Valeur réelle de la donnée : ce que votre assurance ne vous remboursera jamais 

Pourtant, les outils d’évaluation traditionnels restent aveugles à la richesse immatérielle des organisations. Face à des menaces cyber de plus en plus paralysantes, l’incapacité à chiffrer précisément le capital informationnel fragilise les stratégies de résilience et de fusion-acquisition. 

Pour appréhender ce basculement, il devient urgent de redéfinir la frontière entre le coût technique d’une infrastructure et la valeur réelle des actifs qu’elle héberge.

La valeur ou le contenant : le grand aveuglement comptable face aux données

Imaginez que l’on vous dérobe le sac à dos qui contient votre journal de bord, celui dans lequel s’accumulent vos souvenirs, vos pensées, vos recettes de cuisine, les noms de vos contacts, vos photos de voyage… et ce, depuis des années.

Désemparé, seule votre assurance semble pouvoir vous proposer un prix de consolation. Elle vous rembourse 30 € : le prix exact du sac en tissu. Qu’en est-il du contenu ? Comment estimer la valeur de ce qui est, pour vous, irremplaçable ?

C’est exactement le paradoxe auquel font face les entreprises aujourd’hui. Un téraoctet de données clients ne coûte que quelques dizaines d’euros sur une facture AWS et vaut zéro à leur bilan comptable. Pourtant, sa perte peut coûter des millions.

Ce décalage illustre la différence entre la valeur comptable et la valeur d’usage. Historiquement, une organisation valorise ses données au simple coût de leur stockage ou de leur acquisition. Mais si ce téraoctet est paralysé par un ransomware, la réalité rattrape brutalement l’entreprise qui subit des pertes d’exploitation, une chute de l’action en bourse, des amendes de conformité, etc….

Dès lors, une question s’impose : comment mesurer la valeur réelle de la donnée lorsqu’elle est devenue l’actif le plus critique de l’entreprise ? Pour comprendre ce fossé, il faut ouvrir les livres de comptes.

Ce que la comptabilité refuse de voir

Dans le monde de la comptabilité, il y a des choses que l’on peut toucher, comme la toile de votre sac à dos, la fermeture Éclair, les pages en papier du journal. On appelle cela des actifs « corporels ». Ils sont tangibles, donc faciles à évaluer : ce sac vaut 30 €.

Mais la valeur de votre journal réside plutôt dans des choses invisibles et impossibles à toucher comme vos photos, le début de la rédaction d’un roman ou encore le temps précieux que vous avez passé à l’écrire.

Ces éléments invisibles, ce sont des actifs incorporels. Et c’est là qu’intervient une grande règle internationale appelée l’IAS 38 (une norme IFRS appliquée notamment en Europe ; les normes américaines suivent la même logique). C’est une sorte d’arbitre mondial qui dicte ce qu’on a le droit de compter, ou pas, dans la richesse invisible d’une entité. Il reconnaît les brevets, les marques ou les droits d’auteur, mais applique à la donnée deux règles strictes.

L’interdiction d’inventer une valeur au hasard. Vous ne pouvez pas inscrire sur un bilan « mes souvenirs valent 1 million d’euros », car c’est impossible à prouver objectivement. Pour l’IAS 38, tant que vous n’avez pas vendu ce journal, sa valeur comptable est de zéro.

La seule valeur reconnue est le coût de fabrication, donc, si vous avez acheté des stylos à 5 € et le carnet vierge à 10 € pour l’écrire, l’arbitre dira : « D’accord, j’ai une preuve d’achat, ce contenu vaut 15 € ».

Selon cette règle, les fichiers clients d’une entreprise ou ses bases de données ne peuvent presque jamais être comptés comme de la vraie richesse. Précisons néanmoins qu’une base de données achetée à un tiers peut, elle, être inscrite au bilan à son coût d’acquisition. C’est la donnée générée en interne qui est exclue, faute de pouvoir mesurer sa valeur de manière assez fiable. La même base vaut donc quelque chose si on l’achète, rien si on la crée !

D’où le fameux « value gap », selon Ocean Tomo, qui souligne que la part des actifs incorporels dans la valeur de marché du S&P 500 est passée de 17 % à 84 % entre 1975 et 2015 (un écart qui n’apparaît nulle part au bilan).

