« La donnée est l’or noir du 21ème siècle » formule beaucoup entendue depuis l’avènement des technologies Big Data au début des années 2010. De grandes promesses, qui, si l’on s’en réfère à l’analogie pétrolière nécessite :
- de la matière première ;
- l’acheminement de cette matière (l’extraction) vers des unités de traitement (raffinage) pour la rendre utilisable ;
- une capacité à la distribuer pour la rendre accessible au plus grand nombre.
Le « véhicule » (produit de consommation) étant quant à lui caractérisé par les outils de visualisation, les applications métiers, ou des services. Ses interfaces doivent être savamment pensées pour garantir au « conducteur » une utilisation fiable, agréable et sécurisée.
Depuis longtemps les entreprises ont appris à traiter l’information interne générée par leur propre fonctionnement : activités de production (supply, fabrication), corporate (finance, RH, marketing,…), sales (CRM, ecommerce, ….) ou autres pour servir des usages également internes (Business Intelligence dans les années 90 et 2000, et maintenant Big et Smart Data). De fait, le marché de la « Data » était caractérisé comme un marché de solutions. Cette orientation est particulièrement bien représentée par les fameux quadrants proposés par Gartner, qui répertorient et classifient les éditeurs de logiciels (voir ci-dessous).
Et si nous imaginions une classification des distributeurs de données, qu’en serait-il ?
La distribution d’information n’est pas à proprement parler une nouveauté non plus. Depuis plusieurs années ce mouvement est porté par l’Open Data, dont les services publics ont été précurseurs avec la plateforme Open Data gouv. Des sociétés ont également fondé tout ou partie de leur modèle économique sur la revente de données, à l’image de sociétés telles que Duns and Bradstreet, Bloomberg, ou encore des spécialistes des données météo, dont Météo France.
Mais cela reste du point à point ; la donnée vendue par un distributeur à un consommateur en relation commerciale directe.
La prise de conscience collective que la donnée (y compris personnelle) est un marché à part entière favorise l’émergence d’un nouveau type d’acteurs – les « data plateformistes ». Cette prise de conscience est bien entendue fortement portée par l’action des GAFAM et BATX qui ont construit leur puissance sur la revente de données d’utilisation de leurs services. Cela a d’ailleurs conduit à la mise en place de règlementations (la RGPD en Europe par exemple) visant à protéger les personnes d’une utilisation abusive de leurs données personnelles.
Mais nous assistons à la montée en puissance d’un autre phénomène. La structuration des activités de « raffinage » et de revente des données sur des Data Market Place, véritables Hub de données B to B, B to C ou pourquoi pas C to B. Les fonds d’investissement ne s’y trompent pas et soutiennent ce mouvement. Nous pouvons citer à ce titre des plateformes telles que Refinitiv ou plus récemment des jeunes pousses françaises comme Dawex.
Des initiatives ont même émergé sur des marchés spécifiques, à l’image du service de notation de la santé des sols proposé par Greenback, fondé par le créateur de DeVialet, ou même l’investissement de l’État Français (financement de 3,2 M€ via la BPI) dans la plateforme AgDataHub qui partage les données numériques de 280 000 exploitations agricoles.
Fait particulièrement intéressant, ce mouvement a bien été compris est anticipé par des acteurs innovants du marché de la donnée, tel que l’éditeur Snowflake. Acteur majeur du big Data, et plus précisément des outils dits de « modern Datawarehouse », solution de stockage et de traitement de données nativement conçus pour le Cloud, Snowflake partage une vision très intéressante. Fort d’une adoption massive de sa technologie dans le monde entier, Snowflake propose à ses clients des services de « Data Sharing ». Il s’agit de la possibilité de publier nativement des données (et d’en acquérir) soit en point à point, soit en publiant ses données sur la bibliothèque d’échanges de données (Snowflake Data Market Place) de la plate-forme, à l’image de « First American Data & Analytics » qui vient d’y publier son catalogue.
Ce principe de Marketplace commence également à percer sur l’IA, et plus précisément via l’émergence de plateforme Low Code permettant d’accéder à des services de Machine Learning pré-packagés (tels que Azure Cognitive Services, Prevision.io, en encore Dataiku qui enrichit sa bibliothèque) – nous creuserons cet aspect dans un article à venir.
Les solutions se structurent, mais les entreprises seront-elles capables de s’approprier et de créer de nouveaux services en mettant à disposition leurs données ?
Quels nouveaux usages observons-nous ?
Pour rester sur des analogies avec le marché de l’énergie, quittons l’or noir pour nous pencher sur l’énergie solaire. Nous observons une transformation profonde des usages, dans lesquels les consommateurs d’hier deviennent des « micro » producteurs, partiellement autonomes, voire totalement autonomes, parfois même excédentaires – auquel cas le surplus d’énergie est revendu pour être redistribué.
Cette démocratisation des fonctions de partage ou de distribution des données via des marketplaces est similaire. Les entreprises productrices de données peuvent revendre leur « surplus » d’information, ou même créer des services spécifiques de données « prêtes à l’emploi » (comme GreenFlex dont la valorisation des données est le produit principal). La donnée n’est plus uniquement la source, elle devient le produit.
Comment se structurera le marché ?
Il est encore difficile d’imaginer une marketplace qui dominerait le marché mondial de l’échange de données, même si cette option n’est pas à exclure à long terme (vers un « Amazon du Data set ? »). Il nous semble plus probable que nous voyions émerger dans un premier temps multitude de « commercialisateurs » à l’image du e-commerce. Il est facilement imaginable que chaque entreprise crée une offre « donnée » accessible sur son site institutionnel ou e-commerce.
Le défi à relever sera alors l’exposition et le référencement de ces catalogues de données ainsi que les modèles économiques qui en découleront (à l’unité, au To, à la requête, à l’abonnement).
Les marketplaces révèleront alors tout leur potentiel puisqu’elles pourront garantir une meilleure exposition, la gestion financière des transactions, une couverture juridique, et pourquoi pas proposer des services additionnels (bouquets de données complémentaires ou recommandations / priorisation de jeux de données en fonction de leur intérêt fonctionnel, note de qualité, prix, feedbacks utilisateurs, etc).
Il serait même opportun d’associer deux types de services : l’accès aux Data Sets, plus un service d’IA (low code) qui permettrait de le valoriser ou de contextualiser l’information, et d’en faire bénéficier de plus petits acteurs (PME, ETI,…) qui n’ont pas la capacité d’investissement suffisante pour s’équiper en interne.
Un mouvement lancé…
Les solutions existent, le besoin de consommation également ; donc même si les entreprises sont encore réticentes à l’idée « d’ouvrir » leurs assets, gageons que la loi du marché s’appliquera à nouveau. Si la demande existe ; l’offre se structurera rapidement. C’est en tout cas notre conviction, et la raison pour laquelle nos experts Saegus accompagnent d’ores et déjà de grandes entreprises et organisations à prendre ce virage et à réfléchir à de nouveaux modèles.
Rédigé par Frédéric Brajon, Associé et Co-fondateur de Saegus
