Fractional CDO Agent

Pour qui c’est fait (et pour qui ce ne l’est pas)

Le Fractional CDO est conçu pour les organisations mid-market qui ont besoin d’un leadership data exécutif sans pouvoir justifier un CDO full-time. Si vous avez déjà une équipe data, un sponsor engagé et des questions récurrentes du board sur le ROI, le risque et la gouvernance, vous êtes la cible. Nous intervenons pour aligner strategy et delivery, puis sortons avec un système opérationnel. Vous gardez l’exécution en interne pendant que nous apportons clarté et gouvernance.

Ce n’est pas un slide deck de conseil. Le résultat est un ensemble d’artefacts opérationnels : decision packs liés au P&L, AI risk register, policy de gouvernance, et roadmap 12 mois. Nous visons l’accountability et des résultats mesurables. Si votre organisation n’a aucune capacité d’exécution et ne peut pas allouer d’owners, le modèle fractional stagnera. Il suppose que vous pouvez exécuter une fois les décisions prises.

Si votre objectif est d’externaliser l’ingénierie, ce n’est pas le bon modèle. Si votre objectif est d’aligner les investissements, de réduire le risque AI et de démontrer de la valeur rapidement, ce modèle est fait pour vous. La mission est structurée en sprints, avec critères de sortie explicites et un plan de transfert clair aux leaders internes.

Ce qui se passe dans les 90 premiers jours

Semaine 0–2 : clarté. Interviews des parties prenantes, inventaire data, cartographie des usages AI et KPIs baseline. Nous identifions une short list de use cases avec un récit ROI crédible et un profil de risque. Nous pointons aussi les gaps de policy : qui peut utiliser les LLMs, quelles données sont sensibles et où le logging manque.

Semaine 3–6 : conversion des priorités en decision packs. Chaque pack inclut l’owner, le rationnel économique, les hypothèses, les données requises, les risques et les métriques de succès. Le board peut approuver ou refuser en confiance. En parallèle, nous mettons en place les contrôles de gouvernance : AI acceptable use, classification des données et premier risk register avec owners et plans de mitigation.

Semaine 7–10 : exécution du minimum viable de gouvernance et validation des premiers use cases. Nous suivons les leading indicators, mettons à jour le modèle ROI et documentons les changements nécessaires au scale. Semaine 11–12 : livraison de la roadmap 12 mois, cadence opératoire et plan de handover.

Decision packs : ce que le board reçoit réellement

Un decision pack n’est pas un dashboard. C’est un artefact prêt pour le board qui relie une décision business à un résultat mesurable. Il contient le problème, les options, le chemin choisi, l’impact P&L attendu, l’ownership et les contrôles de risque. Cette structure rend les décisions répétables et auditables.

Par exemple, un decision pack pricing inclut les hypothèses d’élasticité, la logique de segmentation et un plan de test. Un pack operations inclut le coût baseline, la cible d’économies et un plan de mesure. Chaque pack définit le KPI de succès, l’owner, et ce que “done” signifie.

Ce format résout un problème classique : les boards financent des initiatives data sans connaître l’impact économique ou le profil de risque. Le pack transforme des analytics floues en décision avec ownership. Une fois trois packs approuvés, vous pouvez scaler le modèle sur le portefeuille.

Gouvernance AI et risque Shadow AI

Shadow AI est désormais un risque niveau board : des employés utilisent des LLMs externes sans policy ni logging, et des données sensibles fuient via les prompts. Le programme Fractional CDO traite ce sujet dès le premier sprint. Nous posons une AI acceptable-use policy, définissons des classes de données et déployons un pattern gateway qui loggue et redacts si besoin.

L’AI risk register est un artefact vivant. Il liste chaque use case AI, son exposition data, son risque modèle et son owner. Pour les données régulées, nous ajoutons des contrôles human‑in‑the‑loop et des protocoles d’évaluation. C’est aligné avec l’AI Act et les recommandations NIST AI RMF, tout en restant pragmatique pour le mid‑market.

