La gouvernance des données traverse aujourd’hui une crise de pertinence. Malgré la prolifération de frameworks, de certifications et de bonnes pratiques, les échecs s’accumulent dans l’ensemble des secteurs. Projets abandonnés avant leur terme, dispositifs systématiquement contournés par les utilisateurs, investissements considérables sans retour mesurable — cette situation révèle un malentendu fondamental sur la nature même de la gouvernance des données dans les organisations contemporaines.

Gouverner les données n’est pas un problème technique qui appellerait une solution technique universelle. C’est avant tout un défi organisationnel qui exige de composer avec des réalités irréductiblement diverses : cultures d’entreprise héritées, contraintes réglementaires sectorielles, rapports de force internes, ressources disponibles, enjeux stratégiques spécifiques à chaque contexte. Les organisations ne constituent pas des variations mineures autour d’un modèle unique, mais des écosystèmes singuliers avec leurs propres logiques d’action et leurs mécanismes de légitimation.

L’illusion du « one-size-fits-all » persiste pourtant avec une force remarquable. Elle se nourrit de la fascination collective pour les success stories — généralement issues d’organisations exceptionnelles par leurs ressources ou leur contexte — et de la promesse séduisante d’une méthode miracle applicable universellement. Cette illusion coûte cher aux organisations : elle détourne l’attention des vrais enjeux de contextualisation et conduit à plaquer des solutions inadaptées sur des problèmes mal compris.

Il est temps de penser la gouvernance autrement : non plus comme l’application mécanique d’un modèle préétabli, mais comme l’art délicat de composer avec la singularité organisationnelle pour construire des dispositifs légitimes et durables.

L’impasse du modèle unique

Quand la solution devient le problème

Les approches standardisées de gouvernance des données reposent sur un postulat implicite problématique : les organisations ne diffèrent que par des détails de surface, des variations marginales autour d’un archétype commun. Elles proposent donc des dispositifs normatifs à adapter marginalement à des contextes supposés fondamentalement similaires. Cette vision mécaniste ignore une réalité organisationnelle plus complexe et plus riche.

Chaque organisation constitue en réalité un écosystème unique de contraintes institutionnelles, d’opportunités stratégiques, de logiques d’action historiquement construites et de mécanismes de légitimation spécifiques. Prenons l’exemple révélateur d’une multinationale bancaire qui applique mécaniquement sa gouvernance de données, forgée dans une culture prudentielle et réglementaire, à une filiale technologique récemment acquise. Ce qui était pertinent et efficient dans un environnement valorisant la stabilité et la traçabilité devient source de paralysie et de frustration dans un contexte qui privilégie la vélocité, l’expérimentation et l’itération rapide.

Une première inflexion incomplète

Certaines approches ont tenté de l’aménager. L’hypothèse du modèle unique a connu une première inflexion avec la reconnaissance de différentes architectures possibles de gouvernance : centralisée, décentralisée, ou fédérée. Cette distinction, désormais bien établie, a permis d’esquisser une prise en compte plus nuancée des configurations organisationnelles, notamment dans les structures multisites ou les administrations déconcentrées. Elle a également inspiré des approches plus récentes comme le data mesh, qui entend déplacer la responsabilité de la gouvernance vers les domaines métiers, en s’appuyant sur une logique de fédération distribuée.

Mais cette reconnaissance reste largement formelle. Ces modèles, centrés sur la répartition du pouvoir décisionnel, ne saisissent ni les logiques d’action internes, ni les capacités réellement disponibles, ni les mécanismes de légitimation qui conditionnent l’efficacité de la gouvernance. Le data mesh lui-même, bien qu’il prétende rompre avec les cadres traditionnels, repose sur des présupposés rarement réunis : autonomie des domaines, culture de la responsabilité partagée, maturité technologique suffisante et dispositifs robustes de standardisation. Il échoue, comme les approches classiques, à prendre acte de la diversité profonde des contextes, en promouvant une forme de réponse universelle à des problèmes fondamentalement situés.

La diversité comme signal, non comme bruit

Les différences organisationnelles ne doivent pas être perçues comme des obstacles à surmonter ou des anomalies à corriger, mais comme des signaux révélateurs de logiques d’action spécifiques, forgées par l’histoire, la culture et les contraintes propres à chaque contexte. Une gouvernance véritablement efficace doit s’articuler intelligemment avec ces dynamiques endogènes au lieu de les contrarier ou de les ignorer.

