1.
La Valeur Future Des Données – PROJET DE RÉSUMÉ
Points de vue de multiples discussions d'experts dans le monde entier
15 Décembre 2018

2.
Contexte
D’après les connaissances tirées de 30 ateliers d’experts, ce résumé présente les points de vue mondiaux et
régionaux sur les changements susceptibles de se produire autour de la "valeur des données" au cours de
la prochaine décennie - et identifie les domaines qui pourraient conduire à un changement.
Open Data Barometer — https://opendatabarometer.org/
Internet Penetration — https://data.worldbank.org/indicator/IT.NET.USER.ZS
ICT Development Index (2017) — http://www.itu.int/net4/ITU-D/idi/2017/
Level of Privacy Regulation: DLA Piper
https://www.dlapiperdataprotection.com
Heavy Robust Moderate LimitedC Top 3 Challenges O Top 3 Opportunities E Top 3 Emerging Issues
Future Value of Data
Key Insights: 2018
COUNTRY
ICT
Development
Index
(2017)
Australia
Canada
Chile
China
Colombia
Cote D’Ivoire
Denmark
Germany
India
Indonesia
Japan
Kenya
Mexico
Nigeria
Philippines
Senegal
Singapore
South Africa
Spain
Sweden
Thailand
UAE
UK
USA
Open
Data
Barometer
(2016)
Internet
Penetration
%
(2016)
8.24
7.77
6.57
8.61
5.36
3.14
8.71
8.39
3.03
4.33
8.43
2.91
5.16
2.60
4.67
2.66
8.05
4.96
7.79
8.41
5.67
7.21
8.65
8.18
81
89
47
20
52
11
71
70
43
38
75
40
73
21
55
9
53
34
73
70
28
26
100
82
88
91
82
89
62
27
97
84
30
25
93
26
64
26
56
26
81
54
81
90
48
91
95
76
London 01 OCT 2018
C Rising Cyber Security Threats
Rise of the Machines
Fake Data
O Open Data
Digital Taxation
Data Ownership
E Hidden Environmental Costs
Data Marketplaces
Declining Significance of Privacy
Host: Imperial College /
Royal College of Art
Johannesburg 17 MAY 2018
C Digital Literacy / Inclusion
Cyber Security Threats
Fake Data
O Open Data
Data Governance
Public Good / Human Rights
E Data Ethics
Data Sovereignty
Privatisation of Data
Host: Facebook / IBM Research
London 13 SEP 2018
C Data Ethics
Partial Inclusion
Rise of Machines
O Contextual Data Sharing
Data Ownership
Open Data
E Transparency
Power and Agency
Data Bias
Host: Mastercard
Copenhagen 29 AUG 2018
C Fake Data
Rise of the Machines
Digital Literacy
O Data Ownership
Open Data
Data as an Asset
E Data Marketplaces
Democracy and Data
Low Trust in Poor Data
Host: DTU Executive School
of Business
Toronto 12 NOV 2018
C Digital Literacy
Data Bias
Informed Consent
O Open Data
Individual Custodians
Public Good
E Data Ethics
Rise of Machines
Data Imperialism
Host: York University
Toronto 09 NOV 2018
C Rising Security Threats
Digital Literacy
Fake Data
O Open Data
Individual Custodians
Decentralised Secure Data
E Data Localisation
Informed Consent
Data Ethics
Host: Lassonde School
of Engineering
Dakar 26 / 27 JUL 2018
C Data Capital
Digital Skills
Fake Data
O Tax for Development
Digital Skills
Digital Education
E Data Imperialism
Human Capital
Latent Regulation
Host: CRES / Facebook
Abidjan 30 JUL 2018
C Cyber Security
Data Imperialism
Data Ownership
O Data Ethics
AI and Humanity
Skills and Education
E Data Inequality
Regulation and Control
Democracy and Data
Host: Africa Content Group /
Facebook / UVCI
Mexico City 13 NOV 2018
C Data Ethics
Rise of the Machines
Security Threats
O International Bodies
Decentralised Secure Data
Establishing Accountability
E Human Rights
Future of Work
Algorithmic Discretion
Host: CECIED / Escuela Libre de
Derecho / Facebook
Bogotá 08 NOV 2018
C Digital Literacy
Rising Security Threats
Democracy and Government
O Positive Value of Data
Data Ownership
Trust in Data Use
E Data and Public Policy
Data Ethics
Talent for a Digital Economy
Host: Facebook / Universidad
Externado de Colombia
Abidjan 29 JUL 2018
C Fake Data
Digital Literacy
Data Ownership
O A Public Good
Individual Custodians
Common Vocabulary
E Data Imperialism
Global vs Local
Digital Taxation
Host: UVCI
San Francisco 30 OCT 2018
C Digital Literacy
Data Bias
China vs. The US
O Responsible Sharing
Democracy and Government
