William's Substack · 5 juillet 2026
La gestion des données, des débuts de l'informatique à l'IA
- data management
- IA
- gouvernance
Qui doit s'occuper des données dans l'entreprise ? Bill Inmon répond en historien : la fonction n'a cessé de se réinventer à mesure que les systèmes se multipliaient, et l'IA générative vient d'ouvrir un nouveau chapitre.
Trois âges de la donnée
Aux débuts de l'informatique, la conception des données était l'affaire des développeurs, qui la traitaient comme une tâche secondaire derrière le code et les tests. L'essor des applications transactionnelles a ensuite imposé des spécialistes — concepteurs puis administrateurs de bases de données — avant que l'incohérence des données entre systèmes ne devienne un problème de direction, justifiant l'apparition des DSI. Troisième âge : l'IA générative, qui oblige à unifier données structurées et masses textuelles, et fait émerger le rôle de directeur des données.
L'ontologie, nouveau modèle de données
Le cœur de l'article tient dans un parallèle éclairant : ce que le modèle de données relationnel est aux systèmes classiques, l'ontologie et la taxonomie le sont à l'univers textuel — deux disciplines radicalement différentes qu'il faut désormais faire coexister. Et Inmon d'insister sur la condition de tout le reste : une IA qui raisonne sur des données douteuses produit des analyses douteuses. Le contrôle devient indirect — on ne valide plus chaque enregistrement, on filtre et on organise le contenu que l'on donne à lire aux modèles.
Ce que cela change pour une PME
Cette perspective historique rappelle qu'une PME de 2026 traverse en accéléré les mêmes étapes que les grandes organisations en cinquante ans : fichiers gérés par chacun, puis outils métier multiples, puis besoin d'une responsabilité claire sur la cohérence de l'ensemble. Désigner un référent data — même à temps partiel — et qualifier la fiabilité de ses sources avant tout projet d'IA : c'est précisément ce que l'axe « qualité & fiabilité » de l'Audit Data aide à mettre en place.