Cette reconnaissance de la diversité comme ressource plutôt que comme contrainte ouvre la voie à des approches plus sophistiquées et plus durables de la gouvernance des données.

Les angles morts des frameworks dominants

Des modèles universels pour des organisations imaginaires

Les principaux frameworks de gouvernance des données disponibles aujourd’hui — qu’il s’agisse du DAMA-DMBOK, du DCAM, du DGI Framework, de COBIT ou de l’ISO 38505 — proposent des structures normatives organisées méthodiquement par domaines fonctionnels, rôles organisationnels, politiques de gestion et processus opérationnels. Ces référentiels présentent l’avantage indéniable de la cohérence théorique et de la complétude fonctionnelle.

Mais tous reposent sur une conception implicite et rarement questionnée : celle d’un modèle organisationnel générique, abstrait, auquel il suffirait d’appliquer ces pratiques codifiées pour obtenir une gouvernance efficace. Cette approche présuppose une homogénéité organisationnelle qui n’existe pas dans la réalité.

Ce que ces référentiels ne voient pas

Ces frameworks négligent systématiquement trois éléments pourtant fondamentaux pour comprendre la gouvernance des données en situation. D’abord, la pluralité des rationalités organisationnelles qui orientent l’action collective. Certaines organisations privilégient la conformité réglementaire, d’autres la vélocité opérationnelle, d’autres encore la performance économique ou la stabilité institutionnelle. Ces orientations ne sont pas neutres et conditionnent profondément la façon dont la gouvernance peut être conçue et mise en œuvre.

Ensuite, l’hétérogénéité des architectures de gouvernance existantes. Certaines organisations fonctionnent selon des logiques centralisées, d’autres selon des modèles distribués, d’autres encore selon des formes hybrides complexes. Ces configurations ne sont pas équivalentes et appellent des approches différenciées de la gouvernance des données.

Enfin, le poids considérable des déterminants institutionnels et politiques qui façonnent la vie organisationnelle : jeux d’acteurs internes, histoires locales spécifiques, légitimités différenciées selon les domaines d’action, rapports de force entre directions métiers et fonctions support.

Des effets systémiques d’inadéquation

Cette cécité aux spécificités organisationnelles engendre des échecs récurrents et prévisibles : dispositifs de gouvernance inopérants dès leur mise en place, désengagement progressif des acteurs concernés, surcharge documentaire sans valeur ajoutée, perte rapide de crédibilité des initiatives. Ces échecs ne relèvent pas principalement de défauts d’exécution ou de résistance au changement, mais d’un écart structurel entre les postulats implicites des frameworks et la réalité organisationnelle vécue au quotidien.

Les ressorts de la différenciation organisationnelle

Cinq dimensions structurantes

L’analyse comparée des pratiques organisationnelles révèle que cinq facteurs permettent de penser la diversité des organisations de façon stratégique et opérationnelle, au-delà des classifications sectorielles traditionnelles.

La complexité organisationnelle distingue les structures où la coordination peut s’appuyer sur des relations informelles et des ajustements mutuels de celles qui nécessitent des systèmes formels globaux pour assurer la cohérence de l’action collective. Cette dimension conditionne directement les modalités possibles de pilotage de la gouvernance des données.

La criticité des enjeux informationnels sépare les organisations pour lesquelles un certain niveau de risque demeure acceptable de celles où l’erreur ou la défaillance peuvent avoir des conséquences catastrophiques. Cette variable influence profondément l’équilibre entre contrôle et agilité dans la conception des dispositifs de gouvernance.

La maturité organisationnelle différencie les structures caractérisées par leur stabilité et leur prévisibilité de celles qui privilégient la plasticité et la capacité d’adaptation rapide. Cette dimension détermine les horizons temporels pertinents et les modalités d’évolution des pratiques de gouvernance.

La capacité disponible, entendue comme la combinaison des moyens financiers, humains et techniques accessibles, mais aussi des marges de manœuvre organisationnelles existantes, constitue un déterminant majeur des stratégies de gouvernance réalisables.

Enfin, la mission organisationnelle — qu’elle soit orientée vers la régulation d’un secteur, la performance économique, l’innovation technologique ou la défense de l’intérêt général — structure les attentes légitimes envers la gouvernance des données et conditionne les critères d’évaluation de son efficacité.

Vers une cartographie en archétypes

Ces cinq dimensions, loin d’être indépendantes, interagissent de façon complexe pour faire émerger des configurations organisationnelles spécifiques. L’analyse systématique de ces interactions révèle l’existence d’onze archétypes organisationnels distincts, chacun porteur de contraintes particulières, de leviers d’action spécifiques, de logiques d’action cohérentes et de marges de manœuvre différenciées.