Le grand malentendu de l’assurance

C’est à cause de cette logique comptable que votre assureur refuse de vous rembourser la valeur de vos textes. Historiquement, le monde de l’assurance a été conçu pour couvrir l’infrastructure (le contenant), pas l’information (le contenu).

Ce fossé a explosé aux yeux du monde lors d’un événement tragique : le 11 septembre 2001. Lorsque les tours du World Trade Center se sont effondrées, les assurances ont remboursé les bâtiments, les bureaux et les ordinateurs (les actifs corporels). En revanche, les entreprises qui avaient perdu l’intégralité de leurs données, de leurs bases clients et de leurs historiques financiers n’ont rien touché pour cette perte invisible.
Beaucoup ont fait faillite, non pas parce qu’elles n’avaient plus de bureaux, mais parce qu’elles n’avaient plus de mémoire.

Doug Laney, alors analyste du cabinet META Group (racheté depuis par Gartner), avait déjà forgé le concept d’Infonomie, l’économie de l’information, à la fin des années 1990. Le 11 septembre en fait le combat de sa carrière, il voit des entreprises s’effondrer parce que leurs journaux numériques ont brûlé sans que personne ne les ait valorisés, et des assureurs refuser toute indemnisation au motif que la donnée n’est pas un bien. Son idée est simple, si l’information a une valeur économique mesurable, si sa perte peut tuer une organisation, alors elle doit être quantifiée, gérée et protégée avec la même rigueur que n’importe quel actif physique ou financier. La donnée n’est plus un sous-produit informatique stocké dans un sac, mais le carburant stratégique de l’entreprise moderne.

Dans une interview de KDnuggets en janvier 2018, Doug Laney raconte:  “Lorsque j’ai découvert que les assureurs refusaient d’indemniser les victimes pour la valeur des données perdues (car les données ne sont pas considérées comme des « biens ») et que les données ne figurent pas à l’actif du bilan, cela m’a incité à faire des recherches et à conseiller sur la question de la valeur de l’information.”

Depuis, l’assurance cyber a comblé une partie du fossé. Elle rembourse les coûts de restauration et les pertes d’exploitation. Mais la valeur patrimoniale de l’information, elle, reste hors contrat. Vingt-cinq ans plus tard, le marché a tiré une partie de la leçon. Il a appris à chiffrer quelque chose. Mais pas ce que l’on croit.

Ce que nous savons (vraiment) chiffrer

Pour le moment, seulement le chaos. C’est le grand paradoxe de l’économie numérique : le marché sait tarifer au centime près le risque qui pèse sur la donnée, sans jamais réussir à valoriser la donnée elle-même. Pour y parvenir, il dispose de deux thermomètres : celui de la peur et celui du prix.

Le thermomètre de la peur : les baromètres du risque

En 2026, le Baromètre d’Allianz (mené auprès de 3 338 experts du risque dans 97 pays) place pour la cinquième année consécutive le risque cyber en tête des préoccupations des entreprises, à 42 %, en hausse de 4 points par rapport à 2025. Cette menace est désormais talonnée par l’intelligence artificielle, qui fait une percée pour atteindre 32 % des craintes. Sur le terrain, la facture s’alourdit car le ransomware représente à lui seul la majorité des sinistres majeurs, tandis que le vol de données explose pour représenter 40 % de ces grands dossiers financiers. Plus que jamais, le prix de la paralysie informatique est devenu la première angoisse financière des comités de direction.

À l’échelle française, une étude exploratoire menée par l’École de Guerre Économique pour l’Agora 41, think tank atypique traitant de problématiques cyber, aboutit au même constat par le haut. Trois méthodes d’estimation indépendantes convergent vers un coût annuel des cyberattaques pour les entreprises proche de 100 milliards d’euros pour l’économie nationale, soit environ 3,3 % du PIB. Un montant qui, là encore, n’apparaît dans aucune ligne comptable.

Le thermomètre du prix : la détente paradoxale de l’assurance cyber

Le rapport LUCY 2026 de l’AMRAE dresse un constat paradoxal en France, les tarifs des assurances cyber s’effondrent alors que les sinistres explosent. Portées par une concurrence accrue, les grandes entreprises voient le coût de leurs primes chuter de 32 %, un appel d’air qui démocratise la couverture et pousse les PME et les ETI à s’équiper massivement. Pourtant, la réalité du risque rattrape les assureurs. Le montant total des indemnisations a grimpé de 53 %, notamment à cause du retour de sinistres importants chez les ETI. Faute de savoir évaluer précisément la valeur des données, le marché casse les prix pour généraliser sa protection, tout en subissant des pertes difficiles à anticiper.

