Comment bâtir un data marketplace réellement utile aux assistants et agents d’IA

Pourquoi les assistants et agents d’IA ont besoin d’un data marketplace repensé

Pourquoi les data marketplaces actuels ne suffisent plus

Les assistants et agents d’IA ne consomment pas la data comme un humain qui parcourt un catalogue donnees ou un fichier Excel. Ils ont besoin de contextes continus, de signaux frais, de jeux donnees bien structurés et de règles de gouvernance donnees explicites. Or, la plupart des data marketplaces actuels restent conçus comme des vitrines de produits donnees pour analystes, pas comme des plateformes de contexte pour agents autonomes.

Dans beaucoup d’entreprises, le data marketplace ressemble encore à une place marche numérique : un catalogue donnees, quelques ensembles donnees internes, parfois des donnees externes achetées à des fournisseurs donnees, le tout branché sur un data warehouse type Snowflake ou BigQuery. C’est utile pour la BI classique, mais largement insuffisant pour des agents qui doivent décider, agir et dialoguer en temps réel.

Les retours d’expérience sur la transformation de la gestion des assistants intelligents dans des environnements complexes, comme dans la modernisation des assistants IA autour d’Office 365 dans un grand groupe de transport, montrent bien cette limite : sans un marche donnees repensé, les agents restent cantonnés à des cas d’usage superficiels.

Des agents qui ont besoin de contexte, pas seulement de donnees

Un agent d’IA qui aide un collaborateur à préparer une video de présentation, à répondre à un client ou à piloter un portefeuille de produits ne se contente pas d’un echange donnees ponctuel. Il doit :

• comprendre les types donnees disponibles (documents, logs, emails, CRM, ERP, contenus video, etc.) ;
• accéder aux donnees internes et aux donnees externes pertinentes, en respectant les droits reserves et les politiques de securise donnees ;
• croiser ces ensembles donnees pour construire un contexte métier cohérent, exploitable en langage naturel ;
• adapter son comportement selon le profil des consommateurs donnees (équipes métiers, direction, partenaires, clients).

Dans ce monde, un simple data exchange ou une marketplace de produits donnees ne suffit plus. Il faut une place marche qui expose des contextes prêts à l’emploi pour les agents, avec des règles de data sharing claires, des contrats d’utilisation et une gouvernance explicite sur les informations personnelles et les donnees sensibles.

Les limites structurelles des data marketplaces traditionnels

Les data marketplaces actuels ont été pensés pour un autre usage : celui d’analystes qui explorent des jeux donnees, téléchargent des fichiers, les chargent dans un outil de BI ou dans un environnement type Snowflake, puis produisent des rapports. Pour des agents d’IA, plusieurs limites apparaissent immédiatement :

• Focalisation sur la donnée brute : le marketplace expose des produits donnees, rarement des contextes métier directement exploitables par un agent conversationnel ou un agent autonome.
• Peu de prise en compte du temps réel : les flux de data sont souvent pensés en batch, alors que les agents ont besoin de signaux continus, d’événements, de mises à jour fréquentes.
• Gouvernance fragmentée : les règles de gouvernance donnees sont documentées, mais pas toujours traduites en politiques techniques que l’agent peut interpréter automatiquement.
• Gestion limitée des donnees externes : l’intégration de fournisseurs externes reste souvent manuelle, avec peu d’automatisation pour l’echange donnees et la mise à jour des contrats.

Résultat : les agents se retrouvent soit suralimentés en informations non filtrées, soit sous alimentés, car l’entreprise hésite à ouvrir l’accès à certains ensembles donnees par crainte de dérives ou de fuites.

Un enjeu stratégique pour la performance des assistants et agents

Pour un comité de direction, la question n’est plus seulement de disposer d’un data marketplace, mais de savoir si cette place marche permet réellement aux assistants et agents d’IA de délivrer de la valeur métier. La performance des agents dépend directement de :

• la qualité des donnees internes et des donnees externes mises à disposition ;
• la capacité à orchestrer ces informations dans un cadre de gouvernance robuste et securise ;
• la clarté des règles de data sharing entre entités, partenaires et fournisseurs donnees ;
• la possibilité de tracer l’utilisation de chaque produit donnees par les différents consommateurs donnees.

Dans ce contexte, le data marketplace devient un levier de compétitivité : il structure le marche interne des informations, organise les relations avec les marketplaces externes et les data exchange, et définit la place de chaque acteur dans la chaîne de valeur de la data.

Pourquoi agir maintenant sur la place marche des donnees

Le déploiement massif d’assistants et d’agents d’IA dans l’entreprise accélère la pression sur le marche donnees interne. Sans refonte du data marketplace, les risques sont clairs :

• agents bridés, limités à quelques cas d’usage superficiels faute d’accès aux bons jeux donnees ;
• multiplication de copies de data non maîtrisées, avec un affaiblissement de la securise donnees ;
• conflits entre métiers et DSI sur l’utilisation des informations personnelles et des donnees sensibles ;
• dépendance accrue à des fournisseurs externes sans stratégie claire de gouvernance donnees et de droits reserves.

À l’inverse, une place de marche des donnees repensée pour les agents ouvre la voie à une architecture où le catalogue donnees, la gouvernance, le modèle économique interne et les mécanismes d’echange donnees sont alignés sur les besoins réels des assistants. Les sections suivantes détailleront comment passer de la donnée brute au contexte exploitable, puis comment concevoir une architecture cible et un modèle de gouvernance et de performance adaptés au monde des agents.

