Qu’est-ce que la monétisation des données ? Stratégies pour créer de la valeur à partir des données

Qu’est-ce que la monétisation des données ?

La monétisation des données est le fait d’utiliser les données détenues par l’entreprise pour créer un bénéfice économique mesurable. Elle permet d’élargir le champ d’action et la flexibilité des entreprises afin de tirer le meilleur parti de leurs données. 

Selon la stratégie adoptée, on distingue la monétisation directe et la monétisation indirecte des données. La première consiste à vendre des données ou des produits fondés sur les données à des acteurs externes. À l’inverse, la monétisation indirecte ou interne consiste à utiliser les données pour améliorer la performance de l’entreprise.

La monétisation des données peut apporter des bénéfices majeurs, notamment :

• Génération de revenus. En vendant des données à des tiers ou en créant des produits fondés sur les données, comme des LLM, votre entreprise peut ouvrir de nouvelles sources de revenus.
• Efficacité opérationnelle. Les données peuvent être exploitées en interne pour optimiser les opérations quotidiennes. En détectant les goulots d’étranglement chronophages et les processus inefficients, puis en identifiant des leviers de simplification, la monétisation des données permet de réduire les coûts et d’améliorer les performances.
• Expériences client améliorées. En intégrant l’analytique à tous les niveaux, vous comprenez mieux les comportements de vos clients pour proposer un produit ou un service plus pertinent et enrichir l’expérience utilisateur.

Stratégies de monétisation des données

Il existe de nombreuses façons de monétiser les données. Selon la stratégie choisie, on distingue la monétisation directe et la monétisation indirecte.

Monétisation directe ou externe 

Elle consiste à vendre ou à concéder sous licence des données à des tiers, ainsi que des produits et services dérivés des données. Dans les entreprises de type Data as a Service (DaaS), les données peuvent être vendues brutes ou agrégées, après un travail d’analyse. 

Par exemple, une entreprise qui collecte et analyse les tendances de marché peut vendre ses données à d’autres sociétés à des fins d’études de marché. Dans des cas plus complexes, les données peuvent être commercialisées au sein de plateformes dotées de capacités analytiques.

Monétisation indirecte ou interne

C’est un concept plus large qui consiste à exploiter les données pour étayer la prise de décision opérationnelle et obtenir des gains de performance mesurables. Les possibilités sont immenses : réduction des coûts d’exploitation, rationalisation des processus, meilleure compréhension des clients, création de nouveaux partenariats, etc.

Dans les faits, la plupart des entreprises dotées d’une stratégie mature adoptent une approche hybride, combinant améliorations internes et ventes externes. Autrement dit, la monétisation interne sert souvent de tremplin à la monétisation externe. 

Exemples de monétisation des données

Voyons comment cela fonctionne en pratique à travers quelques cas concrets. 

X (anciennement Twitter)

X est un réseau social fondé en 2006. La plateforme est omniprésente grâce à ses publications — anciennement appelées tweets — sur Internet et dans tous les médias. Fin 2022, elle a été rachetée par Elon Musk. Peu après, celui-ci a introduit une série de réformes et de changements de gouvernance, suscitant des interrogations sur la capacité financière de l’entreprise à maintenir sa plateforme.

L’une des mesures les plus marquantes pour trouver de nouveaux relais de croissance a été la limitation de l’accès gratuit à l’API de Twitter. L’API permet aux utilisateurs et développeurs d’exploiter les données de Twitter, comme les tweets, les profils, les likes et les comptes de retweets. 

Par ce biais, Musk entendait exploiter le potentiel du jeu de données de Twitter — sans doute l’un des plus puissants et complets au monde — dans une logique évidente de monétisation directe. 

Selon les nouvelles règles, l’API propose quatre niveaux d’accès avec des droits et des tarifs différents. 

