Le 25 juin 2026, Visions et Prometheus-X ont organisé un webinaire consacré à la collaboration entre les data spaces européens : open source, interopérabilité et ce qu’il faut concrètement pour permettre aux data spaces de fonctionner ensemble.
131 participants venus de toute l’Europe ont pris part à cet événement : responsables de data spaces sectoriels, entreprises, chercheurs et représentants de la Commission européenne.
Voici ce qui a été présenté, les principaux enseignements qui en sont ressortis et les prochaines étapes.
Le point de départ : un modèle exigeant, une réalité fragmentée
Matthias De Bièvre (CEO de Visions / Président de Prometheus-X) a ouvert la session en rappelant la principale tension qui structure aujourd’hui tout le secteur.
L’économie européenne de la donnée et de l’intelligence artificielle doit répondre simultanément à quatre exigences :
- Mutualiser et protéger les données privées, sans que les organisations en perdent le contrôle.
- Éviter tout verrouillage technologique : aucun fournisseur cloud ou plateforme dominante ne doit capturer la valeur créée.
- Garantir des audits indépendants : les algorithmes doivent pouvoir être audités par des tiers indépendants.
- Instaurer une confiance dans les usages : les données partagées doivent être utilisées uniquement selon les conditions convenues.
Les data spaces répondent à ces quatre exigences. Pourtant, aujourd’hui, chaque data space fonctionne comme une île. Il n’existe ni pile technologique commune, ni modèle de gouvernance partagé, ni logique métier alignée. Cette combinaison empêche l’émergence d’un réseau réellement interopérable.
La réponse est claire : open source + interopérabilité.
- Mutualiser des briques technologiques communes afin d’accélérer le développement pour tous.
- Construire une interopérabilité qui dépasse les seuls protocoles techniques et couvre également la gouvernance et les modèles économiques.
Cette double approche a traversé l’ensemble du webinaire. La première partie a montré cette mutualisation à travers cinq cas d’usage concrets. La seconde a abordé une question plus complexe : que se passe-t-il lorsque plusieurs data spaces doivent réellement collaborer ?
Partie 1 : Cinq data spaces, cinq cas d’usage, une infrastructure commune
Chaque intervenant a suivi la même structure : présenter son cas d’usage, expliquer quelles briques open source de Prometheus-X sont déjà utilisées, puis montrer ce qui est reversé à la communauté. Cette logique de réciprocité – utiliser puis contribuer – est précisément ce qui donne toute sa valeur au commun numérique. Chaque brique développée par un secteur devient immédiatement réutilisable par les autres.
Health DataTrust : transformer le gaspillage de médicaments en un échange sécurisé
Mariane Cimino (Directrice des opérations, Health DataTrust) a présenté un cas d’usage aux enjeux économiques considérables :
- Entre 500 millions et 1,7 milliard d’euros de médicaments sont gaspillés chaque année en France.
- Un tiers de ce gaspillage est uniquement dû à la péremption.
Health DataTrust met en relation les hôpitaux disposant de stocks excédentaires avec ceux qui en ont besoin, en agissant comme un intermédiaire réglementé qui ne stocke jamais lui-même les données.
Le principe technique est simple : le traitement des données reste local, au sein de l’entrepôt de données de chaque établissement hospitalier. Health DataTrust fournit une couche de conformité structurée pour l’Espace Européen des Données de Santé (EHDS), fondée sur des exigences strictes de compute-to-data et d’environnements sécurisés de traitement.
Concernant le partage des données patients entre organisations juridiquement distinctes, Mariane Cimino a précisé que l’EHDS impose à chaque fournisseur de données de les rendre accessibles à tout utilisateur autorisé, dans le respect des règles de consentement et de sécurité définies. Le volet consacré aux usages primaires impose également l’interopérabilité avec l’infrastructure européenne MyHealth@EU.
