L'environnement de données de l'organisation était réparti entre plusieurs systèmes et régions, avec peu de classification, de gouvernance et de visibilité centralisée. Les données opérationnelles et financières sensibles manquaient de contrôles uniformes, ce qui compliquait leur surveillance et leur protection. Parallèlement, la pression réglementaire croissante révélait des lacunes en matière de conformité et de supervision.

L'organisation souhaitait aussi faire progresser l'IA à grande échelle, mais elle a vite compris qu'il fallait d'abord régler la sécurité et la gouvernance des données. La direction a établi que, sans une fondation de données solide et gouvernée, l'adoption de l'IA entraînerait des risques inutiles et limiterait la valeur à long terme. Il lui fallait donc un cadre de gouvernance centralisé pour améliorer la visibilité des données, faire respecter la conformité et permettre une innovation IA sécurisée.