La data gouvernance comme prérequis invisible pour faire de l’IA à l’échelle – interview avec Chafika Chettaoui, AXA

Une stratégie d’IA réussie doit reposer sur des fondations solides : des données de haute qualité, une gouvernance et une éthique rigoureuses. Se lancer dans des projets d’IA sans ces fondations expose à des sous-performances et à des échecs coûteux. Pourtant, les programmes de gouvernance peinent souvent à mobiliser les métiers, qui les perçoivent comme bureaucratiques plutôt que stratégiques.

La gouvernance est essentielle pour déployer l’usage de la donnée et de l’IA à l’échelle de l’entreprise, ce qui en fait un objectif clé pour les Chief Data Officers (CDOs) et les Chief Data & AI Officers (CDAIOs). Pour partager les meilleures pratiques sur ce sujet et bien d’autres, la communauté mondiale Data Voices de Huwise a été créée afin de réunir les data leaders et de leur apporter l’inspiration nécessaire pour accélérer leurs stratégies data.

Dans ce cadre, la communauté a lancé la Charte d’engagement des Data Voices. Cette étude approfondie examine l’état actuel du partage de données et présente les perspectives de data leaders sur la transformation de la gestion des données d’ici 2030.

À cette occasion, nous avons interrogé Chafika Chettaoui, Chief Data & AI Transformation Officer chez l’assureur AXA France. Elle nous a expliqué comment cet assureur mondial intègre la gouvernance et l’éthique au sein de son organisation.

Chafika Chettaoui est une figure incontournable de la transformation des organisations par la data et l’intelligence artificielle. Actuellement Chief Data & AI transformation Officer chez AXA France, elle dirige la stratégie data & IA et mène un vaste programme de transformation faisant de la donnée et de l’intelligence artificielle un levier au service de l’amélioration de l’excellence technique, opérationnelle, commerciale et de la satisfaction client, piliers du plan stratégique de l’entreprise.

Docteure en mathématiques et informatique, elle débute sa carrière dans le conseil et accompagne ainsi de grands groupes des secteurs banque, assurance, retail et pharmaceutique sur la gouvernance des données et la data science.

Elle rejoint, en 2010, le groupe L’Oréal pour construire la stratégie et l’organisation data du département Recherche & Innovation. Elle met en place une méthodologie centrée sur l’innovation et le change management permettant l’adoption de nouveaux usages analytics auprès de chercheurs et évaluateurs afin de réduire le TTM des tests de qualité, favoriser des gains d’efficacité opérationnelle et la sécurisation des prises de décision.

En 2017, elle dirige l’équipe Analytics du groupe Teradata en France, leader mondial des solutions analytiques, soutenant les grandes entreprises dans leur transformation digitale. En 2018, elle crée la Data Office et devient Group Chief Data Officer chez SUEZ où elle a pour mission d’accompagner la transformation du Groupe en accélérant l’usage de la donnée et de l’intelligence artificielle pour améliorer la performance industrielle et agir pour la réduction de l’empreinte environnementale tout en renforçant la rentabilité des services aux collectivités.

Engagée dans l’écosystème data, Chafika Chettaoui publie et intervient sur sa vision de la transformation des organisations par la data et l’intelligence artificielle et aborde notamment des sujets autour de la gouvernance des données, de la transformation organisationnelle et culturelle qui sous-tend toute stratégie data & IA et des impacts business qui en résultent.

Son leitmotiv : faire de la donnée la responsabilité de tous et faire de son usage un levier de performance au service du business.

