Vos données sont-elles un actif stratégique… ou un angle mort organisationnel?

Chaque année, la Journée internationale de la gouvernance des données revient avec son lot de constats désormais bien connus : les données sont partout, elles sont abondantes, et elles sont précieuses. Selon plusieurs, elles seraient même le nouvel or noir des organisations.

Pourtant, sur le terrain, une autre réalité s’impose. Dans un nombre étonnant d’organisations, les données existent, mais elles éclairent peu les décisions stratégiques. Elles sont collectées, stockées, parfois sécurisées, mais rarement mobilisées. Entre l’intention affichée et l’usage réel, l’écart demeure important.

Ce billet ne s’adresse ni aux équipes TI ni aux spécialistes de la donnée. Il s’adresse aux comités de direction et, en filigrane, aux conseils d’administration. À celles et ceux qui arbitrent, priorisent et orientent, car le véritable enjeu de la gouvernance des données n’est pas technique; il est stratégique!

La gouvernance des données, en quelques mots

La gouvernance des données désigne l’ensemble des principes, rôles, règles et mécanismes qui encadrent la façon dont les données sont collectées, utilisées, protégées et maintenues dans le temps. Elle vise notamment la qualité, la cohérence, la sécurité et l’accessibilité des données.

Dans plusieurs organisations, la gouvernance des données est confiée presque exclusivement aux équipes technologiques. C’est là que le décalage s’installe…

Présentée ainsi, elle peut sembler abstraite ou excessivement normative. Elle est souvent associée à la conformité ou perçue comme un prolongement naturel des systèmes d’information. Dans plusieurs organisations, elle est confiée presque exclusivement aux équipes technologiques. C’est là que le décalage s’installe. La gouvernance des données n’a de valeur que si elle sert explicitement la prise de décision. En dehors de cette finalité, elle devient un cadre de plus, peu mobilisateur et souvent contourné.

Ce que nous observons sur le terrain

Chez Arsenal, nous accompagnons des organisations de tailles et de secteurs variés. Les constats se répètent avec une constance frappante.

Un exemple, parmi tant d’autres. Dans une PME de services professionnels, l’équipe dirigeante souhaitait mieux comprendre la rentabilité de sa clientèle afin d’ajuster ses priorités de développement d’affaires et le développement de ses champs d’expertise. Les données existent En fait, la firme possède beaucoup de données sous forme d’années d’historique client, de feuilles de temps, de facturations, de notes internes… En pratique, ces données étaient polluées : champs non standardisés, doublons, informations incomplètes, définitions variables d’un service à l’autre, acquisitions d’une entreprise aux données incompatibles. Avec ce fouillis de données, il devenait impossible de répondre de façon fiable à des questions pourtant élémentaires. Quels clients contribuent réellement à la performance? Où investissons-nous du temps sans création de valeur? Faute de données exploitables, les décisions continuaient d’être prises à l’intuition, à partir de perceptions partielles et de récits internes parfois contradictoires.

Autre exemple : un diffuseur disposait d’un vaste jeu de données accumulées au fil des ans. Données d’auditoire, de programmation, de partenariats, de revenus. Sur le papier, une richesse considérable. En réalité, personne ne savait vraiment comment les utiliser. Les données n’étaient pas reliées aux priorités stratégiques. Elles n’alimentaient pas les tableaux de bord de la direction. Elles n’éclairaient ni les arbitrages budgétaires ni les choix de développement.

Dans ces situations, le problème ne relève pas tant du manque de données que de l’absence d’intention.

Sans intention stratégique, la donnée se dégrade

Une donnée qui ne sert à rien finit toujours par se dégrader. Lorsque personne ne sait à quoi elle est destinée, personne n’en est réellement responsable. La qualité devient variable. Les définitions se diluent. Les mises à jour se font au gré des urgences.

La gouvernance des données commence donc bien avant les outils et les processus. Elle commence par une série de choix stratégiques que peu de comités de direction prennent le temps de formuler explicitement. Quelles décisions souhaitons-nous mieux éclairer dans les prochaines années? Quelles données sont réellement critiques pour soutenir ces décisions? Lesquelles ne méritent pas l’effort de structuration qu’elles exigeraient? Ce sont des questions de pilotage, pas des questions techniques. Elles demandent d’accepter que toutes les données n’ont pas la même valeur stratégique.

