Margot Georges est consultante en archivistique. Elle est également productrice du podcast Archivistica, consacré à ce domaine. Archivistica est disponible sur toutes les applications de podcast et sur https://shows.acast.com/archivistica

Données et documents, archives et sauvegardes, bases de données et GED... nos métiers (de l'information, et de la donnée) utilisent des termes différents. Mais donc la signification est souvent plus proche qu'on ne l'imagine. Les "professionnels de l'information" et les "professionnels des données" semblent ne pas se comprendre... mais chacun n'adopte-t-il pas une position exagérée. Quelles sont nos divergences et nos convergences.
De mon point de vue, les professionnels du traitement des documents ont énormément de choses à apprendre aux professionnels de la donnée. A condition que ces derniers acceptent d'écouter, et parfois de se remettre en question. Mais l'inverse est également vrai. Les professionnels du document doivent accepter que le monde évolue, et que la transformation numérique impact le fondement de leur métier. Les professionnels de la donnée ont également des choses à partager avec eux.
Je rêve d'une entreprise où gouvernance des données, archives, documentation, informatique... se rencontreront autour d'une même table pour définir une stratégie commune, au service de la valorisation du patrimoine informationnel. Et Margot souhaite elle-aussi que nos métiers dialoguent plus ensemble.

Natalie Maroun (Photo Crédit Lakhdar Bouzouaid) est directrice associée du Cabinet Element, spécialisé en communication de crise. Elle vient de publier chez Dunod, un ouvrage dans la collection "Boites à outils" : La boite à outils de la communication de crise.

Nous avons eu envie de parler ensemble des données au service de la communication de crise. Cette étape que tout le monde redoute, nécessite pour être franchie avec succès d'avoir accès sans délai, aux bonnes données. Comment s'y préparer ?

Aujourd'hui nous découvrons qu'à l'heure ou l'indépendance technologique doit être mieux préservée, il est possible de construire sa plateforme de données, avec des solutions 100% françaises. Nous en parlons avec Sandra Mathieu, co-fondatrice de Adobis Group.

L'IA on en parle à coups de milliards, de data centers, et de LLMs... mais on parle peu des données : expliquez nous l'importance des données dans le processus d'intelligence artificielle
- On parle parfois des données synthétiques qui permettraient de compenser l'absence de données réelles. Vous n'y croyez pas ?
- Vous mentionnez les data space, et vous dites que des milliards ont été investi sur le sujet. De quoi s'agit-il et ou sont passés les milliards ? Parce que honnêtement, personne ne connait !
- Aux Etats-Unis, ils sont plutôt bons pour la collecte de données, mais ils n'ont pas de data spaces... est-ce qu'on n'aurait pas encore une fois choisi la complexité en Europe ?

Un « nouveau » paradigme apparait, le SaaS ! Non, pas celui que vous croyez !

Vous vous dites, ça y est, on l'a perdu ! Il est resté en 1999 à la création de Salesforce ! Non, car si le SaaS est bien vivant depuis 25 ans, le nouveau SaaS pointerait le bout de son nez selon les oracles du marketing. Nous serions en train de passer du Software as a Service au Service as a Software. Que c'est beau le monde du marketing !

Allez, je vous explique. Le principe du Software as a Service a combiné depuis plus de deux décennies l'évolution technologique du cloud computing, et la migration du modèle d'achat de licences logicielles vers celui d'abonnement. Les deux éléments sont indépendants, mais en réalité ces deux évolutions ont été concomitantes.

Au lieu d'acheter un logiciel, vous souscrivez à un abonnement, qui comprend le droit d'accès au logiciel, l'infrastructure technique, et les services associés. Un forfait en quelques sortes, mais payé chaque mois. À court terme, le coût en est bien plus intéressant et plus flexible, à long terme un peu moins, cependant dans un marché en évolution perpétuelle, tout le monde est gagnant.

Mais voilà, l'intelligence artificielle (je ne sais pas trop ce qu'elle vient faire là), et 20 ans de SaaS ont épuisé les ressorts marketing et commerciaux. Il fallait réinventer ! Et l'on serait donc en train de remplacer le SaaS par le SaaS !

Le Service as a Software serait la combinaison d'une plate-forme technologique, et de services assurés par des humains… ou des IAs. Un bon exemple est le logiciel QuickBooks très populaire en Amérique du Nord, et qui permet à chacun de s'acquitter de ses travaux comptables et de ses déclarations fiscales. Ces dernières ne sont pas réalisées par le client, mais par un comptable, qui utilise le logiciel, complété de ses compétences. Et dans le cas de QuickBooks, le comptable pourrait être une IA.

