• #6.14 Des milliers d’applications à faire évoluer, du shadow IT à détecter : Paris Aéroports face à un projet d’ampleur en mars 2027
    2026/08/23
    Des milliers d’applications à faire évoluer, du shadow IT à détecter : Paris Aéroports face à un projet d’ampleur en mars 2027Le 16 mars 2027, tous les terminaux de l’aéroport Paris Charles de Gaulle changent de numérotation! Un casse-tête informatique et organisationnel, et un plaidoyer pour la mise en place d’une gestion des données de référence.Assis dans le bus qui vous emmène du Terminal 2G au Terminal 2F, votre regard parcourt les affiches d’information collées aux vitres. Et les neurones de votre cerveau dédiés à la gouvernance des données font un bon. Le 16 mars 2027, les terminaux 2E, 2F, 2G deviendront les terminaux 5, 6 et 7. Quant aux numéros de portes, elles changent également, ainsi que la numérotation des parkings. Mon cœur se serre alors, pensant au responsable des référentiels chez ADP, à qui je dédie cet article. Il s’apprête à passer quelques mois stressants. Des mois bien préparés, car ce changement n’interviendra que dix mois, mais dix mois c’est bien court pour un impact majeur sur l’ensemble des installations, des applications, des procédures et des personnels.Des milliers d’applications informatiquesÉvidemment ce qui vient à l’esprit en priorité ce sont les applications informatiques. Y a-t-il une seule application opérationnelle de l’aéroport qui n’inclut pas quelque part des numéros de terminaux et des numéros de portes ? J’en doute.Chaque vol, chaque mouvement de matériel, chaque employé sont affectés à chaque instant à ce couple terminal/porte. Et ce sont des centaines, peut-être des milliers d’applications informatiques qu’il va falloir mettre à jour. Comment y sont stockées ces références ? Dans des tables propres à l’application, en dur dans le code, dans un référentiel partagé ? La dernière solution serait évidemment la plus facile à mettre à jour. Mais soyons réalistes, même si une gestion des données de référence (MDM) a été mise en place, une revue exhaustive du code de l’ensemble des applications semble indispensable. Et c’est sans compter sur les microapplications cachées, les feuilles Excel et autres documents directement créés par les utilisateurs.Chez ADP mais également chez tous ses partenaires, compagnies aériennes, services de l’État, prestataires, clients, etc. Car ce couple terminal/porte permet à tous ces intervenants de se comprendre, et aux processus de s’exécuter au bon endroit. Il s’agit donc de coordonner la mise à jour de toutes les interfaces et API avec des dizaines de partenaires du monde entier, dans un écosystème qui ne dort jamais et fonctionne 24 h/24.Une évolution coordonnée numérique et physiqueL’évolution informatique est une chose, mais elle s’accompagne d’une évolution physique. Toute la signalétique dans l’aéroport doit être modifiée, ni trop tôt ni trop tard. J’imagine que des panneaux temporaires seront installés, indiquant les deux dénominations avant/après. J’imagine aussi qu’une fois les habitudes prises, une nouvelle version de l’affichage fera disparaitre les traces de CDG 2E, 2F et 2G. Des milliers de brochures à réimprimer, un peu partout dans le monde, des guides aux voyageurs à mettre à jour, les plans de l’aéroport présents dans les systèmes vidéo de tous les avions des principales compagnies atterrissant à CDG, l’impact physique de ce changement de référentiel est lui aussi colossal.Des habitudes à modifier (pilotes, agents au sol…)L’accompagnement du changement est sans doute la partie la plus longue. Pendant combien de mois, ou d’années, les pilotes qui viennent ponctuellement à CDG continueront-ils de parler du 2F et non du T6 ? Ce sont des milliers de « référentiels » présents dans les cerveaux et les habitudes des employés qui passent sur le site, qu’il faut faire évoluer. Et l’on sait combien les habitudes sont difficiles à changer. Ma grand-mère a parlé pendant toute sa vie en anciens francs, alors même que sa nouvelle version était arrivée fin 1958. C’est l’accompagnement humain qui permettra de réaliser cette transition le plus rapidement possible.De l’importance d’un référentiel (où l’on parle d’ontologie et de MDM)Évidemment, l’architecture de rêve existe… sur le papier. Une seule et unique table, disponible en temps réel pour toutes les applications, qui contient la liste des terminaux et les portes associées. Une fonction d’historisation intégrée permet de préciser que jusqu’au 15/03/2027 inclus, il est question du Terminal 2G, et que le 16/03/2027 il devient le Terminal 7. Avantage de cette historisation, les comparaisons restent possibles. Le référentiel utilisera l’ancienne dénomination pour les requêtes antérieures et la nouvelle à partir de la date fixée. Aucune modification du code des applications ni des appels aux données. On invoque l’API du référentiel, et il renvoie ...
