Monétisation des données : de l’actif immatériel à la valeur

Les entreprises collectent aujourd’hui des volumes considérables de données mais, aussi précieuses soient-elles, elles ne les exploitent pas suffisamment. Pourtant, si ce capital informationnel est identifié, structuré et gouverné comme un actif stratégique, il peut devenir un levier économique majeur.

C’est dans cette perspective que se développent des stratégies de monétisation visant à convertir les données en sources de revenus, en services à forte valeur ajoutée ou en avantages concurrentiels durables.

Ces stratégies soulèvent toutefois de nombreuses interrogations : par où commencer ? Quels modèles adopter ? Quels risques anticiper ? Et surtout, comment transformer un patrimoine data en produit monétisable ?

La monétisation des données ne se réduit pas à la vente de fichiers et de données brutes. Elle s’inscrit dans une démarche plus large où les données sont structurées, enrichies, gouvernées et transformées en valeur économique mesurable.

Par exemple, une entreprise peut capitaliser sur sa base de données pour améliorer un algorithme, personnaliser une offre, fournir des indicateurs de marché à des partenaires, ou encore alimenter un système de recommandation intelligent. La donnée devient alors un véritable actif, comparable à un brevet ou à une marque. Elle cesse d’être un simple sous-produit numérique pour devenir une ressource stratégique au service de la performance, de la compétitivité et du développement de nouveaux modèles économiques.

Maîtriser ses coûts, moderniser ses opérations, capter de nouvelles opportunités de marché ou enrichir ses offres existantes, les avantages de valoriser ses données pour une entreprise sont multiples.

Améliorer son efficacité opérationnelle interne

L’exploitation interne des données permet d’améliorer les processus, d’affiner les décisions et de réduire les coûts. Via l’analyse de flux logistiques, de données de comportements clients, d’historiques de production ou d’achat, une entreprise peut automatiser certaines tâches, prédire des besoins ou détecter des anomalies. Ces cas d’usage ne produisent pas un revenu immédiat, mais permettent d’optimiser l’utilisation des ressources, d’augmenter la productivité ou de réduire les risques.

Deux exemples pour illustrer ce modèle :

• un acteur industriel exploite des données IoT pour anticiper la maintenance de ses équipements et ainsi éviter des arrêts de production coûteux ;
• une enseigne du retail analyse les données de caisse et de stocks afin d’ajuster ses approvisionnements au plus près de la demande réelle.

Développer de nouveaux revenus récurrents

Les données peuvent également être commercialisées à des tiers pour générer des revenus complémentaires. Cette monétisation externe s’exprime sous différentes formes : services par abonnement, accès via API ou produits numériques intégrant des analyses et des insights.

Elle s’appuie sur un principe de scalabilité, puisque la même source d’information peut être distribuée à plusieurs entreprises selon des modalités tarifaires souples — paiement à l’usage, forfait ou licence.

Deux exemples pour illustrer ce modèle :

• un fournisseur de données météorologiques peut proposer un service d’abonnement à des prévisions géolocalisées accessibles via API ;
• une banque peut commercialiser des indicateurs financiers destinés à des clients professionnels.

Dans ces configurations, la donnée devient un produit ou un service à part entière, inscrit dans une stratégie commerciale durable.

Renforcer l’innovation et la différenciation concurrentielle

La monétisation des données permet enfin d’enrichir sa proposition de valeur et de consolider une position différenciante sur le marché.

En enrichissant ses offres avec des fonctionnalités issues de l’analyse de données – datavisualisations, fonctionnalités prédictives, services personnalisés ou tableaux de bord avancés – l’entreprise est en mesure de se démarquer, de conquérir de nouveaux marchés et d’améliorer son expérience client.

La donnée alimente ainsi l’innovation, la croissance externe et la fidélisation.

Si la monétisation des données représente une opportunité économique indéniable, elle ne peut être envisagée sans une maîtrise rigoureuse des risques auxquels elle s’engage. Valoriser des données suppose d’en garantir l’exactitude, la conformité et la sécurité. Plus leur diffusion augmente, plus les responsabilités associées s’intensifient.

Sécuriser l’ouverture des données et préserver la confidentialité

L’ouverture partielle ou totale d’un patrimoine data à des tiers, qu’il s’agisse de partenaires ou de clients, impose un niveau de sécurité très élevé avec des mécanismes robustes : authentification forte, chiffrement des échanges, gestion des clés d’accès, supervision continue.

