Open Data Impact #2: atelier "préparer le bilan de 8 ans d'open data" [compte-rendu]


(Simon) #1

Dans le cadre de la seconde journée Open Data Impact, un atelier de travail a été consacré à la préparation du bilan de l’ouverture des données publiques. Comment faire le bilan ? Selon quels axes ? Pour mesurer quels types d’impacts ?

Cette session a permis de poser une méthode pour réaliser ce bilan qui doit constituer le premier livrable de la campagne Open Data Impact.

Nous avons tout d’abord identifié l’ensemble des acteurs concernés, en réponse à la question : qui a été impacté par l’open data ? On commence l’énumération par les réutilisateurs de données publiques :

  • Les développeurs,
  • Les startups,
  • Les journalistes,
  • Les chercheurs,
  • Les étudiants et élèves,
  • Les associations, locales, nationales ou internationales, engagées sur le numérique ou sur d’autres thématiques (environnement, lutte anti-corruption, démocratie sanitaire, etc.),
  • Les organisations transnationales (ex. ONU, OCDE, Banque Mondiale),
  • Google, Amazon, Facebook, Apple, Microsoft,
  • Les grands groupes dont les industriels français du numérique (Orange),
  • Les PME et ETI françaises,
  • Les TPE et travailleurs indépendants,
  • Les entreprises délégataires de service public (DSP) ou de concessions,
  • Les décideurs publics (élus, directions des administrations),
  • L’Etat
  • Les collectivités,
  • Les organismes satellites des collectivités (GIP, …)
  • Les acteurs de l’aménagement et de l’urbanisme,
  • Les archivistes,
  • Les statisticiens publics (dans l’Etat ou les collectivités),
  • Les tiers-lieux et leurs animateurs (Tuba, Numa, …),
  • Les « travailleurs invisibles de la donnée »,
  • Les citoyens : éclairés, éloignés, non connecté,
  • Les usagers malveillants (dont terrorisme),
  • Les usagers « opposants politiques » (collectivités),

La liste inclut à la fois des organisationsles collectivités »), des métiersles archivistes ») et des individusles opposants politiques »).

On poursuit l’énumération avec les producteurs de données :

  • Les agents publics d’Etat et des collectivités,
  • Les grands producteurs nationaux (INSEE, IGN, …),
  • Les producteurs de données d’intérêt général,
  • Les collectivités de plus de 3500 habitants,
  • Les entreprises (dont les producteurs de services numérique : banque, assurances, …)
  • Les entreprises délégataires de service public (transport, énergie, déchets, …),

Le groupe a ensuite listé une série d’impacts qui pourront constituer des thèmes à aborder dans le cadre de ce bilan : Qu’est-ce qui a été impacté par l’open data ?

  • impacts sur les métiers et les compétences, le sens du travail pour les agents publics,
  • impacts sur la relation entre les métiers au sein d’une organisation,
  • impacts sur le changement de rapport de force entre deux organisations (par exemple entre un délégataire et son commanditaire),
  • impacts sur la création de nouveaux liens avec des publics tiers (développeurs, écosystèmes d’innovation, …),
  • impacts démocratiques : contre-pouvoirs, transparence, regard public,
  • impacts sur la prise de décision : process de décision, qualité de la décision, centralisation ou décentralisation de la décision,
  • impacts sur la culture de la donnée : appropriation par les acteurs, généralisation d’une culture de la donnée au sein d’une organisation,
  • impacts sur le positionnement des acteurs du marché de la donnée (ceux qui vendaient des données ou des produits de données issues de sources publiques),
  • impacts juridiques sur les organisations : nouvelles responsabilités, facilité de collaboration, rôle des licences de réutilisation,
  • impacts économiques de l’open data : coût d’ouverture des données, bénéfices économiques directs et indirects (innovation, nouveaux services, réduction de coûts, amélioration de la performance),
  • impacts sur la perception du service public par les usagers,

Le croisement de la liste d’acteurs et des types d’impacts permet de commencer à identifier quelques questions à traiter dans le bilan. A titre d’exemples (liste non exhaustive) :

Google a-t-il tiré profit de l’ouverture des données publiques ?
Comment l’open data impacte-t-il le métier des statisticiens publics ?
Les associations locales utilisent-elles l’open data comme une source pour dialoguer avec les pouvoirs publics ?
L’open data a-t-il fait émerger de nouveaux métiers ? Supprime-t-il des métiers existants ?