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  • #6.13 L'Assemblée nationale préconise la création de syndicats de données
    2026/08/09
    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 [1], 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 sont essentiellement consacrées aux centres de données et à l'environnement juridique du numérique dont on a constaté, par la force, depuis début 2025 notre dépendance. On y parle aussi de logiciel libre ; et un peu de données, sous l'angle de sa valeur, ce qui nous intéresse ici. Le rapport préconise la transposition dans la loi de la notion de fiducie de données (data trusts — tiers de confiance) sous forme de syndicats de données. L'objectif est d'organiser un marché respectueux et de ne pas confier cette tâche aux simples « brokers de données », dont le travail de collecte, d'agrégation et de croisement de données pose « des risques importants pour la sécurité intérieure et les droits fondamentaux », explique le rapport (pages 135 à 140). Le concept de fiducie de données est beaucoup plus développé au Québec qu'en France. Cela permettrait d'aligner ce rôle de tiers de confiance avec le Data Governance Act, dont le chapitre III est consacré aux « services d'intermédiation de données ». Le rapport propose que « À la suite de la recommandation du Conseil de l'intelligence artificielle et du numérique (CIANum), le gouvernement devra étudier la transposition des fiducies de données tant sur le plan juridique, qu'opérationnel, dans l'objectif d'inscrire dans la loi le statut de syndicat de données. Ces syndicats seront le support de la création d'outils de mutualisations des données d'intérêt général (données culturelles, environnementales, territoriales). Ils auront pour vocation de faire respecter les licences attachées à ces données et notamment de limiter leur usage dans un objectif privatif, en garantissant la réciprocité et la redistribution de la valeur auprès des communautés d'origine des données. Les syndicats représenteront les titulaires de droits, producteurs de données et sujets de données. Ils pourront en leur nom engager des recours en justice relatifs au non-respect des licences libres ou des conditions de réutilisation des données ». — Page 383 du rapport. Qu'est-ce qu'une fiducie de données ? Une fiducie de données (« data trust » en anglais) est un mécanisme juridique et de gouvernance qui confie la gestion de données à une entité tierce — le fiduciaire — chargée de les administrer dans l'intérêt des personnes ou organisations qui les ont apportées (les bénéficiaires), selon des règles prédéfinies. Concrètement, ce principe s'inspire du droit des fiducies (trusts) appliqué aux actifs financiers ou immobiliers, transposé aux données. Des personnes ou organisations transfèrent le contrôle (mais pas nécessairement la propriété) de leurs données à un fiduciaire, qui s'engage contractuellement à les gérer selon un mandat précis : finalités autorisées, conditions d'accès, règles de partage, obligations de sécurité. L'objectif principal est de rééquilibrer le rapport de force entre les individus (ou petites entités) et les grands acteurs qui collectent et exploitent les données, en mutualisant la négociation et le contrôle plutôt que de laisser chaque personne négocier seule les conditions d'usage de ses données. Les cas d'usage évoqués le plus souvent concernent les données de santé (mise en commun pour la recherche médicale tout en gardant un contrôle collectif), les données urbaines ou de mobilité dans les projets de villes intelligentes, les données agricoles, ou encore les données personnelles au sens large dans une logique d'autodétermination informationnelle. Le concept a notamment été popularisé par des travaux académiques (Sciences Po, Open Data Institute au Royaume-Uni) et des propositions de régulation, dont le règlement européen sur la gouvernance des données (Data Governance Act, entré en application en 2023), qui encadre les organismes intermédiaires de partage de données sans pour autant aller jusqu'à en faire une catégorie juridique unique et stabilisée (ce que propose le rapport de l'Assemblée nationale avec la création de syndicats de données). À ce jour, il n'existe pas encore de cadre légal harmonisé au niveau international. Pour en savoir plus sur les fiducies de données au Québec, lire ce qui a été écrit sur le sujet par Pwc [2], TIESS [3], et Nord Ouvert [4]. A écouter également une table ronde organisée par l'Université ...
