Données et coopération : des communs numériques face à l’accaparement

Les entreprises de la big tech absorbent, analysent et monétisent des milliards de données produites par leurs utilisateurs, qui n’ont aucun droit de regard ni sur leur usage ni sur la valeur générée. Pourtant, face à la concentration extrême de la propriété et du contrôle des données, des alternatives coopératives existent, prospèrent et démontrent qu’une autre économie des données est possible, comme le rappelle Joël Gombin, cofondateur de la Scop Datactivist, administrateur de l’URSCOP PACA, dans cette troisième note de l’atelier « Vivre en coopération ».

Les données numériques présentent des caractéristiques économiques fascinantes. Elles sont non rivales : contrairement à une voiture ou à un appartement, leur usage par l’un n’empêche pas leur usage par l’autre. Elles bénéficient d’effets de réseau puissants : plus nombreux sont ceux qui partagent leurs données, plus leur valeur collective croît. Elles sont coproduites : chaque recherche Google, chaque trajet Waze, chaque consultation médicale enrichit une base de données qui n’existerait pas sans la contribution, souvent inconsciente, de millions d’individus.

Ces caractéristiques devraient logiquement faire des données des communs par excellence, gérés collectivement comme l’étaient traditionnellement les forêts, les pâturages ou les ressources en eau. Pourtant, l’économie numérique raconte l’histoire inverse : une concentration extrême de la propriété et du contrôle des données. Les entreprises de la big tech captent, analysent et monétisent des milliards de données produites par leurs utilisateurs, qui n’ont aucun droit de regard ni sur leur usage ni sur la valeur générée, dans une logique extractiviste.

Ce paradoxe n’a pourtant rien d’une fatalité. Des alternatives coopératives existent, prospèrent même, et démontrent qu’une autre économie des données est possible. De Wikipedia à Mobicoop, en passant par OpenStreetMap et les consortiums industriels, différents modèles de coopération émergent et se structurent. Plutôt que de déplorer l’accaparement, regardons ce qui fonctionne et comprenons les conditions de réussite de ces alternatives.

Les communs contributifs : quand les producteurs gouvernent

Wikipedia et Wikidata incarnent le degré le plus abouti de coopération autour des données. Avec plus de 60 millions d’articles au total dans plus de 340 langues, Wikipedia figure parmi les dix sites les plus visités au monde (et le seul non lucratif)¹Voir Wikipédia, List of most visited websites.. Son modèle repose sur une équation simple, mais radicale : ceux qui produisent le contenu sont ceux qui le gouvernent. Les contributeurs, bénévoles, écrivent les articles, mais aussi définissent collectivement les règles éditoriales, arbitrent les conflits, élisent les administrateurs. La Wikimedia Foundation n’est qu’une structure support, financée par des dons, sans pouvoir éditorial.

Cette gouvernance démocratique s’accompagne d’une protection juridique : la licence Creative Commons BY-SA impose que toute réutilisation, y compris commerciale, reste sous la même licence. Impossible donc de privatiser Wikipedia, même partiellement. Cette architecture garantit la neutralité : pas de publicité, pas de tracking, pas d’optimisation algorithmique pour maximiser le temps d’attention. La valeur d’usage prime sur la valeur d’échange.

OpenStreetMap (OSM) applique la même logique aux données cartographiques. Plus de 10 millions d’utilisateurs enregistrés, dont près de deux millions ont contribué, ont cartographié le monde entier, créant une alternative libre à GoogleMaps²Voir Wikipédia, Contributors.. La licence ODbL permet l’utilisation commerciale, mais oblige au partage des améliorations : si une entreprise enrichit la carte OSM, elle doit reverser ses ajouts à la communauté. Des géants du numérique comme Facebook ou Apple contribuent ainsi au commun, tout en l’utilisant pour leurs propres services.

Ces communs contributifs fonctionnent grâce à plusieurs facteurs convergents. D’abord, une communauté mobilisée dès l’origine, portée par une vision politique claire : le savoir et les données géographiques doivent rester des biens communs. Ensuite, des règles explicites et évolutives, débattues et modifiées collectivement. Enfin, une architecture technique qui empêche la récupération : une fois dans le commun, les données ne peuvent plus en sortir pour être privatisées.

Ces modèles ont toutefois leurs limites. Le sous-financement est chronique : Wikimedia fonctionne avec quelques centaines de millions de dollars annuels, quand Google dépense des dizaines de milliards³Voir Wikimédia, Plan annuel de la Fondation Wikimédia/2024-2025/Détails du budget.. La gouvernance démocratique peut s’avérer lourde à l’échelle : les débats sont parfois interminables, les décisions lentes. Et ces communs restent vulnérables au parasitisme : des acteurs commerciaux utilisent OSM sans contribuer à son développement, captant une valeur qu’ils n’ont pas produite.