Le résultat n’est pas seulement la compliance. C’est un environnement contrôlé où les équipes peuvent utiliser l’AI en sécurité et où le board peut attester de la gouvernance. Le reporting trimestriel devient un rituel et le risque AI est traité comme un risque opérationnel classique avec ownership clair.

Modèle opératoire et cadence

Le Fractional CDO fonctionne sur une cadence hebdomadaire. Nous tenons deux checkpoints de steering par semaine en phase initiale, puis on allège. L’objectif : compresser le time‑to‑decision, réduire l’ambiguïté et garder les owners alignés. Chaque steering a un agenda court : statut KPIs, décisions requises et risk flags.

Nous nous intégrons à vos routines de leadership plutôt que de créer une gouvernance parallèle. Si vous avez un comité finance, nous y rattachons la revue ROI. Si vous avez un comité risque ou audit, nous y alignons le reporting AI. Cela minimise la cérémonie et maximise le throughput décisionnel.

À 90 jours, la cadence devient légère. Le handover inclut templates, owners et dashboard des decision packs pour que vos leaders internes maintiennent le système vivant. Notre objectif est de laisser un système, pas une dépendance.

Comment le ROI est prouvé

Le ROI n’est pas une histoire, c’est un plan de mesure. Chaque decision pack inclut un baseline, un contrefactuel et un KPI de capture. Nous travaillons avec la finance pour définir la fenêtre de mesure et l’accord sur la manière de compter la valeur. Cela évite les débats après coup.

Pour le pricing, le baseline peut être la marge brute par segment ; pour le churn, le taux de rétention par cohorte ; pour les ops, le coût par unité ou par transaction. Chaque cas a un owner qui signe les outcomes. Si le ROI ne peut pas être mesuré, le use case est dépriorisé.

Cette approche protège la crédibilité. Elle fournit aussi un template répétable que finance et board peuvent valider. Le résultat : approbation plus rapide, financement plus simple et delivery plus régulière.

Data quality et fiabilité

Des décisions fiables nécessitent des données fiables. Nous mettons en place un socle minimal de SLAs et de seuils de data quality pour les domaines liés aux premiers decision packs. C’est léger : quelques métriques clés, pas une stack complète d’observability.

Nous ajoutons des runbooks et des chemins d’escalade pour les datasets critiques. Cela réduit le temps de résolution et évite les retards de décision. Le focus est sur la data qui pilote le revenu ou le risque, pas sur l’embellissement de tout.

Avec le temps, le modèle s’étend. La data quality devient un produit avec des owners et des niveaux de service. Le board obtient une vue claire des inputs fiables et de ceux qui nécessitent amélioration.

Rationalisation de stack et FinOps

La plupart des stacks mid‑market sont sur‑outillées. Plusieurs outils ETL, observability redondante et licences inutilisées sont fréquents. Le programme Fractional CDO inclut une revue valeur‑versus‑complexité pour identifier des quick wins. L’objectif : 20–40% d’économies en 90 jours en supprimant les redondances.

Nous ne ralentissons pas les équipes. Nous posons des guardrails : auto‑suspend des warehouses, SLAs par tiers, quotas sur les workloads à faible valeur. L’expérimentation reste possible tout en protégeant les budgets.

Les économies sont réinvesties dans des initiatives à ROI élevé. Le board voit que le programme data est auto‑financé et discipliné, ce qui augmente la confiance et accélère les approvals.

Après 90 jours

Après le sprint initial, vous avez des decision packs, des contrôles de gouvernance et une roadmap 12 mois. Vous pouvez continuer avec une cadence fractional plus légère ou basculer totalement en interne. L’essentiel est que le système est en place : ownership, KPIs et patterns décisionnels répétables.

Si vous continuez, la phase suivante vise le scale : élargir le portefeuille de decision packs, approfondir la gouvernance AI et institutionnaliser les SLAs de data quality. Si vous sortez, vous gardez les artefacts et le modèle opératoire.

L’objectif reste le même : vous laisser un système de décision durable, pas une dépendance au conseil.

