Datanomics Les nouveaux business models des données

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Datanomics Les nouveaux business models des données – Simon Chignard, Louis-David Benyayer

Carburant de la nouvelle économie, opportunité de développement, les données interrogent aussi les services publics dans leurs missions et sont un sujet d’inquiétude pour les individus qui voient leurs vies mises en données et craignent une surveillance algorithmique. La maîtrise des données apparaît chaque jour davantage comme un élément stratégique et le deviendra de plus en plus avec l’essor de l’Internet des objets, des capteurs et des technologies portables. Grâce à une approche résolument pédagogique, Datanomics apporte un éclairage essentiel et inédit sur tous les enjeux techniques, économiques, politiques et sociétaux des données. Les auteurs s’appuient sur leur expérience acquise auprès de start-ups, de grands groupes et d’acteurs publics. Ils exposent de façon claire et accessible les raisons de la montée en puissance de la donnée et explorent les trois facettes de sa valeur : la donnée comme matière première, la donnée comme levier et gain d’opportunité, et la donnée comme actif stratégique. Puis, ils expliquent la manière d’utiliser les données comme levier d’émancipation pour l’entreprise, les acteurs publics et les individus. Cet ouvrage pratique et stimulant s’adresse à tous ceux qui veulent comprendre comment mettre en oeuvre des modèles économiques performants et agir pour garder le contrôle de ses données personnelles.

 

Les auteurs :

Simon Chignard, diplômé de Telecom École de Management, est le Data Editor d’Étalab, le service du Premier ministre en charge de la plateforme ouverte des données publiques. Spécialiste de la donnée, il a accompagné des acteurs publics et privés dans la définition de leur stratégie d’ouverture et de valorisation des données, en France et en Europe. Simon a publié l’ouvrage Open Data, comprendre l’ouverture des données publiques, Fyp Éditions, 2012.

Louis-David Benyayer, diplômé de l’ESCP Europe et titulaire d’un PhD en stratégie est chercheur en stratégie Louis-David et membre du conseil d’experts de la mission Étalab auprès du Premier ministre, chargée de l’ouverture des données publiques. Il a exercé pendant 15 ans une activité de conseil auprès d’entreprises multinationales et de PME. Il a participé à deux start-up et intervient régulièrement en école de commerce ou d’ingénieur. Il a cofondé Without Model, do tank sur l’innovation de modèle économique.

Broché : 160 pages
Éditeur : FYP Éditions

Prix public TTC : 20,00
EAN 13 : 978-2-36405-124-9

 

Sommaire

Chapitre 1 — Un monde de données
1– Les racines de la révolution des données
• La spectaculaire baisse des coûts de stockage et d’analyse des données
• Une demande en progression
• Des algorithmes de plus en plus puissants et opaques
2– Comprendre les limites des données
• La donnée n’existe pas à l’état naturel
• La pensée magique du big data
3– Un paysage des données très diversifié
• Une très grande variété de données
• De nouveaux modes de production des données
• La fin de l’exclusivité
Chapitre 2 — Que valent les données ?
1– Les caractéristiques économiques des données
2– Entre travail, utilité et rareté
• La donnée vaut ce qu’elle coûte à produire et à obtenir
• La donnée vaut ce que l’on peut en faire
• La donnée vaut parce qu’elle est rare

 

3– La valeur est coconstruite et future
• La valeur d’option des données
• Les externalités
Chapitre 3 — La donnée matière première
1– La donnée qui se vend et s’achète
• Déterminer le prix d’une donnée
• Choisir une stratégie de tarification
2– Les courtiers, acteurs centraux du marché de la donnée
3– La donnée devient librement accessible
• La liquidation de la valeur d’échange
• 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
• Des décisions plus rapides et plus justes
• La remise en cause des modes de décision traditionnels
3– Agir et produire avec les données
• L’hyper-individualisation
• La fixation dynamique des prix
• La production automatisée avec des algorithmes
Chapitre 5 — La donnée comme actif stratégique
1– Bâtir un modèle économique
• Alimenter et renforcer un modèle biface
• Développer des modèles « serviciels »

