Qu’est-ce que l’interopérabilité des données ?

L’interopérabilité des données est la capacité de différents systèmes à échanger, intégrer et utiliser efficacement les données de manière coordonnée. Elle favorise un partage fluide des données dans une entreprise, améliorant la collaboration, l’innovation et la prise de décision basée sur les données.

Les entreprises peuvent parvenir à l’interopérabilité des données en normalisant leurs actifs de données et en adoptant l’infrastructure et les protocoles nécessaires pour appuyer le partage des données. Voici quelques qualités courantes des données interopérables :

• Elles existent dans un format cohérent qui est accessible et interprétable par différentes unités commerciales et divers systèmes.
• Elles peuvent être combinées à d’autres données pour une analyse plus globale.
• Elles sont partagées de façon fluide via des interfaces de programmation d’application (API).
• Elles adhèrent souvent à des normes d’interopérabilité courantes telles que les normes EDI (Electronic Data Interchange) et les Fast Healthcare Interoperability Ressources (FHIR).

Alors que les écosystèmes d’information continuent de croître et de se complexifier, l’interopérabilité des données joue un rôle essentiel dans des secteurs tels que les services financiers, les soins de santé et l’administration publique. Les entreprises de ces secteurs et d’autres s’appuient sur des échanges de données fluides pour alimenter des fonctions critiques, telles que la prise de décisions en matière d’investissement, le choix des traitements médicaux et la mise en œuvre de mesures de sécurité publique.

La mise en place de l’interopérabilité des données peut s’avérer difficile, mais des solutions logicielles existent pour la simplifier. Les outils de nettoyage de données, les logiciels de gestion des API et les plateformes d’intégration des données peuvent permettre aux entreprises de cultiver des environnements de données robustes où les informations sont facilement accessibles aux systèmes et aux parties prenantes qui en ont besoin.

Pour comprendre la valeur et l’importance de l’interopérabilité des données, il faut examiner ce qui se passe lorsqu’elle fait défaut.

Imaginez un livre de recettes placé en haut d’une haute bibliothèque. Certaines personnes sont capables de l’atteindre, d’autres ne le voient même pas et sont encore moins capables de le retirer de l’étagère.

Ceux qui peuvent accéder au livre constatent que ses recettes passent de la quantification des ingrédients en mesures impériales (cuillères à soupe et onces) aux unités métriques (grammes et litres).

Dans ce scénario, les lecteurs sont obligés de convertir en permanence des mesures, une expérience chronophage et fastidieuse, laissant place aux erreurs qui donnent des résultats peu appréciables.

Ces défis sont comparables à ceux auxquels sont confrontées les entreprises en matière d’accès aux données et d’interprétabilité. Mais lorsque les parties prenantes et les systèmes ne peuvent accéder aux données ou peinent à les convertir en valeurs utilisables, les conséquences sont généralement plus graves qu’une soupe trop salée ou un soufflé complètement plat.

Cela signifie que les équipes ne peuvent pas tirer parti d'actifs de données clés pour travailler ensemble, obtenir des informations, identifier les problèmes et saisir les opportunités.

Cela signifie que les professionnels de santé peuvent passer à côté d’un détail révélateur sur l’état de santé d’un patient, réduisant ainsi l’efficacité du traitement. Cela signifie que les gestionnaires de portefeuilles peuvent ne pas être au courant d’une nouvelle tendance du marché, ce qui nuit au rendement des investissements de leurs clients.

Cela signifie qu’un système d’IA agentique peut ne pas parvenir à optimiser les calendriers de production, les données récentes sur les stocks étant inaccessibles. Cela signifie que les premiers intervenants de différentes agences peuvent avoir des perceptions différentes de la même situation, entravant une coopération fructueuse en cas d’urgence.

C’est là que l’interopérabilité des données entre en jeu.

Grâce à l’interopérabilité des données, les informations provenant de différentes sources de données sont organisées dans des formats standard pour être interprétables et compatibles avec les unités commerciales et les systèmes. En garantissant des liens pour les échanges de données entre les systèmes, l’interopérabilité des données permet à un large éventail de parties prenantes d’accéder directement à ces informations.

Si l’interopérabilité des données a longtemps été importante, les codes universels des produits (UPC) pour les données de vente au détail et de fabrication remontant à 1973¹, elle est devenue une urgence de plus en plus importante, la prise de décision et l’automatisation fondées sur les données étant aujourd’hui essentielles aux opérations métier du monde réel.

