les agents dans Salesforce créent automatiquement le flux d’actions de proposition, de relance, de vente. Les nouveaux SaaS remplaceraient donc certains humains chez leurs clients.

Tout cela n’est pas totalement nouveau. D’abord, désolé de reparler du passé, mais cela existe depuis la nuit des temps, cela s’appelle de l’externalisation. Lorsque j’envoyais mes documents comptables à mon expert-comptable et qu’il les saisissait dans son logiciel pour ensuite réaliser mes déclarations fiscales, c’était donc déjà du Service as a Software. N’allons pas réinventer des mots qui n’apportent aucune nouveauté, juste pour être « moderne ». Tiens, clin d’œil, ils auraient pu faire comme la Modern Data Stack, et l’appeler Modern SaaS !

Plus sérieusement, la nouvelle donne vient de l’automatisation des processus. Là encore rien de nouveau, à part si cette automatisation est réalisée par des agents intelligents qui prendraient eux-mêmes, en fonction des circonstances, les bonnes décisions. Attention, pas un système expert qui se contente d’exécuter ce que l’expert a programmé – ça on le fait depuis les années 70 -, mais un véritable agent intelligent qui prendrait seul des décisions en fonction d’un entrainement à partir de données historiques.

Selon Foundation Capital, cela représenterait un marché de presque 5000 milliards de dollars. Tout dépend bien sûr de ce que l’on met dedans. En tout cas, des dizaines d’entreprises sont déjà identifiées comme fournisseurs de Service as a Software. Si vous êtes un prestataire, qui réalise des travaux pour le compte de ses clients, de manière externalisée ; ne dites plus que vous faites de l’outsourcing, mais du Service as a Software, votre valorisation explosera peut-être ! Et puis, dites-moi ce que vous pensez de tout cela en commentaire.

Dans cet épisode, nous recevons Jean-Georges Perrin. Ce nom ne peut vous être inconnu si vous vous intéressé au "shift-left" qui émerge dans le monde des données. Les utilisateurs prennent peu à peu le contrôle de leurs données, et cela a été théorisé en 2020 dans un livre développant le concept de Data Mesh.
Au Data Mesh, il manquait une dimension, celle du "comment". Jean-Georges Perrin a été un des premiers à mettre en application ce concept, chez Paypal. Et parmi les premiers, avec Andrew Jones, à s'intéresser aux supports du Data Mesh, les Data Contracts.
Au point qu'il a lancé une initiative de standardisation open source des Data Contracts, ODCS (Open Data Contract Standard). Le projet Bitol, hébergé au sein de la fondation Linux, vise à permettre aux entreprises d'échanger, en interne ou en externe, des Data Products sur la base de standards open source. Très intéressant pour les entreprises... un peu moins pour les éditeurs de progiciels, comme nous en débattons dans le podcast.
Un podcast plus long que d'habitude, 40' environ, mais qui vaut la peine d'être écouté jusqu'au bout ! Ecoutez-le en plusieurs fois si nécessaire.

Dans cet épisode, nous recevons David Bougearel, fondateur de Cartographit, un nouvel outil de cartographie du système d'information, qui s'appuie sur les normes de cartographie de l'ANSSI. Les différentes couches cartographiées incluent donc les couches des données, des processus et des applications.

Cela fait-il de Cartographit un outil potentiel de gouvernance des données ?

Nous abordons ce sujet et différentes questions connexes.

- La cartographie du Système d'Information (SI) offre une vue d'ensemble, un inventaire global du SI, incluant les données (objets d'information). Cartographit permet non seulement de réaliser cet inventaire des données, mais aussi de les classifier selon leur niveau de sensibilité, de déterminer si elles sont des PII (données personnelles) et de connaître leur DICT. Cela offre ainsi une vision précise et détaillée des données.
- Cependant, connaître les données est une première étape. Comprendre comment elles sont utilisées et où elles se trouvent ajoute une dimension essentielle. Cartographit permet de relier ces données aux processus métiers (vue fonctionnelle), aux actions techniques (quelles bases de données, quels flux ou quelles applications utilisent ces données) et de localiser physiquement ces données (par exemple : Bâtiment 1, Salle 44, Baie 1.1).
- Grâce à une interface utilisateur (UI/UX) optimisée et à une navigation cartographique fluide, Cartographit permet de parcourir l'ensemble de son SI et d'explorer le fonctionnement de son entreprise, tant d’un point de vue technique que fonctionnel.

Vous en avez assez d’entendre parler de LLM, de prompt, de text token, ou de adversarial machine learning ? Ça tombe bien, le 6 septembre dernier, le Journal Officiel de la République Française a publié, pour la rentrée des classes, la liste relative au vocabulaire de l’intelligence artificielle. La commission d’enrichissement de la langue française a retenu quatorze termes ; elle les a traduits, et définit.  

Ainsi, vous pourrez parler de Grands Modèles de Langage, les GML ; d’instructions génératives pour les prompts, de jeton textuel pour les text token, et d’apprentissage antagoniste pour l’adversarial machine learning.

Plus aucune excuse pour truffer vos textes et vos vidéos de ces anglicismes qui ne rendent pas hommage à notre langue. Ça fait plus chic ? C’est plus court ? Tout le monde le dit ? Toutes ces excuses sont valables, mais avec un petit effort, vous verrez que vos textes en ressortiront de meilleure facture. Et ne devenez pas ces directeurs marketing que je rencontre régulièrement et qui commencent leur présentation en s’excusant des mots anglais qu’ils utiliseront… sous prétexte que, vous savez, je vis aux States depuis plusieurs années, et je ne sais plus comment on dit en français.

Cinq pages du JO du 6 septembre à imprimer donc, et à garder bien visible sur votre bureau.

Ah tiens d’ailleurs, il y en a un qui manque ! Je n’ai pas trouvé la traduction de RAG, Retrieval Augmented Generation. Il va falloir continuer l’enrichissement du dictionnaire. J’ai trouvé sur Internet une traduction sous forme de Génération Augmentée de Récupération. Pourquoi pas. Qu’en pensez-vous ?

A tiens, amis québécois qui nous écoutez, vous qui êtes si prompts à défendre la langue française, montrez l’exemple ! Le problème c’est que nous ne sommes pas toujours d’accord sur les traductions… Ainsi l’Office Québécois de la Langue Française recommande d’utiliser le terme de « requête » pour désigner les prompts. Alors requête ou instruction générative ? Qu’en pensez-vous ?

Le MIT a recensé 777 risques potentiels liés à l’IA dans une base de données partagée gratuitement

Cet été, le MIT nous a fait un cadeau ! Le prestigieux organisme de recherche américain a publié un référentiel complet des risques liés à l’intelligence artificielle. L’objectif : vous aider à cartographier l’ensemble des risques qui pèsent sur votre entreprise afin de les mesurer, les quantifier et les mitiger par la suite.

Si vous suivez mes contenus sur le thème de la gouvernance des données et de l’intelligence artificielle, vous avez déjà été sensibilisé au fait que la mise en place d’un cadre de gouvernance passe par l’identification et la cartographie des risques.

Comment en effet atténuer quelque chose que l’on n’a pas référencé et mesuré ?

Première tâche donc, l’identification et la cartographie des risques en matière d’intelligence artificielle. Risques liés aux données, aux modèles, aux usages, les risques sont nombreux. Et l’IA Act européen prévoit d’ailleurs l’obligation de les identifier et de les suivre, afin de classifier les modèles d’IA en fonction des risques encourus.

Mais partir d’une feuille blanche et se gratter la tête en faisant le tour des bureaux n’est pas la méthode la plus efficace. Or il n’existait pas jusqu’à présent un référentiel unique, mais plusieurs référentiels, tous incomplets, et orientés.

Ces derniers mois, les équipes du MIT ont réalisé un travail de compilation et d’organisation de l’ensemble des référentiels qu’ils ont pu identifier ; regroupant l’ensemble des risques dans une taxonomie commune. The AI Risk Repository est donc un travail de synthèse des risques en provenance de 43 taxonomies différentes. Au total, 777 risques ont été identifiés, regroupés et ordonnés dans la taxonomie du MIT.

Ce travail de synthèse est fourni sous forme d’un fichier Excel ou Google Sheets. Avec 777 risques décrits, c’est évidemment beaucoup trop pour la très grande majorité des entreprises, et un important travail de compréhension et de sélection reste à faire.

Par ailleurs chaque entreprise devra évaluer le degré de survenance de ce risque dans sa propre organisation ; ainsi que les impacts de cette survenance sur son métier. Personne ne peut faire ce travail à votre place. Mais bien sûr, remercions le MIT pour cette synthèse qui permet de partir de quelque chose, d’envisager à peu près tous les cas possibles, et ainsi de progresser dans cette cartographie des risques liés à l’IA.

Le framework à déployer est donc le suivant :

-              Commencez par prendre connaissance de la base de données des risques du MIT ;

-              Sensibilisez la direction générale à l’importance, et parfois à l’obligation, de connaitre le niveau d’exposition de l’entreprise ;

-              Programmez des ateliers avec les différentes personnes concernées, métier et informatique, afin de sélectionner dans la base du MIT les risques applicables à l’entreprise ;

-              N’hésitez pas à vous faire accompagner dans cette phase afin de démarrer correctement ; un consultant spécialisé peut être un booster et un garde-fou ;

-              Pour chacun de ces risques, évaluez leur probabilité de survenance, et les impacts, financiers et autres, de cette survenance éventuelle ;

-              Reportez tout cela dans un outil spécialisé de gestion de risques ou à défaut dans une feuille Excel ;

-              Mettez en place les stratégies de modération de ces risques ;

-              Ne pas oublier de répéter ce processus, lorsque les risques changent ou au minimum une fois par an, afin de maintenir à jour cette cartographie.

Alors je vous entends déjà critiquer ! Jamais je n’aurai le temps de faire cela, la DG ne nous donnera pas de budget, encore un truc qui va rester sur les étagères, bla bla bla…

Vous avez raison de vous inquiéter ! Mais en même temps soyons direct, ce n’est pas un choix. Bien sûr, une PME peut choisir de prendre des risques, sans les mesurer, et en assumer par la suite les conséquences. Mais assurez-vous que cette décision de ne pas cartographier les risques liés à l’IA soit bien prise au plus haut niveau. Et un conseil, protégez vos arrières, et conservez bien la trace de cette décision.

Et si votre DG est plus raisonnable, et comprend l’importance de connaitre et mesurer ces risques, allez-y progressivement. Posez les premiers jalons, et commencez les ateliers. Tiens, par exemple, commencez par les nouveaux projets ! Un nouveau POC d’IA ? Dès la phase de POC, rapprochez-vous des équipes, abordez le sujet, et cartographiez les risques à la volée. En incluant la gouvernance de l’IA dans la phase de design des projets, le fameux « Governance by design », vous rendrez le sujet beaucoup plus fluide. C’est ce que j’appelle le DevSecGovOps, penser à la gouvernance dès la phase de conception, et en faire un élément essentiel de la mise en production.

Vous avez 23 ans, vous mesurez 1 mètre 77, et vous pesez 72 kilos ? Vous avez, contrairement à moi, le profil idéal pour remporter le 100 mètres, épreuve reine de l’athlétisme aux jeux olympiques.

Si en revanche vous avez plus de 27 ans… désolé, vous êtes déjà disqualifié par l’analyse statistique. Cependant, si vous êtes un peu en surpoids, jusqu’à 108 kilos, vous pouvez tenter le lancer de poids. Les grands triompheront au lancer de disque, quant aux plus petits qu’un mètre soixante… ils n’ont que peu de chance d’obtenir une médaille en athlétisme.

Non, mesdames, je ne vous oublie pas. Et les statistiques semblent se rejoindre. Si vous avez 22 ans, que vous mesurez 1 mètre 66, et que vous pesez 57 kilos, la médaille du 100 mètres est à votre portée, mathématiquement. Là encore, quelques kilos supplémentaires vous permettront de tenter le lancer de poids. Les plus grandes lanceront le disque tandis que les plus petites triompheront au 10 000 mètres et au marathon.