 

2– Conquérir et garder le client final
• Devenir le point d’accès exclusif
• Augmenter les barrières à la mobilité
• Produire de la confiance
3— S’installer au coeur d’un écosystème
• S’établir comme plateforme
• Prendre une position dans un nouvel écosystème
• Établir un rapport de force favorable au sein d’une filière
Chapitre 6 — Les batailles concurrentielles
1– Les nouvelles arènes concurrentielles
• Le territoire redéfini
• L’intermédiation, l’arme absolue
• Stratégies d’alliance et d’affrontement
2– Les armes de la bataille
• Développer un « data mindset »
• Définir une stratégie d’ouverture, construire et animer l’écosystème
• Changement de posture : expérimenter et pas seulement planifier
• Explorer et exploiter simultanément
Chapitre 7 — Politique de la donnée
1– La ville, premier terrain de jeu des données et des algorithmes
• La ville intelligente
• La ville pilotée par les données
2– De la statistique publique aux stratégies de données
3– Les services publics à l’ère des datanomics
• Big data, cheval de Troie ?
• La donnée, nouveau service public
• De la donnée publique à la donnée d’intérêt général

 

4– Régulation et souveraineté
• Comment réguler les usages des données ?
• Souveraineté et géopolitique de la donnée
Chapitre 8 — Faire société dans un monde de données
1– Les règles de partage des données
• À qui appartiennent les données ?
• La restitution des données personnelles
2– Émancipation ou aliénation ?
• La « prison algorithmique »
• Les stratégies de retrait
• L’intelligence artificielle et la place des humains
3– Faire ensemble grâce aux données
• Le contrepouvoir
• La création de service en pair-à-pair
Conclusion
Bibliographie
Les dix mots de Datanomics
Biographies

 

 

 

 

 

La production et l’analyse des données est au centre des décisions des entreprises et est devenu l’un de leurs moteurs stratégiques. L’ouvrage de Simon Chignard et Louis-David Benyayer Datanomics : Les nouveaux business models des données met en avant des exemples et réflexions sur ce thème porteur.

 

A force de parler de big data, on aurait tendance à oublier qu’il ne s’agit qu’un des très nombreux aspects -voire un arbre cachant la forêt- de la Révolution des Données. Tout est données. La production de données explose tandis que les coûts de collecte, de stockage et de traitement s’effondrent. Ainsi la Révolution des Données a-t-elle été possible. Elle est aujourd’hui analysée dans Datanomics : Les nouveaux business models des données, par Simon Chignard et Louis-David Benyayer, qui vient de paraître chez Fyp Editions.

Les décisions de tout acteur économique ont donc tendance à se baser sur des données sans cesse plus riches. Mais les algorithmes proposés de traitement ne procèdent pas nécessairement pour le bien commun. Les auteurs prennent ainsi l’exemple d’AirBnB dont l’algorithme de conseil du prix de la nuitée vise à maximiser le nombre de nuitées louées (base de la rémunération du service), pas le revenu des loueurs (un prix supérieur à ce qui est conseillé peut augmenter le revenu en baissant le nombre de transactions). En devenant base de tout, la donnée acquière une valeur croissante.

Une approche également politique et philosophique

Dans un premier temps, Datanomics : Les nouveaux business models des données, analyse le paysage (définitions, question de la valeur…) avant de préciser comment les données peuvent devenir des actifs et enfin d’étudier comment les entreprises, les administrations et les individus doivent agir pour profiter des opportunités offertes. Les auteurs ont su proposer un texte clair, sans jargon, souvent passionnant. On ne suit pas la Révolution des Données mais une véritable aventure. Le sujet est très largement balayé grâce à la grande maîtrise des auteurs en mêlant des considérations politiques, philosophiques, stratégiques, etc.

Bertrand Lemaire