Des dirigeants d’IBM, Telefónica, Aggity, Nealis, Libelium et de l’ITI se sont réunis avec le responsable du Data Systems and AI Lab de l’Université Harvard à La Harinera, à València, pour analyser comment les écosystèmes de partage de données peuvent créer de nouvelles opportunités d’affaires et améliorer l’efficacité des entreprises et des administrations.
La rencontre s’est tenue lors de la journée Data Spaces : la valeur des données partagées, organisée par le Centre d’excellence et Bureau de la donnée de la mairie de València et EDINT, avec Smart Business Lab, et avec Nealis Tech comme sponsor principal.
L’économie de la donnée progresse rapidement, mais elle cohabite encore avec un paradoxe : une grande partie des informations générées par les entreprises et les administrations n’est jamais exploitée.
« Près de 55 % des données produites sont des “données obscures”, c’est-à-dire des informations captées et stockées mais jamais traitées ni utilisées », a constaté Alejandro Martínez, chef de projet à l’ITI, en ouverture de la table ronde, à laquelle ont participé des technologues des unités Données et IA d’IBM, Telefónica, Aggity, Nealis et Libelium.
Selon Vidal Martínez, Senior Business Development Manager | Data & IA & IoT chez Telefónica Tech, le développement d’espaces de données n’a de sens que s’il répond à des besoins concrets. « Le préalable à prendre en compte est la gouvernance de la donnée. Les data spaces apportent beaucoup de valeur si l’on part de cas d’usage clairs qui servent de moteur à l’écosystème. »
De nombreuses organisations disposent déjà d’infrastructures capables de traiter de grands volumes d’informations, mais rencontrent encore des difficultés pour accéder aux données ou les préparer pour des projets concrets. « Les infrastructures de données sont de plus en plus rapides à générer des avantages concurrentiels, mais la difficulté réside dans la manière d’accéder aux données et de les préparer pour qu’elles servent réellement les cas d’usage que nous nous fixons », a expliqué Nuno Maximiano, directeur de Select Growth Espagne – Data & AI chez IBM.
Le défi de briser les silos internes
Au-delà de la technologie, le débat s’est concentré sur les changements organisationnels qu’exige l’économie de la donnée. De nombreuses entreprises gèrent encore l’information de manière fragmentée.
« Partager ces informations et les gouverner conjointement est complexe, mais c’est précisément ce qui permet de développer des projets à fort impact », a souligné José Mª Salido, Data & IA Senior Consultant chez Aggity. « Lorsque vous réunissez des données au sein d’un même écosystème, vous pouvez identifier des fuites dans les processus, des inefficacités ou des problèmes de production qui passeraient autrement inaperçus. »
Une ressource sous-exploitée
Pour Marcos Rozas, directeur général de Nealis Tech, la situation actuelle reflète une sous-exploitation évidente des données disponibles.
« Nous collectons une ressource extrêmement précieuse et nous la laissons au garage. La donnée est le carburant qui nous permet de réaliser des analyses prédictives capables de faire économiser beaucoup d’argent à un client. »
Rozas a eu recours à une comparaison pour expliquer le problème : « Si nous montons une entreprise dans laquelle 80 % des salariés ne viennent pas travailler, il est clair qu’elle n’ira pas bien loin. Nous faisons quelque chose de similaire avec les données. Elles ne sont pas exploitées comme elles le devraient. »
Antonio Jara, CSO de Libelium, a quant à lui défendu l’idée que le processus doit toujours commencer par la bonne question : « Une fois que nous savons quel défi nous voulons relever, nous devons chercher la source de données adaptée. » La combinaison de différentes sources se traduit généralement, a-t-il indiqué, par des gains d’efficacité grâce à la business intelligence.
La confiance, clé de l’avenir
Le débat a également abordé la question de la confiance, dans un contexte où l’intelligence artificielle commence à prendre des décisions de manière autonome.
« Nous créons de plus en plus de services automatisés et une question clé se pose : qui est responsable lorsqu’un agent IA prend une mauvaise décision ? », a interrogé José Mª Salido.
Antonio Jara a soulevé une autre question : la possibilité de développer des mécanismes qui indemnisent directement les personnes lésées. « Ce serait très simple s’il existait un assureur de données garantissant que, par exemple, en cas de faille de sécurité dans une prise de décision, les entreprises ou personnes concernées soient correctement indemnisées. Cela renforcerait la confiance dans l’écosystème. »
Nuno Maximiano a averti que le défi s’accroît dans les systèmes complexes fondés sur l’intelligence artificielle. « La gouvernance de l’IA pose des défis complexes : les données, les modèles, les agents qui agissent… nous n’en sommes qu’au début et la responsabilité n’est pas toujours claire. »
Face à ce scénario, il a plaidé pour un renforcement de la supervision technologique et humaine : « Tous les systèmes qui prennent des décisions doivent être surveillés de très près. Si nous ne réglons pas correctement les bases technologiques et de gouvernance, le problème se multiplie. »
Vers une nouvelle relation avec les données
La conversation s’est conclue par un regard sur l’avenir de ces écosystèmes et leur impact sur la prise de décision.
Selon Marcos Rozas, « nous nous dirigeons vers un scénario dans lequel nous dialoguerons avec nos données pour prendre des décisions et simplifier des processus aujourd’hui bien plus complexes ».
Et d’ajouter : « Si l’IA agentique doit agir de plus en plus sur des processus critiques, assurons-nous de lui fournir des données de qualité pour l’entraîner et qu’elle fonctionne avec rigueur. C’est pourquoi, compte tenu de la direction que nous prenons, le partage de données entre secteurs devient indispensable. »