Sommaire datanomics

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Sommaire du livre Datanomics par Simon Chignard et Louis-David Benyayer. La suite sur www.datanomics.fr

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Sommaire datanomics

  1. 1. Datanomics     Les  nouveaux  business  models  des  données     Simon  Chignard  Louis-­‐David  Benyayer             «  La  technologie  n’est  ni  bonne,  ni  mauvaise.  Elle  n’est   pas  neutre  non  plus.  »  Melvin  Kranzberg,  première  loi   de  la  technologie.  Society  for  the  History  of   Technology,  1986.             Avant-­‐propos       Les  données  sont  partout.  Leur  utilisation  est  au  cœur  des  stratégies  des  grandes   entreprises  du  numérique  qui  se  déploient  aujourd’hui  dans  nombre  de  secteurs   traditionnels.  Elles  sont  tout  à  la  fois  le  carburant  de  cette  économie,  une  opportunité  de   développement  et  un  sujet  d’inquiétude  pour  les  individus  qui  voient  leurs  vies  mises  en   données  et  surveillées  par  les  entreprises  et  les  États.       Nous  constatons  chaque  jour  un  décalage  croissant  entre  les  pratiques  des  données  et  notre   compréhension,  souvent  partielle,  de  leurs  enjeux  techniques,  économiques,  politiques  et   sociétaux.  Face  à  cette  réalité,  les  discours,  les  raisonnements  et  les  débats  sont  fragmentés.   Même  notre  «  pensée  »  sur  les  données  est  en  silos.  On  continue  de  structurer  les  échanges   par  type  de  données  :  personnelles,  ouvertes,  massives.  Cette  approche,  qui  conduit  à  des   discours  d’expertise,  ne  nous  aide  pas  à  comprendre  les  interactions  entre  toutes  ces   dimensions.       Pour  sortir  du  flou,  il  fallait  choisir  une  clé  de  lecture.  La  question  de  la  valeur  et  les   discours  qui  lui  sont  associés  nous  ont  semblé  pertinents  pour  éclairer  les  changements  en   cours.  La  valeur,  forcément  subjective,  que  nous  accordons  aux  données  est  à  la  fois  la  cause   et  la  conséquence  de  nos  actions,  le  déterminant  et  le  résultat.       Cet  essai  explore  les  transformations  engendrées  par  un  monde  de  données  abondantes.  La   première  transformation  concerne  la  façon  dont  nous  produisons  et  collectons  aujourd’hui   des  données.  Ce  phénomène,  appelé  «  big  data  »,  n’est  pas  qu’une  affaire  de  volume  :  il   change  fondamentalement  la  nature  même  des  données  qui  peuvent  être  mobilisées.  La   deuxième  est  liée  aux  fondements  de  la  valeur  :  la  rareté  a  cédé  la  place  à  l’abondance.  Les   données  ne  valent  pas  tant  pour  ce  qu’elles  sont,  mais  plutôt  pour  ce  qu’elles  permettent  de  
  2. 2. faire  et  pour  les  positions  stratégiques  auxquelles  elles  donnent  accès.  La  troisième   transformation  est  liée  à  l’émergence  d’une  économie  de  la  donnée  selon  trois  facettes  :  la   matière  première,  le  levier  et  l’actif  stratégique.  Bien  plus  qu’un  bien  qui  se  vend  et  s’achète,   la  donnée  est  un  outil  puissant  pour  décider,  agir  et  produire  autrement,  mais  aussi  pour   prendre  place  au  sein  d’un  écosystème.  Le  propos  ne  serait  pas  complet  sans  une  analyse   critique  des  impacts  pour  les  entreprises,  l’acteur  public  et  les  individus.  Car  les  données   sont  pour  chacun  une  source  d’opportunités  et  de  menaces.  Elles  rebattent  les  cartes  de  la   concurrence,  interrogent  les  services  publics  dans  leurs  missions  et  interpellent  les   individus  sur  leur  capacité  à  ne  pas  être  «  prisonniers  des  algorithmes  »,  mais  plutôt  à   utiliser  les  données  comme  un  levier  d’émancipation.  