L'ouverture des données offre de nombreuses possibilités. Par contre, les données géospatiales ne sont pas toutes ouvertes au même degré. C'est en mesurant la maturité des données que nous pouvons guider une organisation vers une ouverture utile, responsable et avec un minimum de surprises.

1. VOS DONNÉES OUVERTES
RÉSERVENT-ELLES DES SURPRISES ?
MESUREZ LA MATURITÉ
DE VOS DONNÉES GÉOSPATIALES
POUR LE SAVOIR !
Géomatique 2016
Association Canadienne des Sciences Géomatiques
Montréal, le 19 octobre
Yvan Bédard, PhD
Conseiller stratégique et scientifique
Intelli3
Professeur émérite UL
Sonia Rivest, MSc
Analyste en géomatique
et intelligence d’affaires
Intelli3

2. INTRODUCTION
• Ouverture des données
= Bravo !
• Tendance actuelle
• Nouveaux usages
• Nouveaux utilisateurs
• Contribuer à la Société
• Jusqu’à quel degré est
cette ouverture ?
• Simple mise à disponibilité ?
• Assistance à la découverte
et à l’accès ?
• Service de transformation ?
• Information sur la qualité ?
• Service conseil pour usage
sécuritaire ?
Comment éviter des surprises?

3. MESURER LA MATURITÉ DES
DONNÉES GÉOSPATIALES OUVERTES
• Ouverture efficace ?
• Évaluer votre degré d’ouverture ?
• Planifier les prochaines étapes
• Ouverture responsable ?
• Minimiser les mauvaises surprises potentielles ?

4. LES DONNÉES NE SONT PAS
SANS CONSÉQUENCE

5. LES DONNÉES NE SONT PAS
SANS CONSÉQUENCE
Ex. La saga Maps d’Apple

6. LES DONNÉES NE SONT PAS
SANS CONSÉQUENCE
Ex. Vie privée

7. QU’EST-CE QUE LA MATURITÉ
DES DONNÉES ?

8. MODÈLE DE MATURITÉ DES
DONNÉES ?
• Cadre de référence pour évaluer et améliorer les pratiques de
gestion de données et mieux atteindre les objectifs de
l’organisation
• Concept qui existe depuis plusieurs années en TI
• Plusieurs modèles ont été développés:
• Data Management Book of Knowledge (Data Management
Association)
• Data Management Maturity Model (Enterprise Data Management
Council)
• Data Management Maturity Model (CMMI Institute)
• Data Governance Council Maturity Model (IBM)
• Enterprise Information Management Maturity Model (Gartner
Group)
• …
• Et certaines normes sont utilisées (ex. ISO/CEI 15504, ISO 1207)

9. • Les niveaux de maturité sont définis avec l’organisation
pour chaque fonction de gestion des données
Fonction Niveau 1
Immaturité
Niveau 2 Niveau 3
Maturité
moyenne
Niveau 4 Niveau 5
Maturité
élevée
Consentement
à nouvel
usage des
données
Source
pas
avertie
Source
avertie,
processus non-
standardisé,
consente-
ment non-
attendu avant
nouvel usage
Consente-
ment
obtenu et
documenté
avant de
permettre
nouvel
usage;
processus
standardisé
Vérification
systématique
des usages
permis et
refusés
Processus
de
consente-
ment et
vérification
amélioré
périodique-
ment et
automa-
tisés au
maximum
Initial Reproductible Défini Géré Optimisé
Exemple tiré du Privacy Maturity Model (AICPA/CICA, 2011)
MODÈLE DE MATURITÉ

10. • Cadre simple qui évalue la maturité par niveau pour
un certain nombre de fonctions/objectifs clés
Fonctions Niveau 1
Faible
maturité
Niveau 2 Niveau 3
Maturité
moyenne
Niveau 4 Niveau 5
Maturité
élevée
Fonction 1
Fonction 2
Fonction 3
Fonction 4
…
Actuel Objectif
N.B. il n’est pas obligé de viser la maturité parfaite. L‘important est
de se situer en connaissance de cause et de mesurer son évolution.
MODÈLE DE MATURITÉ

11. MODÈLE DE MATURITÉ DES
DONNÉES
• Reflet de la qualité de la gouvernance des
données dans une organisation
• Plus une organisation obtient un score élevé dans
un tel cadre de référence, plus elle est mature et
moins elle est à risque d’avoir des problèmes avec
ses données et ses services informationnels
• Utile pour une planification des budgets de gestion
des données, un audit, une accréditation, etc.

