1 – Data owner, AI owner, Data Custodian, Data Steward, Référent traitement…

• Le point sur les fonctions, rôles et leur organisation
• Produire une matrice RACI complète pour cadrer son organisation

2 – Data Products, Data Contracts, Data Mesh : impacts sur la gouvernance

• Définition des domaines de données
• Standards de formalisation des data products et data contracts
• Impact de la fédéralisation des données sur l’organisation de la gouvernance

3 – Gouvernance de l’analytique : une nouvelle facette à intégrer à la gouvernance des données

• Certification des indicateurs et des tableaux de bord
• Les nouveaux outils de gouvernance de l’analytique

4 – Gouvernance informationnelle : arrêtons de dissocier documents et données

• Leurs points communs : comment cartographier l’ensemble du patrimoine informationnel
• Apprendre des bonnes pratiques de catalogage et d’archivage des documents et les appliquer aux données
• Réorganiser les fonctions et les compétences pour intégrer la chaine documentaire et celle des données

5 – Gouvernance de l’intelligence artificielle : où en sommes-nous ?

• Les outils de gouvernance de l’IA
• La gouvernance de l’IA générative : spécificités
• Aligner l’ensemble des gouvernances

6 – De la qualité des données à leur observabilité

• Utiliser l’IA agentique comme assistant du data steward
• Automatiser l’observabilité des règles de gouvernance et de qualité

7 – Conformités – quelles nouvelles règlementations attendent le comité de gouvernance en 2027

8 – Outils logiciels : le point sur les nouveautés

• Des catalogues de données aux plateformes de métadonnées et de data products
• L’IA au service de la conformité

9 – Valorisation des données

• Comment la gouvernance participe à la création de valeur
• Tableau de bord de suivi des indicateurs de gouvernance
• Data Spaces, Data Marketplaces… participer aux futurs marchés des données : le rôle de la gouvernance

10 – Conclusion et synthèse

• 2027 et au-delà, que devrions-nous surveiller comme évolutions de la gouvernance des données
• Erreurs à éviter, meilleures pratiques : partage d’expériences entre les participants

Ce programme a été mis à jour le 9 septembre 2026.