L'open data : définition, intérêts et utilité

L'open data fait partie intégrante de notre vie numérique, politique et philosophique. Les données constituant la base de tout savoir, les rendre accessibles au plus grand nombre est devenu un enjeu pour les gouvernements, les acteurs économiques et la société civile. Cet article propose d'en définir les usages, les enjeux, mais aussi les limites.

Quel est l'intérêt des open data ?

Le terme « open data » a vu le jour dans un article scientifique publié en 1995 qui présentait la donnée comme un bien commun et qui, 18 ans plus tard, a ouvert le champ à la charte internationale du G8 sur les données ouvertes (l'Open Data Charter).

Cette charte engage les états signataires à respecter l'ouverture et la transparence des données publiques, mais n'entend pas seulement améliorer la transmission des informations descendantes. En effet, les données ouvertes participent plus globalement à développer une culture du savoir, ponctuée de dialogues éclairés et de décisions prises collaborativement entre citoyens, gouvernements et acteurs économiques. Elles régissent le droit d'accès, d'utilisation et de partage des données pour répondre à des besoins sociaux, économiques et environnementaux.

De cette façon, si les données ouvertes sont le plus souvent associées à un enjeu politique, elles bénéficient également aux entreprises et autres acteurs économiques territoriaux, lesquels accèdent facilement à un ensemble de données exploitables dans le cadre de leur activité.

Les avantages de l'open data

• Un outil démocratique : les données ouvertes favorisent la transparence démocratique, fondée sur l'idéologie que chaque citoyen doit être informé des décisions politiques prises par son gouvernement. Cette transparence éclaire à son tour la participation citoyenne et lui confère une plus grande efficience.
• Un outil d'intelligence collective : la libre circulation des données permet de mutualiser les modes de pensées. Elles nourrissent les fondements de l'intelligence collective et fiabilisent en ce sens les prises de décisions.
• Un outil d'innovation : ouvrir l'accès aux données bénéficie directement aux domaines scientifiques et technologiques, lesquels peuvent croiser leurs résultats, éprouver leurs hypothèses et alimenter le progrès.
• Un outil de développement économique : l'open data réduit les coûts liés à la donnée qui permettent à toute entreprise, quelle que soit sa taille, de mener à bien des études de marché pour éclairer ses décisions, se développer et saisir de nouvelles opportunités.
  
  

Les inconvénients de l'open data

• Des données personnelles exposées : différencier les données dites « publiques » des données personnelles s'avère relativement complexe. Si des réflexions sont engagées pour encadrer juridiquement les deux, la confusion persiste et tend parfois à menacer la vie privée des citoyens. De façon moins visible, des données sans conséquence lorsqu'elles sont séparées peuvent devenir dangereuses une fois mises en relation.
• La mauvaise interprétation des données : des données sont une matière brute. Les transformer en information nécessite de les traiter, mais les expose aussi à une mauvaise interprétation. Intentionnellement ou non, cette manipulation de l'information menace la bonne compréhension des publics et peut profiter à des acteurs mal intentionnés ou servant leurs propres intérêts.
• Un coût pour les collectivités : ouvrir l'accès à ses données demande du temps et des moyens humains. À défaut d'avoir le budget nécessaire pour mobiliser ces ressources, un ensemble de données attendent encore d'être ouvertes aux publics.
• Un déséquilibre entre petites et grandes entreprises : l'open data creuse un nouvel écart entre les acteurs économiques. Certaines données comme celles de l'APIE, Agence du Patrimoine immatériel de l'État, sont encadrées par une licence que les TPE et PME n'ont pas toujours les moyens de financer. Certains cas de pillage des données de la part de certaines entreprises étrangères ont également pu être observés, entreprises qui les commercialisent sans être légalement soumises aux redevances du pays à l'origine de leur diffusion.
  
  

Quelles sont les différences entre le Big Data et l'open data ?

Les deux termes, bien que similaires, différencient deux concepts : d'un côté, l'open data désigne la diffusion de données à usage libre, de l'autre, le Big Data se rapporte aux méthodes d'exploitation des données de masse. Ainsi, si la notion de Big Data se traduit par « données massives », ou « mégadonnées », elle caractérise plus généralement leur traitement et se réfère à trois grands principes, les trois « V » :

• Volume : les volumes de données à traiter sont conséquents.
• Vitesse : le traitement des données se fait en temps réel.
• Variété : les données sont issues de plusieurs sources.

Économiquement parlant, l'exploitation du Big Data est devenue une source de valeur ajoutée pour l'ensemble des acteurs économiques. Les entreprises du secteur technologique en sont le parfait exemple puisqu'elles capitalisent essentiellement sur leur capacité à traiter des données. Pour autant, l'exploitation des données de masse profite aux entreprises de toute taille et de tout secteur. Elle leur donne la capacité d'analyser les évolutions de leur marché, les habitudes de leurs clients, mais aussi leur propre performance. Elle participe également à développer le machine learning, un champ d'étude de l'intelligence artificielle dédié à l'apprentissage autonome des systèmes et qui influence directement les performances des structures.

Grâce à cela, une entreprise est désormais capable d'anticiper les demandes de ses clients, d'améliorer leur expérience avec la marque et de se positionner en tant que moteur d'innovation. Elle utilise pour ce faire des modèles prédictifs, analyse les tendances du marché et tient compte des avis et habitudes de ses cibles.

Bien qu'essentiel à la stratégie d'entreprise, le management du Big Data nécessite de poser les bonnes questions et de mobiliser des moyens humains et matériels adaptés. La nature et la quantité de données à analyser sont en effet d'une ampleur telle que seulement 1 % des données disponibles sont aujourd'hui traitées. Optimiser leur exploitation demandera d'adopter les bonnes méthodes, mais nécessitera également d'investir 50 à 80 % de son temps dans l'organisation préalable des données récoltées.

Ainsi, Big Data et open source se complètent sans se rejoindre. Si les données ouvertes peuvent être traitées dans le cadre du Big Data, les données exploitées par le Big Data ne sont généralement pas diffusées de façon ouverte. En raison des enjeux concurrentiels et des règles de RGPD qui les encadrent, leur usage se restreint en interne et poursuit le seul objectif d'une meilleure performance commerciale.

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