Les données sont des actifs à part entière. Mais leur donner une valeur s’avère particulièrement complexe. Pourtant, l’estimation de celle-ci est essentielle.
Les données se trouvent au cœur des processus de création de valeur des entreprises. Leur exploitation permet en effet de mieux connaître les clients, d’améliorer les produits et les services, de réduire les coûts et de mieux investir, et conditionne également la capacité d’innovation des entreprises. Pourtant – et c’est paradoxal –, si leur importance majeure 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. En théorie, les méthodes utilisées par les praticiens pour évaluer les actifs (méthodes DCF, méthode des super-profits, méthode des redevances, méthodes des coûts, etc.) s’appliquent au cas particulier des données. Comme n’importe quel actif, il semble en effet envisageable d’isoler les cash-flows différentiels dégagés par l’entreprise grâce à l’usage des données pour en mesurer la valeur financière. Cependant, dans la pratique, la mise en œuvre des méthodes d’évaluation usuelles n’est pas triviale du fait de la nature très spécifique des données. Ces questions sont aujourd’hui majeures pour les entreprises et nous présentons dans cet article un cadre méthodologique pour déterminer la valeur financière des données.
Une dynamique sous-jacente à prendre en compte
Rappelons tout d’abord que les données sont des actifs immatériels qui portent à l’échelle individuelle peu de valeur intrinsèque. Comme n’importe quel actif, leur valeur potentielle est fonction des flux de liquidité qu’elles peuvent...