Pourquoi la gouvernance de la donnée doit devenir responsable
La plupart des entreprises ont déjà entamé des projets de gouvernance de la donnée pour mieux valoriser leurs informations (décisionnel, IA, personnalisation marketing). Mais sans cadre responsable, ces initiatives créent des risques majeurs : non-conformité au RGPD, biais algorithmiques, perte de confiance des clients, incidents de sécurité.
Mettre en place une gouvernance de la donnée responsable signifie aligner trois dimensions :
- l’innovation (exploiter les données pour créer de la valeur) ;
- l’éthique (respect des personnes, équité, transparence) ;
- la conformité (RGPD, DSA, DMA, directives sectorielles, etc.).
Dans son rapport 2022, la CNIL souligne que de plus en plus d’entreprises françaises structurent des comités de gouvernance de la donnée et des dispositifs de Privacy by Design pour leurs projets digitaux. Des groupes comme AXA, Carrefour ou Orange communiquent publiquement sur leurs démarches de data ethics et de gouvernance responsable, combinant organisation, outils et formation.
Structurer une gouvernance responsable : rôles, comités et périmètre
La première étape est organisationnelle. Il s’agit de clarifier qui décide quoi, sur quels types de données, avec quelles responsabilités.
Actions concrètes à mettre en œuvre :
- Nommer un sponsor exécutif (niveau COMEX ou direction générale) qui porte la vision d’une gouvernance responsable et arbitre les conflits entre business, IT, juridique et conformité.
- Structurer un comité de gouvernance de la donnée, incluant :
- DSI / CDO (Chief Data Officer) ;
- DPO / juridique ;
- RSSI / sécurité ;
- représentants métiers (marketing, opérations, RH, etc.) ;
- un référent éthique ou RSE lorsque c’est possible.
- Définir des rôles précis :
- Data Owner : responsable métier de l’usage d’un domaine de données (clients, RH, production, etc.). Valide les finalités, la qualité attendue et les règles d’accès.
- Data Steward : opérationnel en charge des définitions, règles de qualité, documentation dans le catalogue de données.
- Data Protection Officer (DPO) : garant du respect du RGPD, pilote les analyses d’impact (PIA), les registres de traitements.
- Security Officer : définit les contrôles d’accès, la classification de sensibilité, les plans de sécurité.
- Délimiter le périmètre : commencer par 2 ou 3 domaines stratégiques (par exemple données clients, données RH, données industrielles) avant d’étendre progressivement.
Retours d’expérience :
- AXA a mis en place une Data Governance globale avec un Chief Data Officer groupe et des Data Officers dans les entités. Cette structure permet d’aligner conformité, usage des données clients et innovation en IA tout en respectant le RGPD. L’entreprise communique notamment sur son cadre d’« Responsible AI » appliqué à ses projets d’assurance.
- Carrefour a créé un Data Ethics Board chargé de revoir les projets data sensibles, notamment ceux liés à la personnalisation et aux données de fidélité. Ce comité intègre des profils data, juridiques et métiers et s’appuie sur une charte éthique publique.
Cartographier, classifier et documenter les données
Une gouvernance responsable n’est pas possible sans savoir précisément quelles données existent, où elles sont stockées, qui y accède et pour quoi faire.
Étapes opérationnelles :
- Inventaire des sources de données :
- Systèmes métiers (CRM, ERP, outils RH, plateformes e-commerce) ;
- Data warehouse / data lake / data lakehouse ;
- Outils bureautiques (SharePoint, Google Drive, GED, etc.).
- Choisir un outil de catalogue de données pour centraliser la documentation :
- Solutions spécialisées : Collibra, Alation, Atlan, Talend Data Catalog, Informatica ;
- Solutions cloud intégrées : Microsoft Purview, Google Cloud Data Catalog, AWS Glue Data Catalog.
- Mettre en place un modèle de description standard dans le catalogue :
- Nom du jeu de données ;
- Description métier ;
- Source et responsable (Data Owner, Data Steward) ;
- Niveau de sensibilité (par exemple : public, interne, confidentiel, très sensible) ;
- Présence de données personnelles / sensibles (au sens RGPD) ;
- Finalités autorisées (marketing, facturation, reporting, IA, etc.).