Les coopératives de données : mutualiser pour exister

Une nouvelle génération d’initiatives applique la forme juridique coopérative aux données numériques. Mobicoop, société coopérative d’intérêt collectif, outille les projets territoriaux de covoiturage, en alternative à BlaBlaCar. Les usagers peuvent devenir sociétaires, participent aux décisions stratégiques selon le principe « une personne, une voix », et les données de trajets restent dans la coopérative plutôt que d’être monétisées. Le modèle économique repose sur des frais de service transparents, sans optimisation algorithmique des prix. L’ancrage territorial est fort : des collectivités peuvent entrer au capital, participer à la gouvernance de la structure et adapter le service à leurs besoins.

Aux États-Unis, The Drivers Cooperative illustre une autre forme de coopération. Lancée en 2020 à New York, cette coopérative de chauffeurs propose une alternative à Uber et Lyft. Les chauffeurs sont propriétaires de l’entreprise, avec une part chacun et un vote par membre. La coopérative ne prélève que 15% de commission contre 25 à 40% pour Uber et Lyft⁴Il n’existe malheureusement pas de source officielle permettant de connaître avec précision la commission effectivement conservée par Uber ou Lyft, et cela fait partie du problème. Néanmoins, de nombreux chauffeurs partagent des données sur internet permettant de converger vers une estimation médiane de 25 à 40%. Voir par exemple Christian Perea, « What’s the real commission that Uber takes from its drivers [Infographic] », Ride Share Guy, 30 juillet 2020., et les profits sont redistribués aux chauffeurs sous forme de dividendes. L’innovation est simple, mais puissante : transformer une exploitation individuelle en force collective et propriété partagée.

Dans le domaine de la santé, Salus.coop au Royaume-Uni et Midata en Suisse permettent à des citoyens de devenir gestionnaires collectifs de leurs données médicales. Plutôt que de les confier à des plateformes privées ou des assureurs, ils décident ensemble des usages acceptables : recherche médicale oui, tarification différenciée des assurances non. C’est une gouvernance collective qui s’impose là où prévalait l’appropriation unilatérale.

L’apport de ces coopératives est double. D’une part, elles créent une structure juridique formelle qui sécurise la gouvernance démocratique et empêche toute dérive capitalistique. D’autre part, elles proposent un contre-modèle économique viable, même s’il reste minoritaire. Le défi principal reste l’atteinte de la masse critique face à des acteurs qui ont déjà capté les effets de réseau et disposent de budgets considérables.

Les coopérations institutionnelles : efficacité et exclusion

Un troisième niveau de coopération existe, moins démocratique, mais stratégiquement significatif : la mutualisation entre organisations. Le modèle n’est pas nouveau. Le GIE Carte bancaire, créée dans les années 1980, permet aux banques françaises de mutualiser leur infrastructure de paiement. Plutôt que chacune développe son propre système, elles coopèrent pour créer un réseau national interopérable, évitant ainsi la dépendance exclusive à Visa ou Mastercard. La gouvernance est partagée entre membres, mais fermée aux usagers.

Ce modèle se transpose au numérique. OvertureMaps Foundation réunit Meta, Microsoft, Amazon et TomTom pour mutualiser leurs données cartographiques. L’objectif est explicite : contrer la domination de GoogleMaps. Les données produites sont publiées en open data, utilisables par tous. Mais la gouvernance reste réservée aux membres fondateurs. Les contributeurs externes, s’ils existent, ne participent pas aux décisions stratégiques. Nous sommes face à un club privé qui produit un bien public, sans être un commun au sens plein.

Gaia-X, le projet de cloud souverain européen, illustre une ambition similaire : mutualiser entre États et entreprises pour construire une alternative aux clouds américains et chinois. Les standards sont ouverts, les données hébergées en Europe selon le RGPD. Mais la gouvernance associe principalement de grandes entreprises et des administrations. Les PME, les associations, les citoyens restent à la marge.

Ces coopérations institutionnelles présentent des avantages indéniables. Elles mutualisent les coûts d’infrastructure, créent des standards ouverts et de l’interopérabilité, et peuvent contrebalancer les monopoles privés. Elles sont souvent plus efficaces que des acteurs isolés et produisent effectivement de l’open data accessible à tous.

Leurs limites sont cependant manifestes. La gouvernance reste oligopolistique, réservée à un club de puissants. Les contributeurs individuels sont exclus des décisions. Le risque existe de reproduire une concentration à un autre niveau, entre quelques grands acteurs plutôt qu’un seul monopole. Ce n’est pas une démocratisation mais une redistribution du pouvoir entre institutions.