Contribution apportée à Prometheus-X
- Des règles réglementaires propres au secteur de la santé, dans un format lisible par machine (obligations de compute-to-data, exigences d’anonymisation).
- Un composant d’extraction et de visualisation des métadonnées permettant d’alimenter automatiquement le catalogue de données.
Legal Data Space : des agents IA capables de rédiger automatiquement des contrats de données
Martin Bussy (Co-CEO de Legal Data Space) a montré comment la combinaison de données contractuelles privées avec des sources réglementaires publiques permet à un agent d’intelligence artificielle de comprendre le contexte d’utilisation et de générer automatiquement un contrat de partage de données valide et juridiquement opposable.
L’objectif est de créer une véritable couche « Law as a Service », réutilisable dans tous les data spaces afin de garantir la conformité réglementaire, la traçabilité et la contractualisation des usages des données.
L’architecture repose sur un orchestrateur d’agents IA connecté à VisionsTrust via ALIEN, capable de déterminer dynamiquement quel contrat de données doit être appliqué en fonction du contexte. Les premiers services seront disponibles entre octobre et novembre 2026.
Contribution apportée à Prometheus-X
- Une ontologie enrichie des contrats couvrant la base légale, la sensibilité des données et les obligations liées au compute-to-data.
- Une bibliothèque réutilisable de politiques ODRL couvrant :
- les différents usages de l’IA (indexation, RAG, fine-tuning, distillation),
- les exigences de validation humaine,
- les obligations d’attribution,
- les restrictions de transfert des données.
- Mise à disposition dans le registre des politiques ODRL de Prometheus-X à partir d’octobre 2026.
LIST (Luxembourg) : faire correspondre les compétences aux besoins du marché de l’emploi
Marie Gallais et Marcos Da Silveira (Luxembourg Institute of Science and Technology) ont présenté un service d’intelligence des compétences reliant les données de l’agence luxembourgeoise pour l’emploi (ADEM) aux catalogues des organismes de formation du Luxembourg.
Le système extrait automatiquement les compétences présentes dans les offres d’emploi grâce à une annotation fondée sur ESCO, combinant intelligence artificielle générative et cartographie sémantique sous forme de graphes.
Résultats de la démonstration en direct
- 668 documents analysés.
- 17 555 compétences extraites.
- Un taux d’acceptation humaine de 96,2 %.
- Contre 93,3 % pour une approche reposant uniquement sur un grand modèle de langage (LLM).
Les échanges de données s’appuient sur les connecteurs Prometheus-X (PDC), tandis que les contrats et le consentement sont gérés par VisionsTrust.
Contribution apportée à Prometheus-X
- Une structure de données dédiée aux compétences, étendant les modèles ELM et ESCO, qui constitue désormais une brique réutilisable par tout data space souhaitant représenter les compétences de manière interopérable.
AFP / Tralalère : le premier pont opérationnel entre deux protocoles différents
Isabelle Wirth (AFP) et Sylvie Tissot (Tralalère) ont présenté ce qui constitue sans doute la démonstration technique la plus marquante de cette session : la lutte contre la désinformation à travers un cas d’usage interopérable entre plusieurs data spaces, déjà déployé en production.
Les contenus de fact-checking de l’AFP, publiés dans le data space média TEMS (protocole EDC, opéré par Startin’blox), sont découverts et contractualisés depuis le data space de l’éducation DS4Skills (Prometheus-X, opéré par VisionsTrust). Deux écosystèmes reposant sur des piles technologiques totalement différentes.
Ce que cela permet
- Un assistant IA de lutte contre la désinformation, aidant les apprenants à identifier et à contrer les fausses informations grâce aux contenus de vérification de l’AFP.
- Un générateur de vidéos pédagogiques produisant automatiquement de courtes vidéos de débunkage destinées aux réseaux sociaux.
Comment fonctionne ce pont
Cette interconnexion repose sur :
- le protocole de négociation contractuelle du Dataspace Protocol (DSP) ;
- une configuration de confiance directe entre TEMS et DS4Skills ;
- les autorités racine et sectorielles du DSIF, qui permettent la découverte des catalogues entre différents écosystèmes.