12. QU’EST-CE QUE LA MATURITÉ
DES DONNÉES OUVERTES ?

13. LE MODÈLE
FIVE STARS OPEN DATA
• Proposé par Tim Berners-Lee, inventeur du Web
(Berners-Lee, 2015)
Point de
vue
technique

14. OPEN DATA MATURITY
MODEL
• L’Open Data Institute offre un modèle plus complet de maturité
des données ouvertes
• 5 grands indicateurs à mesurer (avec sous-indicateurs):
• Gestion des données (incluant normes et contrôles de qualité)
• Connaissances et culture interne
• Support à l’utilisateur et implication de celui-ci
• Performance financière
• Stratégie et leadership responsable
• 5 niveaux d’ouverture
• Initial
• Reproductible
• Défini
• Géré
• Optimisé
(ODI, 2015)

15. MATURITÉ DES DONNÉES
OUVERTES
• L’ODI offre
• Une certification 5-Stars
• Des services d’audit
• Des recommandations pour améliorer votre gestion et
diffusion des données ouvertes
• Il existe d’autres modèles
• Ils sont adaptables aux situations propres aux
organisations
• Il existe des modèles de maturité des données
gouvernementales ouvertes dans plusieurs pays Open
Government Data Maturity Model
• Canada = Five Stars of Open Data

16. QU’EST-CE QUE LA MATURITÉ
DES DONNÉES OUVERTES
GÉOSPATIALES ?

17. ÉVOLUTION DE LA
GÉOMATIQUE
« … glissement de la demande du marché depuis la
production d’information fondamentale vers des
produits et des services à valeur ajoutée, en particulier
vers de l’information géospatiale accessible sur les
applications destinées à la consommation de masse. »
Réf.: Gouv. du Canada, 2015. Analyse de la conjoncture du secteur canadien de la géomatique
et étude sur sa valeur. 39 p.

18. LES DONNÉES GÉOSPATIALES NE
SONT PAS SANS CONSÉQUENCE
Rapport de l’ONU:
• « consumer protection and marketing laws and policies
will need to evolve to enable the citizen to enjoy
appropriate protections. »
• « The issue of liability for the quality and accuracy of
data is likely to grow in prominence over this period…it
is an issue that all data providers will have to consider
carefully »
Réf.: United Nations Initiative on Global Geospatial Information Management (2013). Future trends
in geospatial information management: the five to ten years vision. 35 p.

19. LES DONNÉES GÉOSPATIALES NE
SONT PAS SANS CONSÉQUENCE

20. LES DONNÉES GÉOSPATIALES NE
SONT PAS SANS CONSÉQUENCE
Rapport de l’ONU:
• “Data ownership issues will evolve in challenging ways
in the coming years …
The growth in the amount of data, the number of
actors in the data creation processes and the
interconnectivity of these parties can pose greater
challenges regarding knowledge of data ownership…”
• C’est également vrai pour la responsabilité
Réf.: United Nations Initiative on Global Geospatial Information Management (2013). Future trends
in geospatial information management: the five to ten years vision. 35 p.

21. VERS UNE GÉOMATIQUE
SOCIALEMENT RESPONSABLE
• La qualité parfaite n’existe pas
• « Zéro risque » n’existe pas
• Le risque peut être réduit, rarement éliminé
• La qualité et la gestion des risques sont interreliées
• Principe socialement responsable = “Truth in labeling”
ISO-19131
ISO-19157
ISO-31000
ISO-3864-2
Ress. Nat. Canada, Intelli3 (2015) Guide sur la qualité des données géospatiales

22. CYCLE COMPLET DE LA QUALITÉ
DES DONNÉES GÉOSPATIALES
Ress. Nat. Canada, Intelli3 (2015) Guide sur la qualité des données géospatiales

