La gouvernance des données est devenue un véritable enjeu pour les entreprises. Elle apporte une réponse directe à un constat de plus en plus partagé dans les grandes organisations : les données sont partout mais très rarement maîtrisées. Et cette absence de maîtrise coûte cher en temps, en ressources, en argent … et en opportunités manquées.
Alors, pourquoi ce sujet revient-il sans cesse dans les réunions DSI, les audits, les projets data et les échanges avec les directions métiers ? Pourquoi mettre en place une gouvernance des données ? Voici quelques éléments de réponse concrets issus de la réalité opérationnelle sur les projets que nous menons chez Smartpoint, ESN spécialisée en Data et IA.
1. Une réalité quotidienne de plus en plus complexe
Les systèmes d’information sont devenus des écosystèmes interconnectés, hétérogènes et évolutifs. On y retrouve des données issues :
de fichiers partagés en réseau (Excel, CSV, PDF, etc.),
de flux temps réel (API, streaming Kafka, télémétrie…),
de formulaires web ou mobiles(collecte directe utilisateur),
Résultat : des doublons, des données obsolètes, contradictoires ou tout simplement introuvables.
Nous ne comptons plus les DSI qui nous disent :
On passe plus de temps à chercher la bonne donnée qu’à l’utiliser.
Cette accumulation désordonnée rend l’exploitation des données chronophage, frustrante mais aussi risquée. Les équipes BI passent un temps considérable à “nettoyer” avant d’analyser. Les projets IA sont mis en pause faute de jeux de données fiables. Les directions métiers perdent confiance dans leurs tableaux de bord.
2. Ce que recouvre vraiment la gouvernance des données
Ce terme de gouvernance des données revient souvent dans les discussions, mais il est aussi largement galvaudé, utilisé à tort comme un synonyme de conformité réglementaire, de projet technique, ou même de simple référentiel.
En réalité, il recouvre une démarche beaucoup plus large et concrète :
La gouvernance des données, c’est l’ensemble des règles, des rôles et des outils qui permettent de s’assurer que les données sont correctement gérées dans toute l’entreprise.
Ce n’est ni un simple plan qualité, ni uniquement un dispositif RGPD. C’est une démarche continue, ancrée dans la réalité des projets, qui vise à répondre à une question simple : Pouvons-nous faire confiance à nos données pour prendre les bonnes décisions ?
3. Des questions précises, posées tous les jours
La gouvernance des données n’est pas un sujet « stratégique » au sens théorique. C’est un sujet très concret, qui se manifeste sous forme de petites (ou grandes) questions irritantes. En voici quelques-unes, fréquemment remontées par les équipes :
Qui est responsable de cette donnée ?
Est-ce que je peux me fier à ce chiffre ?
À quoi servent toutes ces colonnes dans ce fichier Excel ?
Où sont stockées les données utilisées par cette IA ?
Est-ce qu’on a le droit d’utiliser ces données pour cet usage ?
Pourquoi les ventes du CRM ne correspondent-elles pas aux chiffres de la BI ?
Combien de temps doit-on garder ces données ?
Chacune de ces questions peut révéler une faiblesse de gouvernance. Elles sont le point de départ d’une prise de conscience.
4. Ce que la gouvernance des données change concrètement dans l’entreprise
Une gouvernance bien pensée, ce n’est pas un projet à part. C’est un levier transversal, qui bénéficie à tous les étages de l’organisation :
Moins de temps perdu à chercher ou recouper les données
Moins d’erreurs dans les reportings et les décisions
Une meilleure base pour développer des outils analytics ou IA
Une conformité by design avec les réglementations (RGPD, Data Act…)
Une meilleure collaboration entre IT et métiers, grâce à un langage commun autour des données
FAQ – C’est quoi le Data Act ?
Le Data Act est un règlement européen adopté en 2023. Il vise à faciliter l’accès, le partage et l’usage des données non personnelles dans toute l’Union européenne, notamment celles générées par les objets connectés (IoT), les services cloud ou les plateformes industrielles.
Pourquoi c’est important pour la gouvernance des données ? Le Data Act impose : une traçabilité claire des accès aux données, des règles de partage équitables entre entreprises, une interopérabilité des services cloud, et un cadre contractuel plus juste, notamment pour les PME. En clair : c’est une brique complémentaire au RGPD, axée sur les données industrielles et leur valorisation responsable.
