Technology Data Exchange intéropérabilité

L’enjeu de l'interopérabilité dans l'échange de données

Chaque organisation participante à un espace de données ou à une Data Marketplace possède sa propre gouvernance, ses propres choix de solutions et d'infrastructures, ainsi que des cas d'usage spécifiques nécessitant diverses stratégies de gestion et de transfert de données.

Il en résulte un écosystème fragmenté d'organisations, d'infrastructures, de plateformes, de catalogues de données, d'agents d'IA et d'applications qui ne communiquent pas nativement entre eux et ne se font pas mutuellement confiance a priori.

Le défi de l'interopérabilité consiste à créer les conditions permettant d'industrialiser et de scaler l'échange de données entre ces multiples silos, tout en prenant en charge un nombre croissant de cas d'usage.

Les 4 couches de l'interopérabilité

Pour relever ces enjeux, les solutions d'échange de données doivent traiter quatre couches d'interopérabilité :

Interopérabilité organisationnelle : établir la confiance entre les participants. Pour accepter d'échanger des données avec une autre organisation, un participant doit avoir la certitude que l'identité et les déclarations (claims) de son homologue sont fiables. Cela nécessite la prise en charge de systèmes de gestion d'identités et d'attestations hétérogènes, souvent décentralisés, couplés à des processus d'onboarding et de vetting rigoureux, garantissant l'application du rulebook défini par l'autorité de gouvernance de l'espace de données. Cela implique également le partage d'un cadre de gouvernance commun et de politiques de gouvernance interopérables, conformes aux normes et standards internationaux.
Interopérabilité juridique : s'accorder sur des conditions juridiques communes associées à une transaction de données. Au-delà de la confiance mutuelle dans les identités, les fournisseurs et les acquéreurs de données doivent s'entendre sur un ensemble de règles juridiques communes pour garantir que leurs échanges soient gérés dans un cadre légal cohérent. Cela inclut des conditions générales de vente et d'utilisation (CGV/CGU) contraignantes, des contrats et des licences de données, ainsi que des conditions de tarification et de distribution. Idéalement, ces éléments sont traduits dans un format lisible par machine pour en automatiser la gestion.
Interopérabilité sémantique : faciliter la description et la recherche de data products, et créer les conditions d'échanges machine-à-machine. Lors d'un échange de données entre organisations, la priorité est de s'assurer que le data product est décrit via des métadonnées standardisées, au niveau sémantique, afin que les fournisseurs et les acquéreurs n'aient aucun doute sur la nature des informations échangées. De plus, certains cas d'usage exigent que les données elles-mêmes respectent un cadre sémantique normalisé. Cela permet leur intégration automatique par une application chez l'acquéreur, sans aucune intervention humaine.
Interopérabilité technique : gérer la connexion entre les systèmes informatiques des participants. Les données et métadonnées associées à un data product et à un cas d'usage résident dans de nombreux systèmes différents, tels que les infrastructures de données, les agents IA, les applications métier, les plateformes de données ou les catalogues de données. Afin d'industrialiser et d'automatiser autant que possible les échanges, il est essentiel de fournir des moyens techniques sécurisés et standardisés pour partager les données et métadonnées qui constituent les data products au sein d'un espace de données ou d'une Data Marketplace. Cela inclut la mise à disposition de connecteurs managés vers diverses plateformes et applications, ainsi que la prise en charge de multiples modes de transfert technique : transfert de fichiers, API push, API pull ou connecteurs décentralisés.

L'interopérabilité au sein et entre des espaces de données est au cœur de la vision de Dawex et du développement des solutions Dawex depuis sa création. En conséquence, Data Exchange Solution de Dawex intègre ces quatre couches d'interopérabilité pour une au sein d'une expérience utilisateur fluide, masquant la complexité sous-jacente aux organisations participantes. Les espaces de données et les Data Marketplaces basées sur la technologie Dawex offrent un haut niveau d'interopérabilité et permettent aux participants de développer et de déployer à grande échelle une multitude de cas d'usage.

