GOUVERNANCE DES DONNÉES
UNE CONDITION INDISPENSABLE À LA RÉUSSITE D'UN PROJET D'IA
Data et ses applications d'intelligence artificielle jouent un rôle central dans l'amélioration de la productivité et de l'efficacité globale. Grâce à des processus spécifiques et à une structure organisationnelle adaptée, data governance permet aux entreprises d'organiser data, d'en améliorer la qualité et de relever les défis éthiques et réglementaires liés au traitement de data.
Les personnes interrogées dans le cadre d'une enquête menée par Gartner ont cité l'amélioration de la sécurité (66%) et la réduction du nombre de manquements à la conformité (52%) comme avantages liés à la mise en œuvre d'un cadre data governance.*
* Source : Gartner, « Data : Cadres de gouvernance et défis », décembre 2023
Exemple de client : SAVENCIA Gourmet – Sélection Valrhona
Mise en œuvre d'une stratégie de gouvernance « Data » en tant qu'accélérateur de la transformation par l'IA.
REGARDEZ LA VIDÉO
Savencia est un groupe agroalimentaire international qui emploie plus de 25 000 personnes et est présent dans 29 pays. L'entreprise dispose d'une importante branche dédiée à la transformation des produits laitiers, ainsi que d'une branche gastronomique spécialisée dans le chocolat, les produits de la mer et la charcuterie.
Pour atteindre les objectifs ambitieux de sa feuille de route « data », Savencia s'est tournée vers « Artefact » afin de mettre en œuvre une stratégie « artificial intelligence » reposant sur quatre piliers :
Évolution des normes data: un examen de tous les tests de performance afin de s'assurer que data est sans défaut et facile à utiliser.
Nouvelle infrastructure: des plateformes et des infrastructures permettant à toutes les filiales et à tous les secteurs d'activité de travailler dans les meilleures conditions de sécurité possibles, tout en bénéficiant des meilleures solutions.
Data gouvernance: une stratégie dans laquelle les rôles sont clairement définis à chaque niveau de l'organisation, afin que tout se déroule de manière ordonnée et méthodique.
Acculturation de l'équipe: des équipes de direction aux équipes opérationnelles, afin que chacun puisse exploiter pleinement le potentiel de data.
Il est important d'établir des bases stratégiques par le biais du data governance.
Julien Ho-Tong, associé et expert en stratégie et gouvernance Data/IA chez Artefact, Interviewé par Caroline Goulard, journaliste et PDG de Dataveyes, il parle longuement de data governance : ce que c'est, pourquoi c'est important, ce qui constitue une stratégie data governance efficace, et surtout, comment acculturer les ExComs à sa valeur.
“Pour mettre en œuvre data governance, la direction générale peut demander à être convaincue du retour sur investissement. Ils doivent également comprendre qu'il s'agit d'un sujet de transformation à l'échelle de l'entreprise qui mobilisera l'entreprise, data et l'informatique. Il est plus facile d'obtenir le soutien de la direction si vous commencez par vous concentrer sur un ou deux domaines data (produit, client, fournisseur),” explique Julien.
Il explore de multiples aspects de data governance, notamment :
– Technologie et outils,
– Conformité et aspects juridiques,
– Data : sécurité et confidentialité,
– Utilisation et analyse du Data,
– Culture d'entreprise et gestion du changement,
– Tendances futures et évolutivité,
– Coût et retour sur investissement.
LISEZ LE SCÉNARIO
S'y retrouver dans l'univers du data governance :
Comprendre la gouvernance de l'IA.
Face à la multiplication des solutions d'IA, les organisations doivent mettre en place des mesures de gouvernance de l'IA adaptées. Une gouvernance de l'IA inadéquate expose les organisations à des risques le non-respect de la réglementation, la remise en cause des processus décisionnels et l'incapacité à répondre aux attentes des clients.
Artefact conseille aux entreprises d'envisager sept impératifs non négociables dans toute conception ou déploiement de solutions d'IA : transparence, fiabilité, responsabilité, éthique, équité, explicabilité, et la transparence.
De nombreuses entreprises devront procéder à d'importants changements organisationnels, notamment :
Introduction rôles et responsabilités en matière de gouvernance de l'IA;
Définir un Modèle opérationnel de gouvernance de l'IA au sein de l'organisation ;
Plan les politiques et procédures nécessaires pour la mise en œuvre de la gouvernance de l'IA ;
Déterminer la outils et technologies nécessaires pour soutenir la gouvernance de l'IA ;
Mise en place d'un système adéquat protocoles de suivi pour la conformité du système d'IA.
data governance décentralisé : à l'avant-garde de l'innovation.
Le modèle data governance centralisé est désormais obsolète. Le modèle data governance décentralisé offre agilité et évolutivité, permettant ainsi à toutes les entités opérationnelles de prendre rapidement les décisions qui distinguent les leaders du secteur de leurs concurrents.
Artefact's feuille de route de migration La transition vers un modèle de gouvernance décentralisé se déroule en sept étapes :
Organisation d'un audit de préparation,
Définition d'un cas d'utilisation défini par une unité opérationnelle,
Définition de principes universels de gouvernance,
Création de indicateurs clés de performance (KPI) spécifiques à chaque nœud,
Investissement dans plateformes de gouvernance décentralisées,
Création de mécanismes de résolution des conflits,
Formation de partenariats stratégiques.
Rapport Artefact : Data Gouvernance – Témoignages de terrain.
TÉLÉCHARGEZ LE RAPPORT
Ce rapport examine les problèmes et les défis rencontrés par les entreprises lors du déploiement de projets data governance. Il propose également des solutions concrètes adaptées à chaque grand type d'organisation et à chaque niveau de maturité data, dans le but de mettre en œuvre un programme data governance durable et reproductible.
Les quatre étapes du parcours data governance :
– Incompétence inconsciente: Quels sont les “ symptômes ” d'une carence en data governance ?
– L'incompétence consciente: Quels sont les défis auxquels les entreprises sont confrontées lorsqu'elles se lancent dans une démarche data governance ?
– Compétence consciente: Quelles sont les étapes que les entreprises suivent généralement lors du lancement d'un programme data governance ?
– Compétence inconsciente: Que se passera-t-il lorsque le modèle data governance deviendra la nouvelle norme ?
Rapport Artefact : Data – La gestion de la qualité : passé, présent et avenir avec l'IA générative.
Ce rapport met en évidence le coût considérable lié à une qualité insuffisante du data. Selon Gartner, les entreprises estiment qu’une qualité insuffisante du data est responsable de $15 millions de pertes annuelles moyennes. L'évolution de la qualité data, les outils liés à la qualité data, l'impact de l'IA générative et les méthodes d'amélioration organisationnelle sont également examinés.
Trois points clés à retenir :
La qualité du Data est bien bien plus qu'une simple question d'outils.
La qualité Data exige que participation des équipes métier, des équipes de direction data et des équipes de projet, et pas seulement les équipes informatiques.
Une véritable révolution technologique est en marche avec “ Observabilité data ” et l'intégration de l'IA générative dans les solutions de gestion de la qualité data.
Sommet international Artefact Adopt AI, le 5 juin 2024 à la Station F à Paris – Réservez votre place.
adoptai.artefact.com
Pour célébrer son 10e anniversaire, Artefact organise un sommet international, Adopt AI, dans le cadre de la Sous le haut patronage de M. Emmanuel Macron, président de la République française, afin de promouvoir la démocratisation de la data et de l'IA.
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D'autres intervenants seront annoncés au fur et à mesure jusqu'au 5 juin.
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