GDPR Setting Standards
E The Nature of the Firm
Data Ethics
Data Imperialism
Host: Facebook / Orange
Silicon Valley
Washington DC 02 NOV 2018
C Digital Literacy
Data Bias
Cyber Security Threats
O Open Data
Data Ethics
Trust in Data Use
E Future of Work
Fake Data
Data Imperialism
Host: Brookings Institution / Facebook
Pretoria 21 MAY 2018
C Data Literacy
Fake Data
Regulation
O Data Governance
Digital Taxation
Human Rights and Data
E Data Decolonisation
Government as Custodian
Data Bias
Host: Centre for Human Rights,
University of Pretoria
Abuja 13 JUL 2018
C Cyber Security
Digital Equality
Fake Data
O Digital Literacy
Data for Public Good
Transparency and Democracy
E Data Governance
Digitisation of Culture
Educating Government
Host: Facebook / Ibadan School of
Government and Public Policy
Bangkok 23 MAY 2018
C Cyber Threats
Data Literacy
Data Politics
O Data Governance
Access Inequality
Open Data
E Data Ownership
Data Ethics
Digital Taxation
Host: Facebook
Hong Kong 20 SEP 2018
C Data Regulation
Data Sovereignty
Rising Security Threats
O Shared Understanding
AI Supporting People
Demarginalisation
E Data Morals
Transparency
Establishing Accountability
Host: Facebook / HKU
Women’s Studies Research Centre
Dubai 30 APR 2018
C Data Ethics
Cyber Security Threats
Informed Consent
O Data Ownership
Open Data
Blockchain
E Data Sovereignty
Trust in Data Use
Data Liability
Host: DMCC
Nairobi 04 JUL 2018
C Cyber Security
Data Literacy
Identifying Truth
O Monetisation of Data
Understanding of Value
Data for Public Services
E Cultural Diversity
Empowering National Identity
Data Regulation
Host: CIPIT / Facebook / KICTAnet
Bengaluru 10 JAN 2018
C Informed Consent
Privacy Harms
Individual Custodianship
O Machine Learning
India Setting Standards
Social Value of Data
E Data Ethics
Data Sovereignty
Data Liability
Host: Carnegie India / Facebook
Santiago 16 NOV 2018
C Rise of the Machines
Democracy and Governance
Data Bias
O Public Understanding
Establishing Accountability
Open Data
E Transparency
Data Ethics
Data Politics
Host: Facebook / Pontificia
Universidad Católica de Chile
Tokyo 23 APR 2018
C Cyber Security Threats
Fake Data
Trust in Data Use
O Open Data
Metadata Value
Digital Skills
E Data Liability
Data Marketplaces
Digital Taxation
Host: NISTEP / RISTEX
Singapore 27 APR 2018
C Data Ethics / Principles
Data Sovereignty
Cyber Security Threats
O Democracy and Data
Data Education
Open Data
E Data Marketplaces
Data Liability
Privatisation of Data
Host: Facebook / Lee Kwan
Yew School of Public Policy
Manila 24 SEP 2018
C Data Silos
Information Warfare
Fake Data
O Personal Data Monetisation
Open Data
Data Governance
E Data Rights
Data (In)visibility
Data Humans
Host: Ateneo Law School /
DICT / Facebook
Jakarta 17 MAY 2018
C Fake Data
Data Literacy
Data Imperialism
O Data for Development
Digital Taxation
Access to Data and Analytics
E Data Sovereignty
Data Ethics
Data Bias
Host: Facebook
Sydney 21 MAY 2018
C Data Ethics
Data Ownership
Rise of AI
O Open Data
Common Approach
Social Impact
E Data Liability / Negligence
Informed Consent
Data Literacy
Host: TAL
Stockholm 18 JUN 2018
C Digital Literacy
Rising Cyber Security
Data Ethics
O Open Data
Data Marketplaces
Broader Collaboration
E Data and Democracy
Data Liability
Privatisation of Data
Host: ISPIM / TACIT
Frankfurt 08 NOV 2018
C Cyber Security Threats
Data Liability
Data Bias
O Personal Choice
New Business Models
Transparent Algorithms
E Data Ethics
Social Impact
Data Capital
Host: Cognizant
Lagos 10 JUL 2018
C Data Collection
Data Ethics
Data Inequality
O Data Regulation
Infrastructure Development
Data Literacy
E Data Ownership
Fake Data
Data Ethics
Host: Facebook / Ibadan School of
Government and Public Policy
Madrid 22 FEB 2018
C Ulterior Motives
Joined Up Regulation
Democracy and Data
O Data Ownership
Data Ethics
Education and Social Contract
E Data-ism
Data Liability
Data Sovereignty
Host: Facebook

