La semaine dernière, nous avons eu le plaisir d’animer le premier des trois ateliers de la nouvelle saison MesInfos. La session s’est tenue dans les locaux de Cap Digital avec des participants de tous horizons – partenaires, fournisseurs de services, grandes organisations, innovateurs – réunis atour de l’enjeu de l’écosystème des services du « self data », afin de produire une cartographie autour des services (en pièce jointe dans ce billet).
Après deux saisons riches en productions et expérimentations, la troisième saison du projet MesInfos se concentre sur les opportunités et les défis du “Self Data”. Le premier atelier avait pour but de cartographier ce qui évolue aujourd’hui sur ce marché, en terme de services. Or si celui-ci est en train de se densifier, il n’est ni structuré, ni forcément bien identifié.
L’enjeu de l’atelier consistait donc à la fois :
• à identifier les univers d’usages plus denses que d’autres, ceux où les services et innovateurs sont nombreux, ceux où il y a matière à coopération aujourd’hui ou à court/moyen terme ;
• à identifier les besoins communs des acteurs du secteur : services, couches de services, fonctions, infrastructures, architectures… qui pourraient servir à de nombreux autres acteurs.
Ce travail se complètera par 2 ateliers supplémentaires :
• Un atelier sur les “Business Models du Self Data” (7 octobre)
• Un atelier sur les “Grands défis” du Self Data (défis techniques, juridiques, économiques, …)
Ci dessous, les slides de présentation :
atelier_mesinfos_24_sept_slides
La Fing a travaillé sur une première carte du “Self Data”, à travers une série de services emblématiques des 7 domaines d’usages identifiés pendant l’expérimentation MesInfos. Cette carte a été préparée et nourrie par Manon Molins (équipe MesInfos) et enrichie par les participants, elle reprend les échanges de l’atelier sous forme de cartographie :

Carte : Le paysage du « Self Data »
À noter : Beaucoup des services se basent sur les “données actives” : celles qui doivent être saisies par les individus avant de pouvoir en faire usage. Si nous en avons inclus certains, nous nous sommes surtout concentrés sur les services utilisant des données passives, c’est à dire collectées automatiquement – à travers les objets connectés – ou récupérées par d’autres intermédiaires. De plus cette cartographie présente des services existant dans divers pays, certains étant distribués uniquement aux États-Unis.
Après avoir enrichi la cartographie par l’ajout de différents services, l’atelier a permis d’imaginer ce qu’ils pourraient s’apporter entre eux. Des passerelles entre services et entre domaines d’usages ont donc été pensées :
• Des comparateurs qui pourraient enrichir leur proposition de valeur : “si je sais comparer quelque chose (par exemple, des tarifs de fournisseurs d’énergie), et que je suis une référence dans ce domaine notamment en terme de confiance et de neutralité je devrais pouvoir comparer autre chose (tarifs d’assurance, de mutuelle, etc.).
• Des services autour de la contribution qui bénéficient aussi à l’individu : “proposer de mettre à disposition mes données de mobilité, de santé… anonymisées, pour alimenter des recherches, c’est bien, mais il faut d’abord que ça me serve à moi”.
• “Décision et action” et “Connaissance de soi” pourraient particulièrement avoir du sens avec les données d’opérateurs télécom.
• Les univers “Conscience” et “Contribution” ont un lien : agir en contribuant peut permettre d’agir selon mes valeurs.

Une réflexion collaborative, animée par l’équipe MesInfos
L’enjeu de la 3e partie de l’atelier était d’identifier les points récurrents, les préoccupations partagées, les besoins communs à beaucoup d’acteurs.
Existe-t-il des fonctionnalités/univers d’usage qui fédèrent des projets?
De quoi les innovateurs du Self Data pourraient-ils tous (ou une bonne partie d’entre eux) avoir besoin à l’avenir ? Qu’est-ce qui pourrait être nécessaire à l’essor de nombreux acteurs ?
Parmi ces besoins communs, y en a-t-il qui ne sont pas du tout satisfaits, et qu’il faudra inventer ?
S’ils peuvent s’avérer commodes, de tels systèmes peuvent en même temps produire des artefacts et induire de l’obligation à publier un score, de réputation par exemple (“si X ne veut pas publier son score, c’est qu’il a quelque chose à cacher…”).
Ceci conclut le bilan de cet atelier, merci à tous les participants ainsi qu’à Cap Digital pour son accueil, rendez-vous mardi prochain pour imaginer et construire les modèles économiques du Self Data ! Inscription ici.