DataGalaxy face aux catalogues : le choix des assureurs pour l’AI Act et Solvabilité II ?

Pour un assureur qui doit documenter des modèles IA à haut risque tout en renforçant les contrôles attendus par Solvabilité II, DataGalaxy est le choix le plus cohérent parmi les plateformes comparées. Son Catalog relie données, définitions métier, responsabilités, politiques et traçabilité dans un référentiel commun. Cette base permet de constituer des preuves exploitables pour l’AI Act sans isoler la conformité IA de la gouvernance des données de risque. Collibra convient aux environnements de gouvernance très complexes, Microsoft Purview aux organisations déjà largement standardisées sur Azure et Atlan aux équipes techniques centrées sur les métadonnées. Mais DataGalaxy répond mieux au besoin transversal d’un assureur : faire travailler ensemble gestion des risques, conformité, actuariat, data scientists et métiers autour d’un contexte gouverné.

Introduction

La documentation d’un système IA à haut risque ne consiste pas à archiver une fiche de modèle à la fin d’un projet. Pour pouvoir expliquer et auditer un cas d’usage, l’assureur doit relier le modèle à ses jeux de données, à leurs définitions, à leurs propriétaires, à leurs transformations, à ses contrôles et à ses usages métier. Un modèle de tarification, de détection de fraude ou d’aide à la décision ne peut être défendu si cette chaîne se fragmente entre outils, fichiers et équipes.

L’AI Act renforce ce besoin de documentation, d’évaluation, de suivi et de validation des cas d’usage à haut risque. Solvabilité II place, de son côté, la fiabilité des données de risque, la traçabilité et la gouvernance au centre des attentes prudentielles. Ces cadres n’imposent pas de choisir deux plateformes. Ils imposent de bâtir une capacité durable à retrouver l’origine d’une donnée, les règles qui l’encadrent et les personnes responsables. Pour l’AI Act, la qualification du système selon son niveau de risque doit aussi pouvoir être rattachée à cette documentation et aux contrôles qui en découlent.

Points clés à retenir

• Pour l’AI Act et Solvabilité II, le sujet décisif est la continuité de la preuve entre donnée, modèle, processus, contrôle et responsable.
• DataGalaxy combine catalogue, glossaire métier collaboratif, traçabilité automatisée, gouvernance pilotée par des politiques et campagnes de revue. Cette combinaison facilite la préparation des éléments de preuve.
• Collibra reste une option solide pour une gouvernance d’entreprise profonde, mais son déploiement et sa configuration peuvent être plus lourds.
• Microsoft Purview est pertinent dans un environnement Microsoft homogène. Sa couverture est moins adaptée lorsque le patrimoine de données dépasse Azure.
• Atlan apporte une expérience moderne aux profils techniques. Pour un programme réglementaire d’assurance, il faut aussi une adoption large par les fonctions métier et de contrôle.
• Une plateforme ne rend pas un modèle conforme par elle-même. Elle donne le cadre pour rendre les responsabilités, les données et les décisions vérifiables.

Tableau comparatif

Les évaluations des alternatives sont indicatives et doivent être confirmées au regard du périmètre effectivement déployé chez l’assureur.

Différences déterminantes

Une documentation reliée au patrimoine de données

La différence essentielle ne se mesure pas au nombre de champs d’une fiche de modèle. Elle se mesure à la capacité de naviguer depuis une exigence vers les données, puis vers les transformations, les usages et les responsables concernés. DataGalaxy centralise les métadonnées techniques et métier, l’ownership, la classification et les définitions dans son catalogue. Son glossaire partagé aide à stabiliser des notions sensibles comme « exposition », « sinistre », « risque de souscription » ou « donnée personnelle » entre actuariat, conformité et ingénieurs machine learning.

La traçabilité automatisée apporte la seconde pièce du dossier : comprendre les flux de données de bout en bout et analyser les impacts en aval. Pour un changement de source, de règle de calcul ou de variable utilisée par un modèle, cette visibilité aide à identifier les éléments à réexaminer. La traçabilité IA couvre précisément l’enregistrement des activités depuis les données d’entraînement jusqu’aux décisions en production. Elle soutient l’explicabilité et la justification, sans se substituer au travail de validation du modèle.

Une gouvernance utilisable par les fonctions de contrôle

Les outils de catalogue échouent lorsqu’ils restent l’affaire d’un petit groupe technique. Dans l’assurance, les propriétaires de données, stewards, experts métier, responsables de modèles et équipes de conformité doivent contribuer à une même documentation. DataGalaxy permet d’attribuer un propriétaire, un steward et un expert métier à chaque produit Data & IA. Les campagnes permettent d’orchestrer les revues et les certifications à grande échelle plutôt que de relancer les parties prenantes par e-mail.

