L'IA générative : accélérateur ou frein à la gouvernance de vos données ?

Lorsque vous achetez une voiture, vous ne vous attendez pas à ce qu'elle soit « faite main ». De la même manière que la robotique industrielle a transformé la fabrication automobile depuis 1961, l'IA générative promet une transformation similaire pour la gouvernance des données.

Gouverner ses données, qu'est-ce que ça veut dire ?

Julien Levy, professeur associé à HEC Paris, définit la gouvernance des données comme :

"La gouvernance des données est une opportunité de créer une relation de confiance avec le Client."

La gouvernance des données consiste à établir des rôles, des processus et des outils (catalogue de données, marketplace de données) visant à :

• Définir les données
• Tracer leur origine et leur utilisation
• Qualifier leur qualité et leur pertinence
• Sécuriser leur accès et leur utilisation

Les principaux bénéfices incluent la création de valeur pour les consommateurs de données, la conformité réglementaire et la réduction des risques liés aux données.

Gouverner ses données, historiquement, c'est long

Traditionnellement, la gouvernance des données nécessite :

• La création de contenu (glossaire métier, règles de qualité des données, modèles de données)
• La liaison des métadonnées aux actifs de données
• La mise à disposition et l'accessibilité des actifs

Ces étapes sont généralement chronophages, difficiles à initier et dépendantes des ressources humaines disponibles. C'est ici que l'IA générative entre en jeu.

Accélérer grâce à l'IA générative...

Les applications potentielles de l'IA générative dans la gouvernance des données sont nombreuses :

• Création rapide de glossaires métier contextuels
• Extraction automatisée de règles de qualité des données
• Utilisation d'assistants IA spécialisés configurés avec des prompts système, RAG (Retrieval-Augmented Generation) et documentation spécifique au domaine
• Génération automatique de documentation technique

L'IA générative peut agir comme un accélérateur en automatisant les tâches répétitives et en permettant aux équipes de se concentrer sur des activités à plus forte valeur ajoutée.

... ou sortir de route à cause de l'IA générative

Cependant, l'utilisation de l'IA générative n'est pas sans risques :

• Reproduction des biais présents dans les données d'entraînement
• Risques de confidentialité des données sensibles
• Hallucinations de l'IA générant des informations incorrectes
• Dépendance excessive à la technologie sans compréhension humaine

Ces défis nécessitent une approche prudente et méthodique pour garantir que l'IA générative reste un outil au service de la gouvernance, et non un obstacle.

Quels prérequis pour réussir ?

Pour une intégration réussie de l'IA générative dans la gouvernance des données, plusieurs étapes sont recommandées :

1. Déployer une plateforme GenAI interne sécurisée et contrôlée
2. Évaluer la maturité des employés vis-à-vis de l'IA générative
3. Former les équipes aux bonnes pratiques et aux limites de l'outil
4. Développer et tester des fonctionnalités spécialisées adaptées aux besoins
5. Établir des processus de validation pour le contenu généré

Un gain de temps non négligeable en vue

Selon McKinsey, l'IA générative peut rendre l'évaluation des données jusqu'à 3 fois plus rapide, à condition de :

• Identifier la documentation à valeur ajoutée
• Former correctement les employés
• Valider systématiquement le contenu généré par des experts humains

Les indicateurs de performance suggérés incluent :

• La fréquence d'utilisation des assistants GenAI
• La réduction du temps de documentation
• Le ratio de documentation générée par l'IA et validée par les experts

Conclusion

L'IA générative représente une opportunité majeure pour transformer la gouvernance des données, mais elle nécessite une approche structurée et réfléchie. Les organisations qui réussiront seront celles qui sauront équilibrer l'automatisation apportée par l'IA avec l'expertise humaine nécessaire pour garantir la qualité et la pertinence des données.

La clé du succès réside dans la préparation : former les équipes, établir des processus clairs et maintenir un équilibre entre innovation technologique et contrôle humain. L'IA générative n'est ni uniquement un accélérateur ni uniquement un frein - elle est ce que nous en faisons.