Charles Ngando Black – Fondateur et Président iDAIp et Marc Vengadabady – Cofondateur et CTO Yavantha
Toutes ces décisions ont un point commun : elles reposent sur des données. Les données sont transformées en informations, les informations en connaissances, puis ces connaissances sont mobilisées pour décider. Cette chaîne est au cœur du fonctionnement des organisations modernes. Elle conditionne leur performance, leur capacité d'adaptation, leur maîtrise des risques et leur conformité.
Pourtant, les initiatives de gouvernance des données entretiennent souvent une relation paradoxale avec cette réalité. Elles documentent les données, améliorent leur qualité, organisent les responsabilités, facilitent les analyses d'impact grâce au lignage et produisent une connaissance précieuse sur le patrimoine informationnel de l'organisation. Mais elles restent fréquemment à distance des décisions elles-mêmes. Les données sont gouvernées. Les décisions continuent souvent d'être pilotées selon d'autres logiques.
Cette situation n'est pas le résultat d'un échec de la gouvernance. Elle résulte principalement de la manière dont elle a été conçue. Pendant longtemps, la gouvernance s'est organisée autour des données : leur définition, leur qualité, leur circulation, leur protection ou leur usage. Cette approche était nécessaire. Elle a permis à la discipline de se structurer. Elle laisse cependant une question fondamentale largement ouverte : comment la gouvernance contribue-t-elle concrètement à la qualité, à la fiabilité et à la démonstration des décisions qui engagent l'organisation ?
Faire de la gouvernance un levier de pilotage suppose de déplacer son centre de gravité. Le sujet n'est plus seulement de gouverner les données. Il devient de gouverner les conditions dans lesquelles les décisions qui s'appuient sur ces données peuvent être considérées comme fiables.
1. Les organisations ne pilotent pas des données
Une organisation ne pilote jamais ses données pour elles-mêmes. Elle pilote son activité, ses ressources, ses risques, sa conformité et sa performance à travers des décisions. Certaines de ces décisions sont opérationnelles et concernent la gestion quotidienne des activités. D'autres sont tactiques et orientent les moyens à mobiliser ou les priorités à retenir. D'autres encore sont stratégiques et engagent durablement l'organisation. À ces catégories s'ajoutent les décisions réglementaires, qui permettent de démontrer une conformité, de satisfaire une obligation légale ou de justifier une position auprès d'une autorité de contrôle.
Les données jouent naturellement un rôle essentiel dans ce processus. Elles permettent de décrire une situation, d'analyser un contexte, d'évaluer différentes options et de justifier un choix. Mais elles ne constituent jamais une finalité. Une entreprise n'investit pas dans la qualité des données pour améliorer un attribut ou enrichir un catalogue. Elle le fait pour prendre de meilleures décisions. Une administration ne construit pas un référentiel pour le seul plaisir de documenter son patrimoine informationnel. Elle le fait pour rendre plus fiables les décisions qu'elle doit prendre ou démontrer.
Cette distinction est importante car elle révèle une confusion fréquente dans les initiatives de gouvernance. Les données sont souvent traitées comme l'objet principal du pilotage alors qu'elles n'en constituent qu'un support. Le véritable objet du pilotage est la décision. Les données n'acquièrent leur valeur qu'à travers leur contribution à cette décision.
Cette observation n'enlève rien à l'importance de la gouvernance des données. Elle permet simplement de rappeler sa finalité. Une gouvernance mature n'a pas pour vocation de produire davantage de connaissance sur les données. Elle a pour vocation de contribuer à la qualité, à la fiabilité et à la démonstration des décisions qui engagent l'organisation.
2. Ce que la gouvernance pilote aujourd'hui
La plupart des initiatives de gouvernance se concentrent aujourd'hui sur les données et sur les dispositifs de gouvernance eux-mêmes. Elles cherchent à définir les termes métier, documenter les données, préciser les responsabilités, formaliser les règles de qualité, cartographier les flux ou comprendre les dépendances entre données et transformations grâce au lignage. Ces travaux sont indispensables. Ils constituent le socle sur lequel reposent les pratiques modernes de gouvernance.
