geojournee-mrnf-2013

Ouvrir les données pour innover Stéphane Roche

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…

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Le monde se transforme…

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La société numérique

•  Ouverture •  Appairage (peering) •  Partage (sharing) •  Action globale •  Collaboration

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•  Transparence •  Coopération •  Participation

•  Restriction des budgets

Gouvernement: Ça change quoi ?

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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’

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www.jetetroll.net

The wikification of GIS and its consequences: Or Angelina Jolie’s new tattoo and the future of GIS (D. Sui)

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Ouverture des données publiques: de quoi parle-t-on?

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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.

Données ouvertes

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•  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

Données ouvertes

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•  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.


Externalisation Ouverte

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•  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 »


www.le-libriste.fr

Le Géospatial est au cœur de ces dynamiques…

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•  80 % des données géolocalisées

•  Carte « reine des mashups »

Noucher M., 2011. Conférence AGMQ

•  Montée en puissance du Géo-crowdsourcing

+

+

Des exemples: leçons à tirer ?

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•  Ville de Paris (France) •  Ville de Rennes (France) •  Région Auvergne (France) •  Ville de Vancouver •  Australie et Nouvelle-Zélande •  Royaume-Uni

Ville de Paris

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•  Statistiques des prêts dans les bibliothèques, •  Fréquence des prénoms relevés dans les registres d’état civil, •  Implantation des arbres d’alignement…


Ville de Paris

18 Noucher M., 2011. Conférence AGMQ

Ville de Paris


Ville de Paris

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Ville de Paris


Ville de Rennes

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•  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.


Ville de Rennes


Ville de Vancouver

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Région Auvergne

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•  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


Région Auvergne

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•  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


Gouvernement Australien

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Gouvernement Néo-Zélandais

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Gouvernement du Royaume-Uni

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Défis et perspectives

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Des défis pour les producteurs de données publiques

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•  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.


Des tensions

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Amateur Expert

Qualité interne

Qualité externe

Grand Public Professionnel

Autonomie Coordination

Standardisation Personnalisation


La qualité

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•  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.

Les usages…

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•  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


Innovation ouverte

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•  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

Paradoxe de l’œuf et de la poule

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•  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

Les résultats du sondage

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Risques

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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

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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

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