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#6.8 Un catalogue de données social et orienté utilisateurs

Decideo - Data Science, Big Data, Intelligence Augmentée

Release Date: 04/07/2026

#6.13 L'Assemblée nationale préconise la création de syndicats de données show art #6.13 L'Assemblée nationale préconise la création de syndicats de données

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Assemblée nationale : le rapport sur la souveraineté numérique préconise la création de syndicats de données Un concept déjà largement étudié au Québec (Canada) sous le nom de fiducie de données, mais pas encore développé en France. Vous avez très certainement lu les 453 pages du rapport de la commission d’enquête de l’Assemblée nationale sur la souveraineté numérique , publié le 8 juillet… et donc, vous n’êtes pas passé à côté de la proposition n° 4 : créer un statut de syndicat de données… Les plus de 400 pages du rapport...

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#6.12 Mauvaise gouvernance : Faut-il interdire ou empêcher ? show art #6.12 Mauvaise gouvernance : Faut-il interdire ou empêcher ?

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Interdire ou empêcher : deux logiques de gouvernance à l’épreuve des données et de l’IA De passage sur TikTok pour y écouter parler de philosophie (si, si, on parle de philo sur TikTok… abonnez-vous par exemple au compte de @philo_sophia_) l’algorithme m’a conduit à une comparaison argumentée entre l’interdiction et l’empêchement. Faisant le parallèle avec les contextes de gouvernance des données et de l’intelligence artificielle, qui semblent si difficiles à faire accepter aux opérationnels, il m’a semblé porteur de poser quelques réflexions sur le...

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#6.11 Intelligence Artificielle, comment redéfinit-elle le métier de directeur financier show art #6.11 Intelligence Artificielle, comment redéfinit-elle le métier de directeur financier

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Intelligence artificielle : comment redéfinit-elle le métier de directeur financier Clôtures accélérées, prévisions en temps réel, détection de fraude, assistants conversationnels embarqués dans l’ERP : l’intelligence artificielle n’est plus un horizon lointain pour les directions financières. Selon Deloitte, 87 % des DAF estiment qu’elle sera « extrêmement ou très importante » pour leur fonction en 2026. Ce que l’IA apporte vraiment Il faut commencer par distinguer deux familles de technologies. L’IA dite « traditionnelle » repose sur...

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#6.10 Découvrons le context engineering avec Dataloma show art #6.10 Découvrons le context engineering avec Dataloma

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Nous recevons cette semaine les deux co-fondateurs de Dataloma, nouvel éditeur de progiciels spécialisé dans le context engineering encadrant les modèles d'IA générative : Laura Bonnafé, et Matthieu Fauchon.   - Pourquoi la formalisation et la transmission d'un contexte sont indispensables pour améliorer les résultats de l'IA ? - Quelles sont les erreurs / risques diminués par la transmission d'un contexte ? - Pourquoi avoir lancé Dataloma ? Quelle stratégie souhaitez-vous déployer ?

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#6.9 Catalogue de données, LLM et MCP show art #6.9 Catalogue de données, LLM et MCP

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Le LLM va-t-il devenir l’interface unifiée de la gouvernance des données ? Récemment j’évoquais les raisons principales d’échec du déploiement de nombreux catalogues de données. En première ligne, l’absence d’adoption suffisante par les utilisateurs métiers. Doit-on refondre les interfaces utilisateurs ? Une nouvelle voie apparait : abandonner l’interface utilisateur ! Et la confier à un LLM qui interrogera, via un serveur MCP, la base de données du catalogue. L’habitude d’interroger un moteur de recherche pour obtenir une réponse a changé. Le...

