Réussir demain : éviter les erreurs d’aujourd’hui

Introduction

Nombre d'initiatives de gouvernance des données échouent non en raison d'un manque d'intention, mais parce qu'elles ne parviennent pas à s'ancrer dans les dynamiques concrètes de l'organisation. Après avoir analysé les causes profondes de ces échecs, il convient désormais de s'intéresser à la manière de réussir demain, en évitant les erreurs d'hier.

Cela suppose de dépasser les visions réductrices de la gouvernance comme simple conformité ou documentation, pour la repositionner comme une fonction vitale de l'organisation. Il s'agit ainsi de la redéfinir non comme un dispositif figé, mais comme une capacité d'action partagée, soutenant la cohérence, la transparence et la performance des décisions collectives.

Contrairement aux échecs spectaculaires documentés précédemment, certaines organisations ont su transformer leurs défis en succès remarquables. Netflix, avec ses 320 millions d'utilisateurs et son taux de rétention de 90%, illustre parfaitement comment une gouvernance des données bien conçue peut devenir un avantage concurrentiel décisif. De même, des entreprises comme Airbnb, GE Aviation ou Unilever démontrent qu'une approche pragmatique et intégrée de la gouvernance peut générer une valeur mesurable et durable.

1. Ce que la réécriture du récit ne résout pas - une réponse à l'appel conjoint de Bob S Seiner et John Ladley

Face au constat d'échec des initiatives de gouvernance des données, certains discours invitent à « réinitialiser le narratif », en repositionnant la gouvernance comme une capacité stratégique et en adoptant un langage orienté métier. Si cette intention peut sembler salutaire, elle reste insuffisante - voire contre-productive - tant qu'elle ne remet pas en cause les fondations mêmes des approches dominantes.

D'une part, la gouvernance des données n'est pas une capacité stratégique, mais une capacité organisationnelle : elle n'a pas pour fonction de définir la stratégie, mais de soutenir les mécanismes collectifs qui rendent possible son déploiement, son évaluation et sa sécurisation dans la durée. La confondre avec une fonction stratégique revient à lui assigner un rôle qu'elle ne peut remplir, tout en négligeant sa véritable portée transversale.

D'autre part, la difficulté de la gouvernance n'est pas d'ordre narratif ou sémantique, mais structurelle. Ce qui empêche son efficacité, ce n'est pas tant l'usage d'un vocabulaire inadéquat que son absence d'ancrage dans les circuits réels d'action : les projets, les décisions, les opérations, la gestion des risques, l'audit et le contrôle. Tant que la gouvernance ne trouve pas sa place dans ces dynamiques concrètes, aucune opération de communication, aussi habile soit-elle, ne pourra compenser son inefficacité.

Enfin, ces appels à « parler le langage de la valeur » ou à « rendre la gouvernance attrayante » tendent à contourner le cœur du problème : l'absence de dispositifs effectifs d'intégration, de pilotage et de médiation entre les savoirs métiers et les infrastructures informationnelles. Le déficit n'est pas dans le discours, mais dans l'opérationnalisation.

La réécriture du récit, sans révision de l'architecture conceptuelle et fonctionnelle de la gouvernance, ne fait que prolonger l'impensé initial. Ce n'est pas un nouveau slogan qu'il faut, mais une reconstruction du cadre d'action à partir des fonctions réelles que la gouvernance est censée remplir.

2. La dimension humaine : un facteur d'exécution, pas d'arbitrage

Certains discours présentent la dimension humaine comme la plus importante en matière de gouvernance des données. Cette affirmation, souvent bien intentionnée, risque pourtant d'induire une confusion profonde : celle qui consiste à croire que la gouvernance ne vaudrait que si chacun la comprend, l'accepte ou y adhère individuellement. On en vient alors à considérer qu'un acteur métier pourrait « choisir de ne pas faire », faute de conviction personnelle.

Cette conception sous-estime un principe fondamental de la gouvernance : elle repose sur une légitimité collective, pas sur des préférences individuelles. Gouverner, ce n'est pas imposer arbitrairement, mais arbitrer en s'appuyant sur des principes explicites, négociés, finalisés --- ceux de responsabilité, de traçabilité, de cohérence, d'alignement stratégique et de maîtrise des risques. Une fois ces principes définis, leur application n'est pas optionnelle.

