De la donnée brute à la donnée de confiance : enseignements croisés de la conférence INAS x Octopize sur la supériorité capacitaire

La conférence organisée le 28 avril dernier par l’INAS, en partenariat avec Capgemini, l’AID et le pôle Images & Réseaux, a réuni acteurs institutionnels, industriels et innovateurs autour d’un enjeu désormais central : la transformation de la donnée en véritable capacité stratégique. Dans un contexte où les armées et les organisations publiques font face à une explosion des volumes de données, la question n’est plus tant celle de leur disponibilité que de leur exploitation, de leur sécurisation et de leur mise en valeur opérationnelle.

La participation d’Octopize, adhérent du Pôle, a permis d’apporter un éclairage complémentaire sur un point clé : comment concilier innovation en intelligence artificielle, valorisation des données et exigences fortes de confidentialité et de souveraineté.

Retour sur les principaux enseignements de la conférence à travers un entretien croisé avec l’INAS et Octopize.

Focus sur l’INAS : 

Pourquoi la donnée est-elle aujourd’hui devenue un enjeu stratégique dans les domaines de la défense et de la supériorité capacitaire ?

La donnée est désormais au cœur de la supériorité capacitaire, parce qu’elle irrigue l’ensemble de l’outil de défense. Les armées produisent déjà des volumes considérables de données à travers leurs capteurs, leurs systèmes d’armes, ou encore leurs moyens de simulation. La difficulté n’est donc pas tant de faire entrer la donnée dans les armées que de mieux exploiter une ressource déjà présente, mais encore trop souvent dispersée, cloisonnée ou sous-utilisée.

Dans ce contexte, l’enjeu n’est pas seulement numérique. Il est pleinement opérationnel. Une donnée brute n’a qu’une valeur limitée si elle n’est pas qualifiée, contextualisée, sécurisée, croisée avec d’autres sources et restituée sous une forme directement utile à l’action. À l’inverse, une donnée correctement exploitée peut modifier la manière de renseigner ou d’évaluer un environnement opérationnel.

Il faut également sortir d’une approche strictement quantitative du sujet. Accumuler davantage de données ne crée pas mécaniquement de la supériorité. Le vrai sujet est le passage de la donnée au renseignement, puis du renseignement à la décision. Dans un environnement saturé d’informations, la performance repose sur la capacité à distinguer ce qui est pertinent, fiable et exploitable. C’est en ce sens que la donnée doit être pensée comme un actif stratégique, au même titre que les infrastructures critiques, les systèmes de communication, les capacités de calcul ou les technologies d’intelligence artificielle.

Enfin, la donnée est devenue un enjeu de souveraineté. Les capacités de stockage, de cloud, de calcul et d’interopérabilité conditionnent notre autonomie d’appréciation et d’action. Une puissance qui ne maîtrise pas ses infrastructures numérique s’expose à une dépendance stratégique. La supériorité capacitaire de demain dépendra donc autant de la performance des plateformes que de notre capacité à exploiter souverainement les données qu’elles produisent.

Comment rapprocher davantage les besoins opérationnels, la recherche et les innovations issues des startups et PME technologiques ?

Le rapprochement entre besoins opérationnels, recherche et innovation suppose d’abord de mieux organiser la chaîne qui va de l’expression du besoin à l’usage opérationnel. L’innovation de défense ne peut pas être appréciée uniquement au regard de sa performance technologique. Elle doit être évaluée à partir de sa capacité à répondre à un besoin militaire réel, dans un environnement contraint, sécurisé et interopérable. C’est souvent là que se situe la difficulté : une technologie peut être prometteuse en laboratoire ou en démonstrateur, sans être immédiatement intégrable dans une architecture de défense.

Les startups et PME technologiques jouent un rôle majeur dans cette dynamique. Elles apportent des briques rapides, spécialisées et parfois de rupture dans des domaines essentiels. Mais pour transformer ces briques en capacités, il faut donner aux innovateurs un accès plus direct aux cas d’usage, aux retours d’expérience et aux contraintes des utilisateurs finaux. La difficulté d’accès au terrain demeure un sujet récurrent. Or, l’innovation utile naît souvent de la confrontation entre une technologie disponible et une contrainte opérationnelle clairement formulée. Les acteurs de la recherche, les startups et les PME doivent donc être associées plus tôt à l’identification des besoins, sans pour autant affaiblir les exigences de sécurité, de confidentialité et de souveraineté propres au secteur de la défense.

Les dispositifs existants vont dans ce sens. Le guichet unique de l’AID, les pôles d’innovation de défense, le dispositif RAPID, les démarches de type Artemis ou les initiatives territoriales permettent de capter l’innovation civile, de l’orienter vers les besoins des armées et de favoriser son expérimentation. L’enjeu est désormais d’assurer une continuité plus forte entre expérimentation, acquisition, industrialisation et doctrine d’emploi. Il ne suffit pas de financer des démonstrateurs ; il faut permettre aux solutions pertinentes de franchir le passage à l’échelle.

