Le document aborde l'impact de l'ouverture des données sur la géomatique et les dynamiques de crowdsourcing, tout en soulignant les défis et opportunités qui en découlent. Il examine comment les données ouvertes peuvent transformer les processus d'innovation et de collaboration au sein des collectivités. Enfin, il met en lumière les risques liés à la mauvaise utilisation des données et la nécessité d'une gestion adéquate pour maximiser les avantages socio-économiques.

1. Ouvrir les données pour innover
Stéphane Roche

2. Les 20 prochaines minutes
1. Le monde change… et la géomatique ?
2. Ouverture des données, de quoi parle-t-on?
3. Des exemples: leçons en tirer?
4. Défis et perspectives…
2

3. Le monde se transforme…
3

4. La société numérique
• Ouverture
• Appairage (peering)
• Partage (sharing)
• Action globale
• Collaboration
4

5. • Transparence
• Coopération
• Participation
• Restriction des
budgets
Gouvernement: Ça change quoi ?
5

6. Géomatique: Ça change quoi ?
• Néogéographie
• Contenus générés par les
usagers
• VGI, POI, Mash-up
• Experts vs. amateurs
• Services basés sur la
géolocalisation
• ‘Global Location Age’
6
www.jetetroll.net

7. The wikification of GIS and its consequences: Or Angelina Jolie’s
new tattoo and the future of GIS (D. Sui)
7

8. 8
OpenStreetMap

9. 9
Wikimapia

10. 10
TrendsMap

11. Ouverture des données
publiques: de quoi parle-t-on?
11
Noucher M. et P. Gautreau. 2013,
Le libre accès rebat-t-il les cartes ?
Nouvelles perspectives pour les
données géographiques, Les
cahiers du numérique – n° 1/2013.
• Delphi (H.2012) : 30 experts, 3 itérations
– Définir concepts associés aux données ouvertes
et au crowdsourcing,
– Évaluer les liens entre ces deux dynamiques.

12. Données ouvertes
12
• Données libres (droit):
– Utiliser les données pour tout
usage
– Étudier les données, les
adapter (accès métadonnées)
– Redistribuer des copies
– Améliorer les données, publier
les améliorations
• Données ouvertes :
– Des données sources
– Matériau brut, non interprété et
réutilisable
– Valeur qualitative ou
quantitative d’une variable
• Multiplication des
jeux de données
variés
– Rendre possible croisements
– Augmenter potentiel de
création
Noucher M., 2011.
Conférence AGMQ

13. Données ouvertes
13
• Données ouvertes :
– « des données libres d’accès et de réutilisation,
disponibles sans coût dans un format ouvert »
• Mode ou tendance?
• Rien de bien nouveau!
– Loi du 17 juillet 1978 (France) : reconnaît à toute
personne un droit très large d’obtenir communication
des documents détenus par une administration, quels
que soient leur forme ou leur support.
Noucher M. et P. Gautreau. 2013,
Le libre accès rebat-t-il les cartes ?
Nouvelles perspectives pour les
données géographiques, Les
cahiers du numérique – n° 1/2013.

14. Externalisation Ouverte
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• Crowdsourcing:
– « Un appel à la « masse » d’utilisateurs ou d’amateurs
pour créer, diffuser ou améliorer un produit ou service. Il
s’agit d’une démarche volontaire. Dans le cas des bases
de données (géographiques), le crowdsourcing consiste
à mettre à contribution des utilisateurs pour produire,
mettre à jour et enrichir des données »
Noucher M. et P. Gautreau. 2013,
Le libre accès rebat-t-il les cartes ?
Nouvelles perspectives pour les
données géographiques, Les
cahiers du numérique – n° 1/2013.
www.le-libriste.fr

15. Le Géospatial est au cœur de ces
dynamiques…
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• 80 % des données géolocalisées
• Carte « reine des mashups »
Noucher M., 2011.
Conférence AGMQ
• Montée en puissance du Géo-
crowdsourcing
+
+

16. Des exemples: leçons à tirer ?
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• Ville de Paris (France)
• Ville de Rennes (France)
• Région Auvergne (France)
• Ville de Vancouver
• Australie et Nouvelle-Zélande
• Royaume-Uni

17. Ville de Paris
17
• Statistiques des prêts dans les bibliothèques,
• Fréquence des prénoms relevés dans les registres d’état civil,
• Implantation des arbres d’alignement…
Noucher M., 2011.
Conférence AGMQ

18. Ville de Paris
18
Noucher M., 2011.
Conférence AGMQ

19. Ville de Paris
19
Noucher M., 2011.
Conférence AGMQ

20. Ville de Paris
20
Noucher M., 2011.
Conférence AGMQ

21. Ville de Paris
21Noucher M., 2011.
Conférence AGMQ

22. Ville de Rennes
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• Un portail : data.rennes-metropole.fr
• Mise à disposition de données sur la vie quotidienne, l’urbanisme, les
transports.
– Une quinzaine d’applications créées.
• Un concours doté de 50.000 €
– 43 applications proposées.
Noucher M., 2011.
Conférence AGMQ

