Startup d’État : l’agilité au profit des citoyen·ne·s
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Historique Depuis juin 2013, l’État a pu expérimenter au sein du Secrétariat Général pour la Modernisation de l’Action Publique (SGMAP) une nouvelle manière de construire des services publics numériques, en réussissant tout d’abord la refonte de data.gouv.fr[1]. L’Incubateur de Services Numériques existe en tant que Mission de la DINSIC depuis septembre 2015. Principe fondateur des incubateurs de services numériques La complexité administrative s’est bâtie à la fois sur le cloisonnement des guichets et selon un principe de méfiance par défaut. Cette alternance de « vous n’êtes pas au bon guichet » et de « il me faudrait votre fiche d’impôt que l’administration possède déjà » induit beaucoup de frictions avec les usagers. La simplicité qu’exige désormais le numérique appelle de nouvelles règles du jeu. Une conception fondée sur la simplicité et la confiance Agir selon un principe de confiance, cela signifie pouvoir déposer une candidature à un marché public avec simplement son numéro SIRET et recueillir une déclaration sur l’honneur, plutôt qu’exiger des attestations ou une signature numérique compliquée. Cette confiance vis-à-vis des usagers induit de la simplicité. Tourné vers les agents, ce principe de confiance accélère le décloisonnement en leur offrant les mêmes niveaux d’accès. Il devient par exemple possible d’instruire un dossier de subvention entre collectivités et préfecture, ou un dossier d’aide sociale entre Pôle Emploi, la CAF et un Conseil Départemental. Le design numérique par la confiance, c’est aussi reconnaître la nécessité du contrôle, mais pas à n’importe quel prix : contrôle ex-post des attestations aux seuls candidats retenus, pression sociale sur la réputation, évaluation et signalement par les internautes, audit des accès par les agents publics… En somme, nous pensons les services d’abord pour l’immense majorité bien intentionnée, et nous nous protégeons des abus par un contrôle a posteriori puissant. Fou ? Pas vraiment : c’est ainsi que sont gérés les communs collaboratifs comme Wikipedia, OpenStreetMap, OpenFoodFacts… CC-BY-NC-SA Mauko Quiroga & Hela Ghariani
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- 10. Une équipe qui résout un problème dans l’Etat
- 11. Une équipe
- 12. Une équipe
- 13. Une équipe
- 15. Une équipe Ship Fast & Often
- 17. Une équipe Evolve or die
- 18. Un problème
- 19. Un problème
- 20. Un problème Loi de Campbell (1976) :: « Plus un indicateur quantitatif est utilisé pour prendre des décisions, plus il va être manipulé et plus son usage va aboutir à corrompre le processus qu’il était censé améliorer. »
- 21. Un problème
- 22. Un problème
- 23. Un problème
- 24. Dans l’Etat
- 25. L’Etat
- 26. L’Etat For the people, by the people
- 27. L’Etat
- 28. L’Etat
- 29. Merci ! Des questions? github.com/sgmap @BetaGouv
- 31. Side Deck
Notes de l'éditeur
- Bonjour, merci d’être ici présents aujourd’hui. Je voulais commencer pour vous raconter une histoire…
- Mauko: - Drame : histoire de l’URSSAF
- Ce genre d’expérience peut être extrêmement frustrante pour un utilisateur. Surtout quand aujourd’hui on est habitué à acheter un produit en ligne et à suivre son acheminement d’un bout à l’autre du monde à partir de notre smartphone.
- Hela : Comment a-t-on y arrivé ? Weber et la bureaucratie comme innovation du 20ème siècle pour rendre l’Etat plus efficace et égalitaire Pour éviter les catastrophes de la première guerre mondiale il fallait définir le cadre nécessaire pour préserver l’ordre public et le contrat social – autour d’un Etat fort, efficace et pérenne. Etat fort => Etat obèse => Etat robuste : conçu pour survivre à la apocalipse atomique ! C’est une logique organisationnelle qui perdure jusque dans les années Reagan avec le New Public Management.
- Aujourd’hui ce modèle organisationnel à atteint ses limites Des énarques aussi brillants soient-ils ne peuvent plus prétendre comprendre le monde enfermé dans leur bureau L’Etat est bon pour l’infra (ponts, services critiques), mais pas adaptée à la amélioration rapide de la qualité de service dans des environnements changeants. Et c’est là où les startups excellent.
- En face on a ses petites organisations qui changent radicalement des business entiers. Qui s’organisent pour trouver rapidement leur modèle économique. Qui sont obligées de changer pour réussir/survivre. Depuis près de 2 ans, on œuvre à la diffusion des méthodes agiles et de l’innovation numérique au sein de l’administration. En équipe réduite, pluridisciplinaire, on crée des services numériques pour les citoyens. Hela Gariani et Mauko Quiroga, nous travaillons à l’Incubateur des Startups d’Etat, au cœur de l’administration.
