L’IA au service de la monétisation des données : conseils de McKinsey

Dans toutes les organisations, les Chief Data Officers (CDO) subissent une pression croissante pour augmenter la valeur des données dont ils ont la responsabilité.

Monétiser les données est un levier important pour créer de la valeur et rentabiliser les investissements réalisés. Selon les dernières recommandations de McKinsey, l’adoption de l’intelligence artificielle générative peut profondément transformer la façon dont les entreprises monétisent et utilisent leurs données, en générant une valeur considérable.

Selon McKinsey, près d’un tiers (28 %) des dirigeants estiment posséder des actifs de données qui pourraient être monétisés, mais dont le potentiel commercial reste inexploité. Ces données peuvent servir à la fois à générer de nouveaux revenus et à améliorer l’efficacité et l’innovation en interne.

Monétiser ses données peut être considéré comme une démarche risquée et de nombreuses organisations n’en tirent encore que des bénéfices financiers limités. Pour aider à maximiser les stratégies de monétisation des données, McKinsey a publié de nouvelles recommandations montrant comment l’IA générative peut fournir les capacités et les cadres nécessaires pour augmenter et étendre efficacement la monétisation.

Les organisations et les CDO (Chief Data Officers) ont beaucoup investi pour créer de la valeur à partir de leurs données, en s’équipant d’outils comme les data lakes, data warehouses ou data catalogs. Ces efforts ont produit certains résultats, mais sans toujours déboucher sur une réelle consommation ou monétisation à grande échelle.

Un nouvel article de McKinsey, Intelligence at Scale: Data Monetization in the Age of Gen AI, explique comment libérer le potentiel encore largement inexploité des données.

La monétisation des données consiste à utiliser les données pour générer un bénéfice économique mesurable, que ce soit :

• en les vendant à des tiers,
• ou en créant de nouveaux produits et services basés sur les données,
• en les utilisant en interne pour améliorer la performance.

Selon McKinsey, les entreprises les plus performantes attribuent 11 % de leurs revenus à la monétisation des données, soit plus de cinq fois le niveau observé chez leurs concurrentes moins avancées.

Cependant, les approches traditionnelles — où les données brutes étaient simplement partagées ou vendues — perdent en valeur. Les consommateurs cherchent aujourd’hui des données contextualisées, de qualité et packagées dans un format facile à consommer.

Pour mieux monétiser leurs données, les entreprises doivent progresser dans la pyramide DIKW (Data – Information – Knowledge – Wisdom) de McKinsey, afin d’en maximiser la valeur :

• Données brutes : souvent non structurées ou fragmentées (transactions, capteurs, etc.). Leur exploitation directe reste complexe.
• Information : données nettoyées, contextualisées et organisées (rapports, tableaux de bord). Leur valeur est limitée et peu personnalisable.
• Connaissance : données analysées et interprétées pour produire des insights exploitables, souvent via des modèles prédictifs. Ce niveau dépend fortement des experts, ce qui freine la montée en échelle.
• Sagesse : le sommet de la pyramide, combinant jugement humain et contexte métier pour générer une intelligence réellement actionnable (ex. : décisions automatisées, analyses prédictives contextualisées).

L’intelligence artificielle générative (Gen AI) aide à chaque niveau de cette pyramide : elle automatise le nettoyage et la structuration des données brutes, contextualise l’information et personnalise les insights à grande échelle, ce qui accroît les possibilités de mettre en place une monétisation.

L’IA générative est particulièrement utile pour construire des data products capables de transformer les données brutes en insights exploitables et personnalisés, adaptés au contexte et aux besoins de chaque utilisateur.

“La Gen AI permet désormais de fournir une intelligence prête à la décision via des data products.” — McKinsey

L’intelligence artificielle permet de délivrer des data products à forte valeur ajoutée grâce à deux axes principaux :

Du contenu personnalisé

Les data products sont conçus pour être consommés à grande échelle afin de répondre à un besoin métier important et de générer de la valeur. Cela signifie que les utilisateurs peuvent explorer ces produits en libre-service, en explorant les données pour découvrir et accéder aux insights dont ils ont besoin.

L’intelligence artificielle générative pousse ce processus encore plus loin en comprenant les besoins spécifiques de chaque utilisateur et en générant automatiquement des analyses ou recommandations personnalisées et adaptées à leurs attentes. Qu’il s’agisse d’un collaborateur interne ou d’un client externe, cette personnalisation renforce la valeur et la flexibilité offertes par les data products, sans accroître les coûts ni la complexité de production.

Une prise de décision en temps réel grâce à l’IA agentique

Les actifs data, en particulier les data products, sont essentiels pour prendre des décisions plus éclairées et plus rapides. Dans un contexte où le temps réel est devenu la norme, il devient évident d’exploiter l’IA générative pour automatiser la prise de décision et fournir une intelligence précise, continuellement mise à jour.

L’IA agentique favorise la création de data product monétisables, puisque les données sont analysées pour stimuler la productivité, identifier de nouvelles opportunités commerciales, ou encore fournir de « l’intelligence-as-a-service » dans des domaines spécifiques.

Les capacités de l’IA générative évoluent à une vitesse fulgurante. Pourtant de nombreuses organisations en sont encore au stade de l’exploration ou de l’expérimentation, cherchant à comprendre comment cette technologie peut les aider à monétiser leurs données et à maximiser leur consommation et leur valeur.

