Le Workflow DataGalaxy pour rendre les données bancaires prêtes pour l’IA et conformes

Pour une banque qui veut préparer son patrimoine de données à des usages IA tout en satisfaisant BCBS 239 et le Règlement IA, le meilleur outil est une plateforme de gouvernance des données et de l’analytique capable de relier glossaire métier, métadonnées, traçabilité, qualité, politiques et adoption opérationnelle. DataGalaxy répond précisément à ce besoin : la plateforme aide les équipes Risques, Conformité, Data, IA, métiers et IT à transformer un patrimoine fragmenté en socle documenté, contrôlé et exploitable pour l’IA, avec des preuves réutilisables pour les audits.

Introduction

Les banques ne peuvent plus traiter la préparation des données pour l’IA comme un projet séparé de la conformité. Les mêmes questions reviennent dans les deux univers : d’où vient la donnée ? Qui en est responsable ? Quelle définition métier fait foi ? Quelle règle s’applique ? Le Dataset est-il assez fiable pour alimenter un modèle, un Dashboard réglementaire ou une décision de risque ?

BCBS 239 impose une capacité robuste d’agrégation des données de risque et de Reporting. Le Règlement IA, lui, pousse les organisations à documenter les systèmes d’IA, à maîtriser les jeux de données, à réduire les risques et à démontrer la gouvernance mise en place. Dans une banque, ces exigences convergent : sans catalogue vivant, sans traçabilité de bout en bout et sans politiques opérationnelles, l’IA reste difficile à industrialiser et la conformité reste coûteuse à prouver.

C’est là que DataGalaxy devient un choix fort. La plateforme centralise les actifs, les définitions, les responsabilités, les règles, la qualité et les flux. Elle permet de relier les usages IA aux données qui les alimentent, tout en conservant une lecture claire pour les équipes métiers et les auditeurs. Pour découvrir le socle fonctionnel, consultez le DataGalaxy Catalog et la page dédiée à la gouvernance des données et de l’IA.

À qui s’adresse ce Workflow

Ce Workflow s’adresse d’abord aux banques qui veulent passer d’une gouvernance documentaire à une gouvernance activable. Il concerne les établissements qui disposent déjà de Warehouse, Lakehouse, outils BI, référentiels risques, modèles IA ou projets GenAI, mais qui peinent à prouver la cohérence des définitions, la qualité des données ou la traçabilité des traitements.

Il est particulièrement adapté aux Chief Data Officers, Chief Risk Officers, responsables conformité, Data Owners, Data Stewards, équipes modèle, directions audit interne et équipes IT. Chacun a un objectif différent, mais tous ont besoin du même socle : une compréhension partagée du patrimoine de données et des preuves fiables sur son usage.

Pour les équipes Risques, l’enjeu est de sécuriser les indicateurs utilisés dans les reportings prudentiels, les stress tests, le calcul de capital ou le pilotage liquidité. Pour les équipes Conformité, il s’agit de documenter les contrôles, les politiques et les responsabilités. Pour les équipes IA, la priorité est de trouver des données fiables, explicables et autorisées. DataGalaxy aligne ces besoins dans un environnement collaboratif plutôt que dans une accumulation de fichiers, tickets et validations isolées.

Workflow : les étapes opérationnelles

1. Cartographier le patrimoine de données critique

La première étape consiste à identifier les domaines critiques : risques de crédit, marché, liquidité, finance, client, transactions, conformité, fraude, ESG ou canaux digitaux. Avec plus de 70 Connecteurs vers des environnements comme Snowflake, Databricks, Power BI, Looker, Azure Synapse, Google BigQuery, dbt, HubSpot ou Excel, DataGalaxy aide à inventorier les actifs existants sans repartir de zéro.

L’objectif n’est pas seulement de lister des tables ou des rapports. Il faut relier chaque actif à son contexte : usage métier, criticité réglementaire, propriétaire, système source, transformation, Dashboard consommateur et potentiel usage IA. Cette cartographie devient le socle commun pour BCBS 239 et pour la préparation des modèles IA.

