Création d’un nouveau Data Office, avec Christophe Bonnefoux, Global Chief Data Officer de BNPP Factoring (Groupe BNP Paribas)
Né il y a trois ans, le Data Office BNPP Factoring s’impose aujourd’hui comme un catalyseur de transformation. Pensé value by design, il a fait de la donnée un véritable actif stratégique, tout en plaçant la gouvernance, la qualité et la responsabilité au cœur de sa démarche. Il fédère ainsi les équipes autour d’une vision claire : faire de la donnée un actif de confiance, au service de la performance et des clients.
Avec l’arrivée des LLM et des services d’IA générative du groupe, cette cellule stratégique entre dans une nouvelle phase : celle où la donnée, mieux gouvernée et exploitée, devient un moteur d’innovation, d’efficience et de valeur.
Lors de cette discussion avec Julien Merali*, sur la création de ce nouveau Data Office, Christophe Bonnefoux revient d’abord sur son parcours. Formé en mathématiques, finance, data science et actuariat, il a débuté dans de grands cabinets de conseil comme Arthur Andersen, EY et Accenture avant de rejoindre BNP Paribas en 2018 pour créer le Data Office de la branche Asset Management, puis celui du métier de l’affacturage cinq ans plus tard.
En comparant la création de ces deux Data Offices, Christophe Bonnefoux souligne que dans les deux cas, il s’agissait de métiers en pleine transformation. Chez Asset Management, les enjeux portaient sur la migration vers la solution BlackRock, la mise en place d’un référentiel produit, d’une plateforme Big Data et la prise en compte du RGPD, dans un contexte mondial et encore peu mature en matière de gouvernance des données.
Pour BNPP Factoring, il retrouve une maturité similaire à celle de 2018, mais avec quatorze entités réparties dans plusieurs pays (dont la Pologne, la Turquie et le Maroc) qui n’ont jamais réellement travaillé ensemble et disposent de systèmes indépendants.
« Ce projet « One Factoring » explique Christophe Bonnefoux, visait donc à harmoniser et faire converger ces entités vers des solutions communes, qu’il s’agisse des systèmes de core banking, de CRM, de gestion des risques, de comptabilité, de finance ou encore de reporting et d’analytics, afin de partager efficacement la donnée à l’échelle du groupe.
Les principaux enjeux du métier sont de répondre rapidement et efficacement aux besoins des clients, à des demandes souvent urgentes, volumineuses et complexes, tout en recherchant des gains d’efficience. De nombreux processus reposaient encore sur des tâches manuelles, ce qui limitait l’automatisation et la qualité des données. Le rôle du Chief Data Officer devient alors essentiel pour rationaliser et fiabiliser ces flux d’information.
Les données traitées proviennent d’abord des factures, qui contiennent une grande quantité d’informations. S’y ajoutent les données issues du CRM et du processus KYC, indispensables pour bien connaître les clients. Le métier gère aussi des données liées aux fournisseurs, notamment pour prévenir les fraudes et éviter l’achat de fausses factures. Bien que le secteur soit en B2B et manipule peu de données personnelles, il traite une grande quantité de données non structurées, comme des documents ou paiements papier. Cela nécessite le recours à des outils d’OCR et d’intelligence artificielle pour structurer l’information, effectuer les rapprochements bancaires et garantir des paiements rapides et fiables.
L’affacturage est une industrie exigeante, soumise à de fortes variations d’activité, notamment lors des clôtures comptables trimestrielles, où les besoins des clients se concentrent sur des délais très courts, imposant une réactivité et une qualité de service irréprochables. »
Julien Merali :
Alors il y a trois ans, tu as commencé avec combien de personnes dans ce nouveau Data Office ? Et aujourd’hui, vous êtes combien ?
Christophe Bonnefoux :
Au départ, quand je suis arrivé, j’étais tout seul. J’avais la chance d’avoir une feuille blanche et, en rencontrant les équipes, les experts et les différents pays, j’ai progressivement constitué une petite équipe de managers autour de moi. Petit à petit, cette équipe s’est élargie avec l’IT.
En accord avec le DSI, nous avons créé une communauté Data et IA, à la fois côté métier et côté IT. Aujourd’hui, cette communauté regroupe une trentaine de personnes, dont une dizaine basées en Inde — des développeurs IT dédiés à la data et aux produits que nous construisons.
L’idée, dès le départ, a été de bâtir une vraie équipe. Nous passons du temps à expliquer les enjeux, à partager ce que nous construisons et à obtenir l’engagement de chacun, même sur des sujets qui dépassent son périmètre immédiat. Et finalement, ça fonctionne assez bien.
Julien Merali :
Qu’est-ce qui fait que la collaboration entre les équipes IT et les équipes data se passe aussi bien ?
Christophe Bonnefoux :
C’est d’abord une histoire de rencontre entre deux personnes. L’IT Stream Leader a très vite compris à la fois l’ambition et l’impulsion que je voulais donner dès septembre 2022. Nous avons rapidement formé une vraie équipe, nous nous sommes compris tout de suite. Ensemble, nous avons construit la roadmap, défini le release management et la notion de produit.
