D’abord la stratégie puis la feuille de route: Colruyt déploie la plateforme de données de Collibra

Les entreprises savent désormais mieux que quiconque que les données ont de la valeur. Mais elles savent également que leurs projets de données ne doivent pas s’envisager uniquement sous l’angle technologique. La transformation de données de Colruyt Group est un parfait exemple d’approche réussie.

Collibra conçoit un logiciel de gestion des données et est réputée pour être la première licorne belge. L’entreprise a récemment décerné à Colruyt Group le titre d’’Adoption Hero’. Felix Van de Maele, CEO de Collibra, a remis personnellement ce prix destiné à récompenser le trajet de transformation de données de Colruyt Group visant à collecter les données du groupe pour en exploiter toute la valeur.

« Collibra fait en l’occurrence office de pierre angulaire de l’ensemble de la solution », précise Ruben Missinne, data & analytics officer de Colruyt Group. « Dans un premier temps, nous avons construit les fondations dans le cadre du déploiement d’une stratégie de données, associée à des objectifs précis. » Une plateforme de données représentait la phase logique suivante. Ce n’est qu’à ce stade que Collibra est intervenue, avec Datashift comme partenaire d’implémentation.

De la stratégie à la feuille de route

Si une telle approche peut paraître logique, il apparaît souvent encore dans la pratique que les entreprises prennent comme point de départ un outil. « C’est exact », confirme Felix Van de Maele, « et ce n’est pas l’idéal. C’est d’ailleurs la raison pour laquelle nous impliquons des partenaires d’implémentation. Ceux-ci doivent veiller à ce que les clients ne se concentrent pas uniquement sur la technologie, mais prennent aussi en compte la stratégie et la méthodologie. »

////L’IA est synonyme de données. ChatGPT en est un bel exemple. La réussite de sa mise en œuvre dépend des données utilisées.

Pour éviter de tels écueils, Colruyt Group se charge non seulement de concevoir d’abord une stratégie, mais ensuite de traduire ces objectifs sous la forme d’une feuille de route concrète. « Pour ce faire, nous prenons comme point de départ des cas d’usage pratique », poursuit Missine. « Nous alignons la demande de l’utilisateur sur les produits de données que nous proposons. » Lors de l’étape suivante, Colruyt Group cherche à faciliter l’accès à ses produits de données en créant une sorte de place de marché interne.

Étape logique suivante

Aujourd’hui, les données représentent un actif majeur de toute organisation. Pourtant, la tendance est relativement récente. « Il est vrai que la plupart des entreprises ont longtemps négligé leurs données », estime Van de Maele. « Mais les choses ont nettement changé ces quinze dernières années et les données sont devenues un thème important à l’agenda. Songez au recours croissant aux services cloud qui ont contraint les entreprises à prendre en compte leurs données, ou encore à de nouvelles réglementations comme le RGPD. »

Au fil des années, on a vu apparaître un nombre croissant d’outils permettant de gérer ces données, tandis que le nombre d’utilisateurs de ces outils n’a fait qu’augmenter. « L’IA est l’étape suivante de l’évolution », analyse Van de Maele. Et une étape logique. « L’IA est synonyme de données. ChatGPT en est un bel exemple. La réussite de sa mise en œuvre dépend des données utilisées. »

Niveau de maturité en hausse

Avec l’émergence de l’intelligence artificielle, de nouvelles questions ont vu le jour concernant la gouvernance des données, ce qui n’est guère surprenant en soi. En effet, l’IA induit de nouveaux risques en matière d’exploitation des données. Dans ce contexte, de nouvelles réglementations vont voir le jour dans un avenir proche, ce qui ne fait que renforcer l’importance d’une bonne gouvernance de données. Désormais, bon nombre d’entreprises bâtissent des modèles d’IA totalement nouveaux en s’appuyant sur leurs propres données – et construisent ainsi des produits de données. Une telle approche exige un encadrement précis. « L’IA donne un nouvel attrait à la gouvernance », fait remarquer Van de Maele.

Cela signifie-t-il pour autant que le niveau de maturité de la gestion des données progresse ? « Le niveau est à la hausse, mais assez lentement. Si l’on fait la comparaison avec l’adoption de l’ERP ou du CRM dans les années ’90, force est de constater qu’il a fallu 30 ans avant que les entreprises comprennent l’utilité réelle des applications. » Et la même évolution se constate au niveau de l’utilisation des données. « Certes, tout le monde affirme aujourd’hui que les données et la gouvernance de données sont très importantes, mais le défi n’en est pas moins bien réel : quelle stratégie de données adopter, et avec quel budget, dans quel délai et quels moyens mettre en œuvre ? » Autant de questions qui restent délicates.

L’œuf et la poule

Felix Van de Maele estime qu’il est de son devoir de convaincre les entreprises que tout projet de données est réellement critique. « Quoi qu’il en soit, il importe d’améliorer d’abord son degré de maturité des données avant d’envisager des cas d’usage et la technologie. » Bref, suivre l’exemple de Colruyt Group. « Le syndrome de la poule et de l’œuf s’applique aussi à l’IA », conclut Missinne. Et un premier projet concret peut faire office de levier pour améliorer la maturité de données – et inversement.