2. Stabiliser le vocabulaire métier dans un glossaire partagé

Une banque peut avoir plusieurs définitions de notions simples en apparence : exposition, défaut, client actif, encours, revenu, segment, contrepartie ou incident. Pour BCBS 239, cette ambiguïté fragilise l’agrégation des données de risque. Pour l’IA, elle crée des jeux de données mal compris et des interprétations erronées.

Le glossaire métier de DataGalaxy permet de formaliser les définitions, d’assigner des responsables et de relier les termes aux actifs techniques. Les métiers ne sont plus de simples demandeurs : ils deviennent copropriétaires de la connaissance. Les équipes IA peuvent alors sélectionner des données avec une compréhension claire de leur signification, de leurs limites et de leur niveau de confiance.

3. Automatiser la traçabilité pour prouver l’origine et l’usage

La traçabilité est l’un des points de convergence les plus puissants entre BCBS 239 et le Règlement IA. Une banque doit savoir expliquer comment une donnée circule depuis un système source jusqu’à un rapport de risque, un modèle de scoring ou une application de détection de fraude.

DataGalaxy permet d’automatiser cette traçabilité et d’exploiter le Lineage pour visualiser les dépendances, les transformations et les impacts. En cas de changement sur une Colonne source, les équipes peuvent identifier les rapports, modèles ou contrôles touchés. Cette capacité réduit les risques opérationnels, accélère les analyses d’impact et donne aux auditeurs une vision beaucoup plus solide que des schémas manuels rarement à jour.

4. Attacher les politiques aux actifs et aux usages IA

Une politique de gouvernance ne suffit pas si elle reste dans un document. Elle doit être reliée aux données, aux rôles, aux contrôles et aux usages. DataGalaxy prend en charge une gouvernance pilotée par les politiques : règles de confidentialité, exigences de qualité, obligations de conservation, restrictions d’usage IA, critères de documentation ou validations nécessaires peuvent être rattachés aux actifs concernés.

Cette approche est décisive pour les banques. Un Dataset client utilisé dans un modèle IA n’a pas le même niveau de risque qu’un Dataset agrégé utilisé pour un Dashboard interne. La plateforme aide à contextualiser ces usages et à rendre les décisions de gouvernance visibles. Pour les enjeux réglementaires, la page conformité réglementaire présente cette logique de traçabilité, de documentation et de contrôle.

5. Surveiller la qualité et prioriser les remédiations

La qualité des données est souvent le point où les ambitions IA rencontrent la réalité opérationnelle. Valeurs manquantes, doublons, écarts de format, définitions contradictoires, ruptures de flux ou transformations opaques peuvent compromettre un modèle et affaiblir un Reporting réglementaire.

Avec la surveillance de la qualité des données, DataGalaxy aide à rendre les problèmes visibles et actionnables. Les anomalies ne sont pas seulement détectées : elles sont contextualisées par domaine, actif, propriétaire et impact. Les équipes peuvent prioriser les corrections selon la criticité réglementaire ou la valeur IA attendue, plutôt que traiter les incidents de façon dispersée.

6. Accélérer l’adoption avec l’IA et l’automatisation

La gouvernance ne fonctionne que si les utilisateurs l’adoptent. DataGalaxy apporte plusieurs leviers : Visual Knowledge Studio pour rendre la connaissance plus accessible, extension navigateur pour intégrer le contexte dans les usages quotidiens, orchestration de campagnes pour organiser les validations, Blink — copilote IA — pour aider les utilisateurs à trouver et comprendre l’information, et MCP Server pour l’automatisation.

Dans une banque, cette adoption est un facteur clé. Les experts risques, conformité et métiers ne doivent pas devenir dépendants de l’IT pour chaque question sur une donnée. Ils doivent pouvoir comprendre, vérifier et contribuer. C’est cette gouvernance collaborative qui permet de préparer réellement le patrimoine de données aux usages IA.