FAQ – C’est quoi l’AI Act ?
L’AI Act est le règlement européen sur l’intelligence artificielle, adopté en 2024. C’est le premier cadre légal mondial dédié aux systèmes d’IA, classés selon leur niveau de risque (faible à inacceptable). Pourquoi c’est important pour la gouvernance des données ?
L’AI Act impose : des obligations fortes sur les données utilisées pour entraîner les modèles d’IA (qualité, absence de biais, documentation), des procédures de contrôle pour les IA à haut risque (RH, santé, justice…), et une transparence sur les modèles génératifs (type ChatGPT). En clair : ce règlement oblige les entreprises à articuler gouvernance de l’IA et gouvernance des données, dès la conception des projets.
Conclusion : Commencer par les vrais irritants
Plutôt que de démarrer par un grand plan théorique ou un référentiel international, commencez par écouter les irritants remontés par les métiers, les équipes data ou les projets IT. C’est là que la gouvernance des données prend tout son sens.
👉 Dans le prochain épisode, nous explorerons les piliers fondamentaux de la gouvernance des données, et comment les articuler pour créer un cadre robuste, sans complexifier l’existant.
Vous vous interrogez sur quelle démarche adopter ? Quelle architecture ou quels outils choisir ? Vous avez besoin de compétences spécifiques sur vos projets ? Challengez-nous !
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IA
IA et Automatisation intelligente : comment le Data Engineering se réinvente en 2025
Par Smartpoint, ESN spécialisée en ingénierie de la Data
Entre copilotes, auto-réparation, gouvernance augmentée et dashboards générés en langage naturel, le Data Engineering se transforme en profondeur. Smartpoint décrypte les grandes tendances data engineering IA 2025.
2025 restera comme l’année pivot où l’intelligence artificielle est devenue bien plus qu’un simple levier d’automatisation : elle devient un co-pilote du Data Engineering.
Tandis que l’IA générative redéfinit l’interface homme-donnée, le machine learning et les moteurs décisionnels automatisés transforment les pipelines, les outils et les rôles au sein des organisations. Ensemble, ces technologies redessinent le Data Engineering moderne. En effet, dans les grandes entreprises, plusieurs technologies d’intelligence artificielle coexistent, interagissent et s’intègrent dans les architectures SI pour répondre aux enjeux de performance, de scalabilité, de gouvernance et d’expérience utilisateur.
L’automatisation intelligente au cœur des pipelines de données
Les entreprises cherchent à toujours plus optimiser leurs pipelines Data, tout en garantissant qualité, fiabilité et adaptabilité. Cette automatisation prend plusieurs formes :
Génération de schémas dynamiques(IA générative) : des modèles de langage créent et ajustent automatiquement les structures de données en fonction des besoins métier comme, par exemple, des approches comme le reinforcement learning.
Détection d’anomalies en temps réel(Machine Learning) : les algorithmes repèrent les incohérences dans les données entrantes, sans règles codées manuellement. Des outils comme Apache Kafka et TensorFlow facilitent cette intégration.
Pipeline auto-réparateur(Automatisation intelligente) : des workflows peuvent désormais identifier et corriger des erreurs techniques de façon autonome.
Ces innovations transforment l’ingénierie data en une discipline pilotée par des agents intelligents, où la supervision humaine se concentre sur les cas d’exception.
Des données accessibles sans coder : vers la vraie démocratisation
Les interfaces conversationnelles, dopées par l’IA générative, ouvrent enfin la voie à une démocratisation réelle de l’accès aux données :
Requêtes en langage naturel (IA générative) : les utilisateurs métiers peuvent interroger les bases de données par simple dialogue, sans recourir au SQL ni à des outils BI complexes. Citons des outils comme Azure Copilot, Databricks IQ, Snowflake Cortex ou encore Gemini de Google.
Rapports générés automatiquement (IA générative + BI augmentée) : des tableaux de bord sont produits à la volée à partir d’instructions en langage naturel, intégrant parfois même des prévisions ou recommandations. Citons des solutions comme celle de Power BI avec Copilot, Qlik ou ThoughtSpot.