Commandité par JeffBet, un site de paris en ligne, l’étude porte sur les données de 222 500 athlètes olympiques, collectées depuis 120 ans. Pour JeffBet, remporter une épreuve dépend certes du courage, de la volonté, de l’entrainement, mais également de caractéristiques purement physiques. Et c’est l’idée de la société de paris en ligne, qui tente de convaincre que l’on peut améliorer ses probabilités de miser sur le gagnant, sans le connaitre, mais en étudiant uniquement ses données.

Le livre Money Ball de Michael Lewis, publié en 2003, nous contait déjà l’histoire controversé d’un sélectionneur de baseball qui utilisait les données pour compenser le manque de moyens de son équipe, et identifier statistiquement les meilleurs joueurs.

Alors que vous soyez pro-statistiques, persuadés que le monde est régi par la mathématique et les probabilités ; ou que vous soyez convaincu que les statistiques ne sont en aucun cas déterministes, oubliez un peu les data pendant quelques semaines, passez de bonnes vacances, et retrouvez de nouvelles émissions de votre podcast Decideo dès la rentrée de septembre pour une nouvelle saison, la cinquième !

Gouvernance des données : quelques prérequis organisationnels

Ayant l’opportunité d’accompagner de nombreuses entreprises dans la mise en place d’une gouvernance des données orientée métier, je voudrais partager avec vous aujourd’hui quelques prérequis organisationnels. Eloignés des habituels conseils sur les outils à déployer, je constate que les premiers pas à réaliser, et pas les plus faciles, sont liés aux personnes et à l’organisation. Trois questions !

Qui ?

Cela peut paraitre évident, mais dans la réalité, la nomination claire et affirmée de la personne chargée de coordonner la gouvernance des données dans l’entreprise n’est pas toujours une priorité. Or, sans bénéficier de l’onction de la direction générale sur le sujet, la personne en charge rencontra sur sa route toutes les embuches posées ça et là par les personnes qui ne voient pas dans leur intérêt qu’une gouvernance vienne fixer des bonnes pratiques là où ils préfèreraient que personne ne vienne mettre son nez.

Donc, la première des choses à faire est de désigner une personne, de lui donner un titre de poste qui reflète cette fonction de mise en place des actions liées à la gouvernance, et de communiquer en interne sur le sujet. Récemment, un client m’expliquait que sa direction générale ne souhaitait pas envoyer un email pour indiquer à tous les employés que cette personne était maintenant en charge de mettre en place une gouvernance des données. Je lui souhaite bonne chance dans sa mission quand même la direction générale ne lui donne pas ses lettres de crédit !

Où ?

La position de cette personne dans l’organisation est beaucoup plus importante que son titre. Je peux être nommé Data Governance Manager, mais si je suis au troisième sous-sol de l’organigramme dans une sous-direction, dépendant de la direction informatique… je n’aurai jamais l’oreille du comité de direction pour arbitrer les litiges qui apparaitront ; ni la crédibilité pour imposer aux métiers un code de conduite et des bonnes pratiques qui modifieront leurs habitudes.

Les Américains ont choisi de placer la gouvernance des données, et de l’intelligence artificielle, directement au sein du comité de direction, en créant le poste de CIGO — Chief Information Governance Officer. Pas toujours facile dans les pays francophones de réunir le budget, la personne compétente, et la volonté de la direction générale pour créer ce niveau de poste. Du fait de mon expérience, je déconseille toute organisation dans laquelle le responsable de la gouvernance des données serait à plus d’un échelon du comité de direction. Je déconseille également — à quelques rares exceptions près — que la gouvernance des données orientée métier soit rattachée à l’informatique. Si elle ne peut pas être autonome, elle devrait être rattachée à l’audit, à une direction data ou digital. Le plus important est que le supérieur hiérarchique du responsable de la gouvernance puisse directement porter les messages au comité de direction, et obtenir sa validation ou son arbitrage. Là encore, il faut organiser et communiquer clairement en interne sur l’organisation, afin qu’il n’y ait aucune ambiguïté.

Comment ?

Qu’il s’agisse de la charte de gouvernance des données, du code de conduite de l’IA, de la classification des données sensibles, du catalogue des data products, de l’ontologie d’entreprise… la gouvernance des données passe par la formalisation d’un certain nombre de livrables. Outre ses qualités relationnelles, le responsable de la gouvernance doit faire preuve d’un excellent formalisme. Rédiger, expliquer, illustrer, présenter… est son quotidien. Outre l’indispensable traitement de texte qu’il utilisera quotidiennement, il a besoin d’un outil de diffusion du contenu qu’il produit. Tout sauf des classeurs qui resteront dans une étagère ! Un simple Wiki fera l’affaire, mais il lui permettra de diffuser ses livrables, de recueillir des commentaires, des suggestions, d’échanger avec sa communauté en interne. C’est le premier outil à mettre en œuvre, avant de passer à tout logiciel complexe. Ce portail accueillera son message de nomination, la composition du comité de gouvernance, puis viendront la charte de gouvernance des données, et l’ontologie ou le glossaire métier, en fonction du niveau de profondeur souhaité.

Bon courage pour ces premières étapes. Comme elles touchent l’humain et l’organisation, elles sont à la fois indispensables et parfois les plus compliquées à accomplir.

Avec Philippe Charpentier, le CTO de NetApp France, nous abordons le "contenant" des données. Contenant et contenu sont mutuellement indispensables, et ils répondent tous deux à des contraintes différentes :

IBM se lance à son tour dans le data mesh et les data products. L’entreprise l’a annoncé cette semaine, à l’occasion d’un séminaire de présentation de son offre appelée IBM Data Product Hub.

Cette tendance, le « shift left », consiste à transférer peu à peu la responsabilité des data aux utilisateurs métiers, et l’autonomie qui va avec.

Que vous appliquiez à la lettre les principes du data mesh ou si vous créez simplement des data products pour remplacer vos entrepôts de données centralisés, vous allez passer par la recherche et l’installation d’une plateforme de jeux de données. Amazon, SAP, Microsoft mais également des éditeurs spécialisés comme Zeena, Meta-Analysis ou Orkestra Data se sont lancés dans la course. Nous en avons déjà parlé ici.

Signe que le sujet du data mesh devient incontournable, IBM se lance à son tour.

Difficile de remettre en question ses habitudes de centralisation ! IBM annonce Data Product Hub, une plateforme, centralisée, pour stocker les data products.

Les sources de données sont des entrepôts de données ou des lakehouses – 57 connecteurs sont annoncés. Les jeux de données peuvent ensuite être analysés avec Tableau, Watsonx de IBM ou encore en Python via la librairie Pandas. Le plan de développement prévoit l’incorporation d’IA générative dans les prochaines versions, fin 2024 et début 2025.

Les consommateurs de données peuvent envoyer des requêtes, demandant à accéder aux données qui les intéressent. Les producteurs de données peuvent personnaliser les formats de génération des jeux de données, pour s’adapter aux besoins de leurs consommateurs.

La gouvernance de l’ensemble est bien sur facilitée. Si vous utilisez le catalogue de données IBM Knowledge Catalog, le Data Product Hub pourra s’y connecter. Une intégration avec Informatica est prévue fin 2024. Les jeux de données peuvent être générés et stockés, ou pourront être virtualisés à partir de fin 2024. La génération et la mise à jour des data products sera automatisée dans la version de début 2025.

Point très important, des data contracts et des niveaux de service peuvent être implémentés afin de gouverner les échanges de données. Un tableau de bord de suivi est même prévu. Ces contrats « lisibles par la machine » permettront dans la version de début 2025, de mettre en place un suivi automatisé de la gouvernance.

Le Data Product Hub de IBM sera disponible en version on-premise, à l’achat ou à la location, ainsi qu’en version SaaS hébergée dans le cloud IBM, ou dans d’autres grands clouds. Une version d’essai de 60 jours sera proposée par l’éditeur. La version perpétuelle sera proposée à partir de 250 000 $, ou en location à partir de 100 000 $ par an. Le Data Product Hub est un nouveau composant ajouté à la Data Fabric de IBM.

Préparant le futur, et la monétisation des données, IBM inclut une fonction de place de marché – on appelle également cela un Data Space. Mais dès maintenant, les consommateurs de données peuvent l’utiliser pour rechercher un jeu de données répondant à leurs besoins. Avec toutes les difficultés que l’on constate lors des tentatives de création de catalogues de données métier, on peut espérer que les catalogues de jeux de données seront adoptés, par les producteurs et les consommateurs, et seront alors correctement catalogués !

5 ans de prison, si vous tentez de prévoir la décision d’un juge

… mais comme toujours, les lignes jaunes sont contournables, pour peu que l’on prenne le temps de comprendre la loi.

Je vous parle ici d’une disposition liée à l’utilisation de l’intelligence artificielle dans le cadre de procédures judiciaires, tentant de prédire quel sera le comportement de tel ou tel juge dans une affaire, et pour les parties prenantes d’adapter leur stratégie.

Aux Etats-Unis, vous l’avez certainement vu dans de nombreuses séries criminelles, la technologie est utilisée pour analyser le profil de jurés, et tenter de prévoir leur positionnement, mais également pour analyser les décisions prises par chaque juge.

Rien de bien nouveau, car les prétoires ont toujours été le berceau de rumeurs et de bruits de couloir : untel donne plutôt raison aux femmes, untel n’aime pas les hispaniques, untel est contre l’autodéfense, etc.

Depuis toujours, les avocats ont imaginé améliorer leur stratégie, persuadés que les juges sont biaisés… tout simplement parce qu’ils sont humains. Un peu comme on commentait au lycée les professeurs qui nous étaient affectés en début d’année, les avocats commentent les juges qui leur sont affectés en début de procès.

Mais au fait, les juges qui portent des lunettes sont-ils plus sévères que ceux qui ont une bonne vue ? Et les juges aux cheveux blancs sont-ils plus tolérants avec les jeunes majeurs ? Quand aux juges qui conduisent une peugeot, sont-ils plus sévères que ceux qui conduisent une Audi, dans les cas de violence conjugale ?

Questions absurdes ? Peut-être. Mais si l’apprentissage machine nous apprenait le contraire. Que l’âge, la vue, la couleur des cheveux, la voiture qu’ils conduisent présentaient une corrélation avec leurs décisions. Si cela était mathématiquement prouvé, qu’est-ce que cela prouverait justement ? Que la justice est humaine, et donc biaisée. Dans ce cas, pourquoi ne pas l’analyser, et en utiliser les résultats ?

Peut-être mais avec des limites très claires. Une loi publiée en 2019 précise en effet que les données nominatives des juges ne peuvent pas être utilisées. Il est donc interdit de prévoir la décision d’un juge en particulier dans une affaire. Mais elle ne peut empêcher la prédiction basée sur des caractéristiques, tant que celles-ci ne permettent pas de remonter à la personne, au juge.

Alors, les juges qui se savent analysés gardent-ils le même comportement ? Où cela va-t-il les inciter modifier leurs décisions ? Les études menées depuis 2019 semblent montrer que globalement ces caractéristiques interviennent très peu dans les décisions. En revanche, les tribunaux, par le profil des affaires qu’ils jugent et leur volume, prennent clairement des sanctions différentes. Entre Bobigny et Versailles, les peines appliquées sont clairement différentes dans certains types d’affaires ?

En viendra-t-on à préférer une justice artificielle, un algorithme qui appliquerait la loi, rien que la loi, sans aucune humanité ? Un film espagnol, Justicia Artificial, devrait d’ailleurs sortir en septembre prochain sur le sujet.

Plongeons dans les nuances de la gestion de la data pour le reporting financier et ESG, avec une attention particulière sur l'impact récent de l'adoption de la directive CSRD. Cette réglementation, un moment charnière pour le reporting financier et de durabilité intégré, nécessite une assurance par une tierce partie et marque une évolution significative dans la manière dont les entreprises abordent la transparence et la fiabilité de leurs données.

Aujourd'hui, alors que les entreprises du monde entier se préparent à publier leurs premiers rapports CSRD obligatoires en 2025, l'impact du CSRD se révèle avoir une étendue bien au-delà de ceux qui sont soumis à la réglementation. Le CSRD a amorcé un virage mondial vers l'intégration assurée des rapports, les chefs d'entreprise reconnaissant la demande du marché pour des données contextuelles, transparentes et crédibles qui répondent aux attentes des parties prenantes.

