La gouvernance augmentée : L'IA générative au service des data catalog

À mesure que le numérique s’impose comme la colonne vertébrale des organisations, les entreprises découvrent que leurs données ne sont plus de simples sous-produits de leurs activités, mais bien un patrimoine à part entière. Ce patrimoine informationnel, riche et protéiforme, rassemble l’ensemble des données qu’une organisation produit, acquiert, stocke, traite et exploite. Il est aussi précieux que les actifs financiers, humains ou technologiques, et peut même devenir un levier de différenciation ou, à l’inverse, une source de risques.

Pourtant, malgré l’accumulation exponentielle de données, bien peu d’organisations en ont une cartographie claire et exhaustive. Or, comment gouverner ce que l’on ne connaît pas ? Comment sécuriser ce que l’on ne voit pas ? Et surtout, comment créer de la valeur si l’on ne sait pas de quoi l’on dispose réellement ?

La donnée, un asset stratégique pour une entreprise efficace

La maîtrise du patrimoine informationnel devient donc un enjeu stratégique. Elle conditionne la qualité des décisions, la conformité réglementaire, la performance opérationnelle, mais aussi la capacité à innover. Sans un socle de données fiables, contextualisées et compréhensibles, les organisations courent le risque de piloter à l’aveugle, multipliant les erreurs, les surcoûts, les ressaisies manuelles, et perdant un temps précieux à tenter de réconcilier des informations éparpillées, contradictoires, ou tout simplement introuvables.

Le Gartner pose ce constat assourdissant en rappelant que d’ici 2027/2030, 1 projet data/IA sur 2, n’aboutira pas. La moitié des projets data/IA dans lesquels les entreprises investissent, n'aboutissent pas, faute d’une Gouvernance de données robuste et d’une qualité de données fiable !

De la nécessité d’une Gouvernance de données pragmatique et résiliente

Face à cette complexité, la gouvernance de données s’impose comme un passage obligé. Mais pour qu’elle soit efficace, encore faut-il structurer cette connaissance, la rendre accessible et intelligible à toutes les parties prenantes. C’est précisément le rôle des data catalogs, ces plateformes qui visent à centraliser et organiser la documentation sur les données d’entreprise : qu’il s’agissent d’informations métier (glossaire, descriptions, responsables, workflow, règles…), d’informations techniques (localisations, profiling…) ou d’informations opérationnelles (lineage, usages, traitements, qualité, mesures…). La promesse de ces data catalogs : passer de données brutes à des actifs gouvernés, prêts à être exploités sereinement.

La Gouvernance de données devient un levier supplémentaire et incontournable pour optimiser l’efficacité opérationnelle, la conformité réglementaire et enfin la prise décision fiable. Ces trois facteurs étant immuables à la création de valeur et à la maîtrise du risque.

Une IA présente dans les solutions éditeurs mais sur un périmètre limité

Les éditeurs de data catalogs ont intégré depuis plusieurs années les promesses de l’IA pour renforcer leurs fonctionnalités. Voici quelques exemples : Recherche intelligente via NLP (propositions des résultats les plus pertinents, avec synonymes, similarités sémantiques, ou orthographes approximatives), classification automatique des données sensibles (analyse du contenu pour détecter le type de données, e.g. nom, email, IBAN…), détection automatique des relations cachées (analyse des clés étrangères implicites, des doublons, des regroupements), scoring de datasets (en fonction de leur popularité, de leur qualité ou de recommandations de jeux de données similaires), profiling automatique et détection d’anomalies (via différents métriques : unicité, complétude, distribution/valeur aberrante, dérive…).

L’intelligence artificielle déploie ses atouts pour rendre ces outils plus ergonomiques, plus puissants, plus intuitifs. Et pourtant, un point de friction majeur subsiste : l’alimentation initiale des informations métiers dans le data catalog et son maintien à jour dans la durée.

Car aussi performants soient-ils, ces catalogues doivent bien être nourris d’informations. D’un point de vue technique, les connecteurs et API permettent d’extraire automatiquement les métadonnées depuis les bases de données, data warehouses, outils BI ou de datavisualisation. Mais dès que l’on aborde le versant fonctionnel, celui qui décrit la donnée avec les mots du métier, les limites apparaissent. La documentation fonctionnelle reste un travail largement humain, fastidieux, souvent perçu comme une corvée de type administratif, une activité non valorisante et chronophage par ceux qui la produisent.

La Gen IA comme accélérateur de l’alimentation fonctionnelle des data catalogs…

C’est ici que la Gén IA ouvre des perspectives nouvelles. Nous avons expérimenté son potentiel pour automatiser et fluidifier cette étape souvent trop laborieuse. En partant d’un postulat simple – si l’information existe quelque part, alors l’IA peut la retrouver et la restructurer –, nous avons donc conçu une chaîne de traitement capable d’explorer les gisements documentaires (Confluence, SharePoint, documents Office...), d’en extraire les éléments clés, de les formater selon les standards du data catalog (par exemple Collibra ou DataGalaxy), puis de soumettre ce pré-travail à validation humaine.

Les résultats sont prometteurs. L’IA générative réduit drastiquement le temps passé à collecter et reformuler l’existant, libérant les équipes de la pénibilité des tâches répétitives. Elle permet aussi de capitaliser plus rapidement sur les données documentées, de sécuriser leur usage et de renforcer la gouvernance globale.

…Et facilitatrice de l’adoption du data catalog dans les organisations

Loin de prétendre se substituer aux data stewards ou aux experts métier, l’IA générative agit comme un accélérateur, un copilote qui prépare le terrain et laisse aux humains le soin d’enrichir, d’arbitrer et de contextualiser. En somme, elle rend possible ce qui semblait hier encore hors de portée : industrialiser à grande échelle la documentation fonctionnelle des données.

En réduisant le temps passé à collecter, reformuler et restructurer l’existant, les équipes peuvent se concentrer sur la validation ou sur l'enrichissement à valeur ajoutée.

À l’heure où les entreprises cherchent à valoriser toujours plus vite leurs données, à en démocratiser l’usage, à fiabiliser leurs processus analytiques et à répondre à des réglementations toujours plus exigeantes, cette approche ouvre la voie à une gouvernance augmentée, où l’IA, loin de déshumaniser, vient au contraire redonner du temps aux équipes pour se concentrer sur l’essentiel : la création de valeur.