Définir les 7 principes fondamentaux de la gouvernance des données

Dans un contexte où la donnée est considérée comme un actif stratégique, comprendre et mettre en œuvre une gouvernance des données efficace est plus que jamais essentiel.

La gouvernance des données regroupe l’ensemble des pratiques, processus, rôles et outils permettant aux organisations de gérer, exploiter et protéger leurs données de manière sécurisée et pérenne.

Au cœur de toute stratégie de gouvernance se trouvent des principes directeurs qui assurent la cohérence, la conformité et la valeur des données dans le temps.

Cet article détaille les sept principes fondamentaux de la gouvernance des données que toute organisation devrait comprendre et adopter pour garantir que ses données soient fiables, protégées et prêtes à alimenter l’innovation et l’intelligence artificielle.

Les 7 principes fondamentaux de la gouvernance des données

1. Exactitude des données

Data accuracy – La pierre angulaire de la confiance

Définition : capacité des données à refléter correctement la réalité qu’elles décrivent.

Des données inexactes peuvent conduire à des décisions erronées, des inefficacités opérationnelles et même des sanctions réglementaires. Pour réussir, une stratégie de gouvernance des données et d’IA doit reposer sur des données exactes et vérifiées.

Bonnes pratiques :

• Mettre en place des règles de validation à la saisie (formats, plages de valeurs, champs obligatoires).

• Lancer des processus de nettoyage pour supprimer doublons et informations obsolètes.

• Réaliser des audits réguliers pour évaluer la fiabilité.

• Former les collaborateurs à l’importance de la qualité des données.

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2. Accessibilité des données

Data accessibility – Faciliter l’accès sans compromettre la sécurité

Définition : capacité des utilisateurs autorisés à accéder aux bonnes données au bon moment.

Une accessibilité maîtrisée accélère la prise de décision et favorise l’innovation. Dans un environnement hybride ou multi-cloud, elle implique également une disponibilité sur toutes les plateformes et appareils.

Bonnes pratiques :

• Mettre en place un contrôle d’accès basé sur les rôles (RBAC).

• Utiliser un data catalog pour faciliter la recherche de jeux de données.

• Garantir un stockage et une transmission sécurisés (chiffrement au repos et en transit).

3. Cohérence des données

Data consistency – Parler le même langage

Définition : uniformité des formats, définitions et valeurs des données dans tous les systèmes.

Des données incohérentes créent des frictions entre équipes et nuisent à la confiance. Une gouvernance efficace impose des modèles de données standardisés et une gestion des métadonnées.

Bonnes pratiques :

• Définir un glossaire métier commun.

• Déployer des outils d’intégration et de qualité des données pour harmoniser les enregistrements.

• Établir des procédures claires de résolution des écarts.

4. Conformité des données

Data compliance – Respecter la loi et les normes

Définition : respect des lois, réglementations et standards applicables à l’usage des données.

Face à des réglementations comme le RGPD, la CPRA, l’HIPAA ou BCBS 239, la conformité est un impératif stratégique pour éviter amendes et atteintes à la réputation. Selon Gartner, la gouvernance des données doit être connectée aux objectifs business et indicateurs de performance pour créer de la valeur durable.

Bonnes pratiques :

• Rédiger des politiques à jour couvrant collecte, traitement, stockage et suppression.
• Réaliser des évaluations de risques régulières.
• Former le personnel aux exigences légales.
• Maintenir des pistes d’audit pour prouver la conformité.

5. Intégrité des données

Data integrity – Préserver la fiabilité dans le temps

Définition : maintien de l’exactitude et de la cohérence des données sur l’ensemble de leur cycle de vie.

Sans intégrité, même des données accessibles et précises perdent leur valeur.

Bonnes pratiques :

• Contrôles de validation à la saisie.
• Sauvegardes régulières et plan de reprise après sinistre.
• Contrôles de sécurité pour éviter les modifications non autorisées.
• Systèmes de gestion de versions pour suivre et restaurer les données.

6. Responsabilité des données

Data stewardship – L’appropriation et la supervision

Définition : responsabilités et pratiques attribuées à des personnes ou équipes pour gérer les actifs de données.

Le data steward s’assure que les données restent de qualité, accessibles, cohérentes et protégées, en faisant le lien entre la stratégie et l’exécution opérationnelle.

Bonnes pratiques :

• Maintenir les normes de qualité.

• Veiller à la conformité et à la sécurité.

• Coordonner les équipes métier et techniques.

• Favoriser une culture d’usage éthique des données.

7. Transparence des données

Data transparency – Inspirer la confiance par la clarté

Définition : communication claire sur la collecte, le stockage, le traitement et l’utilisation des données.

La transparence n’est pas qu’une question d’éthique : elle est souvent exigée par la loi et contribue à instaurer un lien de confiance durable.

Bonnes pratiques :

• Publier des politiques de gestion des données accessibles.

• Offrir des tableaux de bord de confidentialité aux utilisateurs.

• Indiquer la finalité des données lors de leur collecte.

• Documenter les processus de gouvernance.

Pourquoi ces principes sont encore plus cruciaux à l’ère de l’IA

Avec l’essor de l’intelligence artificielle générative, du machine learning et de l’analytique avancée, ces principes deviennent la fondation de systèmes d’IA fiables et éthiques.

Des données mal gouvernées produisent des modèles biaisés ou erronés.

Intégrer ces sept piliers dans votre stratégie, c’est sécuriser vos actifs informationnels et innover de manière responsable.

À propos de l'auteur

Jessica Sandifer

Passionnée par la transformation de la complexité des données en clarté, Jessica Sandifer est une gestionnaire de contenu expérimentée qui conçoit des histoires qui résonnent auprès d'audiences techniques et commerciales. Chez DataGalaxy, elle crée des messages de marketing de contenu et de produit qui démystifient la gouvernance des données et rendent la préparation à l'IA réalisable.