Google contraint au partage de données : une brèche dans la forteresse algorithmique, et les DSI européens feraient bien de s'en emparer

# Google contraint au partage de données : une brèche dans la forteresse algorithmique, et les DSI européens feraient bien de s'en emparer

> Note de la rédaction : Cet article analyse les implications réglementaires et stratégiques de l'obligation de partage de données imposée à Google dans le cadre du Digital Markets Act européen, entré en pleine phase d'exécution en 2026. Il ne constitue pas un conseil juridique. Les DSI sont invités à consulter leurs équipes conformité et leurs DPO avant toute action.

Ce que la Commission a vraiment obtenu — et ce qu'elle n'a pas osé demander

Mai 2026. Sous la pression cumulée du Digital Markets Act et d'une procédure d'exécution forcée, l'acteur américain dominant du marché de la recherche en ligne se voit contraint de partager certaines de ses données d'index et de signaux comportementaux agrégés avec des tiers qualifiés. La mesure est présentée par Bruxelles comme une victoire historique. Les manchettes des grands médias tech bruissent d'enthousiasme.

Ici, on va ralentir.

Parce que derrière l'annonce triomphante se cache une question que personne ne pose frontalement : de quelles données parle-t-on exactement ? L'acteur américain ne partage pas ses modèles. Il ne partage pas ses données d'entraînement brutes. Il ne partage pas la mécanique interne de ses systèmes de ranking. Ce qu'il concède — après des mois de négociations techniques avec la Commission — c'est un flux structuré, segmenté, filtré selon des critères qu'il a lui-même contribué à définir dans les discussions avec les régulateurs.

Autrement dit : Google décide de ce que « partager » veut dire. Et les DSI européens, s'ils n'y prennent pas garde, vont se retrouver à construire des stratégies de reprise de contrôle sur des données qui ont été prédigérées par celui qu'ils cherchent précisément à contourner.

Ce n'est pas une raison de ne rien faire. C'est une raison de faire avec les yeux ouverts.

Un contexte historique que l'on résume trop vite

Pour comprendre ce qui se joue en 2026, il faut remonter à la genèse du problème — pas à 2018 et au RGPD, mais à une période bien antérieure, quand les entreprises européennes ont massivement délégué leur infrastructure de données à des acteurs américains, sans en mesurer les conséquences stratégiques.

Dans les années 2010, la promesse était simple : externaliser le traitement de la donnée à des plateformes à l'échelle mondiale, gagner en efficacité, réduire les coûts. Les PME et ETI européennes ont adopté ces outils — les suites bureautiques, les CRM, les moteurs de recherche interne, les plateformes analytiques — sans jamais se demander ce que cela impliquait en termes de dépendance algorithmique. Résultat : leurs données comportementales, leurs données clients, leurs signaux d'usage ont nourri pendant quinze ans les modèles de l'acteur américain dominant. Le rapport de force s'est creusé en silence.

Le DMA, adopté en 2022, a tenté de corriger cette asymétrie structurelle. Mais une loi, même bien conçue, ne suffit pas à inverser une décennie de dépendance technique. Ce que l'obligation de partage de données de 2026 révèle, c'est moins la puissance de la régulation européenne que la profondeur du gouffre que cette régulation tente de combler.

Les DSI qui lisent l'obligation de partage comme une victoire définitive font une erreur de lecture. C'est un point de bascule possible, pas un acquis.

Cloud Act, extraterritorialité et le paradoxe des données « libérées »

Voici la question que les RSSI devraient poser en premier, avant même de s'interroger sur les opportunités : les données que Google est contraint de partager restent-elles soumises au Cloud Act américain ?

La réponse n'est pas simple, et c'est précisément là que réside le piège.

Le Cloud Act de 2018 autorise les autorités fédérales américaines à contraindre les entreprises américaines — quel que soit le lieu de stockage physique des données — à fournir des informations dans le cadre d'enquêtes légales. Or, les données partagées par l'acteur américain dans le cadre du DMA transitent par des infrastructures qui restent, dans leur architecture de gouvernance, sous juridiction américaine.

Ce n'est pas une hypothèse théorique. C'est une réalité juridique que le CJUE a partiellement adressée avec l'invalidation successive des accords Safe Harbor et Privacy Shield, et que le Data Privacy Framework de 2023 — son successeur — n'a pas fondamentalement résolue. En 2026, plusieurs voix au Parlement européen continuent de contester la robustesse juridique de ce cadre face à la Section 702 du Foreign Intelligence Surveillance Act.

Autrement dit : une entreprise européenne qui construit une stratégie de souveraineté algorithmique en s'appuyant sur des données « libérées » par Google, mais traitées dans des environnements cloud sous gouvernance américaine, ne reprend pas vraiment le contrôle. Elle déplace le risque sans l'éliminer.

Les obligations NIS2 et DORA aggravent encore l'enjeu. NIS2, dont la transposition nationale est désormais effective dans la quasi-totalité des États membres, impose aux entités essentielles et importantes une obligation de maîtrise de leur chaîne de dépendance numérique. DORA, applicable au secteur financier, va encore plus loin en exigeant une cartographie précise des risques liés aux prestataires tiers de services TIC — avec une attention particulière aux concentrations de risque. Une ETI du secteur financier qui ingère des flux de données algorithmiques en provenance d'un acteur sous juridiction étrangère expose son RSSI à une conversation très inconfortable avec son autorité de supervision.

