2 Les institutions financières produisent et conservent d’énormes volumes de données liés aux transactions, aux interactions avec les clients, aux systèmes de détection de la fraude, aux flux de marché, aux communications, aux sauvegardes, à l’analytique et aux documents réglementaires. Une grande partie de ces informations doit rester disponible pendant des années tout en étant protégée contre les cyberattaques, les modifications non autorisées et les pannes d’infrastructure. Cette combinaison rend les solutions de stockage pour les services financiers particulièrement exigeantes. Banques, assureurs, prestataires de paiement et autres organismes financiers ont besoin d’une infrastructure de stockage capable de répondre à plusieurs exigences à la fois : une protection forte des données, un accès prévisible, la conservation réglementaire, une croissance rapide et des charges d’analytique et d’IA de plus en plus gourmandes en données. La difficulté est de déterminer quelle architecture de stockage peut répondre à ces exigences sans créer un nouvel ensemble de silos d’infrastructure. Ce guide examine les capacités que les organismes de services financiers doivent évaluer lorsqu’ils modernisent leur stockage et explique la place du stockage objet évolutif dans une stratégie de données plus large. Pourquoi les exigences de stockage des services financiers sont différentes Les décisions de stockage dans les services financiers ont des conséquences bien au-delà de la planification de la capacité. Les données financières peuvent comprendre des données personnelles, des historiques de transactions, des dossiers de comptes, des informations de trading, des données de surveillance, des communications et des documents internes. Selon l’institution et la juridiction, différents jeux de données peuvent être soumis à des exigences spécifiques de conservation, d’intégrité, de confidentialité et d’accessibilité. Parallèlement, la cyber-résilience est devenue une priorité d’infrastructure. Une attaque par ransomware réussie contre des données de sauvegarde ou d’archive peut directement compromettre la capacité d’une institution à restaurer ses systèmes critiques. Les institutions financières continuent aussi de produire toujours plus de données non structurées. Documents, e-mails, enregistrements d’appels, journaux applicatifs, télémétrie de sécurité, jeux de données d’IA et référentiels de sauvegarde peuvent croître rapidement, ce qui rend les architectures de stockage scale-up traditionnelles de plus en plus difficiles et coûteuses à étendre. L’infrastructure de stockage doit donc répondre simultanément à plusieurs priorités : Protéger les données financières et les données clients sensibles Préserver les documents requis pendant les durées de conservation définies Permettre une sauvegarde et une restauration fiables Évoluer à mesure que les volumes de données augmentent Maintenir l’intégrité et la durabilité des données Offrir un accès contrôlé aux applications et aux utilisateurs autorisés Prendre en charge l’analytique, l’IA et d’autres charges émergentes Rester maîtrisable à mesure que la capacité augmente Ces exigences expliquent pourquoi le stockage des services financiers doit de plus en plus être envisagé comme une infrastructure de données plutôt que comme une simple capacité disque supplémentaire. Que sont les solutions de stockage pour les services financiers ? Les solutions de stockage pour les services financiers sont des plateformes de données conçues pour stocker, protéger, conserver et rendre accessibles les informations financières en toute sécurité, tout en répondant aux exigences réglementaires, de cyber-résilience et d’évolutivité. Selon la charge de travail, une institution peut utiliser du stockage bloc, fichier, objet, cloud ou d’archivage. Il existe rarement un type de stockage adapté à toutes les applications. Les bases de données transactionnelles haute performance, par exemple, ont des exigences très différentes de celles d’une archive à sept ans ou d’un référentiel de sauvegarde. L’objectif est donc d’adapter l’architecture de stockage aux caractéristiques des données. Pour les grands volumes de données non structurées, le stockage objet est devenu particulièrement pertinent, car il offre une architecture évolutive et des métadonnées riches tout en prenant en charge l’API S3, largement utilisée par les applications modernes. Les exigences essentielles du stockage des données des services financiers Lorsqu’elles évaluent des solutions de stockage, les institutions financières doivent regarder au-delà de la capacité brute et des spécifications de performance. Plusieurs caractéristiques déterminent si une plateforme peut répondre aux exigences opérationnelles et de gouvernance des données financières. 