Une communauté de pratique.
PME, grands groupes, acteurs publics, associations, recherche. Une autorité de gouvernance peut la représenter.
Ressources · Comprendre
Qu’est-ce qu’un data space ?
Un écosystème de confiance, décentralisé et fédéré, où organisations et personnes partagent des données et des services de leur plein gré, en gardant la maîtrise de leur accès et de leur réutilisation.
Trois composantes.
Un cadre de gouvernance.
Un rulebook partagé : principes, standards, politiques, accords, contrôle et résolution des conflits, lisibles par l’humain et par la machine.
Une infrastructure de partage.
Des briques modulaires : identité et confiance, catalogues, vocabulaires, contrats, connecteurs, moteurs de politiques, supervision, facturation.
Quatre principes.
- Maîtrise et souveraineté. Le détenteur décide qui utilise quoi, et pour quelle finalité.
- Confidentialité et sécurité dès la conception. En cohérence avec le RGPD et le droit européen.
- Interopérabilité. Modèles, standards et protocoles communs.
- Partage équitable de la valeur. Réutilisation gratuite ou rémunérée, à des conditions transparentes.
Ce qu’un data space n’est pas.
- Pas de l’open data. L’accès est contrôlé, selon des règles explicites, et peut être rémunéré.
- Pas un data lake. Les données restent chez leur détenteur ; l’échange est fédéré.
- Pas seulement des principes. Il fait tourner des services réels : identité, catalogues, connecteurs.
Les bénéfices.
Coopérer plus vite.
Des outils et des règles partagés réduisent le temps de négociation.
Qualité et conformité.
Contrôles de conformité et audits installent la confiance.
Passer à l’échelle.
Des briques réutilisables remplacent les intégrations au cas par cas.
Une base pour l’IA.
Mettre en commun des données privées pour une IA agentique de confiance.
Souveraineté.
Contrôle de l’accès et de la réutilisation, par participant et par secteur.
Effet de réseau.
D’abord au sein d’un domaine, puis entre domaines : un « réseau de réseaux » européen.
Lancer un data space en huit étapes.
Tout commence par une communauté de pratique, souvent publique et privée, sectorielle ou intersectorielle, européenne, nationale ou locale, qui décide de coopérer.
Définir le périmètre et la mission.
Une mission claire, des critères de succès, les premiers cas d’usage et types de données, personnelles ou non.
Livrable : Mission en une page, premiers cas d’usage
Mettre en place la gouvernance.
Constituer une autorité de gouvernance (DSGA), idéalement adossée à une structure juridique. Définir droits de décision, rôles, entrée et sortie. Rédiger le rulebook, cartographier le droit applicable (RGPD, DGA, Data Act, droit sectoriel).
Livrable : Rulebook v1, conditions de participation
Cartographier le paysage.
Associer les autorités européennes et nationales, les initiatives voisines et les organismes de standardisation.
Livrable : Carte des parties prenantes
Co-construire les cas d’usage.
Une méthode pratique, un écosystème ouvert, des accords sur le périmètre, les données, les rôles et les indicateurs.
Livrable : Canevas de cas d’usage
Bâtir un modèle économique durable.
Définir l’échange de valeur, financer l’infrastructure et la gouvernance, inciter à participer, PME comprises.
Livrable : Modèle financier, budget
Construire la pile technique.
Standards ouverts, ontologies, connecteurs, identité et confiance, catalogue fédéré, contrats, moteur de politiques, plateforme de collaboration, et si besoin jumeaux numériques ou IA agentique.
Livrable : Architecture de référence, infrastructure minimale
Financer le parcours.
Mettre en commun les ressources des fondateurs, mobiliser les financements publics et privés : appels européens, nationaux, locaux.
Livrable : Plan de financement
Opérer et grandir.
Exploiter l’infrastructure et la communauté, maintenir rulebook et catalogues, recruter, mesurer, rendre compte.
Livrable : Tableau de bord, feuille de route
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