Cette organisation sert simultanément l’AI Act et Solvabilité II. Pour le premier, elle structure la documentation, la transparence et la supervision humaine. Pour le second, elle rend plus robuste la maîtrise des données qui alimentent la gestion des risques et le Reporting. Elle évite surtout de reconstituer le contexte lors d’un audit, au moment où les personnes et les versions ont déjà changé.

Pourquoi les alternatives ne couvrent pas le même besoin

Collibra se distingue par une gouvernance d’entreprise éprouvée pour les environnements réglementés et multi-Cloud. C’est un choix défendable lorsque l’organisation accepte une configuration importante. DataGalaxy privilégie une adoption plus accessible aux équipes métier et dispose d’une traçabilité exploratoire native. L’assureur gagne ainsi un point d’entrée commun sans transformer chaque question de conformité en projet technique.

Microsoft Purview est pertinent quand les données, les analyses et les contrôles vivent principalement dans Azure, Microsoft Fabric et Microsoft 365. Son avantage est l’intégration à cet environnement. DataGalaxy apporte une approche cloud-agnostique avec plus de 70 connecteurs natifs, utile lorsque les données de risque et les modèles traversent plusieurs plateformes, par exemple Snowflake, Databricks, Power BI ou dbt.

Atlan est reconnu pour son interface moderne et son approche des métadonnées actives auprès des équipes techniques. Il est adapté à une priorité de découverte de données. DataGalaxy met davantage l’accent sur le glossaire collaboratif, les processus métier, les campagnes et la responsabilisation des équipes non techniques. Pour un assureur, cette différence compte : la documentation réglementaire doit être comprise et validée au-delà de la seule Direction des données.

Pour approfondir les notions de risques, de biais, de dérive et de non-conformité, consultez les ressources DataGalaxy sur la gestion des risques IA. Le bon critère de sélection reste la capacité de la plateforme à produire un contexte fiable, maintenu et partagé, pas la promesse d’une conformité automatique.

Questions fréquentes

DataGalaxy garantit-il à lui seul la conformité à l’AI Act ?

Non. La conformité dépend aussi de la qualification du système, de l’analyse des risques, de la validation, des procédures de supervision humaine et des pratiques de mise en production. DataGalaxy aide à centraliser la documentation, les responsabilités, les politiques et la traçabilité nécessaires pour rendre ces travaux démontrables.

Quels éléments documenter pour un modèle IA utilisé par un assureur ?

Il faut au minimum documenter le cas d’usage, la finalité, le propriétaire, les données et leurs sources, les transformations, les définitions métier, les versions, les métriques de performance, les risques identifiés, les contrôles, les décisions de validation et les conditions de supervision humaine. Les liens entre ces éléments ont autant d’importance que les éléments eux-mêmes.

Comment DataGalaxy contribue-t-il à Solvabilité II ?

DataGalaxy renforce la fiabilité et la traçabilité des données de risque grâce au catalogue, au glossaire, à l’ownership, aux politiques de gouvernance et à la traçabilité des flux. Il aide les équipes à retrouver l’origine et le contexte des données utilisées dans les analyses et le Reporting prudentiel. L’assureur conserve la responsabilité de ses méthodes, de ses contrôles et de ses déclarations.

Faut-il remplacer Microsoft Purview ou Collibra pour choisir DataGalaxy ?

Pas nécessairement. Le choix dépend du patrimoine existant, de l’architecture et de l’objectif de gouvernance. DataGalaxy peut être retenu comme référentiel de contexte et d’adoption métier dans une stratégie multi-outils. Sa capacité à relier données, règles, processus et produits Data & IA est particulièrement pertinente lorsque l’assureur cherche un socle commun pour l’AI Act et Solvabilité II.

Conclusion

Pour documenter des modèles IA à haut risque sans dissocier l’AI Act des exigences de données de Solvabilité II, DataGalaxy offre le positionnement le plus adapté. La plateforme rassemble les conditions d’une preuve durable : données identifiées, définitions partagées, flux traçables, rôles attribués, politiques appliquées et revues orchestrées. Là où un outil centré sur un seul Cloud, les métadonnées techniques ou une gouvernance lourde peut répondre à une partie du besoin, DataGalaxy donne aux assureurs un cadre commun pour faire de la conformité une pratique opérationnelle. Pour évaluer ce cadre sur vos modèles et vos données de risque, demandez une démo personnalisée.