La donnée comme révélateur organisationnel

La gouvernance des données agit souvent comme un miroir. Elle met en lumière les zones grises de responsabilité, les silos persistants, les arbitrages non assumés entre directions. Elle force des conversations que plusieurs organisations repoussent depuis longtemps. Qui décide de quoi? Sur quelles bases? Avec quel niveau de confiance dans l’information utilisée? Ce n’est pas un hasard si plusieurs initiatives de gouvernance des données s’essoufflent. Elles touchent à des enjeux de pouvoir, de priorisation et de culture. Elles obligent à clarifier ce qui compte vraiment.

Pour un comité de direction, c’est précisément là que se situe l’enjeu. La donnée n’est pas neutre. Elle structure la façon dont l’organisation se raconte à elle-même et justifie ses choix.

IA et analytique avancée, une conséquence, pas un point de départ

L’intelligence artificielle et l’analytique avancée occupent aujourd’hui beaucoup d’espace dans les discussions stratégiques. Elles sont souvent présentées comme des raccourcis vers la performance. Or, sans données fiables, cohérentes et alignées sur des priorités claires, ces technologies amplifient les angles morts au lieu de les corriger.

On ne peut pas automatiser une intention qui n’existe pas. Une organisation qui n’a pas clarifié ce qu’elle cherche à comprendre, à optimiser ou à transformer à l’aide de ses données ne fera que projeter ses incohérences dans des systèmes plus sophistiqués. Les données utilisables sont à la base des projets d’IA.

Par où commencer? Un plan de match réaliste pour passer à l’action

Prendre la donnée au sérieux ne signifie pas lancer un grand chantier technologique ni se doter immédiatement d’un cadre de gouvernance complexe. Pour la majorité des PME et des organisations en croissance, la première erreur consiste justement à vouloir tout structurer en même temps.

Prendre la donnée au sérieux ne signifie pas lancer un grand chantier technologique…

Sur le terrain, ce qui fonctionne est presque toujours plus simple, plus intentionnel et plus progressif.

Partir des décisions, pas des données

La stratégie de données commence par un exercice de clarification stratégique. Avant de parler d’outils ou de tableaux de bord, une question s’impose au comité de direction. Quelles sont les décisions que nous prenons aujourd’hui avec trop peu de visibilité? Il peut s’agir de décisions liées à la croissance, à la rentabilité, à la priorisation des clients, à l’allocation des ressources ou à la performance opérationnelle. Tant que ces décisions ne sont pas clairement nommées, la donnée restera abstraite.

Identifier les données réellement critiques

Toutes les données ne sont pas stratégiques. Certaines sont utiles. D’autres sont simplement là parce qu’elles ont toujours été collectées. Un bon point de départ consiste à identifier un nombre limité de données qui, si elles étaient fiables et bien structurées, changeraient concrètement la qualité des décisions. Ce choix implique aussi d’accepter de ne pas tout gouverner. La gouvernance des données est un exercice de priorisation.

Clarifier les responsabilités

Dans plusieurs organisations, la donnée n’est la responsabilité de personne ou de tout le monde à la fois. Résultat, personne n’en est vraiment responsable. Sans créer une structure lourde, il est essentiel de nommer des responsables clairs pour les données critiques. Qui en est le propriétaire? Qui en garantit la qualité? Qui décide des ajustements lorsqu’un problème est identifié? Cette clarification, même imparfaite au départ, est souvent plus déterminante que la sophistication des processus.

Avancer par itérations

Les organisations qui réussissent leur gouvernance des données ne cherchent pas nécessairement l’exhaustivité. Elles acceptent d’avancer par cycles courts, en améliorant progressivement la qualité, la cohérence et l’usage des données prioritaires. Chaque itération doit ramener la donnée dans de vraies décisions. Une donnée qui n’est jamais utilisée dans une discussion de direction mérite d’être questionnée.

