Comment allier, réduction des coûts de stockage sur M365, conformité réglementaire et baisse de l’empreinte carbone ?

Dans un contexte où les données numériques connaissent une croissance exponentielle, la gestion efficace de l’information est devenue un enjeu critique pour les entreprises. La croissance moyenne des données stockées est elle environ de 30%/an .  Autant précédemment si rien n’était fait sur des stockages sur site le coût du To stocké était relativement marginal  autant en cloud les coûts sont importants. 

Sur Microsoft 365 (M365), la prolifération de documents non structurés entraîne une augmentation des coûts de stockage, pouvant rapidement devenir incontrôlable.

Par exemple, en prenant une entreprise de 5 000 personnes, celle-ci a droit à  51 To de données stockées en cloud  1 To de base et  10 Go par utilisateur dans le forfait initial.  Si on considère l’accroissement annuel aligné sur les prévisions de l’étude IDC DataAge 2025. Le coût additionnel en année N+1 est de 2700$/an, mais en N+5 de 254 000$/an avec un coût de 0,2$/Go/mois.

Soit sur 5 ans un surcoût de 510 000 $. Les coûts sont à  proportion pour une entreprise de 500 personnes.

Cet article explore comment une stratégie rigoureuse de gouvernance de l’information de bout en bout à base d’IA composite permet de réduire la quantité de documents stockés, classer intelligemment les contenus, et archiver de manière efficiente pour limiter l’inflation des coûts sur M365. Comment  cela permet aussi d ‘améliorer fortement la conformité réglementaire et réduire significativement l’empreinte carbone.

1. Gouvernance de l’information et réduction des données stockées

1.1 Identification et élimination des documents ROT

Une proportion importante des documents stockés dans les systèmes d’information des entreprises est constituée de données ROT (Redondantes, Obsolètes et Triviales). Ces données représentent en moyenne 30 % du volume total d’information et ne sont pas nécessaires à l’activité de l’entreprise.

L’utilisation de l’IA composite permet de détecter automatiquement ces documents ROT et de les supprimer avant qu’ils ne contribuent à l’inflation du stockage. Cette automatisation, basée sur des algorithmes de classification avancés, améliore la qualité des données conservées tout en optimisant les coûts.

1.2 Classification intelligente des documents avec l’IA composite

Grâce à l’IA composite, les documents sont analysés, triés et classifiés automatiquement. Cette technologie combine plusieurs approches de l’intelligence artificielle, notamment l’IA à base de règles (lexiques, dictionnaires), le Machine Learning (ML), le Deep Learning, l’IA générative  dans le cadre du  traitement du langage naturel (NLP). Elle établit un score de confiance de la classification du document. On peut alors soit la classifier automatiquement soit la faire verifier par un humain (au choix de la société)

Elle permet de :

• Extraire les métadonnées pertinentes des documents
• Identifier les documents sensibles ou à forte valeur légale
• Classer les fichiers selon leur type et leur importance réglementaire

L’objectif est de structurer l’information pour réduire le volume de stockage inutile et améliorer l’accès aux données stratégiques.

1.3 Définition d’une durée de vie et gestion de l’archivage

Une fois classifiés, les documents sont intégrés à un cycle de vie défini.

Cette approche inclut :

• La fixation d’une durée de conservation optimale ou selon la réglementation de 3 à 30 ans en général.
• La destruction de 50 % à 75 % des documents avant archivage une fois la durée de vie atteinte. Ainsi Florentin Dez Records manager au sein de Bouygues construction indique que “Réaliser l’archivage des SharePoint, ce n’est pas les transposer intégralement dans notre SAE, nous avons une cible à 75% de destruction pour 25% d’archivage.”
• L’archivage à valeur probatoire des documents nécessitant une conservation légale
• L’archivage à froid pour les documents devant être conservés, mais rarement consultés et sans valeur légale.

Cette stratégie permet d’optimiser l’espace de stockage et de limiter les coûts associés de façon importante.

2. Retour sur investissement (ROI) de la gouvernance de l’information

2.1 Réduction des coûts de stockage

La mise en place d’une stratégie de gouvernance de l’information efficace permet de freiner l’augmentation exponentielle des coûts de stockage sur M365. En réduisant le volume de données inutiles stockées, les entreprises peuvent :

• Diminuer leurs besoins en espace supplémentaire
• Éviter l’achat de capacités de stockage additionnelles
• Réduire les frais liés à la gestion et à la maintenance des données

La croissance moyenne des volumes stockés est de 30% / an doublement en 3 ans.

La quantité de données ROT est de l’ordre de 30% en moyenne, et ce hors besoin d’archivage. L’assainissement permet donc de rester avec un volume de données constant, et ce malgré la hausse naturelle des volumes stockés.