Définir la valeur : de la donnée brute au contexte exploitable par les agents

Passer de la donnée brute au contexte exploitable

Un assistant ou un agent d’IA ne « consomme » pas des donnees comme un data analyst. Il a besoin de contexte : qui parle, dans quel processus, avec quel niveau de confidentialité, pour quelle action métier. Un data marketplace qui se limite à un simple catalogue donnees ou à un data exchange technique ne suffit plus.

Dans un environnement où les donnees internes, les donnees externes et les flux temps réel se multiplient, la valeur ne vient plus du volume, mais de la capacité à transformer des jeux donnees hétérogènes en contextes prêts à l’emploi pour les agents. C’est ce changement de perspective qui doit guider la conception d’un data marketplace réellement utile.

Du fichier au « produit de contexte » pour agents

Pour qu’un assistant d’IA soit performant, il ne suffit pas de lui ouvrir l’accès à un marche donnees riche. Il faut lui exposer des produits donnees pensés comme des « briques de contexte » :

• Un périmètre clair : quelles informations, sur quelle periode, pour quel cas d’usage.
• Un modèle sémantique explicite : définitions métiers, relations entre entités, vocabulaire partagé.
• Des règles de gouvernance donnees intégrées : qui peut appeler ce produit, dans quel cadre, avec quels contrôles.
• Des garanties de qualité : fraîcheur, complétude, taux d’erreur, provenance des ensembles donnees.

Dans cette logique, un data marketplace ne se contente plus de lister des types donnees ou des tables techniques. Il devient une place marche de produits de contexte, chacun documenté, versionné, monitoré, et prêt à être consommé par des agents via API ou connecteurs natifs (par exemple vers des plateformes comme Snowflake ou d’autres data marketplaces cloud).

Structurer la valeur autour des cas d’usage des agents

La valeur d’un data marketplace pour les assistants dépend directement de sa capacité à coller aux cas d’usage concrets : support client, pilotage opérationnel, automatisation de processus, analyse de risques, etc. La question clé n’est plus « quelles donnees avons nous ? », mais « de quels contextes un agent a t il besoin pour prendre une bonne décision ou générer une bonne réponse ».

Quelques exemples de structuration par contexte plutôt que par source :

• Contexte client 360 : agrégation securise de donnees internes (CRM, facturation, interactions support, historique de commandes) et de donnees externes (scores de risque, données de marche) pour permettre à un agent de personnaliser ses recommandations.
• Contexte opérationnel temps quasi réel : flux issus d’outils métiers, capteurs, logs applicatifs, combinés dans un produit donnees unique pour que les agents puissent détecter anomalies et incidents.
• Contexte documentaire : contrats, procédures, FAQ, contenus video transcrits, classés et enrichis de métadonnées pour permettre aux agents de répondre avec des références précises et traçables.

Dans ce modèle, chaque produit de contexte devient un actif du data marketplace, avec ses consommateurs donnees identifiés (assistants, agents, applications) et ses fournisseurs donnees (équipes métiers, IT, partenaires externes) clairement responsables.

Articuler donnees internes, donnees externes et data sharing

Les agents d’IA les plus utiles combinent souvent donnees internes et donnees externes. Un data marketplace moderne doit donc faciliter l’echange donnees avec des fournisseurs externes, tout en restant strict sur la gouvernance donnees et la protection des informations personnelles.

Concrètement, cela implique :

• Des connecteurs standardisés vers des data marketplaces et data exchange externes (par exemple des catalogues sectoriels, des plateformes de données publiques, des partenaires industriels).
• Des contrats de data sharing intégrés au fonctionnement du marketplace : droits reserves, périmètre d’utilisation, durée, obligations de suppression ou d’anonymisation.
• Une séparation claire entre jeux donnees bruts provenant de l’externe et produits de contexte réellement consommés par les agents, avec des couches de filtrage et d’enrichissement.

Cette articulation permet à l’entreprise de tirer parti du marche donnees mondial sans perdre le contrôle sur la securise donnees ni sur la conformité réglementaire.

Encapsuler la sécurité et la conformité dans les produits de contexte

Pour que les agents puissent opérer en continu dans un environnement securise, la sécurité ne peut pas être gérée au cas par cas dans chaque application. Elle doit être encapsulée dans les produits donnees eux mêmes, au niveau du data marketplace.

Les bonnes pratiques observées dans les entreprises les plus avancées incluent :

• Classification systématique des jeux donnees : public, interne, confidentiel, sensible, avec des règles d’accès associées.
• Masquage ou pseudonymisation des informations personnelles dans les produits de contexte destinés aux agents génériques.
• Traçabilité fine de l’utilisation : qui consomme quoi, via quel agent, pour quelle finalité, avec quels volumes.
• Politiques dynamiques : adaptation des droits en fonction du rôle de l’agent, du canal (chat, voicebot, application métier) et du pays de l’utilisateur final.

Un retour d’expérience détaillé sur la manière dont une grande organisation a intégré ces principes dans ses outils collaboratifs et ses assistants intelligents est disponible dans cette analyse de la transformation de la gestion des assistants et agents intelligents dans un environnement bureautique à grande échelle. Elle illustre comment la gouvernance donnees peut être rendue opérationnelle au plus près des usages.