Les entreprises qui se concentrent sur des initiatives de business intelligence et d’IA doivent s’assurer que les bonnes données sont disponibles, compréhensibles et utilisables par les personnes et les systèmes qui en ont besoin. L’interopérabilité des données peut y contribuer.

Comme pour les autres pratiques et piliers de la gestion des données, l’interopérabilité des données permet aux entreprises de tirer le meilleur parti de leurs actifs de données. Les avantages de l’interopérabilité des données incluent :

• Un meilleur accès aux données : lorsque les données circulent de façon fluide au sein d’une entreprise et entre les systèmes, il est plus facile pour les parties prenantes d’accéder aux informations dont elles ont besoin pour obtenir une vision globale de la situation.

• Des données plus exploitables : on estime que 68 % des données d’entreprise ne sont pas utilisées, principalement parce qu’elles sont piégées dans des silos de données ou qu’elles sont trop difficiles à interpréter. La standardisation des formats grâce à des pratiques d’interopérabilité des données permet d’utiliser plus facilement des données auparavant « obscures » (les dark data) au sein de l’entreprise.

• Plus d’agilité : l’interopérabilité des données aide les entreprises à répondre à l’évolution des conditions du marché en garantissant que la diffusion de données en temps réel et en temps quasi réel vers leurs systèmes soit interprétable par tous les services.

• Une efficacité accrue : si les données sont facilement accessibles et ne nécessitent pas de transformation ad hoc, les workflows peuvent gagner en rapidité et les équipes chargées des données peuvent consacrer le temps ainsi gagné à des tâches plus importantes.

• Une collaboration améliorée : lorsque davantage de personnes au sein d’une entreprise peuvent accéder aux mêmes jeux de données et les comprendre, il y a moins de place pour les désaccords et les malentendus, ce qui ouvre la voie à une meilleure collaboration transversale et à une innovation conjointe.

• Une évolutivité facilitée : lorsque les entreprises ajoutent de nouveaux systèmes, l’interopérabilité des données leur permet d’exploiter les données existantes pour ces systèmes avec une intervention humaine minimale.

• Une conformité renforcée : les entreprises des secteurs hautement réglementés, tels que la finance et la santé, sont soumises à des règles strictes en matière de distribution et de partage des données. Les pratiques d’interopérabilité des données peuvent aider les entreprises à assurer le respect des exigences réglementaires et des normes sectorielles en matière de partage des données.

• Une expérience améliorée : lorsque les données sont standardisées et échangées efficacement au sein d’une entreprise, elles peuvent circuler sans problème entre les applications, réduisant ainsi le besoin de saisie manuelle de données pour diverses tâches. Cela peut se traduire par une meilleure expérience pour les employés.

• Une prise de décision éclairée : des données largement accessibles et interprétables peuvent aider une entreprise à prendre des décisions plus intelligentes, fondées sur les données. De telles décisions sont prises à la fois par les parties prenantes humaines et par l’IA agentique, qui utilise les données disponibles pour la prise de décision autonome.

• Une interopérabilité élargie : l’interopérabilité des données favorise le succès de l’interopérabilité générale ou des systèmes interopérables au sein d’une entreprise ou d’un réseau. Cette interopérabilité consiste en des systèmes qui peuvent partager des services, des ressources et des fonctionnalités.^{2, 3}

L’établissement de l’interopérabilité des données peut être un processus progressif, car les entreprises s’efforcent d’atteindre différents niveaux généraux d’interopérabilité. Les niveaux applicables à l’échange de données sont les suivants :

Les entreprises suivent des étapes communes pour atteindre les différents niveaux d’interopérabilité des données :

La conversion d’informations provenant de diverses structures de données dans des formats de données communs (tels que JSON et XML) permet d’assurer l’interopérabilité syntaxique.

JSON (JavaScript Object Notation) est un format d’échange de données simple basé sur le langage de programmation JavaScript. Un message JSON se compose de paires nom-valeur (objets) et de collections ordonnées de valeurs (tableaux).⁴ Le format de données XML est conforme aux règles du langage Extensible Markup Language et permet la création de balises personnalisées pour définir les données.⁵

L’établissement d’un vocabulaire commun pour décrire les éléments de données contribue à l’interopérabilité sémantique. Par exemple, dans le domaine de la santé, le système de codage universel LOINC (Logical Observation Identifiers Names and Codes) identifie les tests de laboratoire spécifiques avec une grande précision.