23. Ville de Rennes
23Noucher M., 2011.
Conférence AGMQ

24. Ville de Rennes
24
Noucher M., 2011.
Conférence AGMQ

25. Ville de Rennes
25
Noucher M., 2011.
Conférence AGMQ

26. Ville de Vancouver
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27. Région Auvergne
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• CRAIG : Centre Régional Auvergnat de l’Information
Géographique.
• Plate-forme de mutualisation pour l’ensemble des acteurs
de la sphère publique.
• Acquisition en 2010 d’une série d’orthophotos.
• Communiqué de presse en août pour l’ouverture d’un flux
WMS pour une utilisation des données dans les outils
d'édition OSM (josm, merkaartor..) à l’adresse
http://wms.craig.fr/osm
Noucher M., 2011.
Conférence AGMQ

28. Région Auvergne
28
• Bilan 9 mois après :
– Impact positif auprès de la communauté :
• http://wiki.openstreetmap.org/wiki/WikiProject_France/CRAIG
– 30.000 objets avec le tag « craig »
– Environ 200.000 requêtes WMS / mois
Noucher M., 2011.
Conférence AGMQ

29. Gouvernement Australien
29

30. Gouvernement Néo-Zélandais
30

31. Gouvernement du Royaume-Uni
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32. Défis et perspectives
32

33. Des défis pour les producteurs
de données publiques
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• Politique de diffusion des données ?
• Validation et qualification des données ?
• Maintien de la cohérence des données ?
• Faire dialoguer amateurs et professionnels ?
• Satisfaire besoins collectifs et usages
individuels ?
• Etc.
Noucher M., 2011.
Conférence AGMQ

34. Des tensions
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Amateur Expert
Qualité
interne
Qualité
externe
Grand Public Professionnel
Autonomie Coordination
Standardisation Personnalisation
Noucher M., 2011.
Conférence AGMQ

35. La qualité
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• Des métadonnées simplifiées à repenser
– Norme en vigueur trop complexe pour les amateurs.
• La gestion par tags à enrichir
– Mots clés trop simples pour les
professionnels.
• Pistes possibles :
– Validation par les pairs
(modèle wikimapia)
– Loi de Linus, priorités des
contributeurs (réseau social)
– Validation à partir de règles
« géographiques » Chrisman N., 2001. Exploring GIS, 2nd ed.

36. Les usages…
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• Impacts sur les données :
– Des référentiels davantage documentés (métadonnées)…
• Impacts sur les outils :
– Des IHM + interactives, + dynamiques, + immersives…
• Impacts sur les méthodes d’animation :
– Des logiques d’action à plus forte valeur ajoutée…
• Impacts sur les processus organisationnels :
– Des dispositifs plus participatifs…
– Silos vs. réseaux
Noucher M., 2011.
Conférence AGMQ

37. Innovation ouverte
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• Innovation ouverte (ou distribuée)
– mode d'innovation basé sur le partage, la
collaboration et la sérendipité
– logique de coproduction de services d’où
peuvent émerger des innovations.
• La sérendipité : fait de réaliser une découverte
inattendue au cours d'une recherche dirigée
initialement vers un objet différent de cette
découverte.
– Concept qui traduit également la transformation de nos
usages du Web :
– De la recherche… à la découverte.
Noucher M., 2011.
Conférence AGMQ

38. Paradoxe de l’œuf et de la poule
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• Les données qui existent déjà au sein des
institutions publiques (« l'œuf »), mises à
disposition, permettent de créer de la richesse qui
profitera à toute la société. De la poule ou de l'œuf,
c'est l'œuf qui existe déjà... donc les données sont
la priorité.
• Une communauté (« poule ») est
indispensable pour transformer les
données en richesses. Il est donc
recommandé que les organismes publics
mettent en œuvre des modalités
d’accompagnement de la réutilisation, des
formes d’animation de la communauté des
réutilisateurs, une facilitation des modes
de partage entre réutilisateurs.
Wikipédia

39. Les résultats du sondage
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40. Risques
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1. Mauvaise utilisation des données, perte de contrôle de l’usage
2. Baisse de la qualité des données (intégrité, précision, exactitude,
fiabilité, données contradictoires, pollution informationnelle)
3. Perte de revenus liés à la vente des données ou coûts engendrés par le fait de
s’engager dans la cartographie participative ou l’ouverture des données
4. Augmentation des demandes, des questionnements des citoyens. Défi de bien
expliquer…
5. Problèmes de sécurité et circulation de données confidentielles ou sensibles
6. Charge supplémentaire sur le personnel (processus de validation)
7. Perte du caractère « officiel » de la donnée, perte de crédibilité comme producteur,
manque de reconnaissance de la source de la donnée
8. Perte d’expertise
9. Remise en cause du modèle de financement de la gestion de l’IG (gouvernance –
partenariats)
10. Résistance au changement – protectionnisme
11. Création d’attentes de la part des usagers

41. Opportunités
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1. Création de bénéfices socioéconomiques et innovation (nouvelles
applications, nouveaux produits, nouvelles expertises)
2. Enrichissement du patrimoine de connaissances et de la qualité des données
(augmentation du niveau de détail, de l’actualité, de la représentativité, etc.)
3. Accroissement de l’accessibilité aux données et démocratisation
4. Augmentation de la performance et de l’efficacité des méthodes de travail dans un
contexte de coupures (ressources humaines et financières limitées)
5. Élimination de la redondance (pratiques d’archivage et de copies des données en
silo)
6. Renforcement du leadership du ministère des Ressources naturelles dans le marché
de l’information géospatiale
7. Augmentation de la transparence
8. Baisse de certains coûts liés à la production et à la gestion des données
9. Développement de partenariats
10. Sensibilisation et éducation de la société (métadonnées, responsabilités, droits
d’auteur