dec. 2013

L’Open Data dans l’attente d’un marché de la donnée ?

Après plusieurs mois d’attentes, d’annonces, de projets repoussés, et presque 3 ans après l‘ouverture des données à Rennes, le Grand Lyon a enfin ouvert sa propre plateforme d’open data, “Smart Data”. Les jeux de données y sont accessibles par thèmes : transport, citoyenneté, environnement, etc. “Accessible” est cependant un bien grand mot : trois statuts sont en fait proposés, dont deux ne sont pas de l’open data, puisqu’il faut s’authentifier, ou même payer des redevances. Cette démarche de demi-ouverture pose beaucoup de questions. Certes, faire payer une donnée montre qu’elle a de la valeur, et est un signal fort envoyé aux entreprises et institutions. Mais la libération dans des formats ouverts et des licences assurant la réutilisation gratuite n’est-elle pas en soit un levier pour “soutenir le dynamisme économique”, comme le vend lui-même Etalab ? En allant à l’encontre des discours gouvernementaux et même militants sur la gratuité de l’ouverture des données, le Grand Lyon se tire peut-être une balle dans le pied, mais montre surtout que l’on ignore encore où se situe le marché de l’open data en France.

La gratuité, condition de la croissance ?

En France comme à l’étranger, il est encore difficile d’identifier les réussites économiques liées à l’open data. En 2006, la Commission européenne a commandité une étude intitulée “Measuring European Public Sector Information Resources” (MEPSIR) qui évaluait l’état du marché des données à partir d’estimations d’un échantillon d’acteurs du marché. Le chiffre avancé est de 40 milliards d’euros de bénéfices par an. Mais ses auteurs précisent cependant les faiblesses des méthodes utilisées, et les nuances à apporter. Pour autant, il semblerait qu’il existe effectivement un marché des données publiques faisant l’objet d’une offre et d’une demande. Et toute la question reste de connaître les leviers de ce marché.

Les partisans d’une mise à disposition payante des données avancent que pour développer un modèle économique viable, il faut que les données respectent trois critères : la fraîcheur, la qualité et l’exhaustivité. Ce qui a un coût non négligeable. D’où le débat actuel - aussi vieux que l’open data en France - sur la gratuité des réutilisations. Pourtant, certes l’ouverture des données coûtent cher, mais les citoyens ont déjà payé pour leur production : les données sont collectées et produites grâce aux impôts. Par ailleurs, investir dans l’open data n’est pas inabordable pour les collectivités qui investissent déjà dans l’entrepreneuriat, les services d’utilité publique, l’attractivité du territoire, … autant d’objectifs auxquels contribue l’ouverture des données. L’association Libertic rappelle d’ailleurs que Rennes Métropole n’a eu à investir que 20 000 euros de sa propre poche.

A l’inverse, de nombreux retours d’expérience montrent que la gratuité génère des bénéfices. Un exemple parmi d’autres : l’autorité responsable des noms de rues et des adresses au Danemark avance des bénéfices de 76 millions d’euros entre 2005 et 2010, la création de 48 entreprises et 90 emplois, grâce à un accord de gratuité passé en 2002 qui n’aura coûté sur la même période que 2,2 millions d’euros. La question de l’impact économique de l’open data porte donc peut-être moins sur le fait de savoir qui doit assumer les coûts de production que sur la capacité des réutilisateurs à générer des recettes.

Mais quels acteurs génèrent des recettes de l’Open Data ?

Le chiffre alléchant avancé par le MEPSIR est une estimation qui rend sans doute les acteurs de l’ouverture des données très optimistes, mais il ne répond pas à la difficulté de quantifier véritablement son impact économique, et surtout les retours sur investissement (ROI). Les diverses ouvertures de données qui ont pu “fleurir” en France, notamment à Rennes, Nantes ou Bordeaux, ont quasiment toutes montré que le moteur de l’open data - le regain de croissance espéré - ne porte pas ses fruits, et que les résultats ne sont pas aux rendez-vous. Cela s’explique sans doute par les caractéristiques assez nouvelles de la structure du “marché” de l’Open Data. Celles-ci se résument en deux idées majeures que décrit clairement le schéma du processus de l’ouverture des données que propose le rapport de Marc de Vries et Geoff Sawyer pour l’Agence spatiale européenne.

Processus de l'open data Le processus de l’ouverture des données selon Marc de Vries et Geoff Sawyer, pour l’European Space Agency

Les deux idées essentielles, comme on le voit ici, sont concomitantes. D’une part l’ouverture des données est un processus lent dont les deux premières étapes (ensemencement et développement) rapportent quasiment autant de gains économiques qu’ils n’en coûtent. D’autre part les gains les plus rapidement visibles, et constamment croissants, ne sont pas des gains économiques, mais plutôt des externalités positives. Ce qui laisse à penser qu’une bonne partie des bénéfices de l’open data se situe hors-marché.