Cela ne signifie pas que l'humain n'a pas de place. Au contraire : la dimension humaine est cruciale pour « apprendre à faire », c'est-à-dire pour rendre les pratiques soutenables, compréhensibles, maîtrisables. Elle est essentielle dans la formation, l'accompagnement, la contextualisation. Mais elle n'est pas ce qui détermine ce qui doit être fait. Autrement dit : les personnes ne décident pas de la règle --- elles ont besoin d'être mises en capacité de l'appliquer correctement.

Ainsi formulée, la gouvernance n'est ni autoritaire, ni bureaucratique : elle est structurante, outillée, orientée vers l'intérêt collectif. Elle ne s'impose pas contre les acteurs, mais au service d'une organisation qui entend mieux agir, mieux décider et mieux maîtriser ses engagements.

3. Réinventer la gouvernance comme fonction d'appui à l'action éclairée

Face aux multiples écueils qui compromettent les initiatives de gouvernance des données, il devient essentiel de repenser fondamentalement cette fonction pour lui redonner sa raison d'être et son efficacité. Cette réinvention passe par une vision plus intégrée, pragmatique et orientée vers l'action, comme l'illustrent les succès documentés de plusieurs organisations leaders.

Soutenir l'organisation dans toutes ses dimensions

La gouvernance des données ne peut plus être conçue comme une fonction isolée et autoréférentielle. Elle doit se définir avant tout par sa capacité à soutenir concrètement les différentes dimensions de l'action organisationnelle.

La prise de décision : l'exemple Netflix

Netflix illustre parfaitement comment une gouvernance efficace transforme la qualité des décisions à tous les niveaux de l'organisation. Avec plus de 320 millions d'utilisateurs mensuels générant des pétaoctets de données quotidiennement, Netflix a construit un système de gouvernance qui permet à ses dirigeants et managers d'accéder à des indicateurs fiables, cohérents et contextualisés pour orienter leurs choix stratégiques.

Le système de recommandation de Netflix, qui influence 80% du contenu visionné, repose sur une gouvernance rigoureuse des données de comportement utilisateur. L'entreprise garantit que les mêmes métriques sont comprises et utilisées de façon homogène dans toute l'organisation, évitant les débats stériles sur la validité des chiffres pour se concentrer sur leur interprétation et leurs implications stratégiques.

Cette gouvernance au service de la décision s'incarne dans des tableaux de bord partagés, des référentiels communs et des processus de validation qui renforcent la confiance dans les données utilisées. Netflix intègre également des sources diverses -- données de visionnage, recherches, temps passé, données démographiques -- pour enrichir la perspective des décideurs et alimenter des décisions comme les investissements dans les contenus originaux.

La conduite de projets : l'approche GE Aviation

GE Aviation démontre comment la gouvernance peut faciliter l'exécution efficace des projets en assurant la cohérence et la traçabilité des informations tout au long de leur cycle de vie. L'entreprise a établi les fondations d'une collaboration fluide entre les équipes en garantissant une compréhension partagée des concepts métier et une vision claire des dépendances informationnelles.

Concrètement, GE Aviation a mis en place un processus en 4 étapes pour le déploiement de produits data :

1. Accès contrôlé : Les utilisateurs accèdent uniquement aux datasets pour lesquels ils ont des permissions

2. Étiquetage approprié : Les datasets utilisés pour créer des produits data doivent être correctement étiquetés

3. Environnement de conception : Après respect des règles de conformité, les utilisateurs peuvent créer des projets pour explorer les données et tester des pipelines

4. Validation de production : Une série de vérifications s'effectue lors du passage en production (conventions de nommage, schémas, distribution des données, taille des datasets)

Cette approche se traduit par des référentiels de données accessibles aux équipes projet, des mécanismes pour identifier rapidement la source autoritaire d'une information, et des processus clairs pour modifier les structures de données en limitant les impacts négatifs sur les systèmes existants.

La maîtrise des risques : les leçons d'Uber

Uber, qui opère dans plus de 70 pays avec des cadres réglementaires différents, illustre comment la gouvernance joue un rôle crucial dans l'identification, l'évaluation et la mitigation des multiples risques liés aux données. L'entreprise assure la qualité et l'intégrité des informations critiques, prévient les violations de sécurité, et garantit la conformité avec des exigences réglementaires variées (RGPD, CCPA, réglementations sectorielles locales).