Cela fait dire à certains analystes que le développement des agents intelligents conduit cette transformation du marché. Le client ne s'abonne plus à un logiciel qu'il utilise, mais à un service que lui rend une IA, avec un peu d'humain, parfois. Si l'on reprend l'exemple de Salesforce, un commercial humain entre les données d'un nouveau client, puis les agents dans Salesforce créent automatiquement le flux d'actions de proposition, de relance, de vente. Les nouveaux SaaS remplaceraient donc certains humains chez leurs clients.

Tout cela n'est pas totalement nouveau. D'abord, désolé de reparler du passé, mais cela existe depuis la nuit des temps, cela s'appelle de l'externalisation. Lorsque j'envoyais mes documents comptables à mon expert-comptable et qu'il les saisissait dans son logiciel pour ensuite réaliser mes déclarations fiscales, c'était donc déjà du Service as a Software. N'allons pas réinventer des mots qui n'apportent aucune nouveauté, juste pour être « moderne ». Tiens, clin d'œil, ils auraient pu faire comme la Modern Data Stack, et l'appeler Modern SaaS !

Plus sérieusement, la nouvelle donne vient de l'automatisation des processus. Là encore rien de nouveau, à part si cette automatisation est réalisée par des agents intelligents qui prendraient eux-mêmes, en fonction des circonstances, les bonnes décisions. Attention, pas un système expert qui se contente d'exécuter ce que l'expert a programmé – ça on le fait depuis les années 70 -, mais un véritable agent intelligent qui prendrait seul des décisions en fonction d'un entrainement à partir de données historiques.

Selon Foundation Capital, cela représenterait un marché de presque 5000 milliards de dollars. Tout dépend bien sûr de ce que l'on met dedans. En tout cas, des dizaines d'entreprises sont déjà identifiées comme fournisseurs de Service as a Software. Si vous êtes un prestataire, qui réalise des travaux pour le compte de ses clients, de manière externalisée ; ne dites plus que vous faites de l'outsourcing, mais du Service as a Software, votre valorisation explosera peut-être ! Et puis, dites-moi ce que vous pensez de tout cela en commentaire.

Dans cet épisode, nous recevons Jean-Georges Perrin. Ce nom ne peut vous être inconnu si vous vous intéressé au "shift-left" qui émerge dans le monde des données. Les utilisateurs prennent peu à peu le contrôle de leurs données, et cela a été théorisé en 2020 dans un livre développant le concept de Data Mesh.
Au Data Mesh, il manquait une dimension, celle du "comment". Jean-Georges Perrin a été un des premiers à mettre en application ce concept, chez Paypal. Et parmi les premiers, avec Andrew Jones, à s'intéresser aux supports du Data Mesh, les Data Contracts.
Au point qu'il a lancé une initiative de standardisation open source des Data Contracts, ODCS (Open Data Contract Standard). Le projet Bitol, hébergé au sein de la fondation Linux, vise à permettre aux entreprises d'échanger, en interne ou en externe, des Data Products sur la base de standards open source. Très intéressant pour les entreprises... un peu moins pour les éditeurs de progiciels, comme nous en débattons dans le podcast.
Un podcast plus long que d'habitude, 40' environ, mais qui vaut la peine d'être écouté jusqu'au bout ! Ecoutez-le en plusieurs fois si nécessaire.

Dans cet épisode, nous recevons David Bougearel, fondateur de Cartographit, un nouvel outil de cartographie du système d'information, qui s'appuie sur les normes de cartographie de l'ANSSI. Les différentes couches cartographiées incluent donc les couches des données, des processus et des applications.

Cela fait-il de Cartographit un outil potentiel de gouvernance des données ?

Nous abordons ce sujet et différentes questions connexes.

- La cartographie du Système d'Information (SI) offre une vue d'ensemble, un inventaire global du SI, incluant les données (objets d'information). Cartographit permet non seulement de réaliser cet inventaire des données, mais aussi de les classifier selon leur niveau de sensibilité, de déterminer si elles sont des PII (données personnelles) et de connaître leur DICT. Cela offre ainsi une vision précise et détaillée des données.
- Cependant, connaître les données est une première étape. Comprendre comment elles sont utilisées et où elles se trouvent ajoute une dimension essentielle. Cartographit permet de relier ces données aux processus métiers (vue fonctionnelle), aux actions techniques (quelles bases de données, quels flux ou quelles applications utilisent ces données) et de localiser physiquement ces données (par exemple : Bâtiment 1, Salle 44, Baie 1.1).
- Grâce à une interface utilisateur (UI/UX) optimisée et à une navigation cartographique fluide, Cartographit permet de parcourir l'ensemble de son SI et d'explorer le fonctionnement de son entreprise, tant d'un point de vue technique que fonctionnel.