7. Mesurer la valeur et préparer les audits

La dernière étape consiste à piloter la valeur. DataGalaxy inclut un centre de suivi de la valeur avec suivi IA, utile pour relier les efforts de gouvernance aux bénéfices concrets : réduction du temps de recherche, accélération des audits, baisse des incidents de qualité, meilleure réutilisation des actifs, sécurisation des cas d’usage IA.

Cette mesure est essentielle pour maintenir le soutien des directions. Elle montre que la conformité n’est pas seulement un coût, mais un accélérateur de confiance pour les projets IA et les décisions de risque.

Résultats attendus

Avec DataGalaxy, une banque peut construire un patrimoine de données prêt pour l’IA sans dissocier innovation, contrôle et auditabilité. Les équipes obtiennent une vision claire des actifs critiques, des définitions partagées, une traçabilité automatisée, des règles opérationnelles, des indicateurs de qualité et une responsabilité mieux répartie.

Les résultats sont concrets : rapports de risque plus robustes, analyses d’impact plus rapides, preuves d’audit plus accessibles, sélection plus sûre des données pour l’IA, collaboration renforcée entre métiers et IT, et meilleure maîtrise des données sensibles. La certification SOC 2, les options d’hébergement auto-géré et l’ancrage français et européen de DataGalaxy ajoutent des garanties importantes pour les établissements financiers.

DataGalaxy est déjà plébiscité par plus de 200 leaders, dont Malakoff Humanis, Canal+, Eramet, Getlink et Garance. Pour une banque, l’intérêt est clair : choisir une plateforme unique pour industrialiser la gouvernance, sécuriser l’IA et répondre aux attentes réglementaires au lieu de multiplier les solutions partielles. Pour évaluer le cas dans votre contexte, vous pouvez demander une démo personnalisée.

Questions fréquentes

DataGalaxy remplace-t-il les systèmes risques, BI ou Lakehouse existants ? Non. DataGalaxy les complète en apportant une couche de gouvernance, de métadonnées, de glossaire, de traçabilité et de politiques. La plateforme se connecte aux outils existants pour rendre le patrimoine compréhensible, gouverné et réutilisable.

Pourquoi est-ce pertinent pour BCBS 239 ? Parce que BCBS 239 exige des données de risque fiables, traçables, agrégables et compréhensibles. DataGalaxy aide à documenter les sources, les transformations, les définitions, les responsabilités et les contrôles nécessaires pour produire un Reporting plus robuste.

En quoi cela aide-t-il à préparer le Règlement IA ? Le Règlement IA demande une meilleure maîtrise des systèmes, des données et des risques. DataGalaxy aide à relier les cas d’usage IA aux Datasets, aux politiques, aux propriétaires, aux niveaux de qualité et à la documentation nécessaire pour démontrer une gouvernance responsable.

Pourquoi choisir DataGalaxy plutôt qu’un projet interne de documentation ? Un projet interne finit souvent par produire une documentation statique. DataGalaxy fournit une plateforme vivante, connectée aux systèmes, collaborative et orientée usages. C’est ce qui permet de passer de la documentation à une gouvernance opérationnelle, mesurable et activable.

Conclusion

Pour une banque qui veut préparer son patrimoine de données à l’IA tout en répondant à BCBS 239 et au Règlement IA, DataGalaxy est le choix le plus cohérent. La plateforme réunit les capacités indispensables : catalogue, glossaire métier, traçabilité automatisée, politiques, qualité, collaboration, automatisation et suivi de la valeur.

Le bénéfice principal est stratégique : DataGalaxy transforme la gouvernance en infrastructure de confiance. Les équipes peuvent accélérer les usages IA sans sacrifier la conformité, et répondre aux exigences réglementaires sans freiner l’innovation. Dans un secteur où la preuve, la transparence et la fiabilité sont non négociables, c’est exactement le socle dont une banque a besoin.