Le principal enseignement est le suivant : l’interopérabilité entre protocoles n’est plus une hypothèse. C’est désormais un pont opérationnel en production. Le code est déjà disponible sur GitHub et a été conçu comme un modèle réutilisable pour connecter Prometheus-X à d’autres écosystèmes.
Technè : la culture comme point d’entrée vers d’autres secteurs
Fayrouze Masmi-Dazi a présenté Technè, le data space français de la culture, qui connecte les opérateurs de médias et les institutions culturelles afin de répondre à la fragmentation actuelle des données d’audience, des agendas culturels et de la billetterie.
Les principaux cas d’usage concernent :
- l’élargissement des audiences ;
- le partage de revenus fondé sur les données ;
- la billetterie ;
- la valorisation des agendas culturels.
L’aspect le plus intéressant pour l’ensemble de l’écosystème est que Technè a démontré une interopérabilité bidirectionnelle.
- Un assistant pédagogique connecté à un data space de l’éducation peut recommander des événements culturels adaptés au profil d’un apprenant, tandis que les données d’agenda de Technè permettent d’identifier les événements les plus pertinents pour un parcours de formation.
- Un assistant de voyage connecté à un data space du tourisme peut recommander des événements culturels en fonction du voyage et des centres d’intérêt d’un visiteur. À l’inverse, le data space du tourisme peut recommander des destinations et des voyages aux publics de Technè selon leurs centres d’intérêt.
Il ne s’agit donc pas d’une diffusion d’information à sens unique, mais d’une boucle de recommandations réciproques entre plusieurs data spaces.
Partie 2 : Et si les data spaces devaient réellement collaborer ?
La seconde partie du webinaire a complètement changé de perspective.
Au lieu de démonstrations sectorielles, une table ronde réunissant Lydia Montandon (AnySolution / DeployTour), Jonathan Huffstutler (EONA-X), Antti Jakobsson (Location Data Space) et Thimo Thoeye (OASC / DS4SSCC) a exploré un scénario volontairement exigeant : une alerte rouge canicule à Paris.
Le scénario : un mardi de juillet, 38,3 °C et la fermeture d’un grand monument parisien
- Alerte rouge canicule dans 16 régions.
- Plus de 1 000 écoles fermées par mesure de précaution.
- Un grand monument parisien ferme son sommet aux visiteurs ne disposant pas d’un billet réservé à l’avance.
Cette fermeture est la bonne décision et elle intervient quoi qu’il arrive. En revanche, la foule ne disparaît pas : elle se déplace. Or, aucun data space, pris isolément, ne dispose aujourd’hui de la visibilité nécessaire pour anticiper ce qui se passera ensuite.
En combinant quatre couches d’information, la situation change
- Location Data Space : données sur l’emprise au sol des bâtiments, leur hauteur, les zones d’ombre et les capacités d’accueil disponibles dans les bâtiments couverts à proximité.
- DS4SSCC : la méthodologie BeatTheHeat (déjà déployée à Carthagène, Naples et Tarente) combine les prévisions météorologiques, les caractéristiques des bâtiments et les données démographiques afin d’identifier les îlots de chaleur urbains jusqu’à 72 heures à l’avance. Elle est présentée ici comme un modèle transférable à Paris, et non comme un système déjà opérationnel dans la capitale.
- DeployTour : une intelligence de destination qui combine les annulations de billets et les comportements des visiteurs afin d’anticiper le report des flux vers les jardins, musées et autres sites à proximité.
- EONA-X : permet d’appliquer les protocoles de gestion des fortes chaleurs dans les transports uniquement aux stations réellement soumises à une combinaison de fortes températures et d’une forte affluence, plutôt que d’appliquer les mêmes mesures uniformément à l’ensemble du réseau.
