Levent Ergin, Chief Industry Strategist for Agentic AI, Regulatory Compliance & Sustainability, revient sur la manière dont les entreprises françaises doivent repenser la gouvernance de leurs données à l’heure de l’IA agentique. Entre conformité, cybersécurité, ESG et automatisation, il estime que la confiance dans les données devient désormais une condition essentielle pour exploiter durablement ces nouveaux usages.
Les entreprises françaises font face à une transformation profonde, sous l’effet combiné de cadres réglementaires plus complexes, de menaces croissantes en cybersécurité et d’attentes sociétales accrues en matière de transparence, d’éthique et de durabilité. Dans ce contexte, les données sont devenues un levier stratégique essentiel pour la décision, la conformité et la compétitivité.
Leur maîtrise sur l’ensemble du cycle de vie est indispensable pour comprendre leur origine, leur évolution et leurs usages. Parallèlement, l’essor de l’IA agentique ouvre de nouvelles perspectives d’efficacité, tout en introduisant des risques liés à l’autonomie, à l’opacité ou à la non-conformité.
Le contexte de confiance : fondement de la sécurité et de la gouvernance des données
La mise en place d’un « contexte de confiance » s’impose donc comme un prérequis. En gestion des données, un contexte de confiance désigne un cadre ou un environnement qui garantit l’exactitude, la sécurité, la gouvernance et l’utilisation appropriée des données. Il intègre également la gouvernance des données, la qualité, la traçabilité et les contrôles d’accès afin d’assurer la transparence et la responsabilité, permettant ainsi aux organisations de savoir quelles données sont utilisées, par qui, à quelles fins et dans le respect de quelles politiques ou exigences de conformité. Pour toute organisation, le contexte de confiance renforce la confiance dans les données, favorisant ainsi une prise de décision fiable et le respect des normes réglementaires. Il permet également d’exploiter des technologies avancées tout en gardant le contrôle, en assurant la conformité et en protégeant la confiance, condition essentielle pour que l’innovation reste un atout et non une source de risques.
Pour simplifier, le défi n’est plus de collecter les données, mais de les maîtriser. Les données circulent en continu entre les applications, les environnements cloud, les unités opérationnelles et les partenaires externes. Dans un tel paysage distribué, maintenir une vision claire et cohérente des données devient rapidement complexe.
Concrètement, cela nécessite d’harmoniser plusieurs dimensions trop souvent gérées séparément. Les définitions des données doivent être standardisées pour éviter toute ambiguïté. Par exemple :
- Les relations entre les ensembles de données doivent être clairement cartographiées afin de comprendre les dépendances et les impacts.
- Des règles de qualité doivent être appliquées pour empêcher la propagation des erreurs.
- Les politiques de gouvernance des données doivent être appliquées de manière cohérente à travers les systèmes et les équipes.
Enfin, les mécanismes de traçabilité doivent permettre aux organisations de suivre les données de leur origine à leur point d’utilisation, ce qui est essentiel en cas de suspicion d’accès non autorisé ou d’utilisation abusive des données. Lorsque ces éléments sont unifiés, les organisations acquièrent un niveau de visibilité essentiel dans le contexte actuel des risques, dans lequel il est attendu des entreprises qu’elles soient en mesure de démontrer qu’elles gèrent de manière responsable les données de leurs parties prenantes.
Le contexte de confiance s’impose comme un levier stratégique majeur : il permet de détecter plus rapidement les anomalies, de renforcer les contrôles, d’apporter des preuves de conformité et d’adopter une gestion des risques plus proactive. Il constitue surtout le socle indispensable à l’innovation, car les usages avancés (analyse, automatisation ou intelligence artificielle) reposent sur des données fiables et intègres. Sans confiance, leur valeur est limitée, tandis qu’avec elle, ils deviennent des moteurs puissants et durables de performance et de création de valeur.
L’IA agentique : catalyseur de valeur sous condition de confiance
L’IA agentique marque une rupture dans l’exploitation des données, il n’est donc pas étonnant que ce sujet fasse l’objet de discussions dans les salles de réunion du monde entier. Contrairement aux systèmes traditionnels, les agents fonctionnent avec une autonomie accrue : ils interprètent des situations complexes, prennent des décisions et déclenchent des actions en temps réel. Cette capacité ouvre des perspectives importantes en matière d’efficacité, qu’il s’agisse de détecter et corriger des anomalies opérationnelles, de personnaliser la relation client à grande échelle ou d’accompagner les décideurs par l’analyse de volumes massifs d’informations.
Toutefois, cette autonomie transforme profondément le profil de risque : si une organisation s’appuie sur des données inexactes, mal gouvernées ou peu transparentes, il est probable que cela conduise à des décisions erronées exécutées automatiquement, avec des impacts potentiellement étendus et des défis en matière de conformité et de responsabilité. Des données répondant à la définition du contexte de confiance deviennent alors essentielles : en garantissant la qualité, la traçabilité et la gouvernance des données, il permet un usage sûr et auditable de l’IA agentique.
L’adoption de ces technologies ne relève donc pas d’une simple évolution technique, mais d’une transformation globale des pratiques en matière de données, de gouvernance et de responsabilité, à intégrer dès l’origine pour faire de l’IA un véritable levier de valeur.
ESG et climat : un cas d’usage emblématique de la donnée de confiance
Peu de sujets illustrent aussi clairement l’importance de données fiables que les critères ESG. Les entreprises doivent désormais mesurer et publier de nombreux indicateurs, des émissions directes aux impacts sur la chaîne d’approvisionnement, sous l’effet de cadres réglementaires comme la CSRD, qui impose un niveau accru de transparence en Europe.
La complexité provient de données souvent fragmentées, issues de sources multiples et fondées sur des méthodologies hétérogènes. Sans structuration, ces disparités génèrent incohérences et fragilisent la crédibilité du reporting. La mise en place d’un contexte de confiance, fondé sur la normalisation, la qualité et la traçabilité, permet de produire des données fiables, auditables et dignes de confiance pour les investisseurs, régulateurs et clients.
L’accès à des données ESG robustes et fiables favorise une approche plus stratégique du développement durable. Combinée à l’intelligence artificielle, il permet d’identifier les inefficacités, d’optimiser les opérations en temps réel et de renforcer la collaboration sur l’ensemble de la chaîne de valeur, transformant ainsi les enjeux climatiques en leviers de performance et d’innovation.
Faire de la confiance le moteur de la transformation
A mesure que la transformation s’accélère avec l’IA agentique, les données passent d’un simple rôle de soutien à un pilier essentiel de la stratégie. L’enjeu n’est plus seulement d’y avoir accès, mais de pouvoir leur faire confiance et s’appuyer dessus. Instaurer un climat de confiance devient donc essentiel pour gérer de façon sécurisée l’utilisation des données, assurer la conformité et exploiter pleinement le potentiel des technologies émergentes, notamment l’IA agentique, tout en abordant des défis complexes liés aux données comme les enjeux ESG et climatiques avec rigueur et impact.
Les organisations qui réussiront comprendront que la confiance, la gouvernance et l’intelligence ne sont pas des priorités isolées, mais des dimensions étroitement liées d’une même transformation. En les combinant, elles peuvent faire des données un véritable levier stratégique, au service de la résilience, de l’innovation et d’un avantage concurrentiel durable.