1. La cyber-résilience Les institutions financières restent des cibles attrayantes pour les ransomwares et autres cyberattaques, car une perturbation peut avoir des conséquences opérationnelles et financières importantes. Le stockage doit donc participer directement à la stratégie de cyber-résilience de l’organisation. L’une des capacités importantes est l’immuabilité des données. Avec S3 Object Lock, les objets peuvent être protégés par des contrôles WORM (écriture unique, lectures multiples), de sorte que les versions protégées ne peuvent être ni modifiées ni supprimées pendant une période de conservation définie. C’est particulièrement utile pour les référentiels de sauvegarde. Si des attaquants obtiennent des identifiants à privilèges élevés et tentent de supprimer les données de sauvegarde, des copies immuables correctement configurées offrent une couche de protection supplémentaire. L’immuabilité doit toutefois être considérée comme une composante d’une architecture plus large. Les organismes de services financiers doivent aussi évaluer : Le chiffrement des données au repos et en transit Des contrôles d’identité et d’accès solides La séparation des privilèges d’administration L’authentification multifacteur lorsqu’elle est prise en charge Les mécanismes d’intégrité des données La protection de l’infrastructure et des métadonnées L’auditabilité La résilience géographique ou multisite Les tests de reprise L’objectif est de réduire le nombre de moyens par lesquels un attaquant peut compromettre à la fois les données de production et les données de reprise. 2. La conservation réglementaire et l’intégrité des données Les organismes financiers peuvent devoir conserver certains documents pendant des durées définies et démontrer que ces documents n’ont pas été indûment modifiés. La gestion de la conservation devient ainsi une exigence de stockage, et pas seulement une question au niveau des applications. Le stockage objet peut appliquer des politiques de conservation directement aux objets stockés. Les organisations peuvent s’appuyer sur ces contrôles pour mettre en place des architectures où les documents réglementés sont protégés contre toute altération ou suppression prématurée. Les exigences précises dépendent de l’institution, du type de données et de la juridiction. Aux États-Unis, par exemple, les règles de la SEC peuvent imposer des obligations de conservation des documents à certaines organisations réglementées. Les équipes de stockage doivent travailler avec les parties prenantes juridiques, conformité et sécurité pour traduire ces obligations en politiques techniques. Les questions importantes sont notamment : Quels documents doivent être conservés ? Combien de temps chaque catégorie doit-elle être préservée ? Les documents peuvent-ils être supprimés avant l’expiration de la conservation ? Qui est autorisé à modifier les politiques de conservation ? Les modifications des paramètres de conservation sont-elles auditables ? En combien de temps les informations archivées doivent-elles pouvoir être récupérées ? Que se passe-t-il lorsqu’une conservation légale s’applique ? Intégrer ces politiques à la couche de stockage peut aider à réduire la dépendance aux processus manuels. 3. L’évolutivité face à une croissance continue des données Les données financières cessent rarement de croître. Les historiques de transactions s’accumulent. Les jeux de sauvegarde grossissent. Les systèmes de sécurité génèrent des journaux en continu. Les canaux de communication avec les clients produisent des enregistrements et des documents. Les plateformes d’analytique conservent des jeux de données toujours plus volumineux. L’IA ajoute une autre source de croissance avec les données d’entraînement, les référentiels documentaires, les embeddings, les points de contrôle et le contenu généré. Les systèmes de stockage traditionnels s’étendent souvent en ajoutant des baies plus grandes ou en remplaçant l’infrastructure existante. À partir d’une certaine échelle, cela peut créer des cycles répétés de migration et de renouvellement. Le stockage objet scale-out adopte une autre approche. La capacité peut être étendue en ajoutant de l’infrastructure à un système distribué. Plutôt que de migrer sans cesse les jeux de données vers des baies plus grandes, les organisations peuvent faire grandir la plateforme sous-jacente au fil du temps. Ce modèle est particulièrement utile pour les charges de travail qui peuvent atteindre l’échelle du pétaoctet, notamment : Les référentiels de sauvegarde Les archives à long terme Les journaux de sécurité Les données produites par les applications Les référentiels documentaires Les data lakes Les jeux de données d’analytique Les jeux de données d’entraînement et de récupération pour l’IA L’architecture doit aussi garder une exploitation prévisible à mesure que le nombre d’objets et la capacité augmentent. 