Version mise à jour du tableau de synthèse qui intègre l'axe de la sécurité.

La sécurité des données est intrinsèquement liée à la gouvernance et à la prévention des biais, car elle garantit que les données ne sont accessibles qu'aux personnes autorisées et utilisées selon les politiques définies.

Tableau de Synthèse : Méthodologie Anti-Biais & Sécurité pour Microsoft 365.

Axe Stratégique	Livrable Clé	Description & Actions	Rôle(s) Responsable(s)
1. Classification	Taxonomie Anti-Biais	Définir des catégories de données basées sur le risque de biais (Faible, Modéré, Élevé, Critique). Utiliser des critères d'identification des biais (représentativité, uniformité, etc.) et une échelle de criticité (1-5) pour guider l'action.	Data Stewards
2. Sécurité	Politiques d'Accès & DLP	Mettre en œuvre des politiques de prévention des pertes de données (DLP) pour empêcher l'exfiltration de données sensibles. Appliquer des règles d'accès conditionnel basées sur la classification des données pour s'assurer que seuls les utilisateurs et les groupes autorisés peuvent y accéder et les modifier.	Administrateurs M365/Purview
3. Gouvernance	Matrice de Gouvernance	Établir les responsabilités pour la classification, la validation et la remédiation. Mettre en place des processus de validation (ex: par un second data steward) et un processus d'escalade en cas de détection de biais.	Data Stewards, Comité de Gouvernance de l'IA
4. Implémentation	Guide Technique Purview	Créer des labels de sensibilité personnalisés dans Microsoft Purview correspondant aux catégories de risque. Configurer des règles DLP pour prévenir la fuite de données à haut risque et des politiques d'accès conditionnel pour restreindre leur utilisation.	Administrateurs M365/Purview
5. Monitoring	Framework de Suivi	Définir des KPIs pour mesurer l'efficacité de la gouvernance (ex: taux de classification erronée, nombre d'incidents). Mettre en place des audits périodiques et des revues régulières pour améliorer la méthodologie en continu.	Comité de Gouvernance de l'IA, Data Stewards

L'ajout de l'axe Sécurité permet de clarifier que l'application technique des règles (via DLP et les politiques d'accès) n'est pas seulement une partie de l'implémentation, mais un pilier fondamental de la stratégie. Cela renforce la notion que la prévention des biais et la protection des données sont deux faces d'une même pièce de la gouvernance.

🧭 Définition des axes stratégiques

Les axes stratégiques sont des orientations majeures qui structurent la planification à long terme. Ils traduisent la vision en actions concrètes et permettent de :

Prioriser les objectifs
Allouer les ressources de manière optimale
Évaluer les performances via des indicateurs clés (KPI, OKR, Balanced Scorecard)

🔍 Pourquoi sont-ils essentiels ?

Alignement organisationnel : chaque département agit en cohérence avec la mission globale
Clarté décisionnelle : les choix stratégiques sont guidés par des objectifs définis et mesurables
Optimisation des ressources : humaines, financières, technologiques
Gestion des risques : grâce à des outils comme SWOT ou PESTEL
Suivi et réactivité : les tableaux de bord permettent d’ajuster les actions en temps réel

🛠️ Comment les définir efficacement ?

Objectifs SMART : Spécifiques, Mesurables, Atteignables, Réalistes, Temporellement définis
Méthodes d’analyse : SWOT, PESTEL, VRIO
Indicateurs clés : OKR pour la traction, KPI pour la performance, BHAG pour l’ambition
Arbre d’objectifs : visualisation hiérarchique des objectifs stratégiques et opérationnels

📌 Exemples concrets

Balanced Scorecard : suivi équilibré des performances sur 4 axes (financier, client, processus, apprentissage)
Entreprise X : réorientation stratégique post-SWOT, amélioration de la performance globale via un suivi rigoureux

Ce processus en une méthodologie détaillée, structurée en quatre grandes phases, avec des contraintes omniprésentes.

