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Cover du podcast Creme connect® – Épisode 2 avec Florian Caringi, Groupe BPCE

Creme connect® · Épisode 2

Industrialiser la data sans perdre l'ADN – vision et open source à l'échelle du groupe BPCE

Comment construire une stratégie data durable dans un grand groupe bancaire, concilier exigence technologique et cohérence humaine, et faire de l'open source un levier d'innovation ?

Stratégie data Open source Gouvernance data Transformation bancaire ⏱ 50 min 58 s 6 janv. 2026
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Ép. 2
Numéro d'épisode
~51 min
Durée d'écoute
C-level
Niveau de l'invité
BPCE
Groupe représenté

À propos de cet épisode

Dans ce deuxième épisode du podcast Creme connect®, Florian Caringi, Directeur adjoint Data & Open Source au Groupe BPCE, partage sa vision de la construction d'une stratégie data à l'échelle d'une institution financière de premier plan. La conversation s'attache à ce qui fait réellement tenir une transformation data sur la durée : des fondations architecturales solides, une gouvernance qui embarque les équipes sans les contraindre, et une culture commune capable de traverser la complexité d'un groupe multi-entités.

L'échange explore aussi la place stratégique de l'open source dans les grandes organisations : comment il accélère l'innovation, renforce l'attractivité des équipes techniques et réduit la dépendance aux solutions propriétaires — à condition de disposer de la maturité d'ingénierie pour le maîtriser. Florian Caringi revient également sur le rôle des communautés internes et externes comme moteurs d'accélération, et rappelle une conviction centrale : la data reste avant tout une aventure humaine, portée par des femmes et des hommes qui lui donnent son sens.

Un épisode dense et concret, pensé pour les décideurs et praticiens qui construisent la transformation de l'intérieur — chefs de projet data, DAF, DSI, directeurs de la transformation ou Chief Data Officers.

Questions clés sur la stratégie data en entreprise

Comment industrialiser la data dans une grande organisation sans perdre sa cohérence ?
Industrialiser la data dans un grand groupe suppose de poser des fondations claires avant d'accélérer : une architecture commune, une gouvernance des données partagée et des standards d'ingénierie cohérents. L'enjeu n'est pas seulement technique : il s'agit aussi de maintenir une culture data homogène à travers des entités aux histoires et aux besoins différents. Sans cadre commun, la multiplication des silos et des outils disparates nuit directement à la valeur produite.
Quelle est la place de l'open source dans la stratégie data des grandes entreprises ?
L'open source occupe une place stratégique croissante dans les organisations data-driven : il réduit la dépendance aux éditeurs propriétaires, donne accès à des innovations portées par des communautés mondiales et attire des profils techniques motivés par ces technologies. Pour les grands groupes, l'adopter implique néanmoins une maturité d'ingénierie suffisante pour maîtriser, maintenir et sécuriser les composants retenus.
Comment aligner les équipes data autour d'une vision commune dans un grand groupe ?
L'alignement des équipes data repose sur trois leviers : une vision claire portée par la direction (top-down), des communautés de pratiques qui créent du lien entre métiers et profils techniques (bottom-up), et une gouvernance capable de trancher sans bloquer. Dans le podcast Creme connect®, Florian Caringi souligne que la cohérence humaine est aussi importante que la cohérence technique pour réussir une transformation data durable.
Qu'est-ce que la gouvernance de la data et pourquoi est-elle stratégique ?
La gouvernance de la data désigne l'ensemble des processus, rôles et règles qui encadrent la gestion des données au sein d'une organisation : qualité, sécurité, propriété, cycle de vie et usage. Elle est stratégique car elle conditionne la fiabilité des décisions prises à partir des données et garantit la conformité réglementaire — un enjeu particulièrement critique dans les secteurs bancaires et assurantiels soumis à des obligations strictes.
Comment le secteur bancaire aborde-t-il la transformation data ?
Le secteur bancaire fait face à une double contrainte : moderniser ses systèmes d'information hérités tout en respectant des exigences réglementaires très strictes (RGPD, Bâle III, directives sectorielles). La transformation data dans ce secteur passe par la construction de plateformes mutualisées, la montée en compétences des équipes internes et une approche progressive qui sécurise chaque étape. La qualité des données et leur traçabilité y sont des priorités non négociables.
Quel est le rôle des communautés dans l'accélération de l'innovation data ?
Les communautés — internes comme externes — jouent un rôle d'accélérateur souvent sous-estimé dans les programmes data : elles diffusent les bonnes pratiques, réduisent le temps d'apprentissage collectif et créent un sentiment d'appartenance autour d'une vision partagée. À l'échelle d'un grand groupe, elles permettent de faire circuler les expériences entre entités qui travaillent rarement ensemble, transformant les apprentissages locaux en capital organisationnel durable.
Comment construire une vision data long terme dans un environnement qui change vite ?
Construire une vision data long terme ne signifie pas figer un plan sur cinq ans : cela consiste à définir des principes directeurs stables — souveraineté, qualité, scalabilité, impact métier — et à les tenir même quand les technologies évoluent. L'agilité ne doit pas s'appliquer à la vision, mais à l'exécution. La clarté de la direction permet aux équipes d'arbitrer au quotidien sans avoir à remonter chaque décision à la direction.
Comment mesurer l'impact réel d'une transformation data en entreprise ?
L'impact d'une transformation data se mesure rarement par le volume de données traitées ou le nombre de dashboards déployés. Les indicateurs les plus significatifs portent sur la qualité des décisions prises grâce aux données, le temps gagné sur des processus opérationnels critiques et la capacité des équipes métier à s'autonomiser. L'impact humain — compétences développées, pratiques transformées — est souvent le signal le plus fiable d'une transformation data ancrée dans la durée.

