Tout ce qu'on nous demande

Non. Un Data Catalog décrit principalement les données et leurs métadonnées. Data Recycling® relie les objets métier à leurs données, leurs usages, leurs règles et leur cycle de vie afin de pouvoir comprendre son patrimoine de données applicatif par rétro-documentation, qualifier, corriger, protéger, archiver, anonymiser, déplacer ou supprimer, puis produire la preuve des actions réalisées.

L’ODOM est le jumeau opérationnel d’un objet métier (modélisation automatisée de données qui a du sens) : contrat, facture, client, sinistre ou dossier. Il relie cet objet à ses applications, ses données, ses flux, ses règles, ses responsables, ses actions de cycle de vie et ses preuves.

M4R® est une méthodologie propriétaire Systnaps qui applique les principes de l’économie circulaire à la donnée :

• Map : comprendre et cartographier ;
• Regulate : appliquer les règles ;
• Reduce : réduire les volumes, les défauts, les coûts et les risques ;
• Reuse : réutiliser les données en confiance ;
• Recycle : piloter leur cycle de vie.

L’organisation peut commencer par son enjeu le plus prioritaire et progresser par périmètres.

Commencez par un périmètre prioritaire : une application, une base de données, un flux, un espace documentaire ou un objet métier. Data Recycling® réalise la rétro-documentation de l’existant pour reconstruire les structures, les métadonnées, les dépendances, les flux et les règles observables. Ces résultats sont ensuite rapprochés des usages métier, puis validés et enrichis par les équipes. Vous obtenez une première cartographie exploitable sans attendre une documentation parfaite ni lancer un inventaire exhaustif de toute l’organisation.

Oui. Data Recycling® ne produit pas une documentation ponctuelle destinée à devenir obsolète. Les modèles sont versionnés et les campagnes d’observation peuvent être exécutées régulièrement. La plateforme identifie ainsi les évolutions de structures, de flux, de règles ou de dépendances et maintient la connaissance du patrimoine dans le temps.

La qualité est évaluée dans le contexte de l’objet métier et de son usage. Data Recycling® permet de définir et d’exécuter des contrôles de complétude, de cohérence, d’exactitude, d’unicité ou d’actualité, puis de suivre les anomalies et les corrections réalisées. La qualité s’intègre à la démarche REDUCE : réduire les erreurs, les doublons, les incohérences et les risques de non-conformité avant de réutiliser la donnée.

Data Recycling® aide à identifier les données disponibles, leur origine, leur qualité, leur traçabilité, leurs restrictions d’usage et leur contexte métier. Les projets Data et IA peuvent ainsi s’appuyer sur des données mieux qualifiées et gouvernées, sans recommencer leur recherche et leur préparation à chaque nouveau projet.

Data Recycling® relie les exigences aux actifs concernés, puis aux contrôles et aux actions à réaliser. La plateforme permet notamment d’identifier les données sensibles, les surconservations, les copies non maîtrisées, les défauts de qualité ou les protections insuffisantes. Les actions de correction, de protection, d’archivage ou de suppression peuvent ensuite être suivies et documentées.

Oui. Data Recycling® conserve la chaîne complète : règle applicable, périmètre concerné, décision, action exécutée, résultat et validation. Ces éléments sont regroupés dans un Evidence Pack utilisable lors d’un audit, d’un contrôle ou d’une revue interne.

Data Recycling® permet de définir les règles complexes de cycle de vie et d’identifier toutes les représentations concernées : applications, bases de données, fichiers, espaces documentaires ou environnements de test. La plateforme peut orchestrer les actions adaptées — archivage, anonymisation, masking, déplacement ou suppression — puis vérifier leur résultat et gérer les éventuelles exceptions.

La solution cartographie les dépendances, distingue les données utiles de celles qui peuvent être archivées ou supprimées, prépare les mappings et contrôle les résultats après transformation. Elle évite ainsi de déplacer à l’identique les volumes inutiles, les erreurs et la dette historique vers le nouveau système.

Non. Data Recycling® privilégie le traitement directement à la source, au plus près des systèmes dans lesquels résident les données. La plateforme collecte les métadonnées et les résultats nécessaires à la gouvernance sans créer de copies inutiles des données métier. Cette approche réduit les transferts, les besoins de stockage, l’exposition des données et la consommation de ressources.

Agir à la source améliore les performances et évite de déplacer des volumes importants vers une plateforme intermédiaire. Cette approche contribue à :

• réduire les duplications ;
• limiter les transferts ;
• mieux maîtriser les accès ;
• diminuer les besoins de stockage et de calcul ;
• produire une preuve plus proche de l’exécution réelle.

Oui. Data Recycling® repose sur une architecture hybride permettant de conserver les traitements sensibles dans l’environnement maîtrisé du client : on-premise, Cloud privé ou edge selon les contraintes du projet. Les données restent dans les systèmes autorisés et les opérations peuvent être exécutées localement. Data Recycling® apporte la gouvernance, l’observabilité, l’orchestration et la preuve sans imposer la centralisation du patrimoine. Data Recycling® est une solution propriétaire et souveraine développée par Systnaps.

Non. Data Recycling® se connecte aux systèmes déjà en place : applications métier, bases de données, fichiers, plateformes Data, stockages, environnements Cloud et outils de gouvernance. La solution apporte une couche commune de contexte, de règles, d’exécution, d’observabilité et de preuve entre ces différents environnements.

Non. Un premier périmètre peut être engagé avec une équipe resserrée réunissant un responsable métier, un représentant Data ou SI et, selon le sujet, le DPO, le RSSI ou la Conformité. Dans les organisations de taille plus réduite, plusieurs rôles peuvent être portés par les mêmes personnes.

Le délai dépend du périmètre, de l’accès aux sources et du niveau de profondeur attendu. L’approche recommandée consiste à commencer par une application ou un objet métier prioritaire afin d’obtenir rapidement une première rétro-documentation, une cartographie exploitable, des écarts mesurés, un plan d’action et les premières preuves.

Le Diagnostic Data & IA permet d’évaluer la capacité de votre organisation à maîtriser, fiabiliser et valoriser ses données, notamment pour ses projets d’intelligence artificielle. À partir d’entretiens, de l’analyse de vos pratiques et d’un périmètre représentatif, Systnaps identifie :

• les données, applications et usages prioritaires ;
• les problèmes de qualité, de traçabilité ou d’accessibilité ;
• les risques de sécurité, de conformité et de surconservation ;
• les freins à l’industrialisation des projets Data et IA ;
• les cas d’usage à plus forte valeur ;
• les actions prioritaires et la feuille de route associée.

La restitution comprend un état des lieux, une évaluation de maturité, des recommandations argumentées et un premier périmètre d’expérimentation. Le diagnostic ne consiste pas à chercher un cas d’usage IA à tout prix : il vérifie d’abord que le problème est correctement posé et que les données nécessaires peuvent être utilisées dans des conditions fiables, sécurisées et maîtrisées.

Le Diagnostic Data & IA représente un investissement de 10 000 € HT. Il peut être financé à hauteur de 40 % par Bpifrance, sous réserve d’éligibilité. Reste à charge pour l’entreprise éligible : 6 000 € HT.

Vous pouvez commencer par l’évaluation de maturité M4R® ou par le cadrage d’un premier périmètre : application, objet métier, migration, données sensibles, qualité, coûts de stockage ou préparation à l’IA.