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La data plateforme de Toyota Motor Europe bâtie sur une gouvernance forte

Thierry Martin, directeur data et IA de Toyota Motor Europe, veut étendre la gouvernance data mesh aux agents IA.

Pour déployer une plateforme data digne de ce nom, Toyota Motor Europe a commencé par la gouvernance. Il s'est appuyé sur Collibra et Dataiku, a organisé des hackathons pour former les équipes et identifier des cas d'usage. Aujourd'hui, il veut étendre sa gouvernance data mesh à l'agent mesh.

PublicitéLorsque Thierry Martin, directeur data et IA Toyota Motor Europe, est arrivé début 2022 au sein de l'équipe data du constructeur automobile, principalement pour développer une plateforme data, les données de l'entreprise étaient éparpillées dans toute l'organisation, les divisions, les pays. Et du côté de l'analytique, les équipes se servaient davantage de PowerBI pour charger les data dans Excel que directement pour réaliser des tableaux de bord. « Je venais du véhicule, de la R&D et de la conception, a raconté le directeur data et IA à l'occasion du Dataiku Summit de Paris, le 24 septembre. Et j'ai misé sur un des éléments centraux le plus à même de rassembler les équipes dans ces domaines : la conformité ».

Le projet de plateforme data de Toyota Motor Europe a donc commencé par une démarche de gouvernance, et, pour ce faire l'installation de la plateforme de privacy by design du Belge Collibra. En parallèle, le groupe automobile a déployé la solution de Dataiku pour que « les data scientists, les data engineers, les analystes opérationnels ou les utilisateurs métier disposent d'une plateforme pour travailler ensemble sur les data », comme le précise Thierry Martin.

Un hackathon par an

Après une phase d'acculturation et de formation des équipes, mais aussi du top management, à la data et à l'IA et à l'intérêt de ces outils pour l'activité, Toyota est ensuite passé à une phase plus concrète, de mise en pratique. Le groupe a ainsi organisé, chaque année, depuis trois ans, un hackathon, dont le dernier s'est tenu début septembre 2025 avec l'accompagnement de Dataiku. Une centaine d'employés ont été répartis en 12 équipes, autour de deux thématiques. « Les participants sont venus de partout en Europe, aussi bien des usines, que des sociétés commerciales ou de l'assurance, ont travaillé ensemble pendant 3 jours, raconte le directeur data et IA. D'un côté de l'idéation pure, avec le développement d'un projet Dataiku en fin dehackathon, et, de l'autre, l'accélération de projets déjà lancés. Un des intérêts bonus de cette démarche, c'est que nous convions aussi à chaque fois le top management ».

Un des cas d'usage identifié et développé lors du hackathon de 2024 par les équipes de l'usine de Valenciennes, concerne l'atelier de peinture dans les usines. Un des plus consommateurs en énergie, et donc émetteur de gaz à effets de serre, selon Thierry Martin. Les équipes de Valenciennes ont travaillé sur la récupération des données IoT, des données process, ou encore des données qualité, afin de trouver les modes de fonctionnement optimum du processus en matière de consommation d'énergie. Un autre cas d'usage à la fois de la data et de l'IA, découvert lors d'un des hackathons, vise à anticiper la capacité à recycler les véhicules produits, jusqu'aux matières premières. Toyota est même allé jusqu'à utiliser l'IA pour préparer ses hackathons. Il a en effet développé avec Dataiku un système multiagent pour accompagner les participants. Ces agents travaillent ensemble à partir de données liées à la mission de la société, à ses objectifs de vente ou de qualité, etc. L'un d'entre eux sert par exemple à identifier d'éventuels cas d'usage similaires à celui proposé, à partir de listes de cas chez Dataiku ou Gartner.

PublicitéDu data mesh à l'agent mesh

Et pour donner de l'autonomie aux utilisateurs de la plateforme data, le constructeur japonais a donc mis en place une gouvernance data mesh. « Nous déployons un hub de gouvernance data à partir d'un datalake Snowflake, précise Thierry Martin. Nous créons des domaines pour chaque division, chaque pays ou chaque usine. Et chacun de ces domaines sera chargé de créer son propre data product dans Snowflake, qui sera ensuite publié dans une marketplace Collibra. » C'est via cette dernière que les consommateurs de services feront la demande d'accès à des data qui apparaissent par exemple dans Dataiku. Enfin, chaque fois qu'un indicateur ou une prévision sera créé dans Dataiku, ils seront à leur tour intégrés à Collibra ».

Un modèle de gouvernance que Toyota envisage d'étendre égalementaux agents IA sous forme d'"agent mesh". « Nous voulons créer des agents qui iront dans le datamesh, mais aussi dans Snowflake, dans Dataiku, explique Thierry Martin. Qui plus est, nous utilisons aussi Copilot de Microsoft. Cela commence à être un peu chaotique, et nous allons donc tout connecter via un MCP, afin de disposer d'un bon orchestrateur d'accès aux agents IA ».