Philippe Cotelle, président de la commission Cyber de l’AMRAE, précise d’ailleurs dans le rapport :  “L’embellie constatée en 2024 et toujours visible en 2025 ne doit donc pas faire oublier un travail de prévention nécessaire et la mise en place de mesures assurantielles adéquates pour la voir perdurer en 2026 et 2027.”

Le juge de paix : la quantification financière du risque (CRQ)

Pour réconcilier la peur et le prix, une approche rationnelle s’impose à travers la quantification financière du risque, ou CRQ . Un fichier informatique ne vaut rien au bilan comptable, mais il détruit des milliards lorsqu’il paralyse une supply chain comme l’a prouvé l’attaque par ransomware subie par Jaguar Land Rover en 2025, qui a causé des pertes estimées jusqu’à 2,8 milliards de dollars selon le Cyber Monitoring Centre. Face à ce type de sinistres, le flou méthodologique n’est plus toléré par les porteurs de risques. Les arbitrages budgétaires migrent vers des plateformes automatisées d’évaluation (comme Citalid ou Eye Security) illustrant qu’avant même de négocier son contrat d’assurance, une entreprise doit pouvoir modéliser ses pertes d’exploitation maximales pour prouver le retour sur investissement de chaque euro dépensé en sécurité.

Tarifer la perte n’est pas tarifer la chose perdue. Pour franchir ce cap, il faut changer de discipline. Ce marché de la gestion du risque a réussi à cartographier la valeur négative de l’information. Le défi de l’infonomie consiste désormais à appliquer cette même intelligence financière afin de chiffrer, enfin, sa valeur positive.

Comment donner un prix à l’actif ?

L’infonomie propose deux grandes grilles de lecture : les modèles non financiers, pour mesurer le potentiel de la donnée, et les modèles financiers, pour lui donner un prix. Avant de parler d’argent, trois critères permettent de comprendre ce que la donnée contient.

• La valeur intrinsèque (la qualité) : vos données sont-elles structurées, nettoyées et fiables ? C’est la différence entre un fichier client qualifié, prêt à l’emploi, et des millions de lignes de données brutes incompréhensibles.
• La valeur métier (l’utilité au quotidien) : à quel point ces données sont-elles exploitées ? C’est un historique d’achats partagé en temps réel entre le marketing, la supply chain et le support client, versus une archive consultée une fois par an.
• La valeur de performance (l’impact sur les résultats) : l’analyse de vos données améliore-t-elle directement vos décisions ? Ce sont des capteurs industriels qui réduisent les coûts de maintenance de 15 %, versus un rapport mensuel que personne ne lit.

Pour traduire cela en euros, l’infonomie emprunte les trois approches classiques de l’évaluation d’actifs.

• L’approche par les coûts (le coût de reconstruction) : si votre système d’information était vidé de ses données, combien coûterait leur restauration intégrale ? On comptabilise les heures de ressaisie, les audits de sauvegarde, les algorithmes à recoder et l’infrastructure mobilisée.
• L’approche par le marché (la valeur marchande) : que vaudraient vos actifs numériques sur le marché libre, au regard de transactions comparables ? Une base de leads qualifiés vaut cher ; un fichier de processus internes, vital pour vous mais inutile aux autres, n’a aucune valeur marchande.
• L’approche par les revenus (la valeur d’impact) : que rapporte la donnée en continu, ou que fait-elle perdre quand elle s’arrête ? Si l’indisponibilité d’un CRM paralyse l’équipe commerciale pendant 48 heures, la valeur de cet actif se mesure au chiffre d’affaires non réalisé.

Cette opposition entre valeur négative et valeur positive structure désormais deux marchés distincts, qui ne se parlent presque pas.

L’asymétrie du marché de la donnée

Aujourd’hui, les acteurs du marché se positionnent principalement sur deux créneaux : évaluer le risque ou évaluer l’actif. Et, que ce soit par leurs méthodes, leurs finalités ou leurs philosophies, ces deux visions s’opposent sur presque tous les plans.

Quand la donnée vaut plus que l’entreprise

Tarifer l’actif n’est pas théorique. Deux crises américaines, l’une évitée, l’autre consommée, ont prouvé que la donnée pouvait valoir plus que les murs.

