La France porte une tradition de transparence démocratique et de partage des informations détenues par la puissance publique, inscrite dans sa Constitution (Article XV de la Déclaration des Droits de l'Homme et du Citoyen). Vecteur de cet accès à l'information, l'Open Data est l'objet de politiques nationales et locales, permettant de placer, en 2021, la France en tête du classement des pays européens engagés dans l'ouverture des données publiques.

L'Open Data, acte de mise en visibilité et lisibilité

L'Open Data désigne l'effort que font les institutions, notamment les administrations d'Etat et territoriales, qui rendent accessibles les données dont elles disposent. La politique française d'ouverture des données s'appuie notamment sur le droit d'accès aux documents administratifs (loi CADA du 17 juillet 1978) qui considère que les données, produites ou détenues par les administrations dans le cadre de leurs missions de service public, doivent être mises à disposition des citoyens. Cela ne concerne ni les données personnelles, ni celles touchant à la sécurité nationale, ni celles couvertes par les différents secrets légaux.

L'ouverture des données est un "outil" au service de trois objectifs :

1. Contribuer au fonctionnement démocratique, non seulement par la transparence mais aussi par la concertation et l'ouverture à de nouveaux points de vue qu'elle rend possibles

2. Améliorer l'efficacité de l'action publique en partageant les informations entre agents, entre acteurs publics pour un service public "augmenté" et plus efficient

3. Proposer de nouvelles ressources pour l'innovation économique, sociale et environnementale : les données partagées trouvent des réutilisateurs qui les intègrent dans de nouveaux services à forte valeur ajoutée

"La transparence de l’action publique, la gouvernance ouverte à la participation citoyenne, la réinvention des services publics par le numérique sont des valeurs essentielles à promouvoir en France comme à l’international. La France a une voix singulière à faire entendre : elle croit en notre modèle de services publics, en son avenir à l’âge numérique et en l’alliance entre les écosystèmes innovants et citoyens."

Axelle Lemaire, Secrétaire d'État chargée du Numérique - Avril 2014

L'Open Data fait partie intégrante de la modernisation de l'action publique à plusieurs titres :

• Le citoyen attend des institutions modernes de la transparence, des comptes sur leur action, la possibilité de dialoguer

• L'administration est souvent la première bénéficiaire de cette politique d'ouverture, qui rompt les silos et conduit à simplifier les systèmes d'information, la gouvernance de la donnée et les processus eux-mêmes

• La disponibilité de ces données permet à l'administration d'envisager de nouvelles méthodes de travail : évaluation et pilotage des politiques publiques, suivi en temps réel des projets territoriaux, stratégies guidées par la donnée...

• L'ouverture des données est la première marche vers ce que l'on désigne généralement par le terme d'« administration-plateforme » : apprendre à travailler avec les citoyens, leur fournir les ressources voire des infrastructures qui leur permettent d'entrer dans des démarches d'innovation ouverte, d'engager collectivement les processus de transformation numérique centrés usagers, de transition des territoires prenant en compte toutes ses dimensions...

« La politique de la donnée doit constituer une priorité stratégique de l'État dans ses relations avec tous ses partenaires, notamment les collectivités territoriales et les acteurs privés »

Jean Castex, Premier Ministre - Circulaire n°6264/SG du 27 avril 2021 relative à la politique publique de la donnée, des algorithmes et des codes sources

Des données pour respecter les fondements de la Démocratie

Le fondement constitutionnel de l'Open Data - l'accès libre des citoyens aux données qui traduisent l'action publique - est l'essence même de la Démocratie. L'Open Data est vecteur d'"accountability" ou obligation de rendre des comptes. Ce concept anglo-saxon (XIIIème siècle) traduit l'esprit de l'article XV de la Déclaration des Droits de l'Homme et du Citoyen, il recouvre tous les aspects de l'ouverture des données publiques :

• la reddition de comptes (le fait de présenter l'état des biens d'autrui qu'on a administrés)

• la responsabilité (la collectivité territoriale exerce des compétences et en assume les effets par l'information qu'elle en donne)

• et la transparence

"Cette obligation de rendre des comptes couvre des champs multiples : politique, économique, social, environnemental, éthique. Elle conduit à poser de nombreuses questions relatives au pouvoir, au leadership, au contrôle, à la responsabilité individuelle ou collective, aux systèmes de mesure de la performance dans les organisations." "Obligation de rendre des comptes, enjeux de légitimité et d'efficacité", Bernard Pras, Philippe Zarlowski - Revue française de gestion - 2013 / 8 N°237"

"Rendre des comptes" signifie ainsi que l’administration, dans sa mission de service public, doit être en mesure d’expliquer et de partager les éléments qui lui ont permis de délivrer ce service.

Ce droit est rappelé dans le Code des Relations entre le Public et l'Administration (CRPA) au travers de l'accès aux données publiques par défaut en France.​​

Pour favoriser la participation du public aux décisions politiques, le.a citoyen.ne bénéficie de droits, notamment d"'information des administrés et de communication".

Ce droit est inscrit dans la Constitution du 4 octobre 1958, texte fondateur de la Vème République. L'article XV de la Déclaration des Droits de l'Homme et du Citoyen de 1789 dispose :

La Société a le droit de demander compte à tout Agent public de son administration

Le cadre réglementaire sur lequel s'appuie l'Open Data s'est largement étoffé depuis sa loi fondatrice n° 78-753 du 17 juillet 1978, dite Loi CADA. Sa connaissance et son application nourrissent la gestion de l'administration et par là-même la qualité du service public.

En donnant accès aux données qu'il.elle produit ou gère, l'Etat ou la collectivité :

• fait preuvre d'exemplarité en matière de Démocratie participative,

• démontre sa capacité à inclure le.a citoyen.ne dans la bonne gestion de la cité

• et sa volonté de dialogue avec ses usagers sur la base d'informations ouvertes les plus objectives possibles.

L'ouverture des données par défaut

La loi pour une République numérique a marqué une étape majeure dans l’ouverture des données publiques en France en la rendant "obligatoire par défaut". Ses dispositions sont de trois types :

• La circulation des données et du savoir. L'ouverture des données publiques devient la règle et non plus l’exception. Les administrations doivent publier en ligne dans un standard ouvert leurs principaux documents, y compris leurs codes sources, ainsi que l'ensemble de leurs bases de données présentant un intérêt économique, social, sanitaire ou environnemental. L’accès aux documents administratifs est donc élargi et cette avancée a pour conséquence de limiter la communication sur demande des documents administratifs - des données les constituant - puisqu'ils sont rendus librement accessibles en ligne par défaut ;

• La création d’un service public de la donnée. L'Etat au travers d'Etalab, est chargé de mettre à disposition des données de référence - présentant le plus fort impact économique ou social - en vue de faciliter leur réutilisation par les acteurs publics comme privés (administrations, entreprises, associations...) en leur garantissant un niveau élevé de qualité de service. L'article Article L321-4 du CRPA précise que toutes les administrations concourent à cette mission.

• L'ouverture des données d’intérêt général. Il s'agit d'imposer l’ouverture de certaines données détenues par des personnes privées et qui contribuent à l’intérêt général. Ces données sont généralement produites, gérées, colectées par des acteurs privés titulaires de délégations de service public ou dont les activités sont subventionnées par la puissance publique. La Loi d'Orientation des Mobilités du 24 décembre 2019 a par exemple traduit cette obligation en rendant accessible un large champ de données des services de transport.

Les droits d'accès aux données des citoyens

Tout.e citoyen.ne a droit à la liberté d'accès aux documents administratifs communicables et aux données les constituant (Code des Relations entre le Public et l'Administration) ainsi qu'aux documents administratifs et données qui le.a concernent (Loi Informatique et Libertés).

Le "Guide de demande de données publiques auprès des collectivités" édité par Bordeaux Métropole en 2015 propose une méthodologie claire pour l'exercice de ce droit d'accès.

Quels documents et données communicables ?

Tout.e citoyen.ne qui en fait la demande a le droit d’obtenir la communication de documents administratifs, notion très large intégrant les données (dont celles qui constituent la version numérique de ces documents).

Ce droit d'accès concerne tous les documents produits ou reçus par une administration publique (administrations d'Etat, collectivités territoriales, établissements publics), de même que les documents détenus par les organismes privés chargés d'une mission de service public s'ils sont liés, par leur nature, leur objet, ou leur utilisation à la gestion de cette mission.

La loi n° 2016-1321 du 7 octobre 2016 pour une République numérique a introduit de nouveaux documents soumis au droit d’accès et à la réutilisation publique. Il s’agit des codes sources (art. L. 300-2 du CRPA), les documents relatifs à la gestion du domaine privé de l’État et des collectivités territoriales (art. L. 300-3) et des règles définissant le traitement algorithmique ainsi que les principales caractéristiques de sa mise en œuvre au bénéfice de l’usager qui a fait l’objet d’une décision individuelle prise sur le fondement de ce traitement algorithmique (art. L. 311-3-1).

Quelles limites à l'obtention de données ?

Les limites ont été repoussées par la Loi pour une République numérique qui consacre désormais le passage d’une logique de communication ponctuelle des documents administratifs, à une logique d’ouverture par défaut des informations détenues par les administrations, afin d’en permettre l’exploitation et la valorisation par les bénéficiaires du droit d’accès.

Les seules limites à la communication sont :

• L'existence même du document ou des données. L'administration doit les avoir effectivement en sa possession et si ce n'est pas le cas, ils seront communicables uniquement s'ils peuvent être créés par un traitement automatisé d’usage courant (simple)

• Le fait que le document soit préparatoire à une décision et dans ce cas, il n’est communicable que lorsque la décision qu’il prépare est intervenue (art. L. 311-2)

• L'absence de caractère définitif du document (art. L. 311-2). Sont exclus la communication de brouillons, de versions intermédiaires, de notes prises en vue de la rédaction d'un rapport...

Les seuls arguments qui justifient un refus de communication de données (ou documents administraifs) sont liées au fait qu'elles pourraient porter atteinte à l’exercice des activités régaliennes de l’État et à l’intérêt général.

Sont opposables :

• Les secrets dits absolus (défense nationale, conduite de la politique extérieure, monnaie et crédit publics) selon le 2° de l’article L. 311-5 du Code des Relations entre le Public et l'Administration

• Les secrets relatifs, opposables aux tiers mais pas aux personnes intéressées (secret médical, vie privée) et secret industriel et commercial.

Lorsque la décision de communication est défavorable, la décision motivée est transmise au demandeur par l'administration qui précise les voies et délais de recours.

Le.a citoyen.ne peut alors saisir la Commission d'Accès aux Documents Administratifs (CADA) dans un délai de 2 mois en cas de refus ou s'il.elle n'a pas obtenu de réponse de l'administration un mois après sa demande.

Comment les citoyens peuvent-ils obtenir les données ?

Les citoyens peuvent formuler leur demande sous toute forme (orale, écrite, en ligne) et recevoir les documents ou données sur tout support (physique ou numérique, papier ou sur Internet) voire les consulter sur place. Ils sont libres de demander la forme que doit prendre la communication (dans la limite des possibilités techniques de l'administration).

Cette demande doit contenir des éléments précis pour guider la recherche des documents ou données attendus (intitulé, thème, espace géopgraphique, date de production ou période couverte, format, etc).

Quels droits de réutilisation des données ouvertes ?

Le droit de réutilisation s’applique aux informations contenues dans les documents publics, aux données. Les citoyens peuvent utiliser ces données librement, en respectant la Licence d'utilisation attachée à chaque donnée. S'il s'agit de la "Licence Ouverte", chaque réutilisateur.trice doit notamment citer sa source et la date de sa dernière mise à jour.

D’après le Code des Relations entre le Public et l'Administration (CRPA), tout document ayant fait l’objet d’une communication ou d’une diffusion en ligne est soumis au principe de libre réutilisation (article L321-1) et de gratuité (article L. 324-1). Ce changement s’est opéré par la loi relative à la gratuité et aux modalités de la réutilisation des informations du secteur public (Loi Valter n° 2015-1779 du 28 décembre 2015, transposition de la Directive européenne Public Sector Information de 2013, révisée depuis).

Par principe, les données publiques communiquées ou publiées par les administrations peuvent être utilisées par toute personne (physique ou morale, publique ou privée) qui le souhaite à d’autres fins que celles de la mission de service public pour les besoins de laquelle les documents ont été produits ou reçus.

Les obligations des administrations en matière d'ouverture de données

L'administration doit :

• Répondre impérativement au demandeur de documents administratifs ou données que ce soit négativement (argumentation) ou positivement par communication au demandeur et/ou par publication en ligne

• Respecter le délai d'un mois pour répondre à la demande de documents ou données

• Transmettre à l'administration qui le ou les détient, la demande de document ou données reçue lorsqu'elle ne la concerne pas

• S'assurer, lorqu'elle publie des documents ou données en ligne,

  • que leur format est ouvert

  • et aisément réutilisable et exploitable par un système de traitement automatisé,

  • que la licence attachée est bien applicable à ces données ouvertes

L'administration qui emploie plus de cinquante personnes en équivalents temps plein, à l’exclusion des collectivités de moins de 3 500 habitants, doit, en outre, mettre en ligne :

• Les documents qu’elles communiquent ainsi que leurs versions mises à jour

• Les documents qui figurent dans le répertoire d'informations publiques (RIP)

• Les données mises à jour de façon régulière et dont la publication présente un intérêt économique, social, sanitaire ou environnemental.

• les bases de données mises à jour de façon régulière, qu’elle produit ou reçoit et qui ne font pas l’objet d’une diffusion publique par ailleurs

• Les données dont l'ouverture est obligatoire, encadrée par des législations spéciales prévoyant des modalités de publication particulières (commande publique, subventions, etc)

Ainsi que, en lien avec les données, et dont la publication est rendue obligatoire par la Loi pour une République numérique :

• Les règles définissant les principaux traitements algorithmiques utilisés dans l'accomplissement de leurs missions lorsqu'ils fondent des décisions individuelles (voir le guide "Transparence des algorithmes publics" édité par Etalab)

• Les codes sources. Tout code source obtenu ou développé par un organisme remplissant une mission de service public est considéré comme un document administratif, relevant des obligations de publication en Open Data (voir le guide "Ouverture des codes sources des logiciels" édité par Etalab)

La notion de souveraineté est présente au coeur de la Constitution - Article 3 - « La souveraineté nationale appartient au peuple, qui l'exerce par ses représentants et par la voie du référendum ».

La souveraineté appliquée au domaine du numérique et de la donnée est emminemment liée à l'"encapacitation" de ses citoyens-acteurs pour répondre à ses enjeux que sont :

• L'autonomie notamment dans la prise de décision et dans l'action, qui nécessite de connaitre, comprendre les sujets touchant au numérique et à la donnée, d'en maitriser les briques fondamentales. La formation continue aux bases du numérique est indispensable pour tout acteur du service public, le mentorat ou l'accompagnement de pair à pair sont aussi des vecteurs de connaissance. Il faut savoir s'appuyer sur des personnes-ressources - experts en interne des administrations ou au sein de structures partenaires ou encore prestataires - pour une maitrise des aspects les plus complexes. Elus, décideurs comme agents, la Data Literacy - capacité à utiliser, analyser et communiquer grâce aux données - est un volet à explorer pour mener les politiques publiques propres au numérique et à la donnée.

• L'indépendance, entre autres vis à vis des acteurs dominant d'un marché, avec pour les administrations de l'Etat, les collectivités territoriales, et tout acteur assurant une mission de service public, la possibilité de délivrer un service en maitrisant parfaitement les données qui l'alimentent. L'Open Data étant un facteur de cette "disponibilité garantie" de la donnée. En effet, l'ouverture révèle l'existence même de ces données et elle permet leur amélioration continue car les utilisateurs sont également des veilleurs en matière de qualité de la donnée. L'Open Data est par essence synonyme de réversibilité des données, c'est-à-dire la possibilité, pour un acteur public ayant confié à un tiers (prestataire, concessionnaire, délégataire...) voire externalisé tout ou partie de son exploitation informatique (développement, projet, brique de son système d'information), de recouvrer ses données à l'issue du marché ou contrat. Enfin, lorsque l'on évoque l'indépendance, on l'associe à la géopolitique. L'Open Data est aussi facteur d'indépendance vis à vis des forces étrangères puisqu'en maitrisant par exemple le stockage des données en France (voire en Europe) on évite ainsi d'exposer les données et on s'assure de l'application du droit français : lorsque des données sont confiées à un opérateur hors Union Européenne, elles sont logiquement hors du cadre législatif européen.

• La sécurité, celle des territoires et de la France, incluant la cybersécurité. Concernant l'Open Data, la question de la sécurité touche entre autres la garantie de l'alimentation en données des services et infrastructures sensibles, la protection des données personnelles (application du Règlement européen de Protection des Données) ou encore plus globalement la nécessaire parfaite connaissance et maitrise des domaines terre, mer, air, espace et cyber. Sur la question de la sécurité des systèmes d'information, l'Open Data peut en être un vecteur aussi contre-intuitivement que cela puisse paraître : elle permet la coopération, le développement d'un cadre de confiance et la parfaite description des espaces numériques comme physiques, participant ainsi à la lutte contre la menace cyber ou dans un cadre bien réel.

L'Open Data pour une autonomie consolidée

Etre autonome c'est la faculté d'agir librement sans dépendance. En matière de données, c'est disposer de toutes celles nécessaires à l'action publique sans dépendre de tiers qui, au travers de leur statut de fournisseurs exclusifs de données, pourraient tenter d'user de leur influence.

Pour accompagner la prise de décision et piloter une politique publique, assurer sa traduction opérationnelle, il est nécessaire d'avoir une connaissance préalable du contexte, un état des lieux, puis d'opérer des actions pour engager les évolutions souhaitées et mesurer leurs impacts pour ajuster ses choix initiaux. La création de cette boucle vertueuse ne peut s'opérer sans des données qui alimenteront des indicateurs, ni des talents - ressources humaines - qui maitrisent l'exploitation de la donnée.

Accompagner la prise de décision par la donnée, c'est s'assurer d'une vision objective. Lorsque la donnée est ouverte, un temps précieux est gagné car basiquement, le temps consacré à la recherche ou la production même de cette donnée est considérablement réduit. Le gain de temps est facteur d'autonomie, car il libère les énergies pour les concentrer sur l'analyse puis l'action.

En ouvrant les données exploitées, toute démarche de pilotage bénéficie d'une crédibilité accrue - transparence des intrants - et de l'intelligence collective : des tiers peuvent vérifier et apporter des points de vue complémentaires, toujours utiles quand il s'agit d'engager des transformations profondes du cadre de vie par exemple. S'appuyer sur un collectif riche de sa diversité permet à un acteur public, une autonomie au sens premier du terme (Dictionnaire Le Robert) : "Droit de se gouverner par ses propres lois, à l'intérieur d'un État".

Une indépendance permise par l'ouverture des données

Pour illustrer le principe de l'indépendance en matière de numérique, les données géographiques apportent un éclairage déclinable à l'envi sur nombre de domaines. Maitriser son espace est gage d'indépendance. Il est essentiel pour la puissance publique de ne pas être tributaire d'acteurs tiers sur le plan matériel, moral, intellectuel quand il s'agit de mettre en oeuvre des politiques qui impactent le présent et l'avenir des citoyens et notamment leur espace de vie.

La géographie est un domaine sensible et exemplaire en matière d'indépendance. Si de grandes plateformes mondiales de services proposent des cartes et des outils d'optimisation de déplacement sur les territoires, elles mettent d'emblée leurs utilisateurs dans un état de dépendance quand les alternatives sont limitées. Aussi, si ces plateformes choisissaient de rendre payant ces services ou de les supprimer, cela pourrait engendrer des difficultés pour un pays ne disposant pas de ses propres données géographiques, incontournables pour l'administration d'un Etat.

OpenStreetMap est la carte ouverte et collaborative du monde, elle est enrichie chaque jour par plus d’un million de contributeurs. Cette carte et ses données ouvertes font partie des communs numériques - ces ressources sont produites et gouvernées de manière collective et selon des règles communes - et offrent la possibilité aux Etats de disposer d'une représentation de leur territoire produite par leurs citoyens. Cette démarche nourrit l'indépendance dans l'accès aux informations géographiques tout en s'appuyant sur le collectif qu'elle responsabilise et valorise.

En France, l’Institut National de l’information Géographique et forestière (IGN) est un établissement public à caractère administratif placé sous la tutelle des ministères chargés de l’écologie et de la forêt. Sa vocation est de produire, diffuser des données et des représentations (cartes en ligne et papier, géovisualisation) de référence relatives à la connaissance du territoire national et des forêts françaises ainsi qu'à leur évolution. Il répond à deux grands défis relevant de l'indépendance de la France sur ces domaines :

• cartographier les impacts de l’activité humaine sur son environnement (anthropocène) pour mieux évaluer les conséquences du changement climatique,

• produire des données géographiques au service de la souveraineté numérique de la Nation pour proposer une alternative robuste au modèle des géants du numérique.

La France assure ainsi sa souveraineté lorsqu'elle se dote d'une maitrise de son territoire via la donnée, en l'occurence géographique dans cet exemple. C'est le cas également de la mobilité avec son Point d’Accès National aux données de transport, autre exemple nourissant l'indépendance.

Enfin, de très nombreuses collectivités ont été des pionnières en matière d'élaboration de leur référentiel de données géographiques. Bien avant la directive européenne INSPIRE (voir le site du Conseil National de l'Information Géolocalisée) qui a rendue obligatoire l'ouverture de données environnementales et géographiques, les territoires franççais ont développé des expertises pointues en matière de Systèmes d'Information Géographiques (SIG), socle nécessaire à l'exercice du droit des sols, à la maitrise de l'urbanisme, des projets d'aménagements...

L'Open Data au service de la sécurité des territoires et de la cybersécurité

La souveraineté inclut la capacité d'un Etat, d'un territoire à assurer sa sécurité, celle des citoyens, pour garantir par ailleurs son indépendance et son autonomie.

L'Open Data nourrit la sécurité physique comme numérique par :

• Le partage de multiples données qui vont permettre la maitrise du territoire. Sont accessibles en Open Data la géographie des territoires, de la France, ses caractéristiques, l'emplacement des multiples objets qui composent le cadre de vie comme les batiments publics et privés, les "Point d'intérêt" (POI) dont les pharmacies, les hôpitaux et dans certains cas les datacenters (inventorier par OpenStreetMap par exemple), la géolocalisation des défibrillateurs ou encore les périmètres de prévention des risques naturels, les différentes zones de protection, les axes routiers, les adresses précises grâce à la Base Adresse Nationale... La production et la difusion de données 3D, le développement de l'accès au LIDAR associés à l'intelligence artificielle devrait accroître la précision du "jumeau numérique" de notre géographie physique. Connaître un territoire, en partager la même représentation, garantir son exactitude et sa véracité grâce à l'implication de tous les acteurs de la sécurité, c'est garantir sa protection. A propos des données géographiques, le Vice-amiral d’escadre Nicolas Vaujour, souligne dans l'éditorial du magazine de l'IGN (N°106 - Printemps 2022) :

"La France compte parmi les rares pays à disposer d’une chaîne complète, de l’acquisition d’informations depuis l’espace ou sur le terrain à la production des données."

• La montée en compétences des citoyens sur le numérique. La sécurité, qu'elle soit physique ou numérique dépend en premier lieu du facteur humain. L'Open Data encourage les producteurs de données comme les utilisateurs à se réapproprier la donnée et accroit logiquement leur capacité à apréhender le numérique, ses atouts et ses risques.

• Une connaissance nécessaire des obligations nées de l'application du Règlement européen de protection des données (renforçant celles issues de la Loi Informatique et Liberté de 1978). Que l'on ouvre ou exploite des données, il est impératif de s'assurer du respect du RGPD et qu'aucune donnée personnelle ne soit rendue publiquement accessible. Ainsi, c'est un volet de la sécurité qui est appliqué en continu par les acteurs de l'Open Data. De nombreux travaux liés à l'anonymisation de données initialement personnelles sont en cours pour en permettre le partage, cependant dans la plupart des cas, la réidentification des données ne pourrait être totalement exclue et l'ouverture est donc impossible. D'autres cas d'anonymisation très poussée empêchent in fine l'exploitation des données qui perdent toutes leur caractéristiques dans le processus. Cette double problématique qui interroge les acteurs de l'Open Data est le gage de leur volonté d'une parfaite prise en compte des obligations du RGPD. Du point de vue du citoyen, l'application du RGPD a été accompagnée d'une large communication et de conséquences sur les services numériques qui ont dû adapter leur conditions générales d'utilisation voire leur fonctionnement. Cela a eu un impact sur la prise de consciences des citoyens quant à l'exploitation de leurs données personnelles et des risques numériques qu'ils pouvaient éviter.

• Une implication logique de l'"écosystème Open Data", parties prenantes du secteur du numérique, dans la cybersécurité. Les données, si elles sont ouvertes, se doivent d'être protégées pour ne pas être corrompues avant que l'utilisateur ne les exploite : l'intégrité des données ouvertes doit être garantie et la sécurité de toute la chaîne de valeur de l'Open Data est un souci constant de ses acteurs. Que ce soient les données ouvertes, les infrastructures qui les génèrent, les stockent ou les diffusent, il faut pouvoir écarter toute vulnérabilité (configuration, application des mises à jour, sécurité physique et numérique des accès...) pour éviter une surface d’exposition aux attaques. La cybersécurité doit être une préoccupation clef lors de l'acquisition de solutions, de prestations d'hébergement ou encore d'exploitation des services. Il faut assurer en parallèle la résilience des infrastructures comme des données en cas de cyberattaque ou plus simplement d'accident de type incendie, innondation, ce qui implique des Plans de Reprise d'Activité par exemple. A l'heure où les cyberattaques se multiplient, l'Agence Nationale de la Sécurité des Systèmes d’Information a renforcé son action et publier de nombreux guides dédiés à la prévention et à la gestion de crise d’origine cyber. La FNCCR a également publié une étude sur la cybersécurité des villes intelligentes riche d'enseignements.

L'accès et la valorisation des données relèvent en premier lieu de décisions politiques pour un acteur public.

OpenDataFrance a identifié les 9 enjeux majeurs d'un engagement en faveur de l'Open Data, afin d'initier, puis de garantir la pérennité voire l'accélération de la "mise en accès" de la donnée, pour en révéler son potentiel de valeur économique, environnementale, sociale et sanitaire. 9 enjeux qui sont autant de défis stratégiques à relever au service de l'intérêt général.

L'édition 2021 du "Baromètre de la confiance des Français dans le numérique", publié par l'association Acsel, dresse le portrait d’une France qui a largement adopté les usages numériques mais reste méfiante : 1 Français sur 2 pense qu’il est risqué d’utiliser Internet.

Si le niveau de confiance globale à l’égard d’Internet stagne (43 % vs 42 % en 2020), il n'est pas homogène, selon les services numériques utilisés : seulement 35 % des Français accordent leur confiance aux réseaux sociaux tandis que ce taux monte à 70 % dans le cadre de l’e-administration. Ce constat, même s'il interroge, est encourageant pour les acteurs publics qui se sont engagés dans une transition numérique accélérée.

L'Open Data comme facteur de confiance des usagers-citoyens

Une des externalités positives majeures de l'ouverture des données est la confiance qu'elle génère. L'Open Data vient apporter la preuve que les données qui alimentent les services publics sont librement vérifiables par tous les citoyens.

L'Open Data est un gage de fiabilité puisque les données utilisées par des tiers voient leur qualité testée au travers de nouveaux usages. Aussi, il est essentiel de donner les moyens aux réutilisateurs de faire remonter les anomalies qu'ils auraient identifiées auprès des services qui ont ouvert la donnée. Cette collaboration est un vrai vecteur de confiance réciproque.

La maitrise des données au sens large pour une confiance renouvelée

L'accès à la donnée a été renforcée par la Loi pour une République numérique mais aussi par le Règlement Général sur la Protection des Données (RGPD) ou General Data Protection Regulation (GDPR). Ce règlement européen a permis une prise de conscience des citoyens français de leur pouvoir de réappropriation ("empowerment") des données personnelles.

En effet, on peut considérer que quelle que soit la donnée (personnelle, publique, d'intérêt général), il existe une tendance de fond à replacer le citoyen au coeur des enjeux du numérique, et cela passe entre autres par lui donner accès à ses briques essentielles que sont les données.

Il est crucial de bien équiibrer cette approche entre la garantie du droit d’accès à l’information publique - l'Open data - et la nécessaire protection des données à caractère personnel pour lesquelles seule la personne concernée dispose d'un accès. C'est le rôle des deux institutions françaises : la CADA et la CNIL qui travaillent de concert pour garantir la confiance générée par cette approche globale de l'accès à la donnée.

L'explicabilité comme vecteur de confiance

L'accès aux données permet une meilleure compréhension des services numériques puisqu'il est possible d'aller "à la source" de l'information ou de la connaissance générée.

La législation française (Loi pour une République numérique) impose une transparence également sur les algorithmes publics qui exploitent la donnée (ouverte ou non) : il est obligatoire d'expliquer une décision administrative individuelle obtenue par un traitement automatique.

Cette explicabilité des algorithmes publics participe à la confiance des citoyens. Cependant, s'ils sont spécifiques au secteur public et donc censés opérer au service de l’intérêt général, les risques généralement associés à ces traitements sont :

• la défiance vis-à-vis de ces outils perçus comme des « boîtes noires »,

• les biais ou discriminations, en particulier pour les algorithmes dits apprenants;

• le respect d'une éthique pour des utilisations peu ou mal anticipées de traitements algorithmiques.

Pour pallier cet impact potentiellement négatif de l'exploitation de données, la loi pour une République numérique a introduit un principe de transparence des algorithmes publics qui servent à fonder des décisions administratives individuelles. Validé par le Conseil constitutionnel qui a explicité les conditions d’utilisation de ces algorithmes, ce principe a été conforté par le Règlement européen sur la protection des données personnelles (RGPD) introduisant des obligations en vue d’un usage plus transparent et responsable des algorithmes pour l’action publique.

Aussi, ouverture des données comme des vecteurs de leur exploitation (algorithmes) sont propices à restaurer la confiance en l'économie numérique.

Enfin, se réinterroger comme le fait le Conseil National du Numérique (CNNum) plus globalement sur la relation des humains avec le numérique, permet de cultiver cette confiance et d'adapter l'approche de la donnée pour la nourrir.

Coopérer, c'est ouvrir des données

Pour mener une oeuvre commune - coopérer - le partage de données est un préalable et leur ouverture indispensable. Pour aller plus loin et envisager une mutualisation, c'est à dire une mise en commun de moyens (humains, financiers, logistiques... ) pour réaliser des économies d'échelle, l'open data est d'autant plus nécessaire : elle objective la situation par la transparence qu'elle induit, elle porte à connaissance du plus grand nombre l'action commune menée, elle permet aux parties prenantes de s'emparer des sujets dans un cadre garantissant l'égalité d'accès à l'information.

L'Open Data s'entend ainsi comme vecteur de collaboration entre collectivités. Elle peut alimenter la nécessaire adhésion aux objectifs des parties dans le cadre de l'établissement d'un partenariat entre acteurs du secteur public et/ou privé, du monde académique (travaux de recherche par exemple)...

L'Open Data est également l'aboutissement de démarche de co-contruction de bases de données avec la société civile : le crowdsourcing ("approvisionnement par la foule" ou encore "co-production avec les citoyens") est une dynamique qui mobilise des contributeurs qui deviennent ainsi des acteurs de la donnée, aussi bien producteur qu'utilisateur de la donnée ouverte.

Dans cet esprit des ressources partagées, gérées et maintenues collectivement par une communauté, il est essentiel d'aborder les Communs et de s'interroger collectivement sur l'intégration de l'Open Data dans ce cadre (voir les articles "Les communs numériques" - Le Monde Septembre 2021 et "Théorie des communs administratifs" - Banque des Territoires Août 2020 ou encore le site de la Mission Société Numérique - ANCT - dédié aux Communs).

Enfin, la coopération ne s'envisage qu'avec l'élaboration et l'application d'une gouvernance de la donnée, c'est à dire la définition des procédures et des responsabilités des intervenants (personne, structure) dans le cycle de vie de la donnée, y compris sa valorisation. Il s'agit de garantir la qualité et la sécurité des données ouvertes, d'identifier qui peut effectuer une action dans la gestion d'une donnée et selon une méthode pré-déterminée, de suivre son linéage... et comment, le cas échéant, on peut établir un cadre d'exploitation (Intelligence artificielle éthique par exemple explorée par Ekitia) sans pour autant aller à l'encontre de la philosophie de l'Open Data (principe de la réutilisation libre). La gouvernance est avant tout question d'établissement de dialogue entre acteurs de la donnée.