Niveaux d’accès à l’API X. Source : X

Si ces changements visent clairement à mieux monétiser la base de développeurs de la plateforme, ce n’est qu’une partie de l’équation. L’impact sur le nombre de développeurs et d’applications basées sur X doit être mis en balance avec la hausse potentielle des revenus. De nombreuses entreprises et développeurs s’appuyaient sur l’accès gratuit à l’API pour bâtir toutes sortes d’applications. Avec les nouvelles règles, beaucoup — en particulier les plus petits — ne pourront pas assumer les nouveaux tarifs. 

ChatGPT

L’IA générative ouvre de nouvelles opportunités significatives de monétisation des données. Des grands modèles de langage (LLM) puissants, entraînés sur d’immenses corpus, peuvent répondre à un large éventail de cas d’usage à forte valeur dans tous les secteurs et flux de travail. 

Prenons ChatGPT d’OpenAI, sans doute l’exemple le plus parlant du potentiel de l’IA générative. Comme l’explique Vin Vashishta, fondateur et Chief Revenue Officer de V Squared, dans notre podcast DataFramed :

Les modèles fondés sur des données à forte valeur peuvent être monétisés de nombreuses fois. La différence ne tient pas tant au modèle ou au code (d’autant plus que les LLM open source se multiplient) qu’aux données elles-mêmes.

Monétiser l’IA générative n’a toutefois rien d’aisé. Constituer à grande échelle des jeux de données à très forte valeur (au moins de quoi rivaliser avec les modèles les plus précis) est difficile et coûteux. Il faut du temps, des talents et une technologie robuste pour collecter, stocker et traiter les données avant de les injecter dans le modèle. Par ailleurs, concevoir, entraîner et opérer des outils d’IA générative mobilise des ressources considérables. 

Dans ce contexte, il n’est pas surprenant que le marché de l’IA générative soit très concentré entre quelques Big Tech disposant du savoir-faire et des moyens nécessaires. 

Specsavers

Specsavers, acteur de premier plan en optométrie, audiologie et autres services de santé, faisait face à des défis critiques dans ses processus d’analyse de données. Une forte dépendance à Excel manuel et d’importants écarts de compétences sur Power BI et Databricks nuisaient à l’efficacité des équipes et empêchaient de déployer la prise de décision basée sur les données à l’échelle.

Specsavers s’est associé à DataCamp for Business pour lancer son programme de montée en compétences data et ainsi tirer parti des données via une stratégie de monétisation interne. 

 Les objectifs du programme incluaient :

• Combler les écarts de compétences sur Power BI et Databricks afin d’automatiser les tâches Excel et de décharger les équipes analytiques centrales.
• Accroître la culture des données auprès de la direction et des collaborateurs hors des équipes data pour favoriser des décisions basées sur les données.
• Encourager la mobilité interne et offrir des opportunités de carrière en data science.

Avec 115 collaborateurs formés, Specsavers a constaté jusqu’à 4 heures gagnées par collaborateur et par semaine, améliorant la performance tout en réduisant les coûts. Consultez l’étude de cas complète pour en savoir plus sur le partenariat Specsavers–DataCamp.  

L’exemple de Specsavers souligne l’un des leviers essentiels d’une stratégie de monétisation réussie : disposer d’une équipe acculturée aux données est clé pour monétiser les données. 

Comme le souligne Tiffany Perkins-Munn, Head of Data and Analytics au sein de l’organisation CDAO de J.P. Morgan Chase, dans le podcast DataFramed :

Défis et solutions de la monétisation des données

Malgré son immense potentiel, de nombreuses entreprises peinent à exploiter la puissance des données pour créer de la valeur client, accroître les revenus et soutenir la prise de décision.

Tiffany Perkins-Munn met en avant quelques-uns des principaux obstacles auxquels elles sont confrontées :

Un autre enjeu majeur est la protection des données. Monétiser les données revient à en accroître l’accessibilité, en interne comme en externe. Trouver le bon équilibre entre accessibilité, confidentialité et sécurité peut s’avérer complexe. À l’ère des réglementations strictes sur la protection des données, assurer leur confidentialité et leur sécurité est primordial. Ainsi, tout en rendant les données accessibles, il est indispensable de mettre en place une gouvernance et des mesures de sécurité solides. 