Ce n'est pas du catastrophisme. C'est de la conformité 101.

Ce que « reprendre le contrôle des algorithmes » signifie concrètement pour un DSI en 2026

La formule est séduisante. Elle mérite d'être déshabillée.

Reprendre le contrôle d'un algorithme, ce n'est pas consommer passivement un flux de données ouvertes produit par l'acteur dominant. C'est construire une capacité autonome d'entraînement, d'évaluation et de déploiement de modèles — avec des données dont on maîtrise la provenance, le traitement et la gouvernance.

Pour une PME ou une ETI, cette ambition se heurte à trois contraintes réelles.

La première, c'est la données propriétaires. Les signaux comportementaux les plus précieux pour entraîner un algorithme de recommandation ou de recherche interne, ce sont ceux que l'entreprise a elle-même générés : comportements de navigation sur ses propres plateformes, historiques de transactions, interactions clients. Ces données existent. Elles sont sous-exploitées parce que les entreprises ont pris l'habitude de les déléguer à des tiers qui les transformaient en intelligence actionnable — en échange d'une dépendance croissante.

La deuxième contrainte, c'est la gouvernance. Le RGPD n'est pas un obstacle à la réappropriation des données — c'est un cadre. Mais encore faut-il avoir un DPO qui comprend les enjeux techniques, un registre des traitements à jour, et une architecture de données qui distingue clairement ce qui peut être utilisé pour de l'entraînement algorithmique et ce qui ne le peut pas. La majorité des PME européennes n'en sont pas là. C'est un audit de maturité data avant d'être une question d'algorithme.

**La troisième contrainte, c'est l'infrastructure.** Construire une capacité d'entraînement locale ou dans un cloud souverain européen — Scaleway, Outscale, ou d'autres acteurs certifiés SecNumCloud — n'est pas gratuit, ni techniquement trivial. Mais le coût réel d'une telle infrastructure doit être mis en regard du coût de la dépendance : coûts de licence croissants, risques de conformité, vulnérabilité aux décisions unilatérales de l'acteur américain sur ses conditions d'accès.

La question n'est pas « est-ce que je peux me permettre de reprendre le contrôle ? » Elle est : « est-ce que je peux me permettre de ne pas le faire ? »

Les vraies questions que les DSI doivent poser à leur COMEX dès maintenant

L'obligation de partage de données imposée à l'acteur américain dominant crée une fenêtre d'opportunité réelle. Mais cette fenêtre ne restera pas ouverte indéfiniment — et elle ne sera utile qu'aux organisations qui auront fait le travail préparatoire.

Voici les questions concrètes que tout DSI ou RSSI d'une PME ou ETI européenne devrait soumettre à sa direction générale dans les prochains mois.

Premièrement : savons-nous précisément quelles données nous avons confiées à des acteurs sous juridiction étrangère, et pour quels usages ? Cette cartographie est la condition sine qua non de toute stratégie de rapatriement ou de qualification du risque. Sans elle, les obligations NIS2 et DORA ne peuvent pas être satisfaites sérieusement.

Deuxièmement : avons-nous évalué notre exposition au risque d'extraterritorialité américaine dans nos traitements algorithmiques courants ? Ce n'est pas une question abstraite. C'est une question que les autorités de contrôle — la CNIL, l'ANSSI, les superviseurs sectoriels — commencent à poser lors des audits. Mieux vaut avoir la réponse avant qu'on la demande.

Troisièmement : notre stratégie IA interne est-elle construite sur des modèles dont nous comprenons les données d'entraînement et la chaîne de dépendance ? En 2026, de nombreuses ETI européennes ont déployé des assistants IA ou des moteurs de recommandation sans jamais avoir examiné la provenance des données qui les alimentent. C'est un angle mort de conformité et un risque réputationnel non négligeable.

Quatrièmement : avons-nous une feuille de route de réduction de dépendance algorithmique — pas seulement une politique cloud ? La souveraineté numérique ne se résume pas à l'hébergement des données. Elle inclut la maîtrise des modèles qui traitent ces données. Une entreprise qui héberge ses données en Europe mais délègue leur analyse à un modèle opéré par un acteur américain n'a pas résolu son problème de souveraineté. Elle l'a déplacé d'un niveau.

Conclusion : la brèche existe, mais elle ne s'exploite pas par défaut

L'obligation faite à l'acteur américain dominant de partager une partie de ses données est, qu'on le veuille ou non, une avancée réglementaire. Elle crée des conditions nouvelles sur un marché qui s'était structuré autour d'une asymétrie radicale d'accès à l'information.

Mais une brèche n'est utile qu'à ceux qui savent quoi en faire — et qui ont préparé le terrain pour l'exploiter.

Les DSI et RSSI européens qui attendaient un signal pour initier sérieusement leur démarche de souveraineté algorithmique ont ce signal. Il n'est pas parfait. Il est partiel, négocié, et partiellement conditionné par les intérêts de celui qui le produit. Mais il est là.

La vraie question, maintenant, n'est pas de savoir si Google partage « vraiment » ses données. C'est de savoir si les entreprises européennes sont prêtes à construire, sur ce point d'appui imparfait, quelque chose qui leur appartienne.

La conformité n'attend pas. La fenêtre non plus.