L'Open Data, socle d'une collaboration réussie

D'après le Guide des coopérations publié en 2019 par le Gouvernement français, "la mise en place, temporaire ou pérenne, de moyens communs à deux ou plusieurs personnes morales", autrement dit la coopération voire la mutualisation peut aller d'une "simple" mise à disposition de services ou d'équipements par un partenaire au service d'autres personnes publiques, elle peut passer par la création d'un service commun spécifique qui intervient pour tous les partenaires. Ultime stade de coopération, des communes peuvent transférer leurs compétences vers une structure (établissement public de coopération intercommunale) qui les met en œuvre pour tout le territoire concerné... Quel que soit le socle de ce partenariat, il nécessite un partage d'information, une transparence de l'action menée au profit de toutes les parties prenantes.

L'ouverture de données propres aux objets de cette coopération permet une objectivité bénéfique à la confiance qui sous-tend chaque partenariat. L'Open Data peut être intégrée dans la convention qui va lier les parties, elle peut ainsi être mise au service des acteurs de ce partenariat comme des citoyens qui auront la preuve des retombées positives de cette coopération, ou qui pourront accompagner les partenaires dans la résolution de défis nouveaux apparaissant dans la mise en oeuvre de la coopération.

Des observatoires partenariaux lancés sur certains territoires traduisent cette coopération ouverte et transparente, gage de confiance et de responsabilité des acteurs publics impliqués. Dans cet esprit, on peut souligner l'approche de l'Observatoire de la commande publique de la Région Bretagne.

Le crowsourcing de la donnée, le "partage augmenté"

La production participative ou crowdsourcing permet de constituer une base de données ouvertes par "l'utilisation du travail, de la créativité, de l'intelligence et du savoir-faire d'un grand nombre de personnes" (Wikipédia "Production participative"). On peut également traduire littéralement "crowdsourcing" par l'"approvisionnement par la foule".

Il s'agit pour plusieurs contributeurs de créer et d'actualiser une même donnée. C'est une garantie de complétude, de qualité et de perennité.

Parmi les exemples emblématiques, Wikipédia est l'encyclopédie universelle libre et participative en ligne. Dans le domaine des données, OpenStreetMap est la carte coopérative libre, alimentée par des millions de contributeurs dans le monde, dont des colectivités territoriales, elle-mêmes en tant que structures ou leurs propres agents contributeurs. Cette démarche collaborative de cartographie en ligne permet de constituer une base de données géographiques ouvertes et exploitables universellement. Elle est diffusée sous licence "Open Database License" (ODbL) permettant à chacun d’exploiter publiquement, commercialement ou non, cette base de données, à condition de maintenir la licence sur la base de données, sur les modifications qui y sont apportées, et de mentionner expressément l’usage, s’il génère des créations à partir de celle‐ci.

Le crowdsourcing se développe au coeur des territoires comme au sein des administrations de l'Etat afin de cosntituer des bases de données ouvertes les plus qualitatives en mobilisant plusieurs acteurs qui vont co-construire et faire évoluer collectivement un même jeu de données. La base nationale de référence des adresses (https://adresse.data.gouv.fr) peut être considérée comme crowdsourcée car alimentée par l'ensemble des communes françaises à terme. Il existe aussi des initiatives très locales comme le projet participatif Manger Local https://mangerlocal.grandlyon.com.

La gouvernance de la donnée

La donnée mobilise par essence plusieurs individus quelle que soit la taille de la collectivité. Production, gestion, diffusion, utilisation, valorisation interne ou "externe" par des tiers, vont nécessiter une réflexion ou une action de multiples acteurs qu'il est nécessaire de coordonner.

La gouvernance de la donnée va garantir la pleine maitrise de la donnée par la collectivité, sa souveraineté, la protection comme le respect des obligations réglementaires et une meilleure fiabilité et valorisation de la donnée. Le terme de gouvernance désigne les mesures, règles, organes de décision, d'information pour un controle et bon fonctionnement. Il s'agit de définir qui fait quoi, selon quelle méthode et avec quelle responsabilité sur l'ensemble de la chaine de valeur de la donnée.

La gouvernance de la donnée exige de :

• Définir des rôles et responsabilités qu'ils soient à visée stratégique ou opérationnelle. En premier lieu, toute gouvernance de la donnée s'appuie sur un exécutif, un.e élu.e en charge de la politique de la donnée : le.a Maire, le.la Président.e ou l'adjoint.e, le.a vice-Présidente en charge du numérique, de la donnée ou plus explicitement, de l'Open Data. Le processus de décision, la posture des décideurs (élus, manageurs), le "risque" qu'ils assument, doivent être clairs. Les rôles administratifs sont ensuite propres à chaque organisation et leur dénommination même varie selon les choix opérés par la collectivité. On peut affirmer qu'une démarche d'ouverture des données ne peut s'opérer que par la désignation d'un agent la portant et l'incarnant. C'est un.e chef.fe de projet Open Data, un.e administrateur.trice général.e des données (voir pour référence la démarche de l'Etat avec dès 2014, la désignation de son Administrateur Général des Données suivie de celles de plusieurs "AGD" ou "CDO" comme "Chief Data Officer" au sein de collectivités puis dernièrement dans chaque Ministère), un.e chargé.e de mission Open Data ou responsable de service dédié... Ce peut être un.e directeur.trice ou une direction qui s'empare du sujet. De manière plus opérationnelle, on trouve les rôles de dataowner, datasteward ou dataarchitect, datascientist, toutes ces fonctions sont endossées sans forcément être inscrites dans l'organigramme de la collectivité. La gouvernance en place doit clairement désigner les périmètres de responsabilité des intervenants sur la chaine de valeur de la donnée au sein des services métiers, de ceux des systèmes d'information, des services en charge de l'innovation numérique quand ils existent, ainsi que, le cas échéant, de la personne ou du service en charge de l'Open Data,

• Mettre en place des instances politiques, de pilotage et décisionnelles, de mise en oeuvre et opérationelles. La coordination des actions garantit le traitement des tâches nécessaires au cycle de vie de la donnée. Ces instances peuvent être aussi bien internes que partenariales en intégrant les réutilisateurs de la donnée pour en améliorer l'utilisabilité.

• Etablir des processus et méthodologie relatifs à la génération, la gestion, la sécurisation (informatique et juridique) et au partage de la donnée afin d'en garantir la qualité, l'interopérabilité, la validité et la traçabilité. Désigné généralement par le sigle MDM comme "Master Data Management", c'est la démarche qui consiste en une supervision globale des données et plus pragmatiquement, elle débute par un inventaire des données (pas seulement celles destinées à être ouvertes), puis de définir leurs "points de vérité", c'est à dire l'emplacement de leur source garantissant leur intégrité (généralement au coeur des métiers exercés par les services de la collectivité). Puis, selon des techniques plus ou moins avancées (du simple tableur à la plateforme de MDM), le cycle de vie de la donnée (création, modification, suppression) est tracé afin de garantir leur fiablité. Enfin, il s'agit de simplifier leur accès par des applications, ou de garantir leur ouverture par défaut,

• Identifier des modes de valorisation de la donnée et les favoriser en interne avec une réappropriation de la valeur de la donnée au travers du développement de services publics numériques, de la data analyse, data science, de l'intelligence artificielle d'intérêt général comme en "externe", c'est à dire l'exploitation par des tiers, acteurs publics, privés (startups, entreprises, plateforme), monde académique (etudiants, chercheurs) ou associatifs.

La gouvernance de la donnée ne peut s'opérer que sur la base d'une stratégie de la donnée permettant de fixer le sens, les valeurs communes et les enjeux qu'entend relever la collectivité au service de l'intérêt général. Dans cet esprit, les chartes de la donnée edictées par plusieurs collectivités dont la pionnière Nantes, sont un socle interessant pour élaborer une gouvernance territoriale de la donnée.

Un guide des chartes territoriales de la donnée a été élaboré à l'initiative des Interconnectés. C'est un commun qui vise deux objectifs : capitaliser sur les démarches des collectivités territoriales ayant déjà élaboré une charte et accompagner celles qui entendendent lancer leur projet.

De nombreux acteurs ont analysé et défini des process de mise en oeuvre de la gouvernance de la donnée tels que :

• OpenDataSoft,

• La Gazette des Communes,

• La Banque des Territoires,

• le Ministère de l'Economie et des Finances et de la Relance avec Civitéo dans une approche plus globale de territoire intelligent,

• l'OCDE,

• DAMA France avec le référentiel DMBOK (Cadre Fonctionnel De la Gestion des Données)

• La Ville et Métropole de Rennes dans le cadre du projet RUDI (Rennes Urban Data Interface)...

Des ressources précieuses pour co-construire une gouvernance de la donnée.

Pour les acteurs publics, une démarche d’ouverture constitue un levier de transformation de leur action. Elle permet de libérer l’énergie publique, de placer le.a citoyen.ne au coeur des projets d'intérêt général, de co-construire et d'animer les politiques publiques.

L'Open Data répond à trois enjeux qui sont trois arguments en sa faveur : l'ambition démocratique, la modernisation de l’action publique et le développement de l'innovation.

Alimenter le processus démocratique

L'ouverture des données permet au Peuple ("dêmos") de se réapproprier des données créées grâce à lui - l'argent public a permis leur production - pour lui - le fonctionnement et la gestion des services publics sont rendus possibles grâce aux données - et il peut se les réapproprier librement et les gouverner ("kratos").

Les démarches de concertation, de consultation, de co-construction, de participation citoyenne offrent aux collectivités et acteurs publics les moyens d'impliquer leurs habitants dans les projets de territoires. Elles vont de concert avec une démarche d'ouverture des données. En effet, pour que les décideurs recueillent les besoins, attentes et avis des citoyens en amont de la prise décision, il est nécessaire de mettre à disposition du public tous les supports d'information, et en premier lieu les données qui vont alimenter l'échange objectivement. Plus riches seront les contributions, plus éclairée sera la décision et plus objective est la justification des choix finaux.

Dans cet esprit, l'Open Data est un des axes forts développés dans le cadre du Partenariat pour un Gouvernement Ouvert (PGO). C'est une structure internationale - 78 pays dont la France depuis 2014 - ayant pour enjeu d'améliorer les relations entre les citoyens et leur gouvernement en permettant à l’Etat d’être plus accessible, plus réactif mais aussi plus responsable envers les citoyens.

Moderniser l’action publique

La mise en œuvre d'une démarche d'ouverture de données est l’occasion pour les administrations de mettre en place de nouvelles méthodes et outils au sein de leurs services. L’expérience montre qu’une telle démarche réussit lorsqu’elle constitue un vecteur de décloisonnement et qu’elle est une source de réflexion sur les données produites et collectées.

Pour les acteurs publics, l'Open Data permet de mieux connaître et gérer voire de se réapproprier son propre patrimoine de données, d’en révéler le potentiel au bénéfice de la collectivité comme de son territoire, de sa souveraineté numérique.

Le principe de "désilotage", conséquence de l'Open Data, permet d'instaurer un dialogue entre métiers de la fonction publique, à partir de données dont les agents n’ont peut-être pas connaissance ou même créent faute de savoir qu’elles existent déjà.

Une démarche d'ouverture de données est également l'occasion de mettre en œuvre de nouvelles formes de collaboration en interne comme en externe. L’État et les collectivités ouvrent aux citoyens, aux partenaires du secteur public comme privé, un "champ des possibles" par l'exploitation des données qu'ils rendent accessibles.

Parmi les exemples où l'Open Data nourrit l'efficience du service public, on peut souligner l'apport dans le domaine de la gestion des déchets. L'ouverture des données (emplacements des silos à verre, des bornes à compost, des déchetteries, recycleries mais aussi liste des réseaux associatifs et des entreprises de l’économie circulaire, données de signalement de dépôts sauvages, les consignes de tri, de modes et calendrier de collecte... ) permet :

• D'améliorer les conditions de travail des agents des services urbains en rationnalisant les circuits des collectes (calcul du meilleur itinéraire), en identifiant les bacs ou silos à vider via des capteurs qui surveillent les taux de remplissage, en diminuant les efforts induits par la gestion des erreurs de tri...

• De favoriser et simplifier le tri pour l'usager-citoyen, avec le dévelopement rendu possible d'applications par les collectivités ("Mieux trier à Nantes", "Bordeaux dans ma poche", "TriLib" à Paris, "Toodego" pour la Métropole de Lyon... ) ou par des acteurs du marché ("GoWaste" qui met en relation une personne souhaitant se débarrasser de déchets - verts, encombrants - et un "débarrasseur", "Mon service déchets" par Suez...)

• De diminuer l'impact environnemental en établissant des observatoires de la gestion des déchets ("Observatoire régional des déchets en Île-de-France" ou "Organisation territoriale des compétences collecte et traitement des déchets en Pays de la Loire" par exemple) alimentés en continu par des données, dont peuvent s'emparer également et en appui des politiques publiques, experts, chercheurs, scientifiques et journalistes. Ainsi, les étudiants de l’école de journalisme de Bordeaux ont croisé en 2013 des données des équipements de propreté comme les sanisettes, cendriers... avec celles des plaintes anonymisées de riverains pour apporter une contribution à l'amélioration de la propreté en ville.

Innover par la donnée

La transformation par la donnée inclut généralement un processus d'innovation (voir l'enjeu "Valorisation").

Par l'organisation de rencontres, d'ateliers, d'événements (hackathon, datacamp, challenge), il est davantage possible de révéler collectivement la valeur de la donnée au bénéfice de l'intérêt général.

C'est la multiplicité des profils et des parcours de chaque participant.e qui permet de voir l'action publique sous un nouveau jour, voire d'identifier des données qu'il serait utile d'ouvrir pour alimenter un service émergent. Ces moments de collaboration entre acteurs publics, société civile, monde académique, économique sont des temps d'idéation, de création, de co-production et d'échanges riches en enseignements.

Via ces travaux collectifs, l'Open Data permet de repenser la mise en oeuvre du service public en garantissant la place de l'usager, tout comme elle peut générer de nouveaux services dans le secteur marchand avec à la clef, la création d'emplois locaux, facteur de développement des territoires.

Si la démarche d'innovation est souvent développée grâce à la mobilisation d'interlocuteurs qui gravitent hors de la sphère interne du producteur et "ouvreur" de données, les démarches de valorisation internes aux collectivités, aux services de l'Etat, comme aux entreprises, gènèrent également des créations de valeurs inattendues. Souvent rassemblées sous le vocable d'"intrapreneurs", ce sont des agents ou des salariés qui vont être accompagnés par leur employeur pour mener à bien un projet servant l'intérêt général dans le secteur public ou les objectifs de l'entreprise dans le secteur privé.

Parmi les exemples d'innovation par l'Open Data, Pôle-Emploi a développé une stratégie d'innovation et d'ouverture de données au travers de sa "Grande Fabrique" avec l'objectif de faciliter le retour à l’emploi souhaité et durable. Des projets proposés en interne par des "agents-intrapreneurs" sont sélectionnés chaque année et parmi eux, "La bonne boîte" offre la possibilité aux personnes en situation de chômage d'identifier des entreprises au fort potentiel d'embauche, pour leur profil et leur région. Des millions de données sont analysées pour déterminer ces entreprises susceptibles de recruter.

Dans cet esprit, beta.gouv a été lancé par la Direction Interministérielle du Numérique. C'est un programme d’incubation qui aide les administrations publiques à construire des services numériques utiles, simples, faciles à utiliser, répondant concrètement aux besoins des citoyens.

Il existe également le programme "Entrepreneurs d’Intérêt Général" lancé en 2016 par la Présidence de la République. Il organise l'intégration durant plusieurs mois de profils numériques d’exception dans les administrations pour relever des défis d’amélioration du service public à l’aide du numérique et des données.

Enfin, le Ministère de la Transformation et de la Fonction publiques a lancé en décembre 2021, l’Accélérateur d’initiatives citoyennes qui vise à promouvoir les initiatives d’intérêt général portées par la société civile, à en accélérer le déploiement, à faciliter l’accès aux ressources - entre autres les données - et expertises que l’administration est susceptible de fournir.

Développer les talents de la donnée

Engager une démarche de transformation est une opportunité pour les administrations de monter en compétence sur le domaine de la donnée, partie intégrante du numérique.

L'ouverture des données et leur exploitation pour améliorer les services publics délivrés s'accompagnent d'une reflexion sur les ressources humaines.

Pour aborder efficacement l'Open Data et la valorisation des données, les services des collectivités territoriales et de l'Etat s'appuient sur l'engagement de femmes et d'hommes dont les compétences devront évoluer au même rythme que celui des méthodologies et technologies associées au domaine de la donnée et du numérique.

Aussi, si dans un premier temps, l'ouverture de la donnée peut être réalisée avec des moyens modestes, elle nécessite sur le moyen-long terme d'identifier les besoins en expertises et ressources humaines dédiées ainsi qu'une organisation ad hoc.

En 2021, un rapport de la DINUM et de INSEE propose 12 recommandations pour dynamiser la gestion et la valorisation des compétences data.

L'acculturation à la donnée est un enjeu majeur pour les acteurs du service public, qu'ils soient élus, agents ou encore médiateur avec un rôle fondamental auprès des citoyens dans leur montée en compétences numériques. De nombreuses initiatives ont été lancées en matière de médiation numérique (apport majeur de la MedNum), d'évaluation et de certification des compétences (Pix) ou de data literacy (concept de la DataLiteracyConference par exemple).

OpenDataFrance a souhaité contribuer plus activement encore à cette culture de la donnée en initiant un programme ouvert et partenarial dédié à la Culture de la Donnée - Culture D - et destiné aux élus, agents publics, citoyens, médiateurs du numérique... Il a pour enjeu de développer les compétences sur la donnée en France et l’agentivité des différents publics (esprit critique, capacité d’agir, de décider et de transformer). Il poursuit 3 objectifs :

• Inventorier les ressources dédiées à la donnée, qualifier ces différents supports et fédérer un écosystème d’acteurs producteurs de ressources (chercheurs, décideurs, élus, agents, activistes, citoyens)

• Construire des parcours d'apprentissage adaptés à chaque profil

• Diffuser ces cursus, accompagner leur mise en pratique, initier des événements, pour communiquer sur ces offres d'acculturation à la donnée.

L'Open Data crèe de la valeur économique, environnementale, sociale et sanitaire. Elle est un catalyseur de développement responsable.

"La valeur de la donnée se décuple dans le flux et dans l'échange plutôt que dans le stock et l'accumulation"

"" - Louis-David Benyayer - 2014

La valeur économique créée par les données ouvertes en Europe est estimée - selon le - à 184 milliards d'euros. Ce montant du marché potentiel recouvrant le nombre d'emplois créés, les gains d'efficacité, les vies potentiellement sauvées, le temps gagné, les avantages environnementaux, l'amélioration de services ainsi que les économies de coûts rendues possibles.

L'Open Data est en effet source d'alimentation de projets, d'études d'aménagement, de travaux de recherche, de démarches de pilotage, de services de proximité et numériques, d'applications... Elle accélère leur création, développement, production et leur mise à disposition des usagers puisque les données sont accessibles, disponibles, ouvertes.

Deux enjeux sont majeurs pour accélérer encore la valorisation des données ouvertes :

• leur qualité (utilisabilité)

• et leur interopérabilité (standardisation)

Complétés par le dialogue essentiel entre producteurs de données (les acteurs de l'Open Data) et usagers-réutilisateurs de ces données (les créateurs de valeur).

Le facteur humain est décisif pour valoriser la donnée, il est nécessaire d'"évangéliser", d'animer et de susciter les réutilisations, voire d'identifier les usages potentiels pour concentrer les moyens sur des ouvertures de données stratégiques pour chaque territoire et/ou domaine d'activité.

L'Open Data est intrinsèquement lié au processus d'innovation puisque son enjeu est de simplifier l’accès aux données et d'en favoriser l'usage. La réutilisation à d'autres fins que celles pour lesquelles la donnée a été produite est encouragée, grâce entre autres à la licence qui lui est appliquée et à son format ouvert : ils permettent le traitement, la reproduction, le croisement, la redistribution, la modification... de la donnée, son exploitation commerciale également (selon la licence appliquée et les droits attachés). L'Open Data peut ainsi être à l'origine de l'innovation car stimulante pour ses acteurs, ou être la conséquence de l'innovation : l'ouverture de la donnée est rendue nécessaire pour faire aboutir un processus d'innovation.

La donnée ouverte au coeur du processus d'innovation

"L'innovation est la recherche constante d'améliorations de l'existant, par contraste avec l'invention, qui vise à créer du nouveau. Dans le domaine économique, l'innovation se traduit par la conception d'un nouveau produit, service, processus de fabrication ou d'organisation pouvant être directement mis en œuvre dans l'appareil productif et répondant aux besoins du consommateur" Souce :

Et selon l'Office Parlementaire d'Evaluation des Choix Scientifiques et Technologiques du Sénat (OPECST), l'innovation est :

"L’art d’intégrer le meilleur état des connaissances à un moment donné dans un produit ou un service, et ce afin de répondre à un besoin exprimé par les citoyens ou la société"

Il existe deux grandes formes d'innovation,

• dans le cadre d'un marché concurrentiel ou dans une optique prioritaire d'optimisation : innovation de produits, procédés, services, marketing, d’organisation,

• à visée collective : innovation sociale, sociétale, territoriale, souvent rassemblées sous le terme d'innovation publique.

Les données ouvertes sont des sources d’inspiration pour les citoyens et l’ensemble des acteurs qui s'investissent dans la co-construction de leur cadre de vie. La circulation et l’exploitation des données permettent d'alimenter au sens propre et figuré un processus d'innovation et :

• de concevoir, mettre en œuvre, d'évaluer des services numériques,

• d'imaginer, de concrétiser des projets au bénéfice des habitants, des entreprises, des étudiants, des professeurs, des chercheurs… des services publics eux-mêmes,

• d'améliorer l'organisation en simplifiant les circuits de prise de décision et en éclairant le pilotage d’activité ou de politiques publiques,

• de découvrir, observer et analyser l’environnement naturel et urbain pour élaborer des solutions de préservation, de développement responsable, d'économie circulaire...

• d'expérimenter, faire la preuve d’un concept, comparer et partager des résultats avec d’autres territoires, des acteurs de multiples domaines, en France, en Europe...

L'ouverture des données donne les moyens à chacun.e de s'emparer de leur potentiel.

Les bénéfices de l'Open Data

Les données au service du développement économique

Les données ouvertes, lorsqu'elles sont utilisées pour créer un service, ont trois bénéfices simultanés :

• La satisfaction de l'usager-bénéficiaire du service développé (trouver le moyen de transport adapté à ses contraintes ou son mode de déplacement, consommer plus local, trouver un lieu frais lors de canicule, identifier un interlocuteur pour un service spécifique, etc),

• Le retour sur investissement du créateur-initiateur du service qui au travers de son modèle économique, pourra créer des emplois locaux, générer de la valeur, envisager la croissance de son activité,

• Le financement du service public car la création de richesse sur un territoire gènère de l'imposition qui viendra alimenter les services publics, fournisseurs de données... donnant des moyens pour accélérer l'ouverture de données et améliorer encore leur qualité.

C'est le cercle vertueux de l'Open Data : un (nouveau) service au citoyen, de l'employablité locale, de la création de richesse territoriale.

Faciliter la mise à disposition des données publiques contribue ainsi à soutenir le développement économique local et national, voire européen pour les solutions scalables à l'international. Les données servent l’innovation publique comme privée.

Les données au service de l'innovation sociale et environnementale

Les données ouvertes sont un catalyseur de coopération entre acteurs investis dans l'innovation sociale et environnementale qui par essence nécessite l'implication d'acteurs aux profils multiples et la convocation de disciplines variées.

C'est le croisement qui crée la richesse de ces domaines, la donnée ouverte est donc un vecteur tout indiqué pour imaginer collectivement des démarches d'accompagnement de publics spécifiques, d'amélioration de l'accueil dans tel secteur médical, des conditions pour mieux orienter, d'établissement d'inventaires, de réalisation d'états des lieux, de comptages d'espèces, de lancement d'un projet de préservation d'une flore particulière, d'un service numérique permettant la coordination d'acteurs pour mener à bien telle campagne de comptage d'espèces, etc.

Les données comme révélateur de talents

De nombreux espaces physiques (laboratoires d'innovation locale, tiers-lieux...) ou en ligne ont été créés avec comme socle, l'accès à des données pour imaginer et co-construire le cadre de vie local.

Ces lieux encouragent le croisement de compétences les plus diverses possible autour de projets basés sur l'intelligence collective, le mentorat, l'appui de réseaux, l'accompagnement au développement... C'est au travers du foisonnement de ces initiatives que peut être mesurée la richesse des talents présents sur les territoires.

Parmi les exemples de lieux ou espaces de ressources souvent structurants économiquement et socialement, et pour certains promoteurs de l'Open Data, on trouve :

Des exemples de services créés grâce à l'Open Data

Les données ouvertes sont la source, voire l'origine de la création, de services numériques et d'applications. Garantir l'accessibilité des données favorise ainsi le développement par des acteurs privés ou par la société civile - par l'administration même - de l'offre de services disponible sur un territoire.

Elle réutilise les données issues des services de la voirie, de l'urbanisme (hauteur des trottoirs, places de parking pour les personnes en situation de handicap... ) pour développer son calculateur d'itinéraire pour personnes à mobilité réduite.

Cette application française qui élargit chaque année les territoires couverts et le nombre de cyclistes conquis, exploite les données ouvertes d'OpenStreetMap ainsi que celles concernant les services relatifs aux vélos en libre-service, fournies par des entreprises et certaines collectivités.

Transit facilite les déplacements dans plus de 200 villes à travers le monde

Lancée par une startup canadienne, cette application est présente sur plusieurs territoires en France et offre une alternative aux offres d'optimisation des déplacements urbains. Elle exploite les données du domaine des transports ouvertes par les autorités en charge de la Mobilité dont de nombreuses collectivités et syndicats.

Navitia.io et ses fonctionnalités pour optimiser les déplacements

Développée grâce à l'accès aux multiples bases de données mobilité ouvertes du "Point d’Accès National de Transport, l'API (interface permettant d'alimenter en données un service) offre des fonctionnalités avancées dédiées à la mobilité telles que la recherche d’itinéraire multimodal et intermodal, la consultation de l’info trafic, l’affichage des horaires de passage, une autocomplétion performante ainsi que la fonctionnalité isochrone.

Qui Dit Miam diffuse les menus de restauration collective

L'application initialement lancée à Toulouse est alimentée par les données ouvertes des menus des cantines. Elle évolue dorénavant vers un modèle économique basé sur la diminution du gaspillage alimentaire grâce à l'apport de l'intelligence artificielle pour anticiper et adapter les approvisionnements.

CartoQuartiers pour mieux accéder aux services de proximité et de transition écologique

Toodego facilite la vi(ll)e

...

Le numérique est porteur de nombreuses promesses dont on sait qu'elles ont aussi un coût environnemental non négligeable. Le numérique est le 3ème "consommateur" d'électricité au monde après la Chine et les Etats-Unis, soit près de 100 réacteurs nucléaires nécessaires à son fonctionnement global.

Françoise Berthoud, ingénieure de recherche en informatique au , dans un article du site traitant des impacts environnementaux spécifiques aux données, indique que le volume de données estimé pour 2030, c'est à dire 612 zettaoctets, correspond à "plus de 15% du total des Gaz à Effet de Serre que l’on pourra émettre en 2030 pour rester sous la barre des 2°C, à technologie numérique égale".

Aussi, la stratégie de la donnée de toute administration, territoire, doit traiter deux aspects en matière d'impact environnemental :

• Le développement de l'accès aux données utiles et nécessaires à la transition du territoire, qu'elles décrivent le domaine de l'environnement ou de tout autre secteur qu'il est nécessaire d'adresser dans cette démarche de transformation (social, économique, sanitaire, géographique...)

• La maitrise des conséquences écologiques de l'ouverture des données pour éviter ou réduire les coût environnementaux de la création, gestion, diffusion et utilisation des données ouvertes, soit une attention portée tout au long de leur cycle de vie.

C'est l'objet d'un programme partenarial porté par OpenDataFrance, associant des collectivités, des Ministères et services de l'Etat, des experts et chercheurs, dédié à la transition environnementale. Il a pour objectifs :

• de rechercher les meilleures conditions pour mettre la donnée au service de la transition écologique

• d'identifier les externalités négatives de la publication des données (collecte, traitement et mise à disposition), de proposer des recommandations pour les réduire ("greendata"), de formuler des arguments objectifs pour alimenter la dynamique d'ouverture des données en France dans un contexte de crise climatique

Cette démarche vient compléter, sur le volet exclusif des données, les guides et référentiels dédiés au numérique responsable édités par de nombreux acteurs publics et privés :

• de l'

• et

• de la la

• conçu par un collectif, acteurs de l’opération GreenConcept et financé par l'ADEME Occitanie et la Région Occitanie

• ...

Maitriser les externalités négatives de l'Open Data

Les données ont un poids environnemental estimé à 15% de l'empreinte totale du numérique : consommation d'énergie pour le fonctionnement des serveurs, matières premières pour les espaces de stockage, consommation d'eau pour le refroidissement, etc.

Il est donc important d'avoir conscience des externalités négatives de la publication des données (collecte, traitement, mise à disposition) afin d'engager des actions pour en maitriser les impacts.

L'ouverture des données touche à des moyens matériels (infrastructure informatique, serveurs, locaux...), des flux (énergie, eau, logistique... et données), une organisation avec des process et des méthodologies... et il est recommandé à chaque décision d'opter pour la solution la plus sobre possible. C'est un exercice exigeant déjà pratiqué par de nombreuses collectivités.

Mettre la donnée au service de la transition environnementale

La transition environnementale et notamment énergétique est un défi majeur pour les territoires, notre pays et pour notre lieu commun de vie, la Terre. Pour comprendre et agir, il est primordial de pouvoir mobiliser autant la donnée que les forces vives pour les exploiter.

Aussi, pour mettre la donnée au service de la transition, l'ouverture des données doit s'accélerer sur tous les territoires : les "zones blanches" empêchent le traitement de toutes les informations nécessaires à la compréhension de l'ensemble des phénomènes, notamment locaux qui sont autant de "signaux faibles" synonymes parfois de pistes de solutions aux défis climatiques.

La transition oblige à la mise en oeuvre de dispositifs de recherche et de traduction opérationnels interdisciplinaires. Aussi, l'ouverture de la donnée doit toucher à de multiples thématiques : environnementale en premier lieu mais aussi sociale, sanitaire, etc. C'est le croisement de données issues de multiples domaines, sur un temps et un espace les plus étendus possible, qui permettent la modélisation, l'exploitation de l'intelligence artificielle, etc.

La qualité des données et leur interopérabilité sont des clés pour mettre en oeuvre la transition.

"Piloter son entreprise avec un tableau de bord présentant ses principaux indicateurs, c’est ce que permet une stratégie fondée sur l’utilisation des données. Cette approche, qui facilite le suivi de l’évolution de ses résultats en continu, constitue un outil d’aide à la décision utile et présente un réel avantage concurrentiel"

Souligné par "" (initiative gouvernementale pour la transformation numérique des très petites, petites et moyennes entreprises), l'intérêt de la démarche "data driven" ou pilotage par les données est bien réel pour les acteurs privés comme publics.

Les données sont la base des informations qui permettent aux décideurs d'opérer des choix éclairés. Meilleure est la qualité des données, plus objectives seront les informations sur lesquelles les décisions seront prises.

Les territoires ont toujours exploité des données pour piloter les politiques publiques, en premier lieu les finances, du simple tableau de suivi au système d'information décisionnel, voire aux hyperviseurs.

Aujourd'hui, il s'agit davantage d'avoir une approche plus systémique et ouverte dans la prise de décision. En partageant les données issues de l'ensemble des compétences au sein de chaque collectivité voire entre collectivités, le pilotage est d'emblée plus robuste car nourri de données dont la quantité, la diversité et la qualité sont améliorées par leur accès et/ou ouverture.

Des exemples de pilotage des politiques publiques par la donnée

Le département de Saône-et-Loire alimente en données ouvertes de manière automatisée son système d'information décisionnel. Services et élus accèdent à des données au travers d'interfaces permettant d'obtenir des informations concrètes et régulièrement mises à jour pour agir.