Il a vu que j’étais capable de fixer des ambitions réalistes — à la fois pour lui en tant que responsable IT et pour ses équipes de développement, de test ou de mise en production. À partir du moment où je suis clair sur mon ambition et sur les résultats que je souhaite atteindre, nous nous accordons très vite sur les dates de mise en production des différents produits. Et finalement, tout cela fonctionne très bien.
Julien Merali :
Tu es aussi membre du Comex. Qu’est-ce que cela change dans ton quotidien et dans tes prises de décisions ? Est-ce que cela te permet d’aller plus vite ou de mieux faire remonter les besoins métiers ?
Christophe Bonnefoux :
Comparé à la situation que je connaissais chez Asset Management, ce n’est pas le jour et la nuit, mais cela réduit énormément les temps de décision. Le Comex, dans sa version restreinte de six à huit personnes, se réunit chaque vendredi pour discuter des enjeux de l’entreprise.
Et donc, chaque semaine, nous analysons comment la feuille de route data peut y répondre. Cela permet d’interpeller chacun sur ses propres décisions, d’obtenir des arbitrages ou d’accélérer certains sujets. En très peu de temps, nous arrivons à nous aligner, à débattre d’arbitrages, de renoncements ou d’accélérations, et c’est très appréciable.
Julien Merali :
Dans les grandes étapes de la création du Data Office, la direction générale t’a donné une feuille de route et une feuille blanche pour écrire le projet. Dans quel ordre as-tu pris les choses ? Es-tu allé voir les métiers avant d’écrire la feuille de route, ou l’inverse ?
Christophe Bonnefoux :
Il y avait d’abord une urgence : mettre en place un référentiel tiers et rationaliser le sourcing auprès de nos fournisseurs de market data providers. Dans l’affacturage, nous achetons énormément de données externes, tout en nous appuyant sur les sources internes du groupe BNP Paribas. Il fallait donc rationaliser tout cela.
Il a fallu convaincre que le projet était faisable, que les solutions technologiques existaient, passer par de nombreuses instances de gouvernance technique et métier, et démontrer que nous avions une vision claire du release management. Nous avons aussi fait le pari de faire confiance à une petite équipe d’une dizaine de personnes en Inde — un choix audacieux à l’époque, mais qui s’est révélé payant. Aujourd’hui, on montre que cela fonctionne, et même très bien.
Le deuxième grand chantier concernait l’Analytics reporting. L’affacturage est un monde où, depuis 35 ans, le shadow IT s’est largement développé. Il fallait donc professionnaliser ces pratiques et démontrer la valeur de solutions du marché, capables de proposer à chacun une BI sécurisée, du reporting et du dashboarding avec des outils modernes, pas seulement Excel. Nous travaillons à acculturer les équipes, à montrer qu’il existe d’autres façons de produire de la valeur, de croiser les données et de désiloter l’organisation ainsi que le sourcing des données clés de l’entreprise.
Enfin, nous avons mis en place une gouvernance décentralisée pour traiter les sujets liés au RGPD et à l’IA Act, ainsi qu’une gouvernance plus globale des données de l’entreprise. Ce chantier est colossal : il s’agit de faire comprendre à chacun qu’il existe des données plus critiques que d’autres. Il faut donc communiquer, expliquer, conscientiser et accompagner ce changement. C’est là que l’on touche véritablement aux enjeux d’acculturation.
Julien Merali :
Comment gère-t-on la gouvernance quand il y a autant de pays, autant d’historique et peut-être même de la dette technique ?
Christophe Bonnefoux :
Sur la partie données personnelles et RGPD, nous avons simplement eu besoin de reclarifier certaines responsabilités. Rien n’est pire, dans une organisation, que des décisions molles, mal appliquées ou peu claires.
Nous avons donc réexpliqué les rôles et responsabilités de chacun, ainsi que les impacts liés à ces responsabilités. Cette approche permet de montrer qu’une autre gouvernance est possible : il n’est pas nécessaire de reproduire le même modèle pour chaque sujet.
Sur certains thèmes, nous avons choisi une décentralisation très forte. Sur d’autres, où la maturité des équipes n’est pas encore suffisante ou où la complexité est trop élevée, nous avons tout recentralisé. L’essentiel, c’est d’assumer ces choix, de les expliquer et surtout de répéter les messages, avec beaucoup de pédagogie.
Julien Merali :
Un autre grand sujet, c’est la qualité de la donnée. Qui en est responsable aujourd’hui ?
Christophe Bonnefoux :
Le responsable de la qualité de la donnée, c’est celui qui s’engage à corriger les problèmes quand ils surviennent et à respecter les exigences définies dès le départ. Lorsqu’une donnée est critique pour l’entreprise, je définis une exigence avec les huit critères de data quality (exactitude, cohérence, complétude, fraîcheur, unicité, validité, intégrité et vraisemblance). Ensuite, on se pose et on se dit : si cette donnée est critique, si elle est clé pour mon entreprise, ça veut dire qu’en termes de data quality, il faut qu’elle soit à 100 % complète, à 100 %, accurate à 100 %, valide, etc. Celui qui va s’engager par rapport à ce contrat-là devient le responsable de la qualité de cette donnée-là.
