collecte et gestion des données numériques pour le pilotage des … · 2017-04-20 · agir pour...

20 janvier 2016

Collecte et gestion des données numériques

pour le pilotage des politiques publiques :

vers un big data territorial

COPIL de lancement

© Tactis

FNCCR – BDT – COPIL 1

1 – Présentation de l’étude

2 – Premiers retours des adhérents

3 - Premiers éléments de l’étude

• Notions clés

• Benchmark

• Etudes de références identifiées

• Cadre juridique

• Enjeux

• Echanges et débats

4 – Témoignages2





• Notions clés

• Benchmark


• Cadre juridique

• Enjeux


4 – Témoignages3

FNCCR – BDT - COPIL n° 1

Objectifs de la mission

Préconisations résultant de l’étude précédente

Etablir une gouvernance pour la gestion de la donnée territoriale

Favoriser un cadre technologique neutre et interopérable

Agir pour faire évoluer la réglementation

Besoins exprimés par d’autres acteurs

Suivi des usages pour une meilleure compréhension de la techno

Examen des services innovants

En quoi les évolutions dans les domaines touchés sont elles

structurantes

4

Donner une vision globale du

Big Data à vocation territoriale


Démarche

5

Etap

e 2 Scénarios et

recommandations

Etap

e 1

Etat des lieux

Compréhension des notions clés, du marché et de ses dynamiques, du

contexte réglementaire et des politiques publiques dédiées au sujet

ObjectifsEtapes

Analyse des enjeux et opportunités pour identifier des scénarios de développement du big data et proposer une feuille de route

Rapport des étapes 1 et 2 :

socle du livre blanc du Big Data pour les collectivités


Etape 1 – Etat des lieux

6

Etap

e 2

Scénarios et recommandations

Etap

e 1

Etat de lieux

Tâches

1) Définition des notions clés• Big Data, données de flux, objets connectés, open

data, temps réel, data utile aux collectivités, algorithmique etc.

2) Analyse du marché par secteur et benchmark de l’écosystème Big Data (hors puissance publique)• Ecosystème : chaine de valeur du big data et acteurs• Benchmarks des solutions existantes • Taille du marché et évolutions

3) Analyse du contexte réglementaire & législatif : quelles opportunités et limites ?• Au niveau national : « République numérique », TECV,

Notr….• Au niveau européen

4) Analyse des actions et politiques publiques locales et benchmark des pratiques territoriales• Infrastructures de collecte dans les collectivités• moyens mis en place par les collectivités • portage de la compétence numérique et du SIG• politiques locales (par type de collectivité)• actions locales de l’Etat sur ce sujet (SGAR)

5) Approche méthodologique du Big Data territorial

Méthodo

• Analyse documentaire

• Questionnaire au membres :« quelles finalités du big data pour une collectivité ? »

• Synthèse d’études et rapports

• Entretiens externes à la FNCCR

• Entretiens internes à la FNCCR et auprès de collectivités locales

• Cas d’usage• Construction d’un

annuaire des contacts TIC


Etape 2 – Scénarios et recommandations

7

Etap

e 2

Scénarios et recommandations

Etap

e 1

Etat de lieux

Tâches

1) Etude de l’impact sectoriel du Big Data territorial (BDT) à partir de scénarios contrastés

• évolutions et tendances envisagées

2) Elaboration d’un schéma de gouvernance territoriale

• A partir d’une vision partagée des infrastructure de données territoriales à constituer

3) Construction d’une stratégie

• finalités pour le BDT

• scénarios envisagés

• Analyse des moyens à mettre en œuvre par les collectivités (dont moyens humains : ETP, compétence, formation, etc.)

4) Construction d’une feuille de route

• Expérimentations à mettre en œuvre,

• Déploiement du dispositif de gouvernance,

• Actions de lobbying recommandées

• Accompagnement au changement

Méthodo

Ateliers prospectifs avec le COTECH


Equipe projet

8

Comité de pilotage

Direction de projet

Valide la prestation

Suivi des livrables

Comité technique

Interface projet

Intervenants

Sarah FICHETConsultante TISUsages et services

Stéphane LELUXFondateur de TACTIS

Philippe PARMANTIERDirecteur associé

Consultants

Schéhérazade ABBOUBAvocate

Avocats

Nicolas POTIERDirecteur associéTACTIS

Mathieu NOELAssocié ParmeAvocat


Planning

Dates clés

19-21 janvier : projet de loi République numérique présenté à l’Assemblée

Nationale

Loi Noé (cf. Avis du Conseil d’Etat sur République numérique)

3 COPIL d’une demi-journée20 janvier : lancement de la mission

7 Mars

27 Avril

Congrès de la FNCCR : 21-23 juin 2016, à Tours

9

Mois

Semaines 51 52 53 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25

Réunions du Comité technique 18/12

Réunions du Comité de pilotage 20/01 à fixer à fixer

Congrès X

Etape 1 Etat des Lieux

Définitions des notions clés + questionnaires aux membres

Analyse du marché et benchmark de l'écosystème Big Data

Analyse réglementaire et législative (Fr&UE) : opportunités et limites + qques entretiens externes FNCCR

Analyse des actions et politiques publiques et benchmark territorial + qques entretiens internes FNCCR / et CL

Approche méthodologique du Big Data territorial (BDT)

RAPPORT PHASE 1 (PPT)

Etape 2 Scénarios et recommandations

Etude de l'impact du BDT sur les différents secteurs à partir de scénarios Avec le groupe travail CT

Elaboration d’un schéma de gouvernance territoriale : modalités envisageables Avec le groupe travail CT