Ce que montre réellement ce scénario
Il est important de préciser que ce système n’empêche pas la fermeture du monument. Celle-ci intervient de toute façon et constitue la bonne décision.
Ce qui change, en revanche, c’est la capacité d’anticipation et la précision du ciblage des actions.
- Sans le Location Data Space : il est impossible d’identifier, à l’échelle des bâtiments, quelles infrastructures sont capables d’absorber les visiteurs redirigés.
- Sans DS4SSCC : la décision de fermeture est prise le jour même, sans bénéficier d’une anticipation de 72 heures.
- Sans DeployTour : les déplacements secondaires des visiteurs vers d’autres sites ne sont pas anticipés.
- Sans EONA-X : les protocoles de gestion des fortes chaleurs dans les transports sont bien activés (comme ils le sont systématiquement), mais de manière uniforme, sans ciblage des stations réellement concernées.
Ce qui est déjà opérationnel aujourd’hui… et ce qui ne l’est pas encore
Chaque intervenant de la table ronde a présenté de manière transparente ce qui est déjà opérationnel et ce qui est encore en cours de développement, en abordant les données, les infrastructures techniques et la gouvernance.
- Antti Jakobsson (Location Data Space) : connecte déjà des jeux de données à forte valeur provenant de plusieurs pays européens, notamment les données de bâtiments de l’IGN France, avec des calculs 3D réalisés à la volée grâce à une infrastructure finlandaise de supercalcul. La solution repose actuellement sur des OGC-API, plutôt que sur une structure de données entièrement unifiée. Un premier MVP permettant de connecter plusieurs data spaces (capacités des bâtiments, données forestières, etc.) est attendu d’ici la fin de l’année.
- Lydia Montandon (DeployTour) : l’objectif n’est pas le temps réel, mais le quasi temps réel. Le principal défi n’est pas technique ; il réside dans les accords entre fournisseurs de données et dans la fédération des data spaces existants. Les connecteurs sont déjà opérationnels, mais les règles de gouvernance permettant aux acteurs du tourisme de tirer parti des informations provenant d’autres data spaces sont encore en cours de construction.
- Thimo Thoeye (DS4SSCC) : pilote un projet fédéré complexe réunissant aujourd’hui 11 projets pilotes, 26 villes et plus de 50 partenaires, avec l’objectif d’ajouter 10 nouveaux pilotes et 20 villes supplémentaires. Le projet fait face à une fragmentation technique réelle entre les technologies EDC, FIWARE et les infrastructures de registres distribués. Il collabore avec le programme européen Simpl afin de développer un intermédiaire de fédération.
- Jonathan Huffstutler (EONA-X) : représente une organisation pleinement opérationnelle, composée de 25 collaborateurs à temps plein, d’un conseil scientifique et d’un conseil d’administration, impliquée dans plusieurs initiatives de fédération telles que DeployTour et le Common European Mobility Data Space. Son principal message est qu’aucune règle n’impose aujourd’hui l’interopérabilité entre les data spaces européens. Les collaborations reposent donc avant tout sur des cas d’usage répondant à des besoins métier et sur l’alignement volontaire des différents acteurs.
DSIF : où en sont concrètement les travaux techniques et de gouvernance ?
C’est précisément à cette question qu’a répondu la présentation du Data Space Interoperability Framework (DSIF), en distinguant clairement ce qui est déjà réalisé de ce qui est encore en cours de développement.
Infrastructure technique
Déjà en production
- La fédération des catalogues grâce aux composants d’autorité racine et d’autorités sectorielles du DSIF, intégrés avec Prometheus-X, EDC, FIWARE et Athumi/Solid, déjà déployés dans les data spaces des compétences et des médias.
- La négociation contractuelle entre écosystèmes via le connecteur Prometheus-X et le connecteur EDC de TEMS, grâce au protocole de négociation contractuelle du Dataspace Protocol (DSP) : il s’agit du mécanisme utilisé pour le pont d’interopérabilité présenté entre AFP et Tralalère.
