« Les données ouvertes, futur eldorado du journalisme » : seize ans après, la promesse a-t-elle tenu ?
En 2010, une génération de journalistes voyait dans les données ouvertes un nouvel eldorado éditorial. Seize ans plus tard, entre portails publics installés, rédactions data disparues et IA générative, le bilan est plus nuancé que la promesse.
Par Chris Waoo. Sujet publié à l'origine le 5 février 2010 sur La Voix du Dodo, réécrit et remis en perspective le 4 septembre 2026. Lecture : 6 min.
2010, l'année où l'open data devient un sujet de rédaction
En 2010, parler de données ouvertes dans un article de presse relevait encore de l'anticipation. Le mouvement venait de loin : dès mai 2009, les États-Unis avaient lancé le portail data.gov, une première mondiale pour un gouvernement. La même année, le Guardian ouvrait son Datablog sous la houlette de Simon Rogers, popularisant l'expression « data journalism » dans une grande rédaction. En France, le blog qui deviendra plus tard Les Décodeurs du Monde naissait aussi en 2009, sous l'impulsion du journaliste Nabil Wakim, encore en dehors du site officiel du quotidien.
La France, elle, n'avait pas encore de portail national. Il faudra attendre février 2011 pour la création de la mission Etalab, et décembre 2011 pour le lancement effectif de data.gouv.fr. L'article d'origine de 2010 s'inscrivait donc dans un moment charnière : l'idée que les administrations allaient ouvrir leurs données brutes, et que les journalistes allaient les transformer en récits, était encore une promesse à venir plus qu'une pratique installée.
Ce qui a tenu ses promesses
Sur plusieurs points, l'optimisme de 2010 s'est vérifié. Le 28 novembre 2010, quelques mois après la parution probable de l'article d'origine, l'affaire Cablegate a offert une démonstration grandeur nature de ce que pouvait produire une collaboration data entre médias : WikiLeaks, Le Monde, The Guardian, le New York Times, El País et Der Spiegel ont travaillé ensemble sur plus de 250 000 câbles diplomatiques américains. Ce type de traitement collaboratif de masses documentaires est resté depuis un outil courant des enquêtes internationales.
En France, la structuration institutionnelle a fini par suivre : Etalab et data.gouv.fr ont donné aux journalistes un point d'accès centralisé aux données publiques, même imparfait. Et surtout, ce qui n'était qu'un blog en 2009 est devenu une rubrique à part entière du Monde en mars 2014 : Les Décodeurs, avec une équipe dédiée mêlant journalistes, développeurs et infographistes. C'est sans doute la preuve la plus concrète que le pari de 2010 a été gagné : le data et le fact-checking ne sont plus des expérimentations en marge, mais des services installés dans les grandes rédactions.
Trois jalons vérifiables de la décennie 2010
- 2009 : lancement du Guardian Datablog et de data.gov aux États-Unis
- Novembre 2010 : Cablegate, traitement collaboratif de données par cinq grands médias
- Décembre 2011 : ouverture officielle de data.gouv.fr en France
Ce qui a déçu
Le symbole de la déception, c'est OWNI. Ce média français né en mars 2009, devenu une référence du datajournalisme et connu pour sa collaboration avec WikiLeaks sur les WarLogs, a été placé en liquidation judiciaire le 21 décembre 2012. Le constat de l'époque était sans appel : produire du journalisme de données coûtait cher, exigeait des compétences techniques rares, et le modèle économique gratuit sans publicité n'a pas tenu.
Cette tension entre ambition éditoriale et coût de production n'a jamais vraiment disparu. Beaucoup de rédactions n'ont pas les moyens d'entretenir une cellule data permanente comme Les Décodeurs. Et l'ouverture des portails publics n'a pas suffi à elle seule : des données disponibles ne sont pas automatiquement des données exploitables. Il faut les nettoyer, les croiser, les vérifier, ce qui reste un travail de journaliste à part entière, pas un simple export de fichier.
L'open data promettait de démocratiser l'accès à l'information. Elle a surtout démontré que la donnée brute ne vaut rien sans le travail journalistique qui la met en récit.
2026 : l'IA rebat les cartes de la visualisation
Seize ans après l'article d'origine, le paysage a de nouveau changé de nature. L'intelligence artificielle générative permet aujourd'hui de nettoyer un jeu de données, de générer des graphiques et de rédiger une première synthèse en quelques minutes, là où une équipe data de 2010 aurait mis des jours. C'est une bonne nouvelle pour l'accès à l'analyse, et un risque réel pour sa qualité : un modèle peut produire une visualisation propre à partir de données mal interprétées, avec la même assurance qu'une lecture rigoureuse.
La vigilance qui manquait parfois en 2010, faute d'outils, doit aujourd'hui s'exercer face à l'abondance. Le vrai goulot d'étranglement n'est plus l'accès à la donnée ni la capacité technique à la visualiser : c'est la vérification humaine de ce que la donnée dit réellement, et de ce qu'elle ne dit pas.
Ce que ça change pour les métiers de l'écriture
Pour qui écrit sur le web aujourd'hui, la leçon de ces seize années tient en une phrase : l'accès à l'information n'a jamais été le facteur limitant, la capacité à la traiter avec rigueur, si. C'est vrai pour le contenu éditorial comme pour le contenu optimisé pour les moteurs : une statistique correctement sourcée et remise en contexte vaut infiniment plus qu'un chiffre imprécis, même bien mis en forme visuellement.
L'eldorado annoncé en 2010 existe bel et bien, mais il ressemble moins à une mine d'or en libre accès qu'à un gisement qui demande toujours autant de travail d'extraction. Les données sont plus ouvertes qu'avant, les outils pour les traiter sont incomparablement plus puissants. Ce qui n'a pas changé, c'est la nécessité d'un regard journalistique pour transformer un fichier en information fiable.