En se concentrant sur les aspects pratiques et techniques, Workiva vise à clarifier comment les entreprises peuvent utiliser la data pour non seulement respecter les normes réglementaires, mais aussi pour piloter des décisions stratégiques qui favorisent un développement durable et éthique.

Alors que l’évolution de l’intelligence artificielle (IA) générative se développe à une vitesse exponentielle, bouleversant tous les pans de notre société, les législateurs, en Europe comme outre-Atlantique, doivent construire à marche forcée un cadre propice à un développement éthique et responsable de la technologie.

Ainsi, courant mars, le Parlement Européen a approuvé la législation sur l’IA générative qui garantit la sécurité et le respect des droits fondamentaux tout en encourageant l’innovation[1]. Celle-ci précise notamment que l'IA générative doit être aussi transparente que possible, en décrétant que les développeurs doivent démontrer précisément le fonctionnement du modèle et les données sur lesquelles il est entraîné. Par ailleurs, il y a quelques semaines, la CNIL publiait des recommandations quant au cadre juridique et aux bonnes pratiques pour le développement d'un système d'IA vertueux[2].

Dans un tel contexte, et à mesure que l’IA générative et les grands modèles de langage se généralisent, l'intégration de ces technologies dans les opérations des entreprises s'accompagne de deux dilemmes éthiques importants : une utilisation transparente et responsable ainsi que des résultats fiables. Les graphes de connaissances pourraient constituer un moyen d'améliorer la transparence et la confiance exigées par la loi européenne sur l'IA.

« L'IA générative progresse aujourd'hui à une vitesse jamais vue. Si l'on ne peut espérer que les décideurs politiques parviennent à suivre le rythme de cette innovation, l'absence d’un cadre et de normes garants d’un développement responsable de l’IA générative pourrait empêcher la société de prendre la pleine mesure du potentiel infini de cette technologie et de la mettre au service de l’intérêt général.

Pour que ces systèmes profitent à la société dans son ensemble, inspirent confiance et répondent aux normes réglementaires clés, il est essentiel de prendre en compte l'infrastructure technologique au sens large et, surtout, les systèmes de gestion de données. Les graphes de connaissances se distinguent comme la structuration de données essentielle qui améliore les solutions d'IA générative en apportant plus de précision, de transparence et d'explicabilité.

En effet, les graphes de connaissances permettent des interrogations, des déductions et des raisonnements sémantiques basés sur les relations. Ils jouent donc un rôle essentiel en agissant en complément de l'IA générative, en lui permettant de modéliser le raisonnement humain à plus grande échelle. Les graphes donnent un contexte plus profond aux données qui alimentent un modèle d’IA générative, ce qui permet l’explicabilité et la pertinence, pour éviter les hallucinations. De plus, grâce à la gestion fine des rôles et des droits sur les données de graphes, les organisations peuvent gérer au plus près la sécurité et la confidentialité. », analyse Nicolas Rouyer, Consultant Avant-ventes Senior chez Neo4j.

La semaine dernière à Paris, c’était la grand-messe de Publicis, Vivatech. N’étant pas fan de ces grands rassemblements où l’on s’autocongratule entre soi, j’ai pris l’avion pour le Sud. Après avoir traversé la méditerranée, puis le désert du Sahara, j’ai atterri à Lomé, au Togo, où se réunissaient les directeurs financiers et de contrôle de gestion de l’Afrique de l’Ouest. 
Accueillis dans les locaux de la BOAD, les participants ont bien entendu parlé d’intelligence artificielle, de données, et de comment la fonction finance en entreprise allait être impactée par ces évolutions technologiques.
Avaient fait le déplacement les présidents français de la DFCG, l’association des directeurs financiers, et de l’AFDCC, celle des crédit managers. Les ponts entre les financiers français et leurs pairs d’Afrique de l’Ouest sont actifs, et devraient l’être encore plus dans les années à venir. 
Alors bien sûr, on a parlé de magie, de ces outils miraculeux que l’on nous promet, et de la révolution sur l’emploi qu’ils vont provoquer. Mais avec réalisme on a surtout évoqué ce qui manque à beaucoup d’entreprises africaines pour exploiter cette intelligence artificielle : des données.
Dans des pays où la part de l’économie informelle est importante, collecter et conserver des données semble parfois vain. 
J’ai eu un échange passionnant avec le directeur financier d’un groupe de distribution. Certes, il adorerait pouvoir analyser qui achète quoi, quand, avec quoi… mais ce ne sont pas les modèles d’apprentissage qui lui font défaut, ce sont les données. Pas de remontée des lignes de tickets de caisse ; pas de carte de fidélité permettant d’identifier les clients. Il manque le basique. Difficile d’aller parler d’intelligence artificielle générative quand manquent la culture nécessaire à la collecte, à la valorisation et à la gouvernance de ces données.
Il serait facile de pointer du doigt le retard technologique de ces pays africains. Mais c’est également la réalité de beaucoup d’entreprises françaises. En ce moment même, je travaille avec un industriel dans le domaine de la papeterie : il envisage prochainement la mise en place, enfin, d’une gestion des données de référence ; un service social tente de mettre en place une gouvernance, et se heurte à l’absence d’architecture d’entreprise et d’ontologie des termes utilisés en interne ; et une grosse PME dans l’agro-alimentaire change enfin d’ERP et envisage son premier reporting dans un outil autre que Excel.
Alors que retenir de tout cela ? Il faut bien sur des visionnaires, des rêveurs, des innovateurs et il faut un Vivatech. Mais concrètement beaucoup d’entreprises n’en sont pas là ! Elles en sont même loin. Leur faire croire qu’elles pourront bénéficier en un claquement de doigt de ces technologies magiques, ce n’est pas leur rendre service.
Oui, c’est moins drôle, moins « chevere » comme dit ma fille de 17 ans, mais mettre en place une culture de la donnée, des bonnes pratiques de gouvernance, et une architecture adaptée pour collecter, conserver et par la suite analyser cette donnée, est la priorité ! Ne me parlez pas de ChatGPT tant que vous n’avez pas ces fondations. Sinon, c’est comme si vous commandiez une Ferrari, alors que vous n’avez même pas passé le permis.

Vous avez entendu parler du data mesh ? Non ? C’est normal, le concept est encore jeune, il date de 2019. Mais je suis certain que vous en appliquez déjà certains des principes, sans même le savoir.
Dans votre entreprise, comme dans la plupart, la tendance est clairement à la reprise du contrôle des données par les utilisateurs métier. Finalement, ce sont leurs données, ils les produisent, les saisissent, les améliorent, les rendent disponibles. N’est-il pas normal qu’ils soient responsables, et crédités, de leur qualité, de leur disponibilité, de leur conformité. Pourquoi leur retirer leurs données, pour les centraliser, hors de leur contrôle dans un data warehouse, data lake, lakehouse ou que sais-je encore ? Rendre la donnée aux métiers, permettre à chacun de partager ses données avec d’autres, dans une plateforme commune, et encadré par de bonnes pratiques de gouvernance.
Voici quelques-uns des mots clefs qu’il faut connaitre, pour comprendre cette tendance.
1.    Le Data Product Owner
Le “propriétaire” des données est celui qui connait la donnée, il est donc du côté des métiers. A la demande du consommateur de données, il propose un jeu de données (le data product) et s’engage sur sa disponibilité, sa qualité, sa conformité, etc.
2.    Le Data Product
C’est un jeu de données. Un ensemble de données qui répond aux besoins d’un ou de plusieurs consommateurs de données. Il est défini, créé, puis produit et mis à jour, en fonction des besoins du consommateur et des contraintes du data product owner. Il est encadré par le data contract et mis à disposition sur la data product platform.
3.    Le Data Contract
Le data contract est la clef de voute de l’ensemble. Il formalise, contractualise, les conditions de fourniture du data product négociées entre le métier producteur et le métier consommateur. Il définit les détails techniques, mais aussi la qualité, la disponibilité, la conformité, du data product. Souvent produit en YAML ou JSON, il est lisible par un Être humain, et par le logiciel. Des modèles standardisés sont en cours de développement.
4.    La Data Product Platform
Autant la relation entre consommateur et producteur de données est décentralisée ; autant son hébergement et sa gestion informatique, doivent être centralisées ! Elle catalogue, référence, héberge, et met à disposition les data products, en s’assurant du respect des règles du data contract.
5.    Et enfin, le Data Product Manager
La donnée est un produit ? Elle doit donc être construite comme telle. Et la fonction de Data Product Manager commence à apparaitre. Il comprend les données et leurs usages, aide à la préparation du data contract, et s’assure que le data product répond aux besoins exprimés.

Voici quelques-uns des sujets que nous abordons avec Jean-Paul Otte, Responsable des services stratégiques chez Precisely :

- Posons nous la question de l'impact des nouveaux usages mobiles (IOT, mobiles) sur les données. Quelles nouvelles données collectons-nous ? Et quelles sont leurs particularités ?
- Plus l'IA se développe, plus on a besoin de l'alimenter avec des données de qualité. Comment s'assurer que les données collectées sont exactes, homogènes et contextualisées ?
- Quels outils permettent de détecter cette non-qualité de données ? Peut-on la corriger ? Comment ?

Voici quelques-uns des sujets que nous abordons avec Stéphane Juillard, fondateur et CEO de Orkestra Data :

Si vous voulez vous aussi participer à une émission du podcast Decideo, envoyez un email à philippe.nieuwbourg@decideo.com.

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Quel appareil pour embarquer demain l’intelligence artificielle au plus près de notre corps 

Le succès d’Apple est dû au travail de milliers de personnes, mais deux d’entre elles ont fait de Apple ce qu’il est devenu, on aime ou on déteste. Steve Jobs bien sûr, son fondateur, mais également Jonathan Ive, qui a supervisé le design des produits pendant 27 ans. Ce qui fait la différence chez Apple, c’est justement cette combinaison du design de produits physiques, et d’une offre logicielle parfaitement intégrée.

Aujourd’hui, l’intelligence artificielle, ce sont des outils logiciels fantastiques, et qui continueront à se développer dans les prochaines années, mais utilisés à partir d’appareils physiques et d’interfaces utilisateurs datées, pour ne pas dire préhistoriques.

Ouvrir votre navigateur pour poser une question à ChatGPT au travers d’un clavier et d’un écran… quelle tristesse ! On peut bien sûr imaginer l’adaptation des montres connectées, des casques de réalité virtuelle, ou des assistants vocaux afin qu’ils servent d’interface à ces outils. Une IA dont on dit que son impact sera plus important sur notre société que la révolution industrielle.

Quel outil ? Quel objet ? Quelle interface ?

Le BlackBerry, puis l’iPhone, en leurs temps, ont inventé pour nous de nouveaux usages. Le déroulement continue des pages sans fin sur les réseaux sociaux a fondamentalement changé notre manière de naviguer.

L’IA va devoir nous apporter un support au moins aussi révolutionnaire. On parle beaucoup d’un assistant personnel, d’un dispositif nous permettant d’accéder en toutes situations, à cette IA à notre service. Un nouvel appareil qui ne serait ni un téléphone, ni un ordinateur, avec lequel nous communiquerions sans doute avec la voix, et qui serait portable, connecté, léger ; en résumé, quelque chose qui n’existe pas encore, mais qui deviendrait notre compagnon intelligent, notre deuxième cerveau dit-on parfois.

Mais alors, qui et quand ? Bien sûr je n’ai pas la réponse définitive à ces questions.

Mais, et c’est l’objet de cette chronique, une association annoncée il y a quelques jours mérite notre attention.

Jony Ive, et c’est là qu’il intervient, vient d’annoncer s’associer avec Sam Altman, le patron d’OpenAI, afin de lever des fonds pour développer ce fameux assistant intelligent.

Pour Sam Altman, c’est la bonne décision. S’il ne développe pas son propre appareil, OpenAI risque d’être cantonné à son rôle d’OEM, de fournir des intelligences artificielles à ceux qui voudront bien les intégrer. Mais il a certainement compris que le succès d’Apple vient de cette intégration. D’ailleurs même Microsoft a cherché plusieurs fois, sans grand succès, à développer ses propres matériels.