Préparer les donnees pour un monde d’agents autonomes

Enfin, définir la valeur ne se limite pas à l’état actuel des usages. Le data marketplace doit anticiper un monde où les agents seront plus autonomes, capables de composer eux mêmes des produits de contexte à partir de multiples sources.

Pour cela, plusieurs chantiers sont structurants :

• Standardiser les métadonnées dans le catalogue donnees pour permettre aux agents de découvrir et combiner les ensembles donnees de manière fiable.
• Documenter les limites d’usage de chaque produit (qualité, biais connus, restrictions de contexte) afin d’éviter des décisions automatiques inadaptées.
• Rendre explicites les relations entre produits donnees, processus métiers et risques associés, pour faciliter la gouvernance et les audits.

Un data marketplace qui réussit cette transition ne se contente plus d’être une place de stockage ou un simple marche donnees. Il devient une infrastructure de contexte, au service des assistants et agents d’IA, et un levier direct de performance pour l’entreprise et ses consommateurs donnees internes comme externes.

Architecture cible : du catalogue de données à la plateforme de contextes pour agents

Passer du simple catalogue de données à une plateforme opérationnelle pour agents

Dans la plupart des entreprises, le data marketplace ressemble encore à un catalogue de données statique : listes de jeux de données, fiches descriptives, quelques indicateurs de qualité. C’est utile pour des analystes humains, beaucoup moins pour des assistants et agents d’IA qui doivent consommer ces ensembles de données en temps quasi réel, de façon sécurisée et gouvernée.

Pour devenir réellement utile, le data marketplace doit évoluer vers une plateforme de contextes opérationnels. Autrement dit, un environnement où les agents peuvent découvrir, comprendre, tester et exploiter des produits de données sans passer par des intégrations lourdes à chaque fois.

Concrètement, cela suppose de repenser l’architecture autour de trois couches : la couche de données, la couche de produits de données, et la couche d’orchestration pour agents.

Structurer la couche de données : internes, externes et temps réel

La première couche reste celle des données brutes et des jeux de données consolidés. Mais pour un usage par des agents, il faut organiser ce socle de manière plus explicite, en distinguant clairement :

• Les données internes : systèmes transactionnels, CRM, ERP, outils collaboratifs, logs d’applications, données de support client, etc.
• Les données externes : données de marché, données sectorielles, flux issus de data marketplaces publiques ou privées, données de fournisseurs de données spécialisés.
• Les données temps réel ou quasi temps réel : événements applicatifs, télémétrie, interactions utilisateurs, flux vidéo ou IoT, qui alimentent des cas d’usage d’agents proactifs.

Les plateformes de type data warehouse et data lake modernes, comme Snowflake ou des architectures basées sur des data lakehouses, jouent ici un rôle central. Elles permettent de gérer différents types de données (structurées, semi structurées, parfois non structurées) tout en offrant des mécanismes de data sharing et de data exchange entre entités de l’entreprise et avec des partenaires externes.

Pour les dirigeants, l’enjeu est de s’assurer que ce socle est suffisamment standardisé et documenté pour alimenter un véritable marche de données interne, et pas seulement un empilement de silos techniques.

Concevoir des produits de données prêts à l’emploi pour les agents

La deuxième couche est celle des produits de données. C’est elle qui transforme des ensembles de données en contextes directement exploitables par les assistants et agents d’IA.

Un produit de données bien conçu pour des agents doit combiner plusieurs éléments :

• Un périmètre fonctionnel clair : par exemple, « contexte client 360 », « contexte incident IT », « contexte commande et logistique ».
• Une modélisation orientée usage : tables ou vues déjà agrégées, enrichies, prêtes pour l’interrogation par langage naturel ou par API.
• Des métadonnées riches : description métier, règles de gouvernance des données, niveaux de sensibilité, informations sur les informations personnelles, conditions d’utilisation et droits réservés.
• Des contrats d’accès : SLA, limites de requêtes, contraintes de performance, modalités de facturation interne ou de refacturation.

Le data marketplace devient alors une place de marché de produits de données, où les producteurs (équipes data, métiers, fournisseurs de données externes) publient des produits de données, et où les consommateurs de données (équipes métiers, équipes IA, responsables des assistants) sélectionnent les contextes dont leurs agents ont besoin.

Cette logique de produits de données est particulièrement importante pour les cas d’usage d’agents connectés à des systèmes critiques. Elle permet de limiter l’exposition directe des bases opérationnelles, tout en offrant aux agents un contexte riche et gouverné.

Du catalogue de données à un portail d’activation pour agents

La troisième couche est celle qui intéresse le plus directement les responsables des assistants et agents : la couche d’orchestration et d’activation. Elle doit aller bien au delà d’un simple catalogue de données.

Un portail moderne de data marketplace pour agents devrait proposer au minimum :

• Un catalogue de données et de produits de données : recherche par cas d’usage, par domaine métier, par type de données, avec une vue claire sur les jeux de données disponibles, internes et externes.
• Des connecteurs standardisés : API, connecteurs natifs vers les plateformes d’IA, intégration avec les environnements de développement d’agents, y compris pour la connexion à des modèles de type LLM.
• Des environnements de test : sandbox sécurisée où les équipes peuvent simuler l’utilisation des produits de données par des agents, mesurer la qualité des réponses, vérifier la conformité avec la gouvernance des données.
• Un moteur de politiques de gouvernance : application automatique des règles de gouvernance des données, masquage des informations personnelles, gestion des droits d’accès, suivi des utilisations.