La Métropole de Lyon a conçu en partenariat avec l'Université de Lyon un pour accompagner la prise de décision politique, économique ou sociale en s'appuyant sur des données traitées dans une approche interdisciplinaire.

Nous présentons ici une synthése et un document imprimables reprenant les éléments détaillés dans ce chapitre "Enjeux politiques et stratégiques de la donnée" (ed .v1.0 juin 2023).

Source : OpenDataFrance - Licence : CC-BY-SA

Version : v2.0, date : mai 2022

Définition

Les données occupent une place non négligeable dans notre monde contemporain. Big, small, smart, open, froide, chaude, nombreux sont les qualificatifs qui viennent préciser la nature et le statut de la donnée. Prenons le temps de bien comprendre ce qu’est une donnée, quand elle est numérique, publique, sensible, personnelle...

Qu’est-ce qu'une donnée ?

Une donnée est un élément défini et isolable : elle est constituée à partir de règles ou de catégories communément admises (mesure, classification…). Par exemple, les distances en France sont établies en kilomètres alors qu’en Angleterre, ce sont les miles. La donnée peut être relevée dans notre environnement grâce à l’observation et peut être produite à partir de capteurs (un thermomètre) ou de formulaires de saisie dans une application (feuille d’impôt). Une donnée sert de base à une analyse ou permet de réaliser une recherche.

Quelle différence entre donnée et information ?

L'information est le résultat de l’interprétation de la donnée par une personne. Elle est une donnée interprétée dans un contexte précis. Un ciel bleu au Pôle Nord et aux Caraïbes ne sera pas interprété de la même manière.

Quelle différence entre donnée et document ?

Un document est un objet matériel conçu pour transmettre des informations de façon pérenne. Il suppose une organisation pour représenter l’information et faciliter sa transmission.

Un document administratif est un document produit ou reçu par une administration qui agit dans le cadre d’une mission de service public. Les documents administratifs sont communicables. Ce principe vaut pour tous les documents, quels que soient leur date, leur lieu de conservation, leur forme, leur support, le caractère public ou privé de l’acteur détenteur. Juridiquement, la loi pour une République numérique (article 4) ne définit pas l’obligation de mise à disposition des données, mais uniquement des documents administratifs et ce qu’ils recouvrent.

Qu’est-ce qu'une donnée numérique ?

Une donnée n’est pas toujours numérique, loin de là ! Mais le nombre de données numériques enregistrées et stockées est croissant depuis la naissance du web. Une donnée est numérique quand elle peut être lue et traitée par un ordinateur. Les outils comme les tableurs permettent de visualiser les données numériques dans des tableaux et de voir comment elles sont organisées. En règle général elles sont regroupées en ensembles cohérents, les sets de données.

Données et données publiques

Les données sont publiques à partir du moment où elles ont été produites ou reçues dans le cadre d’une mission de service public. Les données publiques peuvent être le fruit du travail d’enquête d’une administration, comme le recensement. Et elles peuvent aussi être créées par des délégataires de service public, comme par exemple dans les transports, le service d’eau et le traitement des déchets. Les prestataires ont avec la loi pour une République numérique l’obligation de restituer à la collectivité les données collectées et établies dans le cadre de leur activité.

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Version : v2.0, date : juin 2022

Des données pour l'innovation économique

Pour les acteurs publics, la démarche d’ouverture, en plus de répondre à des obligations légales, constitue un levier d'action et d'animation des politiques publiques. Regardons ici celui de l'innovation économique.

Accélérer l’innovation par les données

Faciliter la mise à disposition des données publiques contribue à soutenir le développement économique des acteurs locaux et nationaux. Internet des objets, territoires intelligents, transition énergétique, big data, French Tech : les données servent l’innovation publique comme privée. L'ouverture des données doit ainsi atteindre une certaine massification tout en garantissant un haut niveau de qualité pour être un levier d'innovation. Le développement de Hubs de données sectoriels ou territoriaux visent à structurer ce passage à l'échelle dans l'accès aux données.

Contribuer à la création de nouveaux services

De nombreux exemples de réutilisations de données publiques au service d'une innovation existent.

Citons-en quelques uns :

• L'application Handimap réutilise les données voirie/urbanisme (hauteur des trottoirs, places de parking handicapés, etc) pour développer son calculateur d'itinéraire pour personnes à mobilité réduite.

• L'application Meilleurs Agents propose notamment un outil en ligne d’estimation des prix des biens, en réutilisant les données de demandes de valeurs foncières. À partir de l’exploitation des données ouvertes, l’entreprise propose désormais une carte interactive représentant l’ensemble des transactions passées en fonction du lieu et du type de bien.

Source : OpenDataFrance - Licence : CC-BY-SA

Version : v2.0, date : mai 2022

Algorithme

Un algorithme est une méthode de traitement des données.

La CNIL en donne cette définition : une suite finie et non ambigüe d’étapes pour obtenir un résultat à partir d’éléments fournis en entrée. Un algorithme est en général automatisé mais sa définition peut également s'appliquer à une suite de séquences non informatisées.

La loi pour une République numérique impose un certain nombre d'obligations aux collectivités utilisant un algorithme :

• Expliquer le système utilisé, ce qui suppose de publier au préalable un inventaire

• Apposer dans la décision une mention qui rend visible l'utilisation d'un algorithme

• En cas de demande, fournir une explication individuelle, détaillée

API (application programming interface) ou interface de programmation ou web service

C’est une interface de dialogue, technique et normalisée, qui permet d’échanger des informations et des services entre machines. Une API permet à un service de fournir des données de façon standardisée. Exemple : une API peut renvoyer les coordonnées GPS d'une adresse postale donnée par la Base d’Adresse Nationale Ouverte.

Base de données

C’est un ensemble structuré de données. Une base de données permet de stocker des information de manière cohérente pour opérer des traitements, fournir des services dans le but de faciliter leur usage.

En règle générale, les données dans une base sont dites "structurées". En effet, pour que l’ordinateur puisse correctement traiter les données numériques, il est important d’établir des règles détaillées et précises lors de leur enregistrement, de bien définir les valeurs des champs, d’établir une structure fonctionnelle claire. C'est l'interprétation et la représentation de données numériques qui donnera lieu à la création d'informations intelligibles.

Big Data ou grandes données

Cette expression désigne un ensemble de données caractérisé par du Volume, de la Variété (texte, son, image) et une Vélocité (données chaudes). Ces dernières, pour être exploitées, implique d'utiliser des outils spécifiques. Le Big Data peut d'ailleurs désigner aussi bien les données que les infrastructures permettant de les exploiter.

Crowdsourcing ou production participative

C’est l'utilisation de la créativité, de l'intelligence et du savoir-faire d'un grand nombre de personnes, en sous-traitance, pour réaliser certaines tâches traditionnellement effectuées par un employé ou un entrepreneur (Wikipédia juillet 2017 : https://fr.wikipedia.org/wiki/Production_participative). Par exemple, les contenus de Wikipédia et d’Open Street Map sont réalisés en crowdsourcing.

CSV (Comma Separated Values)

Le csv est un nom d’un format de fichier contenant des données textuelles. Les données sont lisibles par un très grand nombre d’outils : les tableurs, les éditeurs de texte... L’organisation du fichier étant répandue et simple, elle peut être plus facilement traitée par un programme.

Données liées / Web sémantique (Linked Data)

On appelle web sémantique l’extension du web traditionnel pour permettre à toute donnée d’être publiée et documentée de façon standard. Les données liées, c’est la possibilité d’attribuer une URL à un objet et de pouvoir pointer vers elle de façon fixe. Par exemple, Wikidata permet de donner accès à des données de base (dates de naissance, capitale d’un pays...).

Donnée géographique

Toute donnée faisant directement ou indirectement référence à un lieu spécifique ou une zone géographique est considérée comme une donnée géographique (article L127-1 du code de l’environnement). Certaines données géographiques sont géolocalisées : elles utilisent des coordonnées pour localiser des faits ou d’autres données. D’autres sont géolocalisables lorsqu’elles utilisent des références de localisation indirectes : une adresse, un code postal, un nom de lieu par exemple. Les données géographiques sont d’un intérêt majeur dans le domaine de l’open data, principalement pour les raisons suivantes :

• La localisation de l’information est le critère de croisement de bases de données le plus courant, car elles permettent une représentation des données sous forme de cartes géographiques.

• Leur contribution à la connaissance des territoires les rend indispensables à l’action publique en particulier pour l’ensemble des politiques touchant à l’aménagement.

Les données géographiques publiques font l’objet de règles et de recommandations de diffusion à l’échelle nationale et européenne, notamment suite à la directive européenne INSPIRE.

Donnée pivot ou donnée de référence

Dans le cadre du Service Public de la Donnée, les données de référence sont précisées par l’article 14 de la Loi Pour une République Numérique. Ce sont des informations publiques qui satisfont les conditions suivantes :

• Elles constituent une référence commune pour nommer ou identifier des produits, des services, des territoires ou des personnes ;

• Elles sont réutilisées fréquemment par des personnes publiques ou privées autres que l'administration qui les détient ;

• Leur réutilisation nécessite qu'elles soient mises à disposition avec un niveau élevé de qualité.

Un décret dresse la liste des données de références, ainsi que l'administration responsable de leurs conditions de production et de publication. La Base Adresse Nationale, la base Siren, le Répertoire Opérationnel des Métiers et des Emplois (code ROME produit par Pôle Emploi) sont des données de référence.

Donnée personnelle

Il s’agit d’une catégorie de données protégées, en France par la Loi Informatique et Libertés et en Europe, par le Règlement Général sur la Protection des Données (RGPD). Cette loi définit une donnée à caractère personnel comme “une donnée qui permet d’identifier, directement ou indirectement, une personne physique” (art. 2). Cela correspond donc à des éléments directement identifiants tels que le nom, l’adresse, le numéro de téléphone, l’identifiant personnel ou les identifiants par croisement avec d’autres données (géolocalisation, statut familial, etc). Les données à caractère personnel d’une personne appartiennent à sa vie privée. Les fichiers dits “clients”, “fournisseurs”, “usagers” contiennent des données à caractère personnel qui rendent techniquement possible l’identification précise d’une personne.

Il n’existe pas, au sens juridique, de “données personnelles” ; c’est souvent un abus de langage qui désigne des données à caractère personnel.

Donnée publique

Les données sont qualifiées de « publiques » lorsqu’elles sont produites ou collectées ou reçues par l’Etat, une collectivité territoriale, un organe parapublic ou un délégataire dans le cadre de leurs activités de service public. Ces différents acteurs publics ou privés rassemblent et structurent des données qui leur servent à mener leurs missions de service public. Les données publiques sont de natures extrêmement hétérogènes :

• données temporelles comme les horaires d’ouverture,

• données financières comme les montants d’un budget,

• données géographiques comme les codes postaux ou la localisation des accidents de la route sur une commune ...

Les données publiques servent à la mise en place de politiques publiques. Elles sont des éléments essentiels à la prise de décision dans l’action publique et à la réalisation de celle-ci. Leur communication et leur mise à disposition garantissent aux citoyens un accès et un usage différent de celui prévu initialement.

Donnée sensible

Une donnée sensible est également une notion juridique française issue de la Loi Informatique et Liberté (article 8). C’est une donnée à caractère personnel qui concerne l’intimité d’une personne physique. Ce type de données est particulièrement protégé par la loi Informatique et Libertés. Cela comprend les données sur les origines raciales ou ethniques, les opinions politiques, philosophiques ou religieuses, l’appartenance syndicale, la santé ou la vie sexuelle. Les données sensibles ne peuvent être recueillies et exploitées qu’avec le consentement explicite des personnes. Elles appartiennent également à la catégorie des données personnelles.

Data mining ou fouille de données

La fouille de données consiste en l’exploration de masse de données issues de documents ou base de données pour les analyser à partir de méthodes comme la statistique, le traitement automatisé/algorithmique, les systèmes d'intelligence artificielle. L’objectif de cette analyse est de comprendre, résoudre ou encore prévoir des actions.

Datavisualisation ou “Dataviz”

Il s’agit de représentation graphique de données. Quelques formes simples et connues de visualisation de données sont le “camembert”, l’histogramme, le nuage de points. La visualisation de données peut s’appuyer sur différentes sources de données. Elle a pour objectif de rendre les données plus lisibles et compréhensibles.

Documents administratifs

(voir Pour Comprendre Fiche 1 - Définition : les données)

Interopérables

Le terme "interopérable" désigne le fait que deux systèmes techniques peuvent échanger aisément des données. Plus les systèmes respectent les normes et les standards ouverts, plus ils sont interopérables.

Jeu de données ou dataset

Un jeu de données est un ensemble de données formant un tout cohérent. Le jeu de données est composé de plusieurs variables et observations associées à ces variables. En règle général, un jeu de données comprend une variable clé unique (identifiant ou clé primaire) qui permet de relier le jeu de données à un autre, afin d'augmenter et compléter l'information initiale.

Exemple : la liste de présence des conseillers municipaux lors des assemblées en 2012, est un jeu de données.

GAFAM

C’est l’abréviation de Google, Amazon, Facebook, Apple, Microsoft : il s’agit des entreprises les plus puissantes de l’internet et accessoirement celles qui détiennent et/ou manipulent le plus de données. On les dénomme également "Big Tech".

Licence

Une licence est un contrat qui précise les conditions de réutilisation d’un jeu de données. Par exemple, des données sous licence ODBL ou Licence Ouverte sont appliquées à l'open data.

Droit de communication

Les administrations sont tenues de publier en ligne ou de communiquer les documents administratifs qu'elles détiennent aux personnes qui en font la demande. Cela ne s'applique qu'à des documents achevés et ne concerne pas les documents préparatoires à une décision administrative tant qu'elle est en cours d'élaboration. Dans le cas où la demande permet de bénéficier d'une décision individuelle créatrice de droits, les documents sont communicables à l'auteur de cette demande dès leur envoi à l'autorité compétente pour statuer sur la demande. Le droit de communication perdure, même si le document est déposé aux archives. Le droit de communication cesse lorsque les documents font l'objet d'une diffusion publique.

Métadonnée

Une métadonnée est une information descriptive liée à une donnée. Par exemple, la date de production de la donnée, son producteur, son format, sa licence constituent des métadonnées. Pour qu’un jeu de données soit facilement accessible et réutilisable, la qualité des métadonnées joue un rôle déterminant.

Mission de service public

Une mission de service public est une action menée par une administration pour satisfaire l’intérêt général. Il peut s’agir de service public administratif ou d’un service public industriel et commercial. La jurisprudence a établi un faisceau d’indices permettant de déterminer si l’on est en présence d’un service public :

• une activité d’intérêt général,

• la présence directe ou indirecte d’une administration,

• la présence de prérogatives de puissance publique,

• les modalités de financement public.

Pour approfondir la notion, le wiki du CNFPT : https://frama.link/Def-servicepublic-cnfpt

Quantified self (mesure de soi)

C’est un mouvement qui regroupe les outils, les principes et les méthodes permettant à chacun de mesurer ses données personnelles, de les analyser et éventuellement de les partager. Les outils du quantified self peuvent être des objets connectés, des applications mobiles ou des applications Web (Wikipédia juillet 2017 : https://fr.wikipedia.org/wiki/Quantified_self). Le fait de mesurer le nombre de pas effectués par jour constitue une pratique de quantified self.

Self data

Le self data désigne la production, l’exploitation et le partage de données personnelles par les individus, sous leur contrôle et à leurs propres fins : pour mieux se connaître, prendre de meilleurs décisions, se faciliter la vie, etc. "Si j'ai une donnée sur vous, vous l'avez aussi et faites-en ce que bon vous semble !"

Service public de la donnée

Le service public de la donnée créé par l’Article 14 de la loi pour une République numérique vise à mettre à disposition, en vue de faciliter leur réutilisation, les jeux de données de référence qui présentent le plus fort impact économique et social. Il s’adresse principalement aux entreprises et aux administrations pour qui la disponibilité d’une donnée de qualité est critique. Les producteurs et les diffuseurs prennent des engagements auprès de ces utilisateurs. La mission Etalab est chargée de la mise en oeuvre et de la gouvernance de ce nouveau service public. Elle référence l’ensemble des données concernées (Extrait : https://www.data.gouv.fr/fr/reference).

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Version : v2.0, date : juin 2022

Administrateur - administratrice de bases de données (chief data officer)

Il ou elle est le véritable chef d'orchestre de la définition et de la mise en œuvre de la politique des données au sein de l'organisation en ayant en charge :

• l'acquisition d'une sémantique commune : dictionnaires de données, métadonnées...

• la définition et l'animation de la gouvernance de la donnée, notamment sur la politique opendata mais plus largement de production de "communs"

• la gestion des logiciels d’hébergements des données

• le choix des outils pour exploiter les données

• la définition des droits d'accès aux données, en prenant appui sur des "ambassadeurs" par domaine thématique

• le conseil aux différentes parties prenantes pour rendre la donnée accessible et l'exploiter

• la veille réglementaire et technologique sur les données

Son rôle est de faciliter la circulation et l’accès aux données dans son entreprise. Il/elle doit être capable d’effectuer le tri de toutes les données pour repérer les plus pertinentes et les plus importantes, afin de faciliter la prise de décisions aux dirigeants de l’entreprise.

Il/elle doit très bien connaître les services, les métiers et les processus qui composent et régissent l’entreprise. Il/elle doit également s’assurer de la qualité des données et informations récoltées, que leur source soit interne ou externe à l’entreprise.

L’administrateur ou l’administratrice des données travaille avec d’autres spécialistes que sont les data scientist, les programmeurs et les analystes du web.

Chef.fe de projet open data

Il/elle a pour mission de déployer un projet d’ouverture des données de la collectivité ou de l’organisation : il/elle peut s’appuyer sur une plate-forme de publications des données propre à sa structure ou mutualisée.

Il/elle doit savoir conduire un projet d’ouverture des données et être un bon communicant au vue des nombreuses prises de contacts avec les élus, des représentants de communes ayant déjà ouvert leurs données, de syndicats mixtes faisant de l’open data, etc.).

Le chef ou la cheffe de projet open data doit être à l’écoute des besoins des divers services qui composent l’organisme pour leur proposer des solutions adaptées. Il/elle doit aussi faciliter la production de nouvelles données et favoriser la réutilisation de celles mises à disposition par la collectivité ou l’entreprise. Il contribue à la cartographie des données dans sa démarche de publication.

Archiviste

L’archiviste collecte, classe et répertorie les documents en possession de l’administration ou de l’entreprise pour laquelle il travaille. Avec la digitalisation des supports, son expertise concerne aussi les données.

La collecte de ces archives s’effectue auprès de services de collectivités, d’associations, de syndicats ou de fonds privés pouvant être aussi bien des entreprises que des particuliers. Il est le garant de ce qui doit être conservé pour des finalités patrimoniales (recherches et connaissances)

L’archiviste trie et classe les documents acquis en conservant les sources. Il maîtrise non seulement les cycles de conservation, mais également la méthodologie d'indexation. Il est ainsi un véritable partenaire dans tous projets de dématérialisation.

Enfin, l’archiviste assiste les différents publics dans leurs recherches et les aide à décrypter les documents conservés. Il/elle organise des événements visant à la promotion de ce patrimoine au travers d’expositions, d’ateliers pédagogiques, de conférences, etc. mais peut aussi devenir un partenaire sur des actions de sensibilisation en matière d'archivage numérique.

Data editor

L’éditeur ou l’éditrice de données a pour mission principale l’animation et la valorisation de l’offre de données sur le portail opendata de l'organisation. Pour cela, il ou elle favorise la mise en avant de données thématiques, valorise les réutilisations connues et contribue à développer la notoriété du portail. L’éditeur ou éditrice de données a un rôle de gestion et d’évolution du site web. Il ou elle met en place des dispositifs techniques et humains pour favoriser le débat, la production d’idées et de connaissances à partir de données et joue un rôle important auprès des réutilisateurs, notamment en se positionnant en animateur ou animatrice de communautés.

Datajournaliste ou journaliste de données

Le ou la journaliste de données doit savoir effectuer comme tout autre journaliste, une veille informationnelle et une recherche d’informations, mais sur internet et dans des bases de données. Il ou elle doit aussi vérifier la validité et le sérieux des informations recueillies et assurer la protection des sources.

Il ou elle doit être capable de questionner les données, c’est-à-dire d’évaluer leur pertinence et leur fiabilité avant de les utiliser, d’extraire des données depuis divers types de documents et fichiers (un tableur, un PDF, une image…) et de nettoyer des données brutes par la création d’un tableur pour le croisement de sources.

Le ou la journaliste des données doit savoir rédiger des consignes destinées à un infographiste ou maîtriser les outils de visualisation de données. Il ou elle peut savoir lire et produire une cartographie à partir de méthodes et outils géographiques.

Plusieurs journaux se sont spécialisés dans la production de travaux d’analyse journalistique fondés sur les données : Le Temps (en Suisse), The Guardian (En Grande-Bretagne).

Data scientist et Data analyst

“Job le plus sexy du 21ème siècle” selon la Harvard Review, le data scientist possède des compétences en statistiques, traitement de données et en programmation informatique. Il ou elle met en œuvre un ensemble de techniques d’analyse, dont les algorithmes et le machine learning. Il est possible d’utiliser le terme d’“analyste de données”.

Data scientist et data analyst ont pour mission le croisement et le traitement de données qu’elles soient produites par l’entreprise, achetées ou collectées sur des services tiers. Tous deux extraient les données et doivent savoir les interpréter pour les transformer en informations utilisables par l’organisation pour l’aider dans sa prise de décisions opérationnelles et stratégiques. Pour assurer la collecte, le traitement, le stockage et la restitution des données, ils/elles conçoivent les modèles et algorithmes nécessaires à ce travail et sont par cette fonction considérés comme n’étant pas de simples statisticiens. Ils/elles sont capables d’imaginer et de concevoir de nouveaux modèles d’analyses de traitement des données brutes et qui ne peuvent pas l’être par les outils de gestion de bases de données existants.

Les data scientist et data analyst recherchent des données pertinentes pour l’entreprise, proposent des modifications à apporter aux bases de données, conçoivent des “entrepôts des données”, les évaluent, les traitent et les restituent dans le système d’information cible. Ils ou elles travaillent en règle général sous la coordination de l'administrateur/administratrice des données.

Là où le ou la data analyst travaille le plus souvent sur une unique source de données (thématique métier), le ou la data scientist œuvre sur un plan bien plus large en croisant des données issues de sources multiples, dans des formats diversifiés.

Ces deux profils possèdent une triple compétence

• d’expertise statistique et informatique,

• de connaissances en bases des données et en l’informatique,

• d’expertise métier dans le secteur d’activités pour lequel ils ou elles travaillent.

Délégué ou déléguée à la protection des données

Toute administration publique a l'obligation de désigner un Délégué à la protection des données depuis le 25 mai 2018, date d'entrée en application du règlement européen sur la protection des données.

Il ou elle est le référent sur la question de la protection des données personnelles et assure une veille sur la publication de nouveaux décrets ou de nouvelles lois en liens avec la protection de ces données. Il est l'interlocuteur de la CNIL.

Son expertise lui permet de conseiller l’organisme public ou privé pour lequel il travaille sur les décisions à prendre concernant la récolte, le traitement et l’archivage des données, les conditions dans lesquelles ce travail peut-être fait et les limites. Sa présence au sein de l’organisme est un gage de sécurité et rassure les acteurs externes et internes sur les usages que seront fait de leurs données. Enfin, sa capacité à trier les données en fonction de leur pertinence, de leur finalité, de leur sécurité et de leur conservation limitée permet à l’organisation d’avoir des jeux de données fiables et donc d’envisager leur utilisation sereinement.

Géomaticien - géomaticienne

Le géomaticien est un expert de la donnée géographique numérique : de sa création, de sa gestion, de sa valorisation et de sa diffusion. Il est en capacité de spécifier, créer, administrer et opérer un SIG. Il est souvent l'un des métiers très acculturé à la donnée au sein d'une organisation et constitue ainsi un contributeur utile à la mise en œuvre d'une gouvernance des données.

La nécessité d’interconnecter le SIG à d’autres systèmes d’information transversaux ou métiers conduit les géomaticiens à maîtriser :

• les outils et concepts de la « qualité » des données (métadonnées, réutilisation dans d’autres applications informatiques….),

• les modalités techniques de diffusion (dont les normes et standards).

Pour assurer ses missions, le géomaticien s’appuie sur une formation scientifique et technique comprenant, dans des proportions variables, des bases en géographie, en informatique et topographie ainsi que des compétences thématiques.

Il ou elle assure également des fonctions d’accompagnement, d’animation et de gestion reposant sur une dimension humaine forte, consistant par exemple à former des utilisateurs à l’usage de l’information géographique, contractualiser des partenariats avec des organismes extérieurs et animer un réseau d’acteurs s’ouvrant, de plus en plus, au grand public.

Définition extraite du « Petit guide pratique de la géomatique à destination des employeurs, des candidats et des formateurs », AFIGEO – 2013

Médiateur - médiatrice numérique

Les missions de la médiation numérique portent sur trois grands axes :

• Donner accès aux outils du numérique à tous : Il ou elle fournit l’accès à un ordinateur et une connexion internet aux personnes qui n’en possèdent pas, mais aussi à une imprimante.

• Accompagner les usagers du numérique dans leur pratique quotidienne en ligne : Le médiateur ou la médiatrice explique et montre comment écrire et envoyer un courriel, comment effectuer une démarche en ligne pour faire une demande auprès d’une administration ou d’une entreprise, comment acheter un livre ou un billet de spectacle sur internet, comment télécharger une application et s’en servir, etc.

• Développer une culture numérique : Cela passe par l’enseignement des bons gestes (comment se comporter sur internet auprès des autres utilisateurs, comment éviter les pièges tels que des tentatives d’escroqueries, comment protéger ses données personnelles, etc.)

Même si son rôle est orienté sur la sensibilisation aux outils numériques, il est de ce fait un partenaire à solliciter à toute politique de la donnée qui inclut des briques de sensibilisation et d'accompagnement.

Producteur - productrice de données

Un producteur ou une productrice de données est une personne responsable des données, de leur création à leur validation au sein d’un service. Il ou elle contrôle la qualité et la fiabilité des données. Il ou elle peut être également en charge de la phase de mise à disposition. Dans les métadonnées d’un jeu de données ouvert, le producteur de données désigne l’entité qui pilote la collecte, le stockage et la mise à disposition des données. Il connaît parfaitement la thématique et les processus métiers dans lesquels il intervient.

Statisticien - statisticienne

Le ou la statisticien(ne) collecte les informations et les chiffres qu’il doit étudier. Pour mener à bien cette mission, il ou elle prépare un questionnaire ou une grille d’évaluation. Ce travail porte sur des domaines aussi larges que des enquêtes d’opinion, des études qualitatives, des essais thérapeutiques, etc. Il lui échoit de fixer la méthodologie d’enquête à adopter ; celle-ci peut se faire par téléphone, par courrier ou par internet. Il s’entoure d’assistants et d’enquêteurs pour mener à bien ce travail.

Une fois l’enquête terminée, il traite les résultats obtenus en vue de leur analyse. Pour ce faire, il utilise des logiciels qui décortiquent chaque donnée, qui résultent sous la forme de tableaux et de graphiques, que le statisticien devra synthétiser. Les résultats seront ensuite présentés à l’organisme ou la personne ayant passée la commande de l’enquête qui pourra agir en fonction de ces résultats.

Source : OpenDataFrance - Licence : CC-BY-SA

Version : v2.0, date : mai 2022

Plusieurs droits existent en France : le droit de communication, d’accès et de réutilisation.

Le droit de communication correspond au “droit des administrés à l'information”. Ce droit découle de l'article 15 de la Déclaration des Droits de l'Homme et du Citoyen de 1789 : “La Société a le droit de demander compte à tout Agent public de son administration.” Les acteurs publics ont diverses obligations de communication auprès de leurs publics.

Le droit d’accès concerne les documents administratifs produits ou reçus dans l’exercice de missions de service public. Les citoyens peuvent les demander et en obtenir une version personnelle sous forme d’un document papier ou électronique, sur clé usb…

Le droit de réutilisation s’applique aux informations contenues dans les documents publics. Les citoyens peuvent utiliser ces informations dans une de leur production. Ils doivent citer leur source et respecter la licence de réutilisation.

D’après le Code des Relations entre le Public et l'Administration (CRPA), tout document ayant fait l’objet d’une communication ou d’une diffusion en ligne est soumis au principe de libre réutilisation (article L321-1) et de gratuité (article L. 324-1). Ce changement s’est opéré récemment fin 2015 par la loi relative à la gratuité et aux modalités de la réutilisation des informations du secteur public (loi Valter - n° 2015-1779 du 28 décembre 2015) dont nombre d’articles sont abrogés et versés dans le CRPA.

Les administrations ont ainsi le devoir :

• de répondre aux demandes de documents administratifs. Lorsqu'une demande est adressée à une administration et porte sur un document administratif qu’elle ne détient pas, car détenu par une autre administration, elle transmet la demande à l'administration concernée et en avise le demandeur.

• de publier tous les documents administratifs qui font l'objet d'une obligation de publication (répertoire d'informations publiques, données essentielles des marchés publics et des subventions, budget...)

• de publier les documents administratifs sous forme électronique dans un standard ouvert, aisément réutilisable et exploitable par un système de traitement automatisé.

Pour les administrations de plus de 50 agents (équivalent temps plein) et de plus de 3500 habitants, les administration ont, en outre, le devoir de publier les documents administratifs lorsqu'ils sont communicables à tous et qu'ils existent sous forme électronique.

En particulier :

• les documents qui sont communiqués aux demandeurs et leurs mises à jour.

• les documents qui figurent dans le répertoire d'informations publiques.

• les données mises à jour de façon régulière et dont la publication présente un intérêt économique, social, sanitaire ou environnemental.

• les bases de données que les administrations produisent ou reçoivent et qui ne font pas l'objet d'une diffusion publique par ailleurs.

• les règles définissant les principaux traitements algorithmiques utilisés dans l'accomplissement de leurs missions lorsqu'ils fondent des décisions individuelles.

Une administration a le droit de produire une décision défavorable à la réutilisation d'informations publiques. Pour ce faire, elle doit notifier au demandeur sous la forme d'une décision écrite motivée comportant l'indication des voies et délais de recours.

En résumé, les citoyens ont droit:

• à la liberté d'accès aux documents administratifs (CRPA),

• à la liberté d'accès :

  • des documents administratifs dont les conclusions concernent le demandeur (Loi Cnil),

  • aux règles qui définissent le traitement algorithmique ayant pour objectif une décision individuelle (LPRN) (sauf s'il y a un secret protégé par la loi

  • de choisir la forme que doit prendre la communication (dans la limite des possibilités techniques de l'administration) : consultation gratuite sur place, délivrance d'une copie (si cela n'altère pas l'original), par courrier électronique (sans frais si le document existe originellement dans une version électronique), par une publication en ligne. Le demandeur peut être amené à payer le cout de production de cette copie, affranchissement compris.

  • de recourir à la Cada dans un délai de 2 mois, s'il n'a pas obtenu de réponse pendant un mois après sa demande.

• à la réutilisation gratuite (il existe quelques exceptions) les données publiques tout en respectant la licence.

Par exemple, les données qui ont des droits de propriété intellectuelle détenus par des tiers, ne peuvent pas être réutilisées directement. Dans ce cas, c'est à l'administration d'indiquer au réutilisateur l'identité du titulaire de ces droits ou, si celle-ci n'est pas connue, l'identité de la personne auprès de laquelle l'information en cause a été obtenue. Ce point est non applicable aux bibliothèques, musées et archives. La licence précisera en particulier les conditions de réutilisation. A minima : les informations ne doivent pas être altérées, leur sens ne doit pas être dénaturé; leurs sources et la date de leur dernière mise à jour doivent être mentionnées. Si la réutilisation d'informations publiques contient des données à caractère personnel le réutilisateur devra respecter de la loi Informatique et Liberté.

En conclusion

L'ouverture des données est une démarche qui vise à définir des modalités de publication et de mise à disposition des données : l’enjeu est de simplifier l’accès aux données et de favoriser leur usage. Cette approche est résumée par l'acronyme FAIR : des données Faciles à trouver, Accessibles, Interopérables et Réutilisables. En ce sens cette démarche est souvent à l'origine de la structuration d'une politique des données, plus large.

La démarche d’ouverture offre un accès aux données et un cadre de réutilisation grâce à l’utilisation de licences et de formats qui permettent le traitement, la reproduction, la modification et la redistribution.