Le code 806-0 représente le comptage manuel des globules blancs dans le liquide cérébrospinal. Si deux laboratoires différents effectuent le test sur le même patient à des moments différents, le code indique aux professionnels de santé quel test a été effectué et que les résultats peuvent être comparés pour fournir des informations sur l’état de santé du patient.

La gestion des métadonnées peut également aider les entreprises à établir une interopérabilité sémantique. Lorsque des données sont transférées entre différents systèmes, elles sont accompagnées de métadonnées qui indiquent au système récepteur comment les interpréter.

La gestion des métadonnées garantit que les métadonnées restent structurées, accessibles et exploitables, afin de fonctionner comme prévu pour assurer l’interopérabilité des données. Par exemple, les métadonnées jouent un rôle clé dans l’interopérabilité des référentiels pour la recherche universitaire, puisque les chercheurs peuvent rechercher des métadonnées dans différents référentiels à la fois pour trouver les ressources dont ils ont besoin.⁶

Les entreprises assurent l’interopérabilité du transfert en utilisant des API pour partager des données entre les systèmes internes et externes. Une API est un ensemble de règles ou de protocoles qui permet aux applications logicielles de communiquer entre elles de manière simple et sécurisée.

Il existe d’innombrables exemples d’utilisation d’API pour le partage et l’interopérabilité des données, notamment les échanges d’informations sur les assurances et les soins de santé, la transmission de données par des appareils d’Internet des objets (IdO) et l’intégration de contenu de réseaux sociaux dans des sites Web d’entreprises exclusifs.

Lorsqu’il s’agit de déterminer les formats de données, la terminologie commune et les protocoles de transmission, les entreprises ne doivent pas partir de zéro. Plusieurs cadres et normes d’interopérabilité fournissent des conseils spécifiques au secteur, à la discipline et à la technologie, dont certains sont imposés par la loi, sur la manière d’établir l’interopérabilité des données et des systèmes interopérables.

Ces normes peuvent garantir l’interopérabilité à la fois au sein des entreprises et entre les différentes organisations, les aidant ainsi à atteindre l’interopérabilité organisationnelle.

En voici quelques exemples :

• La norme DICOM (Digital Imaging and Communications in Medicine) est une norme de format de données et un protocole de transmission pour les images médicales et les données des patients.
  
  
• Les normes d’échange de données informatisé (EDI)  encadrent la transmission sécurisée de documents numériques entre entreprises.
  
  
• Fast Healthcare Interoperability Ressources (FHIR) est une norme d’échange des données de santé approuvée par le Département de la Santé et des Services sociaux des États-Unis (HHS).
  
  
• La norme ISO/IEC 21823-4:2022, de l’Organisation internationale de normalisation et de la Commission électrotechnique internationale, établit des normes d’interopérabilité pour les systèmes IdO.
  
  
• Les normes Project 25 (P25) encadrent la communication radio numérique entre les employés des agences de sécurité publique, comme les premiers secours.

Les programmes de gouvernance des données garantissent la qualité, la sécurité et la disponibilité des données d’une entreprise en encadrant leur collecte, leur traitement et leur utilisation. Ils apportent ainsi un soutien important à l’interopérabilité des données en établissant des procédures qui facilitent l’échange de données entre les systèmes.

Il est toutefois important de noter que la gouvernance et l’interopérabilité des données ont une relation symbiotique : non seulement la gouvernance des données favorise l’interopérabilité des données, mais l’interopérabilité des données peut également soutenir la gouvernance des données, en particulier en matière de conformité.

Selon une recherche de la Harvard Business School, l’interopérabilité des données aide les entreprises à respecter les exigences réglementaires en matière de suivi des données et d’audits réglementaires. Les chercheurs ont constaté que les API de données internes, en particulier, ont aidé les entreprises à satisfaire aux obligations du Règlement général sur la protection des données (RGPD) de l’Union européenne.⁷

Une entreprise peut faire face à de nombreux défis pour atteindre ses objectifs d’interopérabilité des données. Les plus courants sont les suivants :

Si l’interopérabilité des données permet d’établir un pont pour échanger des données entre les systèmes, lorsque ces systèmes sont hérités, ce pont devient plus difficile à construire. Les systèmes d’information hérités utilisent souvent des formats obsolètes et sont incompatibles avec les outils et systèmes plus récents. Les solutions de transformation des données et d’intégration peuvent permettre aux entreprises de relever les défis posés par les systèmes hérités et d’assurer l’interopérabilité des données.