3.
Partenaires Du Projet
Ce programme de recherche mondial a été entrepris en partenariat avec 30 organisations
différentes qui ont (co) animé les divers ateliers. Nous les remercions, ainsi que
tous les participants qui ont donné de leur temps et de leurs idées.

4.
TROIS SECTIONS PRINCIPALES
3| Conclusions
• Résumé des implications
• Actions potentielles
• Des questions
2 |Nos principales idées
• Top 20 des problèmes
mondiaux
• Principales implications
1|Mise en scène
• Valeur Les données
• Confiance
Future
Value
of Data
01
02
03

5.
DÉFINIR LA SCÈNE

6.
Une Valeur Pour Les Données
Les promesses et les possibilités offertes par le Big Data ont conduit de nombreuses
organisations à penser que «plus, c’est mieux» - beaucoup se sont précipités pour en saisir
le plus possible. Cependant, il n’est pas clair pour l’instant où se situe sa véritable valeur.

7.
Métaphores de Données
Le langage utilisé pour décrire la valeur des données regorge de métaphores trompeuses.
Est-ce le nouveau pétrole, une monnaie, comme l'eau ou le tableau périodique? Les données peuvent
être comme toutes celles-ci, en fonction du contexte, tout en présentant des qualités uniques.

8.
Comment Regarder La Valeur
Beaucoup s'accordent pour dire que nous devrions adopter une vision plus globale que la simple prise en
compte de la valeur économique des données. Mais comment devrions-nous traiter les données partagées,
le PIB, l'APRU et la propriété par rapport à l'accès? Une approche multi-capital fonctionnerait-elle?

9.
Données Personnelles Valeur
Les données personnelles peuvent être volontaires, observées ou déduites. Il peut être utilisé dans
différents contextes. Cela rend impossible d'attacher une valeur précise. Cependant, les données
personnelles volées sont échangées sur le Web sombre, de sorte que la valeur relative peut être acceptée.

10.
Données Machine
La plupart des données futures proviendront du M2M et de l'IdO, mais il y a peu de consensus sur le
propriétaire et sur la manière dont il convient de le valoriser. Beaucoup proposent des approches
concurrentes pour différents secteurs - voitures connectées, villes intelligentes et bâtiments.