Construction d'une stratégie : quelles finalités pour le BDT et scénarios envisageables

Construction d'une feuille de route

RAPPORT PHASE 2 (PPT)

Base Rapport (étapes 1 + 2) pour Livre Blanc (Word, Fr)

Mai JuinDécembre Janvier Février Mars Avril


Livrables

Compte-rendu des entretiens et des réunions (.doc)

Fichier de contacts (.xls)

Présentation synthétique des conclusions des deux étapes (.ppt)

Rapports étape 1 et 2, socle du livre blanc (.doc)

10





• Notions clés

• Benchmark


• Cadre juridique

• Enjeux


4 – Témoignages11


Enquête auprès des adhérents : 95 réponses reçues

12

Soit :

• 27 communes et EPCI (28%)

• 56 syndicats (59%)


Mise en place de dispositifs numériques connectés

13

Contrôle de l’exploitant d’un service public

Exploitation d’un service public

Réalisation de schéma directeur

Maîtrise d’ouvrage de travaux

Mise à disposition des usagers de données

Mise à disposition du public des données

Autre

3 /4 des répondants

ont mis en place ou

ont pour projet des

dispositifs numériques

connectés


Big Data : degré d’engagement, freins et incitations

14

4 freins retenus par près de 50 % des répondants : • Coût d’investissement• Coût d’exploitation• Enjeux sécurité des données• Enjeux protection de la vie privée

2 incitations retenues par plus de 50 % des répondants :• Gains qualité de service attendus

(+ de 60% des répondants)• Gains économiques attendus

5 %2 %


Attentes des collectivités sur le Big Data

15

1 étant « non prioritaire » et 5 étant « très prioritaire »

Autres : • Sécurisation des interprétations et de l’utilisation des données (X5)

• Accès aux données dans les cas de DSP notamment (x3)

• Modèle économique et partage de la valeur (x3)

• Harmonisation des pratiques pour faciliter les échanges et les compilations de

données (X3)

• Gouvernance de la données (x2)

• Accompagnement des petites structures (x2)

• Exemples et partages d’expérience (autres pays européens, structures publiques

identiques)(x2)


Verbatim : les interrogations des collectivités

« Quel est l’intérêt de ces systèmes pour les petites structures, les coûts

induits pour ces mêmes structures et l'impact sur les tarifs appliqués aux abonnés ? »

« Quelles sont les garanties de confidentialités des données des abonnés, les moyens de garantir la sécurisation des informations pour les petites structures ? »

« Comment encadrer l'utilisation ultérieure des données et surtout leurs interprétations sortie du contexte de leurs productions ? »

« Quelles sont les protections permettant de garder la maîtrise d'ouvrage sur ces sujets face à la puissance de Google et autres du GAFA? »

« Faut-il créer un service public de la donnée au service des acteurs publics et du réseau électrique ? Comment partager la valeur de ses données équitablement ? Comment s'assurer de l'accès des collectivités aux données ? »

« Propriété des données collectées par les exploitants et transfert sans réserves de ces données aux autorités organisatrices : comment se garantir d'avoir les mêmes problèmes ? »

16





• Notions clés

• Benchmark


• Cadre juridique

• Enjeux




Trois dimensions de la donnée

18

Big Data ou Données Massives ou Mégadonnées

Des ensembles de données volumineux qui deviennent difficiles à traiter avec des outils classiques de gestion de base de données ou de gestion de l'information.

Shared Data ou Données partagées

Données échangées de manière restrictive entre organisation ou individus.

•Ex : échanges de données métiers entre différentes administrations ou de données nécessitant un niveau de sécurisation et de confidentialité élevés.

Open Data ou Données ouvertes

Définit les données structurées, sous licence libre, accessibles à tous. L’objectif est de favoriser la réutilisation des données pour générer de nouveaux usages.

Shared Data


Apparition du terme « Big Data »

19

1880 : les débuts de la surabondance d’information

•8 ans seront nécessaires pour publier les données de recensement des Etats-Unis

1941 : « Explosion d’information » dans le journal The Lawton Constitution

1997 : « le problème du Big Data », article de M. Cox et D. Ellsworth, chercheurs à la NASA

•L’augmentation du volume des données devient problématique pour les systèmes informatiques de l’époque

2001 : Les 3 V du Bigdata par Doug Laneyde Gartner

•Volume

•Vitesse

•Variété


Pourquoi « Big » ? Les 5V du Big Data

20

Valeur

Véracité

Variété

Vitesse

Volume

Volume : explosion des données produites qui croissent de manière exponentielle (elles devraient être multipliées par 10 entre 2013 et 2020)

Variété des données• de natures (brutes, semi ou non structurées)• de sources : internes ou extérieures (partenaires, réseaux

sociaux, open data, etc.)• de ce à quoi elles renvoient : des faits, des expériences, des

évènements, des opinions…

Valeur que les opérateurs peuvent créer par le

traitement des données (agrégation et analyse)

Vitesse : fréquence à laquelle les données sont générées, capturées, traitées, partagées et mises à jour

Les 3V de Garnet (2001) Des caractéristiques

plus qualitatives

Véracité : confiance en l’information qui est traitée. L’origine, la source de la donnée, est donc un indicateur de confiance important


Exemple de fiche de définition : crowdsourcing

21

DéfinitionMéthode de production collective de

données qui sont générées à l’initiative des

usagers souhaitant contribuer à l’efficacité

d’un système ou d’une application, de

manière anonyme ou non.

Illustration

Exemple 1Crowdsourcing actif (l’utilisateur contribue

activement)

Dans la mobilité, cette technique est utilisée pour les

applications Moovit , Coyote ou Waze. Le

contributeur crée une information nouvelle par simple

sélection (accident, travaux…) ou enrichit celles des

d’autres.