Faut-il pour autant rejeter ces modèles ? Non. Ils constituent une amélioration par rapport au monopole privé pur et peuvent servir d’étape vers plus de coopération. Mais il faut les considérer pour ce qu’ils sont : de la mutualisation institutionnelle, pas des communs démocratiques. Et travailler à leur ouverture progressive à d’autres parties prenantes.

Ce qui fait la vraie coopération

Au terme de ce tour d’horizon, quatre critères permettent d’évaluer le degré réel de coopération autour des données.

Premier critère : qui gouverne ? Dans les communs contributifs (Wikipedia, OSM), ce sont les contributeurs directs. Dans les coopératives de données (Mobicoop, The Drivers Cooperative), ce sont les sociétaires selon un principe démocratique. Dans les consortiums (OvertureMaps, CB), ce sont les institutions membres. Dans les biens publics classiques (open data), c’est l’administration seule. Le degré de coopération décroît au fur et à mesure que le pouvoir s’éloigne des contributeurs.

Deuxième critère : qui peut contribuer ? La contribution peut être ouverte à tous, réservée aux membres d’un club, ou impossible. Les communs les plus robustes sont ceux où la contribution est inclusive.

Troisième critère : comment circule la valeur ? Est-elle redistribuée aux contributeurs, réinvestie dans le collectif, mutualisée entre membres d’un consortium, ou privatisée par un acteur unique ? La coopération suppose que la valeur créée collectivement bénéficie au collectif.

Quatrième critère : quel degré d’ouverture ? Données et gouvernance peuvent être toutes deux ouvertes (commun complet), seules les données ouvertes avec gouvernance fermée (bien public ou consortium), ou tout fermé (modèle privatif).

Ces critères ne visent pas à disqualifier certains modèles au profit d’un seul jugé pur. Ils permettent de comprendre les différences, d’identifier les forces et faiblesses de chaque approche, et de réfléchir aux leviers pour démocratiser progressivement la gouvernance des données.

Élargir le cercle de la coopération

La coopération autour des données existe déjà, à différents degrés et selon diverses modalités. Elle n’est ni marginale ni utopique. Des milliers de personnes contribuent quotidiennement à Wikipedia ou OpenStreetMap. Des coopératives de données émergent dans des secteurs variés. Des consortiums industriels mutualisent leurs ressources pour éviter les monopoles.

L’enjeu n’est pas de rejeter tout modèle sauf le plus pur, mais d’élargir le cercle de la coopération et de pousser vers plus de démocratie. Cela suppose plusieurs leviers d’action.

Pour favoriser l’émergence de communs contributifs et de coopératives, un financement public massif est nécessaire. Les infrastructures numériques ouvertes méritent le même soutien que les routes ou les écoles. Un accompagnement juridique et fiscal des coopératives de données permettrait de réduire l’asymétrie face aux plateformes capitalisées. L’interopérabilité obligatoire faciliterait l’émergence d’alternatives : si nous pouvons facilement migrer de Google vers une plateforme coopérative avec nos données et notre réseau social, l’effet de lock-in diminue.

Pour démocratiser les consortiums institutionnels, il faut conditionner tout soutien public à l’ouverture de la gouvernance. Des places devraient être réservées aux représentants d’usagers ou de citoyens. Les pratiques oligopolistiques doivent être sanctionnées, même quand elles émanent de consortiums en apparence vertueux.

La question des données n’est pas technique, mais politique. Elle engage notre conception de la propriété, de la valeur, du partage. Comme les supporters de clubs sportifs reprennent leurs équipes en coopératives face à la financiarisation du football, les citoyens peuvent reprendre le contrôle de leurs données face à l’économie de la surveillance. Les données ne sont pas une ressource rare à extraire, mais un bien relationnel qui s’enrichit d’être partagé. Des millions le pratiquent déjà. Reste à soutenir, protéger et démocratiser ces pratiques coopératives pour qu’elles deviennent la norme plutôt que l’exception.

• 1
  Voir Wikipédia, List of most visited websites.
• 2
  Voir Wikipédia, Contributors.
• 3
  Voir Wikimédia, Plan annuel de la Fondation Wikimédia/2024-2025/Détails du budget.
• 4
  Il n’existe malheureusement pas de source officielle permettant de connaître avec précision la commission effectivement conservée par Uber ou Lyft, et cela fait partie du problème. Néanmoins, de nombreux chauffeurs partagent des données sur internet permettant de converger vers une estimation médiane de 25 à 40%. Voir par exemple Christian Perea, « What’s the real commission that Uber takes from its drivers [Infographic] », Ride Share Guy, 30 juillet 2020.