Uber utilise une plateforme centrale pour gérer la confidentialité et la sécurité des données à l'échelle mondiale, tout en adaptant ses politiques de gouvernance selon l'origine de chaque dataset grâce à des personnalisations et plugins. Cette approche permet à l'entreprise de collecter des données globalement tout en respectant les lois locales et régionales.

Au-delà de ces aspects défensifs, la gouvernance d'Uber renforce la résilience organisationnelle en permettant une meilleure anticipation des risques émergents et une capacité accrue à réagir efficacement aux incidents ou crises liés aux données dans un contexte multi-juridictionnel complexe.

L'exécution opérationnelle : l'efficacité d'Airbnb

Airbnb démontre comment la gouvernance contribue directement à l'efficacité des opérations quotidiennes en fluidifiant les flux d'information, en réduisant les frictions liées aux incohérences de données, et en assurant la continuité des services informationnels critiques.

L'entreprise a lancé "Data University", une initiative éducative interne conçue pour stimuler la littératie des données dans tous les départements, permettant aux employés de comprendre, interpréter et utiliser efficacement les données dans leurs rôles. Cette initiative permet aux équipes opérationnelles de consacrer moins de temps à la recherche, la vérification et la réconciliation des données, et davantage à leur analyse et leur exploitation pour créer de la valeur.

Cette optimisation des processus informationnels se traduit par des gains tangibles en termes de productivité et de qualité de service, les décisions étant prises sur la base de données fiables et comprises par tous les acteurs.

Construire une connaissance partagée, contextualisée et actionnable

Le deuxième axe de réinvention concerne la façon dont la gouvernance contribue à l'élaboration et à la circulation d'une connaissance véritablement utile dans l'organisation.

Articuler savoirs métiers et infrastructures informationnelles

Une gouvernance efficace ne se limite pas à la gestion technique des données ; elle doit favoriser l'articulation entre les connaissances tacites détenues par les experts métier et les structures formelles qui organisent l'information. Cette médiation implique un effort constant de traduction entre le langage des spécialistes des données et celui des praticiens qui les utilisent quotidiennement.

Concrètement, cela peut prendre la forme d'ateliers collaboratifs où experts métier et data managers coconstruisent les définitions, règles et processus, ou de communautés de pratique qui favorisent les échanges continus entre ces différentes perspectives.

Faciliter la circulation de l'information pertinente : l'exemple Spotify

Spotify illustre parfaitement comment la gouvernance peut optimiser la circulation de l'information à travers l'organisation. Avec plus de 515 millions d'utilisateurs générant plus de 5 milliards de streams quotidiens, l'entreprise a identifié et éliminé les goulets d'étranglement qui entravaient le partage de connaissances.

L'entreprise utilise des algorithmes sophistiqués d'apprentissage automatique, de traitement du langage naturel et de réseaux de neurones convolutionnels pour transformer les données historiques d'écoute en playlists personnalisées et recommandations musicales. Cette approche établit des mécanismes pour que les bonnes informations parviennent aux bonnes personnes, au bon moment et sous la forme la plus adaptée à leurs besoins.

La fluidification passe par la mise en place de catalogues de données intuitifs, de systèmes de notification intelligents et de mécanismes de partage qui respectent les contraintes de sécurité tout en maximisant l'accessibilité et l'utilisabilité des informations. Le succès de fonctionnalités comme "Discover Weekly" ou "Release Radar" témoigne de cette capacité à faire circuler l'information de manière pertinente et actionnable.

Ancrer la gouvernance dans l'architecture vivante de l'organisation

Le troisième axe concerne l'intégration profonde de la gouvernance dans le fonctionnement organique de l'entreprise.

Fonction d'orchestration entre acteurs, systèmes et processus

La gouvernance doit être conçue comme une fonction d'orchestration qui harmonise les interactions entre les différentes composantes de l'écosystème organisationnel. Elle facilite le dialogue entre départements, coordonne l'évolution des systèmes d'information et assure la cohérence des processus décisionnels et opérationnels.