L’interopérabilité organisationnelle

Dawex Data Exchange Solution prend en charge un large éventail de mécanismes pour renforcer la confiance, gérer les identités et le cycle de vie des participants, permettant l'échange de données même dans des environnements à faible niveau de confiance.

Mise en œuvre de cadres de confiance et de normes internationales tels que Gaia-X, Trusted Data Transactions ou l'EUDI, associés à de puissants outils de gouvernance.
Conformité aux réglementations internationales sur les données : RGPD, Data Act, Data Governance Act, statut DISP et réglementations internationales ou transfrontalières sur les données.
Gestion des identités : support du SSO, des identités fédérées et des identités décentralisées.
Processus d’onboarding et de vetting configurables pour appliquer des politiques métier spécifiques et faciliter l'intégration de tout type d’organisation, des PME aux grands groupes.

L’interopérabilité juridique

La solution Dawex Data Exchange offre des fonctionnalités standardisées pour décrire et valider les transactions de données, incluant les clauses contractuelles ainsi que les droits d'accès et d'usage. Grâce à ces capacités, les fournisseurs et les acquéreurs de données disposent d'un socle de compréhension commun et peuvent opérer leurs échanges selon des modalités claires et partagées.

Contrats et licences de données configurables
Conditions de distribution, de tarification et de paiement
Conformité avec la norme européenne harmonisée Trusted Data Transactions
Gestion des droits d'accès aux données et d'usage
ODRL (Open Digital Rights Language)
Traçabilité de la transaction de données

L’interopérabilité sémantique

Dawex Data Exchange Solution prend en charge l'interopérabilité sémantique à plusieurs niveaux et s'enrichit constamment de nouvelles technologies issues du département R&D :

Sémantique des data products : des taxonomies configurables pour standardiser la description des data products.
Sémantique des données : des standards de modèles de données peuvent être publiés dans le « hub sémantique » de la Data Marketplace, permettant aux participants de partager des données exploitables automatiquement par les applications métier.
Sémantique juridique : les contrats de transaction et les licences de données peuvent être configurés par les participants à partir de modèles standards, puis convertis au format ODRL pour une application automatisée des politiques de conformité.

L’interopérabilité technique

Pour parvenir à une véritable interopérabilité au sein d'un espace de données ou d'une Data Marketplace, une solution d'échange de données doit offrir des moyens simples et sécurisés de se connecter aux applications, données ou métadonnées de chaque organisation participante. Elle doit ensuite orchestrer techniquement l'échange de données entre des systèmes fragmentés.

La solution Dawex Data Exchange fournit un ensemble complet de mécanismes d'interopérabilité technique, permettant aux participants de garder le contrôle et d'appliquer leurs propres règles de gouvernance aux échanges de données :

Connecteurs vers la plupart des plateformes de données et infrastructures de stockage : prêts à l'emploi et simples à implémenter (incluant, entre autres, Databricks, Snowflake, GCP, AWS, S3, Azure Blob Storage, ...). De nouveaux connecteurs sont régulièrement mis à disposition.
Intégration native et compatibilité avec les protocoles de transfert : prise en charge des standards utilisés dans toutes les industries (REST, Data Space Protocol) ou spécifiques à certains secteurs (tels qu'OPC-UA et Asset Administration Shell pour l'industrie manufacturière).
APIs de service pour l'automatisation : intégration fluide avec les applications et les processus des organisations. Elles permettent d'automatiser des tâches telles que la publication de data products, l'importation de métadonnées depuis des catalogues ou des transactions de données.
Intégration du protocole MCP (Model Context Protocol) : pour connecter les agents et les modèles d'intelligence artificielle.
Prise en charge de divers mécanismes de transfert : support du transfert de fichiers managé, ainsi que des modes API push et API pull.
Support des agents de transfert de données décentralisés (Data Transfer Agents ou DTA) : tels que les connecteurs conformes au standard DSP (Data Space Protocol).