Open Data, une piste encore insuffisamment explorée

Digital cyberspace with particles and digital data network connections, Future technology digital abstract background concept.

Journal du Net – le 25 octobre 2021

De nombreuses entreprises ont multiplié les investissements ces derniers mois pour mieux organiser et valoriser leur patrimoine de données internes, au point d’en oublier le recours possible aux données publiques pour diversifier et enrichir les possibilités d’analyse.

S’il est désormais admis que la donnée représente une nouvelle forme de patrimoine pour l’entreprise et constitue à ce titre un moyen facilitateur pour l’activation de leviers de croissance, son potentiel est encore loin d’être totalement appréhendé, et ce en raison de plusieurs difficultés aussi bien empiriques qu’historiques : infrastructures techniques pas toujours mises à niveau, lacunes culturelles, rareté des compétences, organisations internes parfois non data-orientées, etc. En mettant de côté les géants de la tech et la dernière vague de licornes, parmi les différents axes de progression figure également le recours à l’Open Data.

L’Open Data désigne l’ensemble des données numériques libres de droit. Elle repose sur deux principes clés : le partage (les données doivent être accessibles gratuitement par tous) et la réutilisation (les données doivent être facilement exploitables et réutilisables). A ce titre, les données publiques semblent donc représenter une source facile d’informations complémentaires pour étoffer les analyses des entreprises et soutenir la prise de décision par les instances dirigeantes. Quels sont les principaux freins à lever pour espérer déclencher les gains liés au recours à l’Open Data ?

Le premier frein, et sans doute un des plus compliqués à piloter, est d’ordre culturel, avec un réflexe sans doute naturel qui consiste, pour une organisation, à chercher à exploiter sa propre donnée, supposée (à tort ou à raison) représenter un avantage concurrentiel – leur nombre et leur diversité tend à rendre les projets déjà suffisamment compliqués pour ne pas chercher à ajouter de nouvelles informations que pourraient apporter l’Open Data.

Un autre frein invoqué est davantage d’ordre technique et porte sur la qualité de la donnée, en raison du manque de connaissance sur sa source, sa véracité intrinsèque, son processus d’acquisition et de rafraichissement. Toute incertitude sur l’un ou l’autre de ces axes pourrait engendrer des erreurs d’interprétation fortement pénalisantes pour l’entreprise et ses processus utilisateurs.
Un troisième type de frein touche à la standardisation par nature quasi-nulle et donc à la faible interopérabilité des données publiques. Concrètement, l’hétérogénéité des structures de données publiques complexifie nettement leur intégration et leur usage dans le système d’information d’une entreprise, ce qui à court terme s’avère générateur de coûts.

Pour dépasser le stade de frein, plusieurs leviers peuvent être activés au sein de l’entreprise. Sur le plan organisationnel, les entités les plus matures se sont dotées d’un Data Office, une équipe en charge de piloter le patrimoine de données et de le faire vivre, d’une part, au fil des besoins identifiés par les utilisateurs, mais aussi, d’autre part, sur la base d’une veille stratégique et prospective constituant le socle des usages de demain pour la donnée. Cette veille constitue le point de départ de l’adoption de données publiques par l’entreprise – encore faut-il la déclencher de manière plus systématique, pour que le Data Office, sur la base de ses analyses, puisse jouer sa partition pédagogique et de promotion des Open Data.

Une condition nécessaire mais pas suffisante car, on l’a vu, le niveau d’analyse requis ne consiste pas seulement à avoir l’idée grâce à sa veille, mais aussi et surtout à identifier quelles informations rapatrier pour servir efficacement les processus et comment les intégrer de façon pertinente dans les processus sans exploser les contraintes techniques et donc les coûts de fonctionnement. A ce stade, il devient donc fondamental d’accompagner à la fois la réflexion fonctionnelle des utilisateurs sur la sélection d’informations pertinentes pour l’analyse de leurs processus (dans la perspective que la Data et les modèles mathématiques associés apportent la valeur espérée), mais aussi l’analyse technique des équipes informatiques pour assurer la faisabilité et la maîtrise des coûts de mise en œuvre.

Cet accompagnement a vocation à soutenir l’adoption finale d’Open Data puisque les gains en matière de performances peuvent être significatifs dans la sphère de l’entreprise privée. Davantage de données, c’est potentiellement une meilleure capacité d’analyse, donc des modèles plus performants à un instant T ou plus robustes dans la durée., avec donc des bénéfices immédiats sur la prise de décision dans les processus opérationnels.

A l’heure où encore beaucoup d’initiatives au sein des entreprises sont pour le moment cantonnées à l’état de prototypes (Proof of Concept), la piste de l’Open Data mérite d’être explorée de manière plus systématique, car comme toute logique de partage, plus elle est adoptée plus ses gains sont importants pour les parties prenantes. Les autorités européennes ont bien saisi cet enjeu car, afin de donner l’exemple, les gouvernements ont nettement accru leurs politiques d’ouverture à l’ensemble des administrations nationales. Charge maintenant au secteur privé de s’approprier ces sources pour profiter de ce qui pourrait à court terme constituer un avantage concurrentiel.

Par Adrien Aubert, Associate Partner chez Square.

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