Le futur de la Data Gouvernance à l'ère des agents IA

Data mesh, IA agentique, AI Act : on empile les chantiers sans savoir par quel bout les prendre. Ce talk part d'un constat simple. Un agent IA consomme vos données, mais aussi le sens et les règles qui vont avec. Et cette couche-là, la plupart des stacks ne l'ont pas.

Beaucoup d'équipes pensent être prêtes parce qu'elles gouvernent déjà des modèles de machine learning. Sauf qu'un modèle de ML s'entraîne sur un jeu de données, se valide avant la mise en production, se surveille pour la dérive, et produit un score qu'un humain utilise pour décider. Un agent, vous ne l'entraînez pas. Il lit des définitions, des règles et des droits au moment où il agit, puis il agit. Son comportement change dès que le contexte change, sans aucun réentraînement. Le contrôle passe donc du modèle au contexte, et de la validation avant mise en prod au contrôle pendant l'exécution.

Il y a désormais 4 couches à gouverner : données, contexte, agents, confiance. Côté rôles, aucun ne disparaît, chacun monte d'un cran : le data steward passe de la documentation à la définition exécutable, l'équipe gouvernance devient gouvernance Data & IA.

Qui décide, qui rend des comptes quand un agent se trompe, quelles compétences amplifier, quelles fonctions apparaissent (et pourquoi il ne faut surtout pas recruter à ce stade) : vous repartez avec une lecture claire de la façon dont vos équipes Data Gouvernance doivent évoluer dans les 18 prochains mois.