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Domaine
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Bonnes pratiques émergentes
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Comptabilité et actifs de données
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- Cartographier les bases de données afin d'améliorer la visibilité sur les actifs de données, leur qualité et leur conformité.
- Intégrer les exigences de protection des données (base légale, qualité des données, exactitude, conservation, gouvernance) dans les processus comptables.
- Associer les DPO et les fonctions conformité aux réflexions relatives à la reconnaissance et à la valorisation des actifs de données.
- Réaliser des réévaluations régulières des actifs de données et tenir compte des risques susceptibles d'affecter leur valeur future.
- Adapter les méthodes comptables et d'évaluation aux réalités de l'économie fondée sur les données.
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Valorisation financière et transactions
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- Adopter une approche intégrée prenant en compte à la fois les bénéfices liés aux données et les coûts ou risques associés à leur gouvernance, leur conformité et leur sécurisation.
- Intégrer les risques liés à la qualité des données, à la conformité et à la cybersécurité dans les exercices de valorisation.
- Documenter l'état de conformité des traitements de données dans les opérations d'investissement, de financement et de fusion-acquisition.
- Intégrer les considérations relatives à la protection des données dans les analyses de flux futurs et les modèles de valorisation.
- Mettre en place des feuilles de route de remédiation afin de traiter les risques identifiés lors des due diligences et soutenir la création de valeur post-transaction.
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Gouvernance des données
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- Développer une stratégie formalisée de gouvernance des données et de conformité validée au niveau de la direction et du conseil d'administration.
- Définir des indicateurs permettant de suivre la qualité des données, les risques associés et les bénéfices attendus.
- Considérer la protection des données comme un enjeu stratégique contribuant à la confiance et à la création de valeur.
- Renforcer l'implication des organes de direction dans la gouvernance des données et la gestion des risques associés.
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Intelligence artificielle
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- Intégrer la protection des données dans les cadres de gouvernance de l'IA afin d'assurer la cohérence entre innovation, conformité et gestion des risques.
- Développer des approches coordonnées entre les équipes chargées de l'IA, de la gouvernance des données, de la conformité et de la gestion des risques.
- Utiliser les principes de gouvernance des données pour renforcer la qualité et la fiabilité des données utilisées dans les systèmes d'IA.
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Cybersécurité et résilience
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- Intégrer les enjeux de protection des données dans les stratégies de résilience cyber.
- Évaluer les impacts financiers et réputationnels des violations de données et incidents cyber.
- Quantifier les risques liés aux données et réaliser des exercices de simulation ou de tests de résilience.
- Fournir aux instances dirigeantes une vision consolidée des risques cyber et des risques liés aux données.
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Certifications et mécanismes de confiance
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- Utiliser les certifications et codes de conduite comme mécanismes permettant de démontrer la conformité.
- Renforcer la confiance dans la qualité, la licéité et la gouvernance des actifs de données.
- Faciliter les opérations de due diligence dans les transactions financières et les opérations de M&A.
- Soutenir l'évaluation des risques liés aux données et aux systèmes d'intelligence artificielle.
- Faire de la conformité un facteur de différenciation et un avantage concurrentiel.
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