Exemple 2Crowdsourcing passif (l’utilsateur a autorisé un objets

connecté à envoyer des données en temps réel. Par

la suite, iIl n’a pas à envoyer de push de données)

Waze utilise la géolocalisation des téléphones des

utilisateurs pour en déduire une affluence.

Netatmo utilise les stations météo connectées de ses

utilisateurs pour fournir une météo ultra-locale en

temps réel

https://www.netatmo.com/fr-FR/weathermap

https://www.netatmo.com/fr-FR/weathermap


Illustration

API (Application Programming Interface)

2222

DéfinitionApplications permettant d’interfacer des

logiciels entre eux en s’appuyant sur des

normes, méthodes et fonctions prédéfinies.

L’objectif est de faire communiquer

automatiquement des systèmes entre eux.

Exemple 1

L’API de Google Maps, l’application de

cartographie de Google, permet à Yelp

d’afficher les restaurants critiqués par ses

utilisateurs sur la carte de Google.

Exemple 2

Facebook Graph API

qui permet d’accéder et d’interagir avec les

informations Facebook de l’utilisateur


Algorithme

23

Définition• Un algorithme désigne initialement la

suite de calculs nécessaires pour

effectuer une opération complexe

• Un algorithme informatique est la

description dans un langage formel (un

langage de programmation) d’une suite

finie et ordonnée de processus qui, à

partir de données en entrée, livre des

données en sortie en un temps fini, en

vue d’un objectif prédéterminé.

Illustration : Comment un four se maintien à la bonne T°

Exemple 1 : algorithme de recommandationConseiller un livre en fonction des choix précédents de l’usager

3 types de calculs qui correspondent à 3 questions :

• Similarité : Quels sont les ouvrages qui abordent un genre similaire à l’ouvrage choisi ?

• Complémentarité : Quels sont les ouvrages qui complètent l’ouvrage choisi ?

• Diversité : au sein de ce genre, quels sont les ouvrages les plus éloignés de l’ouvrage choisi

?

Puis pondération des réponses par les informations disponibles sur l’utilisateur (âge,

localisation, notations d’autres ouvrages).

Exemple 2 : algorithme de prédictionPrédire les résultats d’une élection : 2 étapes :

• Identifier les variable, rassembler les données pertinentes, les nettoyer (INSEE, élections

passées, notoriété du candidat…)

• Pondérer les données (en ajustant le modèle en comparant ces résultats avec les résultats

des élections passées)


4 axes de valorisation de l’utilisation du Big Data par les collectivités

L’enjeu du Big Data pour les collectivités est leur capacité à traiter

cette masse de données pour en tirer de la valeur.

4 axes possibles :

24

Personnalisée Participative

Prédictive Préventive

Les 4P de l’action publique

algorithmique

Personnalisée : un service public adapté aux besoins des usagers pour une « personnalisation de masse »

Participative : co-production avec les usagers et les citoyens

Prédictive et préventive : passer du réactif au proactif

Source : « Gouverner à l’ère du big data – Promesses et périls de l’action publique algorithmique », de l’Institut de l’entreprise (7 mai 2015)


La triple valeur de la donnée

25

une valeur marchande : la data comme une matière première

une valeur de levier : les organisations qui ont de la data l'agrègent et la collectent afin d’optimiser la gestion de leur service

une valeur d'actif stratégique : les organisations qui détiennent des données peuvent prendre ou défendre une position/positionnement grâce à celles-ci (prédire)


Augmenter la valeur de la donnée des collectivités

26

Valorisation des données

en interne

Croisement de leurs propres données avec

des informations externes

Valorisation de ces données à l’externe et création de nouveaux

services

Quels autres types de données capter pour augmenter la valeur

ajoutée ?

Open data


Enjeux de la confidentialité et de la sécurité des données

27

Respecter la vie

privée

Traiter les données à

caractère personnel

Traiter les données

administratives

Assurer la sécurité des

données

Protéger les libertés

individuelles


Schéma d’accès aux données du point de vue des acteurs publics

locaux (par niveau d’accessibilité)

28

Données des

délégataires

(contractuelles)

Données de

l’Etat

Données des

acteurs publics

locaux dans un

cadre légal

Données des

acteurs privés

dans cadre

légal

Données

crowdsourcées

des usagers

Données

dans un cadre

partenarial

commercial

Ou

Accord ad hocAutres

données

sensibles

non

accessibles

Obligations et lois sur les données publiqueset les données d’intérêt général

Donnéesd’intérêt public

Données privées

Données

produites

en interne

Données des

prestataires

produites dans le

cadre de missions

internes

(régies, marchés

publics, etc.)

Données

personnelles


Chaîne de valeur des métiers de la donnée

29

• Réseaux de capteurs et

d’objets connectés

(fixes et mobiles)

• IDG (infra. de données

géographiques)

• Aspirateur de données

• Entrepôt de données

• Réglementation de

l’accès aux données

Sensibilisation et formation des acteurs, acculturationintégration de compétences

Gouvernance de la donnée territoriale (Admin. Gén. des données)

Infrastructures numériques (fibre / WIFI / 4G…)

Outils de pilotage et de représentation

• Monitoring

• Hypervision

• Dataviz

Traitement et partage des

données

• Tri et qualification

• Algorithmique

• Agrégateur

• Data mining

• Plateforme(s) d’Open

data

• API

• Standards de données

et interopérabilité

• SIG

La donnée

• Données métier

• Réseaux sociaux

• Crowdsourcing

• Etc.