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  • #6.12 Mauvaise gouvernance : Faut-il interdire ou empêcher ?
    2026/05/18
    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 thème : faut-il imposer ou proposer une gouvernance des données ? Faut-il interdire ou empêcher une mauvaise, ou l'absence de gouvernance ? Une distinction conceptuelle aux implications politiques majeures La distinction entre interdire et empêcher paraît, au premier abord, triviale ; elle structure pourtant en profondeur les deux grands régimes de régulation possibles dans une société technologisée. Interdire est un acte normatif. La règle s'adresse à un sujet supposé libre, capable de comprendre la norme, d'en délibérer et, le cas échéant, d'y contrevenir. L'interdiction présuppose la possibilité matérielle de la transgression : c'est précisément cette possibilité qui ouvre l'espace de la responsabilité, du jugement, de la sanction et corrélativement de la contestation. Lawrence Lessig identifie ainsi la loi comme l'une des quatre modalités de régulation, qui contraint par la menace de la sanction, aux côtés des normes sociales, du marché et de l'architecture. Empêcher, à l'inverse, relève d'un dispositif factuel : la conduite n'est pas réprouvée, elle est rendue impossible. Aucun sujet n'a à délibérer, aucun juge n'a à trancher, aucun contrevenant n'a à répondre. Dans le cyberespace, cette modalité est portée par le code informatique lui-même. Lessig démontre que le code, et l'architecture, définissent la manière dont nous vivons le cyberespace, et détermine s'il est facile ou non de protéger sa vie privée, ou de censurer la parole. L'architecture remplace la délibération par la configuration. La portée critique de cette distinction a été remarquablement développée par Alain Supiot dans La Gouvernance par les nombres (Fayard, 2015). Il y montre comment la loi cède la place au programme et la réglementation à la régulation, dans un imaginaire institutionnel où l'on viserait la réalisation efficace d'objectifs mesurables plutôt que l'obéissance à des lois justes. L'enjeu, pour Supiot, n'est pas seulement technique : en envisageant les hommes comme des ordinateurs programmables, la gouvernance par les nombres sape le règne de la loi et fait ressurgir un système d'allégeance quasi féodal. Là où la loi suppose un sujet juridique responsable, le programme suppose un comportement à conditionner. Mon opinion : pour une primauté de l'interdiction sur l'empêchement Au terme de cette analyse, je défends la thèse suivante : dans la gouvernance des données et de l'IA, l'interdiction doit être première, l'empêchement instrumental. Mais c'est à vous de me dire dans les commentaires si vous êtes en accord avec cette vision… ou pas. Cette hiérarchie repose sur trois raisons. D'abord, une raison de principe démocratique. L'interdiction émane d'une délibération publique ; elle peut être discutée, amendée, abrogée. L'empêchement, lorsqu'il est inscrit dans le code, échappe à cette publicité : il est défini par les concepteurs, souvent privés, et son fonctionnement est opaque pour la majorité. Substituer systématiquement le dispositif à la norme, c'est déplacer la souveraineté politique vers les architectes techniques, ce que Supiot identifie comme une régression institutionnelle majeure. Ensuite, une raison anthropologique. L'interdiction maintient ouvert l'espace dans lequel l'agent peut choisir d'obéir ou de transgresser, et donc peut être tenu pour responsable. Un monde de pure prévention technique est un monde sans sujets moraux. Or, comme le rappellent Rouvroy et Berns, sans cet espace, c'est la possibilité même de la subjectivation politique qui s'efface et avec elle, paradoxalement, toute critique du système. Big Brother et George Orwell ne sont plus très loin… Enfin, une raison d'efficacité réflexive. Les dispositifs techniques sont faillibles, biaisés, contournables, et leurs erreurs se diffusent à grande échelle. La norme, parce qu'elle s'applique à des cas concrets via le jugement, conserve une plasticité que le code ne possède pas. Réserver à la loi le rôle de fixer ce qui doit être interdit, et au dispositif celui de rendre cette interdiction matériellement effective lorsque les asymétries d'échelle l'exigent, permet de cumuler les avantages des deux régimes sans en payer tous les coûts. Cela ne signifie pas qu'il faille rejeter l'empêchement technique. Face au passage à l'échelle des systèmes ...
