Summary Partager cet événement Les réalités de la production de données : pourquoi les données ne sont jamais un produit standardisé Transformer les données en valeur ajoutée pour l’entreprise est souvent plus complexe qu’il n’y paraît. L’une des raisons est simple : les données ne sont pas un produit standardisé. En pratique, les producteurs de données et ceux qui les exploitent poursuivent des objectifs différents. Cela génère souvent des frictions. Voici quatre réalités de la production de données qui permettent de mieux comprendre ces difficultés. 1. Les données sont conçues pour répondre à un besoin spécifique Contrairement aux produits manufacturés, les données sont produites pour répondre à un besoin opérationnel précis. La fréquence de collecte, les attributs, la précision, la durée de conservation et les contrôles qualité sont optimisés en fonction du cas d’usage du producteur. Par conséquent, il est relativement difficile de réutiliser des données pour un autre cas d’usage, car elles ne sont pas conçues à l’origine pour répondre à ce nouvel objectif. Un jeu de données parfaitement adapté aux besoins d’un client peut ainsi se révéler totalement inadapté à ceux d’un autre. Il peut alors être nécessaire de l’enrichir à l’aide de sources externes. 2. Les données ne sont pas fongibles En économie, un actif est dit fongible lorsqu’une unité peut être remplacée par une autre unité équivalente. Un pneu MICHELIN peut, par exemple, être remplacé par un pneu Bridgestone ou Continental répondant aux mêmes spécifications. Les données, en revanche, ne sont pas fongibles. En effet, chaque jeu de données possède des caractéristiques et des attributs qui lui sont propres. Des modèles de machine learning et d’intelligence artificielle (IA) sont même entièrement construits à partir de ces données. Changer de source de données implique alors de revoir l’ensemble du dispositif. C’est le cas même lorsque les données semblent très similaires. Prenons l’exemple d’une messagerie électronique : changer de fournisseur est techniquement possible, mais les informations, les contacts, les habitudes et les services associés rendent la transition complexe. Dès lors, pour les fournisseurs de données, acquérir un nouveau client peut être un processus long et difficile. Cependant, la situation change une fois la relation de confiance établie. Lorsque les données sont intégrées aux opérations du client, la collaboration peut s’inscrire dans la durée. 3. Les données sont partielles et fragmentées Chaque producteur de données n’observe qu’une partie de la réalité. Un constructeur automobile observe ses véhicules, un opérateur télécom ses abonnés, un assureur ses assurés, une collectivité territoriale son territoire et un gestionnaire de flotte ses clients. Chaque acteur appréhende donc la réalité sous un angle limité et collecte des données qui reflètent ses propres biais. Prenons l’exemple des données de trafic : couvrir plusieurs pays européens ne signifie pas nécessairement être représentatif dans chacun d’entre eux. De même, être représentatif sur un territoire donné ne garantit pas une couverture géographique étendue. C’est pourquoi, notre rôle consiste à transformer les données brutes en recommandations directement exploitables. Cette transformation devient toutefois plus complexe lorsqu’une information essentielle fait défaut. Certaines questions stratégiques peuvent recevoir des réponses fiables, tandis que d’autres nécessitent des sources de données complémentaires pour combler les lacunes. 4. Le partage des données est un enjeu de confiance Les producteurs de données sont rarement des acteurs neutres : ils sont en concurrence pour attirer des clients, gagner des parts de marché, renforcer leur influence, innover et générer des profits. Pourtant, pour constituer des jeux de données réellement pertinents, offrant une couverture suffisante, une bonne représentativité et des caractéristiques compatibles, ces acteurs devraient mettre leurs données en commun. Les organisations doivent alors évaluer plusieurs risques et contraintes : la concurrence, la protection de la propriété intellectuelle, les exigences de confidentialité ainsi que les contraintes légales et réglementaires. En définitive, chaque producteur détient une pièce du puzzle et craint que le partage de ses données ne profite davantage à ses concurrents qu’à lui-même. Le défi ne consiste donc pas simplement à se demander : « Pouvons-nous partager ces données ? », mais plutôt : « Pouvons-nous nous faire suffisamment confiance pour les partager ? » Vous souhaitez savoir quelles données peuvent réellement répondre à vos enjeux d’entreprise ? Contactez nos équipes pour découvrir comment nos solutions peuvent vous accompagner. Prêt à démarrer ? Contactez-nous