Une utilisation plus efficace des données améliore les services publics
Les administrations publiques (AP) collectent régulièrement de grandes quantités de données. Pour des raisons de confidentialité, une grande partie de celles-ci peut être partagée. Cette richesse de données peut toutefois être agrégée et rendue anonyme afin de générer des statistiques utiles, comme des indicateurs économiques et sociaux, pour une prise de décision plus éclairée par les AP et les citoyens. Les données statistiques ouvertes corrélées (LOSD pour Linked Open Statistical Data) – une méthode de modélisation des données – ont été utilisées à bon escient par le projet OpenGovIntelligence (Fostering Innovation and Creativity in Europe through Public Administration Modernization towards Supplying and Exploiting Linked Open Statistical Data) en Flandre, où un projet pilote a convertit sept années de données rapportées par les entreprises sur leurs émissions et leurs déchets au format LOSD. En reliant ces informations à d’autres ensembles de données couvrant les informations sur l’entreprise, les activités économiques, les données administratives géographiques, les substances chimiques et autres, les personnes ont pu utiliser une application Web spécialement conçue par le projet pour suivre la pollution selon les emplacements. Voyant le potentiel, le ministère de l’Environnement du gouvernement flamand (Omgeving) a intégré les approches de modélisation, les composants, les logiciels, les directives et les meilleures pratiques d’OpenGovIntelligence dans ses propres systèmes informatiques. En pratique, cela signifie que toutes les nouvelles données brutes entrantes produites par le département seront converties en LOSD, certaines étant ensuite converties dans des formats de remplacement le cas échéant. Le projet a également été testé avec le conseil municipal de Trafford dépendant de l’Autorité combinée du Grand Manchester au Royaume-Uni et qui gérait un programme intitulé «Compétences, emploi et chômage». Ici, l’équipe a travaillé avec les parties prenantes concernées pour développer une plate-forme, qui pourrait accéder aux données afin de soutenir le personnel dans ses efforts pour aider les personnes à trouver un emploi. Cette plate-forme contenait: un tableau de bord reprenant les données locales relatives au chômage, une application de scan qui visualisait la distribution spatiale du chômage, et une application de cartographie interactive (Signpost) identifiant les ressources locales en matière de chômage. «En impliquant les utilisateurs finaux du système à chaque étape du développement, nous avons contribué à ce que la solution réponde réellement à leurs besoins», explique le professeur Konstantinos Tarabanis, coordinateur du projet.
Construire la boîte à outils de données
Au début du projet, l’équipe OpenGovIntelligence s’est aperçue que pour combiner des jeux de données et aider les développeurs Web (qui n’étaient pas des experts en LOSD), il leur fallait au préalable créer un intergiciel. Cette fonctionnalité frontale étendue, utilisée par les opérateurs, était reliée au LOSD en arrière-plan, qui contenait les données. En conséquence, une gamme d’outils logiciels pour la publication, la liaison et la réutilisation de LOSD a été développée, notamment Table2qb and the CubiQL API. Non seulement tous les outils OpenGovIntelligence ont adopté la norme de modélisation de données connue sous le nom de «vocabulaire RDF Data Cube» qui permet de combiner des ensembles de données de provenance différente, mais l’équipe a également contribué à améliorer la norme elle-même et à établir de meilleures pratiques de manipulation des LOSD. À l’avenir, l’équipe étudie la possibilité d’adopter les LOSD dans des scénarios d’intelligence artificielle (IA). «Avec l’IA, les problèmes et les tendances pourraient être détectés plus rapidement, ce qui réduirait les coûts et les charges administratives. Prenons l’exemple de la Flandre: en explorant rapidement les données disponibles, une IA pourrait plus facilement hiérarchiser les zones sensibles à inspecter, améliorer le respect des réglementations environnementales et la qualité de vie des citoyens», explique le professeur Tarabanis.
Mots‑clés
OpenGovIntelligence, administration publique, services publics, citoyens, données, données statistiques ouvertes corrélées, co-création, recherche d’emploi, pollution