Donc une IA sans appareil pour l’héberger, restera toujours un logiciel, à la merci des choix des fournisseurs de matériels.

En s’associant à Jony Ive, il montre aussi qu’il a compris que le matériel doit être beau, attirant, pour que l’on ait envie de dépenser beaucoup d’argent pour se l’offrir, et pour le montrer. Le récent lancement du casque Apple Vision Pro en est encore un exemple. 

Les travaux d’Apple inquiètent très certainement Sam Altman ; l’abandon du projet de voiture Apple est une mauvaise nouvelle pour lui. Car ce sont des milliards qui auraient été dépensés sur ce projet et qui pourraient être réaffectés à d’autres projets, justement dans l’IA.

Car si Apple est en retard en matière d’offre d’IA à grande échelle, l’entreprise dispose justement du savoir-faire et d’appareils existants, iPhone, Apple Watch, HomePod, etc. 

Le combat des chefs pourrait être demain Apple contre OpenAI. Le premier dispose du savoir-faire matériel, mais doit s’améliorer sur la partie logicielle. Le second est en avance sur le logiciel, mais totalement absent de la partie matérielle.

Donc cette nouvelle société qui serait en cours de création, pourrait lever pas moins d’un milliard de dollars. De quoi lui permettre de développer tranquillement son assistant personnel. Une somme que Jony Ive et Sam Altman ne devraient pas avoir trop de mal à réunir. Des rumeurs courent d’ailleurs que la veuve de Steve Jobs, Laurene Powell Jobs, figurerait parmi les investisseurs. Avec ce nouveau de financement, les enjeux sont importants. Jony Ive et Laurene Powell Jobs se retrouveraient en concurrence directe avec Apple. Les conseils d’administration vont être tendus !

Il manque d’ailleurs une partie importante à l’association Altman – Ive : la fabrication du matériel. Maitriser comme Apple le fait, la totalité de la production est un atout énorme. ARM, le fabricant de micro-processeurs serait d’ailleurs en discussion avec les fondateurs.

Si vous voulez avoir une idée de ce que pourrait être demain un dispositif de ce type, jetez un œil au AI Pin développé par la société Humane. Une broche que l’on porte sur sa poitrine et avec laquelle on interagit par la voix et par le geste.

Et puis pour terminer, rêvons un peu… Et si Apple, Jonathan Ive et Sam Altman, décidaient finalement de travailler ensemble. Les modèles de OpenAI, le design de Jony Ive, et la puissance de Apple. C’est un trio gagnant !

Cécile Petitgand est l'auteur du livre : Données personnelles, reprenons le pouvoir - réflexions sur la gouvernance citoyenne à l'ère du numérique, publié aux Editions Hermann.

Avec elle, nous nous interrogeons sur la relation parfois ambigüe que nous entretenons avec nos données personnelles. 

• Est-on en train de perdre ou au contraire pouvons-nous reprendre le contrôle de nos données personnelles ?
• Le grand public commence-t-il à avoir conscience de la valeur de ses données personnelles ?
• Ces dernières années, a-t-on progressé ou regressé dans ce domaine ?
• Et les nouvelles générations, quelle est leur attitude vis à vis des données personnelles ?
• Les gouvernements montrent-ils l'exemple en protégeant et en exploitant correctement les données qu'ils collectent sur leurs citoyens ?

L’administration américaine va nommer ses premiers CAIO (Chief Artificial Intelligence Officer) et former ses comités de gouvernance

 Suite à l’Executive Order signé par Joe Biden le 30 octobre 2023, l’administration américaine a publié un Mémorandum destiné à l’ensemble des agences et départements de l’administration américaine.

Dans ce document, Shalanda D. Young, précise que les administrations concernées devront nommer d’ici le 28 mai 2024, un Chief Artificial Intelligence Officer (CAIO), dont le document définit le profil, ainsi que former un comité de gouvernance de l’IA.

Les principales responsabilités du CAIO seront les suivantes

- coordonner l'utilisation de l'IA dans l’agence gouvernementale ;

- promouvoir l'innovation liée à l'IA ;

- gérer les risques liés à l'utilisation de l'IA.

Le mémorandum précise que la personne choisie pour occuper cette fonction peut être le directeur des systèmes d’information, ou le directeur du data office ; mais il peut également s’agir d’un recrutement extérieur. La description de poste (en pages 6 et 7 du document) permet de détailler les trois points indiqués ci-dessus et l’ensemble des tâches qui leur sont connectées, dont :

•           Un travail de coordination avec l’ensemble des départements et agences de l’administration y compris dans le domaine des ressources humaines afin de prendre en compte l’impact sur les métiers actuels et le besoin de formation ;
•            Promotion de l’égalité et de l’inclusion dans les processus de décision ;
•            Identification et cartographie des risques, en particulier en matière de sécurité et de respect des droits ;
•            Établissement de procédures de contrôle afin de vérifier la conformité des systèmes d’IA utilisés avec les lois et règlements américains ;

-        Le document prévoit que pour réaliser ces tâches, le CAIO doit avoir une position hiérarchique suffisamment élevée pour d’une part échanger avec les directions des autres agences, et d’autre part vérifier la conformité des systèmes d’IA implémentés dans les directions de sa propre agence.

En parallèle, le document demande à chaque agence de mettre en place un comité de gouvernance de l’intelligence artificielle. Il peut s’agir d’un comité existant (par exemple de gouvernance des données) dont les compétences seront élargies à l’IA.

Devront participer à ce comité au moins les départements suivants : « informatique, cybersécurité, données, vie privée, droits civils et libertés civiles, équité, statistiques, capital humain, achats, budget, affaires juridiques, gestion de l'agence, expérience client, évaluation des programmes, et responsables de la mise en œuvre de l'IA au sein du ou des bureaux de programme de l'agence. Les agences devraient également envisager d'inclure des représentants de leur bureau de l'inspecteur général respectif »

Après cette avancée en matière d’organisation et de ressources, comment les autres pays vont-ils s’organiser ? Quand verra-t-on dans l’administration française, canadienne, suisse ou belge la nomination de CAIOs et de comités de gouvernance de l’IA ?

Les prompts sont des données : va-t-il falloir les cataloguer ?

Selon une enquête de l’Associated Press, déjà 70 % des rédacteurs utilisent l’IA générative pour produire du contenu. Les données sont omniprésentes dans la démarche : dans l’alimentation des modèles, dans les prompts et dans les contenus produits.

Si j’écris demain un article à l’aide d’un traitement de texte, c’est moi qui en serai l’auteur et non Word. Mais si j’écris les prompts qui me permettent de demander à ChatGPT de produire cet article, ou le code d’un logiciel, ce serait donc ChatGPT qui deviendrait l’auteur ? Non, et heureusement, il a déjà été établi par jurisprudence dans plusieurs pays, qu’une IA ne pouvait pas obtenir de droits de propriété sur ses propres créations. L’IA n’a pas de personnalité juridique. C’est l’Humain qui a piloté l’IA qui est reconnu comme auteur de ses créations. 
Mais demain, le journaliste, le scénariste, mais également le programmeur, le rédacteur de documentation, ne manipuleront plus directement les mots, mais les prompts qui serviront à les produire. Pourrait-on aller jusqu’à déposer et protéger un prompt, tout comme on protège un livre, un logiciel ou un scénario ? Peut-être est-ce une idée à creuser. Juristes spécialistes de la propriété intellectuelle, je vous lance la perche !
En tous cas, ces prompts, ce sont également des données. Et il faut les collecter, les stocker, et donc peut-être les protéger, afin de faire le lien entre le prompt et le contenu qu’il a produit. 
En entreprise, la réplicabilité et l’explicabilité sont des sujets importants. Si je lance deux fois la même requête sur une même base de données, je dois obtenir le même résultat. Sinon, j’ai un problème. Êtes-vous certain que le même prompt lancé dans le même outil d’IA générative, produira le même contenu ?
Je ne crois pas, et c’est un vrai problème.
Si j’utilise l’IA générative pour transformer une question en langage naturel en requête SQL, la même question donnera-t-elle toujours la même réponse ? Si non, ça sent le crépage de chignon en réunion du lundi matin. Ça peut faire sourire, mais imaginez que votre tableau Excel donne des résultats différents en fonction de l’heure de la journée, de la météo ou de l’âge du capitaine.

Je vous parle beaucoup en ce moment de gouvernance de l’intelligence artificielle. Une des facettes de cette gouvernance, sera la gestion des prompts. Leur historisation, la traçabilité de leur cycle de vie, le lien entre le prompt et son résultat, etc. Des tas de métadonnées qu’il va falloir organiser.

Je ne sais pas encore comment nous l’appellerons, mais c’est un outil qu’il va falloir inventer. On y retrouvera :
-    L’historisation des prompts utilisés, et de leurs métadonnées ;
-    La traçabilité, le lineage, qui a mené du prompt au résultat. Quel modèle a été utilisé, quelle version, quelles données d’entrainement, etc..

Cet outil permettra également de vérifier les droits d’accès, la conformité des données utilisées, et produites. Et il assurera la piste d’audit nécessaire pour qu’en cas de besoin, le service conformité ou audit interne, voir une autorité extérieure, puissent remonter l’historique.

Vous voyez que le sujet de la gouvernance de l’IA, et des données qui vont avec, n’est pas une mince affaire. On est loin de votre ado tout fier d’avoir utilisé ChatGPT pour rédiger 10 lignes sur la révolution russe !

Si vous envisagez une utilisation sérieuse, et en production, de l’intelligence artificielle, vous devrez passer par les étapes que je viens de décrire. Et si vous cherchez une idée de business à créer dans le domaine du logiciel, regardez du côté d’une plate-forme de traçabilité des usages de l’IA en entreprise… il y a tout un marché !

Depuis que le concept de data mesh a émergé en 2019, la réponse des grands éditeurs de solutions centralisées était attendue. SAP n’étant clairement pas un ardent défenseur de la décentralisation, il était légitime pour ses clients de se demander comment l’editeur allait aborder le sujet.

Lancé en 2019, formalisé en 2022 dans le livre éponyme, le concept de data mesh a convaincu un certain nombre d’entreprises comme Suez, Le bon coin, Paypal, Eurotunnel, etc. Certains ne le nomment pas, et en choisissent les principes qu’ils souhaitent appliquer. Mais tous font un pas vers la décentralisation de la responsabilité des données vers les domaines métiers, et la migration de data warehouses centralisés vers des data products, décentralisés fonctionnellement et centralisés techniquement.

Centraliser les données ou les jeux de données ?

La réponse de SAP est apparue récemment, elle s’appelle SAP Datasphere. Soit pour ne pas avoir à payer de royalties, soit pour ne pas avouer qu’il n’est pas l’inventeur du concept, SAP n’utilise quasiment pas l’expression data mesh dans sa communication. Mais l’objectif est clairement de répondre à cette évolution. Voyons ensemble comment.

Il y a quelques années, SAP migrant vers le cloud, proposait comme solution centrale à un système décisionnel son offre SAP Data Warehouse Cloud. Evoluant sur les plans technologiques et marketing, SAP Data Warehouse Cloud est devenu SAP Datasphere. Et il y a tout juste un an, SAP a présenté SAP business data fabric, basée sur SAP Datasphere comme coeur de la conception des systèmes décisionnels pour ses clients. “i[Data Fabric est une architecture technique, qui permet de rassembler des données hétérogènes en provenance de plusieurs sources]i”, explique Wolfgang Epting, expert produit chez SAP. On est donc bien dans une architecture de centralisation des données. Mais en réalité, SAP défend que SAP Datasphere peut être utilisé pour centraliser, de manière technique uniquement, des données ou des jeux de données (data products) qui peuvent provenir de sources externes.

Ainsi, en définissant et construisant les data products dans les domaines métier, comme le préconise le data mesh, mais en les stockant dans la SAP business data fabric, cette dernière devient une plateforme selfservice de jeux de données. Les quatre principes du data mesh sont bien respectés : les domaines, les jeux de données, la plateforme en libre-service, et la gouvernance fédéralisée.

