la gouvernance des données qui agit et prouve

Data Recycling® : la gouvernance des données qui agit et qui prouve                    Moins de bruit. Moins de risques. Plus de performance et des preuves auditables, enfin!

Le marché a longtemps confondu gouvernance des données et gouvernance “sur le papier” : catalogues, comités, chartes, labels.

Or l’entreprise n’a pas un problème de documentation. Elle a un problème de maîtrise : ce qu’elle garde, ce qu’elle supprime, ce qu’elle protège, ce qu’elle expose… et comment elle le prouve.

Avec l’explosion des usages IA, le diagnostic est brutal : si la donnée n’est pas gouvernée par l’action, l’IA industrialise le chaos.

Data Recycling® by Systnaps propose une approche concrète : mettre le patrimoine data sous contrôle, industrialiser des campagnes (archivage sélectif, purge, hot/cold, masking/subsetting, qualité…), et produire des Evidence Packs auditables.

1) La réalité terrain : la donnée n’est plus un actif. C’est une dette.

Les organisations n’ont pas seulement “beaucoup de données”. Elles ont surtout :

• • des données obsolètes (mais toujours coûteuses),
  • des copies incontrôlées (BI, exports, tests, data marts),
  • des pipelines qui tournent “par habitude”,
  • des données sensibles disséminées,
  • et des obligations réglementaires qui montent en puissance.

Si vous ne pilotez pas le cycle de vie, vous financez votre propre désordre.

2) Ce qui a changé : l’IA ne pardonne pas le flou

Avant, une donnée mal maîtrisée coûtait cher et irritait les équipes.
Aujourd’hui, avec l’IA :

• une donnée “sale” devient une décision fausse,
• une donnée trop exposée devient une fuite,
• une donnée non traçable devient un risque réglementaire,
• une donnée non minimisée devient une explosion des coûts.

L’IA ne crée pas les problèmes de données. Elle les accélère.

3) La promesse Data Recycling® : gouverner = agir

Data Recycling® by Systnaps, c’est une gouvernance par l’exécution, structurée par M4R :
Map/Modélise → Regulate → Reduce → Recycle → Reuse

• • • Map / Modélise (rendre intelligible)

On part des objets métiers et des dépendances réelles : ce qui fait sens, ce qui circule, ce qui sert, ce qui doit être protégé.

• • • Regulate (rendre gouvernable)

On transforme des exigences (RGPD, sécurité, rétention…) en règles actionnables : qui peut faire quoi, quand, avec quelles validations.

• • • Reduce (réduire le “hot data”)

On supprime le bruit : volumes inutiles, copies, traitements redondants, datasets surdimensionnés.

• • • Recycle (maîtriser le cycle de vie)

Archivage sélectif, purge contrôlée, hot/warm/cold, masking/subsetting : avec simulation, workflow, et preuves.

• • • Reuse (rendre la donnée consommable)

Data products exploitables pour BI/IA sans créer de risque.

Un catalogue décrit. Data Recycling® transforme.

“Gouvernance de papier” vs “Gouvernance exécutable”

Gouvernance de papier

• • Catalogue, comités, chartes
  • “On a défini des règles”
  • Peu d’exécution, peu de preuves

Gouvernance exécutable (Data Recycling®)

• • Règles versionnées + workflows
  • Campagnes industrialisées (archive/purge/mask…)
  • Evidence Packs : traçabilité, justification, audit-ready

Si ce n’est pas exécutable, ce n’est pas gouvernable.

4) Ce que l’entreprise obtient (concret, mesurable)

1) Moins de coûts (FinOps)

• • baisse du stockage à chaud
  • baisse du compute (jobs, refresh, recomputations)
  • baisse des copies et environnements “plein pot”

2) Moins d’empreinte (GreenOps)

• • moins de traitements inutiles
  • moins de transfert et de duplication
  • trajectoire de sobriété sur le patrimoine data

3) Moins de risques (RGPD / sécurité / audit)

• • réduction de surface d’attaque
  • rétention maîtrisée
  • purge prouvable
  • DSAR industrialisé (recherche + extraction + justification)

4) Plus de vitesse (Ops & data teams)

• • pipelines plus stables
  • base plus performante
  • interventions plus rapides (car traçables)

On ne “gère” pas la conformité. On la prouve.

Les 5 preuves qui changent tout (Evidence Pack)

Un Evidence Pack, c’est le dossier qui répond à :

• Qui a décidé / validé ?
• Quoi a été fait exactement ?
• Quand et sur quel périmètre ?
• Pourquoi (finalité, base légale, politique) ?
• Comment (scripts, contrôles, résultats, rollback si besoin) ?

L’audit ne veut pas une promesse. Il veut une preuve.

5) Cas d’usage “parlants”

Archivage sélectif d’un ERP (Oracle / PeopleSoft / etc.)

• • On cible un objet métier (ex. facture, commande, sinistre)
  • On applique des règles (statut, clôture, litige, délais légaux)
  • On simule, on fait valider, on exécute
  • On produit l’Evidence Pack et les indicateurs avant/après

Résultat typique : performance + réduction hot data + risque réduit + conformité documentée.

DSAR RGPD industrialisé

• • recherche multi-sources
  • extraction contrôlée
  • masquage/purge selon droits
  • preuves de bout en bout

Masking & Subsetting pour tests (sans copies sauvages)

• • datasets minimisés, pertinents, conformes
  • accélération des cycles dev/test
  • baisse du risque de fuite

La donnée de test “réelle” est une fuite en attente.

6) Pourquoi c’est “agent-ready” (sans tomber dans le marketing)

L’IA agentique est utile si — et seulement si — elle est :

• • autorisée (règles, rôles, séparation)
  • contrôlée (approvals, seuils, modes dry-run)
  • observable (traces, coûts, succès/échecs)
  • auditée (preuves)

Data Recycling® fournit le control plane : les actions sur la donnée deviennent des opérations gouvernées, pas des gestes improvisés.

L’agentic sans preuve, c’est de l’automatisation nerveuse.

Les 4 modes d’autonomie (pour sécuriser l’industrialisation)

1. 1. Shadow : observe, recommande, n’agit pas
   2. Assisted : propose + validation humaine obligatoire
   3. Limited : agit sur périmètre limité (seuils + garde-fous)
   4. Full : autonomie complète… mais seulement sur actions réversibles/maîtrisées

L’autonomie n’est pas un bouton ON/OFF. C’est une trajectoire maîtrisée.

7) Comment démarrer (sans Big Bang)

Étape 1 : choisir 1–3 objets métiers critiques
Ceux qui coûtent cher, qui risquent gros, ou qui bloquent l’IA.

Étape 2 : définir les règles et les preuves attendues
Rétention, accès, qualité, workflows, critères d’acceptation.

Étape 3 : lancer une campagne “haute valeur”
Archivage sélectif / purge / masking-subsetting / DSAR / hot-cold.

Étape 4 : mesurer (FinOps + risques + performance) et industrialiser
On passe de pilote à portefeuille.

La gouvernance ne se déploie pas. Elle se prouve, objet métier par objet métier.

La promesse de Data Recycling® by Systnaps est simple : reprendre le contrôle du patrimoine data en rendant la gouvernance exécutable, mesurable et audit-ready.

Dans un contexte RGPD, NIS2, DORA, IA Act, Data Act, pression FinOps/GreenOps et accélération IA, une chose devient non négociable : ce qui n’est pas prouvable ne sera plus acceptable.

Vous avez un patrimoine qui grossit plus vite que vos capacités de contrôle ?

Data Recycling® industrialise les campagnes (archive/purge/mask) avec observabilité et auditabilité.