C’est précisément dans cet espace que l’INAS peut jouer un rôle utile. Notre vocation est de contribuer à structurer le dialogue entre les acteurs industriels, étatiques et financiers composants la BITD. Il s’agit de faire émerger une culture commune de l’innovation de défense, dans laquelle chacun comprend les contraintes de l’autre : l’urgence opérationnelle pour les forces, la robustesse industrielle pour les maîtres d’œuvre, la rapidité d’exécution pour les startups, la maturité technologique pour les chercheurs et la soutenabilité économique pour les financeurs.

Quels seront selon vous les grands défis autour de la donnée dans les prochaines années ?

Le premier défi sera celui de la gouvernance. Les armées doivent disposer d’une connaissance précise de leur patrimoine informationnel. Il faut savoir quelles données sont produites, par quels systèmes, dans quels formats, avec quel niveau de sensibilité, selon quelles règles de partage et pour quels usages. Sans cette cartographie, la donnée reste enfermée dans des silos, parfois redondante, parfois inexploitable, et sa valeur opérationnelle demeure limitée. La gouvernance de la donnée n’est pas un sujet administratif ; c’est une condition de la performance militaire.

Le deuxième défi sera celui de la sécurité. La donnée de défense présente une particularité : même lorsqu’elle paraît anodine, elle peut devenir sensible par agrégation. L’exemple des applications numériques géolocalisées l’a montré avec beaucoup de clarté. Des traces sportives, des habitudes de déplacement ou des données ouvertes peuvent permettre de déduire des localisations, des rythmes de patrouille, des périodes de déploiement ou des informations relatives à des personnels.

Le troisième défi sera celui de la souveraineté technologique. Le cloud de défense,  les infrastructures souveraines de stockage et les architectures de traitement massif deviennent des éléments essentiels de notre autonomie stratégique. L’AMIAD, le programme Artemis ou encore les travaux du Commissariat au numérique de défense traduisent cette prise de conscience. La donnée ne peut pas être séparée des infrastructures qui la portent. Maîtriser la donnée suppose de maîtriser les moyens de la stocker, de la traiter, de l’entraîner, de l’exploiter et de la protéger.

Le quatrième défi sera celui de la fiabilité. L’intelligence artificielle et les outils d’aide à la décision ne pourront être pleinement intégrés dans les processus militaires que si la qualité des données et leur traçabilité sont garantis. Dans le domaine de la défense, l’erreur algorithmique peut produire des conséquences opérationnelles, juridiques et éthiques majeures. Il faudra donc concilier vitesse d’analyse, fiabilité des résultats et responsabilité humaine.

Enfin, le défi sera profondément humain. La donnée transforme les métiers, les organisations et les doctrines. La Marine nationale illustre déjà cette évolution avec l’émergence de fonctions de chief data officer, de data scientist ou de data analyst. Cette transformation impose de former les personnels, d’acculturer les décideurs et de créer des passerelles entre les spécialistes techniques et les utilisateurs opérationnels.

Quels grands enseignements retirez-vous de cette conférence ?

Cette conférence organisée aux côtés de l’Agence de l’innovation de Défense, Capgemini et le pôle de compétitivité Images & Réseaux a d’abord confirmé que la donnée doit désormais être pensée comme une capacité stratégique transversale. Elle n’appartient pas à un seul domaine technique ou à une seule fonction opérationnelle. Sa maîtrise conditionne la cohérence de l’ensemble de l’outil de défense.

Elle a également rappelé que la valeur ne réside pas dans la donnée elle-même, mais dans sa transformation. Le véritable enjeu est de passer d’une donnée brute à une donnée exploitable, puis d’une donnée exploitable à une connaissance utile. C’est tout le sens du passage du big data au big knowledge. Une armée peut produire beaucoup de données sans en tirer d’avantage opérationnel réel. À l’inverse, une donnée bien gouvernée, bien croisée et bien restituée peut améliorer la décision, réduire les délais, optimiser les ressources et renforcer la supériorité capacitaire.

Un autre enseignement important tient à la nécessité de structurer l’ensemble de la chaîne de valeur. Il faut penser ensemble la collecte, le stockage, la qualification, la sécurité, le traitement,  l’interopérabilité et l’usage final. Si l’un de ces maillons est fragile, l’ensemble de la chaîne perd en efficacité. C’est particulièrement vrai pour les environnements de défense, où les exigences sont plus élevées que dans les usages civils classiques.

Nos intervenants ont également montrés que le sujet de la donnée est indissociable d’une logique d’écosystème.  Aucun acteur ne peut maîtriser seul toute la chaîne. Notre enjeu collectif est donc d’organiser cette coopération pour qu’elle produise dans les meilleures conditions. »

Focus sur Octopize :

Pourquoi était-il pertinent pour Octopize de participer à cette conférence autour de la valorisation stratégique des données ?

