« Qui ne sait d’où il part, ne saura jamais où il va. »
Plusieurs approches existent, je vous en donne une simple. Pour chacun des points mentionnés, faites une simple auto évaluation de manière honnête et identifier ainsi vos axes d’améliorations. Garder cette grille initiale d’évaluation puis mettez la régulièrement à jour en fonction des avancées de votre projet. Vous pouvez également utiliser la matrice d’évaluation en bas de cette page et ainsi constater les rythmes de progressions des périmètres de l’entreprise.
Les choses à considérer avant de commencer
Ce que vous allez devoir évaluer
Évaluer la culture data de l’organisation
La maturité data ne repose pas uniquement sur la technologie : elle dépend aussi de la manière dont les collaborateurs comprennent, utilisent et valorisent la donnée. Identifier le niveau d’acculturation permet de savoir si l’entreprise doit prioriser la pédagogie et la sensibilisation avant de lancer des projets techniques.
Cartographier les processus et usages actuels
Un audit doit examiner comment la donnée circule dans l’organisation : d’où elle vient, comment elle est stockée, qui l’utilise et dans quel but. Cette cartographie met en lumière les forces, les silos ou les manques, et offre une vision claire de la situation de départ.
Mesurer les capacités techniques et technologiques
Il s’agit d’évaluer l’infrastructure existante (bases de données, ETL, outils BI, cloud, gouvernance des accès), son niveau de performance et d’adaptabilité aux futurs besoins. Cet inventaire évite de surinvestir dans de nouveaux outils si les briques existantes peuvent être optimisées.
Identifier les gaps et définir un plan de progression
L’audit n’a de sens que s’il débouche sur une feuille de route claire. Comparer l’existant aux ambitions permet de lister les priorités : formations, outils, gouvernance, organisation, etc. L’objectif est de fixer un chemin réaliste et progressif.
Méthodologie et ressources
Étape 1 : Préparation
Définir le périmètre de l’audit (processus métiers, périmètre IT, services concernés).
– Identifier les parties prenantes (métiers, IT, direction).
– Choisir un référentiel ou modèle de maturité reconnu (ex. CMMI Data, DAMA, Gartner).
Étape 2 : Collecte d’informations
Conduire des interviews avec les équipes métiers et techniques.
Diffuser un questionnaire d’auto-évaluation.
Recueillir la documentation existante (procédures, schémas d’architecture, outils).
Étape 3 : Analyse et scoring
Évaluer chaque dimension (culture, organisation, technologie, gouvernance, usage).
Noter les forces et les points de blocage.
Classer le niveau global (initial, émergent, structuré, avancé, optimisé).
Étape 4 : Restitution et plan d’action
Formaliser un rapport avec cartographie des forces/faiblesses.
Définir une feuille de route avec priorités, budget estimatif et calendrier.
Présenter aux décideurs et valider les premières actions.
Les questions/ affirmations symptomatiques :
On va considérer la maturité sous deux angles :
– Technique et humaine
Quand je parle de d’IA les gens pensent « IA gen » par défaut
Nous avons des fichiers excel partout et on peine à sortir des chiffres cohérents.
On ne récupère pas les données de certains de nos outils ( parfois on a pas d’outil pour certains métiers)
Utilisez la matrice de maturité :
– Matrice de maturité à compléter ou faire compléter
– Grille d’évaluation des résultats
– Fiche de restitution prêt à l’emploi
À retenir dans cette section
Boussole
L’audit de maturité est la boussole d’une stratégie data : il permet de savoir où l’on en est réellement et permet de mesurer le chemin à parcourir.
Méthodologie claire à poser
Il repose sur 4 piliers : culture, processus, technologie, gaps à combler.
Une méthodologie claire (préparation → collecte → analyse → restitution) évite les audits théoriques sans impact.
Feuille de route concrete et priorisée
Le résultat attendu : une feuille de route concrète et priorisée pour progresser vers une organisation data-driven.
