Maxime Havez (Crédit Mutuel Arkéa) : “Sur la donnée, nous visons une approche pragmatique”

Crédit Mutuel Arkéa investit dans la Data et l’IA depuis plusieurs années déjà. Pourquoi créer aujourd’hui un poste de CDO ?

Le besoin existait déjà de s’appuyer sur les expertises existantes et de les développer encore au profit des métiers de l’entreprise. Le plan stratégique à horizon 2024 des différentes entités est venu structurer la démarche. La Data ressortait en effet comme un sujet omniprésent et un enjeu pour chaque pôle. Elle fait également l’objet d’une initiative transverse à l’ensemble des entités qui porte sur son usage responsable et transparent. 

Pour y répondre, il était primordial de renforcer les expertises, mais aussi de parvenir à capitaliser sur tous les projets menés dans l’organisation. C’est donc dans ce contexte qu’a émergé la proposition de mise en place d’un Data Office dans une configuration hybride. 

En quoi consiste concrètement cette nouvelle organisation dite ‘hybride’ ? Quels avantages présente-t-elle ?

Je distingue l’hybride du modèle en silos, qui présente des inconvénients, en particulier sur la capacité à capitaliser, à partager des bonnes pratiques et des expertises pour l’accompagnement des cas d’usage. 

Un modèle centralisé qui réunit au sein d’une même entité toutes les compétences Data n’est pas non plus la solution optimale. Le métier est trop éloigné, ce qui complexifie son engagement. 

Notre choix d’organisation est donc hybride dans le sens où elle combine une proximité avec les métiers sur les enjeux de valorisation des données et avec la DSI pour le volet architecture de la plateforme Data. 

Mais au niveau de l’organigramme, comment se traduit en termes de positionnement cette hybridation du Data Office ?

Un Data Office a besoin de multiples compétences : métier, IT, modélisation… Mais il faut également tenir compte de l’historique. Pour intégrer tous ces paramètres, nous avons rattaché la Data au pôle innovation et opérations, déjà au service des différentes entités du groupe. Sa mission est par nature transverse.  

En outre, le pôle innovation et opérations regroupe l’IT groupe, la DSI, mais également les directions des produits bancaires et des flux, soit deux directions métiers. Le Data Office, sponsor de l’évolution de l’architecture Data, s’inscrit donc dans l’approche transverse de la DSI, tout en disposant d’une proximité avec les métiers.   

Aucun positionnement n’est idéal. Cette organisation nécessite par exemple de bien expliquer aux métiers nos spécificités par rapport à la DSI, et en particulier sur toutes les activités de valorisation des données. Nos enjeux de communication sont importants.

Communication, architecture, accompagnement… Quels rôles remplissent ce nouveau Data Office et son chief data officer ?

Le Data Office s’articule autour de quatre grandes missions. Nous restons globalement dans une évolution de ce qu’était le département d’innovation en intelligence artificielle. Nous conservons donc cette activité d’innovation. De fait, de plus en plus de sujets d’innovation sont liés à la valorisation des données. Par ailleurs, cela nous permet aussi d’alimenter le comité de direction générale dédié à l’innovation que nous animons.

Deuxième casquette : l’usage responsable et transparent des données des clients du groupe. Cet enjeu constitue une des sept initiatives transverses du plan stratégique Transitions 2024. La valorisation des données au travers de cas d’usage emblématiques est également dans le périmètre du Data Office. Ces activités existent historiquement au sein de l’IA Factory. 

Rappelons toutefois que le Data Office ne traite pas uniquement des projets d’IA. Notre but est de partir d’un besoin métier et de l’accompagner, y compris lorsqu’il ne nécessite pas de modélisation et d’algorithmie.

Enfin, quatrième mission principale : l’architecture data. Nous sommes garants de la feuille de route de la plateforme data du groupe.        

Quels profils compte l’équipe du Data Office pour mener ces différentes missions ?

Nous regroupons des expertises en matière de data science, de data ingénierie et de data architecture, avec des profils plutôt seniors. Nous disposons également de compétences avancées en développement.

Notre objectif n’est pas seulement de concevoir et de proposer des API. Il faut également pouvoir intégrer des fonctionnalités data et IA au sein de produits logiciels, et aussi de penser expérience utilisateur, UX.

Plus récemment, nous nous efforçons aussi de développer la partie product management. À mesure que les activités se développent, la notion de produits d’IA émerge. Il s’agit de briques qui ont leurs spécificités vis-à-vis d’autres produits IT, notamment du fait qu’il faille intégrer la gestion du cycle de vie des IA.

Enfin, nous avons un enjeu de promotion de nos activités en interne et donc de communication et de vulgarisation. Au total, le Data Office réunit une quarantaine de personnes, dont 25 collaborateurs de l’entreprise. 