11.
Une Chaîne De Valeur De Données
Certains préconisent que nous examinions également différents types de données de manière
appropriée, en reconnaissant la valeur croissante de celles-ci au fur et à mesure de leur progression
dans la chaîne de valeur, de la création à la consommation et à la monétisation.
CREATION
STORAGE
PROCESSING
CONSUMPTION
MONETISATION
DATA VALUE CHAIN
Source: Visconti et al (2017)

12.
Confiance vs Confiance, Vérité et Transparence
Les organisations cherchent à créer, à conserver ou à instaurer la confiance dans l'utilisation des
données afin de soutenir la fidélité à la marque. Cependant, il s’agit de plus en plus d’être digne de
confiance, d’être crédible, véridique et plus transparent.

13.
Dix Questions
La question centrale de «Quelle est la valeur future des données?» A de nombreuses facettes.
Il est clair qu'il n'y a pas qu'une seule question à traiter mais plusieurs.
Ce projet a exploré ce que nous considérons comme dix questions essentielles.
1. Pouvons-nous convenir de la manière de valoriser utilement les données à l'avenir d'un point de vue
économique?
2. Est-il possible d'atteindre cet objectif dans une perspective plus large des contextes sociaux, sociétaux et
autres?
3. Si les données sont partagées, est-ce que cela augmente ou diminue sa valeur?
4. La valeur change-t-elle avec sa propriété?
5. Qu'est-ce qui rend un ensemble de données plus précieux qu'un autre?
6. Voyons-nous un alignement collaboratif mondial sur l'avenir des données ou sera-t-il fragmenté?
7. Une plus grande confidentialité renforce-t-elle ou diminue-t-elle la valeur des données d’un individu?
8. Qui devrait régir la valeur future des données et comment?
9. Quelles sont, le cas échéant, les entreprises qui dirigent aujourd'hui et qui pourraient le faire à l'avenir?
10. Comment les gouvernements utiliseront-ils au mieux la réglementation pour gérer les changements au cours de
la prochaine décennie?

14.
NOS PRINCIPALES IDEES

15.
Les Compétences Numériques
Avoir une meilleure compréhension de la manière dont les données sont acquises et utilisées détermine
l’économie des données. Une société plus informée accroît la confiance du public tandis qu'un langage
commun pour les données surmonte l'incompréhension et facilite la prise de décision.

16.
Un Accord Informé
Le consentement est ambigu, mal compris et de moins en moins pratique. Repenser notre vision de
ce que le consentement est conçu pour réaliser dans des domaines clés entraîne une nouvelle
approche - avec un transfert de responsabilités associé.

17.
Les Connées Comme Un Atout
Si les données sont considérées comme un atout, elles font l'objet d'un suivi rigoureux et les
organisations sont tenues de rendre compte de ce qu'elles possèdent ou ont accès. Ils sont
légalement tenus de déclarer leur portefeuille de données et sont taxés à ce titre.

18.
Responsabilité de Données
Les données constituent un passif et les organisations sont responsables de leur conservation. Pour
certains, les coûts et les risques liés à la sécurisation des données dépassent leurs avantages. Pour
d'autres, cela crée des opportunités pour de nouveaux modèles commerciaux et politiques.

19.
Les Données en Tant Que Capitale
Les données sont ajoutées en tant que 7ème capital dans le modèle multi-capital qui sous-tend le
reporting intégré: si les données sont considérées comme distinctes, il peut être nécessaire de créer
des rapports séparés par les entreprises, les régions et les gouvernements.
Data
capital

20.
Data Marketplaces
Les marchés de données transparents, interactifs et multidimensionnels deviennent une réalité.
Outre les prix et les délais, les marchés multipartites et axés sur le secteur définissent et négocient
des données dans lesquelles la valeur comprend le contexte de la clientèle, l'accès et l'utilisation.