Infrastructure de collecte

des données

Applications et services

• Apps publiques• Système de prédiction de trafic

• Supervision de la qualité de

l’environnement en milieu

urbain

• Apps privées

Question de la souveraineté





• Notions clés

• Benchmark


• Cadre juridique

• Enjeux




Premiers éléments du benchmark

31



Les 4P de l’action publique

algorithmique

Personnalisée :• Venise : Tableau

de bord urbain• Savoie :

Mobisavoie

Participative : • Santander : City

Brain• Watch Dog

Prédictive et préventive :

• Montpellier Métropole : Smart water

• New York : prévention des incendies

Source : « Gouverner à l’ère du big data – Promesses et périls de l’action publique algorithmique », de l’Institut de l’entreprise (7 mai 2015)

Catégories du benchmark :

les 4 axes d’amélioration de l’action publique


Informer en temps réel

32



Action publique

algorithmique

VeniseTableau de bord urbain

Créé par WPI Venice Project Center en 2013

Objectif :

Proposer aux agents et aux citoyens un tableau de bord qui synthétise l’information sur la ville en temps réel

Dispositif :

• Le tableau de bord est composé de plusieurs modules individuels exploitant de l'information publiquement disponible via des API ou widgets.

• Les utilisateurs peuvent réorganiser les

widgets et faire apparaître une version agrandie de l'image.

• Informations disponibles : l’actualité de la ville, le trafic marinier, le nombre de touristes et des chambres d’hôtels disponibles, la météo, les prix immobiliers…

http://dashboard.cityknowledge.net/#/venice

http://dashboard.cityknowledge.net/#/venice


Proposer des solutions de déplacement adaptées

aux besoins des citoyens

33



Action publique

algorithmique

Mobisavoie.frSavoie

Objectif :

• Faciliter la recherche d’information :

l’usager n’a plus à jongler entre les fiches horaires statiques des divers opérateurs

• Proposer des modes de déplacement optimisés et personnalisés pour répondre au besoin précis de chacun.

Dispositif :

les offres multiples, autrefois segmentées, sont agrégées de manière dynamique

(*) société se services IT filiale de la banque Santander

Étude pour la prise en compte du numérique dans la construction de la Métropole Aix-Marseille @Tactis 3434

Piloter la ville avec les citoyens

SantanderSantander CityBrain : plateforme web officielle du conseil municipal, avec la

participation d’IBM et d’ISBAN(*)

Objectif :

Piloter la ville avec plus d’efficacité et de précision

Dispositifs :

• L’application de signalement « Pace of the city » permet aux citoyens de signaler des disfonctionnements à la municipalité

• 6000 capteurs fixes et mobiles (200.000 données environnementales et 50.000 signalements de stationnement /jour).

• Visualisation des données collectée sur une carte

(*) société se services IT filiale de la banque Santander


Préventive

Action publique

algorithmique

http://maps.smartsantander.eu/

http://maps.smartsantander.eu/

Étude pour la prise en compte du numérique dans la construction de la Métropole Aix-Marseille @Tactis

Jouer avec les données de la ville

35

Outil de promotion du jeu vidéo

« Watchdog ».

Paris / Londres / BerlinDéveloppé par Ubisoft

Objectif :

Immerger les internautes pour montrer comment les données des villes peuvent être organisées et traitées en temps réel.

Dispositif :

Premier site regroupant en un même endroit les données publiques de ces 3 grandes villes :

• Géolocalisation de tweet

• Géolocalisation des feux de circulation

• Suivi des métros en temps réel

• Photos Instagram de touristes


Préventive

Action publique

algorithmique

http://wearedata.watchdogs.com/start.php?locale=fr-FR&city=paris

http://wearedata.watchdogs.com/start.php?locale=fr-FR&city=paris


Prévoir les inondations

36

Montpellier MétropoleSmart water – IBM

Date de démarrage : 2009

Objectifs

• Améliorer la gestion de l’eau grâce à l’analyse prédictive

• Prévoir les pics de consommation d’eau

• Repérer en temps réel les fuites et les pollutions

• Anticiper les conséquences d’une inondation

Coût du projet :

• 250 000 € pour Smarter Water

• 4 millions € pour Smarter City : bigdataélargi à d’autres domaines



Action publique

algorithmique

Étude pour la prise en compte du numérique dans la construction de la Métropole Aix-Marseille @Tactis

Prévoir des incendies

New YorkNew York City Fire Department

Date de démarrage : juillet 2013

Objectif :

• Prévenir les incendies dans les bâtiments de la ville

• Optimiser les visites hebdomadaires des pompiers dans les bâtiments à risque

Dispositif :

• un algorithme qui analyse 60 facteurs de risque d’incendie. Il établit un score de risque pour 330.000 immeubles et fournit une feuille de route des priorités

• Parmi les données exploitées :

o l’ancienneté du bâtiment,

o le signalement de problèmes électriques,

o le niveau de vie des habitants,

o l’existence de systèmes d’arrosage

o la présence d’un gardien.