Les questions auxquelles répondent ces dispositifs sont désormais bien connues. Quelles données possédons-nous ? Quelle définition retenir ? Qui est responsable ? Quels contrôles appliquer ? Quel niveau de qualité exiger ? Quelles transformations relient une donnée à une autre ? Quels impacts produira une modification ? Ces questions sont légitimes et nécessaires. Elles permettent à l'organisation de mieux comprendre son patrimoine informationnel et d'en améliorer progressivement la maîtrise.
Le problème n'est donc pas l'existence de ces dispositifs. Le problème est leur positionnement. Dans de nombreuses organisations, ils demeurent relativement éloignés des mécanismes de décision. Le glossaire, le catalogue, le référentiel de qualité ou le lignage produisent de la connaissance sur les données. Ils ne permettent pas toujours d'expliquer clairement quelles décisions sont concernées, quelles exigences doivent être satisfaites, quels risques sont encourus ou quelles conséquences peuvent résulter d'un écart constaté.
Cette situation conduit à un paradoxe. Les organisations disposent de plus en plus d'informations sur leurs données, mais peinent encore à démontrer de manière explicite comment cette connaissance contribue aux décisions qu'elles prennent. La gouvernance produit ainsi de la connaissance sur les données sans produire systématiquement de la confiance dans les décisions.
C'est précisément ce décalage qui explique pourquoi tant d'organisations peinent encore à faire de leur gouvernance un véritable levier de pilotage.
3. Le chaînon manquant : les conditions de confiance
Si les données ne constituent pas la finalité du pilotage, une question devient alors inévitable : qu'est-ce qui permet réellement de considérer qu'une décision est fiable ?
La réponse ne réside ni dans une donnée isolée ni dans un indicateur particulier. Une décision est toujours le résultat d'un ensemble de conditions qui doivent être satisfaites simultanément. Les données doivent être disponibles. Elles doivent être suffisamment exactes, complètes et à jour. Les règles applicables doivent être respectées. Les transformations doivent être maîtrisées. Les contrôles doivent avoir été réalisés. Les responsabilités doivent être clairement établies. Les contraintes réglementaires ou organisationnelles doivent être prises en compte.
Autrement dit, entre les données et la décision existe un ensemble de conditions qui déterminent si cette décision peut être prise avec confiance. Ces conditions constituent le véritable point de rencontre entre la gouvernance des données et le pilotage de l'organisation. Elles expliquent pourquoi deux organisations disposant des mêmes données peuvent parvenir à des niveaux de confiance très différents. Elles expliquent également pourquoi une donnée techniquement correcte ne garantit pas nécessairement qu'une décision soit pertinente ou justifiable.
Cette observation modifie profondément la perspective. Le sujet n'est plus uniquement de connaître les données ou de mesurer leur qualité. Il devient de comprendre quelles conditions doivent être réunies pour permettre une décision donnée et de vérifier que ces conditions sont effectivement satisfaites. La gouvernance cesse alors d'être uniquement un dispositif de connaissance des données. Elle devient progressivement un dispositif de connaissance des conditions de confiance.
C'est précisément ce changement de perspective qui permet d'établir un lien explicite entre gouvernance et pilotage.
4. Deux chaînes complémentaires : DIKW et MIKW
Cette relation peut être représentée à travers deux chaînes complémentaires qui coexistent dans toutes les organisations.
La première est largement connue. Elle décrit la manière dont les données sont valorisées pour produire une décision. Les données sont transformées en informations, les informations en connaissances, puis ces connaissances alimentent une décision. Cette chaîne, souvent représentée sous la forme de la pyramide DIKW (Data, Information, Knowledge, Wisdom), correspond au processus de création de valeur et de prise de décision. Son aboutissement n'est pas la donnée. Son aboutissement est la décision.
La seconde chaîne est moins visible. Elle décrit la manière dont l'organisation produit la connaissance nécessaire pour gouverner la première. Les métadonnées sont transformées en informations de gouvernance, ces informations produisent une connaissance de gouvernance, puis cette connaissance permet de prendre des décisions de gouvernance. Cette seconde chaîne peut être représentée par la pyramide MIKW (Metadata, Information, Knowledge, Wisdom).
Ces deux chaînes poursuivent des finalités différentes mais complémentaires. La première produit les décisions qui pilotent ou engagent l'organisation. La seconde produit les décisions qui définissent, vérifient et démontrent les conditions de confiance nécessaires à ces décisions. La première s'intéresse à l'activité, à la performance, aux risques ou à la conformité. La seconde s'intéresse aux règles, aux exigences, aux contrôles, aux responsabilités et aux mécanismes permettant de justifier la confiance accordée à la première.