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#6.8 Un catalogue de données social et orienté utilisateurs show art #6.8 Un catalogue de données social et orienté utilisateurs

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Un catalogue social de données, orienté utilisateurs Il y a quelques mois, j’ai travaillé pour une grande entreprise sur la formalisation des caractéristiques du catalogue de données idéal. « Social et orienté vers ses utilisateurs » sont ressorties comme les caractéristiques essentielles d’un catalogue efficace en 2026… ou 2027. Un catalogue social, c’est-à-dire conçu comme tous les outils que nous utilisons au quotidien, qui favorisent l’interaction, la création de contenu par l’utilisateur, la simplicité d’utilisation, et l’intégration aux applications...

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#6.7 IA, RH et données avec José Rodriguez, Cornerstone show art #6.7 IA, RH et données avec José Rodriguez, Cornerstone

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Pour parler d'IA, de ressources humaines et de données, nous recevons José Alberto Rodriguez Ruiz, Délégué à la protection des données (DPO) et responsable de la gouvernance de l’IA chez Cornerstone (Chief Data Protection & AI Governance Officer). - Comment les DRH utilisent-elles l'IA en 2026 ? A quelles étapes de la relation employeur-employé ? - Les données RH sont par essence des données personnelles. Comment s'assurer d'être conforme à la réglementation ? - Quels sont les risques liés aux usages de l'IA dans le domaine des RH et comment les éluder ? (discriminations,...

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#6.6 Les agriculteurs dépossédés de leurs données, avec Caroline Gans Combe show art #6.6 Les agriculteurs dépossédés de leurs données, avec Caroline Gans Combe

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Quelques semaines après la fermeture du Salon de l’Agriculture, une question centrale se pose : et si une partie de la réponse à la crise agricole se trouvait dans une ressource déjà produite par les exploitations, mais encore largement invisible ? Chaque jour, les fermes françaises génèrent des données sur les sols, l’eau, le climat, les cultures ou les rendements. Ces informations ont une valeur stratégique. Elles alimentent les outils d’aide à la décision, les modèles d’intelligence artificielle et les services développés par les acteurs de l’agritech. Pourtant,...

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#6.5 Alain Garnier, Jamespot, défend une diversité souveraine show art #6.5 Alain Garnier, Jamespot, défend une diversité souveraine

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Alain Garnier, co-fondateur de Jamespot, est un ardent défenseur de la souveraineté numérique; l'occasion d'aborder ce sujet avec lui, sans filtre, et de réfléchir ensemble aux solutions pratiques, et non-extrémistes, qui s'offrent à nous, pour faire un bout de chemin en direction d'un numérique moins dépendant de la grande puissance américaine aujourd'hui, ou peut-être chinoise demain. - Vous dites : "Nous sortons d’une approche théorique de la souveraineté numérique. Désormais, la question centrale devient : est-ce que l’organisation peut continuer à fonctionner si cette...

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#6.4 Observabilité : attitude et outils du data steward show art #6.4 Observabilité : attitude et outils du data steward

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L’observabilité : attitude et outil du data steward Observer vient de la racine latine observare, qui signifie « noter ou considérer », mais aussi « garder en sécurité ou protéger ». Quelle belle proximité avec la fonction de data steward ! Or aujourd’hui le rôle du data steward n’est plus simplement de se préoccuper de qualité des données, mais réellement de mettre en œuvre l’observabilité. Plutôt qu’un steward, il est plutôt d’ailleurs un contrôleur aérien de vos data. Il ne pilote pas mais surveille et organisme le trafic et reporte les...

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Un catalogue social de données, orienté utilisateurs

Il y a quelques mois, j’ai travaillé pour une grande entreprise sur la formalisation des caractéristiques du catalogue de données idéal. «Social et orienté vers ses utilisateurs» sont ressorties comme les caractéristiques essentielles d’un catalogue efficace en 2026… ou 2027.

Un catalogue social, c’est-à-dire conçu comme tous les outils que nous utilisons au quotidien, qui favorisent l’interaction, la création de contenu par l’utilisateur, la simplicité d’utilisation, et l’intégration aux applications existantes. Mais surtout conçu pour ceux qui l’utiliseront et non pour ceux qui le mettront en service. Un catalogue entièrement pensé en faveur de l’expérience utilisateur.