La thématique de la conférence nous paraissait directement en lien avec la mission d’Octopize : transformer des données sensibles, bloquées ou sous contrainte, en actifs de confiance exploitables.

Dans des secteurs comme la défense, l’acquisition et le croisement rapide de l’information sont devenus le cœur de la supériorité opérationnelle. Pourtant, une grande partie de ces données reste cloisonnée pour des raisons de sécurité ou de confidentialité. Notre participation à cette table ronde s’inscrivait dans le prolongement de nos travaux récents, à l’image du livre blanc que nous avons co-publié avec Thales. L’objectif était de démontrer qu’il est technologiquement possible de lever ce verrou et de passer de la “donnée brute” à la “donnée de confiance”, en mesurant rigoureusement son niveau de risque de ré-identification en cas d’attaque.

Quels enjeux liés à la donnée vous semblent aujourd’hui les plus critiques pour les organisations publiques et industrielles ?

L’enjeu n’est plus la maturité des algorithmes, mais l’accès à la matière première de l’Intelligence Artificielle : la donnée. Nous observons que de nombreux projets d’IA n’atteignent pas leur retour sur investissement, voire ne débutent pas, car ils se heurtent à de véritables “murs” liés à l’accès aux données. Parmi les plus critiques, on trouve le mur réglementaire (RGPD, AI Act), le mur de la confidentialité face aux risques de fuites, le mur de la propriété intellectuelle et du secret des affaires, et enfin le mur de la rareté des données pour entraîner des modèles sur des événements atypiques.

Le paradoxe central pour les organisations est de devoir protéger farouchement leurs données comme un secret vital, tout en devant impérativement les exploiter comme une ressource collective pour rester compétitives et innovantes.

Comment concilier exploitation de la donnée, innovation en IA et exigences de confidentialité ou de sécurité ?

Pour résoudre cette équation, il faut abandonner la logique de rétention au profit d’une logique de partage sécurisé. Chez Octopize, nous y répondons grâce à la génération de données synthétiques anonymes via notre méthode brevetée Avatar. Au lieu de masquer ou d’altérer les données réelles (ce qui dégrade considérablement leur qualité statistique), notre logiciel s’appuie sur une approche centrée sur l’individu pour générer un jeu de données entièrement nouveau.

Ces “avatars” sont des données artificielles qui reproduisent très fidèlement les propriétés, la structure et les corrélations statistiques des données originales. En parallèle, le lien mathématique avec l’information d’origine est irrémédiablement rompu, rendant toute ré-identification impossible. Évaluée avec succès par la CNIL et validée par une publication scientifique dans Nature Digital Medicine, cette méthode permet de faire sortir les données du champ d’application du RGPD ou du secret industriel, les rendant librement exploitables pour entraîner des algorithmes d’IA.

Dans des secteurs sensibles comme la défense, la santé ou l’industrie, que permettent concrètement les technologies développées par Octopize ?

Notre proposition de valeur est simple : dès lors que vos données sont bloquées en raison de leur sensibilité, nous pouvons vous apporter une solution. Voici nos trois grandes familles de cas d’application :

• L’anonymisation : dans la santé, nos données synthétiques suppriment les délais administratifs liés au partage de données sensibles. Avec le CHU de Rennes et le projet PRIMUS par exemple, nous avons réduit un blocage administratif de plus de deux ans à quelques semaines pour accéder à des données d’essais cliniques internationaux. Cela a permis d’entraîner et de lancer un outil d’aide à la décision clinique (CDSS) qui transforme la prise en charge de la sclérose en plaques.
• La désensibilisation : dans l’industrie et la défense, l’objectif est ici de protéger le secret d’affaires ou le secret défense. Nous avons démontré avec Thales et le consortium Confiance.ai que nous pouvons appliquer la méthode Avatar sur des séries temporelles (données de capteurs, de vols ou de systèmes embarqués). Cela permet de masquer les signatures stratégiques ou les capacités opérationnelles, tout en reconstituant des traces temporelles suffisamment précises pour entraîner des modèles de maintenance prédictive ou de détection de menaces.
• L’augmentation de données : nous utilisons également l’avatarisation pour générer des données sur des événements rares (pannes industrielles, fraudes atypiques, maladies orphelines) ou bien pour simuler des données sur la base d’un échantillon représentatif. Cela permet de combler les angles morts des jeux de données d’entraînement pour accroître la robustesse et la précision des modèles d’IA.

Cette conférence confirme que la donnée est désormais un actif stratégique à part entière. Sa valeur dépend moins de sa quantité que de sa capacité à être sécurisée, structurée et transformée en décision.

Les échanges ont souligné deux priorités : renforcer la gouvernance de la donnée et développer des solutions capables de lever les blocages liés à sa sensibilité.

Dans cette dynamique, les approches portées par Octopize illustrent une piste concrète pour rendre la donnée exploitable sans compromettre sa confidentialité, au service de la performance opérationnelle et de la souveraineté numérique.