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  • #6.11 Intelligence Artificielle, comment redéfinit-elle le métier de directeur financier
    2026/05/04
    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 l'apprentissage machine : elle apprend à partir de données historiques pour classer, prédire ou détecter des anomalies. L'IA générative, popularisée depuis 2022 grâce à ChatGPT, produit du texte, du code, des synthèses et alimente désormais des « agents » capables d'orchestrer des tâches. Les deux se combinent pour offrir quatre apports majeurs à l'entreprise. L'automatisation intelligente des tâches répétitives d'abord. Saisie et rapprochement de factures, lettrage comptable, contrôle de cohérence, extraction de données depuis des PDF ou des images : ce que l'automatisation des processus faisait déjà de façon rigide devient adaptatif, capable de gérer les exceptions. L'analyse prédictive ensuite, qui permet de modéliser l'évolution de la trésorerie, d'anticiper des impayés ou de simuler des scénarios budgétaires. La détection d'anomalies et la lutte contre la fraude, historiquement l'un des cas d'usage les plus matures dans la banque, étendue aujourd'hui aux dépenses internes et aux notes de frais. Et enfin l'assistance conversationnelle : copilotes intégrés aux ERP qui rédigent des synthèses, expliquent un écart ou génèrent un premier jet de commentaire de clôture. Quelle traduction concrète pour la fonction finance Pour le directeur financier, ces technologies se déclinent sur l'ensemble du cycle. En comptabilité fournisseurs, l'IA scanne, classe et pré-comptabilise les factures : les premiers retours d'expérience publiés par Deloitte font état d'une automatisation avancée au-delà du simple couple OCR/RPA. En clôture, les tableaux de bord s'actualisent en continu, les anomalies remontent automatiquement et le délai de clôture mensuelle peut être sensiblement raccourci, à condition, comme le rappellent les praticiens réunis aux Journées DAF 2026, d'avoir préalablement standardisé les processus. En planification financière, les modèles apprennent à partir des données historiques et externes pour produire des prévisions glissantes plus fiables que les traditionnels budgets annuels. En trésorerie, l'IA permet un pilotage quasi-temps réel de la position de trésorerie. En conformité enfin, elle automatise les contrôles KYC, la détection d'opérations suspectes et la préparation des déclarations fiscales, ce qui représente un atout considérable dans le contexte de généralisation de la Facture Normalisée Électronique. Un avertissement toutefois : selon Gartner, seuls 36 % des DAF se disent aujourd'hui confiants dans leur capacité à tirer un impact mesurable de l'IA, essentiellement à cause de l'absence ou de la faiblesse de la gouvernance des données. La supervision humaine reste la règle sur tous les processus critiques. Quelles tendances pour les prochaines années Trois mouvements vont structurer le paysage. Premièrement, la montée de l'IA agentique. Selon Gartner, les agents autonomes prendront en charge 15 % des décisions quotidiennes et alimenteront 33 % des applications d'entreprise à l'horizon 2028. Deloitte observe déjà que plus d'un DAF sur deux (54 %) fait de leur intégration une priorité de transformation pour 2026. Deuxièmement, la convergence IA-données-cloud. L'IA ne produit des résultats fiables que si elle s'appuie sur des données propres, structurées et accessibles. Cela pousse à accélérer la migration vers des ERP modernes et à formaliser une véritable gouvernance de la donnée. Troisièmement, une régulation qui se structure. Les DAF devront intégrer ces cadres nationaux, les lois régionales sur la protection des données et les exigences comme l'AI Act européen. Après la gouvernance des données, c'est la gouvernance de l'IA que les DAF devront superviser. Proposition d'un plan d'action en 5 points pour votre DAF 1. Cartographier les cas d'usage à fort ROI. Lister les processus les plus consommateurs de temps (saisie de factures, rapprochements bancaires, relances clients, reporting de clôture, contrôles TVA) et sélectionner deux ou trois chantiers pilotes. L'objectif à six mois : prouver la valeur, sans chercher à couvrir tout le périmètre. Avancer par petits pas, très opérationnels. 2. Fiabiliser les fondations avant d'automatiser. Un ERP à jour, des référentiels tiers propres et des API stables : sans cela, l'IA amplifiera les erreurs existantes ! 3. ...