La confidentialité constitue un pilier incontournable de cette sécurité, notamment lorsque des données personnelles sont en jeu. La mise à disposition de données anonymisées, agrégées ou pseudonymisées devient une pratique courante pour limiter les risques tout en conservant la valeur analytique des jeux de données. Le respect du droit d’accès, d’opposition et de portabilité est également incontournable dans les dispositifs de monétisation.

Ainsi, la sécurisation ne relève pas uniquement d’une exigence technique : elle participe de la relation de confiance entre l’entreprise, ses clients, ses partenaires et les utilisateurs finaux.

Intégrer RGPD, IAS 38, IFRS et CSRD dans la stratégie

La monétisation des données ne s’improvise pas : elle s’inscrit dans un cadre juridique exigeant. Le RGPD encadre les traitements et transferts de données personnelles. Pour être monétisée, une donnée personnelle doit être collectée avec un consentement explicite, justifiée par une finalité claire, et conservée dans des conditions transparentes.

Les normes comptables internationales (IAS 38, IFRS), reconnaissent quant à elles la valeur des actifs immatériels et orientent leur comptabilisation. La directive CSRD exige davantage de transparence sur la manière dont les organisations gouvernent et exploitent leurs actifs numériques, d’où l’importance de suivre une formation en gouvernance des données. Cela suppose de savoir identifier les jeux de données valorisables, d’en évaluer la valeur économique, et de garantir leur traçabilité dans les processus de gestion.

Adopter une triple comptabilité – financière, extra-financière et immatérielle – devient alors un impératif pour inscrire la monétisation des données dans un cadre conforme, fiable et durable.

Garantir un niveau de service fiable

Une donnée devient un produit dès lors qu’elle est monétisée. Elle doit donc répondre aux mêmes exigences que n’importe quel service professionnel : disponibilité élevée, fraîcheur des mises à jour, traçabilité, documentation et performances constantes. Toute défaillance technique peut entraîner une perte directe de revenus et détériorer l’image de marque.

La surveillance de l’infrastructure, les processus de contrôle qualité, et l’analyse des usages en temps réel via des outils dédiés sont autant de leviers pour assurer un niveau de service professionnel.

Les principales stratégies de monétisation des données

À mesure que les organisations se forment en data management, les leviers de monétisation des données se diversifient. Elles disposent aujourd’hui d’un large éventail de modèles économiques allant de la vente directe aux services numériques intégrés.

Vente de données brutes ou enrichies

La vente directe de données est l’un des modèles les plus intuitifs. Elle consiste à commercialiser des données collectées et structurées, soit sous leur forme brute (données de capteurs, logs d’usage, historiques de transactions), soit après enrichissement ou traitement (agrégation, catégorisation, datavisualisation).

Ce modèle, proche du concept de data as a product, s’appuie souvent sur un modèle de licence ou de paiement à la livraison. Il est largement utilisé dans des secteurs comme la finance, les assurances ou l’industrie, où les données à haute valeur ajoutée peuvent être cédées à des tiers pour alimenter des modèles de prévision, des analyses de marché ou des outils de pricing dynamique. La valeur de ces données réside dans leur qualité, leur granularité ou l’expertise associée.

Data-as-a-Service (DaaS) via API ou plateformes

L’approche Data-as-a-Service (ou DaaS) permet aux clients d’accéder aux données en temps réel via une plateforme dédiée ou une API, selon leur fréquence et leur format. Cette stratégie, particulièrement pertinente pour les données à forte variabilité (données météo, informations logistiques, etc.), permet de générer des revenus récurrents, basés sur l’abonnement ou la consommation à l’usage. Elle valorise également la fraîcheur de l’information et renforce la fidélisation grâce à une intégration fluide dans les systèmes des clients.

Partenariats & data bartering

Le partage stratégique, ou data bartering, consiste à échanger des datasets plutôt qu’à les vendre. Ces partenariats créent des synergies et enrichissent les offres des deux parties.

Par exemple, un constructeur automobile peut partager des données de conduite avec un assureur, en échange d’offres tarifaires préférentielles pour ses clients. Dans ces configurations, les données deviennent une monnaie d’échange stratégique, utilisée pour enrichir les services existants, accéder à de nouveaux marchés ou renforcer des alliances commerciales.

