Publié le 01/09/2025

Comment saboter (avec brio) votre projet de Self-BI augmentée ?

Le guide (non) officiel pour transformer une bonne idée en cauchemar.

Pourquoi cet article, franchement ? Il est temps de mettre les pieds dans le plat. La promesse d’une BI augmentée, dopée à l’IA, c’est sexy sur le papier. Mais la réalité du terrain, elle, peut parfois piquer sévèrement. Alors, si votre but est de faire échouer lamentablement votre projet de Self-BI, installez-vous confortablement : on vous déroule le tapis rouge pour le désastre. (Et pour les autres, ceux qui préfèrent que ça marche, ce texte pourrait bien vous épargner quelques migraines.)

1. Zéro cadre, c’est zéro problème (pour l’échec ou l’adoption BI).

La Self-BI, c’est un peu comme un bac à sable géant. Sauf que même les bacs à sable ont des règles implicites (ne pas jeter de sable dans les yeux des autres, par exemple). Ne pas poser de cadre du tout, c’est le B.A.-BA du fiasco.

Pas de gouvernance ? Parfait ! Chaque service va bricoler ses propres indicateurs, dans son coin. Les décisions ? Elles reposeront sur des chiffres qui se contredisent joyeusement.
Rôles flous (métiers, IT, data stewards) ? Encore mieux ! La DSI pourra regarder le cirque de loin, impuissante.
Modèle sémantique partagé ? Quelle horreur ! Laissez chacun inventer ses propres définitions.

L’astuce pour rater encore plus fort : ne nommez jamais, au grand jamais, de sponsor métier. Histoire de bien montrer que personne ne tient la barre.

2. Balancez Power BI (ou Tableau, ou Qlik…)

L’autonomie, c’est bien. L’abandon pur et simple, c’est mieux si vous visez l’échec. Confier un outil comme Power BI à des utilisateurs sans le moindre accompagnement, c’est comme donner les clés d’une Formule 1 à quelqu’un qui vient à peine d’avoir son permis… et qui n’a jamais touché un volant.

Pas de formation métier ? Évidemment ! Qu’ils apprennent sur le tas, ça forge le caractère.
Zéro guide interne ou bonnes pratiques ? Fantastique ! Laissez-les réinventer la roue, ou plutôt le rapport, à chaque fois.
Pas de modèle pré-construit ? Splendide ! Attendez-vous à des rapports mal modélisés, des erreurs de lecture qui font frémir, et des performances dignes d’un modem 56k.

La conséquence directe ? Une perte de confiance sidérante dans les chiffres. Mission accomplie.

3. La sécurité des données, la gouvernance des données ? Pour les paranos !

Une Self-BI « réussie » dans votre optique de l’échec, c’est une Self-BI où tout le monde a accès à tout. La gestion des droits dans les modèles sémantiques (le fameux RLS, ou Row-Level Security) ? Une perte de temps ! En l’oubliant, vous ouvrez grand les portes à :

Des données confidentielles qui se baladent joyeusement.
Des conflits homériques entre services (« Mais d’où sort ce chiffre ? »).
Des risques de conformité (RGPD, ISO…) qui feront le bonheur de votre service juridique (pour le temps passé à gérer les problèmes).

On parle de BI augmentée, pas de chaos augmenté. Ah, si, en fait, pour l’échec, si !

Copilot activé pour les usages IA BI… mais jamais briefé !

Copilot (ou n’importe quel autre assistant IA) est bluffant, c’est vrai. Mais si vous voulez un échec retentissant, il y a une règle d’or : ne lui apprenez rien. Zéro vocabulaire, zéro modèle de données, zéro contrôle sur ses sources.

Pas de dictionnaire de données ? Excellent ! Laissez l’IA inventer ses propres interprétations.
Zéro contrôle sur les sources qu’il utilise ? Parfait ! Il vous servira des fausses réponses avec une assurance à toute épreuve.
Pas de suivi de l’usage ? Mais pourquoi faire ?

Imaginez : « Combien d’employés avons-nous licenciés en 2023 ? » → « Oui ! 12 987 ! » (alors que votre entreprise compte à peine 500 personnes). Succès garanti pour le chaos.