- L’enrichissement du connecteur FIWARE avec une correspondance entre le Data Space Protocol et TM Forum, disponible pour le data space des villes intelligentes.
En cours de développement
-
- L’alignement des modèles de contrats entre Prometheus-X (PTX), EDC, deltaDAO et FIWARE, avec une première implémentation prévue sur des cas d’usage liés aux villes intelligentes en octobre 2026.
- Le développement des spécifications DSIF relatives au consentement, intégrant Prometheus-X, EDC et Solid, avec une première mise en œuvre sur les cas d’usage des secteurs de la santé et des compétences, également prévue en octobre 2026.
Gouvernance : le Rulebook et les Policy Commons
Olivier Dion a présenté les travaux de gouvernance du DSIF comme un socle commun de rôles, de règles et d’éléments de preuve réutilisables, permettant de comparer et de vérifier la gouvernance entre différents data spaces.
- 124 règles composent aujourd’hui le Rulebook DS4Skills, qui constitue désormais la base de travail pour l’alignement des Rulebooks entre data spaces.
- Objectif : assurer la portabilité des règles de gouvernance, et non créer un Rulebook unique applicable à tous les secteurs.
Cinq rôles communs
Afin de rendre les modèles de gouvernance comparables entre data spaces, cinq rôles communs ont été définis :
- Autorité de gouvernance (Governance Authority)
- Fournisseur de données (Data Provider)
- Fournisseur de services / d’IA (Service / AI Provider)
- Intermédiaire de données (Data Intermediary)
- Certificateur (Certificator)
Quatre livrables
Les travaux du DSIF aboutiront à quatre livrables principaux :
- Rulebook : rôles, règles et exigences de conformité.
- Policies : politiques lisibles par machine (ODRL) et par l’humain.
- Ontologie : concepts contractuels communs entre les différentes infrastructures de data spaces.
- Méthodologie : approche réutilisable pour faire correspondre les rôles, les règles et les éléments de preuve.
Calendrier
- Fin juillet 2026 : publication de la version 1 du Rulebook DS4Skills et premiers retours des autres data spaces.
- De septembre à décembre 2026 : expérimentations avec les premiers data spaces et les premiers cas d’usage inter-data spaces.
- Janvier 2027 : publication du Rulebook commun final, accompagnée des modèles de contrats, des politiques et de l’ontologie.
Ce que les échanges avec les participants ont mis en évidence
Une tension centrale, soulevée par Alex Tourski : pourquoi continuer à multiplier les data spaces sectoriels alors que, pour un utilisateur final comme un agriculteur, l’agriculture, le tourisme et la logistique sont intrinsèquement liés ?
Matthias De Bièvre l’a reconnu sans détour : la vision de la Commission européenne est celle d’un marché unique de la donnée, mais les data spaces sectoriels ont d’abord été créés pour permettre les échanges au sein de chaque secteur. C’est précisément cette fragmentation que les travaux actuels sur l’interopérabilité doivent désormais résoudre. Corentin Sastre a ajouté dans le chat que les questions de gouvernance — qui décide, comment, et qui est responsable de quoi — doivent être résolues avant même les questions techniques.
Les principaux verrous techniques identifiés pour combiner les données entre plusieurs data spaces :
- Découverte des catalogues
- Modèles contractuels
- Protocoles
- Gestion des identités
- Procédures d’audit
Concernant la fédération des métadonnées, Sten-Erik Björling a soulevé la question de méthodologies standardisées permettant de cartographier le contenu des jeux de données, leurs points forts et leurs limites en vue de l’évaluation des modèles d’intelligence artificielle. Thimo Thoeye a confirmé que le Blueprint DS4SSCC couvre déjà plusieurs briques liées aux métadonnées, avec DCAT-AP comme référentiel commun, même si de nombreux projets pilotes développent encore leurs propres extensions. Marie Coussement a indiqué que le programme européen Simpl est actuellement en train d’évaluer des technologies open source de confiance pour ses futures extensions Simpl-Open AI/ML, avec davantage d’informations à venir prochainement via leur groupe LinkedIn.
