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Des données ouvertes et des modèles d’affaires

Des données ouvertes et des modèles d’affaires

Modèles d’affaire

 

Le présent billet vise à regarder un peu les projet et les modèles d’affaire présentés dans le cadre du Défi. C’est un enjeu important car la consolidation du mouvement des données ouvertes repose, en partie, sur la capacité des organisation à développer des modèles pérennes utilisant les-dites données, créant ainsi une demande permanente pour les données, un cercle vertueux de publication et d’utilisation.

 

Sans vouloir lister de manière exhaustive les projets présentés, il est important de noter que la quasi-totalité des projets étaient centrés sur les données et la mise en forme de ces dernières sous forme de systèmes de notification, de visualisations, etc. Et c’est effectivement un des modèles dégagé par certaines études sur le sujet. Toutefois il appert qu’il aurait été possible d’aller chercher des modèles plus variés et plus riches de possibilités.

 

Lorsqu’on regarde les applications ou les startup qui fonctionnent, on se rend vite compte que simplement mettre en forme les données aura du mal à créer des modèles pérennes et compétitfs. Des Google de ce monde auront tôt fait d’intégrer ces données dans leurs applications fourre-tout, intégrant les fonctions de notifications simples.

 

Quelques idées

 

Pour servir à développer un écosystème d’entreprises dynamiques, les données ouvertes doivent servir de contexte, d’enabler à des utilisations nettement plus riches. Loin de prétendre que ce sont là des “killer apps”, voici quelques idées qui auraient pu être exploitées pour chercher un modèle d’affaire:

 

1. Créer un marché de déneigeurs. L’application serait avant tout un moyen de mettre en contact des automobilistes avec des personnes en mesure de déneiger leur voiture, par exemple des jeunes souhaitant se faire un peu d’argent de poche. L’information du déneigement ne serait que le déclencheur du bal du déneigement. Si ça fonctionne le modèle d’affaire consiste à prendre une part sur les transactions réalisées.

 

2. Le freemium géolocalisé. Si les notifications en général sont assez faciles à mettre en oeuvre, fournir l’information pertinente en est une autre. Une option pour générer des revenus est de laisser l’utilisateur montrer quels sont les endroits importants pour lui et, après quelques usages, lui bloquer l’accès à l’information proche de chez lui et nécessitant d’acheter l’app complète. (J’utilise une app de ce type pour la prévision du vent sur les spots de kytesurf, c’est très efficace).

 

3. Fournisseur de données (entreprise plus difficile mais possiblement plus porteuse de stabilité). Un des grands enjeux du Défi Info-Neige, était de facilement savoir où est garée la voiture. Or il se trouve que de plus en plus d’assureurs enjoignent leurs client de mettre des systèmes GPS dans les véhicules. Les assureurs disposent donc de la position GPS en temps réel des véhicules.

 

À la manière du Blue button qui permet à certains américains d’accéder et de partager à leurs informations médicales -au grand dam d’Evgeny Morozov, mais c’est une autre histoire-, les assureurs pourraient permettre un partage de cette information pour faciliter le travail de notification. Mieux, les assureurs pourraient offrir à leur client un système d’alerte stationnement, une valeur ajoutée pour le client ayant installé un GPS. Une jeune entreprise pourrait se positionner comme fournisseur de données et de service pour les assureurs plutôt que pour les individus (il est connu qu’il est difficile de faire payer le grand public pour des outils de ce genre).

 

Plus généralement, une startup pourrait développer un modèle d’affaire visant à agréger et fournir à d’autres les informations sur le stationnement. Car si le déneigement/stationnement est un problème pour les individus, que dire de ceux qui gèrent des flottes comme Car2Go ou Communauto. Je ne sais pas s’ils ont un système d’alerte mais je suis certains qu’ils pourraient être contents d’en avoir un.

 

Ne comptez pas sur moi pour mettre en oeuvre ces idées. Le but est surtout de montrer qu’il est nécessaire d’aller au-delà d’afficher les données pour développer des modèles d’affaire. On s’entend que les conditions du Défi, notamment le temps disponible, rendait difficile de produire une application complexe, mais les participants auraient pu proposer des modèles plus riches comme développement possible.

 

Point de design

 

Dernier point sur les outils présentés (et c’est une constatation générale): dès que des données géospatiales sont disponibles, le premier reflexe est de les mettre sur une carte. Sauf que voilà: une carte c’est finalement difficile à lire surtout quand d’autres composantes entrent en jeu, notamment une composante temporelle.

 

La prochaine fois que vous avez des données géospatiale, posez-vous la question: est-ce nécessaire de les mettre sur une carte? Ai-je un meilleur moyen de montrer l’information à mes utilisateurs?


En tant que supporter des données ouvertes, on ne peut que se féliciter de la démarche de la Ville de Montréal d’aider à développer des modèles d’affaire autour des données qu’elle publie. La réponse de la communauté et les projets proposés montrent une adhésion à cette idée et on espére qu’il en résultera pour cet hiver des services que les Montréalais apprécieront.


Image: Clearing clutter, The Change Blog.

 

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