Il y a comme un paradoxe.

Si l’importance des données dans le modèle économique de très nombreuses entreprises est indiscutable, la question de la valeur financière des données demeure un sujet d’interrogation pour les financiers. C’est que la mise en œuvre des méthodes d’évaluation usuelles n’est pas triviale du fait de la nature très spécifique des données.

Sur la nature de la data, n’y a-t-il que des faits?

• Les données sont en réalité des actifs immatériels qui portent à l’échelle individuelle peu de valeur intrinsèque.
• Les données sont le plus souvent totalement imbriquées dans les autres actifs de l’entreprise, et il est de ce fait particulièrement complexe de les désimbriquer pour identifier de manière séparée les flux nécessaires à leur évaluation.
• À la différence des stocks dont la valeur se maintient dans le temps, la valeur des données s’érode avec le temps.
• Sans infrastructure adaptée, sans algorithme, sans la créativité des data scientists, sans gouvernance, les données ont peu (voire pas) de valeur : Faut-il maîtriser ce processus de valorisation complexe qui part de la donnée brute à l’émergence d’une information utile et la génération d’une connaissance nouvelle !
• Et puis le cas d’Intel, qui à la suite du vol et de la divulgation de données confidentielles en juillet 2020, voit son cours de bourse dévisser de 20%.

Sur la valeur de la data, place aux interprétations !
Autrement dit, de quoi la valeur des data est-elle le nom? Valeur économique, valeur de marché, valeur d’usage, valeur patrimoniale, valeur financière? A quelles fins stratégiques? Mieux connaitre les clients, améliorer les produits et les services, réduire les coûts, mieux investir, mobiliser de nouvelles capacités d’innovation?

C’est au fond ces questions que nous tentons d’éclairer avec Franck B., professeur à l’ESCP Business School dans cet article paru dans la revue Option Finance.

Accuracy Henri Philippe Jean-Alexandre Privesse Jérémy Sitruk
#datas #finance #intelligenceartificielle #quarks