“La data et l’IA, comme l’a été le digital avant elles, ne sont pas de simples outils technologiques mais des vecteurs de transformation business et humaine. Le rôle de CDO, tel qu’il est perçu aujourd’hui sur le marché, se cantonne parfois à une vision technologique, garant de construire les fondations nécessaires pour adresser les enjeux IA. Sans volet transformationnel, il se limite ainsi à faire de la tech pour la tech et c’est exactement ce qui a conduit de nombreuses entreprises à rester bloquées au stade du PoC, sans adoption, sans impact réel. Ce que j’observe donc aujourd’hui à mon niveau, c’est que ce rôle, pour être impactant, doit naturellement s’orienter vers celui de Chief Data & AI Transformation Officer (CDAITO). Il porte ainsi un mandat qui dépasse le simple delivery et inclut 3 autres dimensions : la vision stratégique, connectée aux priorités business et les volets organisationnels et culturels pour transformer les modèles opérationnels, repenser les dynamiques de travail dans un cadre maîtrisé et responsable et accompagner l’adoption tout en assurant les fondations. 

Dans les années à venir, quand l’IA telle que nous la connaissons aujourd’hui deviendra une commodité et sera absorbée au sein même des métiers, le CDAITO évoluera naturellement vers le rôle cœur de Chief Transformation Officer, qui, lui, est pérenne, quelle que soit l’innovation technologique qu’il devra embrasser : hier le digital, aujourd’hui l’IA, demain… à voir ce que le marché nous réserve. C’est d’ailleurs aussi ce qui fait la complexité et l’exigence attendues du Chief Transformation Officer : anticiper les mutations pour préparer l’organisation à se transformer en continu face à ces nouvelles vagues afin d’en tirer le meilleur profit. Autrement dit, on prend les mêmes ingrédients et on adapte la recette.”

“Si le terme « gouvernance » continue de rebuter, c’est qu’il reste encore souvent associé à un imaginaire bureaucratique qui peut décourager les opérationnels. Le « Business Data Ownership », lui, change de perspective : il replace la responsabilité là où se crée la valeur. 

J’utilise souvent la métaphore de la chambre rangée : pour vivre et évoluer sereinement dans un espace, il doit être ordonné. Ce n’est donc pas une corvée inutile mais un chantier nécessaire de « remise en ordre » pour gagner en efficacité, clairvoyance et in fine créer une valeur durable. La gouvernance est précisément ce rangement invisible. Le glissement sémantique vers le « Business Data Ownership » n’est d’ailleurs pas anodin. Il met en évidence l’importance de l’engagement des métiers pour mener ce travail de fond de mise en qualité des données, en tant que connaisseurs de leurs données et priorités locales. 

Cette transition, comme toute transformation structurante, nécessite, d’une part, une adhésion au plus haut niveau pour concilier vision stratégique et réalité opérationnelle et, d’autre part, une orchestration centrale solide pour poser un cadre de gouvernance maîtrisé nécessaire à une exploitation optimale des données, car comme je n’ai de cesse de dire : « Pas de data, pas de chocolat»”

“Chez AXA France, le modèle de « décentralisation gouvernée », lancé il y a près de trois ans, repose sur trois piliers complémentaires. Le premier est organisationnel. Il s’appuie sur un Data & IA Office garant de la stratégie IA et du cadre régalien, avec un relais dans chaque direction, porté par des « Data & IA Leaders », positionnés au niveau N-1 du ComEx, qui se positionne ainsi en sponsor solide de la démarche. Ce dispositif permet d’ancrer la transformation au plus près du métier tout en maintenant une ligne directrice commune.

Le deuxième pilier est technologique. On ne gouverne pas avec du papier, mais dans les outils, avec du DataOps et de l’observabilité pour monitorer la qualité en temps réel. Si la qualité dérive, l’IA dérape. Enfin, il y a la culture. La responsabilité de la donnée ne peut pas reposer sur une seule équipe experte : elle doit être partagée par l’ensemble des collaborateurs, qu’ils produisent, exploitent ou consomment la donnée. Cette prise de conscience et cette exigence doivent être accompagnées dans la durée par des actions d’acculturation, de formation et de change.

Pris ensemble, ces trois piliers forment un socle indissociable. C’est cet investissement continu dans les fondations qui permet de passer d’un PoC à une IA réellement déployée à l’échelle et d’en faire, non pas une promesse, mais un atout concurrentiel durable.”