J’ai l’habitude de dire qu’un Chief Data Officer ne peut pas porter cet engagement seul. Son engagement ne peut pas être supérieur à la somme des engagements de tous les responsables de la qualité des données.
Intervenant 1 :
Donc, selon toi, ce sont bien les métiers qui sont responsables. Pourtant, dans la réalité, il existe souvent un décalage…
Christophe Bonnefoux :
Oui, il y a effectivement un décalage, et c’est normal. Ce décalage vient du fait que certains métiers délèguent leurs responsabilités à d’autres équipes, souvent sans clarifier cette délégation. En général, cela se fait auprès des équipes du middle ou du back office.
Je me souviens d’un exemple simple, chez Asset Management. Dire à un trader ou à un gérant de fonds qu’il est responsable de la qualité des données, c’est compliqué. Ils savent qu’ils le sont, mais ont-ils réellement le temps de s’en occuper ? Leur retour sur investissement doit-il passer par là ? Probablement pas. En revanche, nous avons mis en place un système clair : ce sont les traders et les gérants qui définissent les attentes en matière de qualité des données, mais ce sont les équipes du middle et du back office qui gèrent l’opérationnel.
À partir du moment où on enlève les ambiguïtés et le flou dans la gouvernance, où cette distinction est explicitée, le trader et le gérant restent responsables, mais les “makers” se trouvent ailleurs, les choses deviennent plus claires et s’améliorent.
Mais continuer à affirmer que les gérants ou les traders étaient responsables de tout, y compris de la remédiation, était faux. On faisait fausse route.
Julien Merali :
Il y a aussi un grand sujet qu’on a évoqué récemment : la valeur du Data Office et la valorisation de la donnée. Cela fait maintenant trois ans que tu l’as monté. Est-ce que vous arrivez à démontrer sa valeur ? Le Data Office a-t-il été pensé “Value by design” ?
Christophe Bonnefoux :
Comme je suis un adepte du ROI, oui, on peut dire que je l’ai conçu dès le départ pour qu’il produise de la valeur. Pour cela, j’ai demandé à mes équipes d’être pleinement responsables de deux grands assets : le référentiel tiers et le market data sourcing. J’ai une Product Owner qui gère entièrement ce produit, du release management aux tests, et qui en porte la responsabilité.
Même logique pour la plateforme d’analytics et de reporting. Le Product Owner en charge s’occupe à la fois du pipeline, de la faisabilité des cas d’usage et du sourcing, puisque cette plateforme consolide et agrège une dizaine de sources de données. Il est responsable de la valeur que délivre cette plateforme : S’il décide de la plugger à une seule source, ça produira la valeur escomptée. Et s’il y en a dix, forcément il y aura encore plus de valeur qui va s’en dégager.
En revanche, nous n’en sommes pas encore à monétiser la donnée ou à la vendre, ce n’est pas notre objectif aujourd’hui.
Julien Merali :
Le Data Office est encore relativement récent. Avez-vous intégré l’intelligence artificielle dès le début ? Quelles sont les prochaines grandes étapes ?
Christophe Bonnefoux :
Avec l’arrivée de Su Yang, le patron de l’IA chez BNP, et les progrès réalisés par le groupe ces douze derniers mois, c’est certain que l’arrivée des LLM as a Service et des nouveaux services proposés par l’IT Groupe nous amène à réfléchir. Maintenant que ces services sont prêts, l’enjeu est de trouver le bon alignement entre ces services l’IT et les besoins métiers.
Ce qui est intéressant, c’est que l’approche est presque inversée : c’est l’IT Groupe qui a construit une plateforme et donc un LLM as a Service qui consacre désormais beaucoup d’efforts à expliquer et à acculturer les métiers sur la puissance de ces outils. J’ai la chance de travailler régulièrement avec Su Yang ; et chaque semaine, ses équipes développent cette acculturation. Derrière “GenAI”, on découvre souvent des concepts assez simples.
Nous utilisons donc cette nouvelle plateforme pour identifier sur quels processus métiers ces services peuvent créer de la valeur. L’approche est inversée : on part moins du besoin interne, mais d’une solution existante, opérationnelle et en production, et on se demande ce que l’on peut en faire.
C’est une dynamique très intéressante : on sait ce qui existe, ce qui marche ou non, et c’est désormais aux métiers de s’approprier ces outils et d’évaluer la valeur qu’ils peuvent en tirer.
Les cas d’usage sont variés : traduction automatique, génération d’images ou de vidéos, sur des services de l’IT Groupe… Ces applications sont prometteuses, et jvu les montants investis, il est essentiel que tout cela produise de la valeur.
* Interview réalisée par Julien Merali, Directeur du pôle IT d’Agora Managers Groupe.
Cet entretien intitulé « Les enfants de la Data » fait partie des nouveaux Podcasts du pôle de l’IT à suivre sur toutes les plateformes de streaming.