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  • #6.10 Découvrons le context engineering avec Dataloma
    2026/04/20
    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
    2026/04/13
    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 réflexe, en particulier dans la dernière génération, est maintenant de poser toutes ses questions à une IA générative. Le phénomène ChatGPT est devenu une évidence quotidienne. Arrivés dans l'entreprise, les futurs juniors reproduiront ce comportement. Il sera difficile de leur imposer l'usage du moteur de recherche de l'intranet, ou d'apprendre l'interface utilisateur de dizaines d'applications. L'idée est donc de dissocier la base, contenant les métadonnées qui constituent le catalogue, et l'outil d'interrogation qui devient le LLM. Comment interroger le catalogue central via le LLM ? En choisissant un catalogue compatible avec le nouveau protocole MCP. Ce protocole MCP (Multi-Cloud Protocol) est un cadre technique conçu pour faciliter l'interopérabilité, la portabilité et la gouvernance des données entre différents environnements cloud (publics, privés, hybrides). Il vise à standardiser les échanges de données, les métadonnées et les politiques de sécurité. Il a été développé par Anthropic en 2024. Il s'agit d'un standard ouvert, développé en collaboration avec la communauté et hébergé par la fondation Linux, qui permet une intégration standardisée entre les applications d'IA et les sources de données ou outils externes. Plusieurs implémentations, SDK et serveurs MCP sont disponibles en open source sur des plateformes comme GitHub, encourageant ainsi l'interopérabilité et l'innovation collaborative. Alation, Atlan, DataHub, Datadog (liste non exhaustive) ont déjà annoncé une compatibilité MCP de leurs catalogues de données. Un pari risqué pour les éditeurs de catalogues de données Sur le papier, cette nouvelle architecture est séduisante, même pour les éditeurs de logiciels. L'éditeur n'a plus à se préoccuper de l'interface utilisateur métier. Il peut se concentrer sur sa cible privilégiée, le département informatique en charge de la mise en place. L'interface d'administration subsiste ; celle des usages est déléguée au LLM. Mais il y a un revers à la médaille, la disparition du catalogue de données dans les couches cachées accédées par le LLM. Le catalogue devient invisible ! C'est très bien me répondrez-vous ? Peut-être… sauf pour son éditeur. A la question : « quel est votre outil de catalogage de données ? » posée à un utilisateur métier, ce dernier répondra sans doute « Euh… je ne sais pas… c'est Copilot, Mistral, ChatGPT… ? ». Car pour lui, le catalogue aura disparu, noyé dans son LLM utilisé quotidiennement. Conséquences pour les éditeurs : une perte de valeur visible et une plus grande interchangeabilité. Car si mon catalogue est une simple base de données, sans interface utilisateur, accédée de manière standard via un serveur MCP, je peux facilement le remplacer par un autre ; et cela sans que l'utilisateur n'en ait conscience. Du point de vue de l'éditeur, le risque est grand de voir sa valeur perçue réduite à peau de chagrin. Autre question, celle de la responsabilité en cas de réponse erronée. L'utilisateur fera-t-il la part des choses entre les erreurs dans le catalogue, et celles générées par le LLM ? Si l'information de base est correcte dans le catalogue, mais que le LLM répond mal à la question posée par l'utilisateur… à qui la faute ? Et à qui la perception de la faute ? En conclusion La standardisation des catalogues de données, accédées par les LLM au travers de serveurs MCP semble donc une évidente amélioration. Pas le LLM standard que vous utilisez à titre personnel, mais un LLM sur mesure, personnalisé et entrainé pour votre organisation, comme va le proposer Mistral avec son offre Forge [1]. Le LLM deviendra peu à peu l'outil quotidien de chaque employé, qui l'utilisera pour poser toutes ses questions. Le LLM ira alors piocher, via des serveurs MCP, dans les différentes sources de données, catalogue, entrepôt de données, lac de données, applications métier. Le navigateur web était devenu depuis une vingtaine d'années l'interface standard des applications qui migraient vers le cloud. Le LLM sera sans doute la prochaine étape. Cette évolution ne se fera pas instantanément, ni sans conséquences, mais reparlons-en d'ici cinq ans, elle sera sans doute devenue une évidence. [1] https://www.usine-digitale.fr/intelligence-artificielle/mistral-ai/...
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  • #6.8 Un catalogue de données social et orienté utilisateurs
    2026/04/07
    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 ...
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  • #6.7 IA, RH et données avec José Rodriguez, Cornerstone
    2026/03/30

    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, biais, inégalités...)

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