Questions fréquentes

Le Chief Data Officer est le dirigeant en charge de la stratégie data d'une organisation : il définit la vision, pilote la gouvernance et s'assure que les données créent de la valeur opérationnelle et stratégique. Dans un grand groupe comme BPCE, ce rôle implique de coordonner des dizaines d'entités aux maturités data différentes, d'arbitrer entre innovation et maîtrise des risques, et de faire du sujet data une priorité portée au niveau du COMEX.

Une plateforme data mutualisée est une infrastructure partagée entre plusieurs entités d'un groupe, permettant de centraliser l'ingestion, le traitement et la mise à disposition des données. Ses avantages sont multiples : réduction des coûts d'infrastructure, standardisation des pratiques d'ingénierie, meilleure cohérence de la donnée entre entités et accélération du time-to-value pour les cas d'usage métier. En contrepartie, elle exige un travail de gouvernance important pour concilier besoins locaux et cadre commun.

Le data mesh est un paradigme architectural qui décentralise la responsabilité de la donnée vers les domaines métier, chacun devenant producteur et propriétaire de ses propres données. Contrairement aux approches centralisées (data warehouse, data lake unique), il vise à réduire les goulots d'étranglement et à rapprocher la donnée des équipes qui en ont besoin. Il reste néanmoins exigeant en termes de maturité organisationnelle et de standardisation inter-domaines.

Creme connect® est le podcast du club C-level de crème de la crème, dédié aux décideurs qui pilotent la transformation dans les domaines de l'IA, de la data, de la cybersécurité, du digital et de la tech. Chaque épisode donne la parole à un expert de haut niveau pour un retour d'expérience concret, loin des discours marketing. Il s'adresse aux CDO, DSI, CTO, directeurs de la transformation et à toute personne qui construit la stratégie technologique de son organisation.

Le Groupe BPCE, l'un des premiers groupes bancaires français, a structuré une direction dédiée à la data et à l'open source pour piloter sa transformation à l'échelle du groupe. L'approche repose sur la construction de fondations communes — architectures, standards, gouvernance — tout en respectant les spécificités des entités qui le composent, comme la Banque Populaire ou la Caisse d'Épargne. Florian Caringi, Directeur adjoint Data & Open Source, en détaille la philosophie dans le podcast Creme connect®.

L'intervenant

FC

Florian Caringi

Directeur adjoint Data & Open Source — Groupe BPCE

Florian Caringi pilote la stratégie data et open source au sein du Groupe BPCE, l'une des premières institutions bancaires françaises. Son approche se distingue par une vision long terme qui articule exigence technique, gouvernance partagée et impact humain. Il porte la conviction que la data est avant tout une aventure collective, et que la valeur d'une stratégie se mesure à sa capacité à embarquer durablement les équipes qui la font vivre au quotidien.

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