D’autres sujets ont également été abordés : la certification des data spaces au regard des réglementations DORA et NIS2, le rôle potentiel du Legal Data Space comme intermédiaire proposant un Rulebook as a Service, ainsi que la possibilité pour les autres acteurs du Skills Dataspace de tester le service d’annotation basé sur ESCO développé par le LIST.
Les prochaines étapes avec la communauté
Trois invitations concrètes ont conclu la session :
- Compléter le Mural. Tout au long de la session, un Mural collaboratif a permis aux participants de proposer des données, des services, des cas d’usage ou des expertises en lien avec les projets présentés. Les contributions soumises seront examinées et leurs auteurs seront contactés directement afin d’échanger sur leur implication.
- Participer aux prochains ateliers. Les contributions déposées sur le Mural alimenteront directement les futurs ateliers, qui seront annoncés prochainement.
- Rejoindre le groupe de travail sur le Rulebook du DSIF. L’appel à contribution le plus direct s’adresse à toute organisation souhaitant participer à la conception du Rulebook commun des infrastructures de data spaces. Il est possible de rejoindre le groupe de travail en contactant Olivier Dion à l’adresse olivier@onecub.fr. Plusieurs participants, notamment issus des data spaces de l’énergie, des transports et de la formation, ont déjà manifesté leur intérêt pendant la session. Pour contribuer aux travaux sur l’interopérabilité technique, les participants peuvent contacter Félix Bole : felix@visionspol.eu.
À retenir
Le principal enseignement de cette session réside dans la cohérence entre ses deux parties.
La première partie a montré que la mutualisation open source fonctionne déjà concrètement : cinq data spaces très différents (santé, juridique, compétences, médias et culture) s’appuient sur une même infrastructure partagée et y contribuent en retour, chacun renforçant ainsi l’ensemble de l’écosystème.
La seconde partie a montré, avec beaucoup de transparence sur les défis qui restent à relever, que faire collaborer plusieurs data spaces autour d’un scénario concret, comme une canicule en milieu urbain, relève aujourd’hui moins d’un défi technique que d’un enjeu de gouvernance partagée.
C’est précisément sur ce sujet que travaille aujourd’hui le DSIF, avec une feuille de route claire, des livrables identifiés et une invitation ouverte à contribuer.
La prochaine étape ne se jouera pas dans une salle de conférence, mais dans les travaux collaboratifs et itératifs du groupe de travail consacré au Rulebook. Si votre organisation opère un data space sectoriel, ou dispose de données, de services ou de cas d’usage pouvant enrichir cet écosystème, le Mural est toujours ouvert, tout comme le groupe de travail du DSIF.
Nous remercions les 131 participants qui ont pris part à cette session, ainsi que l’ensemble de nos intervenants : Mariane Cimino (Health DataTrust), Martin Bussy (Legal Data Space), Marie Gallais et Marcos Da Silveira (LIST), Isabelle Wirth (AFP) et Sylvie Tissot (Tralalère), Fayrouze Masmi-Dazi (Technè), Lydia Montandon (AnySolution/DeployTour), Jonathan Huffstutler (EONA-X), Antti Jakobsson (Location Data Space), Thimo Thoeye (OASC/DS4SSCC) et Olivier Dion (DSIF Rulebook), ainsi que toutes les personnes qui ont contribué en direct via le chat et le Mural.
Si vous n’avez pas pu assister au webinaire en direct, le replay est disponible ci-dessous. Vous pouvez également consulter la présentation utilisée lors du webinaire.
Vous souhaitez connecter vos outils, sécuriser et valoriser vos données, puis activer des services d’IA pour améliorer l’orientation et l’apprentissage ? Contactez-nous à matthias@visionspol.eu pour en discuter.