Le CDO métamorphosé : l’IA pousse la data vers un nouveau leadership

Le Chief Data Officer est-il en train de changer de dimension ? Longtemps identifié seulement comme le garant de la qualité, de la gouvernance et de la mise à disposition des données, il se retrouve aujourd’hui au cœur des transformations liées à l’intelligence artificielle. Mais cette nouvelle visibilité ne garantit pas, à elle seule, un rôle plus stratégique. Encore faut-il démontrer la valeur produite et trouver sa place entre les métiers, la DSI et les nouvelles responsabilités liées à l’IA.

C’est autour de cette question que s’est tenue, le 13 octobre, une soirée « Excellence Data Sprint » organisée par Alliancy, en partenariat avec SCC, ThoughtSpot et Hyland. L'occasion de réunir une quarantaine de Chief Data Officers et de décideurs de la data et de l’IA. Une table ronde introductive, suivie de cinq ateliers en petits groupes, a permis de confronter les expériences et les interrogations sur le repositionnement de la fonction. Des discussions menées par Gérard Guinamand, Ecosystem Advisor Alliancy et par un groupe de "team leaders", des CDO ayant accepté de partager plus avant leurs expériences et leurs questionnements.

L’IA remet la qualité des données au premier plan

Premier constat partagé par les intervenants : l’IA ne dispense pas de maîtriser les données. Bien au contraire, l’arrivée des architectures RAG et des agents autonomes renforce les exigences en matière de qualité, de définition et de contextualisation. Pour qu’un agent produise des résultats fiables, il doit pouvoir s’appuyer sur des référentiels cohérents et des connaissances correctement structurées.

« Il n’y a pas d’IA sans data » : tous les participants en ont bien conscience. Comme l'a rappelé Laurence Chrétien, chief data & ai officer d'Edenred, les difficultés rencontrées par les projets de machine learning étaient déjà largement liées au manque de données ou à leur qualité insuffisante. Avec l’IA agentique, cette réalité devient plus tangible pour les métiers : les agents ont besoin de données précises, contextualisées et accessibles pour accomplir leurs tâches.

Cette exigence fait toutefois évoluer les méthodes. Christophe Bonnefoux, Global Chief Data Officer chez BNP Paribas pour les activités d’affacturage, a évoqué, lui, les possibilités offertes par les grands modèles de langage pour automatiser les contrôles de qualité. Plutôt que de consacrer de longs mois à spécifier des règles et à les traduire en requêtes techniques, les équipes peuvent désormais expérimenter des contrôles formulés en langage naturel. La problématique devient alors de plus en plus en ce sens l’accès aux données, leur surveillance et la capacité à fournir rapidement des indicateurs fiables, notamment dans un environnement réglementé. Pour autant, la notion de donnée « AI-ready » ne se résume pas à un niveau de qualité universel. Thierry Grima, Group Chief Data & Analytics Officer d’OPmobility, a insisté sur son caractère relatif : une donnée peut convenir à un cas d’usage et se révéler insuffisante pour un autre. Le travail du CDO consiste donc aussi à comprendre les besoins réels des métiers et à adapter les efforts de préparation en conséquence.

Prouver la valeur, au-delà de la plateforme

La qualité des données constitue un socle, mais elle ne suffit pas à justifier la place du CDO dans l’organisation. La question de la valeur métier a de manière générale traversée tous les échanges : comment relier les investissements dans la data et l’IA à des bénéfices concrets, qu’il s’agisse de productivité, de performance opérationnelle ou de gestion des risques ? Thierry Grima défend une approche qui associe la mesure de la valeur à l’ensemble du cycle de vie des projets, plutôt qu’à leur seul lancement. Chez OPmobility, la démarche « Know Your Suppliers » illustre cette logique : en exploitant des données issues du Web et de sources spécialisées, l’entreprise cherche à mieux connaître ses fournisseurs, à évaluer les risques associés et à sécuriser ses approvisionnements.

Autre témoignage, chez Engie, Matthieu Pestel, Chief Data Officer du groupe, est revenu sur le Global Performance Dashboard, conçu pour suivre des indicateurs stratégiques au plus haut niveau. Le projet a pu repartir des besoins de la direction générale et de ses usages réels pour obtenir une vraie traction en interne. De quoi fait ressortir quelques fondamentaux : des indicateurs fiables, harmonisés entre les entités et alimentés automatiquement. L’expérience a également contribué à lancer un programme plus large d’industrialisation de la data.

Le CDO, orchestrateur de la transformation

Pour les CDO, l’essor des agents autonomes élargit encore le périmètre des questions à traiter. Accès aux données, gestion des identités, permissions temporaires, traçabilité des résultats et responsabilité : les architectures doivent intégrer des garde-fous adaptés à ces nouveaux usages. Dans une certaine mesure, les agents ne sont pas si différents de collaborateurs juniors ! Ils peuvent disposer d’une grande quantité d’informations, sans pour autant comprendre les relations et les subtilités du contexte métier. Une supervision humaine reste donc nécessaire, à proportion des risques associés aux tâches confiées.

Chez BNP Paribas, Christophe Bonnefoux a expliqué avoir reçu de sa direction un mandat pour auditer les cas d’usage d’IA, qu’ils soient analytiques, génératifs ou agentiques. Il s’agit notamment d’examiner les sources des données, les biais éventuels et les mécanismes de contrôle, alors que la valeur produite par ces cas d’usage fait aussi l’objet d’un suivi financier et réglementaire. En parallèle, des profils dédiés contribuent à identifier et à challenger les opportunités dans les différents pays du groupe.

Dans les réalités organisationnelles, il peut y avoir autant de CDO différent qu'il existe d'entreprises, chacun avec son parcours et son périmètre. Les principaux intéressés l'ont rappelé lors de la soirée : ils peuvent être rattachés à la DSI, à l’innovation, à la stratégie ou à la transformation. Pour Laurence Chrétien, leur point commun tient davantage à leur position d’orchestrateur, à l’interface des métiers, de l’IT et de la stratégie. C'est une position clé alors que l’IA agentique peut en effet conduire à repenser des processus entiers, et pas seulement à ajouter une technologie à l’existant.

Cinq ateliers pour prolonger les débats

Après la table ronde, les participants se sont répartis en cinq groupes pour approfondir les enjeux soulevés. Les discussions ont alors pu porter sur la place de la donnée dans l’IA agentique, le rôle du CDO auprès du dirigeant, le partage du leadership entre CDO et CIO, le portrait du CDO leader de l’IA à l’horizon 2028 et, enfin, la création de valeur business.

Cette séquence de travail entre pairs s’est inscrite dans l’objectif de chaque Excellence Data Sprint organisé par Alliancy : faire émerger des actions concrètes et des priorités communes pour accompagner la transformation de la fonction. Les échanges de cette soirée feront d'ailleurs l’objet d’un prolongement dans une prochaine note d’analyse du pôle Études et Actions d’Alliancy. À partir des discussions menées lors des cinq ateliers et du travail de Gérard Guinamand, cette publication reviendra sur les enseignements collectifs et les pistes d’action pour accompagner le repositionnement du CDO à l’ère de l’IA.