Le prix caché des données

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Le prix caché des données

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• Authors: LAURA VELDKAMP
• Published: December 12, 2025

Constat et enjeux

• Les données alimentent les algorithmes d’intelligence artificielle et ont contribué à porter les marchés boursiers à des pics historiques.
• Les données ne ressemblent pas à des biens classiques : elles ne sont ni extraites du sol ni fabriquées en usine et s’accumulent « comme un produit dérivé de la vie moderne ».
• Les entreprises dépensent pour traiter et exploiter les données (science des données, infrastructures informatiques), mais les données brutes « s’apparentent aux gaz d’échappement de notre moteur économique » et apparaissent automatiquement.
• Les consommateurs sont, de fait, des producteurs de données rémunérés : chaque achat et chaque interaction constitue une double transaction (achat + cession de données).
• Prix observable = prix net des deux échanges : les entreprises reçoivent recettes et données; les consommateurs reçoivent produits et commodité.

Problème des transactions groupées

• Les transactions sont généralement groupées : les consommateurs ne voient pas le prix distinct des données qu’ils fournissent.
• Conséquence pratique : impossibilité pour les consommateurs de savoir « quel prix et quelle remise » ils obtiennent en échange de leurs données.
• Analogie : payer « l’équivalent de 18 dollars pour un repas qui devrait en coûter 3 » illustre l’incapacité des consommateurs à apprendre des expériences de tarification.
• Proposition de transparence : des réglementations obligeant les entreprises à dissocier les transactions (afficher le prix du droit d’utiliser les données et le prix privé) permettraient aux consommateurs de constater la remise accordée en contrepartie de leurs données.
• Effet attendu : certains consommateurs accepteront de vendre leurs données pour une remise donnée; d’autres refuseront sans remise suffisante, transformant les consommateurs « naïfs » en « fournisseurs de données avertis ».

Cinq méthodes d’évaluation des données

• Méthode 1 — Les prix du marché
  • Certaines données sont échangées sur des plateformes comme Snowflake ou Datarade.
  • Limite : ces marchés ne sont pas représentatifs des données les plus précieuses, que les entreprises conservent pour leur avantage concurrentiel.
  • Utilité : pour le sous-ensemble disponible, le prix observé est une indication de valeur.
• Méthode 2 — Les recettes
  • Considère les données comme un actif productif dont la valeur correspond au surcroît de recettes qu’elles peuvent générer.
  • Exige un contrefactuel : modéliser les bénéfices en l’absence de certaines données.
  • Applicabilité : plus réalisable dans des secteurs comme la finance où l’on peut relier l’usage des données à des achats d’actifs et à des rendements.
• Méthode 3 — Les intrants complémentaires
  • Évaluer la main-d’œuvre et la puissance de calcul mobilisées pour traiter les données et en déduire la valeur implicite du stock de données.
  • Principe : si des entreprises dépensent des fonds réels pour exploiter des données, ces données ont de la valeur.
• Méthode 4 — Les comportements corrélés
  • Si les données améliorent la prise de décision, cela doit se refléter dans l’alignement entre actions et gains.
  • Mesures possibles : correspondance entre recommandations et achats; précision du stockage d’inventaire.
  • Interprétation : une covariance élevée entre actions et résultats indique la présence de données précieuses.
• Méthode 5 — La comptabilité analytique
  • Additionner les factures et imputer la valeur des données dans les comptes nationaux (ex. nouveau système de comptabilité nationale des Nations Unies comptabilise ensembles de données achetés comme actifs).
  • Problème : la plupart des données ne sont pas achetées mais troquées (consommateurs « paient » avec des informations), et ces remises implicites n’apparaissent pas dans les comptes.
  • Solution proposée : dissocier opérations portant sur des données et biens en imposant une tarification distincte pour transactions avec et sans droit d’utiliser les données afin de permettre cette comptabilisation.

Vers la quantification et implications politiques

• Les cinq méthodes offrent des points de vue complémentaires : main-d’œuvre mobilisée, recettes perçues, précision des actions, prix du marché, coût implicite.
• Aucune méthode n’est infaillible, universelle ou globale; l’évaluation reste imparfaite.
• Nécessité : faire passer les données « du domaine de l’intuition à celui de la quantification » pour éclairer les décisions et la politique.
• Risque actuel : une économie alimentée par une ressource dont le prix est supposé et dont la valeur peut être exploitée librement par la Silicon Valley.
• Recommandation politique centrale : réglementer pour dissocier et afficher séparément le prix du droit d’utiliser les données et le prix des biens/services, afin de révéler les remises implicites et permettre une comptabilisation plus fidèle de la valeur des données.

Laura Veldkamp, Décembre 2025 — Le prix caché des données