Data (Données) : Cette étape n'est pas un simple "collecte". Elle est le fondement du projet et inclut :
- Selection (Sélection) : Choisir les données pertinentes.
- Sourcing (Sourcing) : Identifier les sources de données fiables.
- Synthesis (Synthèse) : Combiner et préparer les données provenant de différentes sources.
Data Science (Science des Données) : C'est le cœur technique du processus, scindé en deux sous-phases :
- Data Engineering (Ingénierie des Données) : Les données brutes sont rendues exploitables. Cela implique l'Exploration, le Nettoyage (Clearing), la Normalisation, le Feature Engineering (création de variables pertinentes) et le Scaling (mise à l'échelle des données).
- Modeling (Modélisation) : Le modèle d'IA est conçu. Cette phase inclut la Sélection du modèle, son Entraînement, son Évaluation pour en mesurer les performances, et son Tuning (ajustement des paramètres).
Operationalizing (Opérationnalisation) : Une fois le modèle prêt, il doit être déployé pour générer de la valeur en production. Cela implique :
- Registration (Enregistrement) : Le modèle est enregistré dans un référentiel.
- Deployment (Déploiement) : Le modèle est mis en service.
- Monitoring (Surveillance) : On surveille continuellement les performances du modèle en production pour s'assurer qu'il reste pertinent et précis.
- Retraining (Ré-entraînement) : Le modèle doit être mis à jour régulièrement avec de nouvelles données pour maintenir sa performance.
Constraints (Contraintes) : Tout au long de ce processus, quatre contraintes majeures doivent être gérées. Elles ne sont pas optionnelles, mais fondamentales :
- Legal (Légal) : Respect des lois et réglementations (comme le RGPD).
- Ethical / Transparency (Éthique / Transparence) : S'assurer que le modèle est juste, explicable et non discriminatoire.
- Historical (Bias) (Biais Historique) : Identifier et atténuer les biais inhérents aux données historiques. C'est le point clé qui relie cette image à notre discussion précédente sur la gouvernance des données.
- Security (Sécurité) : Protéger les données et les modèles contre les accès non autorisés.

En résumé, cela montre que le succès d'un projet d'IA dépend d'un processus rigoureux et multidisciplinaire, où l'ingénierie des données et la gouvernance sont tout aussi cruciales que la modélisation elle-même. Ignorer l'une de ces étapes ou l'une des contraintes mène à l'échec du projet.

Vision Simplifiée (Ce que les entreprises pensent que l'IA est)

La première partie de l'image montre une vision en trois étapes :

1. Data (Données) : On collecte les données.

2. A.I. (IA) : L'IA "magique" fait son travail.

3. Value (Valeur) : La valeur est générée.

Cette approche est trompeuse. Elle ignore tout le travail complexe et les défis critiques nécessaires pour passer des données brutes à une solution d'IA qui fonctionne et apporte réellement de la valeur.

Question 1 :

Périmètre et contexte d'application Votre méthode de classement vise-t-elle prioritairement :

• Les données d'entraînement de modèles IA internes à votre organisation ?

• Les données utilisées par des solutions comme Microsoft Copilot dans votre environnement M365 ?

• Un cadre général applicable à différents types de projets IA ?

Question 2 :

Types de biais prioritaires Parmi les biais que vous voulez adresser, lesquels sont les plus critiques pour votre contexte :

• Biais démographiques/sociétaux (genre, âge, origine) ?

• Biais sectoriels/métiers spécifiques à votre domaine ?

• Biais temporels (données obsolètes) ?

• Biais de représentativité (sous-échantillonnage) ?

Question 3 :

Niveau de maturité et contraintes Quel est le niveau de maturité actuel de votre organisation concernant :

• L'existence d'une taxonomie de données existante ?

• Les outils de gouvernance déjà en place (Microsoft Purview, autres) ?

Les ressources humaines dédiées (data stewards, équipes gouvernance) ?

Phase suivante :

Plan de Taxonomie et Nommage SharePoint :

Basé sur l'analyse de vos documents de projet, voici un plan de taxonomie et de nommage structuré pour SharePoint :

Ce plan de taxonomie et de nommage est spécifiquement conçu pour votre projet avec ses entités distinctes. Il prend en compte :

Points clés du plan :

1. Structure évolutive : Peut gérer vos ~200 clients annuels avec archivage automatique

2. Convention claire : Format standardisé [ENTITE]_CLI_[DATE]_[CLIENT]_[STATUT]

3. Spécialisation métier : Structure interne adaptée aux besoins spécifiques de chaque entité

4. Intégration Teams : Synchronisation automatique avec vos Teams clients

5. Archivage intelligent : Migration automatique après 12 mois d'inactivité

Avantages immédiats :

• Recherche facilitée avec métadonnées structurées

• Automatisation des tâches répétitives via Power Automate

• Conformité aux limites SharePoint (2M sites, 25To par site)

• Gouvernance claire avec permissions granulaires

Cette taxonomie s'intègre parfaitement avec votre planning de déploiement sur 5-6 mois et supportera votre croissance future.