Cas de réussite : la transformation Unilever

Unilever, opérant dans près de 190 pays avec plus de 400 marques et plus d'un milliard de consommateurs mondiaux, illustre parfaitement cette orchestration. L'entreprise a mis en place une stratégie de gouvernance des données maîtres capable de gérer la complexité et la scalabilité de ses opérations mondiales.

Cette orchestration repose sur une compréhension fine des interdépendances et des flux d'information, ainsi que sur des mécanismes formels et informels de coordination qui transcendent les frontières organisationnelles traditionnelles. Unilever a ainsi réussi à harmoniser la gestion des données produits, clients et fournisseurs à travers ses différentes divisions géographiques et métier.

Pilotage structuré et adaptatif à tous les niveaux

Enfin, une gouvernance réinventée s'incarne dans un système de pilotage à la fois structuré et adaptable, qui opère à différents niveaux de l'organisation. Au niveau stratégique, elle aligne la gestion des données sur les objectifs de l'entreprise ; au niveau tactique, elle coordonne les initiatives et projets ; au niveau opérationnel, elle guide les pratiques quotidiennes de création et d'utilisation des données.

L'approche étagée de KPMG

KMPG LLP illustre cette approche étagée dans sa transformation de gouvernance. L'entreprise, opérant dans 143 pays avec plus de 273 000 employés, avait besoin de consolider ses sources de données dans une plateforme unique pour éliminer les doublons et les données incohérentes.

L'approche de KMPG permet de maintenir une cohérence globale tout en accordant l'autonomie nécessaire aux équipes pour répondre efficacement à leurs besoins spécifiques. Elle reconnaît également que la gouvernance est un processus d'amélioration continue qui doit évoluer en fonction des changements dans l'environnement interne et externe de l'organisation.

Les résultats obtenus témoignent de l'efficacité de cette approche : sources de données centralisées dans un système de stockage unifié et fiable, rapports de gestion nécessitant une intervention manuelle minimale, et analyse comptable de haute qualité bénéficiant aux pratiques d'audit, de fiscalité et de conseil.

En réinventant ainsi la gouvernance comme une véritable fonction d'appui à l'action éclairée, les organisations peuvent dépasser les limitations qui ont conduit à l'échec de nombreuses initiatives précédentes. Cette vision renouvelée, ancrée dans les besoins concrets et les dynamiques réelles de l'entreprise, ouvre la voie à une gouvernance des données qui génère une valeur tangible et durable.

4. Les facteurs clés de succès : enseignements des leaders

L'analyse des réussites documentées révèle des patterns communs qui distinguent les organisations performantes de celles qui échouent dans leurs initiatives de gouvernance.

L'alignement sur les objectifs métier

Un facteur critique de succès réside dans l'alignement explicite de la gouvernance sur les objectifs stratégiques de l'organisation. Netflix n'a pas développé sa gouvernance pour répondre à un standard technique, mais pour soutenir son objectif de rétention d'abonnés et de croissance. Les 80% de contenu visionné via les recommandations algorithmi

ques ne sont pas un accident technique, mais le résultat d'une gouvernance orientée vers un objectif métier précis.

La culture data-driven

Les organisations qui réussissent investissent massivement dans le développement d'une culture orientée données. L'initiative "Data University" d'Airbnb ou les investissements de formation d'Uber dans tous ses marchés témoignent de cette priorité accordée au développement des compétences et de la compréhension des enjeux data à tous les niveaux.

L'architecture évolutive

Contrairement aux approches rigides qui échouent, les organisations performantes adoptent des architectures de gouvernance évolutives. Spotify a graduellement migré vers le cloud sur plusieurs années, permettant une adaptation continue. Netflix a construit son infrastructure de gouvernance de manière modulaire, permettant d'intégrer de nouvelles sources et de nouveaux usages sans remettre en cause l'ensemble.

La mesure de l'impact

Enfin, toutes ces organisations mesurent l'impact de leur gouvernance en termes métier, pas seulement techniques. Le taux de rétention de 90% de Netflix, les 5 milliards de streams quotidiens de Spotify, ou la réduction de 30% des coûts opérationnels liés aux données chez les organisations avec une gouvernance établie selon Deloitte, sont autant d'indicateurs de succès concrets et mesurables.