Des questions transverses

Dans la discussion plusieurs points ont émergé et qu’il faudra garder à l’esprit lors de la réalisation du bilan :

  • Ne pas chercher à opposer producteurs et réutilisateurs de données,
  • Lister les effets selon les rangs (1, 2,3) pour mesurer aussi les effets indirects,
  • Bien distinguer les impacts sur les individus et sur les organisations qui les emploient
  • Travailler aussi sur les irritants : par exemple les données que l’on referme (Lesquelles ? Pourquoi ?)

Dans un prochain post nous répondrons à la question: comment contribuer à la réalisation de ce bilan ?

Making-off: ont participé à cet atelier Laure Huguenin (Région Centre-Val de Loire), Nathalie Vernus-Prost (Métropole Grand Lyon), Romain Mazon (La Gazette des Communes), Samuel Goëta (Datactivist), Mourad Bouallak (La Poste), François Herlent (MAIF). Animation et compte-rendu par Emma Gauthier et Simon Chignard.


Open Data Impact: journée de production du bilan le 29 août à Paris
(Olivier Devillers) #2

Il me semble qu’il y a un sujet manquant ou plutot en filigrane dans ce bilan qui mériterait un traitement en tant que tel : celui de l’apparition et de la multiplication des formes d’intermédiation autour de la donnée pour “faciliter” les réutilisations. Cela inclut les éditeurs de plateformes généralistes (OpenDataSoft) ceux qui sont sur des verticales, (Apidae, OpenAgenda) ceux enfin qui promeuvent un algorithme plus que de l’open data (Navitia)… Autant d’acteurs qui génèrent des réutilisations indirectes/ massives en détournant parfois le concept d’open data.
oD


(Loïc Haÿ) #3

Dans un article traitant de la valorisation des données ouvertes, cette forme d’intermédiation (“facilitateur”) est bien identifiée mais ce n’est qu’un des types d’intervention dans la chaîne de valeur de l’opendata. A côté de l’intervention des fournisseurs (publics ou privés), les auteurs distinguent 4 formes d’intermédiation :

  • Les facilitateurs
  • Les développeurs
  • Les enrichisseurs
  • Les agrégateurs

Ce modèle a été repris dans le cadre de l’étude Re-using open data lancée par la commission européenne. Il est très orienté “impact économique” : il ne prend pas en compte tous les réutilisateurs de l’opendata (énumérés ci-dessus) et n’intègre pas l’ensemble des dimensions politiques, sociales, organisationnelles, juridiques de l’impact. Il fournit néanmoins un cadre intéressant pour dresser un bilan des usages différenciés de l’opendata par les entreprises.

Faut-il, comme le pense @fcharles, redéfinir l’open data pour libérer tout son potentiel ?


(Simon) #4

Merci pour vos retours @loichay et @netlocal !
Je vous propose que l’on intègre dans notre bilan une dimension autour de la chaîne d’acteurs (et de valeur) autour de la donnée ouverte. A vous lire il me semble que l’ouverture des données publiques a fait évoluer cette chaîne de valeur à plusieurs niveaux:

  • apparition de nouveaux acteurs (facilitateurs, aggrégateurs),
  • remise en cause de modèles d’affaires (fin progressive des redevances),
  • évolution forte pour ceux dont le métier était historiquement de vendre au détail des données publiques achetées en gros (cf. le cas des rediffuseurs Sirene)

(Frédéric CHARLES) #5

ey qui dit chaine de valeur dit modèle économique, et il me semble que Datanomics est une bonne source d’information sur ce sujet :grinning: