Le DCMS publie un rapport sur l’ouverture de l’accès aux données pour attiser la croissance économique

Le gouvernement a publié des recherches qui identifient des moyens d’accroître l’accès aux données économiques, dans le cadre de sa Stratégie nationale sur les données.

Le cabinet de conseil Frontier Economics a mené la recherche aux côtés de Diane Coyle, économiste à Cambridge, qui codirige le Bennett Institute for Public Policy de l’université.

Ces recherches s’inscrit dans le cadre de l’effort en cours de stratégie nationale des données, qui a débuté en 2019 lorsque Theresa May était encore Premier ministre, et qui est toujours en cours.

En décembre 2020, John Whittingdale, ministre d’État aux médias et aux données au Département du numérique, de la culture, des médias et du sport (DCMS), a déclaré lors d’un sommet techuk sur l’éthique numérique que la stratégie nationale imminente sur les données était alors entrée dans une phase post-consultation.

Le rapport publié de 89 pages, Accroître l’accès aux données dans l’ensemble de l’économie, préconise un ensemble de mesures comprenant « l’amélioration des connaissances et de la compréhension du partage des données, l’amélioration ou la démonstration d’incitations, le soutien aux moyens de faire face aux risques, la réduction du coût du partage par le biais de bases de données (par exemple l’amélioration de la recherche et de l’interopérabilité des données), la réduction du fardeau réglementaire (perçu) et l’obligation de partager les données ».

Le rapport présente le concept d’un « écosystème de données », par lequel il désigne un système qui, à l’aide d’une définition de l’Open Data Institute, inclut « les personnes et les organisations impliquées soit dans la création de sorties à l’aide de données, soit en bénéficiant de son utilisation ». Le rapport poursuit : « Les écosystèmes de données peuvent comprendre de nombreux acteurs, parfois liés par des relations complexes. Dans ce rapport, par souci de simplicité, nous nous référons généralement à deux catégories d’acteurs : les « fournisseurs de données » et les « utilisateurs de données ».

« Dans ce rapport, nous définissons les « utilisateurs de données » comme des organisations qui génèrent des idées, des produits ou des services à l’aide de données; les fournisseurs de données en tant qu’organisations qui peuvent fournir un accès aux utilisateurs de données; et les « intermédiaires de données » en tant qu’organisation qui agit comme intermédiaire entre les fournisseurs de données et les utilisateurs.

Le rapport identifie ce qu’il appelle six « leviers » que le gouvernement pourrait utiliser pour accroître le partage des données. Sasjkia Otto, conseillère principale en politiques au DCMS, les a résumées dans un billet de blog.

Elle a écrit : « Grâce à notre consultation, nous avons entendu dire qu’une meilleure disponibilité des données pourrait profiter à tous les secteurs, le partage des données entre les secteurs étant identifié comme un défi commun. » Les six leviers sont, dit-elle:

• Soutenir l’innovation dans le partage sécuritaire des données – par exemple, par le biais de technologies et de techniques d’amélioration de la confidentialité.
• Rendre moins coûteux l’utilisation des données par les organisations – par exemple, en encourageant de meilleures bases pour la gestion et la gérance des données.
• Réaligner les incitations à partager et à accéder aux données – y compris par le biais d’approches axées sur le marché et en imposant l’accès aux données, le cas échéant.
• Relever certains des défis réglementaires associés au partage des données.
• Veiller à ce que les organisations soient équipées pour mieux comprendre les avantages de l’utilisation des données et comment elles pourraient y accéder en toute sécurité et efficacement.

Le rapport donne quelques mises en garde sur le partage des données et indique les domaines de recherche plus approfondie. Il est dit: « Il ya très peu de recherches à portée de main sur l’efficacité des interventions existantes, mais il ya des preuves de l’efficacité des activités de démonstration et pour exiger le partage des données où il ya un cas clair que cela pourrait conduire à la mise au point de services supplémentaires (par exemple les services de comparaison des comptes courants dans le cas de la banque ouverte) ou à l’augmentation du choix et la concurrence.

« Toutefois, compte tenu de l’ampleur de l’activité économique où un partage supplémentaire de données peut être bénéfique, de l’éventail des questions qui peuvent empêcher le partage et de la sparsité de la base de données probantes, ces constatations devraient être interprétées avec prudence. Cette étude constitue un point de départ pour l’élaboration de politiques publiques dans ce domaine, plutôt qu’un ensemble de conclusions fermes.

Dans une annexe, le rapport détaille 15 questions qui pourraient nuire au partage des données, dont une collection d’entrevues de la Royal Society avec des intervenants de l’industrie automobile qui ont révélé qu’ils avaient été dissuadés de partager des données en raison d’un manque de modèles d’affaires établis qui pourraient déterminer si les avantages du partage étaient supérieurs aux coûts ».

Dans une autre annexe, il traite de six études de cas illustrant les écosystèmes de partage de données, ainsi que les obstacles et les succès qu’ils ont rencontrés, dont l’un autour des compteurs intelligents, dont 4,5 millions ont été installés au Royaume-Uni en mars 2020. Le rapport analyse les obstacles au partage des données sur les compteurs intelligents qui pourraient bénéficier au programme gouvernemental de réduction des émissions de carbone et à la capacité des consumers pour gérer leurs coûts d’énergie.

Les autres études de cas comprennent : le projet Advanced Product Concept Analysis Environment, un exercice de 19,2 millions de livres sterling financé conjointement par le gouvernement, les universités et l’industrie, visant la fabrication de composants d’aéronefs; et HiLo Maritime Risk Management, une initiative conjointe dans l’industrie maritime visant à améliorer la modélisation des risques.