• Évolution du métier d’archiviste face aux données.
• Données, documents, traces, métadonnées, bases applicatives.
• Liens entre archivage, records management, data management et gouvernance de l’information.
• Missions possibles du data archivist.
• Valeur administrative, juridique, probatoire, scientifique, patrimoniale ou stratégique des données.
• Place du data archivist dans les projets numériques.

• Cartographier les applications, bases et flux.
• Identifier les producteurs, propriétaires et utilisateurs.
• Repérer les données sensibles, personnelles, engageantes ou critiques.
• Distinguer données actives, historiques, obsolètes ou à conserver.
• Évaluer la qualité, la documentation et la réutilisabilité.
• Identifier les risques : perte de contexte, obsolescence, non-conformité, dépendance applicative.

Atelier pratique
Analyser un jeu de données ou une application métier et identifier les enjeux de conservation.

• Création, usage, partage, conservation, archivage, suppression, réutilisation.
• Durées d’utilité et règles de conservation.
• Sort final des données.
• Données personnelles et minimisation.
• Données probantes et traçabilité.
• Conservation des métadonnées et du contexte.
• Articulation avec les tableaux de gestion et politiques d’archivage.

• Métadonnées descriptives, techniques, administratives et de conservation.
• Dictionnaire de données.
• Documentation des traitements et contextes.
• Qualité et complétude des métadonnées.
• Traçabilité des transformations.
• Préparation à la réutilisation, à l’archivage ou à la migration.
• Rôle de la documentation dans les projets IA.

• Critères de conservation.
• Préparation d’un export ou versement.
• Conservation des données et du contexte.
• Décommissionnement applicatif.
• Suppression sécurisée.
• Valorisation des données historiques.
• Réutilisation pour analyse, recherche, pilotage ou IA.
• Points de vigilance sur biais, qualité, droits et finalités d’usage.

• Métiers.
• DSI.
• DPO.
• Data office.
• Service archives.
• Juridique.
• Prestataires.
• Définir les responsabilités.
• Installer une gouvernance partagée.
• Sensibiliser aux enjeux de cycle de vie des données.

Les participants construisent une démarche data archivist :

• périmètre ;
• données concernées ;
• valeur et risques ;
• cycle de vie ;
• règles de conservation ou suppression ;
• métadonnées nécessaires ;
• parties prenantes ;
• actions prioritaires.

• Identifier les données à gouverner et archiver.
• Définir le cycle de vie des données.
• Documenter les données et leur contexte.
• Appliquer des règles de conservation et suppression.
• Contribuer à des projets data, IA ou décommissionnement.
• Dialoguer avec les parties prenantes data, archives et SI.

• Questionnaire de positionnement.
• Analyse d’un cas data.
• Cartographie de cycle de vie.
• Construction d’une fiche de gouvernance des données.
• Quiz de consolidation.
• Évaluation à chaud et à froid.

• Avant : FA14 pour les fondamentaux archives ; FA148 pour la gouvernance et qualité des données.
• Après : FA114 pour le décommissionnement applicatif ; FA126 pour préparer documents et données pour l’IA ; FA129 pour approfondir le rôle du data librarian ; FA140 pour explorer les outils numériques et IA appliqués aux archives.