Pour les acteurs publics, la démarche d’ouverture, en plus de répondre à des obligations légales, constitue un levier d'action et d'animation des politiques publiques. Trois volets thématiques constituent des motifs pour valoriser et développer l’ouverture des données : l'ambition démocratique, la modernisation de l’action publique et le développement de l'innovation.

Source : OpenDataFrance - Licence : CC-BY-SA

Version : v2.0, date : juin 2022

Des données pour la démocratie

Pour les acteurs publics, la démarche d’ouverture, en plus de répondre à des obligations légales, constitue un levier d'action et d'animation des politiques publiques. Regardons ici celui de l'ambition démocratique.

Respecter les fondements démocratiques

L'accès aux informations publiques est un droit fondamental inscrit dans l’article 15 de la Déclaration des Droits de l'Homme et du Citoyen : “La Société a le droit de demander compte à tout Agent public de son administration”.

Rendre des comptes, cela signifie que l’administration, dans sa mission de service public, doit être en mesure d’expliquer et de partager les éléments qui lui ont permis de réaliser ce service public. Ce droit est rappelé dans le Code des Relations entre le Public et l'Administration (CRPA) et garantit l'accès et la réutilisation des informations publiques par défaut en France. Historique, il a dû revêtir de nouvelles modalités à l'heure du digital qui ont été clarifiées par la Loi pour une République Numérique, du 7 octobre 2016.

Assurer la compréhension de l'action publique

La notion d'action publique recouvre toute les actions menées pour répondre à des besoins de la société. Les politiques publiques correspondent la structuration de plusieurs actions publiques par une administration qui les organise et les structure.

L'action publique détermine un cadre social et politique. Elle repose sur des principes, ceux du service public, égalité, adaptabilité et continuité mais également sur des lois et règlements qui s'incarnent notamment dans plusieurs codes (code des relations entre le public et l'administration, code général des collectivités territoriales...).

Ouvrir les données permet d’assurer l'accessibilité des informations produites et mobilisées au sein de politiques publiques. Les données peuvent être analysées, comparées et ainsi être source de débat et de décisions. L’objectif est de favoriser la confiance des citoyens et usagers envers les administrations qui non seulement produisent des services mais peuvent parfois également lever des financements (impôts, taxes) pour produire cette action publique.

Selon une étude du Piew Internet Research de mars 2011, les citoyens vivant sur un territoire ayant ouvert ses données sont 3 fois plus satisfaits de leur action publique.

Développer la participation citoyenne

Publier des données ouvertes peut s'inscrire dans la perspective de renforcer le dialogue entre le citoyen et l’administration. Les données peuvent ainsi contribuer à la mise en place d’un modèle participatif qui favorise l'implication citoyenne, en concourant au développement de la participation et la coproduction.

L’exemple de la métropole de Nantes : un groupe de citoyens, appartenant au projet OpenStreetMap reprit le fichier des bases adresses, publié par la collectivité en 2012 et proposa des modifications améliorant des informations locales utiles à tous, grâce à une coproduction.

La citoyenneté

Les démarches d’ouverture visent à donner aux citoyens des ressources auxquelles ils n’avaient pas accès auparavant : elles rendent opérationnels et effectifs non seulement le droit d’accès aux informations publiques par leur mise en ligne sur des portails dédiés, mais surtout le droit de manipuler, traiter et exploiter ces informations.

Source : OpenDataFrance - Licence : CC-BY-SA

Version : v2.0, date : juin 2022

Des données pour la modernisation de l’action publique

Pour les acteurs publics, la démarche d’ouverture, en plus de répondre à des obligations légales, constitue un levier d'action et d'animation des politiques publiques. Regardons ici celui de la modernisation de l’action publique.

La mise en œuvre d'une démarche d'ouverture de données est l’occasion pour les administrations de mettre en place de nouvelles méthodes et outils au sein de leurs services. L’expérience montre qu’une telle démarche réussit lorsqu’elle constitue un vecteur de décloisonnement et qu’elle est une source de réflexion sur les données produites et collectées.

Développer la culture des données

Une démarche d'ouverture de données est l'occasion de monter en compétences pour les agents et collaborateurs sur la gestion et la qualification des données : savoir les trouver, les utiliser, les croiser, les représenter.

Mettre en œuvre de nouvelles pratiques

Une démarche d'ouverture de données est l'occasion de mettre en œuvre de nouvelles formes de collaboration en interne comme en externe.

L’État et les collectivités organisent des événements qui visent à favoriser la collaboration à partir de l’utilisation des données : hackathons, datacamp, ateliers, etc. Ces évènements sont des moments de créations de services qui mobilisent aussi bien des équipes internes que des acteurs de la société civile. Ce sont des moments de coproduction et d'échanges riches en enseignements et qui vise l’amélioration des services, qu’ils soient publics ou privés. Le simple fait de faire l’inventaire des données avec les partenaires est souvent productif.

Mais au delà des productions événementielles, la gestion de projets incluant une exploitation des données suppose de développer de nouveaux savoir-être d'ouverture, de collaboration, d'expérimentation qui sont tous des leviers de transformation.

Améliorer le système décisionnel

Les données sont la base des informations qui permettent aux décideurs de faire des choix éclairés. Améliorer la qualité des données contribue à fournir des éléments concrets, fiables, pour prendre des décisions et mettre les services publics en cycle d'amélioration continue. Certaines collectivités, comme le département de Saône-et-Loire relie ses données publiques de manière automatisée à son système décisionnel. Services et élus accèdent à des données à travers de nouvelles interfaces et s’appuient ainsi sur des éléments concrets et régulièrement mis à jour pour agir.

Source : OpenDataFrance - Licence : CC-BY-SA

Version : v2.0, date : mai 2022

Définition générale de l’open data

D’une façon générale, l’expression “open data” est souvent employée pour désigner à la fois les politiques ou stratégies d’ouverture des données, et les données ouvertes à proprement parler. Mais que signifie “ouverture des données” ? La notion d’ouverture fait référence de manière métaphorique à la volonté de favoriser la publication d’informations sans restriction d’accès et d’utilisation. La publication en open data suppose la possibilité pour un tiers de traiter et manipuler les données.

L’ouverture des données est une politique publique qui développe des portails de mise à disposition de données et favorise la mobilisation et la réutilisation de données dans l’action publique. Cela s’appuie sur la pratique de médiations : il s’agit non seulement de publier en ligne et mettre à disposition des données dans un format ouvert, mais aussi de proposer des dispositifs d’accompagnement et d’animation de la publication.

Tous les acteurs peuvent ouvrir des données : des associations, des personnes, des entreprises...

Différents aspects limitent la diffusion des données : par exemple, les secrets légaux, les coûts importants de mise à disposition, les formats de fichiers propriétaires ou les conditions restrictives dans les clauses des marchés...

Qu’est-ce qu’une donnée ouverte?

Une donnée ouverte est une donnée numérique caractérisée, à minima, par plusieurs propriétés :

• elle est librement accessible,

• elle est compréhensible,

• elle est dans un format suffisamment répandu pour être exploitable par une machine,

• elle est réutilisable par tous, ses conditions de réutilisation sont précisées dans une licence.

Une donnée ouverte n’est pas forcément une donnée publique. Associations, citoyens ou entreprises peuvent mettre des données à disposition, sans que celles-ci soient produites dans le cadre d’une mission de service public.

L’ouverture des données se réalise par la publication des données sur des sites web, des portails ou via des API (Interface pour l’accès Programmé aux Applications). Les données sont mise à disposition sous différents formats de fichiers qui permettent la manipulation et le traitement des données.

Qu'est-ce qu'un format ouvert ?

Source : OpenDataFrance - Licence : CC-BY-SA

Version : v2.0, date : juillet 2022

Contexte

La publication et la protection des données publiques sont très encadrées.

La base ci-après référence la liste des principaux textes en droit français et européen qui régissent la publication des données.

Synthèse de la règlementation

Source : OpenDataFrance - Licence : CC-BY-SA

Version : v2.0, date : juin 2022

Introduction

Le guide revient sur les principales actions que les collectivités doivent mettre en œuvre (depuis mai 2018) pour être en conformité avec le RGPD :

• désigner un délégué à la protection des données (DPO - Data Protection Officer), qui peut être mutualisé avec d’autres collectivités territoriales sous certaines conditions (voir ) ;

• recenser les traitements de données et tenir à jour un registre de ceux-ci (voir ) ;

• fonder le traitement de toute données à caractère personnel sur l’une des bases légales (voir ) ;

• gérer la sous-traitance des traitements (voir ) ;

• garantir la sécurité des données (voir ) ;

• organiser la réponse aux demandes d’exercice des droits venant des administrés (voir ) ;

• notifier à la CNIL, voire aux personnes concernées, les violations éventuelles de données à caractère personnel (par exemple les failles de sécurité) (voir ) ;

• effectuer, dans certains cas, des analyses d’impact sur la vie privée et les libertés pour certains traitements à risques (voir ).

Voir aussi : Les collectivités territoriales et l’open data : concilier ouverture des données et protection des données personnelles

Source : OpenDataFrance - Licence : CC-BY-SA

Version : v2.0, date : juillet 2022

Certains acteurs économiques ont joué un rôle majeur dans le développement de l’open data en France. Ils ont contribué notamment à l'émergence de communautés d’acteurs des données ou ont créé des offres de services structurantes qui ont permis aux acteurs publics de démarrer des démarches d'ouverture des données.

Les regroupements

GFII

Le Groupement Français des Industries de l’Information est un think tank spécialiste du marché de l’information et de la connaissance. Le GFII a pour vocation de rassembler les acteurs de l’information professionnelle - producteurs d’informations, prestataires de solutions, éditeurs, diffuseurs, bibliothèques universitaires, centres de documentation, etc. Le GFII organise des rencontres pour que les acteurs de l’information puissent échanger leurs points de vues sur des sujets aussi larges que l’économie, la législation et les aspects techniques du secteur. Le GFII organise également des groupes de travail autour de sujets stratégiques que l’open et le big data, veille et traitement avancée des données, open access, etc.

Syntec devenu Numeum

La Fédération SYNTEC a été créée le 1er janvier 1991.

Devenue Numeum, fusion de Syntec Numérique et de TECH IN France, elle regroupe les entreprises de services du numérique (ESN), les éditeurs de logiciels, les plateformes et les sociétés d’Ingénierie et de Conseil en Technologies (ICT).

La Fédération apporte son expertise sur plusieurs points : la négociation et la conclusion de conventions et accords collectifs de travail ; la représentation commune de ses unions de syndicats et de ses syndicats auprès des Pouvoirs Publics ; l’étude de questions économiques, techniques, juridiques, etc. d’intérêt commun aux unions de syndicats adhérents.

Les entreprises

Data Publica

Les cabinets de conseil CIVITEO, DATACTIVIST, INNOPUBLICA et le cabinet d’avocats PARME Avocats forment une alliance d’entreprises et créent une marque commune pour offrir leurs services aux acteurs de la sphère publique confrontés à l’explosion des problématiques de gestion des données. Transparence, ouverture des données publiques et loi sur l’open data, villes intelligentes et projets de smart city, big data des territoires, recours aux algorithmes et à l’intelligence artificielle, protection des données personnelles des habitants… les enjeux de la gestion des données sont de plus en plus présents dans la sphère publique.

Opendatasoft

La société OpenDataSoft a été créée en 2011 avec pour volonté de développer une plate-forme en ligne servant à la transformation rapide des données en informations et en services (API, visualisation de données, etc). L’objectif est de faciliter la publication des données par les collectivités territoriales et les entreprises et dans le même temps faciliter le partage de ces données en vue de leur réutilisation par les usagers.

Cityzen Data

Cityzen Data propose d’aider les villes à installer des capteurs aux endroits clefs pouvant contribuer à l’amélioration des services urbains à destinations des habitants. La société propose également de mettre à disposition de ses clients une plate-forme, des outils d’analyse, des API et des outils de visualisation.

Oswillo

L’infrastructure Ozwillo a été créée suite à un projet européen par des utilisateurs, des développeurs, des fournisseurs de services. Regroupés en association créée le 5 février 2016, avec pour dessein une utilisation neutre et loyale de l’infrastructure Ozwillo et des données. Elle vise aussi à valoriser les données par la maîtrise et l’exploitation de ces dernières ; à promouvoir les applications par une meilleure visibilité et un plus large accès en mobilité de celles-ci ; et la dynamisation des projets, de leur idée à leur commercialisation.

MGdis

MGDIS édite des logiciels d’aide à la décision et au pilotage depuis 1983, à destination des collectivités locales, des hôpitaux, des EHPAD, des organismes d’État et des établissements publics et parapublics. Ces logiciels de gestion et de pilotage ont plus précisément pour vocation à : aider à la direction financière et à la maîtrise des cycles financiers ; aider et éclairer les directions générales et financières à la prise de décisions stratégiques ; accompagner les élus pour le déploiement des politiques publiques ; organiser et piloter la gestion des dossiers et procédures administratives ; etc.

Isogeo

Isogeo est l’éditeur de la plate-forme web (SaaS) du même nom, créée en 2009 avec l'objectif d’aider les organismes publics et privés à optimiser l’utilisation, le partage et la valorisation de leurs données géographiques.

Depuis, elle permet le recensement et la diffusion de tout type de données via ses outils de catalogage et son API RESTful, permettant de gérer plusieurs niveaux de consultation orientés usages professionnels, semi-professionnels et publics.

Source : OpenDataFrance - Licence : CC-BY-SA

Version : v2.0, date : juillet 2022

AFIGEO (http://www.afigeo.asso.fr)

L’AFIGEO est l’Association Française pour l’Information Géographique créée en 1986. Elle a pour objet d’accompagner le développement du secteur de l’information géographique en France et à l’international. Elle fédère près de 200 organismes (producteurs et utilisateurs, collectivités territoriales et services de l’État, grands groupes et TPE, universités et organismes de formation...), qui échangent et partagent sur les questions clefs du marché de l’information géographique, des services associés, de ses usages et des évolutions des formations à la géomatique. Elle anime des groupes de travail dont un dédié à l’ouverture des données, participe à des actions internationales (ENERGIC OD…), produit des ressources documentaires (“L’information géographique et l’open data” en 2017) et organise des événements d’envergure.

FING (http://www.fing.org) - Association qui a mis fin à ses activité en 2022

La Fondation Internet Nouvelle Génération est un think tank créé en 2000 par Daniel Kaplan et Jacques-François Marchandise. Il s’intéresse à toutes les transformations numériques, réunit des acteurs des organisations publiques et privés et favorise le dialogue avec les acteurs de la recherche. Dès 2010, la FING engage des expérimentations sur l’open data dans deux territoires pilotes et anime au niveau national la réflexion sur la réutilisation des données publiques par des événements (Open Data Garage). En 2013, la question du public des données se pose de façon abrupte : or, sans public, comment faire de l’innovation sociale? La campagne Infolab est lancée, une expérimentation sur le Self Data également. L’objectif est de définir la culture des données et produire des médiations qui peuvent faciliter l’accès à cette culture. L'association a cessé son activité en 2022 mais certains de ses chantiers, comme le programme "Culture D" (acculturation à la donnée) sont repris par l'association Opendata France.

Libertic (libertic.wordpress.com/libertic/)

Créée en 2009, LiberTIC est une association nantaise de loi 1901 qui a favorisé le développement des démarches d’ouverture sur l’ensemble du territoire français. Grâce à la rédaction d’une lettre ouverte signée par 200 personnes, elle est à l’origine de l’engagement de la ville de Nantes dans l’open data en février 2011. Elle participe à la veille en produisant une carte de France de l’open data et à la création d’outils de sensibilisation (vidéos, ressources documentaires...). L’association est co-organisatrice de la première Opération Libre (et des suivantes) et des éditions de l’Open Data Week (Marseille 2013, Rennes 2015).

OpenDataFrance (http://www.opendatafrance.net)

L’association Opendata France a été en octobre 2013 et réunit les collectivités engagées dans des démarches d’ouverture des données publiques. Elle a pour objectif de promouvoir l’open data à toutes les échelles territoriales et de faciliter sa mise en œuvre par les échanges avec les différents acteurs économiques et politiques. Elle émet une veille et édite des guides de sensibilisation, organise des formations et événements. Des groupes de travail sont animés sur des thématiques structurantes (standardisation, cadre légal, indicateurs…) et contribuent à la création de référentiels nationaux.

Open Knowledge International (okfn.org)

Open Knowledge International est une organisation non-gouvernementale qui milite pour le développement de l’open data en encourageant les initiatives gouvernementales et les réutilisations par la société civile. Elle fournit la solution CKAN, solution technique open source qui permet la publication de données. Elle est à l’origine du projet School of data qui propose des cours en ligne et assure des formations (Ecole des données pour la version française). Elle réalise aussi l’Open Data Index, classement international des pays engagés dans les démarches d’ouverture.

OpenStreetMap

Le projet OpenStreetMap est né en 2004 au Royaume-Uni et se fonde sur la contribution des usagers pour la production de données géographiques. La base de données est sous Open Database Licence cartes (ODbL). En 2006, est créée la fondation OpenStreetMap. En France, l’association a participé à la création de la Base Adresse Nationale (Ban : adresse.data.gouv.fr) aux côtés de l’Etat Français, du Groupe La Poste, de l’IGN. Cette base référence l’ensemble des adresses du territoire français et vise à fournir des données de référence aux acteurs de la sécurité, de la santé et des services.

Regards citoyens (https://www.regardscitoyens.org)

Regards Citoyens est un collectif qui s’est formé en juillet 2009 et qui s’est constitué en association en juin 2010. L’association travaille à la promotion de la mise à disposition des données publiques par la création et le développement d’outils. Elle met au cœur de ses préoccupations l’éducation et la citoyenneté. Elle produit des dispositifs qui permettent aux citoyens de participer à la vie publique (Crowdsourcing de l'analyse de la consultation Égalité Femmes/Hommes en 2016, numérisation des déclarations d’intérêts en 2013).

Source : OpenDataFrance - Licence : CC-BY-SA

Version : v2.0, date : juillet 2022

Etalab (etalab.gouv.fr)

La mission Etalab, créée en février 2011, est chargée de stimuler et coordonner la politique d’ouverture et de partage des données publiques (« open data ») et de coordonner la représentation française au sein du Partenariat pour un gouvernement ouvert (« Open Government Partnership »). Rattachée aux services du Premier ministre, la mission Etalab fait partie de la direction interministérielle du numérique de l’Etat (DINUM). La mission Etalab a 3 principales missions :

• accompagnement des administrations dans l’ouverture des données publiques, gestion de la plateforme data.gouv.fr et mise en place du service public de la donnée (SPD) ;

• circulation et exploitation (exemple Lab IA) des données au sein de l’administration en œuvrant pour des politiques publiques pilotées par la donnée ;

• ouverture du gouvernement et représentation de la France au sein du Partenariat pour un gouvernement ouvert.

CNIL (cnil.fr)

La Commission Nationale de l’Informatique et des Libertés (CNIL) est une autorité administrative indépendante créée en janvier 1978. Elle est en charge de la protection de la vie privée et des libertés dans l’usage de l’informatique. La CNIL a trois grandes missions :

• l’information et le conseil,

• le contrôle

• les sanctions.

En France, tout traitement de données à caractère personnel doit faire l’objet de protections particulières précisées par la loi pour une République numérique et le Règlement Général pour la Protection des Données. A partir d’avril 2018, le Délégué à la Protection des Données (DPO) remplace le Correspondant Informatique et Libertés (CIL). Ses fonctions et responsabilités sont élargies pour protéger les données à caractère personnel.

CADA (cada.fr)

La Commission d’Accès aux Documents Administratifs (CADA) a été créée en 1978 et est une autorité administrative indépendante. Elle a pour vocation de garantir à tout citoyen l’accès aux documents administratifs, dans une logique de transparence et de redevabilité des administrations; elle garantit également le droit à la réutilisation des informations publiques. Depuis 1978, ce droit d’accès est assuré, quel que soit le format d’origine du document. La CADA peut être saisie par tout citoyen en cas de refus de communication ou de réutilisation. Ses missions sont définies par la loi “CADA” de 1978, codifiée dans le livre III du Code des Relations entre le Public et l’Administration (CRPA).

Les collectivités territoriales ont l’obligation de désigner un correspondant CADA qui a pour missions de :

• Réceptionner les demandes d'accès aux documents administratifs et de licence de réutilisation des informations publiques ainsi que les éventuelles réclamations et de veiller à leur instruction

• Assurer la liaison entre l'autorité auprès de laquelle elle est désignée et la commission d'accès aux documents administratifs.

Il peut être également chargée d'établir un bilan annuel des demandes d'accès aux documents administratifs et de licence de réutilisation des informations publiques qu'elle présente à l'autorité qui l'a désignée et dont elle adresse copie à la commission d'accès aux documents administratifs.

HATVP (hatvp.fr)

La Haute Autorité pour la Transparence de la Vie Publique est une autorité administrative indépendante qui succède à la Commission pour la Transparence Financière de la Vie Politique suite à la loi relative à transparence de la vie publique du 11 octobre 2013. Elle est en charge de la publication des déclarations de situation patrimoniale et des déclarations d’intérêts de certains élus et des membres du gouvernement. Elle a pour mission la publication des données des déclarations sous la licence ouverte promue par Etalab (LO) et la tenue du registre des représentants d’intérêts.

COEPIA (http://www.gouvernement.fr/coepia)

Le COEPIA est le Conseil d’Orientation de l'Édition Publique de l’Information Administrative. Ce conseil a été créé en janvier 2010 et traite des questions relatives à l’édition publique, à l’information et au renseignement administratif, ainsi qu’à la publication des données publiques. En octobre 2015, la composition du conseil a été renouvelée pour renforcer son analyse et son expertise dans le domaine de l’ouverture des données et du gouvernement.

Conseil National du Numérique (cnnumerique.fr)

Le Conseil National du Numérique est un organisme consultatif créé en 2011 afin de produire une réflexion sur les enjeux sociaux, culturels et économiques du numérique. Il a mis en place une vaste consultation qui a donnée lieu au rapport “Ambition numérique”, base à la rédaction de la loi pour une République numérique. En avril 2017, le conseil émet un avis sur “la libre circulation des données en Europe”.

Il publie régulièrement des études. Pour accéder à ses travaux :

Les acteurs territoriaux

Les collectivités territoriales ont joué un rôle déterminant en France dans le développement de la culture de l’ouverture et dans les actions de mise à disposition des données publiques. Elaborée dans le cadre de l'Observatoire de l'open data, la carte ci-dessous présente les acteurs ayant engagés une démarche d’ouverture de leurs données.

Source : OpenDataFrance - Licence : CC-BY-SA

Version : v2.0, date : juillet 2022

Qu’est-ce une licence ?

Les finalités

Pour toute diffusion d’information, il est nécessaire de fixer un cadre juridique dans lequel se fait la mise à disposition des données ouvertes. On utilise pour cela une “licence” qui est attachée à chaque jeu de données.

Au carrefour du droit et de l’économie, les licences sont directement liées à la notion de propriété intellectuelle. Une licence est un document qui précise les droits et les devoirs des producteurs et des réutilisateurs de données. Elle présente la nature des engagements des parties prenantes dans le cas d’une collaboration ponctuelle ou récurrente. Elle crée ainsi un cadre qui assure la pérennité et la collaboration.

La démarche d’ouverture vise à faciliter la diffusion et la réutilisation des données publiques, sans faire de discrimination dans les possibles réutilisations. Le choix de la licence est donc fondamental. Un nombre réduit de licences sont aujourd’hui utilisées et recommandées par l’état.

Dans , le magistrat de la cour des comptes Trojette souligne l’importance de ne pas noyer les utilisateurs dans les méandres de licences spécifiques : « dans un contexte de concurrence avec des données produites hors du service public, les contraintes ainsi imposées aux réutilisateurs doivent être aussi simples à appréhender et à accepter que possible : une jeune pousse du secteur des Big data, désireuse de réutiliser les données publiques de différentes administrations (et dans des pays différents) ne consentira pas à faire appel à un avocat pour étudier toutes les licences types non standards de l’administration.

Dès lors, l’administration devrait privilégier des licences-types auxquelles d’éventuelles licences spécifiques seraient automatiquement compatibles. Ces licences pourraient avoir l’avantage d’une formulation compatible avec les standards internationaux – pour la définition desquels la France a un rôle à jouer – et faire l’objet d’une traduction pour accroître l’attractivité des plateformes hors de France. »

Les licences “libres”

Les licences libres sont apparues au milieu des années 1980, lorsque le a été adapté et étendu aux logiciels.

C'est une qui s'applique à une par laquelle l'auteur concède tout ou partie des droits que lui confère le , en laissant au minimum quatre droits considérés fondamentaux aux utilisateurs :

• usage de l'œuvre ;

• étude de l'œuvre pour comprendre son fonctionnement ou l'adapter à ses besoins ;

• modification (amélioration, extension et transformation) ou incorporation de l'œuvre en une ;

• redistribution de l'œuvre, c'est-à-dire sa diffusion à d'autres usagers, y compris commercialement.

Les licences libres sont donc :

• des contrats de licence non exclusive,

• de droits de propriété intellectuelle

• consentis pour le monde entier,

• par lesquels un titulaire de droits autorise un licencié à copier, modifier, utiliser et distribuer des données (et plus généralement une création)

Le succès d’une licence est rattaché à ses qualités intrinsèques, mais aussi à de multiples facteurs externes (ses “supporters” industriels ou communautaires, sa langue, les projets leaders, etc.).

Choix des licences

Dans les faits, sauf cas exceptionnels, les collectivités choisiront leurs licences parmi celles homologuées par l’état.

A ce jour (déc.2018), il s’agit essentiellement de :

• Licence Ouverte v2.0

• ODbL

Dans la majorité des cas, la collectivité produit par elle-même, ou par un prestataire, les données qu’elle publie en open data. La règle générale recommandée par l’état est l’utilisation de la Licence Ouverte, qui est une licence simple et dite “permissive” car les réutilisations engendrent peu de contraintes.

Lorsque les données ont été produites dans le cadre d’une collaboration forte avec la société civile (contribution citoyenne) ou lorsque les données sont considérées comme un “bien commun informationnel”, il peut être légitime de protéger cette ressources en imposant un partage à l’identique, c’est à dire la contribution des réutilisateurs à l’enrichissement de ces données. C’est le sens général des licences de type “copy-left” et particulièrement de la licence ODbL.

Licences Contributives versus Permissives

On distingue deux classes : les licences copyleft et les licences “permissives”.

• Au sein d’une licence copyleft, ou Contributive, les contributions et modifications doivent être reversées sous la même licence (« obligation de réciprocité »).

• Les licences permissives autorisent la diffusion de la création finale ou des contributions sous n’importe quelle autre licence tant que sont conservées certaines obligations généralement peu contraignantes (garder a minima le texte de la licence et indiquer le nom de l’auteur).

Règles et usages à respecter

Il est nécessaire préciser clairement sous quelle licence les données utilisées et/ou mises à disposition sont utilisées et utilisables sur une plateforme.

Pour cela il faut donner le nom complet de la licence choisie (et si on le souhaite, son acronyme) ainsi qu’un résumé des droits et restrictions qu’elle suppose. Il est également nécessaire de donner accès au texte complet de la licence (via un lien hypertexte ou un document à télécharger / à consulter en ligne).

Il peut être utile de préciser à l’utilisateur de quelle manière il devra créditer la plateforme. On peut également mettre à disposition du code informatique permettant d’établir un lien et d’associer des métadonnées à l’œuvre ou aux données d’origine.

Présentation des licences homologuées

Lorsqu’ aucune licence prévue dans le décret ne répond aux besoins d’une administration et qu’elle souhaiterait recourir à une licence spécifique, cette licence devra être homologuée par l’Etat, en l’occurrence la DINSIC, selon les critères fixés par le décret.

Licence Ouverte

Dans le cadre de la politique du Gouvernement en faveur de l’ouverture des données publiques, Etalab a conçu la « Licence Ouverte / Open Licence ». Cette licence, élaborée en concertation avec l’ensemble des acteurs concernés, facilite et encourage la réutilisation des données publiques mises à disposition gratuitement.

La « Licence Ouverte / Open Licence » présente les caractéristiques suivantes :

Une grande liberté de réutilisation des informations :

• Une licence ouverte, libre et gratuite, qui apporte la sécurité juridique nécessaire aux producteurs et aux réutilisateurs des données publiques ;

• Une licence qui promeut la réutilisation la plus large en autorisant la reproduction, la redistribution, l’adaptation et l’exploitation commerciale des données ;

• Une licence qui s’inscrit dans un contexte international en étant compatible avec les standards des licences Open Data développées à l’étranger et notamment celles du gouvernement britannique (Open Government Licence) ainsi que les autres standards internationaux (ODC-BY, CC-BY 2.0).

Une transparence des sources

• Une exigence forte de transparence de la donnée et de qualité des sources en rendant obligatoire la mention de la paternité.

Une volonté de standardisation au service de l'accessibilité des données publiques

• Une opportunité de mutualisation pour les autres données publiques en mettant en place un standard réutilisable par les collectivités territoriales qui souhaiteraient se lancer dans l’ouverture des données publiques.

Pour l’essentiel, cette licence indique :

Le « Concédant » concède au « Réutilisateur » un droit non exclusif et gratuit de libre « Réutilisation » de l’« Information » objet de la présente licence, à des fins commerciales ou non, dans le monde entier et pour une durée illimitée, dans les conditions exprimées ci-dessous.Le « Réutilisateur » est libre de réutiliser l‘ « Information » :

• de la reproduire, la copier,

• de l‘adapter, la modifier, l‘extraire et la transformer, pour créer des « Informations dérivées », des produits ou des services,

• de la communiquer, la diffuser, la redistribuer, la publier et la transmettre,

• de l’exploiter à titre commercial, par exemple en la combinant avec d’autres informations, ou en l’incluant dans son propre produit ou application.

Sous réserve de :

• mentionner la paternité de l’ « Information » : sa source (au moins le nom du « Concédant ») et la date de dernière mise à jour de l’ « Information » réutilisée.

Suivi de paragraphes relatifs :

• aux données à caractère personnel,

• aux droits de propriété intellectuelle,

• à la responsabilité des producteurs et des réutilisateurs

• à la compatibilité avec d’autres licences existantes

• au droit applicable (français)

ODbL (pour OpenDatabaseLicence)

Présentation générale

ODbL est comparable à Licence Ouverte sur les points :

• pas de responsabilité pour le producteur,

• possibilité de complète réutilisation y compris à des fins commerciale,

• sous réserve de respecter l'intégrité des données (ne pas les modifier, ne pas les détourner) et de citer la source (notion de paternité)

Elle ajoute cependant une notion très importante : Partage à l'identique (ou Share-Alike)

Elle est proche de la licence CC-BY-SA (BY pour paternité et SA pour Share-Alike), qui elle n'est pas homologuée puisque assez redondante avec OBdL. Certains continuent cependant à utiliser CC-BY-SA car elle inclut plus facilement la protection de ressources numériques qui ne sont à proprement parler des données : support multimédia (image, sons, vidéos, ..)

Approfondissement de la licence ODbL

De nombreuses considérations et questions ont été précisées dans le document suivant :

Source : OpenDataFrance - Licence : CC-BY-SA
Version : v0.0.1, date : janvier 2023

OpenDataFrance propose une version synthétique et pragmatique de la conduite de projet en abordant :

• La notion de projet

• Qui mène un projet ?

• La gouvernance et les instances

• Les étapes de la gestion de projet

• L'évaluation de l'impact d'un projet

• La méthode agile

• Le design de service et la "pensée design"

• La valorisation du projet par le pitch

• La gestion de projet inclusive et résiliente

• Point méthodologie express : "Comment garantir l'alimentation en données de mon futur service numérique ?"

  • 1 - "Penser global" en abordant la recherche par l'identification d'un réseau d'acteurs

  • 2 - "Agir local" en identifiant les acteurs publics de la donnée de proximité

  • 3 - Juger de la qualité de la donnée

La conduite de projet (numérique et donnée)

Agir en "mode projet" permet d'atteindre un objectif fixé en s'appuyant sur des méthodologies éprouvées et d'entrer dans un cadre qui facilite l'obtention du résultat visé, notamment quand il s'agit d'innovation.

