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Data Sharing : 5 enjeux clés à prendre en compte

Deuxième article de notre série thématique consacrée au Data Sharing. En introduction, nous avons rappelé l’importance actuelle du Data Sharing pour les organisations ainsi que les dernières tendances. Abordons désormais la question des enjeux clés qu’il est nécessaire de prendre en compte dans toute approche de Data Sharing.

1. Les enjeux règlementaires du Data Sharing

Les initiatives de partage de données s’inscrivent forcément dans un contexte juridique complexe. Le RGPD en constitue le pilier lorsqu’il s’agit de manipuler des informations personnelles, mais il n’est pas le seul texte à prendre en compte. La directive sur les données ouvertes, les réglementations sectorielles (par exemple en santé, en finance, ou dans les transports), et des textes plus récents tels que le Data Governance Act ou le Data Act, ont un impact sur la manière dont on peut collecter, héberger, traiter ou échanger des datasets.

Derrière ces mesures, l’objectif est d’assurer une confiance entre acteurs publics et privés, tout en protégeant les droits fondamentaux (vie privée, liberté d’entreprendre…). L’enjeu réglementaire est donc double : prévenir les abus (ou détournements de données) et encourager un cadre stable où chacun sait comment partager ses données.

2. Les fondations data indispensables pour tout projet de partage de données

Un projet de data sharing repose sur des fondations data robustes. L’une des briques celle de la plateforme technologique ou de la “stack data” : on parle souvent de data lakes, de data warehouses, voire d’architectures hybrides capables de stocker et d’exploiter des volumes massifs. Il faut également prévoir des couches d’API ou de microservices pour permettre les échanges de données en temps réel ou batch, un orchestrateur (ETL/ELT), ainsi que des dispositifs de sécurité (chiffrement, authentification forte, etc.).

L’autre brique est la gouvernance des données : un dispositif plus organisationnel visant à assurer la fiabilité, la consistance et la traçabilité des informations partagées.

Elle définit comment on enregistre la provenance des datasets (lineage), comment on documente leur schéma, leur qualité, leurs règles d’accès. Sans cette transparence, un data lake peut vite devenir un “data swamp” où il est impossible de déterminer la fiabilité d’une information. Les principes d’interopérabilité, promus par la Commission européenne, encouragent à adopter des standards communs (formats, protocoles) afin de faciliter la portabilité et le couplage entre différents écosystèmes.

Enfin, il faut toujours garder à l’esprit le passage à l’échelle (industrialisation) qui impose de s’interroger sur l’efficacité et la maintenabilité. Plus le nombre de datasets et de producteurs & consommateurs grandit, plus le besoin d’automatisation et de process solides se fait sentir : il devient essentiel de déployer un catalogue ou un “data marketplace” en interne, de mettre à disposition des jeux de données bien “packagés” (métadonnées, description, exemples d’usage), et de vérifier régulièrement que la gouvernance reste adaptée aux évolutions du périmètre.

3. L’acculturation : de la sensibilisation à l’expertise

L’acculturation data doit débuter à tous les niveaux, des métiers jusqu’aux dirigeants. Comprendre pourquoi et comment partager la donnée, quelles sont les opportunités (innovation, efficacité, nouvelles offres) et les risques (non-conformité, sécurité, etc.) constitue un prérequis pour éviter les réticences et les freins. Il faut dépasser la culture du “silo”, faire en sorte que les responsables métiers partagent leurs données plutôt que de les conserver comme un avantage concurrentiel interne.

Une fois la prise de conscience établie, il s’agit d’élever le niveau de compétences : recruter ou former des data engineers, data scientists, data analysts, et un socle de fonctions transversales comme les data stewards.

Mais la culture de la donnée ne doit pas se limiter à ces rôles spécialisés : elle concerne aussi les fonctions “métier” qui deviennent capables d’identifier des cas d’usage concrets de data sharing et de les mettre en œuvre avec l’aide des équipes techniques.

4. Le modèle économique : création et répartition de la valeur

Partager des données implique un effort (de collecte, de nettoyage, de mise en conformité) et un risque (perte d’un actif stratégique ou crainte de divulgation). Pour que cela fonctionne, les participants à un écosystème data (publics, privés, associations, etc.) doivent y trouver un retour sur investissement, qui peut se traduire de plusieurs manières.

Une amélioration interne de l’efficacité : moins de doublons, insights plus riches
Un nouveau service commercial :vente ou monétisation d’accès à des datasets
Une réciprocité d’échanges : j’apporte mes données, je bénéficie en retour de celles des autres
Une logique d’intérêt général : l’État ou les collectivités territoriales pourraient apporter un soutien en échange de données, notamment pour lutter contre la pollution, optimiser la mobilité, ou mieux planifier l’urbanisme

La clé consiste à clarifier qui apporte quoi, qui paye quoi, et comment la valeur produite est répartie. Sans incitation solide ni gouvernance économique claire, le data sharing risque de stagner. À l’inverse, avec un cadre incitatif et des règles partagées, il déploie tout son potentiel pour catalyser l’innovation et la création de valeur.

5. La cybersécurité pour protéger les données partagées

Le partage des données augmente inévitablement le risque de fuite des données. Le principal défi consiste à conserver la confiance des acteurs (internes et externes) et à éviter qu’un maillon défaillant n’expose l’ensemble de l’écosystème. La sécurisation des données s’appuie sur plusieurs volets.

Une gouvernance adaptée : avec, par exemple, la mise en place d’une d’un “contrat de confiance” dans lequel on clarifie le périmètre de chaque intervenant, la façon dont on gère les habilitations, la répartition des responsabilités en cas d’incident, les procédures de signalement d’une faille, etc.
Des mesures techniques : protocoles de chiffrement des données, contrôles rigoureux des flux, traçabilité des actions.
La sensibilisation et la formation des équipes jouent un rôle essentiel : c’est souvent une erreur humaine qui est à l’origine des fuites de données.