Les onze archétypes permettent de distinguer des trajectoires spécifiques de gouvernance, sans les hiérarchiser. Chacun présente des fragilités qu’il convient de compenser, et des points d’appui sur lesquels bâtir.

• Le Colosse sous contrainte appelle une gouvernance progressive, adossée à la légitimité institutionnelle, avec un ancrage dans les processus existants (budgets, audits, décisions publiques). L’excès de formalisme constitue un risque, de même qu’une trop faible agilité dans l’actualisation des dispositifs.
• La Forteresse réglementaire impose une gouvernance fondée sur la traçabilité, l’auditabilité et la conformité. L’efficacité repose ici sur l’alignement entre exigences externes et organisation interne, mais peut souffrir d’un enfermement dans des logiques purement normatives.
• L’Institution modernisée est engagée dans une transition : la gouvernance y est souvent utilisée pour structurer, valoriser ou sécuriser l’évolution, mais peut rester cantonnée à des périmètres trop réduits si elle ne bénéficie pas d’un soutien actif des fonctions dirigeantes.
• La Fédération émergente nécessite une gouvernance fédérative : légère, adaptable, mais dotée de principes communs. Le défi principal réside dans l’harmonisation sans recentralisation.
• La Startup réglementée cumule agilité opérationnelle et contraintes externes fortes : la gouvernance doit s’y traduire par des dispositifs sobres mais solides, capables de rassurer les régulateurs sans nuire à la réactivité.
• La Structure opportuniste, souvent en croissance ou en transition, peut s’appuyer sur la gouvernance pour éviter la perte de maîtrise. Le risque réside dans l’instabilité des responsabilités et l’absence de vision à moyen terme.
• La PME tech-native bénéficie d’une forte culture de la performance : la gouvernance peut y être conçue comme un levier de scalabilité, à condition de ne pas introduire de rupture dans les flux métiers.
• Le Laboratoire d’innovation requiert une gouvernance expérimentale, évolutive, centrée sur la reproductibilité, l’éthique et la scalabilité. Le risque est de maintenir des initiatives isolées sans passerelles vers la production.
• Le Noyau agile valorise la gouvernance comme appui opérationnel : pour documenter, pour sécuriser les décisions, pour résoudre les irritants. L’enjeu est d’éviter l’hyper-contextualisation au détriment de la cohérence globale.
• L’Organisation hybride combine plusieurs logiques en tension. La gouvernance peut y jouer un rôle de stabilisateur, à condition d’accepter la pluralité des rythmes et des modalités.
• Le Système distribué impose une gouvernance explicite des responsabilités, des contrats d’échange, des interfaces techniques et des redevabilités. L’efficacité dépend ici de la qualité de l’orchestration plutôt que de la centralisation.

Cette approche typologique offre un cadre d’analyse à la fois réaliste et opérationnalisable pour adapter la gouvernance des données à chaque contexte organisationnel, en dépassant les limites des approches universalistes.

La gouvernance comme système d’ajustements

Trois organisations, trois logiques

L’analyse concrète des pratiques organisationnelles illustre de façon saisissante comment une même exigence fonctionnelle peut donner lieu à des modalités de mise en œuvre radicalement différentes selon le contexte. Prenons l’exemple apparemment simple de la documentation des données, exigence commune à toute démarche de gouvernance.

Dans un colosse sous contrainte réglementaire, cette documentation sert prioritairement la traçabilité publique et la démonstration de conformité vis-à-vis des autorités de contrôle. Elle privilégie l’exhaustivité, la standardisation et la vérifiabilité, quitte à être relativement lourde dans sa production et sa maintenance.

Dans une forteresse réglementaire soumise à des exigences de conformité strictes, la documentation vise avant tout la sécurisation juridique et la couverture des risques. Elle met l’accent sur la précision, la validation formelle et la traçabilité des responsabilités, selon une logique essentiellement défensive.

Dans un laboratoire d’innovation technologique, la même documentation sert la capitalisation des apprentissages et la réutilisation des assets informationnels. Elle privilégie l’accessibilité, la mise à jour dynamique et l’enrichissement collaboratif, selon une logique de partage et d’amélioration continue.

Même exigence, trois formes d’implémentation, trois finalités organisationnelles — cette diversité n’est pas un dysfonctionnement, mais l’expression de logiques d’action cohérentes avec les spécificités de chaque contexte.