Dans ce modèle, le data marketplace devient un véritable point de passage obligé pour tout nouveau cas d’usage d’agent. Les équipes ne « branchent » plus directement les agents sur des bases ou des API disparates, mais consomment des produits de données standardisés, ce qui simplifie la gouvernance et la sécurité.

Cette approche s’articule naturellement avec les réflexions sur l’optimisation de la connexion des agents aux modèles d’IA et aux environnements de production. Un exemple détaillé de ces enjeux est présenté dans cette analyse sur l’optimisation de la connexion à ChatGPT dans un contexte d’entreprise, qui met en lumière l’importance d’un socle de données bien structuré pour garantir performance et sécurité.

Intégrer la sécurité et la gouvernance des données au cœur de l’architecture

Une architecture cible pour un data marketplace orienté agents ne peut pas être pensée sans intégrer nativement la sécurité et la gouvernance des données. Les enjeux de gouvernance des données ne se limitent plus à la conformité réglementaire ; ils conditionnent directement la capacité des agents à opérer en confiance dans l’entreprise.

Quelques principes structurants à intégrer dans l’architecture :

• Classification systématique des données : distinguer clairement les données publiques, internes, sensibles, les informations personnelles, et les données à droits réservés.
• Politiques d’accès dynamiques : gestion des autorisations non seulement par utilisateur humain, mais aussi par type d’agent, par cas d’usage, par environnement (test, pré production, production).
• Traçabilité fine de l’utilisation : journalisation des requêtes des agents, suivi des échanges de données, capacité à auditer les décisions prises sur la base de certains ensembles de données.
• Segmentation des environnements : séparation claire entre les environnements d’expérimentation et les environnements de production, avec des règles de data sharing adaptées.

Les plateformes de data marketplaces modernes, qu’elles soient internes ou basées sur des solutions de marché, doivent donc offrir des fonctionnalités avancées de sécurité des données, de gestion des droits, et de contrôle des échanges de données avec des fournisseurs externes. Sans cela, l’ouverture du data marketplace aux agents risque de créer un angle mort majeur en matière de risques.

Préparer l’extension vers un écosystème de data marketplaces

Enfin, une architecture cible ne peut plus se limiter au périmètre strict de l’entreprise. Les assistants et agents d’IA ont vocation à consommer des données issues de multiples sources : partenaires, fournisseurs de données, plateformes sectorielles, voire data marketplaces publiques.

Pour les dirigeants, cela implique de prévoir dès maintenant :

• Des capacités d’interconnexion avec des data marketplaces externes et des data exchange sécurisés.
• Des règles claires de sélection des fournisseurs de données : qualité, conformité, conditions d’utilisation, gestion des droits réservés.
• Des mécanismes de contrôle sur l’utilisation des données externes par les agents, afin d’éviter les dérives et les risques de non conformité.

Le data marketplace interne devient alors la place de marché centrale où se rencontrent données internes et données externes, dans un cadre de gouvernance des données maîtrisé. C’est cette articulation, entre socle technique, produits de données, portail d’activation et ouverture contrôlée vers l’extérieur, qui permettra aux assistants et agents d’IA de s’appuyer sur un contexte riche, fiable et sécurisé.

Gouvernance et risques : encadrer l’accès des agents aux données sensibles

Mettre des garde fous autour de l’accès des agents

Dans un data marketplace pensé pour les assistants et agents d’IA, la question n’est plus seulement de savoir quelles donnees sont disponibles, mais qui peut y accéder, comment et dans quel contexte. La gouvernance donnees devient un sujet de pilotage stratégique, au même titre que la performance des modèles.

Les agents sont capables d’orchestrer des appels successifs à plusieurs produits donnees, internes et externes, parfois via des plateformes comme Snowflake, des data marketplaces sectorielles ou des data exchange opérés par des fournisseurs donnees. Sans règles claires, ils peuvent combiner des ensembles donnees de façon imprévisible, exposant des informations personnelles ou des secrets d’entreprise.

Pour un comité de direction, l’enjeu est double :

• Protéger les actifs data de l’entreprise et les droits reserves associés.
• Éviter que la peur du risque ne bloque l’utilisation des agents sur le marche donnees interne.

Segmenter les jeux de donnees par sensibilité et usage

La première brique de gouvernance consiste à classifier les jeux donnees et produits donnees selon leur sensibilité et leurs usages autorisés. Un data marketplace utile aux agents doit rendre cette classification explicite dans le catalogue donnees, et exploitable par les moteurs d’orchestration.

Une approche pragmatique consiste à définir quelques catégories simples, compréhensibles par les équipes métier comme par les équipes techniques :

• Donnees publiques ou ouvertes : partagez sans restriction, y compris avec des marketplaces externes et des consommateurs donnees externes.
• Donnees internes non sensibles : utilisables librement par les agents, mais uniquement dans le périmètre de l’entreprise.
• Donnees internes sensibles : accès restreint, traçabilité renforcée, conditions d’echange donnees explicites.
• Informations personnelles : traitement conforme aux réglementations, anonymisation ou pseudonymisation par défaut, contrôle strict des finalités.

