## Le prix caché des données

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## Bibliographic details
- Authors: LAURA VELDKAMP
- Published: December 12, 2025

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### 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*

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_Source: https://www.imf.org/fr/publications/fandd/issues/2025/12/the-hidden-price-of-data-laura-veldkamp_