Rencontre avec… Jonathan ANKOU, consultant senior en data gouvernance chez Groupe INGENA - DRIMS.
Jonathan est arrivé chez INGENA après un parcours de spécialiste : une formation banque-finance à l’EM Strasbourg, un passage par CentraleSupélec pour se spécialiser en Lean Management, et une quinzaine d'années à construire son expertise en data gouvernance dans des environnements très différents — industrie, recherche, marchés financiers, BTP, assurance.
Aujourd'hui en mission chez un acteur majeur banque-assurance, il prend le temps de nous expliquer ce qui l'anime vraiment dans ce métier. Et de tordre le cou à quelques idées reçues.
Laissez-vous inspirer !
Blog : Hello Jonathan, tu nous racontes comment tu es arrivé à la data gouvernance ? C'était une vocation dès le départ ?
Jonathan — Pas du tout — c'est venu par accident (😄), et ça s'est construit au fil du temps.
Tout a commencé lors de ma sortie de master, en année de césure chez ProCapital, une filiale du Crédit Mutuel. J'arrive au back-office, on me confie la gestion du référentiel de titres. C'est là que je découvre l'univers des market data — toutes ces données de marché fournies par des tiers comme Bloomberg ou Morningstar. Et assez vite, on me demande de contribuer en tant qu'expert métier sur un projet de data management. C'est comme ça que tout a commencé.
Avec le temps, j'ai eu envie de travailler sur des sujets plus high level que la simple gestion de projet, avec davantage de contact avec les équipes métier, plus de dimension organisationnelle. La data gouvernance s'est imposée naturellement.
Blog : Et ton parcours — EM Strasbourg avec une dominante banque-finance, un passage au Lean Management à CentraleSupélec. C'est un profil hybride pour quelqu'un qui travaille sur la donnée. Tu penses que ça t'a donné quelque chose que les profils "pure data" n'ont pas forcément ?
Jonathan — Oui — principalement une capacité à adapter mon discours.
Je ne vais pas parler de data de la même façon à un analyste quantitatif sur un front office et à un directeur de centre de travaux au fond de l'Ardèche. L'enjeu, c'est de se caler sur le niveau de maturité de chaque interlocuteur, de les rencontrer là où ils en sont, et de les aider à progresser. Ça dépend du domaine, de l'entreprise — et même à l'intérieur d'une même entreprise, les niveaux peuvent être très différents d'un service à l'autre.
Blog : À quoi ressemble ta semaine en ce moment ?
Jonathan — Totalement sur-mesure. J'ai quand même un rituel : le lundi, je prends peu ou pas de réunions. C'est ma journée pour organiser la semaine, passer en revue ce qui a été fait, identifier ce qu'il reste à traiter. Pour ne rien oublier.
Le reste dépend de la mission. En ce moment chez mon client, je travaille avec le Global Data Office — une équipe d'une dizaine de personnes dédiée aux sujets data, appuyée par trois ou quatre référents dans chaque département. C'est une organisation assez structurée, ce qu'on retrouve dans la plupart des grandes banques et assurances.
Blog : La data gouvernance, c'est un terme que tout le monde utilise. Comment tu l'expliques à quelqu'un qui n'y connaît rien ?
Jonathan — C'est l'ensemble des règles, des processus et de l'organisation qui permettent de gérer les données de façon fiable, cohérente et sécurisée.
L'objectif, c'est qu'à n'importe quel moment dans la vie d'une entreprise, on puisse répondre à des questions simples sur une donnée : qui en est responsable ? Comment est-elle stockée ? Quelles obligations légales s'appliquent ? Comment elle est collectée, traitée, et à quel moment on doit s'en débarrasser — au sens du RGPD par exemple ? Tous ces détails qui garantissent que quand quelqu'un utilise une donnée, il n'a pas à se demander si elle est fiable ou non.
Ce que j'aime particulièrement dans ce travail, c'est rédiger des data policies, accompagner les organisations sur la mise en place des processus, des rôles, des contrôles — tout ce qu'on appelle la data quality.
La partie documentation, en revanche — le data lineage (tracer le chemin d'une donnée depuis son arrivée dans l'entreprise jusqu'à son utilisation), le data dictionnaire (écrire noir sur blanc la définition et les règles de chaque donnée) — c'est nécessaire, mais c'est clairement moins passionnant pour moi.
Blog : Tu as eu un passage "côté client" chez COLAS, à piloter la donnée en interne. Et maintenant côté conseil. Ça a changé ta façon de travailler ?
Jonathan — Pas fondamentalement, parce que chez COLAS j'avais déjà une posture de conseil. Je travaillais au sein d'une unité transverse, avec des directeurs qui avaient chacun leur domaine — commercial, RH, excellence opérationnelle. Mon rôle, c'était de les conseiller sur les sujets data, et parfois de savoir leur dire non quand leurs demandes n'étaient pas alignées avec les objectifs fixés.
Ce passage m'a surtout confirmé quelque chose : les deux côtés de la barrière se ressemblent plus qu'on ne le croit.
Blog : C'est quoi la résistance que tu rencontres le plus souvent chez les clients ? Comment tu fais pour dénouer tout ça ?
Jonathan — Il y en a deux principales.
La première, c'est la résistance aux outils. Les gens aiment beaucoup trop Excel — alors que pour des sujets de data gouvernance à grande échelle, ce n'est vraiment pas l'outil adapté.