4. Une durabilité et une disponibilité élevées des données Les institutions financières ne peuvent pas traiter les informations stockées comme jetables. La durabilité des données décrit la probabilité que les informations stockées restent intactes dans le temps. Les plateformes de stockage distribuées peuvent protéger les données par des techniques comme la réplication et le codage à effacement, ce qui permet aux informations de rester récupérables malgré les pannes matérielles. La disponibilité répond à une question voisine : les applications peuvent-elles encore accéder aux données lorsque des parties de l’infrastructure tombent en panne ? La distinction compte. Un système peut préserver les données sans forcément les garder immédiatement accessibles pendant une panne. Les institutions financières doivent évaluer à la fois la durabilité et la disponibilité au regard des exigences de chaque charge de travail. Pour les environnements critiques, l’architecture de stockage peut aussi s’étendre sur plusieurs sites ou domaines de défaillance afin de réduire l’exposition à des problèmes d’infrastructure localisés. 5. La sauvegarde et la restauration à l’échelle des services financiers Les sauvegardes ne sont utiles que si elles peuvent être restaurées. À mesure que les jeux de données financiers atteignent des centaines de téraoctets ou des pétaoctets, les performances de restauration prennent de l’importance. Une architecture capable d’ingérer rapidement les sauvegardes mais incapable de les restaurer dans les objectifs de reprise opérationnels peut laisser l’organisation exposée lors d’un incident. Les architectures de sauvegarde modernes utilisent de plus en plus le stockage objet compatible S3 comme cible. Les organisations peuvent ainsi associer une capacité de sauvegarde à grande échelle à des capacités comme S3 Object Lock pour l’immuabilité. Lors de l’évaluation d’une plateforme de stockage de sauvegarde, les institutions financières doivent tester les deux côtés du workflow : Performances de sauvegarde : le système peut-il ingérer en continu les données au rythme requis ? Performances de restauration : peut-il fournir un débit suffisant lorsqu’il faut restaurer de grandes quantités d’informations ? Concurrence : que se passe-t-il lorsque de nombreuses tâches de sauvegarde ou de restauration s’exécutent simultanément ? Immuabilité : les copies de sauvegarde protégées résistent-elles à une suppression non autorisée ? Échelle : les performances resteront-elles adaptées à mesure que le référentiel grandit ? Les tests de reprise doivent faire partie du processus opérationnel. Les contrôles de protection du stockage ne remplacent pas la vérification que les applications et les données peuvent réellement être restaurées. Le stockage objet pour les services financiers Le stockage objet convient bien aux jeux de données financiers volumineux, majoritairement non structurés et conservés longtemps. Contrairement au stockage de fichiers traditionnel, le stockage objet organise l’information en objets contenant les données elles-mêmes, un identifiant unique et des métadonnées associées. Le modèle de métadonnées peut être particulièrement utile pour les grands référentiels de données, car les applications peuvent associer des informations supplémentaires aux objets stockés. Parallèlement, l’API S3 est devenue une interface courante pour les applications qui interagissent avec le stockage objet. Pour les organismes financiers, un stockage compatible S3 peut fournir un socle commun à plusieurs charges de travail, au lieu d’exiger un système de stockage distinct pour chaque nouvelle application. Les cas d’usage possibles comprennent la sauvegarde, l’archivage, l’analytique, les données applicatives et les jeux de données d’IA. Le stockage de sauvegarde pour les services financiers La sauvegarde est l’une des applications les plus évidentes du stockage objet dans les services financiers. Les grandes institutions peuvent protéger les données de milliers de systèmes répartis sur plusieurs sites. À mesure que ces référentiels s’étendent, le stockage doit fournir de la capacité sans rendre l’environnement de sauvegarde de plus en plus difficile à exploiter. Une cible de sauvegarde compatible S3 peut fournir une capacité évolutive tout en s’intégrant aux plateformes modernes de protection des données. Lorsque l’immuabilité est activée, les objets de sauvegarde protégés peuvent aussi être conservés pendant une période définie sous une forme conçue pour empêcher leur modification ou leur suppression. Cette combinaison aide les