L’art de l’intégration

Une gouvernance véritablement efficiente ne peut se contenter de s’ajouter aux structures existantes. Elle doit s’articuler de façon organique avec l’architecture d’entreprise en place, qu’elle soit fondée sur des systèmes legacy complexes ou sur des infrastructures cloud-natives agiles. Cette intégration technique conditionne directement la faisabilité et la durabilité des dispositifs de gouvernance.

L’intégration doit également être pensée au niveau des processus métiers critiques. Plutôt que de surajouter des contrôles et des validations qui ralentissent l’action, une gouvernance bien conçue s’imbrique dans les workflows existants pour en renforcer la valeur et la fiabilité sans en dégrader la fluidité.

Enfin, l’intégration la plus délicate concerne les circuits de décision organisationnels. Une gouvernance des données qui demeure un appendice technique sans influence sur les choix stratégiques est vouée à demeurer marginale. L’enjeu consiste à faire de la gouvernance un véritable support à la décision stratégique, capable d’éclairer les arbitrages et d’orienter les investissements.

Cette triple intégration — technique, processuelle et décisionnelle — détermine la différence fondamentale entre une gouvernance appliquée mécaniquement et une gouvernance vécue comme une ressource organisationnelle.

Vers une gouvernance située

Des modèles hybrides émergents

Face aux limites des approches standardisées, les organisations les plus avancées expérimentent aujourd’hui des modalités plus sophistiquées et plus contextualisées de gouvernance des données. Ces innovations organisationnelles donnent naissance à des modèles hybrides qui combinent les avantages de la structuration formelle avec la souplesse nécessaire à l’adaptation contextuelle.

La gouvernance fédérée organise la coordination entre des entités autonomes tout en préservant leur capacité d’initiative et d’adaptation. La gouvernance agile transpose les principes de l’agilité logicielle au pilotage des données, privilégiant l’itération rapide et l’amélioration continue sur la planification exhaustive. La gouvernance distribuée fait confiance à l’intelligence collective et aux mécanismes d’autorégulation plutôt qu’au contrôle centralisé. La gouvernance par mission structure l’action autour d’objectifs métiers partagés plutôt que de conformité à des processus abstraits.

Ces approches émergentes abandonnent progressivement la standardisation pure pour des formes plus plastiques et plus situées, capables de s’adapter aux spécificités organisationnelles tout en maintenant la cohérence d’ensemble nécessaire.

Conditions de réussite

L’analyse des expérimentations en cours révèle que trois conditions déterminent la réussite de ces nouvelles approches de gouvernance. La légitimité constitue la première condition : une gouvernance efficace doit être perçue comme acceptable par les acteurs concernés et capable de démontrer sa valeur ajoutée dans leur activité quotidienne. Sans cette légitimité, même les dispositifs les mieux conçus techniquement demeurent lettre morte.

L’adaptabilité forme la deuxième condition critique : dans un environnement en évolution permanente, une gouvernance rigide devient rapidement obsolète. La capacité à ajuster les modalités de pilotage en fonction des changements technologiques, réglementaires ou stratégiques détermine la durabilité des dispositifs mis en place.

L’intégration, enfin, constitue la troisième condition déterminante : une gouvernance qui demeure externe aux processus critiques de l’organisation ne peut prétendre à un impact significatif. Son ancrage dans les mécanismes de création de valeur conditionne sa pérennité et son influence réelle sur les pratiques.

C’est à l’intersection dynamique de ces trois dimensions — légitimité, adaptabilité et intégration — que se construisent les gouvernances durables, capables de traverser les évolutions organisationnelles et technologiques sans perdre leur pertinence.

Conclusion

La gouvernance des données et de l’intelligence artificielle entre aujourd’hui dans une phase de maturité conceptuelle et pratique. L’enjeu n’est plus la généralisation mécanique de bonnes pratiques supposées universelles, mais leur contextualisation intelligente aux spécificités organisationnelles. Les approches fondées sur une typologie d’archétypes organisationnels permettent d’opérer ce basculement de  paradigme.

Il ne s’agit plus de plaquer un modèle prêt-à-porter sur des réalités organisationnelles diverses, mais d’orchestrer une gouvernance vivante, située dans son contexte, légitime aux yeux de ses parties prenantes et suffisamment évolutive pour accompagner les transformations à venir. Cette révolution conceptuelle ouvre la voie à des pratiques de gouvernance plus efficaces, plus durables et plus respectueuses de la diversité organisationnelle qui caractérise le paysage économique contemporain.