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

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. 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).
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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. 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. 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