5. L’IT, la DSI BI ? Soit à la niche, soit aux fourneaux !

Pour un échec de Self-BI, il y a deux écoles, toutes deux efficaces :

« C’est un projet métier, l’IT ne sert à rien. » Mettez l’IT sur la touche, ils ne comprendraient rien de toute façon.
« On attend que l’IT nous mâche tout le travail. » Demandez-leur la lune, même ce qui relève clairement du métier.

Une Self-BI qui marche, c’est un partenariat. Mais vous, vous visez la guerre froide, n’est-ce pas ? Laissez le métier poser des questions que l’IT ne peut pas comprendre, et l’IT construire des usines à gaz qui ne répondent à aucun besoin métier.

6. Mesurez l’usage… bien après le naufrage !

C’est un classique pour un échec : vous déployez, vous formez (un peu, quand même), et puis… vous disparaissez. Six mois plus tard, vous vous étonnez : « Tiens, personne n’utilise notre super Self-BI, c’est étrange. »

Pour une réussite dans l’échec, ne mesurez jamais rien en cours de route :

Nombre d’utilisateurs actifs ? Inutile.
Qualité des modèles produits ? On s’en fiche.
Types de questions posées à Copilot ? Mystère total.
Fréquence d’accès aux dashboards ? Qui s’en soucie ?

Sans ces informations, vous naviguez à vue. Et vous savez où ça mène ? Droit dans le mur.

7. Pensez que la Self-BI est un simple livrable (indice : c’est une révolution culturelle)

La Self-BI augmentée n’est pas un projet avec une date de fin. C’est une dynamique. Elle est censée vivre avec l’entreprise, s’adapter, évoluer.

Si vous voulez échouer, croyez dur comme fer qu’une fois l’outil livré, le job est fait.

Qu’elle ne vit pas avec l’entreprise.
Qu’elle ne s’adapte pas aux équipes, aux outils, aux besoins.
Qu’elle n’a pas besoin d’être entretenue ni pilotée.

Bonus : les signes qui indiquent que vous êtes (presque) un pro de l’échec en Self-BI

Vos utilisateurs vous disent : « Je ne sais pas où chercher, c’est le bazar ! »
Vos rapports se multiplient sans aucune logique.
Vous passez plus de temps à débugger des chiffres qu’à prendre des décisions.
Votre Copilot IA vous répond comme un stagiaire mal briefé… et qu’il n’y a personne pour corriger le tir.

Ou vos pires cauchemars Self-BI : la liste non exhaustive

Vous avez lu nos « conseils » pour rater. Mais la réalité dépasse parfois la fiction. On a tous des anecdotes de projets qui ont viré au désastre.

Voici quelques perles, fruit de l’observation (et parfois, avouons-le, de l’expérience personnelle) :

Le « PowerPoint interactif » : Votre super dashboard n’est qu’une suite de captures d’écran PowerPoint, actualisées… manuellement, tous les mois.
La « chasse aux indicateurs » : Pour obtenir un chiffre, il faut demander à trois personnes différentes, consolider deux fichiers Excel et faire une prière.
Le « Copilot schizophrène » : Il vous donne des chiffres différents selon la formulation de la question, et ce, à partir de la même source.
Le « Data Analyst dépressif » : Il passe 80% de son temps à expliquer pourquoi les chiffres ne collent pas entre les services, au lieu d’analyser.
Le « lac de données toxiques » : Un mélange informe de fichiers CSV, d’exports ERP et de tableaux croisés dynamiques, dont personne ne connaît l’origine exacte.

Alors… on fait quoi, si on veut réussir ?

Une Self-BI augmentée, c’est un écosystème qui doit être pensé et nourri. Pour transformer l’essai et assurer un déploiement réussi et durable, il faut une approche structurée :

Un audit et un diagnostic express pour comprendre l’existant.
La construction d’un socle Self-BI solide (modèle de données, sécurité, et une intégration de Copilot maîtrisée).
Des formations adaptées pour les métiers et un pilotage attentif de l’adoption.

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