Quelle que soit l'ambition initiale, il est recommandé d'appliquer une méthodologie de gestion de projet, qu'il s'agisse :

• De l'ouverture de données, du développement d'une plateforme de diffusion de données, d'un projet global de mise en œuvre de l'open data dans une structure publique ou privée (traduction opérationnelle d'une politique, d'une stratégie de la donnée), de la circulation des données (API, élaboration de standard, partage entre acteurs identifiés…),

• De l'usage, de l'exploitation des données (création ou amélioration d'un service numérique, pilotage, alimentation de la transition environnementale, de travaux de recherche, d'un observatoire, d'une concertation)…

En initiant un projet, on s'assure en premier lieu de répondre correctement à un besoin.

La notion de projet

Un projet, c'est :

• Un objectif clairement défini à atteindre

• Une liste de tâches précises pour y parvenir

• Trois principes à équilibrer :

  • La qualité de la réponse apportée

  • La maitrise des couts

  • Le respect des délais

• Une attention continue portée à l'usager-bénéficiaire cible.

Le projet est ponctuel, il a un début et une fin (un planning) et il lui est attaché des moyens humains, techniques, juridiques, administratifs et financiers.

Le projet dans le domaine du numérique et de la donnée a naturellement une dimension d'innovation et par la même intègre la conduite du changement dans son déroulé et l'itération (développement ou résolution par phases successives) dans sa réalisation.

Ressources :

• Les notions de bases de la gestion de projet : Blog "Réussir ses projets"

• UTILO, kit des facilitateurs d'innovations publiques en Bretagne (susciter l’intelligence collective pour concevoir ou faire avancer un projet) par La communauté des Facilitateurs d’innovation publique de Bretagne UTILO et le Ti Lab

• Exemple de conduite de projet partenarial RUDI par Rennes Métropole : plateforme et "réseau social" de donnée

• Guide de l'innovation centrée-usager par La FING

• Développer de nouveaux services numériques par le CEREMA

• Les principes de gestion de projet : QCDA

• 6 étapes clés de la conduite du changement par le MBA marketing digital & e-commerce de l'Institut Léonard de Vinci

• Conduite du changement organisationnel dans l'administration publique -Revue de littérature - FE Nouiker - International Journal of Accounting, - 2021 - ijafame.org

Qui mène un projet ?

La conduite de projet est une mission à part entière qui peut être menée par des personnes dont c'est la fonction (chef.fe, directeur.trice de projets) ou confiée pour un temps donné à un agent, un.e salarié.e, un.e intrapreneur.euse dans le secteur public ou privé, un.e prestataire… expert.e sur le domaine de la donnée et/ou plus globalement du numérique ou encore, dont l'engagement sur le sujet traité assure le portage du projet.

Une lettre de mission – ou toute démarche similaire - est recommandée car elle permet d'asseoir la légitimité d'un.e chef.fe de projet.

Le.a chef.fe de projet est garant de la réussite du projet, c'est lui.elle qui en porte la responsabilité.Démarche d'ouverture des données ou développement de service numérique, un projet ne peut aboutir positivement que par la désignation d'une personne l'incarnant.

Le.a chef.fe de projet constitue une équipe projet sur laquelle il n'a pas de pouvoirs hiérarchiques mais qu'il fédère (management transversal) afin de faire émerger synergie des compétences et intelligence collective au service du projet. Chaque membre de l'équipe projet a des tâches à mener et des objectifs à atteindre, assignés par le.a chef.fe de projet avec qui la communication doit être fluide et constante.

Le.a chef.fe de projet réalise également un état des lieux de son écosystème local et plus global pour identifier des partenaires potentiels, des homologues travaillant sur les mêmes sujets (mutualisation envisageable), les réseaux existants et les structures pouvant lui apporter ressources et documentation, soutien, animation d'événement en lien avec le projet ou de mobilisation de "testeurs", démarche de médiation (réseaux, associations, monde académique, experts reconnus sur le domaine, laboratoires d'innovation locale, tiers-lieux …).

Le.a chef.fe de projet doit mettre en œuvre une gestion de projet qui s'appuie sur 3 volets :

• la planification (calendrier – diagramme de Gantt par exemple- coordination des tâches, jalons)

• le suivi (organisation, mesures d'ajustement au contexte)

• le contrôle (activités effectuées, objectifs atteints)

Il.elle s'assure en continu de la qualité de la communication au sein de l'équipe projet, avec les personnes ressources sollicitées ponctuellement, les commanditaires (élus, direction, propriétaire du projet…) partenaires le cas échéant et bien entendu avec les usagers finaux. Plus globalement, il met en œuvre un plan de communication tout au long du projet et pas uniquement sur les résultats finaux, même si c'est un point d'orgue de ses actions de communication.

La gouvernance et les instances

La gouvernance d’un projet, c'est une définition des rôles et responsabilités de chaque acteur du projet, notamment l'équipe projet mais aussi des personnes ressources impliquées, sollicitées ponctuellement. Parmi les outils qui peuvent être exploités pour les préciser : RACI ou matrice de responsabilité.

Sur le sujet spécifique de la gouvernance de la donnée (et de la coopération), un article dédié est en ligne sur l'espace ressources d'OpenDataFrance.

Une gouvernance claire permet un pilotage clair : plusieurs responsables signifie une absence de responsabilité voire un conflit, situation à écarter dans la gestion de projet au profit d'un dialogue constructif et d'une circulation active des informations.

La gouvernance peut se traduire, lorsque les moyens informatiques de la collectivité ou de la structure le permet, par la création d’une plateforme de gestion de ce projet incluant les échanges permettant une transparence sur l'ensemble des actions menées et des résultats obtenus.

La gouvernance d'un projet se traduit aussi dans sa "comitologie". La gestion de projet nécessite de mettre en place des instances qui seront dimensionnées selon l'envergure du projet. Voici une liste d'instances standards qui sera adaptée au contexte et aux enjeux :

• Le comité politique (COPOL) : C'est un échange avec les élus dont les délégations sont impactées ou pour qui le projet est une mise en œuvre du plan de mandat et des politiques qu'ils portent, dans le cas des collectivités territoriales. Ce peut-être également une réunion avec les ministres, le Préfet mais aussi le.a Président.e ou CEO dans le secteur privé (selon le contexte, les porteurs de la politique). Il s'agit d'aborder généralement l'initialisation du projet (accord politique sur les objectifs visés et sur le lancement du projet), un bilan intermédiaire et une présentation des résultats.

• Le comité stratégique (COSTRA) : Tout projet s'appuie sur une stratégie (enjeux auxquels le projet répond) et un plan d’action visant à établir les charges et à coordonner l’action des intervenants. Sa composition doit permettre d'avoir une vision globale du projet, permettant de dresser un état des lieux du projets à ses différentes phases. C'est une réunion régulière qui a pour vocation de prendre des décisions, de renforcer l’adhésion de tous les acteurs et faire office de "sponsor du projet". Le comité stratégique rassemble les décideurs et garantit la concordance entre les actions menées dans le cadre du projet et la stratégie dans laquelle elle s'inscrit.

• Le comité de Pilotage (COPIL) : Le comité de Pilotage figure, parmi les instances de gouvernance, comme celui chargé, d’une part, d’impulser l’intervention du sponsor, afin de s’assurer que la meilleure décision sera prise, et, d’autre part, d’établir l’état d’avancement du projet IT. Il est le garant de la cohérence entre les décisions à prendre et les enjeux de l’opération, notamment au regard des délais et des coûts du projet IT. Sa fonction est multiple. Du suivi global de l’avancement du projet à la prise de décision conformément aux finalités, en passant par l’orientation ou la modification des actions sur proposition du client, le comité de Pilotage a un rôle clé dans la bonne marche du projet. Le COPIL est une instance essentielle qui s'assure que le projet se déroule conformément aux objectifs définis. C'est l'instance qui permet de :

  • Suivre la progression du projet selon le planning initial

  • S'assurer de l’avancée des livrables prévus

  • Suivre le budget, le planning et la qualité des livrables

  • Identifier les alertes et les risques, définir les solutions

  • Prendre des décisions sur les sujets bloquants et les ressources à affecter, définir des modes de solutions et prendre des décisions Le COPIL remonte au COSTRAT ou COPOL les problèmes qui relèvent de leur périmètre et donc de décisions majeurs. Pour les organisations plus modestes, le COPIL fait office de COSTRAT et de COPOL.

• Le comité de Projet (COPROJ) : C'est la cheville ouvrière du projet, une instance plus opérationnelle qui permet très concrètement de piloter le projet. Le.a chef.fe de projet anime ce comité et s'assure au travers de cette instance du bon déroulé du projet et d'une coordination de ses acteurs comme des tâches affectées, en cours et à venir. Les points de tension sont passés en revue, comme l'est l'application d'un potentiel PAQ (Plan d’Assurance Qualité), une revue des livrables est réalisée avec le degré d'avancement (recette, livraison…). C'est le cadre de décisions opérationnelles en matière de modification ou de conformité des choix fonctionnels ou techniques avec une revue des différents indicateurs (KPI) et adaptation, au regard de ce suivi, des ressources.

Outre ces instances, on peut également avoir le comité de Décision Métier (CODEM), le comité de décision technique (COTEC), le comité de suivi des activités de maintenance (CORUN).

Les étapes de la gestion de projet

1 - Conception

Concevoir un projet c'est identifier le besoin et définir les objectifs pour y répondre.

Il s'agit de formaliser les principales étapes et d'identifier les ressources (humaines en premier lieu) et les parties prenantes pour atteindre les objectifs.

Il peut être utile de faire des études de faisabilité pour estimer l'envergure du projet (coût, mobilisation de compétences internes ou externes, évolution technologique…) afin de mesurer les capacités à le porter.

Dans cette phase de conception, il est nécessaire d'établir des critères de réussites et de suivre les indicateurs tout au long du projet.

L'organisation propre au projet doit être mise en place, en s'assurant que les responsabilités soient établies, chaque domaine de compétences nécessaire soit couvert et que la gouvernance soit installée.

2 - Planification

Le calendrier du projet est arrêté. Pour chaque livrable,

• les tâches à réaliser sont précisées,

• le budget attribué

• le temps de leur réalisation déterminé

• les ressources nécessaires identifiées

• la personne responsable désignée

• les dépendances entre tâches bien comprises (doivent-elles être réalisées avant, parallèlement, après.. certaines autres tâches)

Une évaluation des risques (par exemple par la méthode AMDEC - Analyse des Modes de Défaillance, de leurs Effets et de leur Criticité) permet d'anticiper les problèmes et de trouver collectivement des solutions.

3 - Exécution

C'est l'étape de la réalisation, les tâches sont effectuées selon le plan d'action, sous le pilotage du.de la chef.fe de projet. Une attention particulière est portée aux activités majeures qui garantissent la réussite du projet et des jalons qui leur sont attachés sur lesquels il est nécessaire d'être très attentif.

Il est conseillé de mener un projet, lorsqu'il est complexe, en plusieurs étapes afin de garantir la mobilisation des personnes impliquées sur le long terme, sans épuisement ni démotivation, et de reconnaitre pour chacune des étapes, les réussites acquises. C'est un acte fédérateur qui permet à l'équipe de mesurer concrètement les avancées et de maintenir l'engagement collectif. L'attention portée aux talents participant au projet reste la clé essentielle de son succès.

Les livrables intermédiaires doivent être testés si possible auprès de l'utilisateur-usager final. On privilégiera la méthode agile qui permettra une itération sur chacun de ces résultats afin de réagir au plus tôt en cas d'inadaptation aux besoins et ceci afin de garantir l'atteinte des objectifs comme la satisfaction du client-usager.

4 - Clôture

L'énergie nécessaire à la réalisation et à l'exécution du projet doit être mobilisable jusqu'au livrables finaux, gages d'atteintes des objectifs.

La valorisation des livrables (donnée ouverte, plateforme de diffusion mise en ligne, service numérique et application déployés…) nécessite un accompagnement au changement (formation, séance de présentation, événement) qui ne s'improvise pas et une stratégie de communication anticipée.

5 - Bilan.

Un bilan du projet doit être établi afin de capitaliser sur les résultats positifs tout comme les problèmes rencontrés afin d'enrichir la conduite de projet à venir.

Une revue des indicateurs créés au moment de la conception est réalisée et permet de mesurer pertinence du dimensionnement des ressources, difficultés et atouts du projet.

Ressources :

• Conduite de projet : définition et principes communs (WikiTerritorial – CNFPT)

• Diffuser la culture du mode projet dans la fonction publique (Direction Générale de l'Administration de la Fonction Publique - 2019)

• La gestion de projet par l'École Centrale de Lille

• La gestion de projet selon l'école EDC Paris Business School

L'évaluation de l'impact d'un projet

L'impact d'un projet doit être évalué. Il existe plusieurs méthodes pour le mesurer et au préalable, il faut définir des indicateurs – quantitatifs, qualitatifs – qu'il sera nécessaire de suivre pour opérer des actions correctrices ou comprendre le niveau de satisfaction de la cible du projet.

Ressources :

• L'outil de définition des indicateurs développé par la Direction Interministérielle de la Transformation de l'État (DITP)

• Explorer le DLI, diagramme logique des impacts proposé par la DITP

• MOOC "Évaluation et étude d’impact" par Dr Rémy Bachelet, maître de cong-férence à Centrale Lille

La méthode agile

Une méthode agile est une approche itérative et incrémentale pour développer une solution (logicielle généralement mais adaptable à tout livrable d'un projet) en s'appuyant sur l'intelligence collective, et répondant le plus efficacement possible aux besoins exprimés par les utilisateurs- usagers-citoyens.

Parmi les modes de gestion de projet, la méthode agile est celle plébiscitée car dans ses principes, on trouve celui qui guide son exécution : " Les utilisateurs ou leurs représentants et les développeurs doivent travailler ensemble quotidiennement tout au long du projet".

Il s'agit donc de placer l'usager-bénéficiaire cible (le citoyen in fine dans le cas de projets d'intérêt général) au cœur du projet, tout au long de son déroulé, quitte à opérer des changements dans les fonctionnalités, même tardivement dans l'avancée du projet, et d'exploiter ces modifications pour mieux répondre au besoin exprimé, pour "satisfaire le client (usager) en livrant rapidement et régulièrement des fonctionnalités à grande valeur ajoutée" (principe n°1 du "Manifeste pour le développement agile de solution").

Il existe plusieurs méthodes agiles sur lesquelles il est nécessaire de se former avant de l'appliquer. Parmi elles, on trouve :

• Le Scrum qui est cadre de développement itératif de produits ou solution, de projets, complexes. C'est une méthode pour livrer "de manière productive et créative des produits de la plus grande valeur possible ». Scrum s'appuie sur le découpage d'un projet en "sprints" d'une durée de quelques heures à un mois. Chaque sprint débute par une estimation du besoin suivie d'une planification opérationnelle puis se termine par une démonstration de ce qui a été achevé. Le projet est ainsi découpé en "boîtes". Une des notion-clés est le “scénario utilisateur” : c'est une synthèse des spécificités de la tâche à réaliser ou de la fonctionnalité à développer.

• Plus ancien et "base" de la méthode agile, le RAD (Rapid Application Development) débute par une formalisation des besoins exprimés ("cadrage"), une définition globale de l'architecture technique ("design") et une "construction" qui consiste en la réalisation à proprement parlé avec une validation immédiate et permanente via des tests (d'une application, d'une solution et pourquoi pas d'une donnée en cours de publication pour s'assurer de son utilisabilité) impliquant le porteur du besoin (l'utilisateur final) en mode itératif-incrémental-adaptatif.

Adaptation en continu et sécurité doivent aller de pair et l'un ne se fait pas au détriment de l'autre. Agilité et sécurité concourent au développement des projets où la gestion du risque numérique a été prise en compte. Un guide en ligne éditée par l'ANSSI permet de bien intégrer la sécurité informatique au projet agile. De même, la protection des données personnelles devra être prise en compte dans tout développement et donc by design, afin de respecter le Règlement Général sur la protection des Données Personnelles (RGPD).

Ressource :

• "Synthèse des synergies entre écoconception, cybersécurité et protection des données" par la Mission Numérique Eco-Responsable

C'est dans cet esprit d'agilité qu'a été lancé beta.gouv. Il est possible de trouver ressources et accompagnement dans le cadre de ce programme d’incubation "qui aide les administrations publiques à construire des services numériques utiles, simples, faciles à utiliser et qui répondent vraiment aux besoins des gens."

Il existe d'autre modes de gestion de projet traditionnelle par cycle en V ou en cascade qui comporte plusieurs phases se déroulant linéairement. Il comporte un risque d’écart entre le besoin exprimé, traduit dans un cahier des charges fonctionnel (sans modification possible), et le besoin réel au moment de la "livraison".

Ressources :

• MOOC "Gestion de projet agile avec scrum" par Dr Rémy Bachelet, maître de conférence à Centrale Lille

• "Entrez dans le monde des méthodologies agiles" sur OpenClassRooms

• Article "Ils m'entrainent au bout de l'agile" par La Fabrique Numérique Defense Connect

• MOOC Découvrez comment créer des services publics innovants par beta.gouv

Le design de service et la "pensée design"

En matière de conduite de projet d'innovation, le "design thinking", la pensée design, est une approche de l’innovation centrée sur l’humain qui peut nourrir la phase de conception comme d'exécution (voire de clôture) du projet.

C’est une méthode de conception globale, en vue de réaliser des services ou produits innovants en lien constant avec les besoins de l'usager.

Dans le cadre de l'Open Data, elle sert aussi bien le processus d'ouverture de la donnée ("comment faire en sorte que la donnée que j'ai ouverte soit utilisable simplement ?") que celui de sa valorisation ("de quelles données j'ai besoin pour développer le service qui répond aux attentes de ses bénéficiaires ?").

Il comporte 4 phases qui correspondent fortement à celles de la méthode agile Scrum et on voit le parallèle qui peut être opéré :

• Identifier la problématique pour mieux définir le problème en s'immergeant dans le contexte de l'utilisateur-usager final ("être en empathie" avec ce dernier)

• Rechercher des idées (idéation) par différents processus de créativité

• Prototyper grâce à des brouillons, des maquettes, des schémas, toit processus qui aide à la visualisation, la compréhension de la solution… pour recevoir un premier retour de l'usager-bénéficiaire

• Tester les solutions pour les affiner tout en en apprenant encore davantage sur les utilisateurs finaux et implémenter avec l'enjeu d'une amélioration en continu

Pour en savoir plus sur cette démarche, un document fait référence, il s'agit de "La boîte à outils Design Thinking de la d.school de Stanford" (en français).

La valorisation du projet par le pitch

Le.a chef.fe de projet doit mener régulièrement un exercice de présentation de son projet, que ce soit dans le cadre de l'initialisation pour obtenir l'aval des élus, décideurs comme l'adhésion de l'équipe projet au moment de sa constitution ou encore bien entendu obtenir des financements (de sa propre structure, de partenaires potentiel) ou encore dans le cadre d'appels à projets ou de différents challenges (trophées de l'innovation, etc).

Il s'agit de mettre en récit son projet par la construction et mise en œuvre de pitchs qui devront être adaptés à chaque défis rencontrés (cible, contexte, besoins des auditeurs métiers par exemple).

Parmi les ressources recommandées :

• Intervention de Stéphane Schultz (Agence d'innivation 15marches.fr) à Rennes : "Pitch & Love (mon weekend en Startupie)"

• "How to pitch" et "L'art du pitch" par l'agence NOD-A - Makestorming

La gestion de projet inclusive et résiliente

La conduite de projet se doit d'intégrer les grands enjeux de société et d'être porteuse d'inclusion et d'impact positif sur le cadre de vie.

Pour mener à bien un projet d'innovation, il est essentiel de prendre en compte :

• L'accessibilité : pour faciliter la mise en accessibilité des sites et services numériques, la direction interministérielle du numérique(DINUM) édite le Référentiel Général d’Amélioration de l’Accessibilité(RGAA) constitué de 2 parties que sont les obligations légales et la méthode d'implémentation

• L'éco-conception grâce au Référentiel général d'écoconception de services numériques (RGESN)

• L'impact environnemental de l'ouverture des données, pour le maitriser en intégrant les bonnes pratiques dans le cadre de son projet d'ouverture : guide GreenData d'OpenDataFrance

• Les enjeux de la transition par la donnée grâce aux ressources des programmes "Données et transitions" (OpenDataFrance), Green Data for Health, EcoSphères…

• Le numérique comme facteur de transition et de dynamique territoriale avec le "Kit Agir Local - Le numérique au service des démarches environnementales de nos territoires" (FING - 2017)

• L'inclusion numérique notamment dans la conduite du changement. Gérer un projet c'est veiller à inclure tous les acteurs de sa chaine de valeur, à toutes les étapes du projet comme à l'usage du ou des livrables. Pour bien intégrer tous les aspects de l'inclusion, la MedNum propose ressources et réseaux.

Point méthodologie express : "Comment garantir l'alimentation en données de mon futur service numérique ?"

Si votre projet a pour objectif de créer un service numérique (au sein même d'une structure publique ou si vous êtes un.e citoyen.ne, un acteur privé) une des phases clés au-delà des développements, est d'accéder aux données qui vont permettre à ce service de délivrer les fonctionnalités attendues.

De manière générale, il s'agit d'identifier (de quelles données ai-je besoin ?), de rechercher (est-ce que parmi ces données, certaines sont ouvertes ou pourraient être rendues accessibles ?), de créer des données (lorsqu'il est certain que l'accès est impossible, qu'elles ne sont générées par aucun producteur public ou privé). N'est pas abordée dans ce point méthodologique la question des données personnelles qui pourrait être exploitées par un service numérique et qui doit faire l'objet d'une démarche ad hoc, exigeante et encadrée par le RGPD).

Pour mener à bien le projet de mise en œuvre d'un nouveau service numérique, Il faut donc en garantir l'alimentation :

• en données jugées nécessaires à son développement,

• en donnée dont la qualité est suffisante pour répondre aux exigences de fiabilité du service,

• en données dont la production, actualisation, qualité, diffusion, accès sont pérennes pour assurer la permanence du service (sa continuité s'il s'agit d'un service public numérique)

• en données accessible via des API pour mettre en œuvre un flux direct et plus efficient pour la sécurisation du service

• en données locales (dans la phase de test) dont on s'assure qu'elles sont également disponibles sur un périmètre géographique plus large (phase de montée à l'échelle du service dans un objectif de déploiement national et/ou international) et selon un standard ou schéma reconnu, adopté, si possible (le jeu de données peut être accessible mais structuré différemment ce qui oblige à un "nettoyage" et à une remodélisation de la donnée pour qu'elle puisse être intégrée au service déjà développé).

Il existe de nombreux usages de la donnée qui permettent de s'inspirer des méthodes d'appréhension de la donnée, ils sont décrits dans les espaces dédiés aux utilisations des données ouvertes sur la plateforme nationale data.gouv et sur le site OpenDataFrance.

Pour accéder aux données nécessaires au service numérique à venir, il est nécessaire d'avoir une double approche : thématique et géographique, et d'appliquer la formule définissant le développement durable : "Penser global, agir local". Enfin, on jugera de la qualité de la donnée rendue accessible.

1 - "Penser global" en abordant la recherche par l'identification d'un réseau d'acteurs :

• Plutôt que penser "données", il est conseillé de découvrir les acteurs en lien avec les thématiques qui sont celles de votre service numérique. Ils seront précieux dans la fourniture de données mais également comme potentiels partenaires ou sponsors de votre projet, voire même à l'origine d'évolution de vos objectifs par de nouvelles idées émergentes à leurs contacts. Par exemple, vous imaginez une application qui alerte les personnes, selon les allergies dont elles souffrent, de la présence des allergènes qui les concernent. Il est utile de dresser, sous forme de séance de créativité collective, une liste, ou plus efficace, une carte mentale (dénommée également "des idées", heuristique) globale des acteurs de cette thématique (pour la santé on imaginera de prime abord le Ministère de la Santé, l'Agence Régionale de Santé, le Département pour ses compétences sociales, les médecins, les pharmaciens, les hôpitaux, les départements, etc et pour les allergies, on pourra penser au Réseau National de Surveillance Aérobiologique, aux allergologues, au Ministère de la transition écologique et de la cohésion des territoires, au réseau des associations agréées de surveillance de la qualité de l'air, etc)

• Cette recherche permet de se familiariser avec la sémantique des domaines explorés : une acquisition des termes usuels des sujets que vous allez traités via votre servuce numérique, permet le dialogue avec les experts que vous allez solliciter et d'affiner ainsi votre demande de données

• Après cet exercice, il s'agit d'établir une priorisation des acteurs qui vous semblent les plus pertinents comme producteurs des données attendues, vérifier s'ils disposent ou non d'une plateforme de données.

Sur la recherche de données,

• La démarche initiale est de consulter la plateforme nationale https://www.data.gouv.fr/fr/ pour savoir si les acteurs que vous avez identifiés ont publié des données via cette infrastructure de référence. Data.gouv.fr est aussi le socle du service public de la donnée avec des jeux de référence et de grande utilité et qualité, généralement essentielles pour tout service numérique (la Base Adresse Nationale par exemple)

• Une recherche classique sur cette même plateforme sera réalisée sur les domaines des données attendues (la basique recherche du terme "allergie" renvoie à plus de 40 jeux de données)

• Des plateformes et des écosystèmes propres à la donnée sont opérés également par les différents services de l'État qui peuvent apporter une vision des données disponibles par grands domaines : Recherche.data.gouv, Green Data For Health, EcoSphères (à venir)…

• Pour élargir encore le champ d'appréhension du potentiel de données, une recherche thématique peut être faire sur https://data.europa.eu/fr (pour "allergie", on a plus de 3000 jeux de données dont la qualité est évidemment assez inégale), ce qui ouvre le champ d'investigation

Sur l'accès concret aux données,

• Enfin, une fois cette vision globale de la cartographie des acteurs et des données opérées, il est nécessaire de sélectionner quelques producteurs clés qu'il est utile de contacter :

  • pour vous aider dans votre recherche (ne pas hésiter à solliciter une aide notamment auprès des acteurs publics)

  • pour vous donner les liens directs vers des données ouvertes qui vous sont nécessaires et qu'on ne trouve pas (encore) forcément facilement,

  • pour étudier l'ouverture de données dont vous avez besoin, ce qui peut être vécu comme une opportunité par un acteur public ou privé contrairement aux idées reçues pour la mise en visibilité des compétences de ces producteurs qu'elle permet, mais aussi pour repérer les processus de création de valeur permis par ces données et auxquels ces producteurs n'auraient pas forcément pensé.

Il existe également un inventaire des organisations et de leur plateforme de données actualisée en continu par OpenDataFrance ou une cartographie des portails opérés par OpenDataSoft https://opendatainception.io

2 - "Agir local" en identifiant les acteurs publics de la donnée de proximité

Ils sont les premiers alliés du.de la créateur.trice de service numérique par la valorisation des données ouvertes qu'il.elle rend tangible : les collectivités territoriales, les établissements publics, les syndicats ou opérateurs locaux traitant du numérique, les services de l'État en local… Il est conseillé également de contacter les acteurs du secteur privé (entreprises, association…) qui peuvent vous apporter un soutien et vous donner accès potentiellement aux données dont vous avez besoin (un cadre contractuel est généralement mais pas systématiquement proposé pour obtenir un accès).

En développant votre service sur un périmètre géographique restreint vous pouvez entamer un test dans un cadre maitrisé pour le monter à l'échelle dans un second temps (périmètre géographique et/ou cible élargis) voire viser un lancement national en vous appuyant sur votre réseau initial pour élargir, et la cible de votre service, et vos ambitions. Il est utile de :

• Repérer sur votre territoire d'atterrissage (votre domicile, le lieu d'implantation de votre startup, entreprise, le périmètre de votre collectivité si vous êtes agent public, etc) et donc en proximité, les laboratoires d'innovation publics ou non qui pourraient accompagner votre projet (atelier de co-création, de co-identification de données) ou les agences ou structures d'accompagnement de entrepreneurs, du développement économique local, etc

• En sollicitant les acteurs publics, vous leur permettez un retour sur les usages des données ouvertes et d'améliorer la qualité de ces données pour les rendre plus exploitables grâce au cas d'usage que vous leur soumettez

• En rentrant en relation avec les écoles, enseignants, chercheur, monde académique plus généralement pour échanger,; comprendre des travaux qui pourraient alimenter en données ou en fonctionnalités votre projet et réciproquement, faire de votre projet un input pour des études, recherches, etc

• Pour chaque donnée identifiée, on pourra avoir une première estimation de sa qualité en explorant les métadonnées pour connaitre les conditions de leur production, le producteur (et vérifier sa fiabilité), la fréquence d'actualisation… etc. La qualité d'une donnée se jud-ge en premier lieu par les métadonnées mises à disposition du réutilisateur potentiel.

3 - Juger de la qualité de la donnée

La qualité de la donnée doit être analysée afin de décider si elle peut être intégrée au service et garantir sa fiabilité. On observera plusieurs critères qui caractérisent cette qualité de la donnée (data quality) :

• Les métadonnées : "les données sur la donnée" doivent être accessibles et apportent des informations essentielles sur la fiabilité de la donnée. On évitera d'exploiter une donnée sans métadonnées. Il existe des normes pour ces métadonnées par exemple l'ISO 19115 (entre autres) pour les métadonnées propres à l'information géographique. Les métadonnées apportent un éclairage sur les sources de ce jeu de données, qui les produit et dans quel contexte, comment, quel niveau d'exactitude (une marge d'erreur peut être précisée), qui les diffuse…

• La fréquence d'actualisation : il est nécessaire de connaître la fréquence de mise à jour (temps réel, mensuel, annuel, etc) voire l'engagement sur cette fréquence d'actualisation (souvent précisée dans les métadonnées) et une vérification régulière est nécessaire pour s'assurer de sa mise en œuvre

• La complétude : difficile à juger quand on ne connait pas dans un premier temps le jeu de données, on s'assure que les attributs sont complétés de façon suffisante pour pouvoir être exploités

• L’homogénéité : en lien avec la complétude, on peut vérifier si pour chaque item proposé, les attributs sont complétés de façon cohérente (parmi les contre-exemples, des dates apparaissant sous différents formats ou des adresses saisies mais pas de géolocalisation précise, etc),

• La conformité : cela apparait comme une évidence et cependant il est toujours utile, lorsqu'un jeu de données est rendu accessible (partagé ponctuellement ou en open data) de vérifier s'il respecte bien toutes les obligations légales (par exemple le respect de toutes les obligations du RGPD dans le cas d'un jeu de données anonymisées constitué à partir de données initialement personnelles)

• La normalisation : le respect d'un standard de données ou d'un schéma est gage de qualité du jeu de données. En favorisant l'interopérabilité des données on facilite évidemment l'usage de cette donnée. La normalisation est un catalyseur de scalabité pour un service numérique puisqu'on peut supposer qu'il sera possible de retrouver sur un autre territoire, voire au niveau national, international, ce même jeu de données publié sous cette même structure.

Enfin, l'expertise d'un.e ingénieur données, d'un.e data scientist, d'un.e expert.e data, même ponctuellement si le budget du projet ne permet pas de les intégrer à l'équipe, permettra de solidifier l'approche de la donnée et est une garantie pour la réussite de votre projet de service numérique.

Créer un service numérique est un projet collaboratif par excellence qui peut se traduire par l'ouverture de nouvelles données (celles qui vous étaient nécessaires) ou d'amélioration de la qualité des données déjà accessibles, c'est aussi une opportunité d'établir des dialogues entre structures sollicitées au travers du projet, de replacer le.a citoyen.ne au coeur du numérique. Créer un service numérique est donc facteur de création de valeur autant économique que sociale et environnementale.

Source : OpenDataFrance - Licence : CC-BY-SA

Version : v2.0, date : juillet 2022

Il n’y a pas une feuille de route unique pour engager une démarche d’ouverture de données au sein d’une collectivité ou d’une organisation. Les cheminements suivis ne sont jamais identiques et dépendront du contexte : organisation, forces en présence, stratégie institutionnelle...

Une constante incontournable reste l'engagement des politiques et des décideurs dans le processus. En ce sens, si la loi pour une République numérique introduit l’ouverture “par défaut” des données administratives déjà disponibles au format électronique, une délibération de principe prise par l’instance délibérante semble indispensable pour acter la démarche.

Les grandes étapes sont ensuite de déterminer la gouvernance de cette politique d'ouverture en répondant aux questions : quoi (inventaire des données et choix d'ouverture), qui (instances stratégiques et opérationnelles), où (sur quelle plate-forme de données, en privilégiant les démarches de mutualisation) et comment (licence retenue, fréquence de mise à jour…).