Assistants analytiques intégrés (copilotes décisionnels) : embarqués dans les outils métiers, ils proposent des KPIs, mettent en évidence des signaux faibles, et accompagnent les utilisateurs dans l’interprétation des données.
Ces avancées technologiques permettent de réduire la dépendance aux équipes IT pour les besoins analytiques courants. Les métiers bénéficient ainsi d’un accès direct à une expertise data contextualisée et immédiate, tandis que la DSI se positionne davantage comme facilitateur stratégique de l’innovation que comme simple fournisseur de services techniques.
Enfin, grâce à des mécanismes d’apprentissage actif, les modèles conversationnels s’améliorent progressivement via les retours utilisateurs, offrant une expérience toujours plus fine et pertinente.
DataOps + IA = pipelines agiles et auto-adaptatifs
L’intégration de l’IA dans les pratiques DataOps transforme profondément la façon dont les pipelines de données sont conçus, testés et supervisés. Elle permet de bâtir des architectures :
Plus fiables, grâce à des tests automatisés intelligents : Great Expectations par exemple permet de valider automatiquement les données à chaque étape du pipeline, avec des règles dynamiques et un monitoring continu.
Plus agiles, via une orchestration modulaire et versionnée : les pratiques CI/CD issues du DevOps sont désormais la norme dans le DataOps, avec un usage généralisé de Git, du versioning de pipelines, et du déploiement continu. Les dépendances sont gérées automatiquement pour limiter les erreurs humaines et améliorer le cycle de vie des développements.
Plus prédictifs, grâce à l’IA embarquée dans les outils d’observabilité : certaines solutions identifient les goulets d’étranglement avant qu’ils ne provoquent des interruptions de service, en analysant les métriques d’exécution, les logs et les historiques d’incidents.
Les outils de Data Observability évoluent rapidement pour intégrer ces capacités intelligentes. Par exemple, Dynatrace, via son moteur d’IA Davis, permet une traçabilité complète des flux et une analyse automatisée de la filiation des données, avec détection des causes racines en temps réel.
Sécurité et conformité : vers une gouvernance augmentée
Les nouvelles réglementations européennes (RGPD, EU AI Act, DORA) imposent aux DSI de repenser la gouvernance de la donnée dans une approche plus proactive, automatisée et éthique. L’IA intervient à plusieurs niveaux :
Surveillance intelligente de la conformité : des outils comme Informatica permettent de détecter en temps réel des écarts au RGPD, grâce à l’analyse sémantique des métadonnées et à l’identification automatique de données sensibles.
Calcul confidentiel (Privacy-Enhancing Computation) : des approches comme le chiffrement homomorphe, le MPC ou la privacy différentielle permettent de traiter les données sans jamais les exposer, renforçant la sécurité tout en respectant la législation.
Détection automatisée des biais : des plateformes comme DataRobot ou Hugging Face Evaluate intègrent des outils de monitoring des biais dans les datasets ou les modèles, pour garantir équité et transparence.
Cette nouvelle génération de solutions donne naissance à des Data Responsibility Platforms (DRP), offrant gouvernance, auditabilité et responsabilité algorithmique. Des acteurs comme OneTrust proposent déjà des fonctionnalités dédiées à l’AI Act, notamment pour l’automatisation des DPIA et la documentation des usages à haut risque.
Low-code + IA générative : l’ingénierie data entre toutes les mains ?
L’association des plateformes low-code/no-code et de l’IA générative repense la manière de concevoir des solutions data. Désormais, les utilisateurs peuvent prototyper voire déployer des applications data sans compétence avancée en développement. Une des avancées majeures réside dans la génération assistée de pipelines de données, où des interfaces graphiques alimentées par des modèles de langage (LLM) permettent de traduire une intention métier en architecture technique. Bien que ces assistants génèrent des blocs logiques cohérents, la prise en compte fine des contraintes d’exécution (performance, gestion des erreurs, scalabilité) nécessite encore une validation humaine assurée par les Data Engineers.
Par ailleurs, les plateformes intègrent de plus en plus des capacités d’automatisation intelligente des connexions aux systèmes métiers. Grâce au machine learning, elles analysent les schémas de données pour générer automatiquement des connecteurs ou mapper les champs entre systèmes hétérogènes, limitant donc la configuration manuelle. Ce type d’intégration accélère l’accès à la donnée pour les métiers, tout en fluidifiant les processus IT.