37

Cartographie des incendies à New York



Action publique

algorithmique





• Notions clés

• Benchmark


• Cadre juridique

• Enjeux




Etudes clés identifiées

39

Nom Type Rédacteur Date publication

Big Data, collecte et valorisation de masses de données

Livre blanc Florent Béranger – Directeur de projets chez Smile

Octobre 2015

Données massives –Big DataImpact et attentes pour la normalisation

Livre blanc AFNOR Juin 2015

Gouverner à l’ère du bigdata - Promesses et périls de l’action publique algorithmique

Livre blanc Elisabeth Grosdhomme Lulin(Institut de l’entreprise)

Mai 2015

Les Big Data pour les services publics : enjeux, technologies, usages

Livre blanc Le CXP en partenariat avec TERDATA

Avril 2015

Big Data dans l’énergie d’ici à 2020 Livre blanc AGRION et Solucom 2015

Big data, l’accélérateur d’innovation Livre blanc Institut G9+ en partenariat avec Renaissance numérique

Décembre 2014

Le Big Data face au défi de la confiance Etude BCG et DLA Piper Juin 2014

Cycle : qu’est-ce que la ville intelligente - Séance n°3 : « Gouverner la ville par les données ? Des usages démocratiques de l’urban data "

Séminaire PUCA (Plan Urbanisme Construction Architecture, agence du Ministère de l’écologie)

Novembre 2015

Big Data : Un changement de paradigme peut en cacher un autre

Rapport Yves Casseau – Rapporteur pour l’Académie des Technologies, Commission TIC

2015

Ambition numérique : pour une politique française et européenne de la transition numérique

Rapport au Premier Ministre

CNNum Juin 2015

Ouverture des données publiques

Les exceptions au principe de gratuité sont elles toutes légitimes ?

Rapport au

Premier Ministre

Mohammed Adnène TROJETTE Juillet 2013





• Notions clés

• Benchmark


• Cadre juridique

• Enjeux




Rappel du cadre juridique existant

41

CADRE JURIDIQUE

COMMUNAUTAIRE

CADRE JURIDIQUE

FRANÇAIS

-Règlementation

générale

La directive 2013/37/UE modifiant la directive 2003/98/CE concernant la

réutilisation des informations du secteur public dite « Directive PSI » (public

sector information) propose un cadre juridique harmonisé à l’échelle de

l’Europe propice au développement de l’ouverture et de la réutilisation des

données publiques en France. Cette Directive ne sera pas transposée dans la

loi PRN mais a d’ores et déjà été transposée dans la loi n° 2015-1779 du 28

décembre 2015 relative à la gratuité et aux modalités de la réutilisation des

informations du secteur public (procédure accélérée).

• La loi n°78-17 du 6 janvier 1978 relative à l’informatique, aux fichiers et aux

libertés modifiée dite « Loi CNIL » ;

• La loi n°78-753 du 17 juillet 1978 portant diverses mesures d’amélioration des

relations entre l’administration et le public et diverses dispositions d’ordre

administratif, social et fiscal dite « Loi CADA » et son décret d’application

n°2005-1755 du 30 décembre 2005.

Sont éparpillées dans différents codes (Code de l’environnement, code de

l’urbanisme, de la défense, CGCT, CPCE, …) :

• Tant les règles juridiques applicables aux données des différents secteurs de

réseaux (eau, déchets, électricité, gaz, chaleur, éclairage, transports, voirie

et communications électroniques, défense, notamment);

• Que celles relatives au cadre d’action des collectivités territoriales et à leurs

compétences.

Le règlement communautaire du 15 décembre 2015 relatif à la protection des

données personnelles donne aux citoyens de l’Union européenne un plus

grand contrôle de leurs données personnelles et sécurisera davantage les

entreprises.

CADRE JURIDIQUE FRANÇAIS

-Règlementations

spéciales


Rappel du contexte dans lequel s’inscrit le projet de loi

Forte mobilisation de très nombreux acteurs : concertation menée par le CNNum,consultation publique, commissions ad hoc parlementaire. En outre plusieurs autorités ont étésaisies pour avis telles que la CADA, le CNNum, la CNIL ainsi que l’ARCEP et le Conseil d’Etatlesquels ont rendus les avis suivants.

L’avis de l’ARCEP (avis n°2015-1316 en date du 12 novembre 2015) :

Concernant la neutralité de l’internet : l’ARCEP invite le Gouvernement à tirer toutesles conséquences de la réorientation importante que constitue pour l'ARCEP sanouvelle mission de gardien du principe de neutralité de l’internet et demandenotamment que soit consacré le caractère ouvert et neutre d’internet ;

Concernant l’obligation pour l’administration de procéder à la mise en ligne de sesdonnées : l’ARCEP estime souhaitable d’aller plus loin « dans une démarche d’État

plateforme » en favorisant la mise à disposition d’informations par des tiersconcernant plus particulièrement le secteur des communications électroniques.

L’avis du Conseil d’Etat en date du 3 décembre 2015 : le Conseil d’Etat a formulé de trèsnombreuses observations et a en particulier décidé d’écarter les dispositions relatives :

• A la gratuité et aux conditions de réutilisation des informations du secteur public dufait de l’existence de la loi « open data »;

• Aux données des délégataires de service public en contradiction avec le projetd’ordonnance concession;

• Au service public de la donnée dès lors que ses modalités juridiques et financièresn’étaient pas définies;

• Au volet usage du SDTAN en ce qu’il n’a pas de caractère normatif.

42


Présentation synthétique du Chapitre 1er du Titre 1 du projet de loi

consacré à « l’économie de la donnée »

43

1er objectif :

La généralisation de la mise à

disposition des données publiques

2e objectif :

La création d’un

service public de la donnée

4 axes majeurs :

L’amélioration de l’accès aux documents

administratifs en favorisant notamment les

échanges d’information entre administration

(articles 1, 2, 8, 10 et 11)

L’élargissement des obligations de diffusion

(article 4 et 5) par le passage d’une logique

de demande d’accès à une logique de

mise à disposition spontanée par les

administrations

L’ouverture à la réutilisation des informations

publiques collectées dans le cadre d’un

service public industriel ou commercial

(article 6)

L’ouverture de l’accès à certaines données

des délégataires de service public et des

conventions de subventions (articles 10 et

11)

L’article 9 du projet de loi crée une nouvelle

mission de service public relevant de l’Etat.

