Si le chemin peut sembler long avant de pouvoir déployer un AgentAI sur le patrimoine de données, de nombreuses entreprises disposent déjà d’un patrimoine suffisant, mais souvent mal organisé, mal connu et sous-exploité. Les pratiques de gouvernance de la donnée doivent traiter l’ensemble des leviers pour permettre de déployer l’IA avec plus d’efficacité dans l’entreprise.
Sommaire
Valoriser son patrimoine de données
Au sein des entreprises, les projets fonctionnent comme des unités autonomes qui établissent leur propre base de connaissances pour atteindre des objectifs spécifiques. Ces objectifs sont aussi variés que l’implémentation d’un KPI, la mise en place d’un ERP ou la mise en place de segmentations clients. Tous ces projets ont en communs de développer une expertise approfondie pour les équipes projet non seulement sur les fonctionnalités et les données spécifiques au projet, mais également sur les données et les processus de l’entreprise : C’est le patrimoine de connaissance de l’entreprise.
Cette acquisition de connaissances sur le patrimoine de données est très, souvent trop chronophage en l’absence de documentation disponible, de qualité, ou simplement à jour.
À la conclusion des projets, ces connaissances sont souvent perdues, car elles ne font pas partie du scope du projet, et cette perte représente un coût important pour l’entreprise. Les principales raisons de cette perte incluent :
Apprendre à CAPITALISER pour développer son patrimoine de données
Pour instaurer une pratique de documentation efficace, il est essentiel de changer la perception de la documentation de simple contrainte à véritable outil stratégique. En un mot, Il faut CAPITALISER.
Un des premiers leviers reste l’acculturation des équipes projet en se basant sur des cas concrets qui sont rencontrés tous les jours dans l’entreprise. Diffuser la compréhension qu’une documentation n’est pas uniquement un livrable du projet, c’est en premier lieu un outil que chacun peut utiliser dans les premières phases de cadrage pour mieux comprendre l’environnement d’un projet et réduire le temps de recherche d’information et les erreurs de données. L’adhésion passe par la prise de conscience de la valeur apportée par ces pratiques.
Dans un second temps, un processus de curation doit assurer la maîtrise du patrimoine de données. Il va s’appuyer sur les catalogues / dictionnaire des données et doit impliquer l’ensemble des acteurs de l’entreprise (métier, IT, data) dans la correction et le maintien de ce patrimoine.
Un agent d'IA peut ouvrir le patrimoine de données de l'entreprise ?
C’est sur la base de ce socle solide qu’un Agent AI pourra tre déployé dans l’organisation pour réellement ouvrir l’ensemble du patrimoine de données (définition, dataset…) et rendre visible l’ensemble du patrimoine de données de l’entreprise.
Si le chemin peut sembler long avant de pouvoir déployer un Agent d’IA sur le patrimoine de données, de nombreuses entreprises disposent déjà d’un patrimoine suffisant, mais souvent mal organisé, mal connu et sous-exploité. Les pratiques de gouvernance de la donnée doivent traiter l’ensemble des leviers pour permettre de déployer l’IA avec plus d’efficacité dans l’entreprise.
Alors n’attendez plus pour accélérer vos projets et ouvrir votre patrimoine de données !
Questions fréquentes
Qu’entend‑on par patrimoine de données dans une organisation ?
Qu’entend‑on par patrimoine de données dans une organisation ?
- Perte d’expertise quand les connaissances ne sont pas documentées ou mises à jour.
- Sous‑exploitation des données faute de visibilité ou de structuration.
- Coûts opérationnels accrus causés par des recherches d’information longues et inefficaces.
- Une gouvernance robuste est essentielle pour capitaliser, documenter et maintenir ce patrimoine.
Comment un agent IA peut‑il ouvrir et valoriser le patrimoine de données ?
Un agent IA permet de rendre le patrimoine de données accessible et exploitable en interrogeant, analysant ou synthétisant les contenus existants.
Pour cela, il doit s’appuyer sur une base de données bien organisée et gouvernée (qualité, catalogage, dictionnaires de données).
Une architecture de données solide et une gouvernance claire sont des prérequis pour que l’IA fournisse des résultats fiables et opérationnels.
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