Pour qui est cette formation ?
- Responsables des systèmes d’information et de la donnée
- Cadres en charge des statistiques, des études et du pilotage
- Responsables métiers propriétaires de données de référence
- Cadres des projets de modernisation et de digitalisation
- Responsables de la conformité et de la protection des données
- Cadres en charge de l’ouverture et du partage des données publiques
Les enjeux que nous abordons
Le problème n’est pas le manque de données, mais leur désordre. Deux services annoncent des chiffres différents pour le même indicateur, un même agent existe sous trois identités dans trois applications, personne ne sait quelle version d’un fichier fait foi. Ces symptômes ne se corrigent pas par un outil supplémentaire : ils appellent des règles, des responsabilités et des référentiels partagés. C’est précisément l’objet de la gouvernance des données.
Une donnée sans propriétaire n’est de la responsabilité de personne. Tant qu’il n’est pas établi qui décide de la définition d’une donnée, qui la produit, qui en garantit la qualité et qui peut y accéder, les dysfonctionnements se répètent. Nommer des responsables métiers, formaliser des définitions communes et documenter le patrimoine de données sont des gestes simples dont l’effet est immédiat sur la fiabilité.
La qualité des données se mesure et se pilote. Complétude, exactitude, cohérence, fraîcheur, unicité : la qualité n’est pas une impression, elle s’évalue avec des critères et des contrôles. Identifier les données critiques, mesurer leur qualité, remonter les anomalies à la source plutôt que de les corriger en aval : cette démarche produit des résultats visibles rapidement, sans investissement technologique lourd.
L’ouverture des données publiques exige une base solide. Publier des données inexactes ou mal documentées nuit davantage qu’elle ne sert. Avant d’ouvrir, il faut savoir ce que l’on détient, en garantir la qualité, en maîtriser les aspects juridiques — protection des données personnelles au premier chef — et documenter ce que l’on diffuse. La gouvernance est le préalable de toute politique d’ouverture crédible.
Objectifs pédagogiques
À l’issue de la formation, les cadres formés sont en mesure de :
- Situer les enjeux et le périmètre de la gouvernance des données
- Cartographier le patrimoine de données d’une organisation
- Définir les rôles et responsabilités sur les données
- Construire et faire vivre des référentiels et des définitions communes
- Mesurer la qualité des données et traiter les anomalies à la source
- Articuler gouvernance des données et exigences de conformité
- Structurer une démarche d’ouverture et de partage des données
Programme détaillé
Module 1 — Enjeux de la gouvernance des données
- La donnée comme patrimoine de l’organisation
- Symptômes d’une gouvernance absente et coûts associés
- Périmètre : données de référence, données métiers, données de pilotage
- Cadres et référentiels de gouvernance
- Diagnostic de maturité d’une organisation
Module 2 — Cartographie du patrimoine de données
- Inventaire des données et des applications sources
- Dictionnaire de données et définitions partagées
- Catalogue de données et documentation
- Flux de données entre applications et services
- Identification des données critiques
Module 3 — Rôles, responsabilités et instances
- Propriétaires de données et responsables opérationnels
- Rôle des métiers et rôle des systèmes d’information
- Instances de gouvernance et processus de décision
- Politique de données et règles de gestion
- Conduite du changement autour de la donnée
Module 4 — Qualité des données
- Dimensions de la qualité et critères de mesure
- Contrôles, indicateurs et tableaux de bord qualité
- Détection des anomalies et traitement à la source
- Nettoyage, dédoublonnage et fiabilisation
- Démarche d’amélioration continue
Module 5 — Référentiels et données de référence
- Gestion des données de référence
- Construction et maintenance d’un référentiel unique
- Identifiants, codifications et nomenclatures
- Synchronisation entre applications
- Cas pratiques de mise en cohérence
Module 6 — Conformité, ouverture et partage
- Articulation avec la protection des données personnelles
- Classification et niveaux de sensibilité
- Conditions juridiques et techniques du partage
- Ouverture des données publiques et documentation
- Cas pratique de politique de données
Méthodologie pédagogique
Notre approche met le concret avant la théorie. Plus de 60 % du temps est consacré à des cas pratiques : cartographie d’un patrimoine de données, rédaction d’un dictionnaire de données, mesure de la qualité d’un jeu de données réel, construction d’une matrice de responsabilités et d’un plan de fiabilisation.
Notre équipe accompagne des organisations publiques et privées d’Afrique francophone sur la gouvernance et la fiabilisation des données. Cette pratique de terrain nourrit chaque session : les cas étudiés reflètent les réalités du continent — applications hétérogènes mal interconnectées, référentiels divergents entre services, données de pilotage produites manuellement. La formation privilégie les leviers d’organisation, qui produisent des résultats sans investissement technologique lourd.
Durée et modalités
Durée standard recommandée : 5 à 12 jours selon le niveau de profondeur, format intensif ou modulaire selon les besoins de l’organisation.
Modalités proposées :
- En intra-organisation, dans les locaux du client en Afrique francophone
- En inter-entreprises au Maroc (Casablanca, Rabat, Tanger, Fès, Marrakech, Agadir)
- À distance, en classes virtuelles synchrones
- En format mixte : présentiel intensif suivi d’un accompagnement à distance
Taille de groupe recommandée : 8 à 15 cadres, pour permettre un travail approfondi sur les cas de cartographie et de qualité.
Sur-mesure : chaque programme est calibré sur le patrimoine de données de l’organisation, son niveau de maturité et le profil des participants (métiers, systèmes d’information, pilotage).
Profil des formateurs
Nos intervenants sont d’anciens responsables des systèmes d’information et de la donnée, des praticiens de la gouvernance et de la qualité des données et des cadres ayant conduit des chantiers de fiabilisation. Leur expérience opérationnelle en contexte africain francophone leur permet d’illustrer chaque concept par des cas réels et d’anticiper les difficultés concrètes — référentiels divergents, résistance à la responsabilisation sur la donnée, applications faiblement interconnectées. Conformément à notre approche, les profils sont présentés par leur expertise, jamais par leur nom.