institutions financières à traiter deux problèmes liés : gérer des volumes de sauvegarde croissants et protéger les copies de reprise contre les ransomwares. L’archivage à long terme des données financières Le stockage d’archives n’a pas le même objectif que la sauvegarde. Une sauvegarde sert avant tout à restaurer des systèmes ou des données après une perte ou une perturbation. Une archive préserve l’information à long terme à des fins de référence, d’activité, de gouvernance ou de réglementation. Les institutions financières peuvent conserver d’énormes archives contenant des communications, des documents, des dossiers et des jeux de données historiques. Garder toutes ces informations sur un stockage principal coûteux est inefficace. En même temps, déplacer les données vers un stockage difficile d’accès peut compliquer les enquêtes, l’analytique et les demandes de conformité. Le stockage objet offre une autre option : conserver de grandes archives sur une infrastructure évolutive tout en gardant les données accessibles via des interfaces standard. Les métadonnées peuvent aussi aider les applications à organiser et identifier les objets dans de très grands référentiels. Le stockage pour l’IA et l’analytique dans les services financiers L’IA modifie le profil de stockage des organismes de services financiers. Détection de la fraude, analyse des risques, service client, traitement documentaire, recherche quantitative et systèmes de connaissances internes peuvent tous s’appuyer sur de grands jeux de données. Beaucoup de ces charges de travail portent sur des informations non structurées plutôt que sur des bases de données relationnelles traditionnelles. Un système d’entreprise de génération augmentée par récupération pourrait par exemple traiter : Des rapports de recherche Des politiques et procédures De la correspondance avec les clients Des contrats Des études de marché Des documents historiques Des journaux applicatifs L’architecture de stockage doit préserver le niveau de classification de sécurité de ces informations tout au long du workflow d’IA. Un dossier client reste sensible lorsqu’il intègre un jeu de données de récupération. Les mêmes principes d’accès, de conservation et de protection qui s’appliquent à l’information d’origine doivent donc s’étendre aux copies et aux jeux de données dérivés utilisés par l’IA. Un stockage objet évolutif peut fournir un socle à ces grands référentiels de données tout en permettant aux applications d’interagir avec l’information via des interfaces compatibles S3. Souveraineté et contrôle des données Les institutions financières opèrent sous des régimes juridiques et réglementaires différents, ce qui fait de la localisation des données un critère d’architecture important. Certaines organisations doivent conserver certains jeux de données dans des juridictions ou des environnements d’infrastructure précis. D’autres veulent mieux maîtriser l’endroit où résident leurs informations financières critiques. Les architectures de cloud privé et hybride peuvent aider les institutions à garder ce contrôle tout en offrant des interfaces de stockage de type cloud. La compatibilité S3 est utile dans ce contexte, car les applications peuvent interagir avec le stockage objet via une API familière, que les données sous-jacentes résident dans un centre de données privé, un environnement hybride ou une architecture cloud prise en charge. Les équipes d’infrastructure disposent ainsi de plus de flexibilité pour déterminer où certains jeux de données doivent résider. Éviter les silos de stockage L’un des coûts les moins visibles de la croissance des données financières est la fragmentation de l’infrastructure. Une nouvelle plateforme de sauvegarde reçoit son propre stockage. L’équipe analytique déploie un autre environnement. Les archives restent sur une infrastructure ancienne. Les équipes IA créent ensuite un autre grand référentiel. Au bout du compte, les équipes informatiques exploitent plusieurs îlots de stockage, chacun avec sa propre planification de capacité, sa propre gestion du cycle de vie et son propre calendrier de renouvellement. Une plateforme de stockage objet évolutive peut consolider les charges de travail non structurées appropriées sur une architecture partagée. Consolider ne signifie pas que toutes les applications doivent utiliser le même niveau de stockage. Les bases de données transactionnelles et les applications sensibles à la latence peuvent continuer d’exiger une infrastructure spécialisée. L’objectif est plutôt d’identifier les charges de travail qui ont des exigences similaires d’échelle, de durabilité, de conservation et d’accès, et de leur fournir un socle de données commun lorsque c’est pertinent. Comment évaluer les solutions