Cette distinction est fondamentale. Elle montre que la gouvernance ne pilote pas directement l'activité. Elle pilote les conditions dans lesquelles l'activité peut être pilotée. Elle ne remplace pas les décisions métier, stratégiques ou réglementaires. Elle crée les conditions permettant de leur faire confiance.
La gouvernance devient ainsi un levier de pilotage lorsque la chaîne MIKW permet effectivement de piloter les conditions de confiance de la chaîne DIKW. À partir de ce moment, les activités de gouvernance cessent d'être perçues comme des travaux documentaires ou administratifs. Elles deviennent directement reliées à la capacité de l'organisation à prendre, justifier et démontrer ses décisions.
5. La décision critique comme point d'entrée
Cette articulation entre les deux chaînes soulève cependant une question pratique. Comment relier concrètement les activités de gouvernance aux décisions qui engagent l'organisation ?
La réponse réside dans la notion de décision critique.
Une décision critique est une décision dont les conséquences sont suffisamment importantes pour justifier un encadrement explicite. Son importance peut être économique, opérationnelle, réglementaire, juridique ou stratégique. Elle peut concerner l'attribution d'une prestation, l'autorisation d'une opération, la validation d'un reporting, l'acceptation d'un risque, la mise sur le marché d'un produit ou toute autre décision susceptible d'engager l'organisation de manière significative.
L'intérêt de la décision critique est qu'elle constitue un point d'entrée naturel pour la gouvernance. À partir d'une décision, il devient possible d'identifier les exigences qui doivent être satisfaites, les contraintes qui doivent être respectées, les règles qui doivent être appliquées, les données qui doivent être disponibles, les transformations qui doivent être maîtrisées, les contrôles qui doivent être réalisés et les indicateurs qui permettront de suivre la situation.
Quelques exemples illustrent cette logique.
Pourtant, les initiatives de gouvernance des données entretiennent souvent une relation paradoxale avec cette réalité. Elles documentent les données, améliorent leur qualité, organisent les responsabilités, facilitent les analyses d'impact grâce au lignage et produisent une connaissance précieuse sur le patrimoine informationnel de l'organisation. Mais elles restent fréquemment à distance des décisions elles-mêmes. Les données sont gouvernées. Les décisions continuent souvent d'être pilotées selon d'autres logiques.
Cette situation n'est pas le résultat d'un échec de la gouvernance. Elle résulte principalement de la manière dont elle a été conçue. Pendant longtemps, la gouvernance s'est organisée autour des données : leur définition, leur qualité, leur circulation, leur protection ou leur usage. Cette approche était nécessaire. Elle a permis à la discipline de se structurer. Elle laisse cependant une question fondamentale largement ouverte : comment la gouvernance contribue-t-elle concrètement à la qualité, à la fiabilité et à la démonstration des décisions qui engagent l'organisation ?
Faire de la gouvernance un levier de pilotage suppose de déplacer son centre de gravité. Le sujet n'est plus seulement de gouverner les données. Il devient de gouverner les conditions dans lesquelles les décisions qui s'appuient sur ces données peuvent être considérées comme fiables.
1. Les organisations ne pilotent pas des données
Une organisation ne pilote jamais ses données pour elles-mêmes. Elle pilote son activité, ses ressources, ses risques, sa conformité et sa performance à travers des décisions. Certaines de ces décisions sont opérationnelles et concernent la gestion quotidienne des activités. D'autres sont tactiques et orientent les moyens à mobiliser ou les priorités à retenir. D'autres encore sont stratégiques et engagent durablement l'organisation. À ces catégories s'ajoutent les décisions réglementaires, qui permettent de démontrer une conformité, de satisfaire une obligation légale ou de justifier une position auprès d'une autorité de contrôle.
Les données jouent naturellement un rôle essentiel dans ce processus. Elles permettent de décrire une situation, d'analyser un contexte, d'évaluer différentes options et de justifier un choix. Mais elles ne constituent jamais une finalité. Une entreprise n'investit pas dans la qualité des données pour améliorer un attribut ou enrichir un catalogue. Elle le fait pour prendre de meilleures décisions. Une administration ne construit pas un référentiel pour le seul plaisir de documenter son patrimoine informationnel. Elle le fait pour rendre plus fiables les décisions qu'elle doit prendre ou démontrer.