La deuxième, c'est la résistance organisationnelle. On veut de meilleurs résultats, mais sans rien changer. Et ça ne peut pas fonctionner.
Sur les outils justement, l'erreur classique c'est d'arriver en fin de projet avec un nouvel outil, de passer deux jours à former le personnel juste avant la mise en production, et de penser que ça va coller. Il y a peu de chances. Et c'est d'autant plus risqué qu'on se prive d'une opportunité de détecter des problèmes qui n'auraient pas été vus autrement.
Pour exemple, j'ai travaillé avec une entreprise qui commandait des pièces pour la RATP, il y a quelques années. Les managers avaient décidé de ne pas intégrer les logisticiens ni les mécaniciens dans le projet, estimant qu'ils ne comprendraient pas. Ce sont pourtant eux qui ont remarqué, après neuf mois de travail, que le logiciel n'était pas adapté. Bon à mettre à la poubelle. Dommage !
Sur la dimension organisationnelle, l'enjeu c'est de décomplexifier, de mettre en lumière les vrais conflits, et d'apporter des solutions avec des bénéfices tangibles : du temps gagné, moins d'interlocuteurs et des circuits plus clairs.
Blog : Et le rythme de travail — présentiel, télétravail, déplacements ?
Jonathan — 50% de télétravail, et j'aime vraiment travailler de chez moi. Je suis à l'aise avec la communication numérique, Teams fonctionne très bien pour le quotidien.
Le présentiel, je le réserve aux moments où ça compte vraiment — les grandes présentations, les ateliers d'acculturation. Quand j'enseigne les concepts de data gouvernance à une équipe, je veux des échanges, de la participation, une vraie dynamique. En présentiel, c'est beaucoup plus facile d'amener les gens à exprimer leurs idées, à tester leur compréhension.
Ce type de séminaire est essentiel — c’est un travail participatif en amont de la définition d'une politique de data gouvernance, pour embarquer les gens dès le début. Je suis là pour que les gens comprennent le vrai gain pour eux, qu'ils puissent se faire une conviction et adhérer à ce qu’on va développer.
Blog : Ce qui te donne vraiment de l'énergie dans ce boulot — entre nous — c'est quoi ?
Jonathan — Échanger avec les clients !
Il existe des frameworks de data gouvernance — des structures de référence — mais dans les applications concrètes, on fait rarement deux fois la même chose. Ce que j'aime le plus, c'est partir de leurs interrogations et de ce qu'ils veulent construire. J'aime ouvrir le champ des possibles avec eux.
Blog : Et inversement — ce qui t'agace ?
Jonathan — Les clients qui confient le sujet à un consultant et se déconnectent complètement.
Je suis capable de beaucoup de choses, mais je ne suis pas interne à l'entreprise. Il y a des arbitrages et des décisions qui ne m'appartiennent pas. Si le sponsor du projet est absent, si personne ne porte le sujet en interne, ça ne peut pas fonctionner. Le client doit être engagé dans la démarche — c'est non-négociable.
Blog : Il y a des idées reçues sur ton métier qui t'agacent particulièrement ?
Jonathan — Deux, surtout.
La première : la data gouvernance, c'est un sujet IT. C'est faux. C’est à 90% un sujet métier. Ce sont les équipes métier qui savent ce qu'est un cours de clôture, quel niveau de risque de crédit fait sens d'un point de vue business, quelles valeurs sont cohérentes pour telle donnée. L'IT apporte le support technique — c'est essentiel — mais ce sujet doit être piloté par le métier. C'est fait pour que le métier puisse exploiter ses données selon ses cas d'usage.
La deuxième : la data gouvernance, c'est long pour peu de résultats. C'est tout l'inverse. Dans le secteur bancaire notamment, on a des obligations vis-à-vis de nombreuses réglementations — MiFID, Solvabilité 2, BCBS 239. Maîtriser ses données, c'est éviter des amendes, des redressements, des mises en demeure. Et au-delà de la conformité, définir clairement qui est responsable d'une donnée, qui arbitre en cas de conflit — ça simplifie des processus entiers et ça fait gagner du temps à tout le monde.
Blog : La culture INGENA — est-ce que c'est ce à quoi tu t'attendais ?
Jonathan — Je m’attendais à quelque chose de plus formel dans les échanges. J'avais connu la banque, où le costume-cravate était encore la norme — et où on passait pour un renégat sans. Ici, c'est beaucoup plus informel, et franchement, ça me convient beaucoup mieux.
Blog : Un dernier mot pour quelqu'un qui hésite à se spécialiser en data gouvernance ?
Jonathan — Je mesurerai toujours le succès d'un Chief Data Officer — ou de quiconque porte ces sujets dans une organisation — à un seul indicateur : le niveau auquel les équipes métier maîtrisent et pilotent eux-mêmes leurs données au quotidien.
Trop souvent, ces sujets restent entre les mains de l'IT. À tort. Plus quelqu'un en charge de la data est capable de déléguer, de faire en sorte que le métier prenne vraiment la main — plus il aura de succès dans ce qu'il entreprendra.
C'est ça, la vraie réussite.
Conclusion
Merci Jonathan pour cet échange direct et sans détour qui nous en dit beaucoup sur les enjeux de la data gouvernance. Son parcours montre qu'on peut tomber dans la data par ‘hasard’— et y construire une expertise solide, à condition de ne jamais perdre de vue les gens qui sont derrière les données et vont les exploiter.
Les équipes du Groupe INGENA grandissent — et les sujets data governance sont au cœur de cette croissance.
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