Les dix premiers fournisseurs d'une entreprise de data sont connus : l'hébergeur, la plateforme, deux sous-traitants. En dessous vivent des dizaines d'outils à quelques dizaines d'euros par mois : un service de transcription, une API de traduction, un outil de visualisation, un abonnement à un modèle de langage. Chacun envoie potentiellement des données du client vers un tiers dont personne n'a lu les conditions. L'analyste mesure cette traîne, son coût de traitement et ce qu'un regroupement permettrait.

Ce qu'il fait chaque jour chez vous

Recenser les petits outils en ligneIl dresse la liste des abonnements de faible montant, payés par carte ou par note de frais, avec leur propriétaire, leur usage et leur coût annuel.
Repérer ceux qui reçoivent des données de clientIl identifie les outils dans lesquels des données de projet sont envoyées, même après pseudonymisation, et signale ceux qui n'ont aucun contrat de traitement.
Mesurer la concentration de la dépenseIl calcule la part de la dépense portée par les trois plus gros fournisseurs, ce qui dit à la fois le poids de négociation et la dépendance de l'entreprise.
Chiffrer le coût de traitement de la traîneIl estime le temps passé à valider, payer et rapprocher ces petites factures et notes de frais, souvent plus élevé que l'abonnement lui-même.
Proposer des regroupementsIl repère les outils qui font la même chose dans plusieurs équipes et propose une souscription unique, en vérifiant ses conditions sur l'usage des données en jeu de données d'entraînement.
Vérifier ce qu'un regroupement casseraitAvant de proposer une suppression, il vérifie qu'aucun projet en cours, notamment un système d'IA à haut risque qui exige une traçabilité, ne dépend de l'outil visé.

Sur le terrain

Sept outils de transcription

En dépouillant les notes de frais, l'analyste trouve sept abonnements différents à des services de transcription audio, ouverts par sept consultants. Trois de ces services se réservent le droit d'améliorer leurs modèles avec les fichiers reçus, et des enregistrements d'entretiens clients y ont été envoyés. Il présente la liste à l'acheteur et au délégué à la protection des données, qui retiennent un seul outil sous contrat.

Un regroupement qui aurait cassé un projet

L'analyste propose de supprimer un outil de suivi d'expériences peu utilisé. En vérifiant, il découvre qu'un projet pour un client du secteur bancaire y conserve l'historique complet des entraînements, exigé par la documentation du modèle. Il retire la proposition et recommande à la place de rattacher l'outil au contrat d'entreprise.

Les mots qu'il emploie chaque jour

Pseudonymisation: Elle remplace les identifiants mais laisse des données personnelles ; seule une anonymisation véritable est irréversible.
Jeu de données d'entraînement: Les données qui servent à fabriquer le modèle : leur origine et leurs droits conditionnent tout ce qu'on pourra en faire.
Système d'IA à haut risque: La catégorie réglementaire qui impose documentation, supervision humaine et journalisation avant toute mise sur le marché.

Son métier de départ : Analyste des dépenses. Toute l'activité : Données et intelligence artificielle.