Lancement et co-construction de l’initiative

Avant toute démarche il apparaît incontournable de consulter les élus, les décideurs, les directions et services et éventuellement la société civile (représentants, réutilisateurs potentiels…). Cela afin de lister les attentes de l’institution dont découle une éventuelle stratégie open data. Cette phase reste consultative. Elle gagne à être animée avec des techniques issues de l'intelligence collective.

Organiser la publication en mode projet

Au sein de l’organisation, il sera également nécessaire d'initier la démarche en mode projet (gouvernance, moyens, calendrier prévisionnel…). Notamment en nommant un élu référent (soutien et légitimité de la démarche), un chef de projet (facilitateur, animateur et communicant), un éventuel comité de pilotage (pour prendre les décisions et diffuser largement l'information au sein de la collectivité) et des éventuels référents par direction ou service (pour décentraliser la démarche et impliquer les métiers).

Il est également important de s’entourer de différentes compétences au sein de la culture des données : CIL/DPO, PRADA, informaticien, géographe, documentaliste, archiviste. Ils constituent des atouts incontournables à ce type de projet, apportant chacun des expertises dans la chaîne de valeurs.

Selon la nature du projet, d'autres expertises peuvent être sollicitées : conduite au changement, animation et concertation, communication et éditorialisation, datavisualisation...

Faire adopter une délibération de principe par l’assemblée délibérante.

Présenter pourquoi la collectivité engage une démarche d’ouverture de données, préciser son ambition première (Transparence de l’action publique ? Innovation ? Développement économique ? Bien vivre ensemble ?...), spécifier la plateforme de données retenue pour la publication, présenter son organisation en mode projet, préciser la/les licences retenues…

Constituer un catalogue de jeux de données

Définir le périmètre des données publiques à ouvrir pour la première mise en ligne. Un simple tableur permet de recenser les jeux de données identifiés comme "ouvrables". On s'attachera à décrire chaque jeu de données aussi précisément que possible, en produisant les métadonnées associées : titre, descriptif, propriétaire, date de création, date de mise à jour, format, licence choisie, contact référent, contient un (ou plusieurs) risque juridique (des données à caractère personnel, des secrets, touche à la sécurité informatique…), remarques...

Pour identifier les premiers jeux de données la collectivité pourra s'intéresser aux données de référence, aux données associées à ses compétences, au Socle Commun des Données Locales, aux recommandations d'Opendata France et surtout au dialogue avec les directions et services pour recenser l'existant.

Préparer les données

Pour être compréhensibles et utiles à tous, les producteurs de données vont opérer plus ou moins d’interventions sur les données : les rendre intelligibles pour des personnes extérieurs, supprimer les doublons, s’approcher des standards de publication, géolocaliser les données, anonymiser éventuellement le fichier, documenter les données...

OpenDataFrance propose des outils de validation des données comme Validata.

Publier en ligne, référencer ses données

Une fois recensés, les jeux de données peuvent être publiés directement sur le site web de la collectivité avec le répertoire des documents administratifs (dont le catalogue des données publiées). La publication sur une plate-forme de données permet une gestion plus fine pour la production de données (gestion des versions, du téléchargement, des statistiques, mise en place d’API...). Cette forme de publication apporte aussi des fonctionnalités avancées pour les réutilisateurs (géolocalisation, recherche par métadonnées, déclaration des usages, datavisualisations). L’objectif d’une plate-forme est de développer la visibilité et d’éditorialiser les données publiées.

Il est important, dans cette phase, d'avoir une démarche centrée "réutilisateurs" afin de mettre à disposition les fonctionnalités pertinentes pour favoriser la réutilisation des données. Cela passe notamment par de l'éditorialisation, des vues ou métadonnées sur le contenu, des facilités de téléchargement, la mise en place d'API, voire des Datavisualisations.

A minima, la collectivité devrait recenser systématiquement ses données sur http://www.data.gouv.fr/fr/ ou sur une plate-forme locale.

Animation et médiation aux données

L’animation et la médiation aux données doit constituer un axe fort de la démarche. La constitution et l’animation d’une communauté de réutilisateurs existants et potentiels, internes (les directions métiers) et externes, reste l’un des meilleurs moyen pour développer les usages. Il convient d’acculturer les agents, les citoyens, les associations et les entreprises aux données. Cet axe de la démarche participe très directement à la transformation numérique du territoire concerné.

OpenDataLab propose une variante de six étapes pour initier une démarche d’ouverture des données :

Source : OpenDataFrance - Licence : CC-BY-SA

Version : v2.0, date : juillet 2022

Contexte

Les métadonnées sont de l’information structurée qui décrit, explique, localise ou facilite l’obtention, l’utilisation ou la gestion d’une ressource d’information.

Les métadonnées fournissent des informations permettant de comprendre des données. Par exemple, dans les achats de tous les jours, une étiquette fournit des informations sur un produit (composition, origine, date limite de consommation), c’est une métadonnée. Les métadonnées sont des “données sur les données”. Ce sont plus précisement une description normalisée du contenu des jeux de données publiées, c’est donc un élément essentiel dans le processus de publication des données.

Il est important de s’appuyer sur des formats de métadonnées reconnus pour s’assurer de leur pertinence (les données nécessaires) et de leur format (la façon dont on les a structuré et codifié). Les métadonnées ainsi homogénéisées permettent le fonctionnement des plateformes d’échange de métadonnées, qui peuvent à leur tour réduire les barrières d'accès aux ressources, conduisant à une meilleure visibilité, et donc augmentent leur potentiel de réutilisation. Dans de nombreux cas, c’est le portail qui héberge les données qui propose un format pour les métadonnées. Ceux-ci sont généralement en conformité avec les standards internationaux.

Utilisation des normes existantes

Il est important de s’appuyer sur des standards internationaux pour rendre les métadonnées cohérentes et exploitables. Il en existe de nombreuses (c’est un défaut...) mais elles ont des points communs et sont assez structurantes :

Normes et spécifications à usage général : ● Dublin Core pour les documents publiés (textes, images), http://dublincore.org/documents/dcmi-terms

Norme spécifique pour les ensembles de données : ● Vocabulaire pour les Catalogue de Données DCAT, http://www.w3.org/TR/vocab-dcat/

Usage spécifique de DCAT et d’autres vocabulaires pour soutenir l'interopérabilité des portails de données à travers l'Europe: ● Profil applicatif DCAT pour les portails de données en Europe, http://joinup.ec.europa.eu/asset/dcat_application_profile/description

Dans le cadre du projet OpenDataLocale, la norme DCAT, la plus courante et adaptée à l’open data, a été utilisée et légèrement simplifiée pour un usage courant. Le contenu et le format de métadonnées est décrit dans la spécification du jeu de donnée CATALOGUE du Socle Commun des Données Locales.

Quelles sont les métadonnées essentielles ?

Les données d'un catalogue sont essentiellement :

• Titre du jeu de données

• Description libre de l'objet et du contenu de la donnée

• Thème du jeu de données

• Nom de la structure qui diffuse la donnée

• Nom de la structure qui crée produit la donnée

• ​Nom de la structure qui gère la donnée

• Couverture spatiale sur lequel s'appliquent les données

• Début/Fin de la Plage temporelle couverte par les données

• ​Fin de la Plage temporelle couverte par les données

• ​Date de la première publication

• ​Fréquence de la mise à jour

• ​Date de la dernière mise à jour publiée

• Mots-clés permettant des recherches libres

• ​Licence appliquée sur le jeu de données

• Liste des formats dans lesquels sont publiées les données

• Code de la projection géographique quand cela s’applique

• Langue du jeu de données

• Liens vers les ressources accessibles

Focus sur certaines métadonnées

THEME​

Les thèmes peuvent être choisis et codifiés librement par les collectivités (voirie, transport, ...). Il est cependant souhaitable de les normaliser pour faciliter des recherches croisées et des sélections dans les gisements de données publiées au niveau national. Un projet de normalisation des thèmes est en cours d’élaboration. Il est recommandé de l’appliquer.

PRODUCTEUR

Ce champ permet de désigner le service ou l’organisme qui produit la donnée.

MOT_CLES

Ce champ permet d’attribuer des tags (ou mots-clés) pour faciliter la recherche des données. Les mots-clés sont totalement libres pour les collectivités. (par ex : “jardins”, “points d’eau”, “mobilité”).

LICENCE

C’est une donnée indispensable qui attribue une licence à un jeu de données. La pratique d’attribution d’une licence à un portail est abusive, même si elle permet de simplifier les déclarations des licences de chaque jeu de données qui héritent ainsi de la licence indiqué sur le portail. Les Licences décrivent le droits et devoirs des Producteurs et des Réutilisateurs du jeu de données concerné.

En pratique, dans le cas des données publiées à titre gratuit, et en vertu du décret publié par l’état sur les licences homologuées, le choix se porte sur deux licences :

• Licence Ouverte

• ODBL (OpenDataBaseLicence)

Un document produit dans le cadre d’OpenDataLocale présente les licences, leur portée et les avantages/inconvénients. Dans la majorité des cas, la Licence Ouverte, LO v2​, répond très bien aux besoins des collectivités. L'usage d'ODBL doit être fait avec prudence en raison des restrictions qu'elle engendre.

Gestion des métadonnées

Les métadonnées doivent être gérées pour assurer leur :

• Disponibilité : les métadonnées doivent être stockées où elles peuvent être consultées et indexées afin de pouvoir être trouvées

• Qualité : les métadonnées doivent être de qualité constante afin que les utilisateurs sachent qu'ils peuvent y faire confiance

• Persistance : les métadonnées doivent être entretenues au fil du temps

• Licence ouverte : les métadonnées devraient être disponibles sous une licence du domaine public pour permettre leur réutilisation

Le cycle de vie de métadonnées est plus grand que le cycle de vie des données :

• Les métadonnées peuvent être créées avant que les données ne soient créées ou capturées, par exemple, pour informer sur les données qui seront disponibles dans le futur.

• Les métadonnées doivent être conservées après que les données ont été supprimées, par exemple, pour informer sur les données qui ont été déclassées ou retirées.

Création des métadonnées

La création de métadonnées peut être prise en charge par des processus (semi)automatiques :

• Les propriétés de documents générées par des outils bureautiques, par exemple la date de création d’un document.

• Informations spatiales et temporelles capturées par des caméras, des capteurs

• Informations issues du processus de publication, par exemple l'emplacement de fichier ou l'URL.

Cependant, d'autres caractéristiques requièrent une intervention humaine :

• L'objet de la ressource (par exemple un lien vers le vocabulaire d’un sujet)?

• L'utilisation de la ressource (par exemple un lien vers une licence)?

• L'information sur la ressource (par exemple un lien vers un site Web ou de la documentation qui décrit la ressource)?

• Comment de l'information de qualité peut être incluse?

Stocker les métadonnées : quelles sont les options?

En fonction des exigences opérationnelles, les métadonnées peuvent être intégrées avec les données ou stockées séparément des données.

• Intégrer les métadonnées dans les données (par ex. onglet d’un fichier tabulaire) facilite l'échange de données.

• La séparation des métadonnées et des données avec des liens vers des fichiers de données correspondants rend la gestion plus facile. C’est le cas le plus courant que l’on retrouve dans la plupart des portails open data

Qualité des métadonnées

La qualité et l'exhaustivité des métadonnées de description des données influent directement sur leur visibilité et leur réutilisation.

• La précision des métadonnées : est-ce que les caractéristiques de la ressource suffisamment éditorialisées (par ex. indiquer le bon titre, une licence explicite)

• L‘exhaustivité des métadonnées : est-ce que toutes les caractéristiques pertinentes de la ressource sont documentées ? (par ex. la fréquence de mise à jour permet de s’assurer de la fraicheur de la donnée)

• La conformité des métadonnées aux normes acceptées : est ce que les métadonnées sont conformes à une norme spécifique de métadonnées ? (par ex. la description d’un ensemble de données doit être conforme à la normalisation du Socle Commun des Données Locales ou le référentiel international DCAT).

• La cohérence et la provenance des métadonnées : sont-elles basées sur des sources fiables (en général le Producteur) ?

• La capacité de traitement des métadonnées : les métadonnées sont-elles correctement lisibles par machine? (par ex. en rendant disponible les métadonnées en RDF et/ou XML, et non en texte libre).

Quelques exemples de fiches métadonnées

Source : OpenDataFrance - Licence : CC-BY-SA

Version : v2.0, date : juillet 2022

Qu'est-ce qu'un portail open data ?

Lorsqu'une collectivité souhaite publier les données qu'elle possède, le choix de l'espace de publication est une étape importante. Les données publiées sont extraites des bases-métiers, nettoyées et formatées en vue de leur publication sous la forme de fichiers (le cas le plus général) ou d'interface applications (API ou WebService).

Deux services sont nécessaires : le stockage des données open data et le site de consultation des données publiées.

C'est surtout le site de consultation qui correspond à la terminologie "Portail open data". Le stockage des données est un point important, surtout sur les aspects de la Disponibilité, de la Performance et de la Sécurité, mais il n'est pas spécifique à l'open data (il s’agit d’un “entrepôt de données”).

Un portail open data est donc un espace de présentation des données publiques ouvertes avec les grandes fonctions suivantes :

• recherche des jeux de données,

• présentation détaillée des jeux de données,

• accès aux données brutes open data, sous différents formats, y compris API,

• présentation graphique des données quand cela est possible,

• outils d'extraction ou de transfert des données,

• dispositifs éditoriaux pour animer le projet open data.

Comment choisir un portail de publication des données publiques ?

Une liste de critères utiles pour choisir un portail open data a été établie.

Ces critères ne sont pas absolus : ils peuvent être complétés ou amendés par chaque collectivité au regard de leurs objectifs et de leurs priorités.

L’offre de portail Opendata en France

L’offre de service

Il existe plusieurs solutions techniques ou offres d’hébergement de portail en France, citons quelques exemples qui ne sont pas exhaustifs :

• ...

Les acteurs publics peuvent offrir des solutions d’hébergement (gratuites) pour les collectivités :

• Les portails des collectivités :

  • Régions
• Départements
• Les Syndicats Mixtes (périmètre généralement départemental)

  • SICTIAM (06)
• Les portails de métropole :

Il est bien entendu possible de faire réaliser un portail “à la demande” avec son service informatique ou un prestataire de service.

Les coûts

Portail spécifique développé à façon (dév. Interne ou sous-traité)

Les prix de mise en œuvre varient de 10 à 80 Keuro selon les fonctionnalités et le prestataire retenu. Les coûts de Maintenance doivent être pris en compte. Si l’application a un seul client (la collectivité qui a passé le marché), les coûts de maintenance et d’évolution ne seront pas mutualisés avec d’autres clients ce qui peut devenir un poste relativement important dans la durée.

Les prix de mise en œuvre et de maintenance sont connus assez précisément lors de la négociation. L’ensemble des coûts de développement et de maintenance sont mutualisés entre les différents clients, ce qui entraîne des coûts plus faibles pour chaque client. Normalement, cette optimisation devrait se retrouver dans le prix payé par les clients…

Les prix du marché sont assez variables, ils dépendent grandement des fonctionnalités retenues, des volumes, du trafic et de la négociation. Cela varie entre quelques Keuro et plusieurs dizaines de Keuro par an.

A voir avec les différents prestataires.

Portail hébergé au niveau inter-communal ou national

Dans le cas d’une offre d’hébergement des données par un acteur public de niveau supérieur (EPCI, Département ou Région) les coûts d’utilisation de la plateforme sont généralement nuls. C’est aussi le cas de l’hébergement sur le site de l’état data.gouv.fr

Dans le cas d’une offre mutualisée hébergée par un acteur public (ou privé), par exemple un Syndicat Mixte, un modèle économique peut être proposé, il est généralement beaucoup plus avantageux qu’une commande individuelle auprès d’un prestataire.

Quelques exemples de portail open data

Pages de publication intégrées au site web de la collectivité

Portail local dédié à la publication des données

Spécifique

Externalisé (plateforme en marque blanche)

Portail hébergé sur une structure territoriale de plus haut-niveau

Agglomération ou Métropole (EPCI)

Régional

3.4 - Espace de publication hébergé sur la plateforme nationale

Données publiées par la collectivité

Source : OpenDataFrance - Licence : CC-BY-SA

Version : v2.0, date : juillet 2022

1/ Qu’est-ce qu’un concédant ?

Le concédant désigne la personne qui met à disposition la base de données initiale et cède les droits dont il dispose sur celle-ci. Par ailleurs, une plateforme de diffusion peut publier des données de plusieurs producteurs. De ce fait, le terme de « concédant » peut désigner tant le producteur de la base de données, que le diffuseur (voire les deux en présence de bases de données modifiées).

2/ Est-ce que la licence couvre les données à caractère personnel ?

Cette licence ne se substitue pas aux dispositions législatives, elle peut donc être utilisée pour des bases de données qui contiendraient des données à caractère personnel, sous réserve du respect de ces dernières. Chaque réutilisateur est responsable au regard de l’usage et des finalités de ses traitements.

3/ La réutilisation d’une base de données sous licence ODbL peut-elle donner lieu à la perception d’une redevance par le Concédant (art 3.2) ?

La licence ODbL est une licence internationale. Elle fait donc état de cas d’usage internationaux. Concernant la France, le régime de gratuité par défaut des données publiques est prévu par l’article L324.1 du code des relations entre le public et l’administration, nonobstant quelques cas d’exception encadrés par les articles R324-4-1 et suivants du même code. C’est donc l’article 3.2 alinéa c) qui s’applique.

4/ Je suis réutilisateur de la base de données initiale, puis-je faire payer la distribution d’une base de données initiale ou d’une base dérivée ?

Non. Si je suis une personne publique, je ne peux pas faire payer cette distribution.

Oui. Si je ne suis pas une personne publique, alors l’ODbL n’empêche en aucun cas leur commercialisation, néanmoins celle-ci ne peut être directement liée à la revente de la base de données initiale ou de ses enrichissements. D’autres réutilisateurs pourront ultérieurement ré-utiliser et rediffuser la base de données sans contrepartie financière.

5/ Comment mentionner la source (« la paternité ») de la base de données ?

Lorsque vous réutilisez une base de données soumise à la licence ODbL, ou une partie de cette base, vous devez mentionner les noms des différents concédants (c’est-à-dire toutes les personnes ayant contribué à ladite base) ainsi que le fait que la base de donnée est soumise à la licence ODBL. Il est possible de créer une page web dédiée « mentions légales » ou « sources des données » référençant la liste des concédants avec les liens vers leurs portails open data. La source devra être mentionnée de la façon suivante : « [Nom de la base de données], [Producteur de la base de données], [date], sous licence ODbL. » (par exemple, « Éclairage public — Mairie de Paris, sous licence ODbL »).

6/ Comment assurer le repartage dans les mêmes conditions ? Si j’ai enrichi les données d’une base de données initiale sous licence ODbL avec d’autres données, suis-je obligé de les redistribuer ?

Vous n’êtes obligé de redistribuer la base de données enrichie (base de données initiale à laquelle s’ajoutent vos propres données) qu’à partir du moment où vous en faites une réutilisation publique. C’est-à-dire que vous utilisez ces données dans un produit ou un service mis à disposition du public, ou encore que vous distribuez une Création produite grâce à cette base de données.

A contrario, dans le cas d’un usage privé (pour vous) ou privatif (pour un cercle restreint d’utilisateur sur lesquels vous détenez un pouvoir décisionnaire) vous n’avez pas d’obligation de repartage des données enrichies sous les mêmes conditions de licence.

7/ Pourquoi la licence prévoit-elle l’obligation d’effectuer un repartage dans les mêmes conditions ?

Même s’il s’agit d’un usage interne, repartager vos données modifiées, dans la plupart des cas, est pour vous un investissement source d’efficacité et de pérennité. Vous vous donnez ainsi une chance de ne pas être obligé de corriger à nouveau vos données lorsque la base originale sera mise à jour. Abonder la qualité de la base de référence est une bonne pratique pour vous et tout votre écosystème.

8/ Comment effectuer ce repartage dans les mêmes conditions ?

Les données enrichies doivent être rendues disponibles à partir d’un lien ou d’une API facilement accessibles depuis le service proposé. Cette mise à disposition doit être immédiate et mise à jour à chaque nouvelle version de la base de données enrichie et au minimum avec la même périodicité que la base de données initiale. Elle doit être gratuite en cas de distribution en ligne ou à un coût raisonnable en cas de distribution physique.

9/ Viralité et propagation

La licence ODbL est souvent dite propageante ou contaminante ou encore « à réciprocité ». Elle s’applique et se généralise à l’ensemble de la base de données enrichie par une base de données soumise à la licence ODbL. Les mots « contamination » ou « propagation » et « viralité » sont communément utilisés pour expliquer les effets des licences de ce type. Il existe d’autres termes comme « héritage » plutôt que « viralité » et « généralisation » pour « contamination ». Néanmoins, nous resterons sur la notion la plus généralement utilisée de « partage dans les mêmes conditions. »

10/ Quelle obligation de réciprocité (“propagation”) pour la licence ?

La licence doit être étendue aux bases de données dérivées. L’enjeu pour les collectivités est donc de savoir jusqu’où elles considèrent que la licence d’un jeu de données en ODbL peut raisonnablement s’étendre au reste de la base de données du réutilisateur. Il est ainsi précisé que pour les collectivités la clause de « partage dans les mêmes conditions » figurant à l’article 4.4 concerne les informations de même nature, de même granularité, de mêmes conditions temporelles et de même emprise géographique.

La thématique est notamment définie en fonction des méta-tags de la base de données. Cela ne concerne que les données qui sont, soit de même nature que les données existantes, soit intimement liées et qui, à ce titre, enrichissent la base de données initiale. Cette extension est subordonnée à deux conditions cumulatives :

• identité de thème (notamment exprimée à travers les métadonnées c’est-à-dire les « mots clés » de la base de données),

• et identité de secteur géographique de la base de données initiale.

Exemple 1 : Pour une base de données fictive sur les boulangeries d’une ville dont les mots-clés sont : pain, viennoiseries, pâtisserie, commerce de proximité.

L'utilisation de la base de données initiale des boulangeries entraine l’extension de l’ODbL à toutes les données relatives aux boulangeries (prix, horaires, etc.) présentes dans le service proposé par le réutilisateur pour les données relevant d’une « emprise géographique » équivalente. Il en va de même pour toute donnée se raccrochant aux mots-clés définissant la base de données publique mise à disposition.

Exemple 2 : Pour une base de données des emplacements des stations d’un service de vélos partagés sur le territoire d’une ville dont les mots-clés sont : vélo, station, borne, piste, mode doux, location.

L’utilisation des données de la base de données initiale des stations de vélos partagés entraîne le passage sous ODbL de toute données relatives à des services de vélo partagés sur le territoire concerné.

Cette obligation de réciprocité doit être vue comme un cadre minimal de diffusion des données : les données initialement non ODbL peuvent toujours parallèlement être « licenciées » sous d’autres termes par leur producteur originel.

11/ Quelles sont les règles d’extension de la licence et le rôle de l’emprise géographique ?

Prenons pour exemple une base de données dérivée construite par le croisement d’une base de données A sous ODbL et d’une base de données B sous Licence Ouverte. L’extension de la licence est toujours descendante, c’est-à-dire qu’elle se fait depuis la base de données A vers la base de données dérivée. Elle ne s’étend pas à l’autre base de données utilisée.

Dans le cas où l’emprise géographique de la base de données A est plus petite que celle de la base de données B (soit territoire A < territoire B), seules les données de la base de données dérivée correspondant à l’emprise géographique de la base initiale A passent sous licence ODbL.

Cas concret : Les horaires de bus de l’opérateur de transport de Toulouse (Base de données A sous licence ODbL) sont croisés avec les horaires de bus interurbain publiés par le Conseil Départemental 31 (Base de données B)

Certains points de départ ou d’arrivée situés à Toulouse se superposent. Pour la base de données dérivée, seuls les horaires des bus circulant dans le périmètre de la base de données A passent en ODbL

12 / Quel est le droit applicable et la juridiction compétente ?

En cas de litige, les tribunaux compétents et le droit applicable sont ceux du ressort dans lequel le concédant a son siège ou son domicile. C’est-à-dire que pour un concédant basé en France, une base de données sous licence ODbL est soumise au droit français.

• Lorsqu’il s’agit d’une administration, la juridiction compétente est le tribunal administratif

• Lorsqu’il s’agit d’une entreprise (personne morale) basée en France, la juridiction compétente est le tribunal de commerce.

• Lorsqu’il s’agit d’un citoyen basé en France, la juridiction compétente est le tribunal d’instance.

13/ Puis-je distribuer les données d’une base de données initiale ou d’une base de données dérivée sous une autre licence ?

Il n'est pas possible de changer la licence (article 4.8), sauf pour utiliser une version ultérieure ou compatible de la licence (article 4.4). En revanche, il faut distinguer les données du produit ou service utilisant ces données dans la mesure où le produit ou le service constitue une création produite.

14/ Que se passe-t-il en présence de deux licences aux termes incompatibles ?

Lorsque deux bases de données sont soumises à des termes contradictoires (par exemple si l’une impose le repartage du tout et l’autre l’interdit ; ou les deux imposant l’utilisation de leurs termes sur leurs uniques termes), il peut être impossible de les combiner si l’une au moins des licences ne contient pas une clause expresse de compatibilité au bénéfice de l’autre.

À cet égard, il est très important de lire chacune des licences et de veiller à les respecter toutes, au risque sinon d’engager votre responsabilité. La licence ODbL est par principe incompatible avec la majorité des autres licences à réciprocité (telle que la CC By-SA 4.0), sauf mention expresse du concédant, et totalement incompatible avec les licences qui ne sont pas conformes à la définition de l’Open Data. Elle est en revanche parfaitement compatible avec la Licence Ouverte (version 1 et 2).

15/ Puis-je utiliser les données d’une base de données initiale pour vérifier la véracité de mes propres données sans avoir ensuite à placer les données sous licence ODbL ?

Il est possible de comparer les jeux de données, mais vous ne pouvez pas mettre à jour de façon automatique vos données, à moins que vous ne placiez votre base de données sous licence ODbL.

Néanmoins, vous pouvez apporter des corrections ponctuelles manuellement sans être tenu de placer votre base de données sous la licence ODbL (tout en ne dépassant pas l’usage normal qui pourrait être fait de la base de données initiale).

Vous avez d'autres interrogations ?

Vous pouvez saisir Open Data France concernant la lecture de la licence ODbL qui en est faite par ses membres (collectivités) ou l’usage de certains jeux de données sous cette licence. Les membres d’Open Data France s’engagent à vous répondre pour vous aider dans vos réutilisations des données sous cette licence.

Votre nom : Votre mail : Le ou les jeu(x) de données concernés (préciser l’URL) Votre questionnement

à envoyer à contact@opendatafrance.email

Source originale : FING, juin 2017, v1.1, Licence : Creative Commons 3.0 Attribution France.

Version : v2.0, OpenDataFrance - Licence : CC-BY-SA, date : juillet 2022

Contexte

Le format CSV est le standard le plus simple et le plus répandu pour échanger des données numériques organisées en tableau. Que ce soit pour un projet open data ou pour tout autre projet d’échange de données, sa connaissance est primordiale. Pour réaliser un fichier de qualité, ce document propose 3 modes de lecture. ➔ Pour le lecteur averti

Aguerri aux données ? Ce simple encart devrait vous suffire.

➔ Pour le lecteur curieux

Le reste de ce document explique le pourquoi et le comment de la norme ainsi que les bonnes pratiques pour produire un CSV.

➔ Pour le lecteur néophyte mais pressé

En annexe (2 dernières pages), nous avons détaillé chaque étape pratique à partir des deux tableurs les plus répandus, Excel et LibreOffice Calc.

Qu’est-ce que le CSV ? Pourquoi le CSV ?

Le format CSV est le standard le plus simple et le plus répandu pour échanger des données numériques organisées en tableau. Il se présente sous une forme simple à interpréter par un logiciel ou toute autre forme de programme informatique. Mais il est également lisible par un humain car sa forme et sa syntaxe sont rudimentaires : il s’agit d’un fichier texte contenant des valeurs séparées par un caractère spécial — en anglais, CSV signifie Comma Separated Values soit littéralement “valeurs séparées par des virgules”. Voici comment se présente, dans un éditeur de texte, un fichier CSV simple :

Prénom,Nom,Age Marie,Durand,37 Bernard,Martin,29

Dans un tableur, ce fichier donnera le résultat suivant :

Si votre fichier est correctement produit, il sera lisible sans effort par des logiciels et/ou programmes informatiques usuels : tableurs, logiciels de statistique, logiciels de traitement de données spécialisés, etc. Autrement dit, si vous souhaitez partager correctement vos données, il est important de les publier sous forme d’un fichier CSV de bonne qualité.

Quelles données ?

Son aspect rudimentaire fait du CSV un format très simple à réutiliser. Ce côté rudimentaire à d’autres conséquences pratiques : il ne mémorise pas les couleurs, les onglets, les cellules fusionnées, les tailles de caractère... Il n’est adapté qu’à des tableaux simples où tous les enregistrements, c’est-à-dire toutes les lignes, ont la même forme. C’est strictement un format de données qui ne peut pas accepter de mise en forme. Certains tableaux, pensés comme des documents autant que des données devront faire l’objet d’une préparation pour être exporté en CSV.

Nommer un fichier CSV

Il n’existe aucune norme pour nommer un fichier mais rappelons quelques points de bon sens :

• un nom trop générique, comme “liste.csv”, risque d’entraîner des confusions

• un nom trop long sera difficile à manipuler

• un nom contenant des caractères spéciaux ou accentués risque de poser des problèmes d’interopérabilité

L’idéal est de vous fixer deux ou trois règles simples et de vous y tenir. Une bonne pratique consiste à composer ce nom avec une partie qui vous identifie (code INSEE ou SIREN). La présence d’une date peut aider. Par exemple : 34172_Geoloc_ArbresRemarquables_2014.csv renseigne sur le contenu sans avoir à ouvrir le fichier.

L’encodage du fichier

L’encodage d’un fichier c’est la norme utilisée pour coder chaque caractère par une suite de 0 et de 1 compréhensible par une machine. L’US-ASCII, l’ISO-Latin-1 et l’UTF-8 sont les plus répandus en France. L’encodage est le premier facteur de difficulté d’usage : il oblige les réutilisateurs à des opérations de conversion laborieuses ; certains outils ne comprennent pas certains encodages ; etc.

Au début de l’informatique le code dominant était l’ASCII américain. Mais ce dernier ne permettait pas d’encoder les caractères accentués des alphabets latins (français, allemand, etc.) et a fortiori les caractères extra-latins. Après de longues années passées à créer et utiliser des encodages “locaux” — comme l’ISO-Latin-1 spécifique au français —, l’encodage UTF-8 a été créé pour coder “l’ensemble des caractères du « répertoire universel de caractères codés »” (source Wikipédia, article UTF-8). Ce dernier est compatible avec l’ASCII et permet d’encoder tous les alphabets extra-latins, comme par exemple l’alphabet grec, le cyrillique, les alphabets japonais, chinois, arabe, hébreux, etc.

L’UTF-8 est en passe de devenir le standard de référence universel. En janvier 2017 le site W3Techs recense que 88,4% des sites web analysés utilisent l’UTF-8. Pour toutes ces raisons, un fichier CSV de qualité est donc encodé en UTF-8.

Le type de fin de ligne

Un fichier CSV est constitué de lignes représentant chacune un enregistrement. Par exemple, le code suivant contient 3 enregistrements (la première ligne, l’en-tête, n’est pas comptée) :

“Prénom”,”Nom”,”Note” “Marie”,”Durand”,”13,4” “Bernard”,”Martin”,”12” “Célestin”,”Lampion”,”9”

Chaque ligne est séparée de la précédente par un ou plusieurs caractères invisibles : la fin de ligne. Les différents systèmes d’exploitation (Windows, Mac OS, Linux) utilisent cependant un code différent pour la fin de ligne. La norme préconise l’emploi de la combinaison [CR]+[LF] correspondant à l’usage standard sous Windows. De nos jours, la plupart des outils savent traiter des fichiers quelque soit leur caractère de fin de ligne. Ce n’est cependant pas le cas du programme “Notepad”, utilisé par défaut sous Windows pour ouvrir les fichiers .txt ou les fichiers .csv. L’usage de la combinaison [CR]+[LF] reste donc préférable dans tous les cas pour maximiser le potentiel de réutilisation des données.