Tel  est  le  parcours  qui  est  proposé   dans  cet  ouvrage.       Il  s’adresse  à  ceux  qui  veulent  comprendre  et  agir.  Les  décideurs  économiques  et  politiques   y  trouveront  des  clés  pour  identifier  les  opportunités  et  les  menaces  dans  les  changements   en  cours.  Les  cadres  et  les  entrepreneurs  disposeront  de  nombreux  exemples  sur  la   manière  dont  les  données  sont  aujourd’hui  utilisées  par  les  entreprises  du  numérique,  pour   améliorer  leur  service  et  étendre  progressivement  leur  domaine  d’activité.  Chacun  y   trouvera  des  pistes  d’action,  individuelles  et  collectives,  du  local  à  l’international.     Ce  livre  s’appuie  sur  nos  expériences  acquises  auprès  de  start-­‐ups,  de  grands  groupes  et   d’acteurs  publics.  Nous  sommes  les  témoins,  parfois  les  acteurs,  de  cette  révolution  de  la   donnée.  Nous  avons  rencontré  les  entrepreneurs  qui  font  de  l’exploitation  des  données  leur   terrain  de  jeu,  mais  aussi  les  grands  groupes  qui  craignent  de  se  faire  «  uberiser  1».  Nous   sommes  en  contact  avec  des  organisations  et  des  associations  qui  s’emparent  de  la  question   de  la  médiation  aux  données,  partout  en  France.  Nous  participons,  enfin,  aux  efforts  des   collectivités  et  des  gouvernements  pour  repenser  les  services  publics  et  fonder  des   décisions  politiques  sur  l’analyse  des  données.       Datanomics  se  compose  de  trois  parties.  La  première  s’attache  à  décrire  le  nouveau  paysage   des  données  (chapitre  1)  et  à  étudier  la  question  de  leur  valeur  (chapitre  2)  ;  la  seconde   présente  notre  cadre  d’analyse  :  la  donnée  en  tant  que  matière  première  (chapitre  3),  levier   (chapitre  4)  et  actif  stratégique  (chapitre5);  la  dernière  analyse  les  impacts  et  propose  des   pistes  d’action  pour  les  entreprises  (chapitre  6),  l’acteur  public  (chapitre  7)  et  les  individus   (chapitre  8).       Vous  pouvez  prolonger  la  lecture  de  Datanomics  sur  le  web  en  consultant  le  site   www.datanomics.fr  qui  vous  permettra  d’accéder  à  d’autres  contenus  et  sources.  En  vous   abonnant  au  Scoop.it  Datanomics  et  en  utilisant  #datanomics  sur  Twitter  vous  serez  au   courant  de  nos  lectures  et  de  celles  des  autres  lecteurs.  Les  contenus  du  site  web  et  du   Scoop.it  seront  mis  à  jour  régulièrement  avec  vos  commentaires  et  contributions  sur   Twitter.                                                                                                                         1  Ce  néologisme  a  notamment  été  popularisé  par  Maurice  Levy,  patron  de  Publicis  :  «  C’est   l’idée  que  l’on  se  réveille  soudainement  en  découvrant  que  son  activité  traditionnelle  a   disparu.  »    
  3. 3. Sommaire     Chapitre  1  —  Un  monde  de  données     1.  Les  racines  de  la  révolution  des  données     1.1  La  spectaculaire  baisse  des  coûts  de  stockage  et  d’analyse  des  données     1.2  Une  demande  en  progression  1.3  Des  algorithmes  de  plus  en  plus  puissants  et   opaques     2.  Comprendre  les  limites  des  données     2.1  La  donnée  n’existe  pas  à  l’état  naturel     2.2  La  pensée  magique  du  big  data     3  Un  paysage  des  données  très  diversifié     3.1  Une  très  grande  variété  de  données     3.2  De  nouveaux  modes  de  production  des  données     3.3  La  fin  de  l’exclusivité       Chapitre  2  —  Que  valent  les  données  ?     1.  