Roadmap data : la méthode pour convaincre votre COMEX

Beaucoup d’organisations ont des initiatives data. Peu ont une roadmap que leurs dirigeants valident et suivent dans la durée. Le symptôme est toujours le même : une direction data qui a investi dans une plateforme, des outils, parfois de l’IA, sans jamais trouver l’adhérence par rapport aux enjeux business de leur COMEX.

Nicolas Aumaistre (Directeur Offre Conseil, KPC) et Laurent Dresse (Global Head of Partner Success, DataGalaxy) ont partagé une méthode en 3 phases lors d’un webinar commun KPC × DataGalaxy consacré à la construction de roadmap data, le 16 juin 2026 : 45 minutes en ligne, avec une démo live de Portfolio Manager. Le fil rouge : partir du besoin métier, pas de la technologie, et remplacer le document PowerPoint par un pilotage continu.

Pourquoi la plupart des roadmaps data échouent

Le schéma est récurrent. Une organisation décide de mettre en place une plateforme data. La brique technique est posée en premier. Vient ensuite la question du cas d’usage à y mettre : le socle data est construit sans être conforme aux besoins métiers, parce que les principes de gouvernance n’ont jamais été discutés en amont.

Résultat : un décalage entre les enjeux métier et l’infrastructure. La direction financière ou opérationnelle regarde l’investissement et ne voit pas où est la valeur. Le projet reste au stade de POC.

Ce constat rejoint une réalité plus large sur l’IA en entreprise : la majorité des organisations utilisent déjà l’IA dans une fonction métier, mais de façon isolée, sans vision d’ensemble ni gouvernance dédiée. C’est ce qui explique pourquoi tant de projets IA ne tiennent pas leurs promesses de valeur métier. Le sujet est en fait un peu différent : l’IA n’est pas assise sur un socle de données fiables, pilotables, compréhensibles et maîtrisées. On ne maîtrise donc pas son utilisation, qui ressemble à une boîte noire.

Quelle méthode en 3 phases pour piloter par le métier ?

La démarche présentée s’articule en trois temps.

• Phase 1 : l’audit exploratoire. Comprendre l’environnement, en interrogeant directement la direction générale sur ses ambitions à 2, 3 ou 5 ans. Une entreprise qui vise la croissance externe n’a pas les mêmes priorités data qu’une entreprise qui travaille sa marge sur un marché mature. Cet audit couvre 4 axes : les enjeux business, l’organisation et la gouvernance en place, les usages et besoins métiers, et l’architecture technique existante.

• Phase 2 : l’alignement stratégique. À partir des écarts révélés par l’audit, on définit une architecture cible et on détecte surtout les opportunités rapides : les cas d’usage qui produiront un résultat visible à court terme et serviront de levier pour obtenir l’adhésion du COMEX.

• Phase 3 : le plan de transformation. On hiérarchise les chantiers, on estime leur valeur, on planifie les jalons. Et on pilote le budget en continu plutôt que de figer une feuille de route à 3 ans.

Un principe structure les trois phases : le cas d’usage n’est jamais choisi au hasard. Huit critères permettent de le qualifier :

• Lien avec la stratégie d’entreprise

• Visibilité pour le COMEX

• Douleur métier réelle

• Sponsor métier engagé

• Périmètre limité

• Résultat atteignable sous 3 mois

• Amélioration implicite de la gouvernance

• Dépendances techniques maîtrisées

Un cas d’usage qui coche la majorité de ces critères devient le premier jalon, celui qui obtient le feu vert du COMEX et entraîne les suivants.

Un cas concret : croissance externe et données éparpillées

Un acteur majeur du secteur de la santé illustre la mécanique. Son ambition affichée : intégrer deux ou trois nouvelles entités dans les 3 ans. Cette seule donnée oriente tout le diagnostic. Une croissance par acquisition signifie, dans la quasi-totalité des cas, des ERP différents d’une entité à l’autre. Donc des socles transactionnels hétérogènes à consolider pour piloter l’entreprise dans son ensemble.

L’audit a révélé une organisation silotée, des rôles data déjà nommés (data owners, data stewards) mais peu armés sur leurs responsabilités réelles, et une direction data récemment créée dont le positionnement hiérarchique limitait l’influence sur le COMEX. Les cas d’usage existants relevaient surtout de projets BI ponctuels, pour sortir des tableurs Excel. Une réponse partielle, sans vision d’ensemble.