de stockage pour les services financiers Une évaluation utile doit partir des données de l’organisation plutôt que d’une comparaison de produits. Commencez par identifier les principales charges de travail et déterminer leurs exigences de capacité, de performance, de sécurité, de conservation et de reprise. Évaluez ensuite les plateformes possibles au regard de questions comme : L’architecture peut-elle évoluer sans migrations perturbantes ? Prend-elle en charge les applications compatibles S3 ? Comment les données sont-elles protégées contre les pannes matérielles ? Les données peuvent-elles être rendues immuables ? Comment le chiffrement et les contrôles d’accès sont-ils mis en œuvre ? Les politiques de conservation peuvent-elles être appliquées au niveau du stockage ? Comment le système se comporte-t-il lors de pannes de composants ou de sites ? Quel débit de sauvegarde et de restauration peut-il soutenir ? L’infrastructure peut-elle couvrir plusieurs sites si nécessaire ? Avec quelle facilité la capacité et les performances peuvent-elles s’étendre ? S’intègre-t-elle aux applications existantes de sauvegarde, d’archivage et de gestion des données ? Comment la plateforme est-elle supervisée et exploitée à l’échelle du pétaoctet ? Les tests doivent refléter les conditions de production attendues. De petites preuves de concept peuvent masquer des problèmes opérationnels qui n’apparaissent que lorsque le nombre d’objets, la concurrence ou la capacité augmentent sensiblement. La place de Scality dans le stockage des services financiers Scality fournit un stockage objet compatible S3 pour les environnements d’entreprise à grande échelle, y compris les institutions financières. Scality indique que sa technologie est utilisée par sept des 15 plus grandes banques du monde. L’architecture de Scality est conçue pour les charges gourmandes en données où l’évolutivité, la cyber-résilience et la durabilité à long terme sont importantes. Sa plateforme actuelle comprend des capacités d’immuabilité S3 Object Lock, de chiffrement, de gestion des identités et des accès, de codage à effacement, de protection multisite et de prise en charge de charges S3 à grande échelle. Pour les organismes de services financiers, ces capacités peuvent répondre à plusieurs exigences de stockage au sein d’une même architecture, notamment la sauvegarde cyber-résiliente, la conservation à long terme, les grands jeux de données non structurées et les charges d’IA émergentes. La question pertinente n’est pas de savoir si toutes les applications financières relèvent du stockage objet. Beaucoup n’en relèvent pas. La question la plus utile est de savoir où des données non structurées en forte croissance peuvent être consolidées sur une infrastructure qui offre la protection, la conservation, l’accessibilité et l’échelle requises. Pour les institutions financières qui gèrent des pétaoctets de données de sauvegarde, d’archive, d’analytique et d’IA, le stockage objet peut fournir un socle pratique pour cette partie du patrimoine de données. Bâtir une stratégie de stockage durable pour les services financiers Les exigences de stockage des services financiers continueront d’évoluer à mesure que les volumes de données augmentent, que les cybermenaces changent et que de nouvelles applications sollicitent davantage l’infrastructure. Les exigences réglementaires en matière de données évoluent aussi. En 2026, les régulateurs financiers américains ont finalisé des normes de données communes destinées à améliorer l’interopérabilité et la lisibilité par machine des données réglementaires, la règle commune entrant en vigueur le 1er octobre 2026. La stratégie de stockage a donc intérêt à se concentrer sur des caractéristiques d’architecture qui restent utiles quand les charges de travail individuelles changent : une capacité évolutive, une protection forte des données, une conservation pilotée par des politiques, des interfaces standard et un déploiement flexible. Le stockage objet répond à bon nombre de ces exigences pour les grands jeux de données non structurées. Associé à des contrôles applicatifs, de sécurité et de gouvernance appropriés, il peut offrir aux institutions financières un socle plus cohérent pour les données de sauvegarde, d’archive, d’analytique et d’IA, tout en réduisant la dépendance à des silos de stockage isolés. Pour les équipes d’infrastructure qui évaluent des solutions de stockage pour les services financiers, cette flexibilité peut faciliter l’absorption d’une croissance continue des données sans repenser sans cesse l’environnement de stockage. Les institutions qui centralisent leur protection des données peuvent aussi consulter comment les banques gèrent la sauvegarde comme un service interne refacturé.
