Plus d’un décideur sur deux des organismes publics estime que les projets associés à la valorisation des données publiques devraient se renforcer à moyen terme à la suite de la crise du Covid-19.
Alors que la transition numérique des organismes publics en France est souvent abordée sous l’angle de la numérisation des services, la gestion et la valorisation des données publiques prend du galon en devenant le nouvel enjeu au cœur de cette ambition. Les organismes publics les plus matures ont initié ces dernières années les premiers modèles de gouvernance et de services. Ils font figure d’exemples pour impulser une démarche plus globale au sein de la sphère publique. 60% des décideurs interrogés par la société d’études indépendante Markess by exaegis dans son rapport “Valorisation et gouvernance du patrimoine de données publiques : vers l’âge de la maturité ?” affirment en effet accorder une priorité à l’optimisation de la gestion de leurs données d’ici à 2022. En outre, la crise sanitaire du Covid-19 met en exergue le potentiel de la valorisation des données publiques, au cœur des processus de décisions et d’informations. Plus d’un décideur sur deux estime que les projets associés à la valorisation des données publiques devraient se renforcer à moyen terme à la suite de cette crise. Santé, recherche, transport, informations aux usagers, analyses économiques, gestion environnementale, sécurité intérieure… les exemples sont nombreux et s’articulent autour de trois enjeux : placer les intérêts de l’usager au centre de la démarche de valorisation, améliorer le fonctionnement des processus internes et optimiser le suivi des politiques publiques.
La nécessité de renforcer les compétences en data sciences…
La tâche ne s’avère cependant pas des moindres, ces intentions étant envisageables si les ressources nécessaires y sont associées, à commencer par un renforcement des compétences en data sciences. A ce titre, les décideurs publics se montrent plus sceptiques, près de la moitié avouant que rien n’est prévu à ce jour. Les décideurs de ministères et leurs agences apparaissent néanmoins plus matures sur le sujet, deux tiers d’entre eux avançant avoir déjà renforcé leurs compétences en data sciences ou le prévoir d’ici à 2022. A défaut de s’entourer de ces profils en interne, les décideurs publics peuvent escompter s’appuyer sur un écosystème près à valoriser les données publiques.
… à commerncer par les fonctions liées à l’exploitation des données
La maîtrise de l’intégralité des fonctions du cycle de vie des données s’impose en outre comme un prérequis indispensable. Or, selon les décideurs interrogés, si les organismes publics ont progressé sur les fonctions essentielles de gestion des données en amont de la valorisation (collecte, ouverture, protection, stockage, préparation et mise en qualité, etc.), la marge de progrès se situe sur les fonctions liées à l’exploitation de ces données (analyse, intégration, traitement…), à leur gouvernance et à la gestion de leur fin de vie (archivage). En outre, cette gestion s’envisage pour une majorité de décideurs de manière transversale et mutualisée, à l’échelle de plusieurs services métiers en interne dans un premier temps, mais aussi au-delà, à l’échelle d’un écosystème d’acteurs, d’un département, d’une région ou d’une agglomération.
Selon Aurélie Courtaudon, Practice Leader Secteur Public & Digital de Markess by exægis, « la concrétisation de ces démarches mutualisées se manifestent d’ores et déjà par le développement de plateformes de données, une tendance portée par le mouvement d’ouverture des données publiques (open data), des plateformes thématiques (données géographiques, santé…) ou multithématiques (supervision urbaine…). Elles sont déployées, gérées et maintenues à l’aide de partenaires, au premier rang desquels les entreprises du numériques et les délégataires de services publics. » En outre, ajoute-t-elle, « la proportion de décideurs prévoyant des investissements en solutions de gestion et valorisation des données est plus importante que ces dernières années, notamment vis-à-vis de solutions de visualisation, de protection et d’anonymisation, d’intelligence artificielle ou de big data. »
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