Gouvernance

Plateformes low-code et no-code: accélérer la digitalisation Les plateformes low-code et no-code offrent une voie rapide et fluide pour moderniser les processus métier. Elles permettent de concevoir des applications, des formulaires et des tableaux de bord sans écrire des pages de code complexes. En pratique, elles s’adressent aux équipes métiers qui savent ce qu’elles attendent, mais qui manquent peut-être de ressources en développement. L’objectif est de passer de l’idée au logiciel en quelques jours, puis d’itérer selon les retours des utilisateurs. ...

Analyse prédictive et valeur métier L’analyse prédictive permet d’estimer ce qui va se passer et quand. Elle aide les équipes à prendre des décisions plus rapides et mieux fondées. L’enjeu est de relier les données à des objectifs concrets et de garantir la fiabilité des résultats. Cette approche repose sur une collaboration entre métier, données et informatique, afin d’éviter les interprétations trompeuses. Pour transformer les données en valeur, on suit une chaîne simple mais rigoureuse : ...

Les défis éthiques de l’IA aujourd’hui L’intelligence artificielle transforme de nombreux secteurs et nos habitudes. Elle peut accélérer des tâches, aider à diagnostiquer une maladie ou personnaliser une formation. Mais ces avantages s’accompagnent de défis éthiques. Transparence, équité et protection des données ne sont pas des options; elles conditionnent la confiance du public. Transparence et explicabilité: les décisions prises par les systèmes d’IA ne sont pas toujours faciles à comprendre. Il est utile d’expliquer, même partiellement, pourquoi une recommandation ou un refus a été émis. Les entreprises peuvent favoriser l’explicabilité par des rapports simples, des interfaces claires et des audits indépendants. ...

Gouvernance des données et conformité internationale Dans un monde numérique interconnecté, la gouvernance des données va au-delà de la sécurité. Elle réunit les règles, les rôles et les processus qui assurent la qualité, la disponibilité et la protection des données, tout en respectant les lois internationales. L’objectif est clair: savoir qui peut accéder, modifier ou supprimer une donnée, et comment les décisions sur ces données sont pilotées au sein de l’entreprise et avec ses partenaires. ...

Gouvernance des données sensibles: classification et contrôle La gouvernance des données sensibles consiste à organiser, classifier et protéger les données qui, si elles fuient, peuvent causer du tort à des personnes ou à l’entreprise. Elle s’applique à tous les secteurs: ressources humaines, finances, santé et recherche. Sans cadre clair, les accès se mêlent et les risques augmentent. Une bonne gouvernance repose sur des règles simples et sur une responsabilisation claire des acteurs. ...

IA responsable : éthique et transparence L’IA responsable associe progrès technologique et respect des droits humains. Elle s’appuie sur des choix simples et sur la transparence des décisions. En pratique, cela signifie pouvoir expliquer, au moins à un niveau clair, pourquoi une IA agit d’une certaine façon et quelles données ont servi de base. Pour avancer, trois axes suffisent dans une organisation: transparence, protection des données et gouvernance. Premièrement, la transparence implique d’indiquer les critères généraux et les limites du système, sans révéler des secrets sensibles. Deuxièmement, la protection des données assure le consentement clair des utilisateurs et le contrôle sur ce qui est collecté ou non. Enfin, la gouvernance désigne une responsabilité humaine: quelqu’un peut répondre des choix de l’IA et corriger rapidement les erreurs. ...

Modernisation des systèmes hérités sans disruption Les systèmes hérités restent souvent fiables, mais leur architecture peut freiner l’innovation et augmenter les coûts. Moderniser sans disruption signifie avancer par petites étapes, ajouter des couches d’abstraction et tester chaque changement avant le déploiement en production. L’objectif est de préserver le fonctionnement actuel tout en ouvrant la porte à des améliorations. Approche lente et sûre Pour réussir, commencez par une cartographie simple: quels composants existent, quelles données circulent, et quelles dépendances lient le cœur métier à l’outil historique. Puis: ...

Gouverner les API et l’économie des services Gouverner les API, c’est encadrer l’accès, la sécurité et l’évolution des interfaces qui relient produits, données et partenaires. Une bonne gouvernance réduit les risques, assure la qualité et crée de la valeur pour tout l’écosystème. Les API ne sont pas seulement des outils techniques. Elles transforment l’économie des services en favorisant la modularité, la réutilisation et l’apparition de nouveaux modèles commerciaux, comme le paiement à l’usage et les partenariats transparents. ...

L’éthique de l’IA et la transparence des modèles Dans un monde où les systèmes d’IA prennent des décisions qui touchent notre vie quotidienne, l’éthique et la transparence ne sont pas des options, mais des exigences. Les utilisateurs, les entreprises et les autorités attendent des modèles plus fiables et plus compréhensibles. Sans transparence, il est difficile de comprendre pourquoi une recommandation est faite, pourquoi un score est élevé, ou si un biais existe. L’enjeu est double: d’un côté protéger les personnes, de l’autre encourager l’innovation responsable. ...

Rendre les données accessibles et compréhensibles Pour ceux qui travaillent avec des données au quotidien, rendre les données accessibles et compréhensibles est aussi important que leur collecte. Cela permet à chacun, qu’il soit analyste ou décideur, de comprendre d’où vient l’information et comment l’utiliser. Si les données restent confinées dans des silos, elles perdent rapidement leur valeur pratique et leur potentiel décisionnel. Accessibilité et compréhension vont de pair: une donnée accessible peut être utilisée sans obstacle technique et linguistique, et une donnée compréhensible est décrite dans un langage clair et cohérent. En pratique, cela passe par des choix simples mais efficaces dans la manière dont nous organisons, décrivons et présentons l’information. ...