- Une startup d’Etat c’est : Une équipe, Qui résoudre un problème, Au sein de l’Etat… si, vraiment
- Une équipe, mais avec des particularités…
- Indigné·e -> Innovateur·trice -> Agent du changement On cherche l’indigné, celui qui saura garder le focus sur l’impact attendu. Celui qu’a déjà essayé de faire bouger les choses. Celui qui saura « take the heat » quand les responsables de son administration voudront reprendre le contrôle sur son idée. On cherche un innovateur pas une innovation : le numérique n’est qu’un levier. On va les chercher via des bootcamps/hackathons/etc. On négocie avec son administration – cette personne va travailler avec nous X mois pour un budget de Y.
- Impact Des équipes conçues pour une seule mission : résoudre un problème pour créer de l’impact. Résoudre un problème irritant des citoyens. % Comment garantir l’impact ?
- Le control augment les risques et ralentisse l’équipe. Il faut que la structure lâche la grippe de l’équipe. Il faut qu’elle soit libre de ses prios, de ces décisions, de ces orientations… de ses technos, de des outils… qu’elle en assume aussi la responsabilité. Sinon elle reproduit les schémas imposés de la structure et ne change rien. Il faut prendre un pas de côté. L’incubateur est cette « safe zone » où on peut prendre un pas de côté. On ne peut pas demander à l’organisation d’être elle-même disruptive. Parce que…
- Frugalité moyens + hard deadlines -> ship fast & often On maîtrise l’incertitude et on crée vite de la valeur en allègent au maximum le chemin critique qui mène à la mise en marché. Mais… effet Parkinson dans l’Etat : « Work expands so as to fill the time available for its completion » Pour éviter effet Parkinson il faut se fixer des deadlines dures : on ne négocie pas le temps, il reste fixe. Pour éviter effet Parkinson il faut ne pas accepter pas plus de moyens : la frugalité aide à prioriser pour maximiser l’impact. L’équipe reste lean et s’optimise pour l’apprentissage. Une Startup d’Etat : 4 personnes, 6 mois et ≤200k€ : 1 indigné·e (fonctionnaire, haut-fonctionnaire, conseiller territorial, etc.) 1 coach numérique (entrepreneur, expert lean startup et écosystème web) 2 développeurs·eusses senior
- Robustesse -> résilience -> antifragilité Équipe robuste : conçue pour ne pas changer face à l’incertitude. Très lourde, changements prennent de mois voire des années. L’Etat, notre maman, etc. Stabilité au dépit de l’impact. Équipe résiliente : conçue pour résister et s’adapter à l’incertitude pour continuer à remplir sa mission. L’Hôpital, réduction des coûts face à une réduction du budget, etc. Adaptation pour maintenir impact. Équipe antifragile : s’adapte et s’améliore face à l’incertitude. Logiciel libre, Startups d’Etat. Evolution pour incrémenter l’impact : innovation. Exemple…
- Une startup qui ne trouve pas son marché en 6 mois doit être dissoute. A l’inverse, il faut préserver l’équipe de produits qui trouvent leur marché. Business model startup d’Etat : prouver l’utilité du service auprès des usagers et gagner la confiance des administrations. Il n’y a pas des Startup d’Etat « by the book » : elles évoluent au fur et à mesure du contexte administrative. On n’évolue pas (seulement) pour le fun : maximiser l’impact et trouver la voie la plus courte pour le chemin critique. Transition : chemin critique => comprendre le problème / les usagers
- Notre mission est de faire entrer les pratiques de ces start-ups au sein de l’Etat Comment
- On identifie un problème : ce qu’on appelle un problème c’est une friction dans la relation entre le citoyen et l’administration, une politique publique qui n’atteint pas son objectif, qui n’a pas l’impact attendu sur le réel. Ça peut être la durée du chômage, le fait que la durée moyenne pour retrouver un emploi est de 15 mois en France. Ou que près de 40% des gens qui pourraient bénéficier d’une aide sociale n’y ont pas recours. Souvent un des challenges est de faire comprendre à l’organisation qu’elle a un problème. Problème : celui des usagers, et des relations d’une administration avec eux. Celui qui paie n’est pas le/a chef/fe, c’est l’usager !!! On ne va pas chercher á résoudre les problèmes de performance d’une administration. On vise l’impact sur le réel, changer l’expérience de l’usager. Seuls les gens qui sont temoins de ces problèmes on vraiment envie de les comprendre pour les résoudre… les autres cherchent simplement à les justifier.