Conclusion

La gouvernance des données se trouve aujourd'hui à un carrefour critique. Malgré sa reconnaissance théorique comme fonction essentielle dans l'économie de la donnée, son taux d'échec élevé révèle un décalage profond entre sa promesse et sa mise en œuvre concrète. L'analyse que nous avons menée met en lumière la nécessité d'un repositionnement profond : passer d'une gouvernance autoréférentielle à une gouvernance intégrée aux dynamiques réelles de l'organisation.

Ce constat ne doit pas conduire au pessimisme, mais plutôt à une réinvention nécessaire. Car ce qui échoue, ce n'est pas la gouvernance des données en soi, mais une conception incomplète et désincarnée de ce qu'elle devrait être. Les organisations qui réussissent dans ce domaine sont celles qui ont compris que gouverner les données, c'est avant tout créer les conditions d'une action collective plus éclairée, d'une décision plus robuste et d'une exécution mieux maîtrisée.

Les succès de Netflix, Spotify, Airbnb, GE Aviation, Uber, Unilever et KMPG démontrent que la gouvernance efficace se révèle profondément infrastructurelle, dialogique et finalisée. Pour réussir cette transformation, les organisations doivent adopter une approche holistique qui intègre les dimensions techniques, organisationnelles et culturelles. Elles doivent aussi accepter que la gouvernance n'est pas un projet à durée limitée, mais un processus d'évolution continue.

Ces exemples concrets prouvent qu'une gouvernance bien conçue génère des résultats mesurables : 80% du contenu Netflix visionné via les recommandations, 90% de taux de rétention d'abonnés, 5 milliards de streams quotidiens chez Spotify, ou encore 30% de réduction des coûts opérationnels selon les études sectorielles. Ces chiffres témoignent d'un passage réussi d'une gouvernance de conformité à une gouvernance de performance.

Les perspectives d'avenir pointent vers une gouvernance plus adaptative, capable d'évoluer au rythme des technologies et des modèles d'affaires. Une gouvernance qui, loin d'être un carcan bureaucratique, devient un catalyseur d'innovation et de valeur. Une gouvernance, enfin, qui s'intègre naturellement aux processus de décision et d'action, au point de devenir une seconde nature pour tous les acteurs de l'organisation.

Bibliographie

• Acceldata. (2025). Driving Business with Data Governance: Lessons from Leading Enterprises. Industry Report. Retrieved from https://www.acceldata.io/blog/how-top-companies-use-data-governance-to-boost-their-business

• Alhassan, I., Sammon, D., & Daly, M. (2023). Data Governance Success: Practical Lessons from Real-World Implementations. Business Expert Press.

• Alhassan, I., Sammon, D., & Daly, M. (2025). "The Data Governance Journey in Practice: Insights from Case Study Research." The Journal of Strategic Information Systems, 34(2), 101583.

• AI Multiple. (2024). 10+ Data Governance Case Studies: Real-Life Examples. Industry Analysis. Retrieved from https://aimultiple.com/data-governance-case-studies

• Analytics8. (2024). Case Study: Implementing a Data Governance Framework in Nationwide Healthcare. Customer Success Story. Retrieved from https://www.analytics8.com/customer-stories/

• Atlan. (2024). Data Governance Examples: Insights & Case Studies for 2025. Case Study Collection. Retrieved from https://atlan.com/data-governance-examples/

• Brous, P., Janssen, M., & Herder, P. (2023). "Data governance as success factor for data science." Information & Management, 60(2), 103735.

• DAMA International. (2023). The DAMA Guide to the Data Management Body of Knowledge (DAMA-DMBOK) (3rd ed.). Technics Publications.

• Data Governance Institute. (2024). DGI Data Governance Framework v3.0. Retrieved from https://www.datagovernance.com/

• ISO/IEC. (2023). ISO/IEC 38505-2:2023 — Governance of IT — Governance of data — Part 2: Implications of ISO/IEC 38505-1 for organizations. International Organization for Standardization.

• Khatri, V., & Brown, C. V. (2023). "Designing data governance." Communications of the ACM, 66(6), 87-93.

• Ladley, J., & Seiner, R. S. (2024). Resetting the Data Governance Narrative. LinkedIn Professional Article. Retrieved from https://www.linkedin.com/pulse/resetting-data-governance-narrative-robert-s-seiner-ebude

• Seiner, R. S. (2023). Non-Invasive Data Governance: The Path of Least Resistance and Greatest Success (2nd ed.). Technics Publications.