Toutefois, à l’instar du Conseil d’Etat, la

commission des lois a estimé que l’article 9 du

projet de loi était entaché d’incompétence

négative, dès lors que :

la mission de ce service public, la nature des

données de référence qui en relèveraient et ses

modalités essentielles d’organisation n’étaient

pas suffisamment précisées

et que les obligations pesant sur les

collectivités territoriales et les organismes privés

chargés d’une mission de service public au titre

de leur participation à ce nouveau service et de

son financement, n’étaient pas définies

Le texte de la commission des lois a donc

précisé la notion de données de références

lesquelles « constituent une référence commune

pour nommer ou identifier des produits, desservices, des territoires ou des personnes ».


Présentation synthétique du Chapitre 1er du Titre III

« Numérique et territoires »

Le Chapitre 1er du Titre III intitulé « numériques et territoires » est organisé en deuxsections.

44

SECTION 1 :

Compétences et

organisation

Introduction d’un nouvel article L. 1425-3 dans le CGCT visant à

d’étendre au domaine des services numériques la démarchedes SDTAN en prévoyant que les collectivités territoriales puissentles compléter par un volet relatif à la stratégie dedéveloppement des usages et des services (article 35).

SECTION 2 :

Couverture

numérique

Incitation au regroupement des SMO (nouvel alinéa au sein del’article L. 1425-1 du CGCT) visant à permettre l’adhésion d’unSMO numérique à un autre SMO numérique si ce dernier

comprend au moins une Région ou un Département (article 36).

Renforcement de la transparence des informations relatives à la

couverture du territoire en services de communicationsélectroniques en imposant à l’ARCEP de rendre publiques en« open data » les données servant notamment à établir les cartesde couverture (article 37).

Modification du CG3P afin de préciser les éléments à prendre encompte dans le calcul des redevances domaniales dues par unopérateur de communications électroniques, la redevancedevant tenir compte de la nécessité d’assurer la mise en œuvredes technologies permettant l’utilisation la plus efficace desfréquences radioélectriques (article 38).


Le nouveau texte de la Commission du 15 janvier 2016 (1/2)

Le texte de la commission tel qu’enregistré à l’Assemblée Nationale le 15 janvier 2016comporte les ajouts suivants :

• Modification de l’article 1er afin d’inscrire le principe de communication gratuite entreadministrations des données publiques

• L’article 9 précise désormais la notion de données de références ainsi que la notion deservice public de la donnée

• Nouvel article 9 ter prévoyant que l’ensemble des personnes publiques y compris les

collectivités territoriales et leurs établissements publics encouragent l’utilisation deslogiciels libres et des formats ouverts lors du développement, de l’achat ou del’utilisation d’un système informatique

• Modifications apportées à l’article 10 ayant pour objet :

de définir plus précisément le champ de l’obligation d’open data pesant sur le

délégataire, laquelle devrait porter sur les données et bases de données indispensables à

l’exécution du service public

de s’assurer que l’autorité délégante fera de ces données un usage conforme aux règles

de communication prévues par les articles L. 311–5et L. 311–6 du code des relations entre

le public et l’administration

D’octroyer la possibilité à l’autorité délégante d’exempter, pour motif d’intérêt général,

le titulaire de l’obligation de fournir certaines données lors de la passation du contrat et

pendant toute la durée de son exécution

45


Le nouveau texte de la Commission du 15 janvier 2016 (2/2)

Le texte de la commission tel qu’enregistré à l’Assemblée Nationale le 15 janvier 2016comporte les ajouts suivants :

• Nouvel article 16 ter prévoyant que le Gouvernement remet au Parlement, dans

un délai de trois mois à compter de la promulgation de la loi, un rapport sur la

possibilité de créer un « Commissariat à la souveraineté numérique rattaché aux

services du Premier ministre dont les missions concourront à l’exercice, dans le

cyberespace, de la souveraineté nationale et des droits et libertés individuels etcollectifs que la République protège. ».

• Modifications apportées à l’article 35 et visant, compte tenu de son caractère

facultatif et peu normatif, à simplifier la description du volet "services numériques"

du SDTAN, pour la concentrer sur ses caractéristiques principales

• Nouvel article 37 A faisant bénéficier les collectivités territoriales et leurs

groupements des attributions du FCTVA « au titre de leurs dépenses

d’investissement réalisées sur la période 2015-2022, sous maîtrise d’ouvrage

publique, en matière d’infrastructures passives intégrant leur patrimoine dans le

cadre du plan d’action relatif à l’extension de la couverture du territoire par les

réseaux de téléphonie mobile. »

46


Projet de loi République Numérique : amendements déposés et débats à venir

840 amendements ont été déposés en première lecture à l’Assemblée

Nationale. Les débats à venir et concernant le champ de la présente étude

semblent se focaliser autour des sujets suivants :

le principe de gratuité de l’accès et de la réutilisation des documentsadministratifs au bénéfice des administrations agissant dans l’exercice de

leurs missions de service public

le seuil permettant d’assujettir les administrations aux nouvelles obligations

de publication par rapport à l’effectif de l’administration en cause (qui pourl’instant est renvoyé à un décret)

les notions de service public de la donnée et de données de références

le champ de l’obligation d’open data pesant sur les délégataires de service

public

les modalités de constitution de syndicats mixtes ouverts spécialementdédiés à la mise en œuvre de projets d’aménagement numérique avec

d’autres syndicats mixtes ouverts ayant le même objet

47





• Notions clés

• Benchmark


• Cadre juridique

• Enjeux




Quels objectifs pour le Big Data Territorial (BDT) ?