- Comment on mesure qu’on est bien en train de résoudre un problème ? La loi de Campbell c’est une façon de voir l’impact des fameuses vanity metrics au niveau d’une organisation. Si une administration se voyait doit publier un « taux de satisfaction » ou un « coût par transaction », et que c’est sur ces indicateurs qu’on évalue son efficacité, ces mesures deviendraient un objectif de facto. Comme quand l’inversion de la courbe du chômage devient l’objectif plutôt que le retour à l’emploi effectif. Problème du new public management – on perd de vue l’impact et on se focalise sur les indicateurs. Au sein des startuo d’Etat, en tant qu’équipe on va sans cesse s’aligner sur les objectifs et les façons de mesurer l’impact. On utilise souvent le lean canvas pour s’aligner au début est on l’actualise régulièrement surtout dans les premiers temps de la Start-up pour revalider nos objectifs. L’impact est notre seul gage « politique » vis-à-vis de nos sponsors, notre seul engagement en cas de réussite.
- Un problème qu’on a souvent c’est que le résultat, nos objectifs se mesurent à l’extérieur du produit. Sur la bonne boite par exemple, qui est une des start-up d’Etat qu’on a monté avec Pôle Emploi. On sait que 4 fois plus de personnes vont trouver un emploi via des candidatures spontanée, sur des postes qui ne sont pas publiés. Mais ça peut être désespérant d’envoyer des candidatures spontanées comme des bouteilles à la mer… On a donc conçu un algorithme qui sur la base des DPAE et des déclarations sociales des entreprises calcule la probabilité d’embauche d’une entreprise dans les 6 mois à venir. Notre problème c’est que ne peut pas mesurer le nombre de personnes qui ont effectivement retrouvés un emploi grâce à la bonne boîte, on ne sait pas comment c’est passé l’entretien d’embauche en bout de chaine. On a donc mis en place une étude avec l’équipe de statisticien de Pôle Emploi – on fait 2 cohortes 100K DE reçoivent un mail les invitant à utiliser et 100K DE qui ne connaissent pas LBB. On suit les DE de ces groupes et on voit au bout de 3 mois combien on retrouvé un emploi et au bout de 6 mois. Les derniers résultats montrent que 2% de chance de plus de retrouver un emploi dans le groupe qui a reçu le mail. Bon seuls 17% des DE qui ont reçu le mail (si dans la salle certains on déjà mené des campagne de mailing vous savez déjà qu’un taux d’activation sur du mailing de 17% c’est déjà pas mal ;)) donc si on redresse au nombre réel d’utilisateurs, les DE qui ont utilisés LBB ont 12% de chances de plus de trouver un emploi! Disons donc que 12% de tous nos utilisateurs ont retrouvé un emploi plus vite grâce à LBB, d’un point de vue quand on compte les indemnités qui ne seront pas versées ça veut dire qu’on aurait fait 24 millions d’économie grâce à LBB, si on estime qu’il on gagné un mois dans leur recherche de travail! C’est ce type d’impact qui nous drive tous les jours. Trouver la solution qui viendra réparer un petit champ de l’action publique et améliorer l’efficacité de l’Etat au contact des citoyens. Après comme vous pouvez imaginer on ne pas attendre les résultats de l’étude qualitative qui sortira dans 6 mois. On doit prendre des décisions tous les jours, basés sur ce que l’on observe.
- Tant qu’on a pas de quanti la meilleure façon de prendre des décisions, voire mieux comprendre l’usager, le problème et tester des solutions, c’est le quali : Aller à la rencontre des usagers ! « Get out of the building » (Steve Blank) Don’t get me wrong: même quand vous avez du quanti, que vous observer des comportements dans votre tunnel de conversion, vous devriez toujours à la rencontre de vos utilisateurs pour craquer le « POURQUOI » ils font ça! Quand on mène 2 types de tests utilisateurs : - Des tests prospectifs – où on cherche à comprendre le parcours, l’expérience de l’utilisateur, son mode d’interaction avec le service. Des tests plus directifs – où on a une hypothèse claire à valider ou invalider. AB testing. Boussole /flip. On va voir les utilisateurs où ils sont : - On n’apprend pas de nos utilisateurs en restant au bureau. Il n’y a rien à apprendre des usagers dans nos bureaux (Ash). Surtout dans le premiers temps de découverte, on ne peut suivre le chemin classique pour découvrir quelque chose qu’on ne connait pas. A la recherche du chemin critique.
- Cette notion de proximité avec l’utilisateur, on essaye de la maintenir sur le long terme pour incarner le sens du service Cette proximité on l’entretient et on l’outille
- Le code des startups est ouvert Conçu pour faciliter la contribution On utilise Github pour gérer les pull request Le code est libre (Share Alike) on contribue à la production de communs numériques On remet toutes les contributions au pot pour qu’elles profitent à tous
- L’innovation est déterritorialisée, des communautés de praticiens produisent de la valeur partout - Services simples, autonome, modulable & problème bien ciblee; plugables et réutilisable On met à disposition le code, les données, les API pour stimuler l’innovation
- Vous pouvez trouver une partie de ces service modulaires sur api.gouv.fr, le catalogue des API publiques mises à disposition des citoyens et des autres administrations