Le Term Store dans SharePoint : Définition et Rôle

Le Term Store (ou "Magasin de termes") est le référentiel centralisé de métadonnées dans SharePoint qui stocke et gère la taxonomie de l'organisation. C'est un composant critique du service de métadonnées gérées (Managed Metadata Service).

Fonctions principales du Term Store :

1. Stockage centralisé de la taxonomie

Contient tous les groupes de termes, ensembles de termes et termes individuels

Garantit la cohérence terminologique à travers toute la ferme SharePoint

Permet la gouvernance des métadonnées au niveau organisationnel

2. Hiérarchisation des concepts

Structure arborescente : Groupe de termes → Ensemble de termes → Termes

Gestion des synonymes et des termes alternatifs

Relations parent-enfant entre les termes

Impact sur la Taxonomie SharePoint

Gouvernance des Données

Le Term Store transforme la gestion des métadonnées en :

Centralisant la définition des vocabulaires métier

Standardisant la classification des contenus

Contrôlant l'évolution des terminologies

Amélioration de la Recherche

Les termes gérés enrichissent l'indexation des contenus

Les synonymes élargissent automatiquement les requêtes de recherche

La hiérarchisation améliore la pertinence des résultats

Cohérence Organisationnelle

Uniformisation du vocabulaire entre les équipes

Réduction des doublons terminologiques

Facilitation de la découverte de contenu

Relation avec la Gouvernance IA

Dans le contexte de votre projet anti-biais, le Term Store joue un rôle crucial :

1. Classification des Données Sensibles

Définition de termes spécifiques pour identifier les données à risque de biais

Catégorisation hiérarchique des types de données personnelles

Standardisation des labels de sensibilité

2. Support à Microsoft Purview

Le Term Store alimente les règles de classification automatique

Les termes gérés servent de référence pour la détection de contenu sensible

L'intégration facilite la gouvernance des données

Cette approche structurée permet d'assurer que les outils anti-biais de Microsoft 365 disposent d'une base terminologique solide et cohérente pour identifier et classifier correctement les données potentiellement problématiques.

Importer des ensembles de termes - Support Microsoft

Create, configure, and manage groups and term sets - Support Microsoft

L’essentiel du fonctionnement des groupes et jeux de termes dans SharePoint.

Voici une version structurée et enrichie pour clarifier les rôles, les étapes et les implications de cette gestion :

🧩 Définition des éléments clés

Groupe : Ensemble de jeux de termes partageant les mêmes exigences de sécurité. Seuls les contributeurs désignés peuvent gérer ou créer des jeux de termes dans un groupe.
Jeu de termes : Collection de termes liés, utilisée pour structurer les métadonnées gérées. Peut être global (accessible à tous les sites) ou local (limité à une collection de sites).

🛠️ Création d’un groupe dans le magasin de termes

Accéder à Paramètres du site → Administration du site → Gestion du magasin de termes.
Dans le volet de gauche, sélectionner l’application de service de métadonnées gérées.
Cliquer sur la flèche à côté du service → Nouveau groupe.
Saisir un nom, une description, et ajouter les gestionnaires et contributeurs.
Enregistrer.

🔐 Seuls les groupes vides peuvent être supprimés.

🏗️ Création d’un jeu de termes

Dans le magasin de termes, pointer sur le groupe souhaité → Nouveau jeu de termes.
Nommer le jeu, ajouter une description, définir le propriétaire et les parties prenantes.
Choisir la politique de soumission :
- Fermé : seuls les utilisateurs autorisés peuvent ajouter des termes.
- Ouvert : tous les utilisateurs peuvent ajouter des termes (si la colonne le permet).
Activer ou non le jeu pour le tagging.
Enregistrer.