Cette distinction est importante car elle révèle une confusion fréquente dans les initiatives de gouvernance. Les données sont souvent traitées comme l'objet principal du pilotage alors qu'elles n'en constituent qu'un support. Le véritable objet du pilotage est la décision. Les données n'acquièrent leur valeur qu'à travers leur contribution à cette décision.
Cette observation n'enlève rien à l'importance de la gouvernance des données. Elle permet simplement de rappeler sa finalité. Une gouvernance mature n'a pas pour vocation de produire davantage de connaissance sur les données. Elle a pour vocation de contribuer à la qualité, à la fiabilité et à la démonstration des décisions qui engagent l'organisation.
2. Ce que la gouvernance pilote aujourd'hui
La plupart des initiatives de gouvernance se concentrent aujourd'hui sur les données et sur les dispositifs de gouvernance eux-mêmes. Elles cherchent à définir les termes métier, documenter les données, préciser les responsabilités, formaliser les règles de qualité, cartographier les flux ou comprendre les dépendances entre données et transformations grâce au lignage. Ces travaux sont indispensables. Ils constituent le socle sur lequel reposent les pratiques modernes de gouvernance.
Les questions auxquelles répondent ces dispositifs sont désormais bien connues. Quelles données possédons-nous ? Quelle définition retenir ? Qui est responsable ? Quels contrôles appliquer ? Quel niveau de qualité exiger ? Quelles transformations relient une donnée à une autre ? Quels impacts produira une modification ? Ces questions sont légitimes et nécessaires. Elles permettent à l'organisation de mieux comprendre son patrimoine informationnel et d'en améliorer progressivement la maîtrise.
Le problème n'est donc pas l'existence de ces dispositifs. Le problème est leur positionnement. Dans de nombreuses organisations, ils demeurent relativement éloignés des mécanismes de décision. Le glossaire, le catalogue, le référentiel de qualité ou le lignage produisent de la connaissance sur les données. Ils ne permettent pas toujours d'expliquer clairement quelles décisions sont concernées, quelles exigences doivent être satisfaites, quels risques sont encourus ou quelles conséquences peuvent résulter d'un écart constaté.
Cette situation conduit à un paradoxe. Les organisations disposent de plus en plus d'informations sur leurs données, mais peinent encore à démontrer de manière explicite comment cette connaissance contribue aux décisions qu'elles prennent. La gouvernance produit ainsi de la connaissance sur les données sans produire systématiquement de la confiance dans les décisions.
C'est précisément ce décalage qui explique pourquoi tant d'organisations peinent encore à faire de leur gouvernance un véritable levier de pilotage.
3. Le chaînon manquant : les conditions de confiance
Si les données ne constituent pas la finalité du pilotage, une question devient alors inévitable : qu'est-ce qui permet réellement de considérer qu'une décision est fiable ?
La réponse ne réside ni dans une donnée isolée ni dans un indicateur particulier. Une décision est toujours le résultat d'un ensemble de conditions qui doivent être satisfaites simultanément. Les données doivent être disponibles. Elles doivent être suffisamment exactes, complètes et à jour. Les règles applicables doivent être respectées. Les transformations doivent être maîtrisées. Les contrôles doivent avoir été réalisés. Les responsabilités doivent être clairement établies. Les contraintes réglementaires ou organisationnelles doivent être prises en compte.
Autrement dit, entre les données et la décision existe un ensemble de conditions qui déterminent si cette décision peut être prise avec confiance. Ces conditions constituent le véritable point de rencontre entre la gouvernance des données et le pilotage de l'organisation. Elles expliquent pourquoi deux organisations disposant des mêmes données peuvent parvenir à des niveaux de confiance très différents. Elles expliquent également pourquoi une donnée techniquement correcte ne garantit pas nécessairement qu'une décision soit pertinente ou justifiable.