McKinsey identifie un modèle de maturité en trois étapes pour bâtir une entreprise data-driven pilotée par l’IA :

• Optimisation interne : utiliser l’IA générative pour rationaliser la gestion des données et la production d’insights au sein de l’organisation, améliorer la prise de décision et accroître la productivité grâce à l’automatisation.
• Monétisation opportuniste : étendre l’usage de l’IA générative à certains produits et insights data externes. Par exemple en créant de nouveaux produits ou services analytiques à destination de partenaires ou de clients.
• Monétisation à grande échelle via une marketplace : développer de véritables activités data autonomes et de nouvelles sources de revenus en commercialisant des data products sur la marketplace de l’entreprise ou sur des plateformes tierces.

Cette démarche génère une valeur supplémentaire significative tout en créant un avantage concurrentiel durable auprès des clients et partenaires.

Créer des data products ne suffit pas pour monétiser efficacement la donnée. Il faut qu’ils soient faciles à découvrir et à utiliser, notamment pour des utilisateurs non techniques, via des interfaces en libre-service. C’est pourquoi la mise en place d’une data product marketplace est essentielle pour transformer la donnée en véritable levier de valeur et ouvrir la voie à la monétisation.

Les data product marketplaces offrent une vitrine centralisée pour les data products, à la fois pour les utilisateurs et pour les systèmes d’IA.

Elles procurent une expérience intuitive et fluide, comparable à celle d’une marketplace e-commerce. Les utilisateurs peuvent rechercher, découvrir, consommer et commenter des data products en toute autonomie.

Comme sur une plateforme e-commerce, ils peuvent échanger avec les propriétaires de données, favorisant un espace collaboratif de confiance, et bénéficier de recommandations intelligentes basées sur leur comportement. Des fonctionnalités avancées de sécurité et de gestion des accès garantissent un contrôle conforme aux politiques de gouvernance et encadrent les conditions de leur monétisation.

L’IA est au cœur des data procut marketplaces les plus performantes, à l’image de celle proposée par Huwise. Grâce à la recherche en langage naturel alimentée par l’IA, les utilisateurs obtiennent des résultats précis et fiables, renforçant ainsi la confiance et l’adoption de la plateforme.

En parallèle, Huwise rend les données facilement exploitables et lisibles par les machines, garantissant qu’elles soient “AI-ready”, c’est-à-dire prêtes à être découvertes, ingérées et utilisées sans friction par des modèles, agents ou systèmes d’IA.

Enfin, le serveur Model Context Protocol (MCP) intégré à la plateforme permet le déploiement d’IA agentique, pour automatiser la gestion de la marketplace et fluidifier les workflows métiers.

McKinsey identifie six capacités fondamentales que les organisations doivent mettre en place pour construire et faire mûrir leurs activités de monétisation des données basées sur l’intelligence artificielle.
La progression à travers ces différentes étapes peut prendre du temps, mais la maîtrise de ces dimensions constitue une base solide pour le succès :

• Stratégie et produit

Commencez par élaborer une stratégie claire et une feuille de route pour vos initiatives de monétisation des données, en les alignant sur votre stratégie d’entreprise globale. Quels sont les domaines dans lesquels vous pouvez créer un avantage concurrentiel et développer des produits à partir de vos données ?

• Stratégie de mise sur le marché

Comment allez-vous proposer et commercialiser vos produits de données ? Il est essentiel de définir des modèles de tarification qui vont au-delà des abonnements traditionnels à tarif fixe. Par exemple des modèles basés sur les résultats ou l’usage, afin de maximiser l’adoption et les revenus.

• Technologie et données

Assurez-vous de disposer des fondations technologiques adéquates, notamment d’une data product marketplace permettant de retrouver, consommer et monétiser facilement et en toute confiance les produits de données.

• Talents et compétences

La création de nouveaux modèles économiques autour de la donnée requiert une approche collaborative réunissant diverses expertises (techniques, commerciales et marketing). Cela peut impliquer le recrutement de nouveaux talents et la mise en place de nouvelles méthodes de travail.

• Opérations et management

Vous devez disposer d’une organisation adaptée pour passer à l’échelle efficacement. Cela signifie instaurer des structures opérationnelles solides, en particulier autour de la gouvernance, de l’éthique et de la protection des données.

• Capital

Les coûts liés au développement et à la commercialisation de produits de données peuvent être importants, de la conception aux investissements informatiques. Les organisations doivent en avoir conscience et s’assurer de mobiliser un capital suffisant pour garantir leur réussite.

Les organisations reconnaissent aujourd’hui la nécessité de maximiser la consommation des données et de passer d’une simple mise à disposition de données brutes, en interne comme en externe, à la production d’une intelligence exploitable. La réussite repose sur une stratégie claire et sur le développement de compétences solides.

L’IA générative joue un rôle central dans ce processus, en combinaison avec des data product marketplaces puissantes et intuitives, qui rendent les actifs de données facilement accessibles. Ensemble, elles favorisent la monétisation des données et l’émergence de nouveaux modèles centrés sur la donnée.

Vous souhaitez en savoir plus sur la façon dont la data product marketplace Huwise boostée par l’IA peut renforcer vos programmes de monétisation de données ?

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