23. Modèle de maturité des données ouvertes
(métadonnées géospatiales + services web)
Indicateurs sur la qualité des données spatiales
(qualité interne + externe + valeur d’autorité)
Indicateurs sur la gestion du risque
d’usages inappropriés
(devoir professionnel d’informer l’utilisateur, le
conseiller, le protéger)
MODÈLE DE MATURITÉ DES
DONNÉES GÉOSPATIALES
OUVERTES

24. Gestion du risqueFonction Niveau 1
Immaturité
Niveau 2 Niveau 3
Moyenne
Niveau 4 Niveau 5
Maturité élevée
Mise à jour Aucune
mise à jour
publiée,
seule la
version
actuelle
est
disponible
Versions
publiées sans
indication des
changements
apportés
Service
explicite de
gestion des
mises à jour;
les màj
peuvent
être
demandées
par secteur,
date et
type
Procédure
standardisée;
diffusion
systématique
des màj aux
abonnés;
diffusion sur
demande aux
non-abonnés;
Mécanisme
d’identification
des màj
manquantes;
mesures coûts/
bénéfices ad
hoc
Processus améliorés
périodiquement et
automatisés au
maximum;
diffusion en temps
réel des màj;
traitement des màj
pour les rendre
intégrables aux
systèmes cibles;
connexion aux
autres services (ex.
métadonnéres);
mesure coûts/
bénéfices régulière;
Initial Reproductible Défini Géré Optimisé
MODÈLE DE MATURITÉ DES DONNÉES
GÉOSPATIALES OUVERTES
(EX. EN QUALITÉ)

25. Gestion du risqueFonction Niveau 1
Immaturité
Niveau 2 Niveau 3
Moyenne
Niveau 4 Niveau 5
Maturité élevée
Service-
conseil à
l’utilisateur
Aucun
service en
particulier;
demandes
reçues de
façon ad
hoc et
dirigées à
différents
employés
Pas de service
dédié mais
une équipe
s’occupe des
demandes
Service
explicite;
ligne 1-800;
Guide pour
utilisateurs;
formation;
suivi des
problèmes
Procédure
standardisée;
vérification
systématique
des usages et
réutilisations +
recueil des
commentaires;
Forum des
utilisateurs;
Focus Group;
mesures coûts/
bénéfices ad
hoc
Processus améliorés
périodiquement et
automatisés au
maximum;
connexion aux
autres services;
temps de réponse
minimisés;
mesure coûts/
bénéfices régulière;
Initial Reproductible Défini Géré Optimisé
MODÈLE DE MATURITÉ DES
DONNÉES GÉOSPATIALES OUVERTES
(EX. EN GESTION DU RISQUE)

26. MODÈLE DE MATURITÉ DES
DONNÉES GÉOSPATIALES
OUVERTES
• Général/détaillé (cf. fonctions)
• Global/par secteur
• Image ponctuelle/suivi continu
• Contexte incitatif/imposé
• Manuel/informatisé en ligne
• en silo/interopérable avec gestion des
métadonnées
• Évaluation interne/externe
Différentes possibilités pour en appliquer un :

27. MODÈLE DE MATURITÉ
SOCIALEMENT RESPONSABLE
Rapport de l’ONU:
• “providing complete geospatial frameworks with
trusted, authoritative and maintained geospatial
information, will be crucial to ensuring that users have
access to reliable and trusted geospatial information
and have confidence when using it.”
Réf.: United Nations Initiative on Global Geospatial Information Management (2013). Future trends
in geospatial information management: the five to ten years vision. 35 p.

28. CONCLUSION
• Les modèles de maturité des données ouvertes
géospatiales ne sont pas des outils parfaits, par
contre:
• excellents outils stratégiques
• positionner par rapport aux autres
• Positionner par rapport à un objectif
• aident à prévenir les mauvaises surprises
lorsqu’ils prennent en compte la qualité des
données géospatiales et la gestion du risque de
mauvais usage
• Ils aident à établir un comportement
géomatique « socialement responsable »

29. MERCI !
Yvan Bédard
Sonia Rivest
Intelli3