Alors que la crise du COVID-19 clouait sa flotte au sol et faisait chuter sa capitalisation boursière sous la barre des 10 milliards de dollars, United Airlines a fait évaluer de manière indépendante son programme de fidélité MileagePlus, un actif purement immatériel composé de données clients et d’historiques d’achats. L’évaluation a révélé que ce gisement générait 5,3 milliards de dollars de flux de trésorerie annuels (principalement via la vente de miles à JPMorgan Chase) pour 1,8 milliard de dollars d’EBITDA, soit une marge de 34 %. La valeur totale de la plateforme a été estimée à 21,9 milliards de dollars, c’est-à-dire plus du double de la compagnie aérienne elle-même. En isolant ces données dans une filiale ad hoc, United a pu utiliser cet actif invisible au bilan comme garantie pour lever 6,8 milliards de dollars de liquidités, un soutien décisif au pire de la crise. American Airlines fera de même l’année suivante avec son programme AAdvantage, pour 10 milliards de dollars.

Si United montre comment monétiser les données pour éviter le pire, le cas Caesars Entertainment illustre leur valeur pendant une liquidation judiciaire. Lorsque la filiale opérationnelle du géant des casinos (CEOC) s’est déclarée en faillite en 2015 avec une dette de 18 milliards de dollars, les créanciers s’attendaient à se disputer les murs des casinos et les machines à sous. La bataille juridique la plus féroce a pourtant porté sur la base de données du programme de fidélité Total Rewards, alors même que cet actif était totalement absent du bilan. Plus de 17 ans d’historique comportemental et de données transactionnelles sur plus de 45 millions de clients (habitudes de jeu, budgets, préférences hôtelières), discrètement transférés avant la faillite vers une entité protégée. Les experts évaluent ce gisement à 1 milliard de dollars, ce qui en fait l’actif individuel le plus précieux du groupe, devant l’immobilier de la plupart des casinos. Les créanciers, conscients que les casinos ne valaient plus rien sans le moteur de données permettant de cibler et de faire revenir les joueurs, ont bloqué la restructuration afin que la reconnaissance de ce milliard invisible serve de levier central au plan de sortie de faillite. En séparant les données des actifs physiques, on sépare le moteur économique de sa carrosserie.

Qui tarife l’actif aujourd’hui ?

Si la preuve de valeur existe, encore faut-il quelqu’un pour la certifier. Un marché de l’évaluation s’est structuré, en quatre étages.

Il s’organise d’abord autour de théoriciens stratégiques comme West Monroe qui, sur les concepts fondateurs de Doug Laney, applique des formules mathématiques pour mesurer la valeur théorique et le coût de reconstruction du patrimoine informationnel. Ces diagnostics offrent de puissants outils de pilotage interne, mais sans reconnaissance légale automatique auprès des autorités financières.

Pour traduire cette valeur dans les comptes, les entreprises se tournent vers des praticiens financiers comme les Big Four ou Accuracy. Ceux-ci s’affranchissent du terme « infonomie » pour intégrer la donnée dans des cadres réglementés, comme le calcul du goodwill lors d’audits et de fusions-acquisitions, ou évaluation du préjudice financier d’un vol de données lors de litiges. Une approche prudente, bridée par les normes comptables qui interdisent d’inscrire la donnée brute à l’actif.

C’est pour contourner cette contrainte que la fintech Gulp Data a automatisé l’évaluation des bases de données grâce à l’intelligence artificielle. En faisant valider ses estimations par des tiers financiers, la plateforme permet aux entreprises d’utiliser leur capital de données comme garantie pour lever de la dette bancaire non dilutive, même si elle se concentre sur les données directement exploitables commercialement.

Une fois cette valeur validée, l’infrastructure technique prend le relais avec les places de marché de données comme Dawex. Au lieu de fixer un prix unilatéral, Dawex fournit le cadre de confiance technologique, contractuel et sécurisé qui permet aux entreprises de commercialiser et d’échanger leurs actifs numériques, fermant la boucle en laissant le marché fixer lui-même le prix final de la donnée.