Il faudra cependant resister à la tentation de stocker les données unitaires dans SAP business data fabric et d’y fabriquer les jeux de données, auquel cas il n’y aurait plus de décentralisation et l’on retrouverait le trio data warehouse - data lake - data mart. Le data mesh est avant tout un changement de paradigme, une organisation différente, décentralisant la responsabilité des données dans les métiers, et modifiant la répartition des rôles entre l’informatique et les métiers. Les luttes de pouvoir pourraient se réveiller à l’occasion de cette mise en place…

Cataloguer, la première pierre de l’édifice

Qu’il s’agisse de gouvernance ou de data mesh, le catalogue des données est au centre du dispositif. SAP ou pas, sans catalogue de données, toute la gouvernance et la décentralisation des responsabilités vers les métiers, seront incomplètes et surtout bien compliquées à appliquer.

SAP s’est beaucoup appuyé sur ses partenaires pour la création du catalogue des données. Collibra semble le partenaire éditeur privilégié. D’ailleurs, en terme de couverture fonctionnelle, comme de coût et de délai de mise en place, il n’est pas rare d’entender Collibra qualifié de “SAP des catalogues de données”.

Jusqu’à ce que SAP annonce sa propre solution, SAP Datasphere Catalog. Il permet “ i[de découvrir, gérer et controler, toutes les données afin de garantir une gouvernance transverse de l’ensemble de leur cycle de vie]i”, explique Wolfgang Epting. Il s’appuie sur un graphe de connaissance, qui met en relation les données, les métadonnées, et les processus métier. Dès la version 1.0 de SAP Datasphere, publiée en janvier 2024, il est possible de rechercher en une fois des données et des jeux de données dans le catalogue.

Dans la feuille de route publiée par SAP, la connexion entre les data products et le catalogue de données, est prévue pour le dernier trimestre 2024. Les data products pourront alors s’enrichir des métadonnées du catalogue. Le catalogue de données pourrait alors devenir un catalogue de data products. L’extraction automatique des métadonnées pour alimenter Datasphere est prévue pour le premier trimestre 2025. Une question intéressante se pose alors en ce qui concerne l’avenir de la coopétition avec Collibra, et de l’impact de SAP Datasphere Catalog sur les clients actuellement équipés de SAP et de Collibra… Devront ils cumuler les deux solutions ou SAP leur conseillera-t-il amicalement de se concentrer sur sa propre solution ?

Vers le partage et la monétisation des données

Autre évolution intéressante, la place de marché de jeux de données que pourrait devenir SAP Datasphere. Les différentes fonctionnalités liées à la publication de données et de jeux de données sont prévues dans le courant de 2024. Seule l’ouverture vers une place de marché publique est inscrite dans la vision mais non encore planifiée.

Franchement, si le ramage de SAP business data fabric, et ses composants Datasphere et Catalog, se rapportent à leur plumage, cette évolution de l’offre de SAP est en ligne avec celle des bonnes pratiques, et c’est une bonne nouvelle. Reste à voir le prix, les ressources de mise en œuvre, et la complexité.

Quand vous entendez le nom de Michael Stonebraker, et que vous avez quelques souvenirs de vos cours d’histoire du logiciel, vos neurones se réactivent.

Michael Stonebraker est en effet le concepteur de Ingres, au début des années 70, qui donnera naissance à Sybase, à Postgres. Spécialiste des bases de données, il donnera naissance à de nombreuses entreprises dont Vertica, VoltDB, etc. et sera pendant plusieurs années le directeur technique de Informix.

Et si vous avez perdu la mémoire de cette histoire des bases de données, où si vous ne vous y êtes jamais intéressé, je vous conseille la lecture du petit livre rouge du sujet : RedBook.io. Disponible gratuitement, la 5ème édition, qui date de 2015, vous permettra de comprendre comment et pourquoi ont été créés ces composants indispensables de notre système d’information, les bases de données.

Mais ce n’est pas le sujet du jour. En effet, à 80 ans, Michael Stonebraker n’a pas l’intention de partir à la pêche au coeur de l’Amérique profonde, mais plutôt de se lancer dans un nouveau projet : DBOS !

La réflexion de Michael Stonebraker part du rôle croissant de la donnée dans le système d’information. Notre économie “data driven”, nos entreprises “data driven”, notre architecture informatique bientôt “data driven”. Mais nos systèmes d’exploitation ne le sont pas encore; Linux par exemple.

Pour Michael Stonebraker, il est temps de séparer les données du code du système d’exploitation, et réduire celui-ci à un petit noyau logiciel, exécutant quelques fonctions basiques de bas niveau. Tout le reste s’exécute dans la base de données. Cela fait maintenant trois ans qu’il travaille au MIT et à Stanford sur le sujet. Depuis une quinzaine d’années les bases de données relationnelles OLTP ont été grandement optimisées; elles pourraient donc aujourd’hui supporter l’exécution des tâches d’un système d’exploitation, explique-t-il. L’idée est donc de faire tourner l’OS dans la base de données.

Une des fonctionnalités intéressantes est le “time travel debugger”. Il permet de remonter dans l’historique du système d’exploitation, par exemple en cas de cyber-attaque, et de revenir à la situation antérieure, instantanément.

DBOS, qui compte pour l’instant une équipe de dix personnes, a levé 8,5 millions de dollars pour lancer ses activités. Michael Stonebraker en est un des cofondateurs, et le directeur technique. Un autre des cofondateurs est l’ancien directeur technique de Databricks. DBOS serait déjà en test dans une grande banque et une société du secteur agro-alimentaire.

Pour en savoir plus, https://www.dbos.dev/

Normes ESG, reporting CSRD dans le domaine de la finance. On en parle avec notre invité cette semaine.

- Le secteur financier est-il un émetteur d'externalités ? De quels types ?
- Est-ce que la transformation numérique du secteur financier est un atout pour améliorer l'impact ESG ou au contraire un générateur de nouvelles externalités ?
- Au coeur du sujet ESG, il y a la mesure, donc les données. Comment s'organise-t-on pour collecter et conserver ces nouvelles données ?
- Comment s'assurer de leur qualité et de leur impartialité ?
- Comment le système d'information doit-il s'adapter dans les prochaines années à ces nouvelles comptabilités ?

Cette semaine, une conversation passionnante avec Rachid Tighremt, fondateur de la société Layer Data, qui se spécialise dans l'accompagnement des projets de gouvernance des données. 

Nous parlons de conduite de projet, de choix d'un outil de catalogue de données, de la répartition des responsabilités entre l'informatique et les métiers. Nous abordons également un sujet novateur, celui du tableau de bord du projet de gouvernance : comment le construire, quels indicateurs doit-il contenir, etc.

Vous avez décidé de suivre la tendance ? Bravo ! C’est à dire de vous appuyer sur les utilisateurs métiers pour gérer et gouverner leurs données. Et vos propriétaires de données développent des data products, en négociation directe avec les consommateurs de ces mêmes données. Fantastique ! Selon plusieurs études, entre 50 et 70 % des entreprises seraient en train de planifier ou de déployer ce type d’architecture.

Généralement, lorsque je présente cette nouvelle organisation à des entreprises, cela soulève deux questions : celle du catalogage des data products, et celle du stockage des données.

Pour ce qui est du stockage, beaucoup de solutions ont émergé; on parle souvent de Snowflake ou de Databricks, mais également de Amazon Data Zone que je vous présentais la semaine dernière.

En ce qui concerne le catalogage des données, c’est plus compliqué.

Par définition, un catalogue de données catalogue … des données. Or là, ces données sont regroupées dans des jeux de données, ces fameux data products.

Comment un catalogue de données peut-il évoluer vers un catalogue de jeux de données. C’est ce que propose depuis cette semaine Zeenea. Zeenea est un éditeur français, qui propose à ses clients une gestion de catalogue de données.

Dans Zeenea, un Data Product est, je cite, “une collection de Jeux de Données de haute qualité et leurs métadonnées (propriétés, description, termes de glossaire liés, etc.), fournissant un contexte clair aux consommateurs de données”.

L’éditeur a choisi de créer un magasin de data products. A l’image d’un site de commerce électronique, les utilisateurs de données vont pouvoir consulter une “Enterprise Data Marketplace”, dans laquelle les producteurs de données auront déposé leurs data products. Vous pouvez donc dans Zeenea cataloguer vos données, et partager vos data products.

La solution est de plus basée sur un graphe de connaissance. Il permet aux utilisateurs de découvrir des données ou des data products, en suivant les liens. Les points essentiels tels que la gestion du cycle de vie, des politiques d’accès aux données, ou encore de la conformité des data products, sont pris en charge par la plateforme. A plus long terme, Zeenea envisage de décentraliser plus encore ses catalogues de données, en intégrant une forme de fédéralisation. Un catalogage géré par les utilisateurs, mais dans un cadre de gouvernance fédéral.

Alors, appelez cela data mesh, ou pas, mais clairement Zeenea va dans la bonne direction. Allez, juste une remarque, Zeenea devrait intégrer la notion de data contracts dans sa plateforme. Ce contrat, signé entre le producteur et le consommateur d’un data product, est justement la partie qui manque à la théorie du data mesh.

Un peu comme Monsieur Jourdain faisait de la prose sans le savoir, la mode semble aujourd’hui de faire du Data Mesh sans le dire. Presque toutes les entreprises que je rencontre testent actuellement le concept de Data Product, permettant de faire négocier directement les producteurs et les consommateurs de données. Mais personne ne semble utiliser le terme de Data Mesh. Alors certes, inventé par Zhamak Dehghani en 2019, le data mesh est également devenu pour son inventeur l’occasion de promouvoir un outil informatique ad-hoc.

Mais c’est surtout parce que le data mesh est assez contraignant, si l’on en respecte l’ensemble des principes. Les entreprises choisissent donc plutôt de s’en inspirer et de sélectionner les règles qu’elles souhaitent appliquer.

Se pose bien entendu la question de l’architecture informatique qui va supporter ces data products. Hors de question de laisser chaque utilisateur gérer cela de son côté. Ce serait une catastrophe technique et de conformité. Mais on ne veut pas non plus revenir à une centralisation, dans un outil technique inaccessible aux utilisateurs… nous n’aurions alors pas progressé par rapport au data warehouse… Et n’oublions pas, pour compléter le tableau, que ces data products vont devoir partager la scène, pendant plusieurs années sans doute, avec les architectures centralisées actuelles. Difficile d’imaginer qu’une grande entreprise ait la maturité nécessaire pour que tous les utilisateurs prennent dès maintenant le contrôle de leurs données. Il va donc falloir gérer une transition par étape, avant d’envisager de décommissioner les systèmes centraux.

Amazon propose d’apporter une réponse avec un nouveau produit, appelé Data Zone. Il s’agit d’un “espace”, où l’on va pouvoir conserver l’ensemble des données, qu’elles soient dans des data lakes, des data products, avec une logique de place de marché. En parallèle, Amazon lance un outil d’intelligence artificielle générative au service de la donnée. Il s’appelle Data Genie. Il va fonctionner de concert avec le catalogue de données Amazon Glue Data Catalog. Et s’appuie sur ce catalogue pour y ajouter un glossaire métier, permettant à l’IA générative de créer des descriptions automatisées, et de comprendre des requêtes en langage naturel. Amazon reconnait que “cela ne remplacera jamais la description rédigée par un spécialiste métier”, mais c’est une avancée intéressante. Attention cependant, les descriptions sont uniquement générées en anglais pour l’instant.

Dans le cadre de la compréhension des requêtes envoyées par l’utilisateur en langage naturel (d’ailleurs cela fonctionne ici en français, en espagnol et en anglais), plutôt que de vectoriser l’ensemble des données pour essayer de les comprendre, Amazon Genie s’appuie là encore sur le catalogue; et c’est lui qui est vectorisé - à la clef, gain d’espace, de temps de calcul et de coût. Cela renforce la place centrale de la gouvernance des données, et de son catalogue au coeur de la plateforme data. Bien sur cela ne fonctionne que si vous utilisez l’ensemble de l’écosystème Amazon. L’éditeur nous dit que le lien peut être fait avec des catalogues existants tels que Collibra ou Alation, mais cela suppose un export de tout le catalogue au format JSON… je n’appelle pas cela de l’intégration.