Notre cours Introduction to Data Privacy fournit des bases solides en matière de principes de confidentialité et les met en perspective avec d’autres concepts clés de l’écosystème data.

Globalement, bâtir une stratégie de monétisation des données exige des investissements importants en talents et en technologie, ainsi qu’un engagement stratégique de long terme dont beaucoup d’entreprises manquent. 

Une leçon clé est qu’installer une culture data robuste est décisif. La culture data désigne un environnement où les données sont non seulement valorisées, mais aussi facilement accessibles et utilisées systématiquement pour guider les décisions. C’est une culture où la culture des données est répandue et où les insights fondés sur les données deviennent la norme, comme l’affirme Sudaman Thoppan Mohanchandralal :

Si vous voulez préparer votre entreprise à la culture data, DataCamp peut vous accompagner. DataCamp for Business est une solution spécialement conçue pour les organisations qui souhaitent tirer le meilleur parti de leurs données. 

Avec DataCamp for Business, vous bénéficiez :

• D’une plateforme d’apprentissage de référence, adoptée par 80 % des entreprises du Fortune 1000, dont Google, Microsoft, Uber et eBay.
• D’un programme de formation en data science de classe mondiale, conçu par des experts, couvrant Python, SQL, R, ChatGPT, Power BI, Tableau et la culture des données.
• De parcours d’apprentissage flexibles, personnalisables selon les besoins de votre organisation.
• D’un environnement interactif avec des exercices pratiques et des cas d’usage concrets.
• De leçons courtes pour une meilleure rétention des connaissances.
• D’évaluations précises pour identifier et suivre à l’échelle les forces et les écarts de compétences de votre entreprise.
• D’un accès à des certifications data reconnues pour faire le lien entre formation et emploi.
• De capacités d’intégration transparentes avec les principaux fournisseurs de SSO et de LMS.
• D’un accompagnement Customer Success, avec ressources et conseils, de l’adoption des bonnes pratiques jusqu’aux intégrations SSO et LMS.

L’avenir de la monétisation des données

La monétisation des données évolue rapidement. De nouvelles technologies émergent sans cesse dans l’écosystème data & IA, offrant des possibilités inédites d’améliorer les stratégies de monétisation, directes comme indirectes. Dans ce contexte, l’IA et l’apprentissage automatique restent les technologies les plus prometteuses pour faire progresser les outils prédictifs.

Autre tendance majeure : l’IA générative. Avec l’essor d’outils comme ChatGPT et Google Gemini, de nouvelles voies de création de revenus s’ouvrent. L’IA générative est encore naissante. C’est donc le moment d’innover.

Cependant, comme évoqué plus haut, construire des modèles d’IA performants est coûteux, et les entreprises ne devraient franchir le pas qu’avec une stratégie claire de mise en œuvre. Pour en savoir plus sur la monétisation de l’IA, consultez notre cours Monetizing Artificial Intelligence.

Ces outils puissants exigent des équipes acculturées aux données. Investir dans la culture data est donc plus crucial que jamais pour exploiter pleinement le potentiel des données et de l’IA.

Conclusion

Nous espérons que cet article vous a été utile. Mettre en place des stratégies de monétisation des données est essentiel pour identifier de nouveaux relais de croissance et prospérer dans un environnement data & IA ultra-compétitif. 

La culture des données est un pilier fondamental d’une monétisation réussie. La développer au sein de votre organisation améliorera vos résultats, renforcera la valeur créée pour vos clients et donnera aux collaborateurs les moyens de générer plus d’impact au quotidien. 

Contactez DataCamp dès aujourd’hui pour une démo et découvrez pourquoi 80 % des entreprises du Fortune 1000 choisissent DataCamp.