Faire de la donnée un sujet de direction

Enfin, la donnée doit cesser d’être un chantier périphérique. Tant qu’elle reste confinée à des projets TI ou à des initiatives isolées, elle ne transformera pas la façon de piloter l’organisation. Les comités de direction qui progressent réellement sont ceux qui intègrent la donnée dans leurs discussions régulières, comme un levier stratégique au service de leurs choix.

En conclusion

La gouvernance des données n’est pas une affaire d’experts. Elle relève d’abord de la responsabilité des personnes qui pilotent l’organisation. Les organisations qui tireront un réel avantage de leurs données ne seront pas celles qui en auront le plus, ni celles qui investiront dans les outils les plus complexes. Ce seront celles qui auront pris le temps de clarifier leur intention, de structurer une stratégie de données cohérente et d’en faire un levier au service de leurs décisions. La question n’est donc pas de savoir si vos données sont bien gouvernées. La question est de savoir à quoi vous voulez qu’elles servent.

Check-list pour passer de la prise de conscience à l’action

Objectif
Cette liste de contrôle vise à aider les organisations à structurer une première démarche de gouvernance des données ancrée dans la stratégie et la prise de décision, sans tomber dans la complexité technologique.

1. Clarifier l’intention stratégique

• Avons-nous identifié les décisions stratégiques qui manquent aujourd’hui de données fiables?
• Ces décisions sont-elles discutées régulièrement au comité de direction?
• Savons-nous précisément ce que nous cherchons à mieux comprendre, arbitrer ou prioriser grâce aux données?

2. Prioriser les données réellement critiques

• Avons-nous identifié un nombre limité de données clés à structurer en priorité?
• Ces données ont-elles un lien clair avec nos objectifs stratégiques actuels?
• Sommes-nous capables d’expliquer pourquoi ces données sont critiques, et pas seulement utiles?
• Avons-nous volontairement mis de côté certaines données secondaires?

3. Clarifier les responsabilités

• Chaque donnée critique a-t-elle un responsable clairement identifié?
• Ce responsable sait-il qu’il l’est?
• Les rôles sont-ils compris entre la direction, les équipes et les fonctions de soutien?
• Existe-t-il un mécanisme simple pour corriger un problème de qualité ou de cohérence?

4. Tester les données dans de vraies décisions

• Les données prioritaires sont-elles utilisées dans des discussions réelles de direction?
• Ont-elles déjà influencé un arbitrage, une priorisation ou une orientation?
• Les limites et biais des données sont-ils explicitement nommés?
• Ajustons-nous les données en fonction de leur usage réel?

5. Avancer par itérations, pas par grands chantiers

• Avons-nous accepté que la gouvernance des données soit progressive?
• Avançons-nous par cycles courts plutôt que par projets lourds?
• Mesurons-nous les gains en clarté décisionnelle, pas seulement en qualité technique?
• Avons-nous prévu des moments pour réévaluer nos priorités de données?

6. Faire de la donnée un sujet de direction

• La donnée est-elle un point récurrent à l’ordre du jour du comité de direction?
• Est-elle abordée comme un levier stratégique plutôt que comme un enjeu technique?
• Le comité de direction donne-t-il un signal clair sur l’importance de la qualité des données?
• Le conseil d’administration est-il adéquatement outillé pour poser les bonnes questions?

En synthèse

Une gouvernance des données qui crée de la valeur repose sur :

• Une intention stratégique claire
• Des priorités assumées
• Des responsabilités explicites
• Une progression pragmatique
• Un usage réel dans la prise de décision

Note : Chez Arsenal, nous avons toujours aimé écrire et partager nos réflexions. L’arrivée de l’intelligence artificielle nous permet simplement de le faire un peu mieux, et parfois plus efficacement. Nous demeurons entièrement responsables du choix des thématiques, de la recherche des sources, de la structure et du premier jet de nos billets. L’IA est utilisée comme un outil d’appui : pour reformuler, challenger certaines idées… et nous aider à garder nos élans épistolaires sous la barre des 1 000 mots. Aucune donnée sensible ou confidentielle n’est utilisée. Les analyses et les positions exprimées demeurent pleinement celles d’Arsenal.