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Ouvrir les données pour innover
Stéphane Roche
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Innovation ouverte
37
•  Innovation ouverte (ou distribuée)
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Noucher M., 2011.
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Paradoxe de l’œuf et de la poule
38
•  Les données qui existent déjà au sein des
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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.
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indispensable pour transformer les
données en richesses. Il est donc
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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
Les résultats du sondage
39
Risques
40
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
Opportunités
41
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
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Geojournee-MRNF-2013

  • 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
  • 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 14 •  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… 15 •  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 ? 16 •  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 22 •  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
  • 27. Région Auvergne 27 •  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
  • 33. Des défis pour les producteurs de données publiques 33 •  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 34 Amateur Expert Qualité interne Qualité externe Grand Public Professionnel Autonomie Coordination Standardisation Personnalisation Noucher M., 2011. Conférence AGMQ
  • 35. La qualité 35 •  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… 36 •  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 37 •  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 38 •  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 39
  • 40. Risques 40 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 41 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