- Mettre en place une classification automatique lorsque possible :
- Utiliser les fonctionnalités de Microsoft Purview, Google Cloud DLP, Azure Information Protection pour détecter automatiquement les données personnelles (emails, numéros de téléphone, NIR, IBAN, etc.) ;
- Compléter manuellement pour les cas complexes (comptes rendus, texte libre, documents légaux, etc.).
- Documenter les traitements de données :
- Aligner le catalogue de données avec le registre des traitements RGPD (outil type OneTrust, DataLegalDrive, Axeptio ou fichier structuré interne) ;
- Associer à chaque traitement : base légale, durée de conservation, catégories de personnes concernées, transferts éventuels hors UE.
Cas pratique :
De nombreuses banques européennes (par exemple ING, BNP Paribas) ont utilisé la pression réglementaire (BCBS 239, RGPD) pour déployer des catalogues de données à l’échelle du groupe. Ces catalogues facilitent aujourd’hui les contrôles autour des données personnelles et des usages algorithmiques, tout en réduisant les coûts de recherche d’information pour les équipes data.
Intégrer l’éthique et la conformité dans le cycle de vie des projets
Pour être efficace, la gouvernance responsable doit être intégrée au processus projet, en particulier pour les projets d’IA, de scoring ou de personnalisation.
Étapes recommandées :
- Mettre en place un workflow de validation des projets data/IA :
- Soumission d’une fiche projet décrivant les données utilisées, les finalités, les populations concernées ;
- Revue par le Data Owner, le DPO et, si nécessaire, le comité d’éthique ou de gouvernance de la donnée ;
- Autorisation explicite avant accès aux données de production.
- Rendre obligatoire une Analyse d’Impact relative à la Protection des Données (AIPD / PIA) pour les traitements à risque élevé :
- Utiliser le modèle proposé par la CNIL et ses outils (outils PIA open source) ;
- Évaluer : finalité, nécessité, proportionnalité, risques pour les personnes, mesures de réduction des risques.
- Intégrer la Privacy by Design :
- Minimiser les données collectées (seulement les champs nécessaires) ;
- Pseudonymiser ou anonymiser pour les usages analytiques lorsque possible (via des outils comme ARX, Aircloak, Statice ou des briques internes) ;
- Segmentation des environnements (dev/test/production) avec masquage des données sensibles sur les environnements non productifs.
- Contrôler l’équité et les biais des algorithmes :
- Mettre en place des jeux de tests représentatifs des différentes catégories de population ;
- Utiliser des librairies d’audit de biais (par exemple IBM AI Fairness 360, Google What-If Tool) ;
- Documenter les limites d’usage des modèles (cartes de modèles, fiches d’explicabilité).
- Prévoir un dispositif de recours et de plainte :
- Canal clair pour que les clients ou salariés puissent signaler un problème lié à l’usage de leurs données ;
- Processus pour traiter les demandes d’accès, de rectification, d’opposition, de portabilité (avec des délais et responsables identifiés).
Exemple réel :
Des entreprises technologiques comme Microsoft ont formalisé des processus de revue éthique (Responsible AI Review) pour les projets utilisant l’IA. Ces revues impliquent des experts techniques, juridiques et éthiques, et peuvent mener à la modification, au gel ou à l’arrêt de certains cas d’usage jugés trop risqués. Ce type de démarche peut être adapté à des entreprises de toute taille sous une forme plus légère.
Sécuriser les données et contrôler les accès
La sécurité est une composante incontournable de la gouvernance responsable. Les fuites, erreurs de configuration ou accès excessifs sont à la fois des risques de conformité et des facteurs de perte de confiance.
Étapes opérationnelles :
- Définir une politique de classification de sécurité alignée avec la classification métier/éthique (par exemple : public, interne, confidentiel, très sensible).
- Mettre en place un modèle d’accès basé sur les rôles (RBAC) :
- Groupes d’accès créés par domaine de données et par niveau de privilège (lecture, écriture, administration) ;
- Processus de demande d’accès formalisé (outil ITSM, formulaire interne) avec validation par le Data Owner.