L’archivage de son côté permet de détruire de 50 à 75%  des documents ayant atteint la maturité pour être stockés. Par ailleurs,  là aussi  il faut choisir entre un  archivage à valeur légale et un archivage à froid moins coûteux (de l’ordre de 10  fois moins au Go stocké)

Si l’on reprend l’exemple en début d’article, on peut assurer la stabilité des coûts et donc économiser 500 000$ sur 5 ans ( l’économie étant à  proportion de la taille de l’entreprise  500 personnes 50 000$ sur 5 ans). En effet 30% de hausse des volumes mais 30% de ROT éliminé plus une part des documents arrivés à  échéance du cycle de vie à  archiver. Mais on peut aller plus loin dans les économies en fonction de la quantité du stock de  documents à archiver soit  à valeur probante soit en stockage à froid. L’analyse depend ici de chaque société.

2.2 Gains en productivité

Une meilleure structuration des informations permet aux collaborateurs de trouver plus rapidement les documents pertinents. En moyenne, un employé passe deux heures par jour à rechercher des informations, ce qui impacte directement la productivité. On peut diminuer le temps dédié à cette tâche grâce à la recherche en langage naturel (sur le modèle ChatGPT) qui couvre la totalité du corpus documentaire de l’entreprise ou via la chat si on se concentre sur un document unique. 

Ce ROI est souvent sous estimé par les entreprises mais il est bien reel.

2.3 Réduction des risques réglementaires et de conformité

En classifiant correctement les documents, notamment selon leur valeur réglementaire et en garantissant la suppression des informations obsolètes, les entreprises réduisent les risques liés à la non-conformité (RGPD, normes sectorielles, audits internes). L’archivage à valeur probatoire garantit la préservation des documents critiques, protégeant ainsi l’entreprise de sanctions potentielles.  Il existe aussi des données  telles que celles de santé ou liées au secteur d’activité pour lesquels identifier ces données est important en termes réglementaires.

Au delà du RGPD la société peut aussi lors de la classification distinguer les données publiques, les données restreintes aux personnes de l’entreprise, voire confidentielles. L’objectif étant ici de protéger les avantages concurrentiels de la société.

Pour mémoire, l’Union européenne a  décidé de prononcer  une décision d’adéquation avec les Etats Unis sur le stockage des données aux USA ou en Europe ( une donnée stockée aux USA ou sur un datacenter en Europe par une société américaine est considérée comme conforme au sens RGPD. Toutefois les lois américaines sont extraterritoriales et au titre du FISA et de l’executive order 12 333 , les Etats Unis peuvent accéder aux données où qu’elles soient stockées dans le  monde, sans jugement et sans informer le client . Il s’agit pour chaque entreprise d’être consciente de cela et d’évaluer son risque de pillage de sa propriété intellectuelle et donc de la perte de ses avantages concurentiels.

2.4 Contribution à la sobriété numérique

L’optimisation du stockage et la destruction des données inutiles participent à une démarche écologique et responsable en réduisant l’empreinte carbone des infrastructures cloud.

Ainsi selon l’Ademe  stocker un To  de données en cloud coûte  240 gramme de CO2 par an pour une donnée stockée en stockage  froid ( données rarement consultées). Par contre à l’inverse une donnée stockée à  chaud ( souvent accédée) coute 400 Kg de C02 par an en France . Par ailleurs le coût en CO2 dépend du mix énergétique de l’endroit où est stockée l’information. Ainsi en France avec une énergie électrique à  75% d’origine nucléaire on est sur ces ratios, mais en Allemagne ou aux USA où l’énergie électrique est à 80% issue du charbon ou du pétrole ou du gaz les coûts en C02 sont en gros supérieur d’un facteur 10 à 12 !   ( source lowcarbonpower.org)

3. Extension de la gouvernance de l’information à d’autres sources de données

3.1 Analyse et archivage des emails

Les emails représentent une part importante des données non structurées dans les entreprises. Une gouvernance efficace permet de :

• Identifier et supprimer les emails redondants et obsolètes
• Archiver à froid les emails non essentiels, mais que l’on souhaite conserver
• Assurer une conservation sécurisée des emails à valeur probatoire

3.2 Intégration avec SAP et autres ERP

Les systèmes ERP, tels que SAP, génèrent de grandes quantités de données structurées et non structurées. En appliquant les mêmes principes de gouvernance, les entreprises peuvent optimiser leur stockage et améliorer la gestion de leurs documents financiers et administratifs.

3.3 Traitement des données sur les serveurs de fichiers

Les serveurs de fichiers contiennent souvent des données non classifiées, dupliquées ou obsolètes. En appliquant une stratégie de gouvernance similaire à celle de M365, il est possible de :

• Réduire l’encombrement
• Améliorer l’accès aux informations critiques
• Diminuer les coûts de stockage sur site ou dans le cloud

On peut résumer cette vision au schéma suivant:

Conclusion

La gouvernance de l’information de bout en bout est un levier puissant pour maîtriser les coûts de stockage sur M365 et au-delà sur les autres sources de données.

Comment y parvenir ?  Aujourd’hui en combinant IA composite, classification intelligente et archivage à valeur probatoire ou simplement un archivage à froid moins cher, les entreprises peuvent non seulement réduire leurs dépenses, mais aussi améliorer leur efficacité et leur conformité réglementaire et leur empreinte carbone de façon importante.