Le problème, qui n’en est heureusement pas vraiment un, est que l’open data est un écosystème naissant qui a connu ses premiers succès, notamment avec l’évolution du marché de mobile. Plusieurs objectifs étaient et sont encore en jeux : encourager le développement des applications mobiles innovantes, faire profiter les citoyens de nouveaux services, créer des opportunités d’emplois, mais également garantir la transparence des organisations qui mettent ces données à disposition. Or, la rentabilité directe de ces applications reste à démontrer. Simon Chignard analyse le marché des applications mobiles à l’aune du modèle de l’économie de “hits”. Le succès de quelques applications cache le fait que la plupart des développeurs ont du mal à rentabiliser leur travail. Beaucoup d’applications ne sont en réalité que des faire-valoirs pour les développeurs qui eux aussi attendent en se rongeant les ongles le boom économique de l’open data.

Mais le marché ne se réduit pas à la vente d’application ou à la vente d’espaces publicitaires sur des applications. Nous ne sommes sans doute pas encore à cette phase de récolte que décrivent Marc de Vries et Geoff Sawyer dans leur rapport. Mais il est déjà possible de démontrer les bénéfices de l’open data pour la société et les citoyens, comme le fait par exemple Hubert Guillaud de la Fing.

Par ailleurs, comme le précise Olivier Devilliers, rédacteur du blog TIC pour l’association des maires de grandes villes de France, il est nécessaire pour le moment de ne pas s’en tenir aux chiffres - ou du moins à l’absence de chiffres sur la rentabilité de l’Open Data. Car l’absence d’évaluation de l’impact économique de la démarche tient peut-être moins au ROI réel de l’ouverture qu’à l’absence d’outils pertinents pour mesurer ces impacts. Il existe déjà des bénéfices économiques, mai ceux-ci sont indirects. Mettre en ligne les données d’affluence dans le métro n’est pas directement rentable. Pourtant, il permet à certains acteurs comme la presse gratuite par exemple d’optimiser son activité, de réduire ses coûts inutiles, en positionnant et quantifiant le nombre de journaux dont doit disposer chaque station. Aux Etats-Unis, l’ouverture des données sur des activités bancaires, qui date de 1975, croisée avec des données démographiques publiques (grâce à l’open data) facilite l’analyse des marchés pour le secteur bancaire et permet également aux ONG et aux collectivités de mieux gérer leurs politiques de subvention. Ces gains indirects sont néanmoins tangibles pour les entreprises, mais également pour les institutions. Ce dernier exemple fait d’ailleurs dire à Kent Hudson, consultant économique, qu’à terme la libération des données pourrait très bien remplacer ou diminuer les politiques d’incitation fiscales et de subvention. L’idée est sans doute contestable, et illustre cette peur très américaine du “big state”, mais elle révèle également que s’il est difficile d’évaluer l’impact économique de l’ouverture des données pour l’Etat et les collectivités, principaux producteurs de données, il existe toutefois des retombées économiques indirectes. Les collectivités peuvent d’ailleurs également bénéficier en interne des données qu’elles produisent en optimisant par exemple leurs services.

La question des responsables des coûts de production de l’open data fait débat actuellement, comme l’illustre le choix du Grand Lyon de faire payer certains de ses jeux de données. Pourtant la question nous paraît secondaire. Si l’on suit l’étude de Marc de Vries et Geoff Sawyer, les coûts de l’ouverture des données finissent par décroître, alors que les bénéfices économiques et non-économiques ne font qu’augmenter. La véritable difficulté semble plutôt se situer aujourd’hui dans l’évaluation de l’impact économique de l’open data. Non seulement les principaux gains économiques sont encore à espérer, mais les retombées actuelles sont peu visibles, difficiles à chiffrer, mais pourtant tangibles pour les entreprises et institutions. Cet écart entre la promesse et le manque de résultats visibles et quantifiables de l’ouverture des données est malheureusement un obstacle pour le mouvement. Le fossé se fait de plus en plus grand entre les optimistes qui voient dans la donnée le nouveau pétrole, et les réalistes qui constatent qu’encore peu d’acteurs économiques parviennent à tirer partie de l’exploitation des données. C’est sans doute tout l’enjeu actuel de l’Open Data de rapprocher ces deux extrêmes et de les lier dans une désormais nécessaire “culture de la donnée”.


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