Gouvernance des données & IA : ce qui permet vraiment d’avancer

Thiago Positeli

Par Thiago Positeli de Arruda

Le 1 juillet 2025

S’il y a bien une chose qui fait consensus aujourd’hui, c’est celle-ci : sans fondations solides en matière de données, aucune IA ne pourra être durable, sécurisée ou fiable.

L’intelligence artificielle promet de transformer en profondeur notre manière de travailler au quotidien, tant en interne qu’avec nos clients. Pourtant, très peu d’entreprises sont prêtes à déployer l’IA à grande échelle en toute confiance. Pourquoi ? Parce que les fondations ne sont pas là.

Avant de parler de gouvernance des données : quelles bases pour une IA responsable ?

De nombreuses institutions internationales (OCDE, NIST, ISO, et plus récemment l’AI Act de l’Union européenne) convergent sur les piliers essentiels d’une IA digne de confiance :

  • Transparence & Explicabilité : les décisions prises par l’IA doivent être compréhensibles et traçables.
  • Qualité et Gouvernance des Données : des données fiables, cohérentes et bien gérées sont indispensables.
  • Éthique, équité & gestion des biais : les modèles ne doivent pas reproduire ni amplifier les préjugés.
  • Sécurité & Vie privée : protection dès la conception, contrôle d’accès, conformité RGPD/LGPD.
  • Responsabilisation : des rôles clairs pour assumer les décisions automatisées.
  • Gestion du cycle de vie des modèles : suivi, requalification, versionnement, gouvernance continue.
  • Culture & Formation à l’IA responsable : sensibiliser les équipes aux risques et bonnes pratiques.

Pourquoi c’est si important ?

Sans une gouvernance structurée des données, les projets d’IA rencontrent inévitablement les mêmes écueils :

  • Des modèles biaisés

  • Des décisions impossibles à justifier

  • Des données obsolètes ou peu fiables

  • Des risques de fuite de données sensibles

Et voici la réalité : même les programmes de gouvernance déployés depuis plusieurs années continuent à peiner sur les fondamentaux. Et pourtant, on attend d’eux qu’ils soutiennent des cas d’usage IA de plus en plus avancés…

Par où commencer, concrètement ?

Voici, sur la base de notre expérience terrain, les véritables piliers de la gouvernance des données qui permettent de développer une IA fiable et scalable — au-delà de la théorie du DAMA-DMBOK :

1. Gestion des métadonnées : la clé invisible de l’explicabilité

Sans contexte, l’IA reste une boîte noire. Et ce contexte, ce sont les métadonnées : définitions, lignage, glossaires, classifications, règles métier…
Sans ça, ni humains ni machines ne comprennent ce qu’ils manipulent. Or, bien gérées, ces métadonnées permettent d’automatiser beaucoup de choses.

Un catalogue de données sans gouvernance active n’est qu’une vitrine. Même avec des outils puissants comme Unity Catalog (Databricks), sans gestion active des métadonnées, l’IA ne tiendra pas la route.

2. Gestion des accès et classification : la sécurité commence par le contrôle

Les modèles d’IA manipulent des données sensibles.
Sans classification de l’information, contrôle des accès, journaux d’audit, parcours de formation et processus d’approbation clairs, vos projets sont à risque dès le départ.

Ce travail doit être fait avant tout LLM, modèle prédictif ou autre innovation IA. C’est la base d’un environnement de données sécurisé.

3. Qualité des données : de mauvaises données empirent l’IA

L’IA amplifie tout — y compris les erreurs.
Il faut donc commencer petit, avec les données critiques, et s’assurer que la saisie dans les systèmes source est maîtrisée. La gouvernance permet justement d’assurer cohérence, traçabilité et évolutivité.

Le MDM (Master Data Management), parfois vu comme “old school”, est en réalité un levier puissant pour articuler gouvernance et environnement analytique.

4. Rôles et responsabilités : les données ne se gouvernent pas toutes seules

Sans Data Owners, Data Stewards, Technical Stewards… rien ne se passe.
Une gouvernance sans référents, c’est juste une présentation PowerPoint.

5. Culture data & décentralisation : sans ça, l’IA devient un goulot d’étranglement

Vous voulez scaler l’IA ?
Il faut décentraliser les décisions — tout en posant des règles claires, des standards partagés, et si possible, les automatiser.

Sinon, tout s’enlise côté IT ou data. Les métiers attendent, et les équipes data se retrouvent à gérer des commandes comme une « pastelaria » (cantine à data à la demande).

Et le DAMA-DMBOK dans tout ça ?

Le DAMA-DMBOK reste l’une des références les plus solides pour structurer une démarche de gouvernance.
Il présente 11 domaines de compétence clés, et surtout, il rappelle que la gouvernance des données est avant tout un objectif métier, pas seulement une affaire technique.

Quand la gouvernance est portée par le métier, l’adhésion des parties prenantes et les budgets suivent beaucoup plus facilement.

Pourtant, dans la majorité des organisations aujourd’hui, la gouvernance reste pilotée par la direction data, sans lien direct avec les enjeux métier.
Est-ce une erreur ? Pas forcément. La meilleure structure reste celle qui s’adapte à la réalité de l’entreprise.
Mais attention : si la gouvernance est déconnectée des priorités métier, elle perd en impact, en visibilité et en légitimité.

Et la Modern Data Stack alors ?

Même avec les nouveaux concepts et outils — Data Mesh, Lakehouse, AI/MLOps — les fondamentaux ne changent pas.
Les outils évoluent. Les principes, eux, restent.

  • La Modern Data Stack apporte l’échelle et la vitesse.
  • La gouvernance apporte la confiance, la qualité, l’éthique et la responsabilité.

En résumé

C’est cela, la vraie base d’une IA responsable et scalable.
Mais soyons honnêtes : vendre cette vision en interne reste difficile. Parce que la valeur de la gouvernance n’est pas toujours immédiate.

Si votre entreprise a déjà des produits data en production, c’est le bon moment pour intégrer la gouvernance de façon transversale. Cela vous apportera sérénité, fiabilité, et vitesse durable.

Le secret ? La priorisation.
Identifiez la « douleur du moment » dans votre organisation — et appuyez-vous dessus pour construire la gouvernance.

“Ne laissez pas votre environnement atteindre 40 000 tables dans un data warehouse ou un lakehouse avant de vous poser la question du contrôle d’accès ou de la classification.
Si vous pouvez, commencez dès le départ.
Mais si vous êtes déjà dans ce cas : pas de panique. Faites un état des lieux, capitalisez sur les nouvelles connaissances, et élaborez un plan d’action solide.”

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