Détecter et modifier l’encodage et les fins de lignes de mon fichier

Il existe de très nombreuses façons de faire. Une des plus simples consiste à utiliser un éditeur de texte. Les éditeurs suivants (logiciels libres, non limitatif) gèrent plutôt bien les caractères de fin de ligne et l’encodage :

• Notepad++ (Windows) ; https://notepad-plus-plus.org/

• Geany (Windows, Mac OSX, Linux) ; http://www.geany.org/

• Atom (Windows, Mac OSX, Linux), en installant le plug-in adéquat ; https://atom.io/

Geany, en particulier, affiche l’encodage en bas de l’écran et possède un menu spécial pour changer l’encodage et les caractères de fin de ligne. Voici les étapes nécessaires :

• Ouvrir le fichier concerné avec Geany.

• Observer au bas de la fenêtre le “mode” de fins de ligne et le “codage” du fichier

• Si le “mode” et le “codage” ne correspondent pas à “CRLF” et “UTF-8” :

  • Menu Document > Définir les fins de lignes > Convertir en CRLF (Windows)

  • Menu Document > Définir l’encodage > Unicode > Unicode (UTF-8)

  • Menu Fichier > Enregistrer. Et voilà !

Le séparateur utilisé

Le séparateur, ou délimiteur, est le caractère qui permet à un programme de distinguer les cellules les unes des autres. Dans le cas suivant le séparateur est la virgule : Prénom,Nom,Note Marie,Durand,13,4 Bernard,Martin,12 Célestin,Lampion,9

Le séparateur est aussi fréquemment un point-virgule, une tabulation [⭾] ou le caractère | (dit barre verticale ou tube en français, ou “pipe” en anglais). Le délimiteur peut encore être n’importe quel caractère du moment qu’il permette de séparer les champs sans ambiguïté.

Cependant, la norme CSV désigne la virgule comme le caractère à utiliser.

Cet usage peut nous poser problème à nous autres français, car cette dernière est notamment utilisée comme séparateur décimal… Un “3,5” caché au milieu de nombres entiers pourra passer inaperçu et provoquera des erreurs de lecture. Pour autant de nombreux outils de traitement du format CSV attendent par défaut l’usage de la virgule. Le séparateur idéal reste donc la virgule mais il faut alors encapsuler chaque champ entre des guillemets (au moins ceux qui contiennent une virgule) :

“Prénom”,”Nom”,”Note” “Martin”,”Durand”,”13,4”

L’en-tête de description des champs

La première ligne peut être utilisée pour nommer chaque colonne, on l’appelle alors l’en-tête (comme dans l’exemple ci-contre). Prénom,Nom,Date_naissance Marie,Durand,1972 Bernard,Martin,1978

L’en-tête n’est pas obligatoire mais il augmente sensiblement la qualité du jeu de données puisqu’il permet d’identifier chaque colonne et donc de lever d’éventuelles ambiguïtés. Il est plus approprié de nommer une colonne “Age” que de la désigner par “la quatrième colonne” cela permet au lecteur de comprendre rapidement le sens du champ concerné. De plus, au fur et à mesure de l’évolution du jeu de données, “la quatrième colonne” pourrait se trouver à une autre place. Bien nommer les colonnes rend le fichier et sa documentation plus compréhensibles et faciles à utiliser, comme le fait un index. Enfin, ce procédé est très facile à mettre en oeuvre. Il est dommage de s’en priver !

Contrôle syntaxique minimal

Il est très difficile de contrôler à la main des centaines de lignes d’un fichier CSV. Une erreur, quelle qu’elle soit, a pu se glisser dans les étapes successives de production des données. Un contrôle syntaxique automatique doit permettre de garantir qu’un fichier pourra être exploité par n’importe quel outil, logiciel ou programme informatique.

Pour ce faire, nous présentons ici CSV Lint, solution simple à mettre en oeuvre. Nous proposons également plus bas une autre solution pour les utilisateurs avancés, csvclean.

Documenter un fichier CSV

Sans documentation, un jeu de données quel qu’il soit, est très compliqué à utiliser. Les futurs utilisateurs ont besoin de comprendre ce qu’il contient, à quoi correspondent les différentes composantes du fichier, comment les données ont été collectées, etc. Document spécifique publié à part, il devrait idéalement contenir les rubriques suivantes :

• Le titre du jeu de données.

• La description du jeu : il s’agit de quelques paragraphes décrivant le jeu de données : son usage, son contexte et son mode de production, ses producteurs.

• La fréquence de mise à jour des données.

• La date de création du jeu.

• La date de dernière mise à jour du jeu.

• La couverture temporelle (ex. année 2014, période 2009-2016...).

• La granularité de la couverture temporelle (tous les 2 ans, annuelle, trimestrielle…)

• La granularité de la couverture territoriale.

• La license appliquée au jeu de données.

• La description de chaque champ du jeu de données :

  • le libellé du champ (le nom que vous avez retenu pour la colonne)

  • sa position (colonne 1 ou colonne 2 ou …)

  • sa description “sémantique” : que signifie-t-il ?

  • mais aussi sa syntaxe : sa longueur maximum, son type de contenu (chaîne de caractère ? nombre ? booléen ? date ?...), son format

Comme vous pourrez le constater dans l’exemple suivant, il est facile de bien documenter : http://www.hatvp.fr/consulter-les-declarations/#open-data

En guise de conclusion pour aller plus loin : la norme de description Table Schema

Ce document n’épuise pas ce sujet mais, nous l’espérons, vous aura permis de trouver les bases d’un fichier CSV de qualité. Pour un public averti, il est possible d’aller plus loin et de mettre en œuvre une solution très puissante de contrôle qualité et de documentation : le schéma de données. Il s’agit de décrire les données de telle manière qu’un outil de contrôle comme CSV Lint, sera capable de valider automatiquement, pour partie, la qualité des données. Cette technique fera l’objet d’une documentation ultérieure, mais pour les impatients vous pouvez consulter la norme Table Schema : http://specs.frictionlessdata.io/table-schema/

Pour aller plus loin

Nous vous recommandons d'aller consulter la page suivante sur les recommandations pour favoriser l'interopérabilité des données

Exemples

Un CSV de qualité avec Excel

Nous avons utilisé Excel 2016 pour rédiger ce court tutoriel.

• J’ouvre avec Excel mon fichier à convertir

• Je clique sur le menu “Fichier” en haut à gauche

• J’ai une interface spécifique qui s’affiche, où je peux sélectionner “Enregistrer sous…” (colonne de gauche)

Dans la partie principale centrale haute de l’écran je peux alors sélectionner, à l’aide d’un menu déroulant, les différents formats de fichier dont “CSV UTF-8 (délimité par des virgules) (*.csv)”

Si je veux changer le fichier d’emplacement, je clique sur le menu “Parcourir” grâce auquel j’obtiens une nouvelle fenêtre dans laquelle je peux préciser l’emplacement, mais aussi le type que je sélectionne dans un menu déroulant comme précédemment : “CSV UTF-8 (délimité par des virgules) (*.csv)”

• Une fois enregistré, je n’oublie pas de tester mon fichier avec CSV Lint, afin d’ajuster d’éventuels petits problèmes : http://csvlint.io

• Mon fichier est prêt ! Je peux le publier avec sa documentation.

Un CSV de qualité avec LibreOffice Calc

Nous avons utilisé LibreOffice 6.4 (2022) pour rédiger ce court tutoriel.

• J’ouvre avec LibreOffice Calc (ou OpenOffice Calc) mon fichier à convertir

• Je sélectionne le menu “Fichier > Enregistrer sous...”

• Je sélectionne “[x] Éditer les paramètres du filtre” et “Texte CSV (.csv)” dans le menu déroulant des formats.

• S’ouvre alors la boîte de dialogue suivante qui permet de choisir l’encodage et le séparateur : je choisi comme indiqué ci-dessous

• Une fois enregistré, je n’oublie pas de tester mon fichier avec CSV Lint, afin d’ajuster d’éventuels petits problèmes : http://csvlint.io

• Mon fichier est prêt ! Je peux le publier avec sa documentation.

Source : OpenDataFrance - Licence : CC-BY-SA

Version : v2.0, date : juillet 2022

Contexte

Les données publiables

La Loi pour une République Numérique rend obligatoire la publication par défaut de toutes les données d’intérêt économique, social, sanitaire ou environnemental, qui ne sont pas protégées (données à caractère personnel, relevant d’un secret commercial ou pouvant mettre en danger la sécurité publique).

Selon les compétences détenues par la collectivité, cela représente de très nombreuses données. Face à cette volumétrie, il est utile de se concentrer sur quelques jeux de données dont l’intérêt est prioritaire. OpenDataFrance a souhaité proposé un socle de données prioritaires pour aider au démarrage de la politique d'ouverture des données complémentaires aux données prioritaires définies par l'Etat par voie réglementaire.

La méthode utilisée pour définir le socle commun des données locales

La demande

Dans le cadre du projet OpenDataLocale, nous avons d’abord posé la question aux collectivités engagées de longue date dans l’open data. Quelles données ont été le plus demandées ? Quelles sont celles qui sont le plus consultées, téléchargées ? quelles sont celles qui ont donné lieu aux réutilisations les plus fréquentes ?

La pertinence

Nous avons ensuite proposé 3 critères pour évaluer la pertinence des données :

• Politique : transparence, suivi des politiques publiques, exercice démocratique, ...

• Service & Economique : quelles sont les données à priori les plus utiles pour améliorer les services publics, que ce soit la création de nouveaux services, l’enrichissement de l’offre publique ou l’optimisation de services existants.

• Usage : accès à des informations publiques d’intérêt général (cartographie, statistique, description de l’espace public, ..)

L’accès à l’information

Nous avons aussi évalué la disponibilité et la relative facilité d’accéder à ces informations. La répartition des compétence entre plusieurs administrations, ou plusieurs services, peut par exemple rendre assez complexe la collecte de certaines données. La délégation de compétences auprès d’acteurs privés peut engendrer aussi des freins, tout comme la nature des données et leur mode de production (données peu structurées, données temps réel, ...).

Pourquoi définir des données prioritaires ?

L’identification de quelques données prioritaires présente plusieurs avantages :

• Identification des premières données publiées,

• Normalisation du contenu (nature et format des données),

• Mise à disposition d’outillage d’extraction et de publication,

• Constitution d’une base de données commune à toutes les collectivités.

Les collectivités peuvent bien entendu publier d’autres données en fonction de ses possibilités ou de ses propres priorités (un chantier prioritaire mené par la collectivité sur un thème particulier et qui nécessite -ou facilite- la publication de données spécifiques).

Les données prioritaires

Le Socle Commun des Données locales

Ces données sont décrites dans le Socle Commun des Données Locales. La nature des champs et leur format sont précisés.

Les réglementations existantes

En application de la loi pour une République Numérique, l’état a publié des décrets et arrêtés précisant le contenu de certains jeux de données qui sont considérés par l’état comme prioritaires pour constituer des référentiels nationaux.

Données essentielles de la commande publique

Ces données ont été intégrées dans le Socle Commun des Données Locales. Elles contiennent essentiellement : l’acheteur qui passe le marché, l’identifiant du marché, la date de notification, le(s) titulaire(s), l’objet, le montant, la nature, le lieu d’exécution, la durée du marché, les modifications apportées éventuellement sur ces données.

Données essentielles des subventions

Ces données ont été intégrées dans le Socle Commun des Données Locales. Elles contiennent essentiellement : l’autorité administrative qui attribue la subvention, la date de convention, le(s) bénéficiaire(s), l’objet, le montant, la nature, les dates et conditions de versement.

Plan Local d’Urbanisme

Publication des documents d’urbanisme selon les formats en cours d’établissement par e CNIG et ayant vocation à être publier sur le site Géoportail de l’urbanisme (https://www.geoportail-urbanisme.gouv.fr/a-propos/)

Vitesse Limite

Base nationale des vitesse maximales autorisées en vigueur sur leurs réseaux routiers (applicable à partir du 1 janvier 2018).

Source : OpenDataFrance - Licence : CC-BY-SA

Version : v2.0, date : juillet 2022

Contexte

Les enjeux posés par l’open data du point de vue de la protection des données à caractère personnel

L’open data ne concerne pas initialement les données à caractère personnel (voir cette notion dans le glossaire en annexe). En effet, la majorité des informations du secteur public mises à disposition des internautes ne comportent aucune donnée à caractère personnel. Cependant, le champ de l’open data s’élargit. Par exemple depuis la Loi pour une République Numérique, il concerne des domaines tels que les décisions de justice, les données sanitaires, des données en matière de tourisme, d’énergie ou d’immobilier, ainsi que plus classiquement, celui des élus et des organigrammes de l’administration… De ce fait, un nombre croissant de données à caractère personnel sont susceptibles d’être concernées par les obligations en matière d’open data. L’essor sans précédent du numérique entraîne des possibilités croissantes de réidentification des personnes concernées par des données pourtant anonymisées. C’est pourquoi sur ce sujet, il faut régulièrement se référer aux mises à jour des recommandations de la CNIL.

Le développement de l’open data soulève donc la question de l’équilibre entre le droit d’accès à l’information publique, c’est-à-dire la transparence administrative, et la nécessaire protection des données à caractère personnel et de la vie privée. Ainsi, c’est le contexte dans lequel s’inscrit l’open data qui doit nous inciter à la vigilance : informatisation de la société, des administrations comme des acteurs privés ; diffusion spontanée de données personnelles par les internautes ; indexation de données nominatives par de puissants moteurs de recherche ; développement du Big Data...

Pour la CNIL, les objectifs parfaitement légitimes poursuivis par la politique d’ouverture des données publiques sont pleinement conciliables avec la protection des personnes et de leur vie privée. Plus encore, la prise en compte de cet impératif permettra de favoriser la confiance des différentes parties prenantes de ce mouvement (autorités publiques, citoyens, entreprises), qui constitue une condition essentielle de la réussite de toute politique publique. Pour ce faire, un cadre juridique existe depuis la fin des années 70 visant précisément à articuler les objectifs de transparence administrative et de protection des données personnelles. Ce cadre juridique a été renouvelé par la loi pour une République numérique et le RGPD. Ainsi, la loi pour une République numérique a, entre autres, renforcé les missions de la CADA et de la CNIL. La CNIL a par ailleurs été dotée d’un pouvoir de certification et d’homologation de processus d’anonymisation (voir cette notion dans le glossaire en annexe) des données. Elle publie régulièrement des packs de conformité pour accompagner au mieux les acteurs à protéger les données à caractère personnel ; dans ce cadre, elle a d’ailleurs annoncé la publication conjointement avec la CADA d’un pack open data. Ainsi, si la CNIL est le guichet unique pour toutes les plaintes des personnes estimant qu’il y a une atteinte à leurs droits en matière de protection des données à caractère personnel, la CADA demeure compétente pour répondre à des demandes d’accès portant sur des bases de données comprenant, par exemple des données personnelles. Sur la base de leurs compétences respectives, les présidents de ces deux organismes peuvent conjointement choisir de réunir la CNIL et la CADA en un collège unique lorsqu’il est question de la protection des données à caractère personnel dans le cadre de l’open data. Ainsi, elles pourront être amenées à examiner ensemble des demandes d’accès aux données.

Les dispositions générales

Bonnes pratiques

Dés que vous travaillez sur des données à caractère personnel, vous devez vous assurer que vous êtes habilités pour traiter de telles données. En cas de doutes, demandez à votre Délégué à la Protection des Données. Vous devez vérifier que le fichier contenant des données caractère personnel est référencé dans le répertoire idoine et prendre connaissance du niveau de risque(s) associé(s) à ce fichier. Vous devez aussi appliquer précisément les dispositions préconisées pour la protection de ces données.

Rappel sur les conditions requises pour ouvrir les données depuis la loi pour une République numérique

Les acteurs publics de plus de 3500 habitants et de plus de 50 agents qui ont des documents produits ou reçus dans le cadre d’une mission de service public et sous format électronique, doivent mettre en ligne, dans un format ouvert et réutilisable, les bases de données et les données régulièrement mises à jour, qui présentent un intérêt économique, social, sanitaire ou environnemental.

Pour les principaux documents produits et détenus par les administrations, contenant des informations publiques et figurant dans le répertoire des documents administratifs, ces dispositions sont effectives dès le 7 octobre 2017, soit un an après la promulgation de la Loi pour une République numérique). Pour les autres documents cela s’applique au plus tard le 7 octobre 2018.

La loi prévoit que les demandeurs peuvent solliciter, afin d’accéder à un document administratif, la publication en ligne de ce dernier. Cette diffusion publique doit être faite dans un standard ouvert, aisément réutilisable et exploitable par un système de traitement automatisé (en format .csv pour un tableur par exemple). Les documents communiqués par l’administration à la suite d’une demande doivent être mis en ligne ainsi que leurs versions mises à jour. Tout document communicable (à tous) est publiable sur Internet. Les documents comportant des secrets, ou portant atteinte à la vie privée des personnes ou des données à caractère personnel (voir glossaire) ne peuvent en revanche pas être publiés sauf sous certaines conditions (voir plus bas).

Les documents diffusables peuvent faire l’objet d’une libre réutilisation, dès lors qu’ils ne comportent pas de données grevées par des droits de propriété intellectuelle de tiers. Ce point est facilité puisque toute communication ou publication - « se fait dans un standard ouvert, aisément réutilisable et exploitable par un système de traitement automatisé ».

Les données contenant des données à caractère personnel

Nous rappelons que le principe général retenu est qu’il y a une interdiction de diffusion de données à caractère personnel dans le cadre de l’open data. Il y trois conditions alternatives qui sont prévues pour permettre la publication de documents comportant des données à caractère personnel :

• une disposition légale particulière,

• le consentement explicite des personnes concernées (voir ci-dessous),

• la mise en œuvre d’un traitement permettant de rendre impossible l’identification de ces personnes (anonymisation).

Plus précisément, le consentement est une notion encadrée par les dispositions applicables aux données à caractère personnel. Il joue un rôle de plus en plus central avec l’adoption du RGPD. C’est pourquoi, il faut être particulièrement vigilant dans les conditions encadrant l’obtention du consentement. Il s’agit d’une démarche active de la personne. Il doit être :

• explicite, spécifique, et éclairé,

• de préférence de forme écrite,

• produit librement par l’intéressé,

• préalable à la collecte des données (bonne pratique).

Par exemple, dans un formulaire en ligne, le consentement peut se matérialiser, par une case à cocher. Elle doit, par défaut, être décochée. Les questions à se poser pour une publication en open data des données à caractère personnel :

• La publication de la donnée à caractère personnel est-elle précisée par une loi ?

• La diffusion est-elle totale ou réservée aux intéressés ?

• De quand date la donnée à caractère personnel ?

• Si la donnée à caractère personnel ne concerne pas la vie publique de la personne et que la donnée est récente, le consentement de publication de cette donnée est-il explicite de la part de la personne concernée ?

• La personne est-elle vivante ?

Quelles conditions sont à réunir pour réutiliser des données contenant des données à caractère personnel ?

Le réutilisateur des jeux de données ouverts contenant des données à caractère personnel devra respecter les dispositions de la Loi Informatique et Libertés, ainsi que les termes de la licence. En effet, dès que le réutilisateur clique pour télécharger un fichier contenant des données à caractère personnel, il devient au sens du RGPD, responsable de traitement (voir glossaire). Ainsi, il devra obtenir le consentement des personnes dont les données à caractère personnel sont réutilisées (voir ci-dessus pour les conditions de validité du consentement). Il ne peut bénéficier du consentement obtenu par la collectivité puisqu’il est spécifique au traitement réalisé en vue de communiquer ou de diffuser les données. En effet, la réutilisation des données constitue un nouveau traitement distinct du premier (le responsable n’est pas le même, les finalités sont différentes).

Les données à caractère personnel à ne pas publier en open data

Les données à caractère personnel relevant de la vie privée et concernant les intéressés (citoyen, agent)

Une donnée à caractère personnel peut être transmise à la personne concernée. La règle veut que les documents administratifs contenant des informations à caractère personnel (voir glossaire) ne puissent être mis à disposition, ni réutilisables en l’état. Lorsque ces informations sont contenues dans des documents qui peuvent être publiés en open data tels que les délibérations, elles sont à anonymiser car cela fait partie de la vie privée de la personne. De tels documents peuvent être publiés soit :

• après mise en œuvre d’un traitement permettant de rendre impossible l’identification de ces personnes (occultation, pseudonymisation, anonymisation…)

• le consentement explicite de la personne concernée,

• une disposition légale particulière (par exemple au delà d’un délai de 50 ans).

Quant au Règlement Général sur la Protection des Données, il donne aux citoyens plus de contrôle sur leurs informations privées. Cet important texte sur le sujet n’apporte pas de nouveaux éléments en matière d’ouverture des données.

Les données de l’état civil

Les données de bans de mariages

Les données de naissance

Les données de décès

Les données de décès sont des données d’état civil, les mêmes règles s’appliquent (voir paragraphe ci-dessus). En plus de la rédaction de l’acte de décès et de sa mention en marge de l’acte de naissance, le maire a la responsabilité de nombreuses transmissions d’informations concernant le décès d’une personne. Le maire est responsable du traitement des données d’état civil. « Les informations nominatives enregistrées aux fins d'inscription d'un acte sur le registre de l'état civil ne peuvent être utilisées par les élus municipaux à des fins de message de félicitations ou de condoléances, ou ne peuvent être publiées dans la presse, que dans la mesure où, au moment de l'établissement de l'acte, les personnes concernées ont donné leur accord à ce message personnalisé ou à cette publication. Les informations collectées pour ces seules fins ne peuvent être conservées ni alimenter un fichier permanent. »

Les données transmises par internet doivent être chiffrées et les expéditeurs et destinataires identifiés.

Les dispositions sectorielles

Au-delà de ces dispositions générales sur l’open data, il existe de nombreuses dispositions sectorielles permettant la mise à disposition, à des fins d’intérêt général, de données publiques particulières ou de données détenues par des opérateurs privés, ainsi que des dispositions visant à favoriser la circulation de ces données dans la société par l’obligation de les mettre à disposition dans des standards ouverts et réutilisables.

L’open data des décisions de justice

Afin de faciliter l’accès au droit tout en protégeant la vie privée des personnes concernées par ces décisions, les données de décisions de justices « sont mis(es) à la disposition du public à titre gratuit dans le respect de la vie privée des personnes concernées », toutefois cette mise à disposition « est précédée d’une analyse du risque de réidentification des personnes ».

La pseudonymisation (voir cette notion dans le glossaire en annexe) en amont de ces données par la puissance publique et le contrôle de la CNIL sur leur réutilisation, en particulier sur l’absence de réidentification des personnes et sur le caractère effectif et continu du respect des droits des personnes concernées (rectification et opposition notamment), permettra ainsi de maintenir le délicat équilibre entre accès au droit et protection de la vie privée. Le décret en Conseil d’Etat qui doit déterminer les conditions d’application de ces nouvelles obligations devra en effet déterminer les modalités d’analyse de risque de réidentification des personnes et la CNIL pourra ainsi apporter toute son expertise sur ce sujet, dans le cadre de son avis sur ce décret. Il existe une foisonnante littérature sur cette question comme par exemple :

L’open data en matière d’énergie

L’open data de la santé

L’open data de l’immobilier

Dans le domaine de l’immobilier, il est proposé une ouverture aux professionnels du secteur des données foncières détenues par l’administration fiscale.Pour ouvrir de telles données, il est recommandé de s’appuyer sur le pack de conformité logement social.

Questions fréquentes

Quelles sont les sanctions en cas de publication et de réutilisation de données à caractère personnel dans le non-respect de la loi ?

En cas de publication de données à caractère personnel non-conforme aux dispositions en matière d’open data (CRPA) et de protection des données à caractère personnel (Loi Informatique et Liberté) dans le cadre de la, la collectivité encourt des :

• sanctions administratives auprès de la CNIL. Elles peuvent atteindre 3 millions d’euros. Les sanctions prévues par le règlement européen (RGPD) applicable à partir du 25 mai 2018 pourront aller jusqu’à 20 millions d'euros ou 4% du chiffre d’affaire mondial, si cela se justifie. La CNIL peut également prononcer des avertissements pouvant être rendus public ;

• sanctions pénales qui peuvent aller de 1 500 euros à 300 000 euros d’amende et 5 ans d’emprisonnement en fonction du type de violation dont il est question (exemple : non-respect des finalités, absence d’information des personnes concernées).

En cas de réutilisation des informations publiques à des fins commerciales de manière non conforme à la licence ou aux prescriptions du code des relations du public et de l’administration, les montants sont désormais portés à :

• un million d’euro, en cas de réutilisation illégale ou non conforme aux prescriptions contractuelles des informations publiques ;

• deux millions d’euros, en cas de manquement réitéré.

Les montants sont différents lorsque les données sont utilisés à des fins non commerciales et peuvent atteindre 3 millions d’euros. Les sanctions prévues par le règlement européen applicable à partir du 25 mai 2018 pourront aller jusqu’à 20 millions d'euros ou 4% du chiffre d’affaire mondial, si cela se justifie. Par ailleurs, le réutilisateur peut également se voir appliquer des sanctions administratives prononcées par la CNIL (voir ci-dessus).

Comment anonymiser les données à caractère personnel ?

La loi pour une République numérique fait évoluer les missions de la CNIL et, elle peut désormais homologuer des méthodologies d’anonymisation. À ce titre, les administrations pourront soumettre à la CNIL des méthodologies d’anonymisation pour homologation/certification de la CNIL. Ces méthodologies préciseront le traitement d’anonymisation mis en œuvre en fonction de la nature des données. La CNIL a relevé que les administrations doivent avoir une « vigilance particulière » à l’égard de la condition d’anonymisation (voir glossaire) et doivent mettre en œuvre des moyens « significatifs » mais qui ne doivent pas entraîner des efforts disproportionnés pour les administrations.

La CNIL et la CADA rédigent actuellement un « pack de conformité » en collaboration avec la DINSIC pour accompagner les administrations dans l’ouverture des données publiques.

1. Il est donc nécessaire avant toute chose de déterminer la pertinence de l’anonymisation des données à publier : de quel type de diffusion des données s’agit-il ? Il s’agira aussi de se référer aux cadres législatifs nationaux et européens. De même, il faut cerner les enjeux de la publication des données au regard de leur type de diffusion. Par exemple, les fichiers MFR (Microdata File for Research purposes) sont réservés à la recherche scientifique et les fichiers PUF (Public Use File) sont accessibles par tous.

2. La deuxième étape porte sur la définition et la mesure des risques de divulgation et donc du choix de la ou des méthodes de protection des données en établissant tous les scénarios possibles: occultation, pseudonymisation...

3. La troisième étape concerne le choix des mesures de protection pour lesquels vous allez opter en fonction des critères fixés.

4. La quatrième et dernière étape porte sur la mise en œuvre et l’expertise du fichier qui a été produit en procédant à quatre étapes :

   1. le choix d’un logiciel de protection,

   2. la mesure des risques avec l’outil choisi,

   3. la quantification de l’information perdue,

   4. le contrôle du processus de protection et la réalisation d’un document synthétique sur les méthodes de protection avec un bilan de l’information perdue.

Au chapitre 3, Maxime B. présente les méthodes de protection des données, exemples à l’appui et par la résolution d’équations mathématiques.

Ressources

Conclusion

Le triple filtre prévu (interdiction de publication de documents portant atteinte à la vie privée ; publication sous condition de documents comportant des données personnelles ; réutilisation de telles données dans le respect de la loi Informatique et Libertés) permet de garantir la protection des données des personnes concernées par les informations publiques.

L’étendue exacte des secrets protégés par la loi en matière de publication de données, les modalités de recueil du consentement des personnes concernées par celles-ci ou le caractère anonyme ou non des informations diffusées constituent des points d’interrogations récurrents de la part des différentes parties prenantes du mouvement de l’open data. Dans ce contexte, la CADA et la CNIL souhaitent améliorer l’accompagnement de ces acteurs en élaborant un « pack de conformité » dédié à l’ouverture des données publiques.

La présence des données à caractère personnel ne rend pas les documents communicables uniquement à l'intéressé. L'obligation d'open data par défaut persiste. Dans ce cadre l'anonymisation est présentée comme une étape préalable obligatoire à la diffusion sauf si elle engendre pour l’acteur public des efforts disproportionnés.

Source : OpenDataFrance - Licence : CC-BY-SA

Version : v2.0, date : juillet 2022

Contexte

La plateforme « data.gouv.fr » offre plusieurs moyens plus ou moins avancés d’intégrer les données disponibles en open data sur vos propres sites :

1. de manière unitaire si vous souhaitez n’afficher qu’un ou quelques jeu(x) de données particulier(s) ;

2. de manière plus générale si vous souhaitez afficher tous les jeux de données relatifs à un territoire ou à une organisation ;

3. pour une gestion fine de l’habillage et des données affichées, nous vous recommandons l’API ;

4. pour avoir votre propre portail fondé sur le moteur de la plateforme.

Ces différents cas d’intégration correspondent généralement à différents profils :

1. un journaliste traitant d’une problématique donnée va être intéressé par l’inclusion de jeux de données directement au sein de son article ;

2. une mairie va être intéressée par l’intégration des jeux de données relatifs à son territoire sur son site internet ;

3. une association pourrait être intéressée par la création d’une page personnalisée compilée à partir de données issues de sources multiples ;

4. un pays se lançant dans l’open data va chercher à créer son propre portail.

Méthodes d'intégration

Celles-ci ont été décrites initialement dans la documentation de data.gouv :

Intégration ponctuelle de jeux de données

Chaque jeu de données est intégrable sur n’importe quelle page en ajoutant quelques lignes de HTML, deux versions existent :

ET En remplaçant l’IDENTIFIANT DU JEU DE DONNÉES par l’identifiant disponible sur sa page dédiée, dans l'onglet Métadonnées sous la rubrique ID :

La première version de code proposée est accessible directement depuis l'onglet Action du jeu de données souhaité. Il suffit de copier le code proposé dans la rubrique "INTÉGRER SUR VOTRE SITE"

Selon le code utilisé, vous verrez apparaître l'une ou l'autre des versions d'intégration sur votre site. Sur cet exemple le premier cartouche correspond à la première version du code proposé et le second à la seconde version. Ces cartouches contiennent les informations relatives au jeu de données choisis de la manière suivante :

Voici un autre exemple d’intégration sur le blog d’Etalab, ici avec les données de consommation d’électricité des ministères. Il est possible d’intégrer plusieurs jeux de données à la fois en dupliquant la ligne correspondant à l’élément <div> avec un nouvel identifiant. Vous pouvez personnaliser l’apparence du rendu du cartouche grâce à la classe CSS dataset-card.

Intégration pour une organisation ou un territoire

Le mécanisme pour afficher tous les jeux de données relatifs à une organisation ou un territoire est le même que celui pour l’intégration d’un seul jeu de données décrit précédemment. Cet usage est recommandé si vous êtes responsable de cette organisation ou de ce territoire et souhaitez faire la promotion des jeux de données associés. Par exemple dans la cadre de la loi Notre, il est demandé aux communes de plus de 3500 habitants de rendre accessible en open data certaines données. L’usage de la plateforme « data.gouv.fr » pour déposer ces données puis les intégrer sur son propre site est rendue possible par cette solution.

Intégration d’une organisation

En remplaçant l’IDENTIFIANT DE L’ORGANISATION par l’identifiant disponible sur sa page dédiée (l'ID se trouve en bas de page de description de l'organisation, dans les informations techniques, rubrique ID). Vous devriez alors voir apparaître sur votre site un cartouche contenant les informations relatives aux jeux de données de cette organisation. Optionnellement, il est possible d’afficher une barre de recherche pour laisser la possibilité au visiteur de filtrer la liste des jeux de données affichés. Cela est activé en passant l’option {withSearch: true} à la méthode loadOrganization() ci-dessus.

L'exemple ci-dessous montre l'intégration des jeux de données de la ville de Grenoble sur une page web avec cette méthode et l'option de filtrage activée :

Intégration pour une page personnalisée

Voici un exemple de restitution :

Données publiées sur data.gouv.fr :

Données vues sur le site web de Castelnaudary.fr via métaclic

Intégration d’un portail open data complet avec Udata

Les outils développés sont disponibles en open-source. Ils sont le fruit d’un effort international pour créer des synergies autour de la donnée ouverte et mutualiser nos efforts de développement. La gouvernance est inclusive et la licence est permissive. Nous participons à l’animation autour du développement de la plate-forme car nous souhaitons produire un bien commun réutilisable par tous.