Cette observation modifie profondément la perspective. Le sujet n'est plus uniquement de connaître les données ou de mesurer leur qualité. Il devient de comprendre quelles conditions doivent être réunies pour permettre une décision donnée et de vérifier que ces conditions sont effectivement satisfaites. La gouvernance cesse alors d'être uniquement un dispositif de connaissance des données. Elle devient progressivement un dispositif de connaissance des conditions de confiance.
C'est précisément ce changement de perspective qui permet d'établir un lien explicite entre gouvernance et pilotage.
4. Deux chaînes complémentaires : DIKW et MIKW
Cette relation peut être représentée à travers deux chaînes complémentaires qui coexistent dans toutes les organisations.
La première est largement connue. Elle décrit la manière dont les données sont valorisées pour produire une décision. Les données sont transformées en informations, les informations en connaissances, puis ces connaissances alimentent une décision. Cette chaîne, souvent représentée sous la forme de la pyramide DIKW (Data, Information, Knowledge, Wisdom), correspond au processus de création de valeur et de prise de décision. Son aboutissement n'est pas la donnée. Son aboutissement est la décision.
La seconde chaîne est moins visible. Elle décrit la manière dont l'organisation produit la connaissance nécessaire pour gouverner la première. Les métadonnées sont transformées en informations de gouvernance, ces informations produisent une connaissance de gouvernance, puis cette connaissance permet de prendre des décisions de gouvernance. Cette seconde chaîne peut être représentée par la pyramide MIKW (Metadata, Information, Knowledge, Wisdom).
Ces deux chaînes poursuivent des finalités différentes mais complémentaires. La première produit les décisions qui pilotent ou engagent l'organisation. La seconde produit les décisions qui définissent, vérifient et démontrent les conditions de confiance nécessaires à ces décisions. La première s'intéresse à l'activité, à la performance, aux risques ou à la conformité. La seconde s'intéresse aux règles, aux exigences, aux contrôles, aux responsabilités et aux mécanismes permettant de justifier la confiance accordée à la première.
Cette distinction est fondamentale. Elle montre que la gouvernance ne pilote pas directement l'activité. Elle pilote les conditions dans lesquelles l'activité peut être pilotée. Elle ne remplace pas les décisions métier, stratégiques ou réglementaires. Elle crée les conditions permettant de leur faire confiance.
La gouvernance devient ainsi un levier de pilotage lorsque la chaîne MIKW permet effectivement de piloter les conditions de confiance de la chaîne DIKW. À partir de ce moment, les activités de gouvernance cessent d'être perçues comme des travaux documentaires ou administratifs. Elles deviennent directement reliées à la capacité de l'organisation à prendre, justifier et démontrer ses décisions.
5. La décision critique comme point d'entrée
Cette articulation entre les deux chaînes soulève cependant une question pratique. Comment relier concrètement les activités de gouvernance aux décisions qui engagent l'organisation ?
La réponse réside dans la notion de décision critique.
Une décision critique est une décision dont les conséquences sont suffisamment importantes pour justifier un encadrement explicite. Son importance peut être économique, opérationnelle, réglementaire, juridique ou stratégique. Elle peut concerner l'attribution d'une prestation, l'autorisation d'une opération, la validation d'un reporting, l'acceptation d'un risque, la mise sur le marché d'un produit ou toute autre décision susceptible d'engager l'organisation de manière significative.
L'intérêt de la décision critique est qu'elle constitue un point d'entrée naturel pour la gouvernance. À partir d'une décision, il devient possible d'identifier les exigences qui doivent être satisfaites, les contraintes qui doivent être respectées, les règles qui doivent être appliquées, les données qui doivent être disponibles, les transformations qui doivent être maîtrisées, les contrôles qui doivent être réalisés et les indicateurs qui permettront de suivre la situation.
Quelques exemples illustrent cette logique.
Avec cette approche, la logique de gouvernance s'inverse alors. Au lieu de partir des données pour chercher ensuite leurs usages potentiels, l'organisation part des décisions qu'elle cherche à sécuriser et remonte progressivement vers les données nécessaires. Cette approche ne supprime aucun des dispositifs traditionnels de gouvernance. Elle leur donne une finalité plus explicite.
Le glossaire, le catalogue, les règles de qualité, le lignage ou les contrôles cessent alors d'être des objectifs autonomes. Ils deviennent les composantes d'un dispositif destiné à sécuriser une décision identifiable et à démontrer les conditions de confiance qui lui sont associées.