Social : au croisement de Google Maps, LinkedIn et Tinder

Pensez à votre journée, aux interactions que vous menez avec l’information, à titre personnel. Et si vous n’y croyez pas, regardez ceux qui nous remplaceront dans quelques années, les fameux millénaux. Commander un Uber et lui donner une note, réserver un Airbnb pour le week-end et laisser un commentaire, sélectionner un restaurant sur Google Maps et lui attribuer des étoiles en publiant des photos, laisser un message à un collègue sur LinkedIn pour sa nomination, glisser vers la droite ou vers la gauche les profils qui apparaissent sur votre fil Tinder… et la litanie pourrait continuer longtemps. Notre vie numérique est devenue sociale. Cela a pris vingt ans, mais ces interactions sont maintenant au cœur de notre vie quotidienne.

Et une fois arrivé au bureau, après avoir allumé votre PC, la consultation de votre catalogue de données ressemble à un vieux Minitel : une dizaine d’onglets, des dizaines de champs, et presque aucune interaction. Et vous vous demandez encore pourquoi vos utilisateurs ne l’adoptent pas!

Demain, votre catalogue de données, si vous souhaitez qu’il soit utilisé, devra :

-              Permettre de noter chaque donnée et de consulter les notes attribuées par les autres utilisateurs; des notes et de commentaires sur l’expérience des autres : qualité, conformité, fréquence de mise à jour, intérêt…

-              Dialoguer avec le référent de chaque donnée, et avec ses autres utilisateurs, au travers d’un «chat» propre à chaque donnée.

-              Signifier votre intérêt pour cette donnée par un simple «swipe» comme dans Tinder. Nous verrons si vous «matchez» avec le data owner!

Le catalogue de données de demain sera social ou… ne sera toujours pas utilisé par les métiers! Éditeurs de logiciels, à vous de faire en sorte qu’il soit l’application que tout data worker ouvre chaque matin et garde toute la journée sur un coin de son bureau.

Choisi pour ceux qui l’utilisent, pas pour ceux qui le construisent

Récemment, une grande organisation me contait son processus de choix d’un catalogue de données centralisé. Processus piloté par la direction informatique (ce qui est compréhensible), mais qui semble oublier ou minimiser les perceptions de ses futurs utilisateurs.

Un catalogue de données est en effet destiné à être utilisé! Plus les utilisateurs métiers prendront l’habitude de le consulter pour y rechercher l’information dont ils ont besoin, plus le succès sera au rendez-vous. Même si le projet est mené par la direction informatique, ce n’est pas la satisfaction des utilisateurs-informaticiens qui en sera l’indicateur principal, mais celle des utilisateurs métiers. Dans mon exemple, la direction informatique compare plusieurs solutions et sa préférence va à un outil technique, un catalogue de données en open source, mais dont l’interface utilisateur est loin d’être intuitive pour des non-informaticiens. Les départements métier, également consultés, ont eu choisi un catalogue simple, efficace, à l’interface utilisateur beaucoup plus accessible. Qui va l’emporter? Je crains de connaître le vainqueur par avance… ainsi que la suite de l’histoire lorsqu’une année après, on reprochera au catalogue, et au responsable de la gouvernance, de ne pas être entré dans les habitudes des utilisateurs métier.

Mon conseil, comparez les solutions, établissez des impératifs techniques à respecter, mais in fine, laissez ceux qui l’utiliseront au quotidien établir leur préférence. L’équipe de mise en place passera quelques mois à l’installer et le paramétrer? Des centaines d’utilisateurs passeront des années à le consulter! Devinez qui devrait choisir l’interface utilisateur qui lui plait le plus…

Deux critères clefs pour eux :

-              Une interface de mise à jour simple : si vous souhaitez que l’utilisateur métier mette à jour les métadonnées dont il est le référent, il faut que cette mise à jour soit ludique!