Cette évolution donne naissance à des cas d’usage autonomes au sein des fonctions métiers. Les départements finance, RH ou marketing peuvent désormais en théorie concevoir eux-mêmes leurs tableaux de bord ou leurs flux de transformation de données. Cela réduit leur dépendance vis-à-vis des équipes IT ou Data centralisées, tout en améliorant leur agilité dans l’exploitation de la donnée.
Pour les DSI, cette transformation est un véritable défi en termes de gouvernance. Ils se doivent d’orchestrer ces nouveaux usages, de poser les garde-fous nécessaires en matière de sécurité, de cohérence technique et de qualité des données.
Car si la promesse d’une « ingénierie data accessible aux métiers » semble devenir techniquement possible, il reste de nombreux freins bien réels :
L’illusion du no-code total : un niveau d’expertise reste indispensable pour vérifier et sécuriser les architectures générées par IA.
Une maturité technologique encore très variable : la performance des intégrations automatiques dépend largement de la qualité, de la structure et de la disponibilité des données sources.
Un écosystème fragmenté : la diversité des outils low-code/no-code freine l’intéropérabilité. L’absence de standards demande des efforts d’architecture et d’intégration.
Une IA économe, vers un Data Engineering durable ?
Si l’IA et l’automatisation transforment en profondeur les pratiques du Data Engineering, impossible d’ignorer désormais les enjeux de sobriété numérique. La montée en puissance des modèles génératifs et des orchestrateurs intelligents appelle une réflexion sur leur coût environnemental. En réponse, les équipes Data adoptent des approches plus durables : sélection d’algorithmes plus sobres, planification des traitements en heures creuses, ou encore déploiement dans des infrastructures green.
Les plateformes d’automatisation intelligente intègrent progressivement des mécanismes de régulation énergétique ou de priorisation des flux, s’inscrivant dans une logique de DataOps éco-conçu. Une dimension importante pour les DSI qui sont pour la plupart de plus en plus sensibles à un meilleur alignement entre innovation technologique et performance durable.
Tableau récapitulatif : technologies d’IA et leurs usages en data engineering
Cas d’usage
Type d’IA / technologie
Objectif principal
Génération automatique de schémas
IA générative (LLM)
Adapter dynamiquement les structures de données
Détection d’anomalies
Machine learning supervisé/non
Garantir l’intégrité des données en temps réel
Pipelines auto-réparateurs
Automatisation intelligente
Réduire les interruptions et maintenir la continuité
Requêtes en langage naturel
IA générative (NLP avancé)
Faciliter l’accès à la donnée
Dashboards générés à la volée
IA générative + outils BI
Accélérer l’analyse métier
Maintenance prédictive
ML + Data Observability
Prévenir les pannes ou goulets d’étranglement
Gouvernance éthique des données
IA générative + ML
Identifier biais, risques, non-conformités
Plateformes low-code/no-code avec copilotes
IA générative + automatisation
Démocratiser la création de pipelines
Calcul confidentiel et chiffrement
Privacy Enhancing Tech + IA
Protéger les données sensibles
Optimisation énergétique des traitements
IA classique + orchestration
Réduire l’empreinte carbone de l’architecture data
Tableau des cas d’usage de l’IA en Data Engineering 2025
Le Data Engineering a toujours été un métier en changement perpétuel mais le rythme s’accélère. Grâce à l’IA, à l’automatisation intelligente et à des outils de plus en plus accessibles, les organisations repensent leur rapport à la data. Pour les DSI, il ne s’agit plus seulement de gérer l’infrastructure, mais d’orchestrer un écosystème d’innovation responsable, distribué et piloté par la valeur métier.
Chez Smartpoint, nous accompagnons les DSI et Responsables Data dans la transformation de leurs architectures et de leurs pratiques vers un Data Engineering plus agile, automatisé et durable. Grâce à notre expertise en XOps (DataOps, MLOps, AIOps), en IA générative et en gouvernance augmentée, nous aidons les grandes entreprises à tirer parti des dernières innovations tout en maîtrisant les enjeux de sécurité, de conformité et de performance. Notre approche pragmatique et co-construite permet de structurer des solutions à fort impact métier, tout en assurant leur pérennité technologique dans un écosystème en constante évolution.