Marketplaces de données

L’essor des data marketplaces transforme la manière dont les données sont vendues et achetées. Ces places de marché numériques, sectorielles ou généralistes, facilitent la distribution en offrant un point de rencontre entre fournisseurs de données et acheteurs potentiels, avec des mécanismes de souscription, de paiement et de gestion des licences intégrés.

Ce modèle favorise une diffusion rapide à grande échelle, tout en apportant un cadre de confiance standardisé (contrats intelligents, traçabilité des accès, gestion des droits).

Produits et services « data-powered »

Plutôt que de vendre les données elles-mêmes, certaines entreprises les intègrent dans des produits ou services : dashboards interactifs, fonctionnalités personnalisées, modules de prévision, services analytiques avancés…

Par exemple, une banque peut proposer à ses clients professionnels des analyses sectorielles automatisées tandis qu’une plateforme SaaS peut offrir un module prédictif basé sur les données comportementales.

Cette approche renforce à la fois la valeur perçue de l’offre et la fidélité des utilisateurs, tout en créant des opportunités de montée en gamme. La monétisation devient alors un levier de différenciation intégré au cœur du modèle de service.

Dans le paysage des stratégies de monétisation des données, le recours aux API (interfaces de programmation applicative) s’impose comme un levier essentiel pour ouvrir et valoriser des données à grande échelle.

Concevoir une API comme un produit orienté développeur

Pour être adoptée par les développeurs, une API doit être conçue comme un produit. Elle doit offrir une documentation technique claire, des exemples de code duplicables, une stabilité des versions, et un portail développeur permettant de générer des clés d’accès, tester les appels API, et suivre la consommation.

L’API doit être facile à intégrer, prévisible dans ses comportements, et supportée par un accompagnement technique réactif.

Choisir un modèle de tarification adapté

L’un des atouts des API est leur capacité à s’adapter à des modèles économiques variés, selon le public visé, la valeur délivrée et les usages projetés. Plusieurs modèles de tarification coexistent et peuvent même se combiner :

• Le freemium offre un accès gratuit de base (limité en appels ou en fonctionnalités), avec des options payantes à la carte. Il permet de maximiser l’adoption initiale, puis de convertir les utilisateurs à mesure que leurs besoins augmentent.
• L’abonnement, souvent décliné en plusieurs forfaits mensuels ou annuels, propose des volumes d’appels, des niveaux de service ou des jeux de données différents. Ce modèle garantit une prédictibilité des revenus et une plus grande stabilité commerciale.
• Le paiement à l’usage (pay-per-use), basé sur le nombre d’appels API ou le volume de données échangé est très utilisé dans les services cloud. Il permet de facturer au plus juste selon la consommation réelle.
• Le revenue-share, où le fournisseur et l’utilisateur se partagent les revenus générés via l’API. Ce modèle est courant dans la publicité (ex : Google AdSense API) ou l’affiliation (ex : Amazon Product Advertising), et il favorise une logique collaborative de performance.

À cela s’ajoute parfois un niveau “premium entreprise”, offrant un accès illimité, un SLA renforcé, un support dédié ou des fonctionnalités avancées sur-mesure – particulièrement adapté aux grands comptes et aux usages critiques.

Études de cas : les acteurs ayant bâti leur croissance sur l’API

Twilio, Google ou Stripe… Ces entreprises illustrent avec brio la puissance de la monétisation API à grande échelle. Elles démontrent que lorsqu’une API est bien conçue, bien packagée et bien tarifée, elle peut devenir une source de revenus considérable.

Twilio, par exemple, a bâti son succès en commercialisant des API de communication (SMS, voix, WhatsApp) en mode pay-per-call. Chaque appel ou message génère une micro-transaction, permettant à l’entreprise de lier directement ses revenus à l’usage réel. Ce modèle granulaire a permis à Twilio de conquérir une large base de clients, des startups aux grandes plateformes numériques.

Google Maps Platform est un autre cas emblématique. Initialement gratuite, l’API est devenue payante au-delà d’un quota mensuel, avec un modèle freemium parfaitement calibré. Aujourd’hui, des milliers d’applications mobiles ou de sites web intègrent la carte Google, acceptant la tarification en échange de la qualité du service et de la richesse des données.

Stripe, quant à elle, propose des API de paiement en ligne, facturées à la transaction. Ce modèle séduit un large éventail d’acteurs du e-commerce, car il n’impose pas de frais fixes prohibitifs. Le fournisseur est ainsi rémunéré en proportion directe du volume d’activité commerciale généré via son service.