La décision critique constitue ainsi le point de rencontre opérationnel entre la chaîne DIKW et la chaîne MIKW. C'est à travers elle que la gouvernance cesse progressivement d'être un exercice de documentation pour devenir un véritable instrument de pilotage.
6. Ce que cela change dans les arbitrages
L'une des conséquences les plus visibles de cette approche concerne la manière dont les organisations arbitrent leurs priorités. Dans les démarches traditionnelles, les initiatives de gouvernance sont souvent pilotées à partir des objets eux-mêmes. Les équipes cherchent à améliorer la qualité des données, compléter les définitions manquantes, documenter davantage d'attributs, enrichir le lignage ou renforcer les contrôles. Ces objectifs sont légitimes. Ils posent cependant une difficulté : comment déterminer lesquels doivent être traités en priori-té ?
Lorsque la gouvernance est organisée autour des décisions critiques, la logique change profondément. Les problèmes ne sont plus évalués uniquement en fonction de leurs caractéristiques techniques ou documentaires. Ils sont évalués en fonction de leur impact potentiel sur les décisions qu'ils peuvent compromettre. Une anomalie de qualité n'est plus importante parce qu'elle existe. Elle devient importante parce qu'elle affecte une décision particulière. Une transformation non maîtrisée n'est plus prioritaire parce qu'elle présente un risque théorique. Elle devient prioritaire parce qu'elle remet en cause une décision stratégique, opé-ationnelle ou réglementaire.
Cette évolution transforme également la manière de hiérarchiser les investissements. Les organisations disposent toujours de ressources limitées. Elles doivent choisir où concentrer leurs efforts. Lorsqu'elles raisonnent à partir des données, ces arbitrages deviennent souvent difficiles. Lorsqu'elles raisonnent à partir des décisions, les priorités apparaissent beaucoup plus clairement. Les ressources peuvent alors être orientées vers les dispositifs qui sécurisent les décisions les plus importantes plutôt que vers les objets qui présentent simplement le plus grand nombre d'anomalies.
Le même raisonnement s'applique aux plans d'amélioration, aux programmes de qualité, aux contrôles ou aux travaux de documentation. Leur priorité n'est plus déterminée uniquement par leur état de maturité ou leur niveau de conformité. Elle est déterminée par leur contribution aux décisions que l'organisation cherche à sécuriser.
La gouvernance cesse ainsi de piloter un inventaire de problèmes. Elle pilote progressivement un portefeuille de décisions et les conditions de confiance qui leur sont associées.
7. Ce que devient le pilotage
Cette transformation conduit à une évolution plus profonde encore : celle du rôle même de la gouvernance.
Dans de nombreuses organisations, la gouvernance est encore perçue comme un dispositif documentaire, un mécanisme de conformité ou un ensemble de contrôles destinés à encadrer les pratiques de gestion des données. Ces fonctions demeurent indispensables. Elles ne décrivent cependant qu'une partie de ce que la gouvernance peut devenir lorsqu'elle est organisée autour des décisions.
À partir du moment où les décisions critiques sont identifiées et reliées aux conditions de confiance qui les sous-tendent, la gouvernance acquiert une nouvelle capacité. Elle peut définir les conditions attendues, vérifier leur respect, mesurer les écarts observés et identifier les situations susceptibles de compromettre une décision. Elle peut également démontrer, de manière explicite, pourquoi une décision peut être considérée comme fiable ou, au contraire, pourquoi elle doit être remise en question.
Le pilotage change alors de nature. Il ne porte plus uniquement sur les données ou sur les dis-positifs de gouvernance. Il porte sur la capacité de l'organisation à prendre, justifier et dé-montrer ses décisions. Les indicateurs ne servent plus seulement à mesurer l'état des don-nées. Ils servent à mesurer l'état des conditions de confiance. Les contrôles ne servent plus uniquement à détecter des anomalies. Ils servent à démontrer que les exigences associées à une décision sont respectées. Les plans d'action ne servent plus uniquement à améliorer la qualité. Ils servent à restaurer les conditions nécessaires à une prise de décision fiable.
Cette évolution rapproche la gouvernance du fonctionnement réel des organisations. Les activités de gouvernance cessent d'être perçues comme des tâches périphériques ou administratives. Elles deviennent directement reliées aux préoccupations des directions métiers, des responsables opérationnels, des fonctions de contrôle et des autorités de supervision.