Chaque type de donnees doit être associé à des politiques d’usage lisibles par les humains et par les systèmes : quelles actions un agent peut il réaliser, dans quel contexte, pour quels consommateurs donnees, avec quels mécanismes de journalisation.

Contrôler les accès des agents plutôt que des humains

Les modèles classiques de gouvernance ont été conçus pour des utilisateurs humains. Dans un monde d’agents, il faut déplacer le centre de gravité : ce sont les agents eux mêmes qui deviennent les principaux consommateurs donnees.

Concrètement, cela implique de :

• Considérer chaque agent comme un acteur technique identifié, avec un profil d’accès propre au sein du data marketplace.
• Définir des rôles d’agent (support client, optimisation logistique, pilotage financier, etc.) et leur associer des droits d’accès aux différents types donnees.
• Limiter par défaut l’accès aux donnees sensibles, même pour des agents internes, et exiger une justification explicite de l’utilisation.
• Mettre en place un mécanisme de consentement pour les donnees externes et les informations personnelles, y compris lorsque les flux passent par des marketplaces ou une place marche opérée par des tiers.

Dans cette logique, le data marketplace devient une place de contrôle : chaque appel d’un agent à un produit donnees est évalué en fonction de son rôle, de la finalité déclarée et du niveau de risque.

Traçabilité, audit et explication des usages

Pour rester maitre du marche interne de la data, l’entreprise doit pouvoir répondre à des questions simples : quel agent a utilisé quelles donnees, pour quel cas d’usage, à quel moment, et avec quel impact sur les décisions ou les produits générés.

Un data marketplace adapté aux agents doit donc intégrer nativement :

• Une journalisation fine de tous les appels aux produits donnees, qu’ils proviennent d’assistants conversationnels, d’agents autonomes ou de workflows hybrides.
• Des rapports d’audit permettant de reconstituer le cheminement d’une décision ou d’une recommandation, y compris lorsque plusieurs ensembles donnees ont été combinés.
• Des indicateurs de risque : fréquence d’accès à des donnees sensibles, volumes d’echange donnees avec des fournisseurs externes, exposition potentielle d’informations personnelles.

Cette traçabilité n’est pas seulement un sujet de conformité. Elle est aussi un levier de confiance pour les métiers : en comprenant quelles sources d’informations alimentent un agent, ils acceptent plus facilement d’intégrer ses recommandations dans leurs décisions.

Encadrer les flux avec les fournisseurs et marketplaces externes

Les data marketplaces modernes ne se limitent plus aux donnees internes. Ils orchestrent aussi l’accès à des donnees externes issues de plateformes spécialisées, de partenaires sectoriels ou de solutions cloud comme Snowflake qui facilitent le data sharing et le data exchange.

Pour éviter que cette ouverture ne se transforme en risque systémique, plusieurs principes doivent être posés :

• Contrats clairs avec les fournisseurs donnees : droits reserves, conditions de réutilisation, interdiction de revente non autorisée, obligations de sécurité.
• Filtrage des flux : les agents ne doivent pas pouvoir envoyer librement des donnees internes vers des marketplaces externes ou une place marche publique sans validation explicite.
• Segmentation technique : séparation des environnements où sont traitées les donnees internes et ceux où sont consommées les donnees externes, avec des passerelles securise.
• Revue régulière des produits donnees achetés sur le marche : pertinence, qualité, risques associés, dépendance vis à vis d’un fournisseur unique.

Dans certains cas, il peut être pertinent de créer un data marketplace intermédiaire : une couche interne qui standardise et sécurise les donnees externes avant qu’elles ne soient exposées aux agents.

Prendre en compte les contenus non structurés, notamment la video

Les agents d’IA ne se limitent plus aux tableaux de bord et aux fichiers structurés. Ils consomment de plus en plus de contenus non structurés : texte libre, audio, video, images. Ces contenus contiennent souvent des informations personnelles ou des secrets industriels difficiles à détecter automatiquement.

La gouvernance doit donc s’étendre à ces nouveaux types donnees :

• Définir des règles spécifiques pour l’indexation et la transcription de la video et de l’audio.
• Mettre en place des outils de détection automatique d’éléments sensibles dans ces contenus (identités, coordonnées, éléments contractuels).
• Limiter la capacité des agents à extraire et à partager des extraits de ces contenus en dehors de l’entreprise ou du data marketplace interne.

Sans cette vigilance, un agent peut très vite transformer un simple catalogue donnees multimédia en source de fuite massive d’informations.

Aligner gouvernance, architecture et modèle économique

Enfin, la gouvernance ne peut pas être pensée isolément. Elle doit être cohérente avec l’architecture cible du data marketplace et avec le modèle économique associé aux produits donnees.

Quelques points d’attention pour les dirigeants :

• Les règles de gouvernance doivent être implémentables techniquement dans la plateforme : contrôle d’accès, masquage, anonymisation, journalisation.
• Les mécanismes de facturation interne ou de refacturation aux consommateurs donnees ne doivent pas inciter à contourner les règles (par exemple en dupliquant des jeux donnees hors de la place marche securise).
• Les incitations à partager des donnees entre entités du groupe doivent rester compatibles avec les contraintes réglementaires et les droits reserves des différentes parties prenantes.