🔄 Gestion avancée

Copier : Crée un nouveau jeu avec les termes réutilisés.
Réutiliser : Ajoute un terme existant à un autre jeu (sans ses enfants).
Déplacer : Change le groupe d’un jeu (modifie les autorisations).
Supprimer : Place les termes réutilisés dans le jeu “Termes orphelins”.

📚 Pour plus de détails, tu peux consulter l’article complet sur la gestion des groupes et jeux de termes dans SharePoint.

Structurer des jeux de termes dans SharePoint ne se limite pas à créer des listes hiérarchiques :

c’est une discipline stratégique qui impacte la gouvernance, la recherche, l’onboarding et la maintenance. Voici les meilleures pratiques à adopter :

🧠 1. Commencer par une analyse des besoins métier

Identifie les domaines fonctionnels (RH, IT, juridique, etc.) et les flux documentaires.
Implique des utilisateurs clés pour comprendre les usages réels.
Cartographie les cas d’usage pour chaque jeu de termes : tagging, navigation, filtrage, automatisation.

🧱 2. Créer des groupes logiques et sécurisés

Utilise les groupes pour séparer les jeux de termes selon les exigences de sécurité.
Exemples : Audit interne, Conformité RGPD, Onboarding RH.
Attribue des contributeurs et gestionnaires spécifiques à chaque groupe.

🗂️ 3. Structurer les jeux de termes avec cohérence

Utilise une nomenclature standardisée (ex. : Processus_Audit, Type_Document, Statut_Validation).
Privilégie une hiérarchie plate quand possible pour faciliter la navigation.
Ajoute des synonymes et traductions pour améliorer la recherche multilingue.

🔄 4. Réutiliser intelligemment les termes

Utilise la fonction Réutiliser pour éviter les doublons (ex. : Confidentiel peut exister dans plusieurs jeux).
Attention : seuls les termes parents sont réutilisables, pas leurs enfants.

🧪 5. Définir une politique de soumission adaptée

Fermé : seuls les contributeurs peuvent ajouter des termes (idéal pour gouvernance stricte).
Ouvert : les utilisateurs peuvent proposer des termes (utile pour les jeux évolutifs comme les tags de contenu).

🧭 6. Activer le tagging et la visibilité

Coche “Disponible pour l’étiquetage” pour rendre le jeu utilisable dans les colonnes de métadonnées.
Désactive temporairement pour les jeux en cours de révision.

🛠️ 7. Automatiser l’import et la maintenance

Prépare des fichiers CSV pour l’import en masse.
Intègre des scripts PowerShell pour versionner, auditer et synchroniser les jeux.
Utilise des checklists de maintenance pour vérifier la cohérence, les doublons et les permissions.

🎨 8. Documenter et visualiser

Crée des fiches descriptives pour chaque jeu : objectif, propriétaire, date de dernière mise à jour.
Utilise des diagrammes visuels (Figma, Lucidchart) pour représenter les relations entre jeux et groupes.

Voici une esquisse de framework visuel pour structurer des jeux de termes dans SharePoint, pensée pour la gouvernance, l’audit et l’onboarding.

Elle est modulaire, traçable et prête à être stylisée dans Figma ou intégré dans un tableau SharePoint ou Copilot 365.

🧭 Framework visuel : Taxonomie modulaire SharePoint

🧱 1. Structure hiérarchique

📦 Groupe : Gouvernance & Audit
│
├── 📁 Jeu de termes : Type_Document
│   ├── 📄 Politique
│   ├── 📄 Procédure
│   ├── 📄 Rapport
│   └── 📄 Check-list
│
├── 📁 Jeu de termes : Statut_Validation
│   ├── ✅ Approuvé
│   ├── 🕒 En cours
│   ├── ❌ Rejeté
│   └── 📌 À réviser
│
├── 📁 Jeu de termes : Domaine_Fonctionnel
│   ├── 🛡️ Sécurité
│   ├── 📊 Finance
│   ├── 🧑‍💼 RH
│   └── 🧠 IT
│
└── 📁 Jeu de termes : Niveau_Confidentialité
    ├── 🔓 Public
    ├── 🔐 Interne
    ├── 🔒 Restreint
    └── 🛑 Confidentiel

🧩 2. Métadonnées associées (par jeu)