Exemples

Le code est alors :

> via l’API METACLIC

> Via l’API data.gouv

Source : OpenDataFrance - Licence : CC-BY-SA

Version : v2.0, date : juillet 2022

Méthode

Ce, a été réalisé par Datactivist pendant l’été 2017 dans le cadre du projet Dododata1 à partir d’une quinzaine de portails d’agglomération Les candidats retenus pour cette analyse étaient : Angers, Bordeaux, Grenoble, Lille, Lyon, Marseille, Martigues, Montpellier, Nantes, Nice, Paris, Poitiers, Rennes, Saint Malo, Strasbourg, Toulouse. 400 jeux de données ont été classifiés selon les rubriques suivantes : Administration, Budget, Citoyenneté, Commerce, Culture, Economie, Elections, Energie, Environnement, Equipements, Logement, Mobilité, Patrimoine, Politique, Religion, Santé, Sécurité, Social, Sport, Télécommunications, Tourisme, Transport, Urbanisme.

Des données ont été publiées dans chacun de ces domaines, mais sont valorisés ci-dessous uniquement les domaines pour lesquels au moins la moitié des acteurs ont publié ces données.

Liste des principaux domaines de publication

Administration

Dans la catégorie administration, c’est le catalogue des jeux de données qui arrive en tête. Un tel catalogue peut être mise en place dès la publication des premiers jeux de données. Si vous souhaitez mettre en place un catalogue de vos jeux de données, nous vous recommandons de vous reporter au travail élaboré par les membres d’Opendata France. 70% des acteurs ont publié les limites administratives de leurs communes et la moitié ont publié le découpage administratif des communes et des cantons.

Budget

Ces obligations s’inscrivent dans la politique de transparence de la vie publique. Elle permettra les agrégations de données et de disposer de moyens de connaissance sur la dépense publique.

Citoyenneté

Dans la catégorie Citoyenneté, 75% des collectivités du panel ont publié les statistiques d’état civil « décès », « mariages », « naissances » ou/et « prénoms » et un peu moins concernant les données sur les cimetières.

Côté vie politique, plus de 80% du panel publient les emplacements des bureaux de vote et un peu moins de 70% au moins une fois les résultats d’élections.

Culture

La moitié des acteurs publient leurs statistiques de prêt en bibliothèque.

Scolaire

Plus de 80% des acteurs publient la liste des établissements scolaires. Parfois il ne s’agit que des écoles primaires, parfois la liste s’étend aux collèges, lycées et autres établissements relevant de la formation initiale.

Environnement

Dans le domaine de l’environnement, 75% des collectivités du panel publient la liste des lieux concernés par les déchets : tri du vert, lieux d’apports volontaire, mobilier urbain.

Une grosse moitié des acteurs publient des informations sur les espaces verts, les équipements et les arbres.

La moitié des acteurs ont publié des données en relations avec les inondations (zones humides, zones inondables, débordements de cours d’eau).

transport

Dans le domaine de la mobilité, 88% des collectivités du panel publient des données sur le réseau cyclable et la moitié sur les équipements dédiés y compris les vélos en libre-service. 88% des acteurs publient des informations sur le réseau de transport en commun : points d’arrêt, circuits mais seulement 63% des acteurs publient les horaires de transport en commun, pourtant la publication des horaires est une obligation légale.

Plus de 60% des collectivités du panel publient des donnés sur les cheminements pour piéton (zones apaisées, cheminements doux, zones 20 ou 30).

La moitié des collectivités du panel publient des données sur le stationnement.

Sport

Dans le domaine du sport, 70% des collectivités du panel publient la liste des équipements sportifs.

La moitié publient la liste des associations sportives et les sentiers de randonnées.

Urbanisme

Dans le domaine de l’urbanisme, seul un acteur parmi les collectivités du panel ne publie pas les adresses de son territoire.

70% publient la liste des tronçons de rues , 63% le Plan Local d'Urbanimes (PLU).

La moitié des acteurs publient le relief et l’emplacement des toilettes publiques.

Source : OpenDataFrance - Licence : CC-BY-SA

Version : v2.0, date : mai 2022

Source : OpenDataFrance - Licence : CC-BY-SA

Version : v2.0, date : juillet 2022

Crédits : Ce document a été réalisé à partir du tutoriel publié par OpendataLab (Préfecture de région Occitanie) et le SICOVAL pour accompagner les communes se lançant dans l’opendata. Ce document s’est lui-même appuyé sur le guide d’utilisation de l’API Data.gouv produit par la mission Etalab : Il a été complété par OpenDataFrance lorsqu’il a été nécessaire de généraliser la fiche pour un usage au niveau national. Nous remercions la préfecture de région Occitanie et le SICOVAL pour leur contribution.

Contexte

Le portail national data.gouv.fr permet à tout acteur public de créer un domaine pour sa collectivité et d’y publier gratuitement tous les jeux de données qu’il souhaite ouvrir.

Qui est considéré comme producteur de données ?

Le producteur d'une base de données, entendu comme la personne qui prend l'initiative et le risque des investissements correspondants, bénéficie d'une protection du contenu de la base lorsque la constitution, la vérification ou la présentation de celui-ci atteste d'un investissement financier, matériel ou humain substantiel. Cette protection est indépendante et s'exerce sans préjudice de celle résultant du droit d'auteur ou d'un autre droit sur la base de données ou un de ses éléments constitutifs. Source

Les services publics certifiés

Les organisations inscrites sur la plateforme « data.gouv.fr » estimant assurer une mission de service public peuvent effectuer une demande en ligne pour être reconnue comme telle. Une organisation certifiée bénéficie d’un meilleur référencement. Pour devenir un service public certifié, inscrivez-vous sur le site en tant qu’organisation, puis effectuez la demande sur la page suivante : . Une vérification par email ou courrier vous sera demandée. Vous pouvez néanmoins commencer à publier vos jeux de données avant d’obtenir le badge de certification.

Qu'est qu'un jeu de données ?

Un jeu de données peut contenir plusieurs ressources (fichiers de données, fichiers d'explications, API, liens...) qui constituent un lot cohérent sur un thème donné. Par exemple «La Réserve Parlementaire», contiendra plusieurs ressources, typiquement un fichier par année.

Comment en tant que producteur, puis-je publier des jeux de données ?

Créez un compte sur « data.gouv.fr ». Dès que vous serez inscrit, vous pourrez «contribuez» et «publier un jeu de données».

Un jeu de données peut être publié simplement avec un titre et une ressource. Pour autant, il sera mieux référencé s'il contient des informations supplémentaires qui le décrivent : période couverte, fréquence de mise à jour, territoire couvert, thématiques…

Publier un jeu de données sur data.gouv.fr

Créer un compte

Créer l'organisation

Publication d'un jeu de données

Vous serez ainsi certain.e de publier vos données dans un format déjà défini, d'en vérifier la structure et la conformité à son schéma.

Affectation de Ressources à un jeu de données

Un jeu de données peut contenir plusieurs ressources (exemple : le jeu de données des statistiques des bibliothèques de Grenoble comprend la liste des 17 bibliothèques municipales de Grenoble, puis 6 éléments statistiques concernant ces bibliothèques (Nombre de prêts annuels de 2008 jusqu'à 2016, Nombre d'inscrits de 2008 jusqu'à 2016, Nombre d'emprunteurs de 2008 jusqu'à 2016, Nombre de visiteurs de 2008 jusqu'à 2016, Catégorie socio-professionnelle des emprunteurs depuis 2012 jusqu'à 2016....

Source : OpenDataFrance - Licence : CC-BY-SA

Version : v2.0, date : juillet 2022

Les étapes pour préparer les données avant publication

Identifier les données ou les bases de données

Cela exige de procéder par de multiples approches car il est rare d'avoir un inventaire exhaustif des données. Les services les plus compétents pour aider dans cette démarche sont les services d'archive, de documentation, d'informatique, d'information géographique, du numérique, d'observatoire, de pilotage, de dgs, de communication. On sera vigilant à récupérer des données brutes et non des données travaillées, comme par exemple sous forme de statistiques.

Identifier si une standardisation existe

OpenDataFrance propose le Socle Commun des Données Locales, il s’agit des données que les collectivités doivent publier en priorité, dans un format normalisé.

Un premier périmètre de données “prioritaires” a été établi autour des données suivantes :

• Catalogue : dictionnaire des données publiées

• Délibérations : données déclaratives (date, objet, type), sans données personnelles

• Marchés Publics : date, nature, montant et identification des tiers bénéficiaires

• Subventions : date, nature, montant et identification des tiers bénéficiaires

• Équipements Collectifs Publics : inventaire géolocalisé des équipements collectifs publics implantés sur un territoire

• État Civil : statistiques sur les prénoms des nouveaux-nés

• Base Adresse Locale : correspondance entre l'adresse et la géolocalisation précise

• Infrastructures de Recharge de Véhicules Électriques : localisation géographique et caractéristiques techniques des stations et des points de recharge pour véhicules électriques

• Normalisation des éléments de base : codification normalisée des champs habituellement utilisés

Pour aller plus loin se reporter au Socle Commun des Données Locales.

Choisir le modèle d’extraction, le format et la licence

Si une standardisation existe vous devrez essayer de l’appliquer au plus près. Cette opération peut être plus ou moins facile.

Si il n’y a pas de standardisation, vous devrez au moins appliquer les préconisations faites sur les intitulés de colonnes usuels tel l’adresse, la date, le nom de l’acteur… Le document “Normalisation des éléments de base” du Socle Commun des Données Locales (SCDL) peut vous y aider.

Votre modèle d’extraction est l’occasion de faire un premier niveau de nettoyage, autrement dit, l’occasion de sortir les données qui n’apportent rien au fichier tels que des identifiants techniques internes, ou des données qui font l’objet d’une législation qui empêchent leur publication.

Ensuite, vous devrez savoir sur quel(s) format(s) doivent être présentés vos données. Les attendus de la loi pour une République numérique sont “dans un format ouvert, aisément réutilisable et exploitable par un système de traitement automatisé”. Le format le plus répandu est le format .csv. La fiche Produire un fichier CSV de qualité est rédigée pour vous aider à ce travail.

Certains acteurs choisissent de publier leurs données dans plusieurs formats, comme le fait par exemple Bordeaux métropole qui pour ses données géographiques a choisi les formats suivants : ESRI Shapefile RGF93/CC45, ESRI Shapefile RGF93/Lambert93, Google KMZ, WebService OGC WMS, WebService OGC WFS, Fichier CSV, AutoCAD DWG.

En ce qui concerne la licence, elle aura été probablement choisie en amont et annoncée dans la délibération donnant le cadre de l’ouverture des données. Mais il est toutefois utile de se poser la question avant la publication de chaque jeu de données.

Si les données ne sont pas dans un système d’information : convertir les données dans un format ouvert

Il arrive que les données qui sont dans des fichiers, pour en faciliter les lectures et traitements sont "esthétisées": les cases des tableurs sont esthétisées, des cellules sont fusionnées, des textes sont en italique ou graissés... Certains fichiers de type tableur, peuvent être organisés en onglets ou bénéficier de "macro" plus ou moins complexes.

L'ensemble de ces aménagements spécifiques éloignent le fichier de son potentiel de réutilisation. Un fichier qui aurait au moins une de ces “fantaisies” ne répond pas aux standards de l'ouverture.

Si les données sont dans un SI : identifier les opérations d'exportation des données

Chaque base de données ou application métier a ses opérations préalables à l'exportation. Parfois, il y a aura un bouton ou un menu “exporter les données”, dans d'autres cas il sera possible de présélectionner les données avant de les exporter, dans d'autres cas encore, rien n'est prévu nativement pour exporter les données. Dans cette hypothèse, il faudra mettre en place une opération technique qui réalise l'export, opération souvent désignée comme "moulinette" ou "patch". La "moulinette" peut être une simple ligne de commande ou bien réalisée par un programme ou un outil d'extraction tels que les ETL (Extract, Transform, Load) : Talend, Knime, Pentaho Data Integration...

Ces derniers outils permettent d'extraire des données de n'importe quel format (fichiers, bases de données, pages html...) pour ensuite les traiter si besoin (changer le nom des entêtes, corriger les formats de dates, uniformiser les différences de nommage de certains champs, croiser des données entre-elles...) pour ensuite les réinjecter dans un entrepôt de données spécifique pour l'opendata, dans des fichiers csv ou tout autre format.

Certains standards, comme GTFS, demandent beaucoup de rigueur pour répondre à leurs exigences. L'export des données va exposer les données sous une nouvelle réalité. En effet, tant que les données sont dans leur environnement logiciel, elles ont une cohérence utile aux exploitations quotidiennes, mais sorties de leur contexte usuel, elles peuvent faire apparaître des "défauts" de qualité. Dans cette phase, il est vraiment important de faire un travail avec les agents qui s'occupent de l'alimentation des données à la source pour que les erreurs repérées puissent être corrigées au plus prés de l'alimentation source.

Si possible, on organisera le SI de sorte à ne pas activer la “moulinette” manuellement mais à appliquer des procédés automatisés. La solution usuellement retenue est la mise en place d’API, simple à mettre en place et appréciée des réutilisateurs.

Évaluer les données brutes

Lorsque les données viennent d'être exportées, il faut avoir un regard général pour cette nouvelle forme de présentation. Dans certains cas, il y a aura des défaut des formes; par exemples, les caractères accentués s'afficheront mal. Dans d'autres cas, il y aura des habitudes de services, les agents, dans leur travail quotidien, utilisant des abréviations ou diverses expressions, sorte d'argot professionnel. Une personne extérieure au service, n'aura pas facilement les significations des différents termes utilisés, à moins qu'ils soient documentés. Dans d'autres cas, la nouvelle mise en forme des données fait apparaître des notions dérangeantes : un lieu est privilégié, un élu est sur ou sous exposé, les effets des politiques du moment ne se voient pas dans les données qui sont représentatives des mois antérieurs.... La diffusion des données pourraient venir perturber les missions de services publics. Par exemple, diffuser les sections des tuyaux des réseaux d'assainissement pourrait favoriser des explorations dans les tuyaux dans lesquels il est possible de tenir debout. Enfin, l'ouverture des données pourrait être contrainte pour une disposition réglementaire spécifique.

Enfin, des doublons ou des incohérences pourraient apparaître; ainsi, souvent, c’est une nouvelle occasion de faire des opérations de nettoyage. Elles seront facilités par des outils tels que les ETL ou d'autres comme Openrefine

Rendre les données intelligibles

Il peut y avoir certaines transformations du texte, des intitulés des colonnes, des abréviations pour rendre les données lisibles par toutes les personnes extérieures au service producteur de données. Une documentation viendra compléter cette mise en visibilité des données. Pour rédiger la documentation, il est possible de s’appuyer sur la trame type rédigée par OpenDataFrance : Documenter les données avant publication C’est l’occasion, de mettre en place les métadonnées. Dans bien des cas, ces dernières s’appuient sur un dictionnaire des métadonnées. C’est à ce moment qu’on décide de la fréquence de mises à jour des données.

Faire en sorte que la prochaine diffusion de données se fasse facilement

Le fichier de données brutes pour répondre aux attendus d’intelligibilités des humains et des machines a subit de nombreuses transformations. Certaines transformations sont des transformations de mises à niveau pour une ouverture facilitée. Il est souhaitable qu'elles soient le plus nombreuses possibles et qu'il ne soit plus obligé de revenir dessus pour chaque mises à jour. Les transformations de mises à jour sont le minimum des transformations qu'il faut opérer pour publier la nouvelle version du jeu de données. Par exemple, il est souhaitable que la publication mensuelle du fichier des marchés publics ne demande qu'un changement de date dans le nom du fichier. Cette étape peut être l'objet d'une réorganisation plus ou moins profonde du travail de production de données ou peut révéler un besoin de formation…

Valider les données prêtes à faire publier

Dans bien des cas, avant l'ouverture du jeu de données, l'agent producteur aura validé les données prêtes pour l’application. Et à son tour, il aura fait valider le fichier à un de ses responsables hiérarchiques. C’est l’occasion de conforter le rythme des mises à jour.

Mettre en scène la publication des données

Il faudra produire un texte qui présente le service producteur et les données afin de mettre en avant le jeu de données sur le site internet ou les éventuels messages dans les communiqués de presse ou sur les réseaux sociaux.

Il faudra également savoir si le jeu de données est présenté ou non sous forme de datavisualisation.

Il existe peut-être un événement ou un document qui est en lien avec l’ouverture de ces données. Par exemple, l’ouverture des données des vélos en libre service peut être présentée dans un encadré sur le flyers de la semaine de la mobilité.

Source : OpenDataFrance - Licence : CC-BY-SA

Version : v2.0, date : juillet 2022

Crédits : GIP Ternum BFC, avril. 2017

EXPÉRIMENTATION OpenDataLocale - Lettre d’engagement Expérimentateur Territorial des Données

OpenDataLocale

La loi Pour une République Numérique instaure l'obligation d’ouvrir les données publiques pour les communes et EPCI de plus de 3500 habitants et 50 agents. Le programme OpenDataLocale est piloté à l’échelon national par l’association Opendata France.

[Nom de la collectivité] est l’un des territoires retenu comme Animateur Territorial des Données (ATD). L’ATD ne reçoit pas de financement mais un soutien (animation, ressources documentaires, méthodologie) de la part de Opendata France afin d'accompagner les Expérimentateurs Territoriaux des Données de son territoire (ETD).

Les objectifs de OpenDataLocale sont :

• Définir un Socle Commun des Données Locales qui formera un premier catalogue de jeux de données publiables par les collectivités, en complément du Service Public de la Donnée que propose déjà Etalab,

• Créer les ressources pédagogiques qui permettent la sensibilisation, l’accompagnement et la formation à la démarche d’ouverture des données publiques,

• Structurer une démarche homogène au niveau national tout en s’appuyant sur un réseau local qui permettra à la fois de tester en grandeur réelle les dispositifs proposés dans l’expérimentation, de capitaliser sur les bonnes pratiques, mais aussi d'accompagner les collectivités territoriales de petite taille.

Devenir ETD

En décidant de rejoindre OpenDataLocale vous devenez Expérimentateur Territorial de la Donnée (ETD) dans le but de :

• Publier en 2017 un ou plusieurs jeux de données du Socle Commun de Données Locales et participer aux groupes de travail organisés par Opendata France,

• Tester les dispositifs d’accompagnement produits dans le cadre du programme afin de favoriser la démarche d’ouverture des données dans votre collectivité et/ou auprès de vos partenaires locaux (autres collectivités, associations citoyennes, entreprises, universités…)

• Bénéficier de la publication des données de marchés publics issus du profil d’acheteur de Territoires Numériques BFC,

• Bénéficier de supports pour structurer vos actions de publication des données, de sensibilisation et formation de vos acteurs (agents, élus…),

• [Bénéficier des fonctionnalités de publication du portail OpenData] (le cas échéant, si mutualisation possible)

• Participer à chaque fois que possible aux rencontres ou conférences téléphoniques que nous organiserons (environ 1 fois par mois) pour suivre le programme OpenDataLocale,

• Partager vos retours d’expériences et travaux de publication avec les autres ETD. Un espace documentaire est mis à disposition.

Notre équipe projet est heureuse de vous accueillir dans ce programme et nous restons à votre disposition pour avancer conjointement sur nos démarches d’ouverture des données.

[NOM ETD] Titre et Signature

[NOM ATD] Titre et Signature

Source : OpenDataFrance - Licence : CC-BY-SA

Version : v2.0, date : juillet 2022

Contexte

Quelque soit le jeu de données publiés par les collectivités, certains champs doivent avoir un format unifié au niveau national pour éviter les disparités dans leur présentation. Dans quelques cas, il est aussi indispensable que des champs “pivots” soient respectés pour faciliter les liens entre les bases et la récupération de nombreuses données contextuelles. Enfin, de bonnes pratiques émergent pour produire des jeux de données identifiables, exploitables et de qualité. Bien qu’un peu éloigné de l’open data, on pourra aussi consulter le Référentiel Général d’Intéropérabilité, ou RGI, produit par l’Etat (DINSIC) qui décrit des standards d’interopérabilité : information sur les formats d’échange (synthèse des standards retenu pour l’interopérabilité syntaxique), interopérabilité sémantique (définition à retenir par tous pour les principaux concepts liés à l’interopérabilité, etc.). Nous rassemblons ici quelques règles générales et bonnes pratiques, sans prétendre à l’exhaustivité.

Format des données

Des nombreuses données sont soumises à des normes (plus ou moins connues ou appliquées) nationales ou internationales. Les lister ici serait fastidieux, probablement incomplet et peu opérationnel. Nous indiquons ci-après des champs courants dans les jeux de données produits par les collectivités qui gagneraient à respecter des standards reconnus. Leur normalisation favorise l’interopérabilité et la compréhension des données, donc leur qualité et réutilisabilité.

• Date : format AAAA-MM-JJ (2016-07-23), conforme à la norme internationale ISO8601 (voir aussi https://fr.wikipedia.org/wiki/Heure)

• Heure (pour les données temps-réel notamment), heure/minutes/seconde et période de temps : format HH:MM:SS (éventuellement suivi d'une virgule ',' puis de décimales de seconde), conforme à la norme internationale ISO8601. (voir aussi https://fr.wikipedia.org/wiki/Heure)

• Nombre : dans le cas des données décimales, on privilégiera le séparateur décimal point “.” (la virgule étant réservée à la séparation des champs dans un fichier CSV)

Il existe aussi des référentiels pour codifier les langues (ISO 639-1, cas des données régionales), pour les pays (ISO3166), pour les monnaies (ISO 4217), etc. que nous ne détaillons pas ici.

• Adresse : la norme officielle pour coder les adresses est assez lourde. Elle est décrite dans le document AFNOR NF Z 10-011 En pratique, nous recommandons de décrire une adresse avec les champs suivants :

  • numero

    • Titre : Numéro d’adresse

    • Description : Numéro d’adresse dans la voie et, dans le cas des voies sans adresse, la valeur “99999” est attendue

    • Type : nombre entier

    • Exemple : 130

  • suffixe

    • Titre : Information suffixée qui complète et précise le numéro d’adresse

    • Description : Indice de répétition et/ou complément d'adresse (nom d’entrée d’immeuble) normalisé en minuscules sans espace

    • Type : chaîne de caractères

    • Exemple : ter

  • voie_nom

    • Titre : Nom complet de la voie

    • Description : Concaténation du type et du nom de la voie en majuscules et minuscules accentuées Le nom de la voie peut également être un lieu-dit

    • Type : chaîne de caractères

    • Exemple : Rue du Rempart

  • commune_nom

    • Titre : Nom officiel de la commune

    • Description : Texte libre qui permet d’identifier rapidement la commune dans laquelle l’adresse est située

    • Type : chaîne de caractères

    • Exemple : Brest

• Géolocalisation :

  Les adresses peuvent être exprimées dans un des deux référentiels de référence :

  • WGS84 Ce référentiel est proposé car cela correspond à un usage très courant, notamment un contexte international et la plupart des équipements et services de géolocalisation (GPS). Il s’applique à certaines zones du territoire français (DOM-TOM).

  • RGF93 (ou Lambert93) Ce référentiel est préconisé par la réglementation pour le territoire métropolitain français. Il est cependant peu utilisé dans un contexte international.

• Cas des Longitudes et Latitudes exprimées dans le format WGS84

  • Exprimé LAT (Latitude) et LONG (Longitude)

  • Nombre de décimale : Le nombre de décimale dépend de la précision de la localisation. 5 décimales correspondent à une précision au mètre et permettent de couvrir la majorité des usages.

  • Exemple : Latitude : 48.87079, Longitude : 2.31689

• Cas des Longitudes et Latitudes exprimées dans le format RGF93

  • Généralement appelé X (pour la longitude) et Y (pour la latitude)

  • Exemple : Centre-ville de la ville de Tours :

    X=1525240,99 (ou EST) et Y =6246398,33 (ou NORD) dans RGF93-CC47

  • Ce qui correspond dans le référentiel WGS84 à : LAT=47,39414(59) LONG=0,68467(36)

  • Les outils géomatiques savent générer ou convertir les coordonnées d’un point dans un référentiel ou un autre.

Format des données “pivots”

Certains champs peuvent servir de “pivots” au niveau national. Ce sont des champs qui permettent de retrouver de façon univoque, claire ou complète des données dans des bases de référence nationale (en particulier dans les bases du Service Public de la Données).

On rappelle les principaux ci-après :

• Identification d’une collectivité

  • Code COG (connu aussi sous le nom de code INSEE) :

    • Le Code officiel géographique (COG) est la référence légale éditée par l’Insee, qui rassemble les codes et libellés des communes, des cantons, des arrondissements, des départements, des régions, des collectivités d'outre-mer, des pays et territoires étrangers. On se réfère souvent à l'un ou l'autre de ces codes géographiques en parlant de code Insee :

      • Le code région contient deux chiffres.

      • Le code département contient deux à trois chiffres ou lettres. Il se retrouve sur les plaques d'immatriculation.

      • Le code arrondissement contient un chiffre.

      • Le code canton contient deux chiffres.

      • Le code commune contient cinq chiffres ou lettres (concaténation du code département et de la codification de la commune de deux à trois chiffres). Il est le plus employé.

• Code SIRENE :

  • Cet identifiant est plus précis qu’un code INSEE lorsqu’un désigne un acteur public, car il n’existe pas de code INSEE pour un EPCI (Etablissement Public de Coopération Intercommunale)

  • Identifiant du Système d'Identification du Répertoire des Entreprises (et dans notre cas aussi des Collectivités)

  • Chaîne numérique 9 (correspondant à l’entité juridique)

  • Ex : 797681236

• Code SIRET :

  • Cet identifiant est à choisir lorsque l’on veut désigner un établissement au sein d’une organisation. Cela est souvent pertinent lorsque l’on s’intéresse à un budget ou une décision locale.

  • Identifiant du Système d'Identification du Répertoire des Établissements

  • Chaîne numérique 9+5 (ces 5 derniers chiffres correspondant à l’établissement de l’entité juridique indiquée par la première chaîne de 9 chiffres)

  • Ex : 79768123600015

• Identification d’une entité juridique (entreprises, organismes -dont les collectivités- et associations)

  • Code SIRENE ou SIRET selon si l’on parle de l’entité juridique ou de l’établissement (une personne, un budget) : Voir ci-dessus

  • Se voient attribuer un numéro SIREN par l’INSEE :

    • des personnes physiques :

      • toutes celles exerçant une profession non salariée de façon indépendante (professions libérales, commerçants, etc.) ;

      • des loueurs de biens immobiliers non inscrits au RCS mais signalées à l’Insee à la demande des centres des impôts ;

      • et, à des fins de gestion donc hors accès public, les associés-gérants signalés à l’Insee par les URSSAF

    • les groupements de droit privé non dotés de la personnalité morale (indivisions, sociétés de fait, sociétés en participation, etc.)

    • et toutes les personnes morales, c’est-à-dire :

      • les personnes morales de droit privé (SA, SARL, GIE, sociétés civiles, associations, syndicats, etc.) ;

      • les personnes morales de droit public soumises au droit commercial (entreprises publiques) ;

      • les personnes morales de droit étranger ayant un établissement ou un bureau de liaison en France ;

      • les personnes morales (ou organismes assimilés comme telles) soumises au droit administratif (comme les institutions et services de l’État, les collectivités territoriales, etc.) ;

      Il existe cependant une exception pour les personnes morales : les associations loi de 1901 n’ont l'obligation d’avoir un SIREN que dans trois cas seulement :

      • si elles sont employeuses ;

      • si elles sont soumises à la TVA ;

      • si elles souhaitent l’obtention de subventions auprès d’administrations publiques.

• Identification d'une association : code RNA (RépertoireNational des Associations)

  • L'inscription d’une association au RNA donne lieu à une immatriculation sous la forme d'un “numéro RNA”, composé de la lettre W suivie de 9 chiffres. (ex. W123456789)

  • Cet identifiant est unique mais les données associées dans la base RNA ne sont pas toujours mises à jour (il s’agit plutôt de l’acte de déclaration à la création de l’association). La base SIRENE fournit généralement des informations plus fiables.

Produire des données de qualité

Produire un fichier CSV de qualité :

• Un travail approfondi a été mené par plusieurs acteurs sous la conduite de la Fing pour énoncer des règles de base de production et de contrôle d’un fichier tabulaire au format CSV.

Documenter le jeu de donnée

Documenter dans un fichier séparé (ou autre) le sens des données contenus dans le jeu de données :

• nom explicite de chaque champ (pas uniquement des codes plus ou moins compréhensibles),

• portée de chaque donnée et condition particulière de production,

• sens des codifications lorsque le cas se présente

On trouvera un exemple de documentation dans les jeux de données du Socle Commun des Données Locales.

Produire des données selon plusieurs formats.

• Données tabulaires

  • Le principe de l’opendata est de publier des données à un format ouvert non prioritaire, on privilégiera donc le format “CSV” et le format “ODT” (lisible par un logiciel libre tel que Libre Office)

  • On acceptera le format “XLS” qui, bien que de propriétaire (Microsoft), peut être lisible par des logiciels libre comme LibreOffice.

  • On pourra aussi produire les données au format "XML" qui est un standard ouvert et reconnu pour les jeux de données de structure un peu plus complexe (xml)

• Données textuelles

  • Format “TXT” :

  • Format “JSON” : JSON est un format de données textuelles dérivé de la notation des objets du langage JavaScript. Le principal avantage de JSON est qu’il est simple à mettre en œuvre par un développeur tout en étant complet. Au rang des avantages, on peut également citer : peu verbeux, ce qui le rend lisible aussi bien par un humain que par une machine.

  • ODF (ou ODT) : OpenDocument est un format ouvert de données pour les applications bureautiques : traitements de texte, tableurs, présentations, diagrammes, dessins et base de données bureautique. OpenDocument est la désignation d'usage d'une norme dont l'appellation officielle est OASIS (Open Document Format for Office Applications, également abrégée par le sigle ODF)

  • RDF

• Données géographiques

  • GéoJSON

  • Shapefile

  • OWS

  • KML

  • ...

• Données temps-réel

  • (rédaction ultérieure)

Source : OpenDataFrance - Licence : CC-BY-SA

Version : v2.0, date : juillet 2022

Les 3 missions de l’Infolab peuvent se résumer ainsi :

• La sensibilisation, l’acculturation, la formation

• L’incubation de projet

• La création de connaissances, et les modalités de discussion, concertation débat.

Dans l'environnement numérique, un Infolab contribue ainsi à découvrir toute la richesse du monde des données numériques : chercher, voir, découvrir, manipuler, collecter, produire des données. Il permet également d'accompagner les projets en apportant un cadre et des ressources, en hébergeant, facilitant voire proposant des formations, rencontres, conférences, groupes de travail, etc.

Les Infolabs se caractérisent également par la défense de valeurs :

• L'Infolab est un espace d'accueil ouvert. Il recherche la diversité et la complémentarité des publics, des talents, et des envies. Un Infolab est destiné à tout le monde !

• L'Infolab est un espace accessible. Il n'est pas nécessaire d'avoir fait de longues études pour comprendre et y partager des choses.

• L'Infolab privilégie le collectif et la collaboration. Le croisement est à la source des idées les plus neuves et les plus enrichissantes.

Face à l'enjeu de démocratisation des données, les Infolabs contribuent à

• redistribuer au plus grand nombre un pouvoir d’agir avec et sur les données plutôt que renforcer le pouvoir de ceux qui présentent déjà une forte maturité sur ce sujet

• développer un écosystème riche et ouvert plutôt que maintenir des expertises en vase clos et des hyperspécialisations

• favoriser une appropriation large par l’ensemble du tissu économique plutôt que la naissance de monopoles industriels

• contribuer à une réelle appropriation par l'économie sociale et solidaire plutôt que des services ciblés pour citoyens aisés

Les parties prenantes de l'Infolab

• Les particuliers, qui peuvent découvrir les données, participer aux débats, développer des projets personnels, tester des objets connectés, etc.

• Les organisations (entreprises, associations, acteurs publics, etc.), qui ont aussi intérêt à (re-)découvrir leurs données et celles des autres, souhaitent incuber un projet, se former, détecter des compétences, faire tester un service

• Les chercheurs, les journalistes, qui recherchent des données mais aussi des compétences pour les faire parler, les publier, etc.

• Les producteurs de données qui souhaitent valoriser leurs données et avoir des retours de leurs usagers

• Les communautés d’usages ou métiers (sportifs, généalogistes, botanistes, astronomes, randonneurs, cartographes, amateurs comme professionnels de tout crins), qui souhaitent travailler ensemble sous l’angle des données

Bonnes pratiques

Quelques exemples