Un data marketplace réellement utile aux assistants et agents d’IA est donc un équilibre subtil : suffisamment ouvert pour permettre l’innovation et l’optimisation des produits, suffisamment encadré pour protéger les actifs data et la réputation de l’entreprise. Cet équilibre ne se décrète pas ; il se construit progressivement, en rapprochant les équipes data, les métiers, la conformité et la sécurité autour d’une vision commune du marche interne de la donnée.

Modèle économique : transformer le data marketplace en levier de performance des agents

Aligner le modèle économique sur la performance des agents

Un data marketplace ne crée de valeur pour l’entreprise que s’il améliore concrètement la performance des assistants et agents d’IA : meilleure qualité de réponses, réduction des temps de traitement, automatisation de décisions, diminution des risques. Le modèle économique doit donc être construit autour de ces indicateurs, et non autour d’une simple logique de volume de data ou de nombre de jeux de données publiés.

Dans un environnement où les agents consomment en continu des donnees internes et des donnees externes, la question n’est plus seulement de « monétiser » un marche donnees, mais de piloter un véritable marche de la performance. Cela implique de relier chaque ensemble de donnees, chaque produit de data, à un cas d’usage précis d’assistant ou d’agent, puis de mesurer l’impact réel sur :

• la qualité des réponses (pertinence, complétude, absence d’hallucinations) ;
• la productivité (temps gagné par les équipes, tâches automatisées) ;
• la réduction des risques (meilleure gouvernance donnees, moindre exposition aux informations personnelles) ;
• la création de nouveaux revenus (nouveaux services, nouveaux produits data pour des consommateurs donnees internes ou externes).

Le modèle économique du data marketplace doit donc intégrer ces dimensions dans ses règles de priorisation, de financement et de tarification interne.

Structurer une tarification interne orientée « produits de data »

Dans la plupart des entreprises, les data marketplaces commencent comme un simple catalogue donnees. Pour servir les assistants et agents d’IA, il faut passer à une logique de produits donnees : des ensembles donnees préparés, documentés, sécurise, avec des contrats d’utilisation clairs et des indicateurs de qualité.

Un modèle économique robuste peut s’appuyer sur plusieurs mécanismes complémentaires :

• Showback ou chargeback interne : les consommateurs donnees (équipes métiers, équipes IA, produits digitaux) voient le coût d’utilisation des jeux donnees, voire le supportent dans leur budget. Cela incite à rationaliser l’utilisation et à éviter la prolifération de requêtes inutiles des agents.
• Financement par cas d’usage : les produits donnees les plus critiques pour les agents (par exemple, les donnees clients, les logs d’interactions, les historiques de tickets) sont financés comme des actifs stratégiques, avec un budget dédié pour la qualité, la gouvernance et la sécurise donnees.
• Modèle par niveau de service : différents niveaux de qualité et de fraîcheur des data (temps réel, quasi temps réel, batch) sont proposés, avec des coûts différenciés. Les agents critiques peuvent accéder à des flux premium, tandis que d’autres se contentent de jeux donnees moins coûteux.

Cette approche permet de donner une valeur explicite à chaque produit de data dans la place marche interne, et de relier cette valeur à l’utilisation réelle par les agents.

Valoriser les fournisseurs de donnees et les producteurs de contextes

Un data marketplace performant repose sur des fournisseurs donnees fiables, qu’ils soient internes (équipes métiers, IT, fonctions support) ou externes (partenaires, plateformes de data exchange, marketplaces sectorielles). Pour que ces fournisseurs jouent le jeu, le modèle économique doit reconnaître leur contribution.

Dans le monde des plateformes modernes, y compris sur des environnements comme Snowflake ou d’autres solutions de data exchange, on voit émerger des mécanismes de valorisation des producteurs de data :

• Indicateurs de contribution : nombre de produits donnees utilisés par les agents, fréquence d’echange donnees, impact sur les cas d’usage IA.
• Priorisation des investissements : les domaines qui fournissent les ensembles donnees les plus utilisés par les agents bénéficient de budgets renforcés pour améliorer la qualité, la documentation et la gouvernance donnees.
• Reconnaissance managériale : intégration d’objectifs liés à la qualité des produits de data dans les objectifs des équipes qui les produisent.

Pour les fournisseurs externes, la place marche doit clarifier les conditions d’accès, les droits reserves, les contraintes de securise donnees et les modalités de partagez des informations, notamment lorsque des informations personnelles sont en jeu. Les contrats doivent préciser comment les agents peuvent utiliser ces donnees externes, dans quels types donnees de contextes, et avec quelles limites.

Monétiser les actifs de data au delà de l’entreprise

Une fois la gouvernance et la securise donnees maîtrisées, certaines entreprises peuvent transformer leur data marketplace interne en source de revenus externes. Cela ne concerne pas toutes les organisations, mais dans certains secteurs, la mise à disposition de produits donnees à des partenaires ou à des clients peut devenir un véritable business.

Quelques scénarios fréquents dans le monde des data marketplaces :

• Place marche sectorielle : l’entreprise devient un point central d’echange donnees pour un écosystème (fournisseurs, distributeurs, opérateurs). Les assistants et agents d’IA des différents acteurs consomment des jeux donnees standardisés via un marketplace securise.
• Produits de data enrichis par les agents : les agents internes analysent de grands ensembles donnees, produisent des indicateurs, des scores, des segments, qui deviennent à leur tour des produits de data commercialisables, sous réserve de respecter la gouvernance donnees et les droits reserves.
• Services à valeur ajoutée : au lieu de vendre directement des data, l’entreprise vend des services d’analyse, de recommandation ou de scoring opérés par ses propres agents, ce qui limite l’exposition des informations personnelles et renforce la maîtrise de la securise donnees.