49

Maitriser les données utiles à la gestion du territoire et à l’efficience

des services publics locaux

Améliorer l’aide à la décision, dans la conduite des politiques

publiques / Développer la gestion prédictive

Développer la transversalité / créer de nouvelles valeurs ajoutées

dans le fonctionnement des services territoriaux

Favoriser le développement économique et la participation

citoyenne

Amélioration de la qualité du service public (personnalisation)


Quelles modalités pour le BDT ?

Quelles mutualisations pour une gestion efficace du BDT ?

Quel niveau de gouvernance BDT (Périmètre, règles, etc.) ?

Quelle articulation Etat-collectivités locales ?

Quels partages et quelles ouvertures ?

Quels modèles économiques (pas dans le périmètre étude) ?

Quels impacts (externalités indirectes / directes) ? => nécessité d’établir des indicateurs en amont

Quel écosystème de la donnée ?

Quelle place pour le citoyen, y compris dans la gouvernance du BDT ?

50

Données

Infrastructure Services





• Notions clés

• Benchmark


• Cadre juridique

• Enjeux




Enjeux

Souveraineté et partage des rôles :Entre AO et prestataires / partenaires ?

Rôles de l’Etat et des collectivités locales :Quel partage des rôles ?

Quelles complémentarités ?

Quelles mutualisations ?

Quelle infrastructure de données ?

Pour quels objectifs ?

Quels impacts du big data sur l’écosystème ?Quel retour sur investissement pour les collectivités ?

Quelles conséquences pour les prestataires ?

Quelles externalités directes et indirectes ?

52





• Notions clés

• Benchmark


• Cadre juridique

• Enjeux




Liste des grands témoins

La CNIL – Division Service régalien et

collectivité territoriale45 Min

OZWILLO – Pôle Numérique de la Drôme45 Min

54

43, rue des Meuniers

94 300 Vincennes – France

01 49 57 05 05 – www.tactis.fr

12 boulevard de Courcelles

75017 Paris – France

01 56 33 12 12 – www.parme-avocats.com

http://www.tactis.fr/

http://www.parme-avocats.com/


Pourquoi « Big » ? Les 5V du Big Data

Les 3 V de Gartner (2001)

Volume : explosion des données produites qui croissent de

manière exponentielleVolumes qui devraient être multipliés par 10 entre 2013 et 2020

Vitesse : fréquence à laquelle les données sont générées,

capturées, traitées, partagées et mises à jour

Variété : Les données sont de natures très variées et le plus souvent brutes, semi ou non structurées

Les données sont totalement hétérogènes: elles se rapportent à des faits, des expériences, des évènements, des opinions, etc.

Les données viennent de sources différentes : produites en internes ou de sources extérieures (partenaires, réseaux sociaux, open data, etc.)

Des caractéristiques plus qualitatives :

Valeur que les opérateurs peuvent créer par le traitement

des données (agrégation et analyse)

Véracité : confiance en l’information qui est traitée.

L’origine, la source de la donnée est donc un indicateur de

confiance important

56


Exemple : enjeux de mutualisation et d’interopérabilité

des infrastructures métropolitaines

57

…Elec

tric

ité

Eau

Tran

spo

rts

Ch

aleu

r

Ecla

irag

e

Télé

com

s

Infrastructures intégrées par réseau métier

Compteurs multifluides

Collecte

Usager

Infrastructureinteropérable et mutualisable

Tiers de confiance

Plateformes (containers données, SI …)

- Information pour l’exploitant du réseau de distribution- Information pour les Fournisseurs (pour facturation, conseils …)- Information pour l’AO- Applications usager non marchandes- Applications usager marchandes

- Objets communicants natifs ou non communicants avec interfaces- Compteurs, capteurs et actionneurs de réseaux (énergie, eau, gaz) ou ambiants (parking, environnement).

Collecte via - Réseau opéré ou non, - sans fil/mobile ou filaire

- Stockage et conditions d’accès- Cryptage et sécurité

AO

Exploitants

Fournisseurs

Services et applications

© TACTIS 2013

Gaz


Exemple d’illustration sur la place de la donnée dans le socle

numérique d’une collectivité

58

Pilotage du territoire et des services publics locaux


Les 7 principes de la protection des données personnelles

59

• Les données à caractère personnel ne peuvent être recueillies et traitées que pour un usage déterminé et légitime, correspondant aux missions de l’établissement, responsable du traitement. Principe de proportionnalité

Principe de finalité

• Seules doivent être enregistrées les informations pertinentes et nécessaires pour leur finalité

Principe de proportionnalité

• Les données personnelles doivent être adéquates, pertinentes et non excessives au regard des objectifs poursuivis

Principe de pertinence des données

•C’est ce que l’on appelle le droit à l’oubli.

•Les informations ne peuvent être conservées de façon indéfinie dans les fichiers informatiques. Une durée de conservation doit être établie en fonction de la finalité de chaque fichier.

Principe de durée limitée de conservation des données

•Le responsable du traitement, est astreint à une obligation de sécurité. Il doit faire prendre les mesures nécessaires pour garantir la confidentialité des données et éviter leur divulgation :

•Les données contenues dans les fichiers ne peuvent être consultées que par les services habilités à y accéder en raison de leurs fonctions.

•Le responsable du traitement doit prendre toutes mesures pour empêcher que les données soient déformées, endommagées ou que des tiers non autorisés y aient accès. S’il est fait appel à un prestataire externe, des garanties contractuelles doivent être envisagées.

