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
Cette fiche concerne le Data Catalogue et son importance pour les sociétés de gestion. Elle vise à expliquer comment un catalogue de données peut optimiser les performances d’une entreprise en rendant les données visibles, compréhensibles et actionnables. Historiquement utilisé par les grandes entreprises, le Data Catalogue est désormais essentiel pour les sociétés de gestion face à l’explosion des cas d’usage liés à l’IA et aux exigences réglementaires. La fiche détaille les six modes d’utilisation principaux d’un catalogue (Inventorier, Définir, Localiser, Qualifier, Gouverner, Valoriser) et propose des conseils pratiques, notamment en suggérant de commencer par un simple fichier Excel avant d’adopter des outils dédiés. Enfin, elle met en évidence les impacts positifs pour les sociétés de gestion, tels que l’amélioration de l’efficacité opérationnelle, la réduction des risques, et le fait de constituer une colonne vertébrale indispensable pour l’IA fiable.
Pourquoi c’est important même si ça semble ennuyant ?
Le Data Catalogue n’est pas une invention récente. Il est utilisé depuis plus de 20 ans dans les grandes entreprises industrielles, bancaires ou de télécoms pour gérer des volumes massifs de données et harmoniser les définitions entre équipes.
Ce n’est que plus récemment, avec l’explosion des cas d’usage IA et réglementaires, que le besoin s’est généralisé aux ETI, aux sociétés de gestion et même aux PME.
Un catalogue de données devient utile lorsqu’une organisation se pose des questions simples mais récurrentes :
- Où est stockée cette donnée ?
- Quelle est sa définition exacte ?
- Qui en est responsable ?
- Puis-je la réutiliser sans risque ?
Les utilisateurs clés sont donc très variés :
- équipes métiers (IR, Compliance, ESG, Investissement),
- équipes support (finance, juridique, risques),
- et bien sûr la fonction Data/IT qui administre la plateforme.
En résumé
On fait appel à un Data Catalogue dès que la donnée devient partagée, critique et multi-usage – ce qui est le cas aujourd’hui dans quasiment tous les fonds.
Contexte et enjeux
Sans catalogue
Définitions dispersées, multiples fichiers Excel concurrents, difficultés à tracer l’origine d’une donnée ou à vérifier sa fraîcheur.
Avec catalogue
Une référence commune qui simplifie le travail des équipes, réduit les erreurs et prépare le terrain pour l’IA et la conformité réglementaire.
Pour l’IA en particulier
Un catalogue est un socle indispensable pour garantir la qualité, la traçabilité et la gouvernance des données utilisées par des copilotes ou un RAG.
Objectifs
L’intérêt est de fiabiliser les reportings, les analyses et les automatisations qui sont présentés aux LPs.
Modes d’utilisation – Un Data Catalogue permet de :
Conseils pratiques et outils
Commencez simple : un fichier Excel partagé avec les colonnes suivantes :
- Nom de la donnée avec tous les attributs
- Définition précise sous la forme de phrase
- Type : entier, booléen, pourcentage…
- Origine : d’où vient cette donnée / mode de calcul
- Emplacement : où est stockée cette donnée ?
- État de la donnée : publié, indicateur en cours de fiabilisation, à valider par X, …
- Fréquence de mise à jour : quotidien, hebdo, mensuelle, …
- Criticité : note sur 10
- Gouvernance : qui est l’éditeur en interne ?
- Utilisateurs : qui peut accéder à cette donnée ?
Évoluez vers un outil dédié dès que le volume et la complexité augmentent :
- Souverains : DataGalaxy, Zeenea
- Open Source (à héberger) : Amundsen, OpenMetadata
Rendez-le vivant :
- mises à jour régulières,
- intégration aux workflows de reporting,
- formation des équipes pour que le catalogue devienne réflexe.
Impacts pour les sociétés de gestion
★ Efficacité opérationnelle : plus besoin de passer des heures à chercher où se trouve une donnée ni à envoyer des emails pour en connaître la définition.
★ Cohérence interne : chaque équipe s’appuie sur les mêmes définitions et la même source, ce qui réduit les malentendus et les retraitements multiples.
★ Réduction des risques : un catalogue facilite la traçabilité en cas d’audit et aide à répondre aux exigences réglementaires (SFDR, CSRD, IA Act, DORA).
★ Préparation à l’IA : sans documentation claire, impossible de mettre en place un copilote fiable ou une recherche augmentée (RAG). Le catalogue devient la colonne vertébrale de toute démarche IA.
★ Valorisation des participations : pour un fonds multi-stratégies, un catalogue bien tenu peut même être proposé aux participations comme “bonne pratique”.
À retenir
- Le Data Catalogue est avant tout un outil de gouvernance et de pragmatisme, pas une mode.
- Il n’est pas nécessaire de démarrer avec une “usine à gaz” : un Excel bien structuré peut déjà produire de vrais gains en clarté et en efficacité. Puis on peut basculer sur des solutions (souveraines) plus robustes ensuite.
- L’IA fiable n’existe pas sans données bien documentées : copilotes, RAG ou systèmes de scoring ont besoin d’un socle rigoureux pour être utiles et inspirer confiance.
- Au-delà de la conformité, c’est un avantage compétitif : les sociétés de gestion qui structurent et documentent leurs données sont plus rapides, plus transparentes et mieux préparées aux audits et aux usages avancées de l’IA.
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