Pouvez-vous nous présenter votre société OpenDataSoft ?

OpenDataSoft est une jeune société française, créée fin 2011 et qui réunit à présent une cinquantaine de salariés. La société est implantée en France (Paris) et aux États-Unis (Boston). OpenDataSoft est désormais également implanté à Nantes et est hébergé à la Cantine du Numérique, au cœur de l’innovation nantaise.

Le Bureau de Nantes emploie notamment un chercheur du Laboratoire des Sciences du Numérique de Nantes (LS2N), qui effectue une thèse sur le sujet du web sémantique.

Quel est votre positionnement ?

Lorsque nous avons créé OpenDataSoft en 2011, notre ascension a débuté en signant nos premières collaborations avec des villes. Rapidement, nous avons commencé à travailler avec des villes de toutes tailles comme Paris, Bruxelles, Bristol ou Eindhoven par exemple ; ainsi qu’avec des opérateurs privés européens travaillant dans le domaine de la ville (transport, énergie, eau).

OpenDataSoft se positionne aujourd’hui comme le leader européen des plateformes conçues pour l’ouverture et le partage des données pour tout type d’organisations, publiques et privées. OpenDataSoft offre aux villes, aux entreprises et à leurs partenaires une plateforme prête à l’emploi pour gérer le partage et la diffusion des données, et démocratiser leur accès auprès du plus grand nombre (via des visualisations, des cartes, et des APIs).

Notre objectif est de démocratiser la diffusion de la donnée, en permettant à nos clients de la partager aussi bien de manière sécurisée en interne dans leur entreprise, qu’avec leur écosystème et le grand public en open data. Notre conviction est que pour créer de la valeur, la donnée doit circuler et être partagée.

Quels sont vos clients ?

OpenDataSoft compte aujourd’hui plus de 150 clients répartis dans une vingtaine de pays (pour en citer quelques-uns : France, États-Unis, Angleterre, Allemagne, Portugal, Espagne, Pays-Bas, Suisse…). Notre chiffre d’affaire se répartit de façon équilibrée entre le secteur public et le secteur privé.

Notre solution est utilisée par plusieurs collectivités (Ville de Paris, Métropole de Rennes, Métropole de Toulouse, Ville de Bruxelles, Ville de Bristol, …), notamment celles ayant des réflexions autour des enjeux IoT et Smart City. Elle est également utilisée par des délégataires de service public, par des opérateurs de réseau de transport, d’énergie ou d’objets intelligents (ex. : Enedis, RTE, Engie, GRT Gaz, SNCF, Keolis, RATP, STIF…). Enfin, nous travaillons aussi avec de nombreux ministères en France et à l’étranger (Ministère de l’Éducation Nationale, Ministère de l’Enseignement Supérieur et de la Recherche, Ministère de la Culture, Ministère de l’Environnement, …).

À titre d’exemple, nous pouvons citer le cas de Smarteo Water (société spécialisée dans les systèmes d’approvisionnement en eaux intelligentes) qui utilise OpenDataSoft pour dynamiser son business grâce à ses données.

Pouvez-vous nous donner un exemple concret de réalisation ?

Dans le secteur public, la plateforme OpenDataSoft est une solution de référence pour la diffusion de données open data. Quelques exemples de portails open data :

– C’est de manière collective que le groupement “Région des Pays de la Loire”, “Département de la Loire Atlantique” et “Nantes métropole” ont choisi OpenDataSoft pour leur plateforme mutualisée d’ouverture des données.
– La ville d’Issy-les-Moulineaux a également fait appel au service d’OpenDataSoft pour communiquer son rapport financier annuel.

Ces portails permettent à nos clients non seulement de rendre disponibles les données qu’ils produisent mais également de les mettre en valeur au travers de visualisations interactives (agendas d’événements, données culturelles, données urbaines). Ces données, également mises à disposition via des APIs, sont immédiatement exploitables par des développeurs, qui peuvent les intégrer à leurs applications.

Autre exemple de réalisation : OpenDataSoft permet à la société Birdz (filiale de Veolia, qui met au point et opère des réseaux de capteurs intelligents) d’identifier rapidement, parmi la multitude de données produites, l’information pertinente et d’enrichir les données provenant de capteurs en les croisant avec des données contextuelles (conditions météorologiques par exemple) ou patrimoniales (cartographie et typographie des installations). Deux ans après le déploiement de la plateforme Birdz, celle-ci dispose de plus de 170 millions de lignes de données, de plus de 300 tableaux de bord et est consultée par plus de 160 utilisateurs métiers.

Quel est votre business model ?

Le modèle économique de la plateforme OpenDataSoft est basé sur l’usage qui en est fait. Nos clients sont ainsi facturés en fonction du volume de données qu’ils publient et du volume de réutilisation (mesuré par le compte du nombre d’appels d’APIs réalisés sur la plateforme).

Quels sont selon vous les trois principaux enjeux autour de la data à relever pour les entreprises à horizon 3 ans ?

Parmi les défis principaux que les organisations (qu’elles soient publiques ou privées) vont avoir à relever dans les prochaines années, nous en retenons quatre principaux :

• La mise en conformité RGPD : ce règlement redéfini profondément les rôles et responsabilités des acteurs de la chaîne de valorisation de la donnée, notamment sur le sujet de la protection des données à caractère personnel ainsi que sur le sujet de la portabilité des données. Il reste encore un travail significatif à réaliser par les entreprises et organisations pour se mettre en conformité et prendre progressivement connaissance des jurisprudences à venir. Noter qu’OpenDataSoft a récemment obtenu le label CNIL de la gouvernance de la donnée.
• L’interopérabilité des plateformes de données, liée à l’émergence de standards de formats et de modèles de données.
• La gouvernance de la donnée (partage, croisement, enrichissement par différents acteurs).
• La capacité à rendre la donnée plus intelligible : l’objectif doit être de faire en sorte d’avoir des données qui rendent le programme qui l’utilise plus intelligent (Machine Learning, IA, Chatbot, …). Pour ce faire, il est nécessaire de travailler sur l’architecture des données, notamment via les métadonnées et les modèles de données.

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