Feuille de route : comment déployer une stratégie de monétisation efficace ?

Mettre en œuvre une stratégie de monétisation nécessite un cheminement structuré, allant de l’identification des actifs à leur mise en marché.

Identifier et qualifier les actifs data valorisables

Tout projet de monétisation commence par une phase de cadrage stratégique, au cours de laquelle l’entreprise doit identifier, qualifier et prioriser ses actifs data exploitables. Ce diagnostic initial permet de comprendre quelles données disposent d’un potentiel de valorisation réel, et dans quelles conditions elles peuvent être utilisées à des fins économiques.

Ce diagnostic s’appuie sur plusieurs critères :

• qualité des données,
• fraîcheur et origine,
• niveau de sensibilité,
• conformité réglementaire,
• usage potentiel sur le marché ou en interne.

C’est aussi l’occasion d’évaluer la maturité des processus de data governance, la disponibilité des métadonnées descriptives, et l’existence de référentiels fiables (master data, catalogues, historique de traitement…).

En parallèle, les organisations les plus avancées s’appuient sur des méthodes d’évaluation financière des actifs immatériels, en lien avec les référentiels comptables (IAS 38, IFRS) et les nouvelles exigences de la directive CSRD.

Structurer une offre data conforme et orientée marché

Une fois les actifs identifiés, l’étape suivante consiste à structurer une offre de données : à qui s’adresse-t-elle ? Quelle est sa proposition de valeur ? Sous quelle forme sera-t-elle délivrée ? Quels niveaux de service seront proposés ?

L’enjeu ici est de définir un produit data ou API attractif, à la fois pour le marché externe (clients, partenaires, tiers), mais aussi pour des usages internes (filiales, équipes métier). Cette étape mobilise des compétences hybrides – métier, marketing, juridique, technique – pour bâtir une offre cohérente, éthique et conforme.

Le choix du modèle économique est également déterminant : faut-il opter pour une monétisation directe (vente, abonnement, licence) ou indirecte (bartering, génération d’insights valorisables) ? Adopter un modèle freemium pour maximiser l’adoption ? Proposer une API à la demande ou un accès premium forfaitisé ? Chaque modèle implique des arbitrages en termes de rentabilité, d’infrastructure, et de gestion de la relation client.

Piloter la mise en marché, mesurer la valeur, ajuster en continu

La mise en ligne d’une API ou la publication d’un catalogue de données n’est qu’une première étape. La performance doit être suivie dans le temps : consommation, conversion, revenus générés, disponibilité, retours utilisateurs.

Dans une logique itérative, les entreprises les plus performantes adoptent une démarche de type test and learn, en lançant des offres pilotes, en adaptant les niveaux de service ou en enrichissant progressivement leur portefeuille de produits data. Cette capacité à ajuster en continu permet non seulement de maximiser la valeur extraite de la donnée, mais aussi de construire une relation durable avec les utilisateurs, fondée sur la qualité, la transparence et l’innovation.

Montez en compétence et maîtrisez la monétisation des données

Déployer une stratégie de monétisation des données ne s’improvise pas. Elle exige une expertise transversale couvrant la gouvernance, la technique, la conformité, la comptabilité immatérielle et la stratégie.

C’est dans cette perspective que Capgemini Institut propose une formation Monétiser ses données, pensée pour répondre aux besoins opérationnels des Directions des systèmes d’information, chefs de projet et consultants engagés dans la transformation numérique.

Au-delà des cadres réglementaires, l’un des objectifs majeurs de cette formation est de fournir les outils nécessaires pour transformer le en centre de création de valeur. Cela suppose d’en faire un acteur moteur dans l’identification, la qualification, la structuration et la mise en marché des données – en lien avec les modèles économiques émergents, les obligations de conformité et les impératifs d’innovation métier.

En s’appuyant sur Capgemini Institut, les décideurs bénéficient d’un cadre rigoureux, d’une approche fondée sur l’expérience de terrain et d’un accompagnement adapté aux réalités du marché. Autant d’atouts pour transformer la donnée en ressource stratégique, pilotée et valorisée de manière responsable.

Alors que de nombreuses organisations peinent encore à structurer leurs usages de la donnée, certaines amorcent une véritable transformation vers des modèles plus agiles, réactifs et intégrés. Cette dynamique, analysée dans la formation data driven, constitue un socle indispensable pour que la monétisation ne soit pas un acte isolé, mais bien l’aboutissement d’une culture data profondément enracinée.