Alors, la Data Zone est-elle plus claire que les Data Plate-forme, Data Hub, Data Fabric et autres Data Trucs inventés par chaque fournisseur ? Je n’en suis pas certain, mais en plaçant le catalogue de données au centre de sa Data Zone, Amazon clairement va dans la bonne direction, celle de la gouvernance des données. Et celle d’une gouvernance appliquée à une architecture moderne, autour des data products, préservant cependant l’existant.

Depuis que je présente dans mes formations les concepts liés à une gouvernance des données orientée métiers, basée sur une répartition nouvelle des responsabilités entre l’informatique et les métiers, je ne cesse de répéter que les utilisateurs de 2024 veulent plus d’autonomie (en 2025 sans doute passeront-ils du “je souhaite”, à “je veux”), et moins dépendre d’un département informatique ou d’un département data pour manipuler cette matière première qu’ils maitrisent parfaitement

Libérer pour attirer et conserver

L’autonomisation des utilisateurs serait même une des clefs pour raviver l’engagement des jeunes générations, nouvelles arrivées dans le monde de l’entreprise. “Il importe aujourd’hui de s’interroger sur la manière de rendre le travail attractif pour que chacun ait le sentiment que son travail compte”, explique Pascale Griet dans son livre La Grande Impatience (Hermann Editeurs, 2023). “Valoriser le travail, c’est à la fois valoriser la contribution individuelle, et faire en sorte que chaque voix contribue effectivement à cette oeuvre collective”, explique-t-elle en parlant du sens à donner à l’entreprise.

Autonomie d’accord, mais tout le monde est-il prêt ? Certes non ! Et mes dernières missions m’ont amené à rencontrer un assureur mutualiste, un département français, une administration sociale… dans lesquels manifestement, l’autonomie n’est pas le souhait de tous, en particulier au niveau de la direction. Y parvenir c’est “libérer” l’entreprise. Isaac Getz, dans son livre Liberté & Cie (Flammarion, 2009), définit l’entreprise libérée “lorsque la majorité des salariés disposent de la liberté et de l’entière responsabilité d’entreprendre toute action qu’eux-mêmes estiment comme étant la meilleure pour la vision de l’entreprise”.

Une libération qui passe par les données

De quoi parle-t-on si l’on applique ces idées au monde de la donnée ? En résumé de l’idée que les métiers peuvent, et souhaitent, prendre en main leurs données (dans un cadre de gouvernance global à respecter impérativement), tout comme les générations précédentes ont pris leur autonomie dans l’usage du téléphone, du mail, de Powerpoint ou de Word. Utiliser un outil tel que Tableau ou PowerBI n’est pas hors de portée d’un trentenaire qui a utilisé un ordinateur pendant une bonne partie de ses études. Et dépendre d’un service informatique ou d’un service “data” pour requêter, analyser et comprendre ses données, lui semble totalement anachronique. Il faut donc répondre positivement à ce besoin justifié d’autonomie. Les “data products” ont été conçus pour cela.

Mais d’un autre côté, certains ne sont pas prêts ! Les vieux allez vous me dire ? Oui, mais ils peuvent être vieux dans leurs têtes sans ce que cela ne reflète leur état-civil. Certains n’ont pas la maturité pour prendre cette autonomie. Et parfois c’est la culture de leur organisation qui les a freiné. Doit-on les embarquer de force ? Cela ne fonctionnera pas. Doit-on les convaincre ? Ce serait idéal, mais certains resteront inflexibles. Doit-on rejeter l’autonomie aux autres pour satisfaire les moins agiles ? On risque alors de perdre les meilleurs éléments.

Il faut donc mettre en place une transition progressive. Développer des data products pour permettre aux couples producteurs - consommateurs de bénéficier de cette nouvelle autonomie (dans un cadre de gouvernance strict, je le répète); mais maintenir un architecture centralisée “à l’ancienne” pour servir les données traditionnelles. Ainsi les plus agiles pourront montrer aux plus réticents les bénéfices de la nouvelle organisation; peut-être les convaincre; et finalement permettre dans plusieurs mois ou années le décommissionnement de l’ancien système.

Ce n’est finalement pas pour rien, si le mot “autonomy” apparait 54 fois dans le livre de Andrew Johns sur les Data Contracts…

“Le chemin vers la durabilité est pavé de données de haute qualité”, explique Janine Guillot, conseillère spéciale du président de l’ISSB, dans le rapport KPMG 2023 sur le reporting ESG. Tout le monde l’a compris, le respect des impératifs de reporting liés aux critères extra-financiers, sociaux et environnementaux, ne peut s’atteindre sans des données, et des données de bonne qualité. Dès 2024, environ 50 000 entreprises dans le monde seront concernées par la production de rapports sur leurs impacts sociaux et environnementaux respectant la directive européenne CSRD.

Au-delà des aspects règlementaires, c’est une exigence des nouvelles générations. On parle de crise de l’engagement dans les entreprises, mais c’est en réalité une recherche de sens, d’impact positif, au-delà des critères purement financiers de réussite. Les nouveaux salariés recherchent “des emplois où l'on voit concrètement l'aboutissement de son travail à la fin de la journée. La finalité surtout. La question de l'utilité se mêle ici à celle du sens”, explique Pascale Giet dans La Grande Impatience.

Les données sont donc encore une fois au coeur du futur de l’entreprise. Et des données que nous n’avions pas l’habitude de collecter, de stocker, et donc d’analyser. Ces indicateurs sociaux et environnementaux naissent dans nos opérations quotidiennes, mais ils ne sont presque jamais collectés. Mesurez-vous l’impact social et environnemental de la dernière formation à laquelle vous avez participé, du dernier webinaire que vous avez écouté, de la lecture même de cet article ? Non, car nous avons l’habitude de voir tout cela au travers du prisme financier. Quelque chose qui ne coute rien, est considéré comme sans impact, et n’est donc pas comptabilisé. Pourtant si vous assistez à une formation gratuite, vous consommez peut-être du carbone (impact environnemental négatif), mais en revanche votre compétence augmente (donc impact social positif). Prendre l’habitude de mesurer les critères financiers et les externalités non financières deviendra d’ici la fin de la décennie, une bonne pratique, une habitude… et une obligation.

Cela ne se fera pas en quelques clics. Les processus sont à inventer, et les outils ne sont pas adaptés. Bien sur, vous avez votre Excel favori si vous souhaitez noyer votre entreprise dans une mer de données non vérifiées. Mais si vous êtes un peu sérieux, vous arriverez vite à la conclusion qu’il y a quatre options :

• Un data warehouse dédié : c’est la solution recommandée par les vendeurs de logiciels spécialisés… et pour eux une opportunité supplémentaire de chiffre d’affaires. Qu’il s’agisse d’applications conçues pour le reporting ESG, ou d’éditeurs de logiciels EPM, ils s’articulent autour d’un entrepôt de données qui centralise les données nécessaires à la production des rapports ESG, ESRS, CSRD, et leurs probables descendants. Avantage principal, une mise en place rapide, qui ne perturbe pas la production existante des indicateurs financiers, et n’impose pas de modifier la modélisation d’un entrepôt de données existant. D’ailleurs, étudiez également une alternative, celle d’une architecture plus moderne, basée sur les [concepts du data mesh, qui permettrait de créer des jeux de données, ou data products]urlblank:https://www.institut.capgemini.fr/formation/data-mesh-retours-dexperience-et-guide-pratique-de-mise-en-place/, sur la base de ces nouveaux besoins, produits directement par les utilisateurs.
• L’évolution de votre data warehouse existant : si votre entrepôt de données a été conçu de manière agile, si l’évolution de sa modélisation n’est pas un problème, cela permettra d’intégrer le reporting des indicateurs non financiers au coeur du système d’information. Mais cela nécessite de faire évoluer des flux d’intégration, et des structures de stockage, en prenant soin de ne pas perturber ce qui fonctionne actuellement.
• Adapter les applications sources : bien entendu, les applications métiers devront évoluer, pour générer les données des externalités. Et là… inutile de vous dire que le chantier est immense. Malgré la publication des normes officielles, rares sont les éditeurs de logiciels de gestion à aborder le sujet. SAP a annoncé que, dès le premier trimestre 2024, ses outils seront en mesure de [générer des données ESG à destination de son portail Profitability and Performance Management]urlblank:https://blogs.sap.com/2023/11/02/manoeuvring-through-the-complexity-of-eu-sustainable-finance-corporate-sustainability-reporting-directive-csrd /. Salesforce avait fait en septembre dernier une annonce similaire, montrant qu’il accompagnerait ses clients dans la [collecte des données et la production de rapports CSRD]urlblank:https://www.salesforce.com/news/stories/net-zero-cloud-ai-reporting-news/. Pour beaucoup d’éditeurs, c’est plutôt le silence. Que vous ayez choisi de construire une entrepôt de données dédié, de faire évoluer votre entrepôt actuel, ou d’en profiter pour mettre en place une architecture basée sur des data products, l’adaptation des applications sources est indispensable pour éviter l’usine à gaz. Pour les applications sur mesure, ce sera long, compliqué, et couteux !
• Virtualiser : des éditeurs de solutions de virtualisation telles que Denodo, ne manqueront pas de souligner que les rapports CSRD pourraient être l’occasion de tester le concept de virtualisation de données. En résumé, les données ne bougent pas, elles restent dans les applications sources, la plateforme les rend disponibles en virtualisant un entrepôt de données dédié. On retrouve les avantages de la première solution, mais sans duplication physique des données. Les avantages et inconvénients de cette architecture virtuelle sont nombreux. A étudier en détail, mais à tester en grandeur nature avant de l’adopter.

Face à ces choix, la premier constat est simple : personne n’est prêt ou presque. Lors d’un webinaire de présentation de sa solution EPM, Jedox a réalisé un petit sondage en ligne : 55 % des participants reconnaissaient n’avoir pas encore choisi d’outil… et c’est une bonne nouvelle.

Certes ce n’est pas pour demain… mais 2025 c’est après-demain. Car pour sortir des indicateurs fiables en 2025, il vous faudrait commencer à comptabiliser correctement en 2024… Or vous n’êtes pas prêts. Ne comptez pas sur un report de la date limite au dernier moment, ce n’est pas la France ! Mais l’Europe. Et les calendriers sont bien plus strictes que dans l’hexagone (voir par exemple la farce du report régulier de la mise en place de la facturation électronique).

N’allez pas non plus vous précipiter sur un outil (comme vous l’aviez fait il y a quelques années en installant un data lake sans savoir pourquoi… qui s’est transformé en data marécage). L’outil viendra en son temps, lorsque vous aurez cerné le périmètre, formalisé les processus, choisi les indicateurs, identifié les sources de données, défini les rôles de chacun… croyez-moi il y a du travail avant de passer à la plomberie ! Vous avez envie d’en savoir plus, j’ai conçu avec Capgemini Institut une formation dédiée à ces sujets, [Mettre en place les reporting CSRD – ESG en s’appuyant sur des données pertinentes]urlblank:https://www.institut.capgemini.fr/formation/mettre-en-place-les-reporting-csrd-esg-en-sappuyant-sur-des-donnees-pertinentes/, à suivre en 2024, ou à mettre en place de manière personnalisée dans votre entreprise.

Pour bien comprendre l’IA, il faut comprendre le principe de base de l’apprentissage machine. On apprend à la machine, on la dresse. Au risque de paraître à contre-courant, l’IA n’est pas “intelligente”, c’est du dressage. Comme je l’explique dans mes formations, l’IA fonctionne un peu comme votre chien. Il est “intelligent” car il a compris que, en échange d’une friandise ou d’une caresse, il vous ramène la balle que vous avez lancée. Si vous appelez cela de l’intelligence, d’accord; moi, je préfère appeler cela du dressage.

Quoiqu’il en soit, l’IA fonctionne sur le même principe. C’est ce que l’on appelle des données d’entrainement. Vous montrez à l’algorithme ce qui s’est passé. Il en déduit ce qui va se passer.