L’absence de données exactes et d’autres problèmes de qualité des données peuvent compromettre l’interopérabilité des données. Si les jeux de données sont entachés d’incohérences, de doublons, d’enregistrements manquants ou de données non valides, leur partage risque de propager les mauvaises données dans toute l’entreprise. La mise en œuvre de mesures de nettoyage, de surveillance, de validation et de gouvernance des données tout au long de leur cycle de vie peut améliorer la qualité des données, favorisant une meilleure interopérabilité des données.

Atteindre l’interopérabilité des données implique souvent l’incorporation de nouveaux outils et systèmes, y compris des logiciels d’intégration, dont l’utilisation nécessitera de former les employés. Les fournisseurs de technologies proposent fréquemment des tutoriels et d’autres ressources pour aider les employés à se sentir à l’aise avec les solutions d’intégration. De plus, comme pour les autres initiatives d’adoption de technologies, la désignation de leaders chargés de promouvoir les outils d’intégration pour l’interopérabilité des données peut encourager une utilisation plus large.

La numérisation et la nature de plus en plus axée sur les données de divers secteurs et domaines rendent l’interopérabilité des données largement applicable dans les secteurs public et privé.

Le secteur des services financiers repose sur les données, avec des entreprises telles que les banques, les courtiers, les compagnies d’assurance et les sociétés de traitement des paiements qui échangent chaque jour des volumes massifs d’informations sur les échanges, les transactions et bien d’autres. Les données cloisonnées et les incohérences dans les formats de données, entre autres défis, font de l’interopérabilité des données un aspect essentiel de l’amélioration de l’efficacité dans le secteur.⁸

Les agences et départements gouvernementaux s’appuient sur l’interopérabilité des données pour collaborer plus efficacement sur les politiques et les programmes. Par exemple, les efforts d’interopérabilité des données au Chili et en Uruguay ont aidé les gouvernements à interpréter des données complexes sur le changement climatique, leur permettant de mieux les utiliser pour le suivi et les efforts d’atténuation.⁹

L’interopérabilité des données permet aux établissements de santé de partager des données importantes, telles que les dossiers des patients et les suivis de vaccination, ce qui peut aider les prestataires à améliorer les soins prodigués aux patients. Aux États-Unis, l’interopérabilité des données de santé via la technologie des dossiers médicaux électroniques (DME) est obligatoire pour les établissements recevant des paiements Medicare ou Medicaid.¹⁰

La complexité des chaînes d’approvisionnement mondiales signifie qu’une quantité considérable d’informations est échangée entre les systèmes de données lors de la fabrication et du déplacement des marchandises dans le monde entier. Les normes et l’interopérabilité des données peuvent simplifier les communications entre les fournisseurs, les expéditeurs et les exploitants portuaires, ce qui entraîne des économies et une réduction des émissions.¹¹

Différentes technologies et plateformes peuvent aider les entreprises à atteindre l’interopérabilité des données, notamment :

• Outils de nettoyage et de transformation des données : les outils alimentés par l’IA peuvent automatiser les techniques de nettoyage et de transformation des données, notamment en normalisant les données et en éliminant les doublons, afin que les données puissent être partagées.

• Outils de gestion des métadonnées : les outils de gestion des métadonnées permettent aux entreprises de préserver la qualité des métadonnées nécessaires à l’interopérabilité des données. Les plateformes de catalogage des métadonnées, les outils d’extraction, de transformation et de chargement (ETL) et les suites de gouvernance des données d’entreprise peuvent proposer des fonctionnalités de gestion des métadonnées.

• Logiciel de gestion des API : les logiciels de gestion des API peuvent permettre aux entreprises de gérer toutes leurs API à partir d’une solution unifiée et d’automatiser les tâches clés tout au long du cycle de vie de l’API.

• Plateformes d’intégration de données : les principales plateformes d’intégration de données peuvent intégrer des données provenant de diverses sources. Elles peuvent également proposer des capacités d’observabilité des données afin d’identifier et de résoudre rapidement les problèmes de qualité des données.