Source :
Arnab Sen « 2025’s Game-Changers: The Future of Data Engineering Unveiled »
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Phénomène
IA, Cloud et IoT – Les piliers technologiques des DSI
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Les prévisions (ABI Research) pour les cinq prochaines années mettent en exergue des transformations profondes qui impacteront considérablement les stratégies des DSI et des Responsables Data. l’intelligence Artificielle et une gestion toujours plus poussées des données s’imposent comme des leviers majeurs en terme de compétitivité, nécessitant une approche proactive et structurée pour répondre aux défis d’un écosystème en mutation rapide.
L’évolution à un rythme effréné des technologies redéfinit en profondeur les stratégies des DSI et des Responsables Data. À l’horizon 2025, trois piliers technologiques se distinguent comme étant les principaux leviers de transformation : l’Intelligence Artificielle et le Machine Learning, le Cloud et l’IoT. Ces innovations, bien que distinctes, convergent pour façonner un nouvel écosystème.
1. Intelligence Artificielle et Machine Learning : De l’expérimentation à l’industrialisation
L’IA générative et le Machine Learning sont en passe de devenir des composants essentiels des infrastructures IT. Selon ABI Research, les dépenses en modèles de langage à grande échelle (LLM) connaîtront une croissance annuelle de 35 %, révélant une adoption de plus en plus généralisée au sein des entreprises. Toutefois, la vision par ordinateur (Computer Vision) reste dominée par des modèles traditionnels, les modèles de vision à large échelle (LVM) peinant encore à démontrer un ROI convaincant.
Pour les DSI, l’industrialisation de l’IA nécessitera une intégration hybride entre les modèles traditionnels et les approches basées sur l’IA générative. La maîtrise des coûts, la protection des données et la scalabilité des infrastructures seront des priorités absolues pour une adoption réussie.
2. Le Cloud et la montée en puissance du modèle hybride
Le Cloud va poursuivre son évolution vers des architectures hybrides et souveraines, permettant aux entreprises de concilier agilité, performance et conformité réglementaire. ABI Research prévoit que d’ici 2029, le volume de données industrielles dépassera 4 zettaoctets, accentuant encore davantage la nécessité d’un traitement efficace et sécurisé des données.
Pour les DSI, l’adoption d’un cloud hybride est. un impératif pour assurer la flexibilité des ressources et une gouvernance des données renforcée. La mise en place de data fabrics permettra de standardiser et d’intégrer les données issues de multiples sources, favorisant des analyses avancées et une meilleure prise de décision.
3. IoT et connectivité intelligente : Une explosion des cas d’usage
L’Internet des Objets (IoT) s’impose comme un accélérateur d’innovation dans les environnements industriels et urbains. ABI Research prévoit que le marché des réseaux privés 5G pour l’IoT atteindra 75,9 milliards de dollars d’ici 2030, bien que sa croissance soit légèrement revue à la baisse par rapport aux prévisions initiales. Les dispositifs IoT de suivi des chaînes d’approvisionnement continuent également leur développement, répondant aux exigences accrues de traçabilité et d’optimisation logistique.
Pour les DSI, l’essor de l’IoT impose de sécuriser les flux de données, d’intégrer des plateformes de gestion IoT robustes et d’optimiser la connectivité pour exploiter pleinement le potentiel des réseaux intelligents.
IA, Cloud et IoT – Une convergence stratégique inéluctable
L’IA, le Cloud et l’IoT ne sont plus des choix technologiques optionnels, mais des leviers stratégiques incontournables. Leur intégration dans l’écosystème IT permettra aux entreprises de gagner en résilience, en compétitivité et en efficacité opérationnelle.
Pour les DSI, la capacité à orchestrer ces technologies de manière cohérente et à anticiper les défis liés à leur déploiement sera un facteur clé de différenciation. L’avenir appartient aux organisations qui sauront exploiter la puissance des données et des infrastructures intelligentes pour innover et se transformer durablement. Vous avez besoin de vous faire accompagner sur ces chantiers ? Contactez Smartpoint.