•Les mesures de sécurité, tant physique que logique, doivent être prises. (par ex : Protection anti-incendie, copies de sauvegarde, installation de logiciel antivirus, changement fréquent des mots de passe alphanumériques d’un minimum de 8 caractères.)

•Les mesures de sécurité doivent être adaptées à la nature des données et aux risques présentés par le traitement.

Principe de sécurité et de confidentialité

•La loi garantit aux personnes l’information nécessaire relative aux traitements auxquels sont soumises des données les concernant et les assure de la possibilité d’un contrôle personnel. Le responsable du traitement de données personnelles doit avertir ces personnes dès la collecte des données et en cas de transmission de ces données à des tiers.

Principe de transparence

•Informer les intéressés

•Les droits d’accès et de rectification

Principe du respect du droit des personnes


Liste des entretiens (1/2)

60

Agglo / métropole

Métropole de Lyon VERNUS-PROST Nathalie

Métropole NCA PAUL Hervé Maire de Saint-Martin-du-Var

Bordeaux Métropole

Département OZWILLO HOUZET Sophie

Région

PACA (CRIGE & Open PACA)

ARCHIAS Christine et BEKKERS Thomas

Directrice du CRIGE et Chef de projet Open Data CR PACA

e-Megalis

Opérateur technique de mutualisation

SICTIAM KUHN, Francis Directeur Général

Centre de gestion du Département du Nord (Cdg59)

Institutionnel

Etalab LUCCHESI Laure Directrice générale

DINSIC VERDIER Henri

CNILGABRIE Emile + Membre du collège ou président de la CNIL

Chef du service régalien et des collectivités territoriales

CADA

INSEE

IGN

ANSSI POUPARD Guillaume Directeur Général

Economie

Caisse des Dépôts GAUTHEY Gabrielle Directrice des investissements

Ecole d'Economie de Parie

GEOFFARD Pierre-Yves Professeur

RechercheIMT - Département BigData


Liste des entretiens (2/2)

Grandes entreprises de services publics

ERDF BLANC François

GRDF DROCHON IsabelleResponsable du programme "traitement et valorisation des données de consommation"

Orange

La Poste

SNCF CHANDESRIS Maguelonne (SNCF innovation et recherche)

Entreprises

Véolia

IBM SAJHAU Philippe VP Smarter Cities IBM France

M2ocity FEUILLEPAIN Elise PDG

Open Data Soft LAZARD Jean-Marc Fondateur & CEO

61


Calendrier d’adoption de la loi pour une République numérique

Consultation publique préalable du 4 octobre 2014 au 4 février 2015

(« Ambition Numérique ») : Débats sur les grands enjeux du numérique

14 janvier 2015 : Débat parlementaire en amont du projet de loi au cours

duquel les premières orientations du texte ont été présentées à l’Assemblée

Nationale

18 juin 2015 : Remise au Premier Ministre du rapport (synthèse des

contributions et recommandations) par le Conseil national du numérique

26 septembre 2015 / 18 octobre 2015 : Mise en ligne du projet de loi pour une

République numérique et consultation publique

3 décembre 2015 : Avis du Conseil d’Etat sur le projet de loi

9 décembre 2015 : Présentation du projet de loi en Conseil des Ministres

13 janvier 2016 : Examen par la Commission des lois

19 janvier 2016: Début de l’examen en première lecture en séance publique

à l’Assemblée Nationale

Printemps 2016: Examen en première lecture par le Sénat

62


Plan du projet de loi République numérique

Titre I : La circulation des données et du savoir

Extension du droit d’accès aux documents administratifs, obligation

de partage et de mise en ligne des données des administrations,

ouverture des données publiques, service public de la donnée

Titre II : La protection des droits dans la société numérique

Neutralité de l’internet, droit à la portabilité des données, loyauté

des plateformes, protection de la vie privée en ligne

Titre III : L’accès au numérique

Extension de la démarche des SDTAN aux usages et services

numériques mis à la disposition des usagers, renforcement de la

transparence des informations relatives à la couverture du territoire

en services de communications électroniques, facilitation des

usages grâce au numérique (recommandé électronique, paiement

par SMS…)

Titre IV : Dispositions relatives à l’outre-mer

63


Objectifs poursuivis par les Titre II « La protection des droits dans la société

numérique » et III « L’accès au numérique »

La loi du 21 juin 2004 pour la confiance dans l’économie numérique avaitdéfini un cadre général ayant permis un développement remarquable du

numérique et des services de la société de l’information.

Le projet de loi s’inscrit dans cette continuité au regard des nouveaux défis

suscités par la seconde génération de l’internet, en instituant de nouveaux

droits en faveur de la protection des citoyens dans la société numérique

portant sur :

La neutralité de l’internet (Titre II – Chapitre 1 – Section 1);

La portabilité et la récupération des données (Titre II – Chapitre 1 – Section 2) ;

La loyauté des plateformes en ligne à l’égard des consommateurs (Titre II –Chapitre 1 - Section 3) ;

Par ailleurs, la protection des données a caractère personnel, à travers le principede libre disposition de ses données et le renforcement des pouvoirs de la CNIL et dela protection de la vie privée en ligne, ainsi que le droit au respect du secret descorrespondances se trouvent renforcés (Titre II – Chapitre 2 – Section 1&2) ;

Enfin, le projet de loi facilite le recours à de nouveaux usages numériques, commele recommandé électronique ou les paiements par SMS, et traite des compétitionsde jeux vidéo (Chapitre ).

64

collecte et gestion des données numériques pour le pilotage des … · 2017-04-20 · agir pour...

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