-              Proposez une recherche en langage naturel comme «quelle donnée est disponible pour évaluer le chiffre d’affaires par client?». Vous voulez mettre de l’IA? C’est ici qu’elle se justifie

Ni centralisé, ni décentralisé, mais fédéré.

Depuis longtemps, le catalogue des métadonnées est pensé centralisé. Est-ce la bonne méthode? S’il est si compliqué d’en faire adopter l’usage par les utilisateurs métier, c’est peut-être qu’ils s’en sentent éloignés; qu’ils le perçoivent comme un outil de plus géré par la direction, plutôt que comme un outil destiné à leur faciliter l’accès aux données.

Par ailleurs, est-il logique que les métadonnées soient centralisées, alors que les données sont de plus en plus gérées dans les départements métier? Les métadonnées ne devraient-elles pas rester au plus proche des données?

Mais alors, si les métadonnées sont décentralisées, comment s’assurer que les différents métiers les gèrent de manière cohérente, dans un objectif de partage à travers l’ensemble de l’organisation? Pour cela il ne faut pas passer de la centralisation à la décentralisation, mais à la fédéralisation : des métadonnées décentralisées, mais qui respectent une gouvernance centralisée. Comme dans un État fédéral, certaines compétences sont déléguées aux métiers, d’autres relèvent de décisions centralisées (prises par exemple par le comité de gouvernance des données).

Pour creuser cette idée de maille de métadonnées, lisez ce qu’a publié Ole Olesen-Bagneux sur le thème du Meta Grid : https://olesenbagneux.medium.com/the-meta-grid-is-the-third-wave-of-data-decentralization-b18827711cec et son livre Fundamentals of metadata management (https://www.actian.com/fr/lp/fundamentals-of-metadata-management-ebook/).

Interopéré par des contrats de données

Aimez-vous faire plusieurs fois la même chose? Non, et c’est normal. Alors, pourquoi ne pas essayer de profiter d’un travail pour en réaliser plusieurs?

Vous réalisez des interfaces entre applications, entre utilisateurs de données. Ces interfaces incluent un schéma de données. Vous pourriez utiliser cette description d’interface pour alimenter partiellement, mais automatiquement votre catalogue de données. C’est toujours cela de pris, et cela avance le travail du référent données.

Pour cela, vous devez formaliser vos contrats d’interface, en utilisant des contrats de données (data contracts), et vous avez de la chance. Jean-Georges Perrin et l’équipe de volontaires de Bitol (membre de la fondation Linux) ont travaillé pour vous. Ils ont conçu ODCS (Open Data Contract Standard) qui permet l’interopérabilité entre les outils qui y adhérent, grâce à un standard open source. En l’adoptant, vous disposerez de contrats de données qui pourront alimenter un ETL, mais aussi votre catalogue de métadonnées, ou encore l’outil d’observabilité du data steward.

I had a dream…

Alors non, malheureusement, ce catalogue social, compatible ODCS/OPDS, et fédéralisé des informations n’existe pas encore! Mais ses bases sont claires. Visionnaire, certainement. Réaliste, pas encore ? Mais face aux nombreuses difficultés liées à l’implémentation des catalogues existants, il faut un «reset». Je rêve d’un catalogue imaginé comme un produit Apple, que l’on soit fier de montrer, et non comme un produit Microsoft où il faut aller dans le menu Démarrer pour Éteindre…

Pour que l’alchimie fonctionne, il faudrait que les utilisateurs manifestent de l’intérêt pour un catalogue conçu en fonction de leurs besoins; que les informaticiens conçoivent qu’un catalogue de données est destiné à être utilisé et pas simplement construit; et que les responsables de la gouvernance mettent en avant l’indicateur du taux d’usage et non de la complétude théorique. Quel éditeur est prêt à relever le défi?

Si vous voulez en savoir plus et expérimenter tout cela, participez aux formations sur la gouvernance des données que je donne tout au long de l’année.