Deux moteurs portent aujourd’hui ce marché.
Cette transformation s’amorce d’abord par la fin du siphonnage gratuit des données pour l’intelligence artificielle puisque, face aux contraintes juridiques, les géants de la Tech signent désormais des accords à plusieurs dizaines de millions de dollars pour acquérir des bases de qualité.
Ensuite, la possibilité, pour les directions financières, de lever des financements alternatifs en utilisant une valorisation certifiée de leurs données comme garantie bancaire. Le tout sous une véritable épée de Damoclès, puisque le moindre manquement au RGPD ou la moindre faille de cybersécurité peut transformer cet actif en passif financier et réputationnel.

A titre d’exemple, News Corp & OpenAI ont signé en mai 2024, un accord pluriannuel qui permet à OpenAI d’accéder aux archives et flux en temps réel de titres phares (The Wall Street Journal, Barron’s, The Times). Selon des rapports financiers, le contrat s’élève à près de 250 millions de dollars sur 5 ans (soit environ 50 millions de dollars par an). Et, lors de son introduction en bourse (SEC filings), Reddit a révélé s’attendre à générer un total de 203 millions de dollars sur trois ans grâce à des contrats de licence.
De son côté, Gulp Data, mentionné dans le tableau ci-dessus, se finance principalement via de la dette d’amorçage et du crédit pour alimenter sa propre capacité de prêt. En juin 2023, l’entreprise a sécurisé une ligne de crédit de 10 millions de dollars, assortie d’une option d’extension immédiate allant jusqu’à 25 millions de dollars. Cette enveloppe ne correspond pas à une levée de fonds en capital (equity) classique, mais à une facilité de crédit en private credit lui permettant de prêter directement à des tiers sur son propre bilan, sans diluer les fondateurs.

Les limites d’un actif insaisissable

Ce marché naissant a le vent en poupe. Il se heurte toutefois à un plafond de verre, les règles économiques traditionnelles n’étant pas adaptées à cet actif d’un nouveau genre.

La subjectivité des formules (chacun sa vérité). Même avec les méthodologies les plus rigoureuses, l’évaluation dépend du choix des variables. Déterminer le bon taux horaire pour les équipes chargées de recréer un historique de données oblige à trancher entre le coût interne standard et celui d’un prestataire externe. Le résultat peut varier du simple au décuple. Selon que l’évaluation est menée par le directeur financier, le directeur marketing ou le chief data officer, la valeur estimée d’une même base sera radicalement différente.

La non-rivalité de la donnée (l’effet de duplication). Contrairement aux actifs physiques, un jeu de données peut être dupliqué et vendu à dix clients différents à coût marginal nul, sans que le vendeur s’en dépossède. Ainsi, plus une donnée est partagée et exploitée en interne, plus elle génère de valeur d’usage ; plus elle est diffusée ou revendue à l’extérieur, plus elle perd sa valeur de rareté et d’exclusivité.

L’absence de standard auditable (pas de thermomètre universel). L’immobilier, l’industrie ou l’automobile disposent d’indices officiels, de cotes de marché et de méthodes d’expertise normalisées. Pour le capital informationnel, il n’existe aucune grille tarifaire universelle ni aucun barème validé par les autorités financières. Deux cabinets appliquant des critères différents aboutiront à des valorisations très éloignées pour le même patrimoine de données.

La prudence des normalisateurs comptables (le poids des habitudes). Ouvrir la porte à l’inscription des données auto-générées au bilan officiel créerait un risque majeur de manipulation des comptes. C’est pourquoi, faute de critères de vérification objectifs, n’importe quelle organisation pourrait surévaluer son capital de données pour gonfler sa valorisation et masquer des faiblesses. Face au risque d’une bulle immatérielle, les normalisateurs préfèrent le statu quo.

La donnée entrera-t-elle un jour au bilan ?

Le débat n’est plus théorique. L’IASB, le normalisateur international, a ouvert un chantier de révision de la comptabilisation des actifs incorporels, signe que le statu quo de l’IAS 38 ne tient plus face à des économies où l’essentiel de la valeur est devenu invisible.
L’intelligence artificielle accélère la pression. Les données d’entraînement s’achètent désormais à prix d’or par les laboratoires d’IA, créant pour la première fois un prix de marché observable pour des corpus entiers.
Paradoxe supplémentaire d’un actif décidément insaisissable : plus la donnée circule, plus elle crée de valeur pour l’écosystème, et moins elle en conserve pour son détenteur. Faute d’arbitrage de la part des autorités comptables, la réalité montre que l’entreprise qui néglige la valeur de ses données n’en mesurera l’importance qu’au pire moment, le jour où on les lui prendra.