NB : le podcast de BODIC est généré par l’outil d’IA NotebookLM à partir du contenu de cette fiche PDF écrite par l’équipe Bodic
Résumé
La Fiche 18 décrit le concept de Data Lineage, ou traçabilité des données, le présentant comme un outil essentiel pour les sociétés de gestion afin d’optimiser leurs performances. Cette traçabilité est définie comme la cartographie du parcours d’une donnée, de son origine à son utilisation finale, et est jugée indispensable en raison de la multiplication des flux numériques et des exigences accrues de conformité réglementaire (SFDR, CSRD, IA Act). La fiche explique que le Data Lineage est crucial pour sécuriser les reportings, faciliter les audits et garantir la fiabilité des données qui alimentent les systèmes d’intelligence artificielle (IA). Pour démarrer cette démarche, il est conseillé de prioriser les KPI critiques et d’utiliser des outils spécifiques pour documenter les flux, les livrables attendus étant des « fiches lineage » pour une meilleure transparence et confiance interne et externe.
Introduction
Le Data Lineage (ou traçabilité des données) est la carte qui retrace le voyage d’une donnée : son origine, ses transformations, et son usage final.
Il s’est imposé avec la multiplication des flux digitaux (CRM, ESG, reporting LP, BI, IA) et l’exigence croissante de transparence de la part des LP et des régulateurs.
Pourquoi c’est devenu essentiel pour une société de gestion ?
- Parce que les données circulent entre de multiples outils (GED / Emails, CRM, Excel, BI, LP Portal,…) et que leur fiabilité doit être démontrée.
- Parce que la conformité (SFDR, CSRD, IA Act) impose de tracer et de justifier les indicateurs financiers et ESG.
- Parce que l’IA (copilotes, RAG, scoring) ne peut s’appuyer que sur des données correctement documentées et traçables.
Contexte, enjeux et modes d’utilisation
Sans lineage
Difficile d’expliquer une erreur dans un KPI, perte de temps lors des audits, dépendance aux fichiers Excel non tracés.
Avec lineage
Chaque donnée devient traçable, ce qui facilite la confiance interne, la conformité et la transparence.
Enjeux clés
Audit & conformité (SFDR, CSRD, IA Act), Qualité des données (éviter “garbage in, garbage out”) et Préparation IA (explicabilité d’un copilote ou d’un RAG).
Objectifs
- Retrouver rapidement l’origine d’une anomalie dans un reporting LP.
- Expliquer à un régulateur comment un indicateur ESG a été calculé.
- Former de nouvelles équipes grâce à une vision claire des flux.
Conseils pratiques et outils
- Cartographier les flux critiques : KPI financiers, ESG, reporting LP.
- Prioriser la valeur : inutile de tout documenter, commencez par 3 à 5 indicateurs stratégiques.
- Choisir les bons outils :
- Souverains : DataGalaxy ou Zeenea
- Open Source : OpenLineage, Marquez (intégrés à Airflow/Dagster)
- Hébergeable sur un Cloud EU : Talend Data Fabric
- Faire vivre le lineage : mise à jour à chaque ajout ou modification de pipeline.
Plan d’action et livrables concrets
Comment débuter dès maintenant ?
- Lister 5 KPI critiques (Ex : TVPI, TRI, Montant levé, % femmes ETP, Score ESG).
- Pour chaque KPI, dessiner un flux simplifié : Source → Transformation → Outil final.
- Documenter les étapes : outil utilisé, personne responsable, fréquence de mise à jour.
- Identifier les points faibles : fichiers non tracés, dépendance à un analyste, absence de validation.
Livrables attendus : 3 à 5 “fiches lineage” (schéma ou tableau) qui peuvent être utilisées en interne ou présentées en audit.
Impacts pour les sociétés de gestion
★ Confiance interne : chaque équipe sait d’où viennent les chiffres.
★ Gain de temps : résolution rapide des anomalies dans les reportings.
★ Conformité : preuves de traçabilité pour les régulateurs et auditeurs.
★ Préparation IA : transparence indispensable pour copilotes et RAG.
★ Crédibilité : un fonds capable d’expliquer ses données gagne en professionnalisme et peut certifier ce qu’il affirme.
À retenir
- Le Data Lineage est la traçabilité opérationnelle des données tout au long de la chaîne de décisions.
- Inutile de viser l’exhaustivité : commencez par vos KPI critiques pour ensuite étendre la démarche.
- Un simple schéma peut suffire pour initier la démarche.
- Couplé au Data Catalogue, le Data Lineage devient le socle de confiance pour la conformité, les audits et les usages IA.
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