La gouvernance devient ainsi un système de pilotage des conditions de confiance nécessaires aux décisions qui engagent l'organisation.
Conclusion
Pendant longtemps, la gouvernance des données a principalement cherché à mieux connaître les données. Cette ambition reste nécessaire. Elle n'est plus suffisante.
Les organisations ne pilotent pas leurs données. Elles pilotent leurs activités, leurs risques, leur conformité et leur performance à travers des décisions. Les données, les règles, les contrôles, les indicateurs et les responsabilités ne prennent alors leur véritable sens qu'à travers leur contribution à ces décisions.
Faire de la gouvernance un levier de pilotage suppose dès lors de déplacer le centre de gravité du dispositif. Le sujet n'est plus seulement de produire de la connaissance sur les données. Il devient de produire, maintenir et démontrer les conditions de confiance nécessaires aux décisions qui engagent l'organisation.
La chaîne DIKW permet de transformer les données en décisions. La chaîne MIKW permet de définir, vérifier et démontrer les conditions de confiance nécessaires à ces décisions. La première pilote l'activité. La seconde pilote les conditions qui permettent de piloter cette activité avec confiance.
La gouvernance cesse alors d'être un dispositif de documentation ou de conformité. Elle devient un dispositif capable de définir, de vérifier et de démontrer les conditions dans lesquelles une décision peut être considérée comme fiable.
C'est à cette condition qu'elle peut pleinement jouer son rôle de levier de pilotage.
Le glossaire, le catalogue, les règles de qualité, le lignage ou les contrôles cessent alors d'être des objectifs autonomes. Ils deviennent les composantes d'un dispositif destiné à sécuriser une décision identifiable et à démontrer les conditions de confiance qui lui sont associées.
La décision critique constitue ainsi le point de rencontre opérationnel entre la chaîne DIKW et la chaîne MIKW. C'est à travers elle que la gouvernance cesse progressivement d'être un exercice de documentation pour devenir un véritable instrument de pilotage.
6. Ce que cela change dans les arbitrages
L'une des conséquences les plus visibles de cette approche concerne la manière dont les organisations arbitrent leurs priorités. Dans les démarches traditionnelles, les initiatives de gouvernance sont souvent pilotées à partir des objets eux-mêmes. Les équipes cherchent à améliorer la qualité des données, compléter les définitions manquantes, documenter davantage d'attributs, enrichir le lignage ou renforcer les contrôles. Ces objectifs sont légitimes. Ils posent cependant une difficulté : comment déterminer lesquels doivent être traités en priori-té ?
Lorsque la gouvernance est organisée autour des décisions critiques, la logique change profondément. Les problèmes ne sont plus évalués uniquement en fonction de leurs caractéristiques techniques ou documentaires. Ils sont évalués en fonction de leur impact potentiel sur les décisions qu'ils peuvent compromettre. Une anomalie de qualité n'est plus importante parce qu'elle existe. Elle devient importante parce qu'elle affecte une décision particulière. Une transformation non maîtrisée n'est plus prioritaire parce qu'elle présente un risque théorique. Elle devient prioritaire parce qu'elle remet en cause une décision stratégique, opé-ationnelle ou réglementaire.
Cette évolution transforme également la manière de hiérarchiser les investissements. Les organisations disposent toujours de ressources limitées. Elles doivent choisir où concentrer leurs efforts. Lorsqu'elles raisonnent à partir des données, ces arbitrages deviennent souvent difficiles. Lorsqu'elles raisonnent à partir des décisions, les priorités apparaissent beaucoup plus clairement. Les ressources peuvent alors être orientées vers les dispositifs qui sécurisent les décisions les plus importantes plutôt que vers les objets qui présentent simplement le plus grand nombre d'anomalies.
Le même raisonnement s'applique aux plans d'amélioration, aux programmes de qualité, aux contrôles ou aux travaux de documentation. Leur priorité n'est plus déterminée uniquement par leur état de maturité ou leur niveau de conformité. Elle est déterminée par leur contribution aux décisions que l'organisation cherche à sécuriser.
La gouvernance cesse ainsi de piloter un inventaire de problèmes. Elle pilote progressivement un portefeuille de décisions et les conditions de confiance qui leur sont associées.