Outils Data
Testing et l’Intelligence Artificielle pour Smartpoint
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Le développement des technologies d’intelligence artificielle (IA) transforme profondément le domaine du testing logiciel. Les DSI voient en l’IA une opportunité pour améliorer l’efficacité, la précision et la couverture des tests. Voici comment l’IA révolutionne les pratiques de testing et offre des stratégies pour intégrer ces avancées dans les processus de développement logiciel.
On estime que l’IA peut augmenter la couverture de test jusqu’à 30% et réduire les coûts de 20%
Forrester
1. L’Impact de l’IA sur le Testing Logiciel
L’IA permet une automatisation intelligente des tests. Elle génère automatiquement des cas de test en analysant les exigences logicielles, ce qui couvre un plus grand nombre de scénarios avec une précision accrue. De plus, les algorithmes de machine learning peuvent détecter et s’adapter aux changements dans le code, réduisant ainsi l’effort manuel nécessaire pour mettre à jour les scripts de test. Par exemple, l’IA peut automatiser les tests unitaires, les tests d’intégration, les tests de bout en bout et les tests de performance.
En matière de détection des anomalies, l’IA analyse les logs d’exécution et les comportements des applications pour identifier des anomalies subtiles. Grâce à l’apprentissage continu, elle optimise les processus de test et améliore la détection des défauts.
L’IA joue également un rôle crucial dans les pratiques de DevOps. Elle facilite l’intégration continue en permettant des tests automatisés qui s’exécutent parallèlement aux déploiements, assurant une validation rapide et efficace du code. Les algorithmes d’IA peuvent aussi prédire les impacts des modifications et déterminer les meilleures stratégies de déploiement pour minimiser les risques et les interruptions.
2. Stratégies pour Intégrer l’IA dans les Processus de Testing
Pour intégrer l’IA dans les processus de testing, il est essentiel de bien évaluer et sélectionner les outils d’IA. Une analyse des besoins spécifiques en matière de testing et des Proof of Concept (PoC) permettent de tester les capacités des outils d’IA avant leur déploiement à grande échelle. Chez Smartpoint, nous utilisons notamment Applitools, Selenium, Testim, Katalon Studio, Eggplant, Functionize, Umicore, UFT, BrowserStack, Test.AI, AutonomIQ ou encore Sealights.
La formation des équipes est également cruciale. Il est important de former les équipes de développement et de test aux nouvelles technologies et outils d’IA, et d’encourager une culture de l’innovation.
Ensuite, il est nécessaire de s’assurer que les nouveaux outils d’IA s’intègrent avec les processus existants. Commencer par automatiser les tâches répétitives et chronophages, puis étendre progressivement l’utilisation de l’IA à des domaines plus complexes du testing, garantit une adoption fluide.
3. Avantages et Défis de l’IA dans le Testing
L’intégration de l’IA dans le testing logiciel offre plusieurs avantages. Elle améliore l’efficacité des tests, permet de couvrir un plus grand nombre de scénarios et de configurations, et améliore la détection des défauts. Cependant, elle pose également des défis, tels que la complexité de mise en œuvre, la dépendance à la qualité des données de formation, et la résistance au changement des équipes.
Voici quelques exemples d’applications concrètes de l’IA dans le testing :
L’IA peut être utilisée pour générer des données de test réalistes à partir de données historiques ou de simulations. Cela peut être particulièrement utile pour tester des applications qui traitent de grandes quantités de données.
L’IA peut être utilisée pour identifier des cas de test critiques en analysant le code source et les exigences d’une application. Cela permet de s’assurer que les tests les plus importants sont exécutés en premier.
L’IA peut être utilisée pour prédire les échecs de test en analysant les résultats des tests précédents. Cela permet d’anticiper les problèmes et de prendre des mesures préventives.
L’intégration de l’intelligence artificielle dans le testing logiciel représente une avancée majeure pour les DSI et les grandes entreprises. En adoptant des stratégies bien planifiées et en surmontant les défis inhérents, les organisations peuvent tirer parti des capacités de l’IA pour améliorer la qualité, l’efficacité et la rapidité de leurs processus de développement logiciel. Smartpoint, en tant qu’ESN spécialisée en ingénierie de la data, est idéalement positionnée pour guider les entreprises dans cette transformation et leur permettre de tirer pleinement parti des innovations en matière de testing et d’IA.