“Il faut sortir de l’illusion que créent les démonstrations impressionnantes sans lendemain opérationnel viable. L’« IA pour l’IA » est une course vaine et contre-productive. Le passage à l’échelle de l’IA repose d’abord sur un alignement des priorités avec la vision stratégique de l’entreprise et un choix mesuré de quelques cas d’usage qui impactent vraiment le P&L, la satisfaction client et l’efficacité opérationnelle.

Par ailleurs, délivrer n’a de valeur que si la solution produite est réellement adoptée par les utilisateurs. Cela exige de casser les silos entre équipes métiers et tech pour concevoir by design les solutions adéquates, former massivement et accompagner le changement en continu.

Enfin, il n’y a d’IA pérenne que si elle est responsable. L’éthique ne peut plus être une case à cocher, créer la confiance n’est pas un à-côté, c’est le cœur de notre business et cela passe par la garantie que nous concevons et utilisons l’IA ni à tort ni trop tard.

C’est cette quête d’équilibre fin entre impact business, humain/éthique, environnemental, technologique et sociétal qui fera la différence sur le marché dans les années à venir”

“Chez AXA France, nous soutenons l’idée qu’il faut allier innovation et responsabilité ; nous disposons d’un innovation hub qui nous permet de faire du « test & learn » et d’être agiles dans notre capacité à nous emparer des évolutions de l’IA ; mais nous ne déployons à l’échelle que les cas d’usage validés par une instance de décision à un niveau ComEx.

Cette exigence de responsabilité se traduit également dans la manière dont la transformation est conduite en interne. Nous avons ainsi naturellement et rapidement instauré un dialogue social ouvert et régulier avec nos instances visant à partager en toute transparence l’ensemble de nos avancées, dialogue que nous avons d’ailleurs inscrit dans un accord sur l’ensemble du périmètre AXA en France.

Ce souci de transparence, nous l’avons également vis-à-vis de nos clients et du grand public et nous avons ainsi matérialisé nos engagements dans une charte IA responsable commune avec les autres entités du Groupe à disposition sur notre site institutionnel.”

“La priorité des prochaines années est de transformer l’essai, réellement. Exit les effets d’annonce, les démonstrations impressionnantes qui emballent le marché et pressurisent les entreprises, au risque de confondre vitesse et précipitation. L’enjeu est de dompter la vague de l’IA agentique en ciblant les batailles clés capables de transformer en profondeur la chaîne de valeur assurantielle tout en maintenant la confiance.

Confiance dans la qualité de la donnée et son exploitation, y compris par des agents qui transcendent nos systèmes d’information ; confiance des collaborateurs envers des outils qui transforment leur quotidien et dont l’adoption conditionne la réussite ; confiance des métiers, qui doivent pouvoir déployer l’IA avec davantage d’autonomie dans un cadre maîtrisé et, bien sûr, confiance des clients dans notre usage responsable de l’IA pour améliorer leur expérience et satisfaction.

Ce socle transformationnel fait son lit dans une gouvernance robuste et des valeurs profondément ancrées dans notre ADN : nous ne faisons pas d’IA à tout prix, nous en mesurons le coût et nous le mettons sur la balance de nos engagements alliant impact business, humain, environnemental, matérialisés dans une charte accessible à tous.

Au fond, trois impératifs doivent être tenus ensemble : un impact opérationnel mesurable, une transformation humaine durable et une exigence éthique non négociable”

Envie d’en savoir plus ? Lisez nos entretiens avec :

• Camille Maire, du distributeur de lingerie et de mode ETAM
• Samia Boujatioui, de l’assureur Coface Group
• Michel Lutz, du géant pétrolier et gazier TotalEnergies

Vous pouvez également télécharger la Charte Data Voices pour découvrir davantage de prévisions d’experts sur l’avenir de la donnée.