7. Ce que devient le pilotage
Cette transformation conduit à une évolution plus profonde encore : celle du rôle même de la gouvernance.
Dans de nombreuses organisations, la gouvernance est encore perçue comme un dispositif documentaire, un mécanisme de conformité ou un ensemble de contrôles destinés à encadrer les pratiques de gestion des données. Ces fonctions demeurent indispensables. Elles ne décrivent cependant qu'une partie de ce que la gouvernance peut devenir lorsqu'elle est organisée autour des décisions.
À partir du moment où les décisions critiques sont identifiées et reliées aux conditions de confiance qui les sous-tendent, la gouvernance acquiert une nouvelle capacité. Elle peut définir les conditions attendues, vérifier leur respect, mesurer les écarts observés et identifier les situations susceptibles de compromettre une décision. Elle peut également démontrer, de manière explicite, pourquoi une décision peut être considérée comme fiable ou, au contraire, pourquoi elle doit être remise en question.
Le pilotage change alors de nature. Il ne porte plus uniquement sur les données ou sur les dis-positifs de gouvernance. Il porte sur la capacité de l'organisation à prendre, justifier et dé-montrer ses décisions. Les indicateurs ne servent plus seulement à mesurer l'état des don-nées. Ils servent à mesurer l'état des conditions de confiance. Les contrôles ne servent plus uniquement à détecter des anomalies. Ils servent à démontrer que les exigences associées à une décision sont respectées. Les plans d'action ne servent plus uniquement à améliorer la qualité. Ils servent à restaurer les conditions nécessaires à une prise de décision fiable.
Cette évolution rapproche la gouvernance du fonctionnement réel des organisations. Les activités de gouvernance cessent d'être perçues comme des tâches périphériques ou administratives. Elles deviennent directement reliées aux préoccupations des directions métiers, des responsables opérationnels, des fonctions de contrôle et des autorités de supervision.
La gouvernance devient ainsi un système de pilotage des conditions de confiance nécessaires aux décisions qui engagent l'organisation.
Conclusion
Pendant longtemps, la gouvernance des données a principalement cherché à mieux connaître les données. Cette ambition reste nécessaire. Elle n'est plus suffisante.
Les organisations ne pilotent pas leurs données. Elles pilotent leurs activités, leurs risques, leur conformité et leur performance à travers des décisions. Les données, les règles, les contrôles, les indicateurs et les responsabilités ne prennent alors leur véritable sens qu'à travers leur contribution à ces décisions.
Faire de la gouvernance un levier de pilotage suppose dès lors de déplacer le centre de gravité du dispositif. Le sujet n'est plus seulement de produire de la connaissance sur les données. Il devient de produire, maintenir et démontrer les conditions de confiance nécessaires aux décisions qui engagent l'organisation.
La chaîne DIKW permet de transformer les données en décisions. La chaîne MIKW permet de définir, vérifier et démontrer les conditions de confiance nécessaires à ces décisions. La première pilote l'activité. La seconde pilote les conditions qui permettent de piloter cette activité avec confiance.
La gouvernance cesse alors d'être un dispositif de documentation ou de conformité. Elle devient un dispositif capable de définir, de vérifier et de démontrer les conditions dans lesquelles une décision peut être considérée comme fiable.
C'est à cette condition qu'elle peut pleinement jouer son rôle de levier de pilotage.
Les auteurs
Charles Ngando Black – Fondateur et Président iDAIp
iDAIp est un cabinet de conseil spécialisé dans la conception et le déploiement d’initiatives de gouvernance des données. iDAIp est éditeur des contenus préconfigurés de la plateforme de gouvernance YavanthaTM.
Marc Vengadabady – Cofondateur et CTO Yavantha
Yavantha est un éditeur de plateforme de gouvernance des données, couvrant intelligence des données, cadrage des données et pilotage par les données.
iDAIp est un cabinet de conseil spécialisé dans la conception et le déploiement d’initiatives de gouvernance des données. iDAIp est éditeur des contenus préconfigurés de la plateforme de gouvernance YavanthaTM.
Marc Vengadabady – Cofondateur et CTO Yavantha
Yavantha est un éditeur de plateforme de gouvernance des données, couvrant intelligence des données, cadrage des données et pilotage par les données.