Première contrainte, vous devez avoir des données sur ce qui s’est passé dans le passé. Sans données d’entrainement, aucune prédiction n’est possible. Et ne me parlez pas des générateurs de données d’entrainement, qui représente sans doute le pire des biais que vous pouvez enseigner à vos systèmes d’IA. Pas de données, pas de prévisions !

Dans le cas des IA génératives, comme ChatGPT, dont on parle beaucoup depuis six mois, ou de ses équivalents graphiques comme MidJourney; l’entrainement est réalisé à partir de contenus récupérés sur Internet ou dans différentes bases de données. Si vous demandez à MidJourney de dessiner un ordinateur à la manière de Picasso, il copiera l’ensemble des caractéristiques des tableaux de Picasso qui ont servi de base à son apprentissage et produira un nouveau dessin. Ce nouveau dessin sera ensuite intégré dans sa base de connaissance et servira à son tour de donnée d’entrainement, etc.

Et c’est là qu’à moyen terme, l’apprentissage machine creuse sa propre tombe. L’IA produit du contenu à partir du contenu existant. Dans le cas d’un tableau style Picasso, ou d’un texte style Victor Hugo, ce n’est bien sur ni du Picasso, ni du Victor Hugo, mais une copie. Cette même copie servira par la suite à alimenter les prochaines phases d’apprentissage.

Un article sur le sujet a été récemment publié sur Arxiv : “The Curse of Recursion: Training on Generated Data Makes Models Forget” - La malédiction de la récursivité : L'entraînement sur des données générées fait oublier les modèles. Cet article explique comment, à force de créer des contenus basés sur les contenus eux-mêmes générés par une IA générative, le système perd peu à peu de sa substance. A force de copier la copie de la copie de la copie, le contenu généré devient le plus petit dénominateur commun du tableau de Picasso ou du texte de Victor Hugo.

En résumé, pour paraitre intelligente, une IA générative a besoin de contenu humain original pour améliorer en permanence la copie qu’elle génère. Se posent alors deux questions.

Premièrement, dans un monde où plus personne ne voudrait travailler, et où tout le monde utiliserait l’IA, comment continuerait-on à progresser ? La réponse est simple, nous ne progresserons plus. Plus de découverte scientifique, plus d’imagination, juste des copies de copies de copies. Imaginez que tout le monde confie la rédaction de ses pages web ou de ses fiches produits à une IA générative… ce n’est plus la terre qui serait plate, mais bien l’ensemble des sites Web ainsi conçus.

Deuxièmement, les humains créateurs de contenus accepteront-ils que leurs créations soient pillées par les IA génératives sans leur accord ? J’ai déjà démontré que les IA génératives ne respectent ni les droits d’auteur ni le copyright, et ne mentionnent aucune de leurs sources. Et je plaide d’ailleurs pour la mise en place d’une balise permettant de publier du contenu sur Internet, et d’indiquer que l’on refuse son indexation par les IA génératives.

Donc si ces IA ne disposent plus de contenu original et humain pour apprendre, elle perdront peu à peu de leur valeur. C’est ce qu’explique l’article que je citais il y a quelques instants.

N’ayez donc pas peur de ces IA ! Utilisez les pour ce qu’elles savent faire : ramener la baballe. Et donnez leur une caresse. Pour l’imagination, la découverte, la création, l’originalité, faites confiance à l’Être humain. Son processus de création est cependant le même que l’IA. Quand l’Homme apprend, il lit, il regarde, il s’inspire. La différence vient après ! Il ne se contente pas de plagier, il veut ajouter sa propre dimension, sa propre recherche. Et c’est cela qui fait sa valeur !

Fondée par Grégoire Genest, Matthieu Heurtel et Mathieu Schimpl, Albert School est la première Business School qui place la data au coeur de son enseignement, et qui ambitionne de former les talents de demain.
Cette nouvelle école s’inscrit dans un contexte où l’enseignement supérieur français est segmenté entre formations d’ingénieur et écoles de commerce. Son ambition est de casser la frontière entre le commerce et la data et ainsi former des futurs managers/entrepreneurs qui comprennent à la fois le monde de l’entreprise et ses enjeux techniques, pilotés par la data.
Offrant un équilibre entre l'enseignement des grandes écoles de commerce et d'ingénieur, l’école veut réinventer la préparation de ses étudiants au monde de l'entreprise.
L’école propose des parcours post bac et master et garantit à ses étudiants de nombreux débouchés, à commencer par des opportunités dans ses entreprises partenaires renommées (LVMH, Carrefour, BCG Gamma...) et vise 100% d’employabilité post-cursus.
Les 33 étudiants de la première promotion ont fait leur rentrée en septembre dernier au sein d’un campus de 2500 m² dans le Xe arrondissement de Paris.

(Photo Albert School)

Le Digital Services Act (DSA) est une proposition de loi de l'Union européenne visant à réglementer les entreprises technologiques et les services en ligne opérant sur le marché européen. Cette proposition de loi est destinée à remplacer la directive e-commerce de l'Union européenne datant de 2000, qui était la principale loi régissant les services en ligne en Europe.

Le DSA vise à moderniser la réglementation des services en ligne et à renforcer la responsabilité des entreprises technologiques en matière de lutte contre la désinformation, les discours de haine, la contrefaçon et d'autres contenus illégaux en ligne. Il prévoit également la mise en place de nouvelles obligations de transparence pour les plateformes en ligne, notamment en ce qui concerne la publicité politique, les algorithmes et les pratiques de modération de contenu.

Le DSA est l'une des deux propositions législatives qui ont été présentées en décembre 2020 dans le cadre du paquet législatif sur la stratégie numérique de l'Union européenne. La seconde proposition, le Digital Markets Act (DMA), vise à réglementer les plateformes en ligne qui sont considérées comme des "gatekeepers" en raison de leur position dominante sur le marché.

Thierry Breton a annoncé le 25 avril 2023, la liste des grandes plates-formes qui seront soumises au DSA dès le mois d'août 2023.

"L’informatique décisionnelle a pour but de « faciliter la collecte des données, son analyse et la transmission de l’information, et la met en forme pour être un support à la prise de décision » (Rikhardsson et Yigitbasioglu 2018, p. 37). Grâce à l’automatisation des remontées de données et à leur agrégation, elle permet d’améliorer la fiabilité du reporting et de prendre des décisions sur les ressources et les charges d’une entreprise, ou encore sur ses besoins d’investissement. Le malheur des dirigeants réside néanmoins bien souvent dans leur difficulté à évaluer le retour sur investissement des solutions de Business Intelligence. 

À y regarder de plus près, on se rend compte que le temps passé par des employés sur la production et la consolidation de données, par exemple lors de la clôture d’un exercice comptable, est titanesque. Or quand un mois est nécessaire pour clôturer un exercice, les outils de BI permettent de le faire en moins d’une semaine. Leur valeur ajoutée se ressent également au quotidien : un dirigeant qui a besoin d’une analyse financière pour prendre une décision doit en temps normal attendre quelques jours pour l’obtenir. La technologie permet quant à elle de réaliser cette tâche en une trentaine de minutes", nous explique David In responsable d’activité Data (BI/EPM) chez Prodware France

2023 serait l'année du low-code ! C'est en tous cas ce que pense Pega, éditeur d'une plate-forme logicielle d'encadrement et d'administration de ces nouvelles pratiques de développement sans code. Sans code peut-être, mais pas sans données ! Et si les architectures de données, la gouvernance, la conformité sont au coeur des besoins actuels des entreprises, comment des technologies censées laisser à l'utilisateur le soin de développer ses propres outils informatiques peuvent-elles respecter le cadre contraignant global d'un système d'information ?

Nous recevons aujourd'hui Romain Delalande, Manager Solutions Consulting France chez Pegasystems pour aborder l'ensemble de ces sujets, et comprendre comme le low-code / no-code peut, ou ne peut pas, être utilisé dans le cadre d'applications décisionnelles.

L'ERP, on a l'impression de le connaitre, et en même temps, il a beaucoup évolué depuis ses premières générations dans les années 80.

Chez Forterro, on se spécialise dans les ERP à destination du secteur industriel. Un secteur qui aborde la transformation numérique avec ses propres contraintes. Nous en parlons avec Sébastien Weill, directeurs produits et R&D chez Forterro France.

- Les entreprises industrielles sont en retard en matière de transformation numérique. En ont-elles besoin ? Si oui, comment doivent-elles accélérer ?
 
- Pourquoi est-ce plus compliqué dans un environnement industriel que dans le secteur des services ?

- L'ERP, on en parle encore ? Est-il l'outil de la transformation numérique ou au contraire son frein ? Ils semblent ne pas avoir beaucoup évolué depuis 20 ans...

La start-up Husprey lève 3 millions d’euros pour remplacer les dashboards par des notebooks au service du business et de la data

Les entreprises ne peuvent plus réussir sans prendre des décisions éclairées par la data. Husprey démocratise les "data notebooks" — ces documents qui concentrent contexte, données et conclusions — répondant ainsi au besoin grandissant de collaboration entre équipes data et équipes métiers.

Husprey, expert dans la data analyse, annonce une levée de fonds de 3 millions d’euros auprès de Galion.exe, Axeleo Capital et un cercle d'un cercle fermé de Business Angels. La start-up française a développé une plateforme qui permet à tous types d’entreprises d’exploiter plus efficacement la data. Les data analystes peuvent désormais partager leurs conclusions plus rapidement, plus efficacement et dans un seul et même document (notebook) avec toutes les équipes (Marketing, Ventes, Opérations…). 

ROI et gain de temps pour tous dans l’analyse de la donnée

Aujourd'hui, les équipes analytics naviguent entre des tableaux de bord et des slides pour partager leurs conclusions. Ce process est non seulement lent mais également source de nombreuses erreurs. 

Face à cette problématique, Husprey a lancé une plateforme qui permet aux analystes de disposer d'un lieu central où ils peuvent collaborer entre eux, connecter leurs données, effectuer des analyses et les partager avec les collaborateurs de l'entreprise, qu'il s'agisse d'un utilisateur technique, métier ou du management, par le biais de notebooks. Les utilisateurs accèdent directement aux documents de Husprey pour objectiver leurs décisions commerciales. 

Husprey offre ainsi un changement de paradigme fort qui permet de diminuer drastiquement le nombre de dashboards inutilisés et coûteux à maintenir tout en permettant de multiplier l'efficacité des équipes analytics.

En 2022, la solution Husprey a convaincu de très beaux clients en France (Ankorstore, Malt ou Doctrine), à l’international (Allemagne, Pays-Bas, Etats-Unis) et enregistre une croissance d'usage hebdomadaire de 5%.

Avec ce tour de table, Husprey veut devenir l'outil référence pour les data analystes

"Cette levée de fonds est une étape décisive pour le développement d’Husprey. Aujourd’hui, alors que la data est devenue clé dans la prise de décision des entreprises, le constat est que les équipes métiers ne comprennent pas toujours les data analystes. Husprey change la donne. Nos notebooks permettent de livrer des analyses claires avec contexte, données et conclusions. Raconter une histoire avec un dashboard, c’est compliqué ; avec Husprey, cela devient facile et l'entreprise gagne en productivité et en performance." souligne Thibaut Collette, CEO Husprey  

Les fonds vont permettre de doubler la taille de l'équipe d'ici la fin du premier semestre 2023 pour recruter des développeurs en logiciel, des marketeurs, des commerciaux et un rôle de Directeur de la Data. L’objectif est de continuer à faire gagner plus de temps aux data analystes et faciliter la prise de décisions pour les équipes métier.

"Au cours de notre audit, deux choses m'ont frappé. D'abord la passion que partageaient les clients pour la solution Husprey. Ensuite, la qualité du produit. Ce niveau de qualité à ce stade de développement est un signal fort.", explique Willy Braun de Galion.exe.

Sur un marché en forte croissance, qui devrait continuer de croître de +12,8% par an d’ici trois ans, selon IDC, pour atteindre une valorisation de 40 milliards en 2026, Husprey s’impose comme un nouvel acteur majeur, et la seule solution existante en Europe. 