Jeu de termes	Propriétaire	Soumission	Tagging	Synonymes	Traductions
Type_Document	Audit Manager	Fermé	✅	Oui	Oui
Statut_Validation	Compliance Lead	Fermé	✅	Non	Oui
Domaine_Fonctionnel	IT Governance	Ouvert	✅	Oui	Oui
Niveau_Confidentialité	Legal Officer	Fermé	✅	Oui	Non

🔄 3. Flux de maintenance automatisée

📤 Import CSV → 🧪 Validation syntaxique → 🔍 Vérification doublons → 🧾 Export changelog
↳ Intégration CI/CD : GitHub Actions / PowerShell
↳ Notification : Teams + SharePoint changelog

🎨 4. Visualisation recommandée

Figma : diagramme en blocs avec icônes, couleurs par niveau de confidentialité.
SharePoint : tableau interactif avec filtres par groupe, statut, propriétaire.
Copilot 365 : intégration dans un tableau de bord avec tagging dynamique et suggestions de termes.

Ma configuration de sécurité pour un POC :

COPILOT

Exemple de réponse COPILOT se servant des données dans SharePoint.

Vous m’avez demandé de détailler le plan d’apprentissage IA, en particulier la partie Innovation continue. Pour vous répondre, j’ai extrait les éléments les plus pertinents des documents suivants : Guide professionnel des solutions IA [1], Livre-blanc-G3IA-VC[1][2] et microsoft-copilot-studio [3].

🧠 Partie 6 : Innovation continue dans le parcours d’intégration IA

L’innovation continue est la dernière étape du parcours IA, mais elle est aussi celle qui garantit la pérennité, l’adaptabilité et la valeur stratégique de l’IA dans l’organisation.

🔁 1. Approche évolutive et expérimentale

L’IA ne doit pas être vue comme un projet ponctuel mais comme un processus itératif d’expérimentation, d’adaptation et de croissance[1].
Les organisations doivent adopter une mentalité agile, accepter les erreurs comme source d’apprentissage et favoriser les produits minimums viables[2].

🧩 2. Développement personnalisé et extensible

Utiliser des outils low-code comme Copilot Studio pour créer rapidement des agents IA, puis les enrichir avec des fonctionnalités avancées (orchestration, raisonnement profond, etc.)[3].
Développer des solutions IA sur mesure qui s’adaptent aux besoins spécifiques de l’entreprise, avec contrôle total sur les modèles, les données et la logique[1].

🧱 3. Infrastructure et pile technologique

S’appuyer sur une pile IA complète :
- Copilot Studio pour le développement low-code.
- Visual Studio / GitHub pour le pro-code.
- Azure AI Foundry pour l’exécution et la gestion des applications IA.
- Microsoft Fabric pour la gouvernance des données[1].

👥 4. Organisation et gouvernance

Créer des équipes interdisciplinaires (data scientists, ingénieurs, designers, analystes métier) pour chaque initiative IA[2].
Mettre en place des académies internes pour former tous les collaborateurs, du leadership aux utilisateurs finaux[2].

📊 5. Mesure et amélioration continue

Utiliser des scorecards pour suivre les performances des projets IA (adoption, impact, ROI).
Comparer les décisions prises avec et sans IA pour démontrer la valeur ajoutée[2].

Souhaitez-vous que je vous aide à mettre en place un cadre d’innovation IA dans votre organisation ou à identifier les outils les plus adaptés à votre contexte ?

References

[1] Guide professionnel des solutions IA

[2] Livre-blanc-G3IA-VC[1]

[3] microsoft-copilot-studio

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Pierre Erol GIRAUDY.

https://www.erolgiraudy.eu/

https://uga-ia.blogspot.com/

Info SharePoint-Teams-Copilot https://clubsp2013.blogspot.com/

https://www.erolgiraudy.eu/2024/10/mes-15-livres.html

https://and500.blogspot.com/

https://www.ugaia.eu/

Pour Info : Mon livre https://amzn.eu/d/eTuHn56 sur AMAZON

Users Group Artificial Intelligence Andorra (U.G.A.I.A.) : Liste des Certificats PDF Microsoft Learn

lundi 1 septembre 2025

Tableau de synthèse qui intègre l'axe de la sécurité : Méthodologie Anti-Biais & Sécurité pour Microsoft 365