Dans tous les cas, la gouvernance doit rester centrale : anonymisation, pseudonymisation, contrôle des usages, audit des accès, conformité réglementaire. Le modèle économique ne doit jamais prendre le pas sur la protection des personnes et des partenaires.

Mesurer le retour sur investissement pour les assistants et agents

Pour piloter ce modèle économique, la direction doit disposer d’indicateurs clairs, reliés à l’utilisation réelle du data marketplace par les agents. Il ne s’agit pas seulement de compter le nombre de jeux donnees dans le catalogue donnees, mais de mesurer la valeur créée dans les cas d’usage IA.

Quelques indicateurs concrets à suivre :

• Taux d’utilisation des produits de data par les assistants et agents (nombre d’appels, fréquence, types donnees consommés).
• Impact sur les processus métiers : temps moyen de traitement avant et après l’intégration des data dans les agents, taux d’automatisation, réduction des erreurs.
• Qualité des réponses : taux de satisfaction des utilisateurs finaux, taux de réouverture de tickets, nombre de corrections manuelles nécessaires.
• Réduction des risques : incidents liés aux informations personnelles, non conformités, écarts de gouvernance donnees détectés et corrigés.
• Coût total de possession : coûts d’infrastructure (par exemple sur des plateformes type Snowflake ou autres), coûts de préparation des data, coûts de gouvernance, mis en regard des gains métiers.

Ces indicateurs doivent être partagés régulièrement avec les parties prenantes : équipes data, responsables métiers, responsables de la gouvernance, sponsors des projets d’assistants et d’agents. L’objectif est de faire du data marketplace non pas un projet technique, mais un levier de performance suivi comme un véritable produit stratégique.

Intégrer les nouveaux formats et usages dans le modèle économique

Les assistants et agents d’IA ne consomment plus seulement des tables structurées. Ils exploitent de plus en plus des contenus non structurés : texte, audio, video, images, logs d’interactions. Le modèle économique du data marketplace doit intégrer cette diversité de formats et de types donnees.

Quelques points d’attention pour les dirigeants :

• Coût de traitement des contenus riches : indexation, transcription, vectorisation des contenus video ou audio ont un coût significatif. Il faut décider quels contenus méritent cet investissement, en fonction des cas d’usage des agents.
• Priorisation par valeur métier : tous les ensembles donnees ne se valent pas. Certains jeux donnees textuels ou video peuvent transformer la qualité des réponses des agents, d’autres auront un impact marginal. Le modèle économique doit refléter cette hiérarchie.
• Gestion des droits reserves et de la propriété intellectuelle : lorsque des contenus externes sont intégrés (par exemple via des marketplaces externes ou des contrats de data sharing), il faut s’assurer que les agents respectent les limites d’utilisation, notamment pour la réutilisation ou la redistribution des informations.

En intégrant ces dimensions, le data marketplace devient une véritable place marche de contextes pour les agents, capable de gérer des produits de data variés, des donnees internes comme des donnees externes, tout en restant securise et conforme.

Feuille de route pour dirigeants : prioriser les chantiers autour du data marketplace

Clarifier l’ambition : quel rôle pour le data marketplace dans votre stratégie IA

Avant de lancer des chantiers techniques, la direction doit clarifier la place du data marketplace dans la stratégie globale des assistants et agents d’IA. Il ne s’agit pas seulement d’un nouveau catalogue donnees, mais d’un véritable marche donnees interne et externe au service de cas d’usage concrets.

Quelques questions simples aident à cadrer l’ambition :

• Quels types donnees doivent être accessibles en priorité aux agents (donnees internes, donnees externes, flux temps réel, video, logs, documents, etc.) ?
• Quels produits donnees sont indispensables pour les premiers cas d’usage (relation client, maintenance, finance, supply chain, RH…) ?
• Quel niveau de gouvernance donnees et de securise donnees est acceptable pour le comité de direction, au regard des informations personnelles et des droits reserves ?
• Comment ce data marketplace s’intègre avec les plateformes existantes (data warehouse, data lake, snowflake, outils de data exchange, marketplaces externes) ?

Cette clarification permet de fixer un cap : un data marketplace orienté « place marche » pour les agents, centré sur l’echange donnees et la création de produits donnees réutilisables par de multiples consommateurs donnees.

Structurer la gouvernance : qui décide quoi, et pour quels usages

La gouvernance ne doit pas être pensée comme un frein, mais comme un accélérateur de l’utilisation des donnees par les assistants. Sans règles claires, le risque est double : blocage des projets par crainte, ou au contraire exposition incontrôlée d’ensembles donnees sensibles.

Pour une feuille de route réaliste, la direction peut structurer la gouvernance donnees autour de quelques rôles clés :

• Propriétaires de jeux donnees : responsables métier qui définissent les règles d’accès, les niveaux de qualité et les usages autorisés pour leurs produits donnees.
• Équipe data / plateforme : en charge de la mise en place du data marketplace, de la sécurité technique, du data sharing securise et de l’intégration avec les systèmes existants (par exemple snowflake ou d’autres plateformes de data exchange).
• Comité de gouvernance : arbitre les conflits entre rapidité d’innovation et protection des informations personnelles, valide les politiques d’accès pour les agents et les consommateurs donnees humains.