DATA DÉMOCRATIE

ÊTRE UN CITOYEN LIBRE A L’ ÈRE DU NUMÉRIQUE

Thomas Jamet, Florian Freyssenet, Lionel Dos Santos De Sousa

Parution le 10 novembre 2022

352 pages – 22€

ISBN : 978-2-35456-518-3

Nos vies, nos économies et nos démocraties ont été mises en réseau. Derrière les écrans, nos données personnelles et collectives sont devenues les enjeux d’un business débridé et d’affrontements géopolitiques vertigineux.

Ancré dans la réalité avec des exemples concrets, DATA DÉMOCRATIE plonge dans une actualité digne des films d’espionnage ou des œuvres dystopiques de science-fiction. Tout en nous offrant un éclairage appuyé sur les grands penseurs d’hier et d’aujourd’hui, cet ouvrage entend armer les esprits en montrant quoi faire, dès aujourd’hui, pour se protéger en ligne et pour comprendre avec recul et sérénité ces technologies sans cesse en évolution ainsi que leurs multiples impacts.

Lucide et porteur de solutions, DATA DÉMOCRATIE veut marquer les consciences et préparer le futur. Documenté et accessible, non partisan et patriote, utopiste et réaliste à la fois, cet ouvrage nourrira les pensées, quelles que soient les appétences politiques ou philosophiques.

Il est essentiel pour tous les enseignants, étudiants, spécialistes de la cybersécurité, entrepreneurs, CFO, CTO, CEO, militants, élus de la Nation ou plus simplement tout citoyen se posant des questions sur l’avenir de ses enfants. Il nous plonge au cœur de tous les sujets bouleversant notre quotidien et nos sociétés : l’évolution de nos droits numériques face à la toute-puissance des entreprises Big Tech ; le choc des titans des grandes nations du Digital ; la position de la France, de ses citoyens, de ses entreprises, de son État et de ses services publics, dans une Europe qui cherche à se réenchanter et à inventer des garde-fous face à des empires numériques devenus plus puissants que ses pays.

DATA DÉMOCRATIE offre un nouveau modèle utopique de démocratie : la « rétocratie », une démocratie des réseaux, par les réseaux et pour les réseaux. Ce nouveau paradigme technopolitique, fruit hybride des modèles avancés des géants du numérique et de notre héritage républicain, permettrait à la France de bénéficier de meilleurs services publics et d’une forme de gouvernement plus à même de servir notre bien commun, pour que nos données soient finalement utilisées pour nous et non plus contre nous.

Thomas Jamet est un spécialiste du digital, de la publicité et de la stratégie média. Il est le CEO du groupe de Communication Mediabrands (Interpublic) en France, président de l’Union des entreprises en conseil et achat média (UDECAM) et professeur à Sciences-Po Paris.
Florian Freyssenet est entrepreneur et investisseur dans le secteur de l’immobilier et du Web3. Il dirige TokenLand, un cabinet de conseil spécialisé dans le financement de l’immobilier.

Lionel Dos Santos de Sousa est un spécialiste des marchés financiers. Il travaille pour l’un des plus grands groupes bancaires français sur les marchés boursiers internationaux.

Nouveau livre : RÉVOLUTION de la donnée - Les data, ressources du XXIe siècle
 
Sous la direction de Jean-Michel HUET et de Florence DUGAS

Prix                       Format broché 28 € / eBook 21,99 €
ISBN                      978-2-3260-0298-2
Pages                    352
 
b[Une mise en perspective des nouveaux défis du management de la donnée]b

L’explosion des données en volumétrie est exponentielle. La politique de la donnée est le sujet stratégique par excellence pour chaque entreprise, quel que soit son secteur. Or, quels sont les usages et quelle stratégie privilégier pour les données ?

Cet ouvrage décode les enjeux autour de l’utilisation efficace des données en termes de stratégie, d’organisation et d’aide à la décision. Il explore également l’un des domaines les plus impactés, celui de la relation client.

Révolution de la donnée expose en trois parties les défis qui s’y rattachent en abordant :

• Les politiques d’entreprise liées aux données : méthodes d’analyse, gouvernance et gestion des données, management des projets data, intelligence artificielle, qualité des données ou rôle du manager face à ces enjeux.

• La dimension business et notamment l’usage des données pour une meilleure connaissance client : la relation client, le service client ou bien encore la partie commerciale.

• Des cas d’usages concrets dans des secteurs variés (banque, luxe, santé, transport) ou diverses fonctions de l’entreprise (stratégie, géopolitique, direction financière).

Un éclairage tant conceptuel que pratique pour comprendre et exploiter la valeur de la donnée. Plusieurs chapitres évoquent les erreurs et les pièges des projets liés aux données, ce qui montre aussi que cet état de l’art est bel et bien en construction !

À propos de ses auteurs :

Ouvrage collectif de Néoma Alumni sous la direction de :

Jean-Michel Huet : Associé au sein du cabinet de conseil BearingPoint, il accompagne les gouvernements, opérateurs télécoms ou de l’énergie dans leur transformation stratégique et digitale. Il pilote les activités du cabinet sur le continent africain. Il est administrateur de Neoma Alumni

Florence Dugas est Manager Finance chez Talan Consulting. Avec plus de 20 ans d’expérience dans le conseil pour le secteur de la Banque et de la Finance, elle a développé ses compétences en coordination de projets transversaux dans des environnements souvent complexes et mouvants où la gestion de la donnée est au cœur des enjeux des équipes

Les autres auteurs : Maroua Affa, Edgar Bellow, Cyril Bladier, Nicolas Borel, Othman Boujena, François Cazals, Françoise Collard, Lotfi Hamzi, Tancrède Hayer, Édouard Prêcheur, Fidy Ranaivoarivelo, Andry Ratovo, Christine de Thibault, Olivier Tronchon, Guillaume Vasse.

NamR est une société française membre "French Tech Green 20", spécialisée dans la production de données géolocalisées pour la transition écologique du parc immobilier. 

Les données des bâtiments et du territoire représentent un enjeu majeur de la transition écologique. Pour ce faire, namR propose un ensemble de solutions qui permettent de collecter et valoriser les données contextuelles géolocalisées pour donner la possibilité aux acteurs publics et aux entreprises de bénéficier de toutes les clés pour faciliter leur prise de décision. 

Nous recevons Annelise Castres Saint Martin, directrice de la stratégie, qui nous apporte son éclairage sur la manière dont la data peut accélérer les prises de décisions et aider à construire des solutions de transition écologique.

Alors que le marché du métavers pourrait représenter 5 000 milliards de dollars d’ici 2030, selon l’étude dévoilée en mai 2022 par le cabinet de conseil McKinsey, la gestion des données personnelles va devenir un enjeu de plus en plus important.  

En effet, l’ensemble des données traitées dans l’environnement des métavers augmente de manière exponentielle et présente de fait un risque du point de vue de la vie privée pour les utilisateurs de ces technologies (surveillance de masse, discrimination, fraude, vol d'identité, etc.).

« Dès lors, tous ces traitements de données de masse posent la question de leur conformité au RGPD, mais aussi de la mise en place d’une véritable législation sur les données transmises et stockées notamment au regard des règlements européens sur les services numériques (DSA), sur les données (DA), les marchés numériques (DMA), la gouvernance des données (DGA), etc. En somme, le développement des technologies utilisées pour le fonctionnement des métavers impose une grande maîtrise de la gestion des données avec la mise en place de mécanismes de gouvernance et l'établissement de règles transparentes pour la protection des droits des individus. », explique Jérôme de Mercey, cofondateur de Dastra.

Si la sobriété énergétique est le grand thème de la rentrée, l'heure est aux solutions tant pour les particuliers que pour les entreprises, qui seront les premières restreintes en cas de nécessité. Le numérique prend sa part dans la consommation d'énergie et peut pourtant largement contribuer aux économies. 

Nous avons interviewé Stephan Durey, Associé chez Magellan Partners. Il nous explique, et pose des chiffres, sur les consommations des entreprises, des particuliers, et sur ce que nous pouvons faire pour optimiser tout cela, sans pour autant sacrifier le numérique.

- Qu'est-ce que la sobriété numérique ? Comment s'inscrit-elle dans la sobriété énergétique ?
- Quelle est la place occupée par la data et le big data dans l’empreinte écologique des entreprises ? 
- Quels sont les gestes du quotidien pour réduire l'impact du numérique en entreprise sur l'environnement ?
- Quels indicateurs mettre en place pour mesurer objectivement la place occupée par la data dans l’empreinte écologique d’une entreprise ?

Commandée par le gouvernement néerlandais, l'étude Greenberg Traurig LLP sur l'application du Cloud Act aux entités européennes vient confirmer quelques inquiétudes. En effet, les lois extraterritoriales américaines s'immiscent partout et viennent en conflit des règles européennes de protection des données, notamment le RGPD.

D'après Stéphane Dehoche, CEO et cofondateur de la CDP imagino, cette opposition va avoir deux conséquences :

- Obliger les États et les entreprises à clarifier leur ligne de conduite entre des obligations légales antagonistes;
- Contraindre éventuellement les entreprises européennes à faire des choix techniques spécifiques qui leur permettent de sortir du cadre du Cloud Act américain.

“Alors que les entreprises croulent sous les injonctions en matière de protection des données personnelles, cette étude rappelle une faille importante de l'efficacité de cette protection. Les États européens, qui se sont trop longtemps voilés la face, doivent désormais prendre ce sujet à bras le corps”, précise Stéphane Dehoche, co-fondateur de Imagino.

“Par ailleurs, les risques que font peser les lois extraterritoriales américaines sur les données européennes sont désormais très visibles et nos hommes politiques s'emparent du sujet. Au-delà de l'annonce du Ministre, et des éventuelles lois ou règlements qui pourraient s'ensuivre, les entreprises européennes ne manqueront pas de combler ce qui s'apparente à un énorme manquement dans les engagements de confidentialité pris vis-à-vis de leurs clients, ou au titre du RGPD. De grands mouvements sont à prévoir en conséquence dans les habitudes prises pour l'hébergement des données, un mouvement d'ampleur au vu de la masse de données européennes confiées aujourd'hui à des acteurs américains", explique Stéphane Dehoche.

comment relever le défi de la donnée dans le secteur du e-commerce BtoB ?

Selon une étude réalisée par Statista, le volume de données numériques créées ou répliquées à l'échelle mondiale a été multiplié par plus de trente au cours de la dernière décennie. En entreprise, son exploitation et son usage offrent un avantage concurrentiel important. Cette croissance exponentielle se traduit par un besoin important d’experts qualifiés et constitue ainsi un secteur d’avenir incontournable pour l’emploi car générateur de nouveaux métiers. 

Dans le secteur du e-commerce BtoB plus spécifiquement, embarquer tous les collaborateurs dans cette dynamique, les faire monter en compétence, réformer ses process tout en attirant les talents représente un défi. 

Guillaume Duval, directeur du service Data pour le groupe Manutan (leader européen du e-commerce BtoB fort de 2200 collaborateurs et d’un CA de 820 M€ en 2020/21), analyse ainsi les axes prioritaires et les enjeux d’une bonne gestion de la donnée pour les entreprises du secteur du e-commerce BtoB :  

Comment une entreprise peut-elle réussir à gérer l’explosion de données et à en extraire de la valeur ? 
Pourquoi miser sur la donnée est essentiel pour le secteur du e-commerce BtoB ? A quels défis peut se confronter une ETI du secteur ? 
Comment intégrer une culture de la donnée à tous les niveaux de l’entreprise ?
Quelles sont les principales compétences recherchées pour accompagner cette croissance ?
Comment attirer les talents spécialisés en gestion des données et les fidéliser ?

Après une carrière bien remplie au marketing de Business Objects, puis comme directeur d'une des écoles du groupe Grenoble Ecole de Management, François Trouillet a pris une retraite légèrement anticipée pour se consacrer à  une passion, la haute montagne. Il a tenté deux fois l'ascension de l'Everest, et nous parle de son expérience, sous l'angle de la data. Des données aujourd'hui omniprésentes dans le monde de la montagne et du sport en général.

Bienvenue dans la saison 3 du podcast Decideo, présentée par Philippe Nieuwbourg. Tout sur l'actualité de la Data !