La démarche a suivi les trois phases :

• Comprendre le paysage : interviews COMEX, cartographie des rôles data et du modèle organisationnel, inventaire des cas d’usage, cartographie du système d’information décisionnel et des sources de données.

• Ajuster le trajet : cartographie de la maturité, inventaire des chantiers métier prioritaires, architecture cible.

• Créer la roadmap : stratégie de lotissement, macro-planning et budget, présentation de synthèse au COMEX.

Le choix s’est porté sur deux fonctions : la finance, colonne vertébrale de l’entreprise, et la logistique, cœur opérationnel de l’activité. Le premier cas d’usage a consolidé les données financières des deux ERP existants avec les outils de gestion de stock, en croisant données financières et données de valorisation des stocks. Un périmètre volontairement resserré, sans ambition de tout migrer d’un coup vers une plateforme centralisée.

Le principe est clair : recréer l’hétérogénéité des systèmes sources à l’intérieur d’une nouvelle plateforme ne résout rien, ça déplace le problème. La construction d’un cas d’usage est aussi l’occasion de nettoyer et d’harmoniser les données à la source. Quatorze mois plus tard, la roadmap continue de dérouler et d’étendre son périmètre, avec l’intégration progressive de sujets IA.

Pourquoi piloter au lieu de présenter ?

Une roadmap data présentée en mode descendant obtient généralement l’adhésion de façade. Tout le monde acquiesce, personne n’agit vraiment. La difficulté apparaît ensuite : relier chaque euro investi à une valeur métier mesurable, au moment où le COMEX ou la direction financière questionne les coûts d’infrastructure et de gouvernance.

C’est là qu’intervient la deuxième dimension de la méthode : l’outillage du pilotage. La plupart des organisations gèrent aujourd’hui leurs cas d’usage dans un fichier Excel ou équivalent. Flexible localement, mais ni gouverné ni centralisé à l’échelle de l’entreprise.

Portfolio Manager, l’add-on de DataGalaxy dédié à cet usage, fonctionne comme un référentiel central des cas d’usage : chaque initiative y est reliée à une priorité d’entreprise, un statut, une business unit impactée et une valeur estimée. L’outil ne remplace pas l’audit ni la méthode. Il rend visible, en temps réel et avec les niveaux de sécurité appropriés, la corrélation entre l’ambition stratégique et l’avancement réel des chantiers.

La roadmap devient alors un cockpit : quand un facteur externe change (une acquisition, un contexte économique différent), les priorités des cas d’usage peuvent être réajustées sans repartir d’une feuille blanche.

Ce que ça change concrètement

• Diagnostiquer avant de prioriser. Un audit structuré sur les 4 axes (business, organisation, usages, architecture) précède toujours le choix des chantiers. Sans ce diagnostic, la roadmap répond à une intuition technique, pas à un besoin métier documenté.

• Choisir un premier cas d’usage qui coche les bons critères. Douleur métier réelle, sponsor engagé, périmètre limité, résultat sous 3 mois. C’est ce premier succès qui finance et légitime les suivants.

• Piloter en continu, pas présenter une fois par an. La feuille de route n’est pas un livrable figé. C’est un objet vivant, dont chaque chantier reste relié à une valeur mesurable et ajustable dans le temps.

Passer de la méthode à votre contexte

Construire une roadmap data n’est pas un exercice solitaire ni un projet : c’est un état d’esprit et une véritable approche de gestion quotidienne des initiatives data. Elle s’appuie sur :

• une compréhension des enjeux métier, data comme organisationnels ;

• un modèle de delivery rapide et itératif ;

• une vision 360° (architecture, outillage, organisation, gouvernance) ;

• une culture du ROI ;

• une communication de la feuille de route à tous les étages ;

• un sponsorship fort du management.

Cette méthode s’applique à des tailles et des maturités d’entreprise très différentes, plus ou moins large, plus ou moins poussée selon les ambitions. Ce qui ne change pas : partir du besoin métier, choisir un premier cas d’usage qui produit une victoire visible, et instrumenter le pilotage plutôt que de le présenter une fois.

Atelier de macro-cadrage data : gratuit

KPC propose un atelier de macro-cadrage data gratuit de 2 heures pour appliquer ce diagnostic à votre organisation : identifier vos cas d’usage prioritaires et poser les bases de votre roadmap. Cet atelier fait le lien entre la démarche de conseil KPC et l’outillage Portfolio Manager de DataGalaxy pour la piloter dans la durée.