Votre forte proximité avec la DSI vous permet-elle de mobiliser des compétences supplémentaires en fonction des projets ?  

La démarche transverse avec la DSI nous permet d’avoir un impact plus important, en particulier en ce qui concerne le pilotage et l’évolution de la plateforme Data.

Des recrutements, et notamment de nouveaux profils, sont-ils envisagés pour renforcer encore votre effectif Data ?

Les nouveautés en termes de profils sont plutôt du côté du product management que des data scientists, où on trouve déjà de la diversité. En ce qui concerne les recrutements, nous finalisons l’embauche d’un responsable de l’IA Factory.  

Les évolutions en termes de profils peuvent aussi découler du travail mené sur les formations…

Vous avez raison. Je rappelle que le Data Office a un rôle à remplir sur l’initiative transverse pour la transparence et l’usage responsable. Et dans ce cadre, nous interagissons avec d’autres sujets transverses comme la qualité des données, la gestion du risque de modèle, le RGPD.

Compte tenu de la nature de ces problématiques, mais aussi du contexte réglementaire en pleine évolution, on peut s’interroger sur l’opportunité d’accueillir des profils de juristes ou de développer ces compétences. Nous travaillons évidemment quotidiennement avec les équipes du DPO [délégué à la protection des données, NDLR] sur ces sujets.      

Quelles méthodologies déployez-vous pour travailler avec les métiers ?

Les modes de fonctionnement sont très divers, ce qui s’explique par la grande variété des entités, directions et filiales, et par leur niveau respectif de maturité. Tout dépend également du point de départ. Pour certains sujets, on part d’un travail d’idéation. Pour d’autres, déjà cadrés, nous intervenons plus sur le volet développement et industrialisation.    

Par expérience, les méthodologies qui produisent les meilleurs résultats sont inspirées du design thinking. C’est partir du besoin métier et réunir, durant un temps donné, data sience et métier. Cela permet notamment que l’UX corresponde au besoin. L’avantage est aussi de sensibiliser le métier à l’intelligence artificielle et à ses spécificités.

Cette approche basée sur des interactions métiers a fait ses preuves. Nous y intégrons à présent d’autres niveaux d’engagement. Nous complétons progressivement au cours de l’avancement des projets, par exemple en définissant un monitoring de la performance métier et du modèle. Cela se construit étape par étape et en fonction de la maturité des entités.

Comment allez-vous arbitrer entre les demandes et les projets ?

Sur la donnée, nous visons une approche pragmatique. Nous ne partons pas d’une feuille blanche. Il s’agit donc déjà de démontrer la valeur de l’existant. Et sur la première année, notre priorité est de suivre une démarche ciblée en allant travailler auprès des entités où nous avons déjà identifié des besoins ou avec lesquelles des interactions existent. 

Nous pourrons ainsi formaliser des cas d’usage emblématiques [gestion de la relation client, lutte contre la fraude…a, NDLR] et instruire un process pour embarquer des directions qui n’ont pas encore démarré véritablement sur la Data et l’IA. Ce qui importe, c’est de ne pas être déceptif. C’est un point de vigilance.

Pour convaincre et susciter l’adhésion, vous avez aussi besoin de succès rapides ?

Par le biais du département innovation et IA, nous disposons de cas d’usage emblématiques. Oui, il en faut des nouveaux pour accompagner la création de la nouvelle organisation. Néanmoins, notre démarche et notre communication n’oublieront pas la mise en avant des travaux en cours ou déjà en production. Nous ne nous priverons pas de ces réalisations.     

Comment allez-vous garantir un usage transparent et responsable des données ?

C’est un sujet qui embarque de multiples thématiques, et ce dans un contexte réglementaire en pleine mutation au niveau européen avec le Data Act ou encore la réglementation sur l’intelligence artificielle.

Outre la veille réglementaire à réaliser, nous allons engager différents chantiers et en poursuivre d’autres. Une thèse a ainsi été réalisée sur l’interprétabilité des modèles d’IA. Nous avons aussi mené des travaux avec l’ACPR sur le tech sprint de l’explicabilité.   

Parmi les axes que nous explorons, il y a l’open data. Notre approche consiste à travailler avec des acteurs du territoire pour identifier quand ceux-ci pourraient bénéficier de données agrégées et anonymisées. La démarche, un usage responsable des données, a été lancée et les premiers retours sont encourageants. Elle s’inscrit pleinement dans les résultats du rapport sur le “data altruisme” remis à Cédric O.  

La transparence se construit aussi auprès des sociétaires et des collaborateurs. Elle peut prendre des formes diverses : charte éthique, comité de déontologie, etc. Nous étudions les possibilités. Mais dans ce domaine aussi, nous voulons agir de manière pragmatique. Ce qui est réalisé doit être utile et par conséquent concret. Surtout pas de data responsable washing !