21.
Données Ouvertes Par Rapport Aux Données Privées
La dynamique autour des données ouvertes croît dans plusieurs secteurs, mais elle est limitée par la
concurrence, la privatisation des données publiques et des problèmes de sécurité accrus. Cela limite
le potentiel des «données pour de bon» ainsi que le partage et l’utilisation plus larges.

22.
Données Biaisées, Médiocres et Fausses
Alors que nous recherchons des données plus précises pour éclairer les décisions, les
préoccupations concernant les données biaisées, médiocres et fausses augmentent. Le nettoyage et
la validation des données constituent un champ de bataille social, politique et commercial croissant.

23.
Propriétaires Contre Dépositaires
Le débat sur la propriété et l'accès aux données passe à la conservation. De nouveaux modèles de
gouvernance sont développés pour répondre à cela et la responsabilité des détenteurs de données
évolue au-delà de la sécurité, de l'utilisation et de la monétisation.

24.
Propriété des Données de la Machine
En l'absence d'une approche convenue, des discussions sur qui a quels droits sur quelles données sont construites.
Les questions sur le titre, la possession, le contrôle et l'utilisation des données tout au long de la chaîne
d'approvisionnement conduisent les secteurs à adopter des points de vue différents sur le partage de la valeur.

25.
Décentralisation et Centralisation
La hausse des coûts des cyberattaques pousse beaucoup à investir dans une meilleure protection
des données - mais l'approche la plus efficace reste floue. Le débat sur les avantages de la
décentralisation des données aux niveaux mondial, régional et local se poursuit.

26.
Souveraineté des Données
De plus en plus de gouvernements s'opposent à Big Tech pour lutter pour le contrôle des données.
Limiter le flux de données est perçu comme une protection des droits des citoyens et de l’économie
- le partage est donc limité à des systèmes spécifiques (susceptibles de se chevaucher).

27.
Localisation de Données
Les pays exigent des copies de toutes les données des citoyens et des machines dans les centres de
données régionaux. Plusieurs organismes publics et entreprises locales ont accès à des données
auparavant «exclusives», qui sont de plus en plus difficiles à surveiller et à monétiser.

28.
Gouvernance, Gouvernement et Démocratie
Les préoccupations croissantes relatives à l'utilisation de l'accès aux données, de l'extraction et de l'analyse de données
pour influencer l'opinion publique mènent à des appels en faveur d'une meilleure gouvernance et d'une meilleure
responsabilisation. Les décideurs politiques recherchent une approche plus cohérente de la réglementation des données.

29.
Réglementation Mondiale vs Régionale vs Locale
Il existe une ambition générale pour des normes mondiales de gestion des politiques de données.
Peu de gens croient que l'autorégulation est une approche efficace mais, de même, il n'y a pas de
consensus autour duquel les organisations sont capables de se mettre à la tâche.

30.
L'avenir de La Vie Privée
Certains croient fermement dans le droit à la confidentialité et à la sécurité des données.
Cependant, nombreux sont ceux qui voient dans la vie privée un concept contradictoire et dépassé.
Certains avancent que la sécurité est impossible sans surveillance accrue.

31.
Une Question d’Ethique
Alors que l'éthique évolue dans le numérique, nombreux sont ceux qui ont du mal à définir et à
adopter une approche intersectorielle universelle et mondiale. Différents secteurs ont initialement
défini leurs propres normes qui se sont finalement alignées sur des principes communs.

32.
Responsabilité Organisationnelle
La gestion des données nécessite une approche du 21e siècle et non pas du 17e siècle. Le
numérique devenant la norme pour la plupart des organisations, une responsabilité claire pour des
décisions de plus en plus automatisées est une source croissante de différenciation.

33.
CONCLUSIONS

34.
Résumé des Implications
La conclusion du rapport rassemblera les implications mondiales et régionales
avec certaines actions potentielles à prendre. Il se termine par des questions
pour les particuliers, les entreprises et les gouvernements.

35.
Future Agenda, 84 Brook Street, London W1K 5EH +44 203 0088 141
www.futureagenda.org | www.futureagenda.net | @futureagenda