- Utiliser des outils de Data Loss Prevention (DLP) :
- Fonctionnalités intégrées M365 / Google Workspace, ou solutions dédiées (Symantec DLP, Forcepoint DLP, etc.) ;
- Règles empêchant l’envoi de données sensibles par mail ou vers des stockages non autorisés.
- Audit et traçabilité :
- Journalisation des accès aux données sensibles ;
- Revue régulière des droits (campagnes de recertification) avec les Data Owners.
- Chiffrement :
- Chiffrement au repos (bases de données, data lakes, sauvegardes) ;
- Chiffrement en transit (TLS) entre les composants.
Retours d’expérience :
Dans plusieurs groupes du CAC 40, la mise en place d’une gouvernance d’accès fondée sur les rôles métiers, combinée à l’utilisation d’outils DLP, a été présentée dans les rapports annuels comme un facteur de réduction des incidents de sécurité déclarés et des coûts associés aux audits de conformité (SOX, RGPD, secteur financier).
Former, sensibiliser et engager les métiers
Une gouvernance responsable ne peut pas être uniquement portée par l’IT et le juridique. Les métiers qui collectent, saisissent et exploitent les données doivent être formés et responsabilisés.
Actions concrètes :
- Programmes de formation ciblés :
- Sessions courtes pour les équipes commerciales et marketing sur l’utilisation responsable des données clients, le consentement et les durées de conservation ;
- Modules plus avancés pour les data scientists et développeurs sur le RGPD, la minimisation, les biais d’algorithmes, la documentation des modèles.
- Guides pratiques et modèles :
- Modèles de fiches de traitement, checklists RGPD pour les nouveaux projets ;
- Guides internes sur les bonnes pratiques d’anonymisation, de partage de données, d’usage des environnements cloud.
- Campagnes de sensibilisation régulières :
- Newsletter interne sur les incidents, bonnes pratiques, nouvelles réglementations ;
- Retours d’expérience anonymisés d’incidents (ex. envoi d’un fichier à la mauvaise personne, usage non déclaré d’un outil SaaS).
Exemple :
Plusieurs grandes entreprises françaises (banques, télécoms, distribution) ont mis en place des programmes de sensibilisation annuels au RGPD et à la cybersécurité, avec des modules e-learning obligatoires. Ces programmes sont souvent mentionnés dans leurs rapports RSE et servent d’arguments lors des contrôles des autorités (CNIL, ACPR, etc.), démontrant la bonne foi et l’effort de prévention.
Mesurer les résultats et piloter dans la durée
Pour que la gouvernance responsable soit pérenne, il faut la piloter avec des indicateurs concrets, suivis régulièrement par le comité de gouvernance et la direction.
Indicateurs possibles :
- Conformité :
- Part des traitements documentés dans le registre par rapport aux traitements identifiés ;
- Nombre d’analyses d’impact (AIPD) réalisées pour les projets à risque.
- Sécurité :
- Nombre d’incidents impliquant des données personnelles ;
- Taux de comptes ayant des droits d’accès conformes aux rôles définis (après recertification).
- Qualité et gouvernance opérationnelle :
- Nombre de jeux de données documentés dans le catalogue avec Data Owner et classification ;
- Nombre de demandes d’accès refusées ou revues pour motif éthique ou de non-conformité.
- Culture et engagement :
- Taux de complétion des formations ;
- Nombre de projets ayant été revus par le comité d’éthique / data governance.
En pratique, plusieurs entreprises structurent ces indicateurs dans un tableau de bord présenté trimestriellement en comité de gouvernance de la donnée, puis synthétisé au COMEX. Les enjeux de donnée ne sont plus considérés comme purement techniques, mais comme des sujets de pilotage stratégique.
Mettre en place une gouvernance de la donnée responsable est un chantier progressif. En commençant par un périmètre limité, en s’appuyant sur des outils adaptés (catalogue, DLP, gestion du consentement, solutions d’audit de biais) et en impliquant dès le début les métiers, il devient possible de concilier exploitation avancée de la donnée, respect des personnes et maîtrise des risques réglementaires. Les entreprises qui structurent cette démarche aujourd’hui renforcent à la fois leur capacité d’innovation et la confiance de leurs clients, partenaires et collaborateurs.