Dans un environnement économique en mutation rapide, les directeurs financiers font face à un double impératif: maîtriser leurs actifs data et intégrer l’intelligence artificielle de manière structurée. Ludovic Michaux, COO et Managing Partner chez Easi, explique.
Gouvernance des données: transformer l’information en actif stratégique
Le volume de données produites par les entreprises double tous les quatre ans. Pourtant, 90 % de ces données demeurent inexploitées, enfouies dans des silos et trop souvent non fiables. Ce constat interpelle directement les directions financières, premières concernées par la qualité des indicateurs qui guident leurs décisions.
“La gouvernance des données n’est plus un sujet réservé aux équipes IT. Elle constitue un levier de performance articulé autour de quatre piliers : la qualité des données, la sécurité et la conformité réglementaire (RGPD, NIS2, DORA,…), la clarté des rôles, et un langage commun entre métiers et équipes techniques”, confirme Ludovic Michaux.
Le modèle de gouvernance à utiliser dépend de la maturité de chaque organisation. Dans tous les cas, l’objectif reste identique : faire de la donnée un actif fiable, sécurisé et partagé. Sans cette fondation, tout projet d’analyse de données ou d’intelligence artificielle est voué à l’échec. Structurée, la donnée devient un avantage compétitif décisif.
Intelligence artificielle: du discours marketing à la valeur réelle
L’IA s’est imposée dans tous les agendas stratégiques, mais entre les promesses et les bénéfices tangibles, le fossé reste souvent important. Beaucoup d’entreprises se retrouvent face à une offre pléthorique, des modèles de coûts opaques et l’absence d’une vision structurée.
“La valeur réelle de l’IA se matérialise sur trois dimensions : la vitesse (automatiser les tâches répétitives), la qualité (améliorer les livrables, élever le niveau des équipes) et l’engagement (réduire la charge routinière, améliorer la satisfaction au travail)”, continue-t-il.
“Pour en tirer un bénéfice concret, trois facteurs s’imposent : une IA orientée ROI (identifier les cas d’usage et les traduire en valeur mesurable), une IA pragmatique (démarrer sur des périmètres à fort impact, aligner le déploiement sur la capacité d’absorption) et une IA évolutive (construire une architecture réutilisable adossée à une gouvernance claire). La feuille de route recommandée suit trois étapes: informer et inspirer les équipes, définir une roadmap priorisée sur le ROI, puis implémenter en mode pilote”, conclut Ludovic Michaux, COO et Managing Partner chez Easi.
A propos d’Easi
Easi est une entreprise spécialisée dans les services et solutions informatiques. Elle se distingue notamment par le développement de ses propres logiciels business, conçus pour répondre aux besoins des moyennes et grandes entreprises.
Au-delà de la fourniture de solutions IT, Easi se positionne comme un partenaire stratégique à forte valeur ajoutée, privilégiant des relations durables avec ses clients. Son approche repose sur la proximité, la confiance et l’excellence opérationnelle.
Aujourd’hui, Easi compte 682 collaborateurs. L’entreprise attache une importance particulière au bien-être de ses équipes, convaincue que la satisfaction des clients passe avant tout par l’épanouissement de celles et ceux qui les accompagnent au quotidien.