Risk management : approfondissement

Le AI risk management est traité comme une discipline opérationnelle, pas comme une case compliance. Nous cartographions chaque use case aux classes de données, attachons les contrôles, et vérifions que logging et redaction sont actifs avant que des données sensibles touchent un LLM. Cela crée une trace d’audit défendable et protège la propriété intellectuelle.

Nous appliquons un scoring simple (impact x probabilité) et exigeons des owners pour les items à haut risque. Si le risque ne peut pas être réduit à un niveau acceptable, le use case est mis en pause. C’est ainsi que l’on garde le programme board‑safe sans sur‑ingénierie.

Nous alignons les contrôles sur l’AI Act et les recommandations NIST AI RMF tout en gardant la charge praticable pour les équipes mid‑market. Le résultat : un système de gouvernance léger qui scale avec votre maturité.

Exemples de decision packs

Un decision pack pricing documente les hypothèses d’élasticité, les segments cibles, le design de test et l’impact marge attendu. L’owner signe la manière dont la valeur sera captée et mesurée. Cela évite le mode d’échec “analytics sans décision”.

Un decision pack operations inclut le coût baseline par unité, les leviers pour l’améliorer et le plan de monitoring. Il liste aussi les risques et les mitigations pour que le board visualise l’exposition.

Un decision pack data quality relie des datasets précis au revenu ou au risque. Il définit un SLA minimum et l’owner opérationnel. Cela aligne les investissements data quality sur les outcomes business.

Checklist de périmètre (premiers 90 jours)

Cette checklist maintient le périmètre clair sur le premier sprint et garantit que le board voit des outputs tangibles, pas seulement de l’analyse. Chaque item est vérifiable, owned, et rattaché à un KPI explicite ou un contrôle de risque. Nous la revoyons chaque semaine et la figeons au jour 30.

• Template de decision pack validé par finance et sponsor.
• KPIs baseline documentés pour les trois premiers use cases.
• Owners assignés pour chaque KPI et decision pack.
• AI acceptable-use policy publiée et reconnue.
• Règles de classification data appliquées aux domaines critiques.
• Routage via gateway LLM pour les outils approuvés.
• Prompt logging et redaction actifs pour les données sensibles.
• Risk register créé avec owners et plans de mitigation.
• Cadence de reporting board validée avec comité audit/risque.
• Backlog de use cases scoré par valeur et complexité.
• Pilotes définis avec seuils de succès.
• Guardrails warehouse en place (auto-suspend, quotas).
• Outils redondants signalés avec plan de consolidation.
• SLAs data définis pour tables et pipelines critiques.
• Runbooks rédigés pour les deux principaux incidents data.
• Steering planifiés et droits de décision clarifiés.
• Metrics dashboard aligné avec le vocabulaire finance.
• Plan de handover documenté pour les leaders internes.
• Revue des risques menée avec legal et sécurité.
• Roadmap v1 livrée avec owners et timelines.

Rôles et responsabilités

Le Fractional CDO fonctionne uniquement quand l’ownership est explicite. Nous cartographions les droits de décision entre finance, data et opérations pour éviter les approvals bloqués. Le modèle suppose un sponsor capable d’allouer du temps et de lever les blocages. S’il manque, nous le signalons tout de suite car la capture du ROI devient non mesurable sans ownership clair.

Les rôles ci‑dessous sont typiques dans le mid‑market. Ils peuvent être portés par la même personne dans les petites équipes. L’essentiel : chaque rôle a un droit de décision et un KPI. C’est ainsi que le programme reste léger tout en restant board‑grade.

• Executive sponsor : valide périmètre, budget et posture de risque.
• Finance owner : valide baselines et méthode de capture du ROI.
• Data lead : responsable des SLAs data et de la fiabilité pipeline.
• AI risk owner : responsable de la policy AI et du risk register.
• Business owner : valide chaque decision pack.
• Security/legal : révise classes de données et contrôles compliance AI.
• Delivery lead : pilote les pilotes et reporte l’avancement chaque semaine.
• Ops owner : suit les économies de coûts et l’impact process.