Nous produisons des contenus numériques et nous adoptons de nouveaux outils, mais nos modèles d’affaires et nos stratégies de promotion et diffusion demeurent cependant essentiellement les mêmes. Alors, comment se positionner face aux modèles d’affaires plus rentables et plus attractifs des géants du numérique tels que décrits dans cet article sur une nouvelle classification des entreprises?

/…/ companies that build and manage digital platforms, particularly those that invite a broad network of participants to share in value creation (such as how we all add content to Facebook’s platform or that anyone can sell goods on Amazon’s), achieve faster growth, lower marginal cost, higher profits, and higher market valuations.

Ce qui contribue à leur montée en puissance, c’est la donnée qui leur permet de mettre leurs contenus en avant et de générer de l’information toujours plus précise et pertinente pour la prise de décisions stratégiques.

Culture de la donnée? Plutôt, des compétences informationnelles

Malgré les transformations qui accélèrent la mutation des modèles industriels et économiques, les opportunités et enjeux ayant trait à l’exploitation des données sont généralement ignorés dans la plupart des analyses et propositions d’action, qu’il s’agisse de politiques gouvernementales ou d’initiatives entrepreneuriales.

Cette situation s’explique fort probablement par le faible niveau de connaissances en matière d’information; ce qu’on appelle parfois les compétences informationnelles.  En effet, si les technologies de l’information au sein de nos organisations ont un pouvoir, des ressources et des budgets dédiés, la matière première — la donnée, le document, l’information et même la connaissance — ne constitue pas une priorité.

Et pourtant.  Comprendre de quoi sont faites les données (standards et sciences de l’information) et comment évolue leur exploitation (algorithmes, technologies sémantiques, blockchain) permet d’apprécier les modèles numériques d’une toute autre manière qu’en utilisateur de systèmes: en « créateur de valeur ».

Au cours de la préparation d’un atelier pour la SODEC, dans le cadre de la prochaine édition du SODEC_LAB Distribution 360, j’ai répondu à quelques questions concernant le rôle central des données dans la diffusion et la mesure des contenus, et notamment, leur potentiel de découvrabilité.  Deux questions, qui reviennent régulièrement aux cours des présentations, démontrent clairement qu’il est urgent d’élaborer un programme afin de palier le sous développement des compétences informationnelles dans nos organisations, qu’il s’agisse d’une startup ou d’un ministère.

Je partage ici ces questions, ainsi qu’un aperçu des réponses.

Comment peut-on définir simplement ce qu’est une donnée?

Par l’exemple. Voici une donnée:

snow

C’est un « morceau d’information »; la plus petite unité de représentation d’une information. Exploitée individuellement, sans contexte (dont la langue) ou d’autres données, cette donnée peut prendre n’importe quel sens

Nom: Snow
Prénom: Michael
Activité: Artiste
Pays: Canada

Ensemble, des données permettent de produire de l’information, notamment, grâce à la présence de ces données spéciales que sont les métadonnées (meta: auto-référence, en grec).  Nom, Prénom, Activité, Pays permettent de comprendre le sens des données auxquelles elles sont reliées, surtout si elles sont dans des formats difficiles à interpréter comme des numéros d’identification.

Les données peuvent être structurées, comme dans les bases de données ou les feuilles de calcul, ou non structurées, comme des textes sur Twitter et Facebook ou des images-commentaires sur Snapchat.

Les données non structurées sont généralement très riches mais requièrent un traitement manuel ou automatisé.  Mais, en général, l’exploitation des données fait face à un enjeu majeur: leur hétérogénéité. Les technologies, les modèles de représentation et les formats de données sont autant de silos qui empêchent de relier des données de sources diverses entre elles.

À quelles données pouvons-nous avoir accès?

Il y a une abondance de données accessibles à tous les participants d’un écosystème donné. Chaque individu, chaque organisation est une machine à produire des données.

Par exemple, les industries culturelles produisent des données sur les contenus et sur la consommation de contenu.

Les grandes plateformes numériques excellent dans leur domaine en grande partie pour ces raisons:

Exhaustivité. Elles fournissent sous forme de données et métadonnées,  de l’information très détaillée à propos de leurs contenus (description, ambiance, audience, son, couleur, etc.).

Connectivité. Elles savant que les données détaillées qui décrivent leurs contenus génèrent de nouvelles données lorsqu’elles sont liées à des données de consommation ou à d’autres données sur des contenus.

Dévouvrabilité. Elles comprennent le rôle central joué par les données et métadonnées pour la  découvrabilité des contenus. De plus en plus de contenus vont à la rencontre de leurs publics, entre autres, par Google qui donne des réponses plutôt que de fournir des listes de destinations où trouver les réponses. Taper « Best actor oscar 2016 », vous y constaterez que Google exploite de façon croissante le graphe des connaissances (knowledge graph) et des données ouvertes et liées (Linked Open Data).

Pertinence. Elles se servent des données pour cibler des consommateurs, mais, de plus en plus, pour créer des contenus ou permettent à des producteurs de proposer des offres qui trouveront plus facilement leurs publics.

Mesure. Elles utilisent ou expérimentent divers indicateurs de mesure, autres que des transactions ou des faits comme des tendance,  des modèles de comportement ou, encore mieux: la relation au contenu. Elles pratiquent l’écoute sociale en suivant, par exemple, les conversations sur Twitter avant, durant et après le lancement d’un contenu.

La donnée génère l’information qui est au cœur du modèle économique des puissantes plateformes numériques. Celles-ci ont toujours plusieurs trains d’avance sur leurs compétiteurs (et, souvent, également fournisseurs) dont la vision et les modèles relèvent encore des méthodes de l’ère industrielles.  Nos industries culturelles, pour ne citer que cet exemple, disposent d’une masse de données, mais celles-ci sont peu entretenues et exploitées.

Avant de développer un énième silo d’information (plateforme, application), il faudrait peut-être apprendre à connecter nos données et les mettre en réseau pour générer le plus d’effet à long terme pour notre économie et notre culture.