Les  caractéristiques  économiques  des  données     2.  Entre  travail,  utilité  et  rareté     2.1  La  donnée  vaut  ce  qu’elle  coûte  à  produire/obtenir     2.2  La  donnée  vaut  ce  que  l’on  peut  en  faire     2.3  La  donnée  vaut  parce  qu’elle  est  rare     3.  La  valeur  est  coconstruite  et  future     3.1  La  valeur  d’option  des  données     3.2  Les  externalités       Chapitre  3  —  la  donnée  matière  première     1.  La  donnée  qui  se  vend  et  s’achète     1.1  Déterminer  le  prix  d’une  donnée     1.2  Choisir  une  stratégie  de  tarification     2  Les  courtiers,  acteurs  centraux  du  marché  de  la  donnée     3.  La  donnée  devient  librement  accessible     3.1  La  liquidation  de  la  valeur  d’échange     3.2  L’exploitation  des  sources  gratuites,  une  nouvelle  opportunité       Chapitre  4  —  la  donnée  comme  levier  et  gain  d’opportunité     1.  Améliorer  les  systèmes  d’information  existants     2.  Décider  avec  les  données     2.1  Des  décisions  plus  rapides  et  plus  justes     2.2  La  remise  en  cause  des  modes  de  décision  traditionnels       3.  Agir  et  produire  avec  les  données     3.1  L’hyper-­‐individualisation     3.2  La  fixation  dynamique  des  prix     3.3  La  production  automatisée  avec  des  algorithmes       Chapitre  5  —  la  donnée  comme  actif  stratégique     1.  Bâtir  un  modèle  économique    
  4. 4. 1.1  Alimenter  et  renforcer  un  modèle  biface     1.2  Développer  des  modèles  «  serviciels  »     2.  Conquérir  et  garder  le  client  final     2.1  Devenir  le  point  d’accès  exclusif     2.2  Augmenter  les  barrières  à  la  mobilité     2.3  Produire  de  la  confiance     3.  S’installer  au  cœur  d’un  écosystème     3.1  S’établir  comme  plateforme     3.2  Prendre  une  position  dans  un  nouvel  écosystème     3.3  Établir  un  rapport  de  force  favorable  au  sein  d’une  filière       Chapitre  6  —  les  batailles  concurrentielles     1.  Les  nouvelles  arènes  concurrentielles     1.1  Le  territoire  redéfini     1.2  L’intermédiation,  l’arme  absolue     1.3  Stratégies  d’alliance  et  d’affrontement     2.  Les  armes  de  la  bataille     2.1  Développer  un  «  data  mindset  »     2.2  Définir  une  stratégie  d’ouverture,  construire  et  animer  l’écosystème     2.3  Changement  de  posture  :  expérimenter  et  pas  seulement  planifier     2.4  Explorer  et  exploiter  simultanément       Chapitre  7  —  politique  de  la  donnée     1.  La  ville,  premier  terrain  de  jeu  des  données  et  des  algorithmes     1.1  La  ville  intelligente     1.2  La  ville  pilotée  par  les  données     2.  De  la  statistique  publique  aux  stratégies  de  données     3.  Les  services  publics  à  l’ère  des  datanomics     3.1  Big  data,  cheval  de  Troie  ?     3.2  La  donnée,  nouveau  service  public     3.3  De  la  donnée  publique  à  la  donnée  d’intérêt  général     4.  Régulation  et  souveraineté     4.1  Comment  réguler  les  usages  des  données  ?     4.2  Souveraineté  et  géopolitique  de  la  donnée       Chapitre  8  —  faire  société  dans  un  monde  de  données     1.  Les  règles  de  partage  des  données     1.1  À  qui  appartiennent  les  données  ?     1.2  La  restitution  des  données  personnelles     2.  Émancipation  ou  aliénation  ?     2.1  La  «  prison  algorithmique  »     2.2  Les  stratégies  de  retrait     2.3  L’intelligence  artificielle  et  la  place  des  humains     3.  Faire  ensemble  grâce  aux  données     3.1  Le  contrepouvoir     3.2  La  création  de  service  en  pair-­‐à-­‐pair    

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