La feuille de route doit inclure la formalisation de ces rôles, la définition des processus d’onboarding des nouveaux fournisseurs donnees et la mise en place de contrôles réguliers sur les usages des agents.

Prioriser les cas d’usage : partir des besoins des agents, pas de la technologie

Un data marketplace efficace se construit à partir des besoins concrets des assistants et agents d’IA, pas à partir d’une liste théorique de jeux donnees. La direction doit donc sélectionner quelques cas d’usage phares, avec un impact mesurable sur la performance de l’entreprise.

Une approche pragmatique consiste à :

• Identifier 3 à 5 assistants ou agents déjà en production ou en pilote, qui souffrent d’un manque de contexte ou d’informations fiables.
• Cartographier les donnees internes et donnees externes nécessaires à ces agents : ensembles donnees clients, contrats, historiques de tickets, contenus video, données de capteurs, etc.
• Concevoir des produits donnees dédiés à ces agents, avec un format adapté à leur consommation (API, vues agrégées, contextes pré enrichis, jeux donnees annotés).
• Mesurer l’impact sur la qualité des réponses, la réduction des erreurs, le temps gagné pour les équipes et les consommateurs donnees finaux.

Cette priorisation permet de démontrer rapidement la valeur du data marketplace, tout en construisant progressivement un marche de donnees réutilisable par d’autres agents.

Mettre en place les fondations techniques : de la plateforme à la place de marche

Sur le plan technique, la feuille de route doit éviter le piège du « big bang ». Il est plus efficace de transformer progressivement l’existant en véritable place marche de la data pour les agents.

Les étapes typiques incluent :

• Inventaire et rationalisation des catalogues existants : recenser les catalogues donnees, data marketplaces internes, data exchange déjà en place, et identifier les doublons.
• Unification de l’accès : offrir un point d’entrée unique pour les agents et les développeurs, même si les donnees restent physiquement réparties (data lake, snowflake, systèmes métiers, marketplaces externes).
• Standardisation des produits donnees : définir un modèle commun pour décrire les jeux donnees (schéma, qualité, règles d’usage, contraintes de gouvernance, informations sur les fournisseurs donnees).
• Couche de sécurité et de contrôle : intégrer des mécanismes de contrôle d’accès, de masquage, de pseudonymisation et de suivi des usages, afin de garantir un echange donnees securise.

L’objectif est de passer d’un simple catalogue donnees à une véritable place de marche donnees, où les fournisseurs et les consommateurs peuvent partagerz et consommer des produits donnees de manière fluide et contrôlée.

Organiser la relation avec les fournisseurs et consommateurs de donnees

Un data marketplace n’existe que s’il y a un équilibre entre fournisseurs donnees et consommateurs donnees. La feuille de route doit donc prévoir des actions spécifiques pour animer ce marche.

Côté fournisseurs donnees :

• Identifier les équipes qui détiennent des ensembles donnees à forte valeur pour les agents (CRM, ERP, outils de support, systèmes industriels, plateformes video, etc.).
• Les accompagner pour transformer ces donnees en produits donnees documentés, avec des règles claires d’utilisation et de gouvernance.
• Mettre en place des incitations, financières ou non, pour encourager la mise à disposition de nouveaux jeux donnees.

Côté consommateurs donnees :

• Faciliter l’accès pour les équipes qui conçoivent les assistants et agents d’IA, via des interfaces simples et des API standardisées.
• Former les équipes métier à la logique de place marche : comment rechercher, évaluer et demander l’accès à un produit donnees.
• Collecter les retours d’expérience pour améliorer en continu la qualité des produits et des informations disponibles dans le marketplace.

Cette animation est essentielle pour éviter que le data marketplace ne devienne un simple inventaire statique, déconnecté des besoins réels du monde opérationnel.

Mesurer la valeur et ajuster la trajectoire

Pour convaincre durablement la direction, la feuille de route doit intégrer des indicateurs clairs, liés à la performance des assistants et agents d’IA. Il ne suffit pas de compter le nombre de jeux donnees publiés dans le marketplace.

Parmi les indicateurs utiles :

• Nombre d’agents connectés au data marketplace et taux d’utilisation des produits donnees.
• Réduction du temps de mise à disposition des donnees pour un nouveau cas d’usage.
• Amélioration mesurée de la qualité des réponses des assistants (précision, taux de résolution au premier contact, satisfaction des utilisateurs).
• Diminution des incidents liés à la mauvaise utilisation des informations personnelles ou à la violation de droits reserves.

Ces indicateurs doivent être suivis régulièrement et partagés avec les parties prenantes. Ils permettent d’ajuster la feuille de route : renforcer la gouvernance là où les risques sont élevés, accélérer l’ouverture de nouveaux types donnees là où la valeur est démontrée, ou encore revoir la relation avec certains fournisseurs donnees.

En structurant ainsi la feuille de route, la direction transforme le data marketplace en un véritable levier de performance pour les assistants et agents d’IA, tout en maîtrisant les risques liés à l’echange donnees et à la gouvernance donnees dans l’entreprise.