Premiers pas sur l open data. Ouvrez vos données publiques en 7 étapes

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1 Premiers pas sur l open data Ouvrez vos données publiques en 7 étapes

2 L open data, une définition? Open data = ouverture des données publiques Autrement dit : Rendre accessibles de façon libre et gratuite des données produites ou reçues dans le cadre d une mission de service public. Urbanisme / aménagement Déchets Transports Eau / assainissement Enseignement / enfance Environnement Gestion Sport Economie Culture Tourisme 2

3 Les données, c est abstrait? Vous en manipulez tous les jours! Pourquoi aujourd hui ne pas partager celles qui sont publiques? Tableur Logiciel métier Graphiques Note / rapport Système d information géographique 3

4 L open data, ça concerne tout type de données? Habituellement : les données à caractère personnel Les données protégées par un droit d auteur, par un secret industriel ou commercial Les données protégées pour des raisons de sécurité nationale, défense, sécurité publique Des données de gestion Des données statistiques Des données géographiques Des rapports et des études (ou tout autre document) Des données de qualité, à jour et réutilisables Des données non réutilisables, avec des formats fermés, ou non mises à jour 4

5 De l information à la réutilisation (1/4) Information «Mes enfants disent qu ils ne mangent pas beaucoup de frites à la cantine» 5

6 De l information à la réutilisation (2/4) La donnée 6

7 De l information à la réutilisation (3/4) La donnée ouverte Source : B. Kessler, Rennes Métropole 7

8 De l information à la réutilisation (4/4) La réutilisation : application mobile Y A D Frites 8

9 L open data, pourquoi y aller?? 9

10 L open data, pourquoi y aller? Pour obtenir des indicateurs internes et aider les élus à la prise de décision Aide à la décision Faire de l interne les premiers réutilisateurs de la donnée 10

11 L open data, pourquoi y aller? Pour améliorer la qualité du service rendu aux administrés grâce aux réutilisations 11

12 L open data, pourquoi y aller? Pour favoriser la promotion, la mise en valeur et la connaissance du territoire 12

13 L open data, pourquoi y aller? Pour rendre plus transparente, plus accessible et plus compréhensible l action municipale / communautaire 13

14 L open data, pourquoi y aller? Pour développer les contributions locales 14

15 L open data, pourquoi y aller? Pour se mettre en conformité avec la réglementation Loi CADA, 1978 Loi Valter de transposition de la directive PSI Loi République numérique Et quelques textes thématiques : Directive Inspire pour les données géographiques Loi Macron pour les données de mobilité et de transport Ordonnance «marchés publics» du 23 juillet 2015 et décret «marchés publics» du 27 mars 2016 pour les données liées à la commande publique 15

16 Zoom sur la loi pour une République numérique L administration sera tenue, lorsqu elle communique un document administratif au format électronique, de le mettre à disposition du citoyen : «dans un standard ouvert, aisément réutilisable et exploitable par un système de traitement automatisé» Les informations ainsi obtenues pourront ensuite être réutilisées : «librement et gratuitement» Dans l hypothèse où une administration ouvrant ses données gratuitement décide de conditionner leur réutilisation au respect d une licence, celle-ci devra être : «choisie parmi celles figurant sur une liste fixée par décret». 16

17 Zoom sur la loi pour une République numérique Dès lors que les informations seront «disponibles sous forme électronique», les administrations devront mettre en ligne, dans un standard ouvert : Les «bases de données» Les données «dont la publication présente un intérêt économique, social, sanitaire ou environnemental». Les documents communiqués suite à des demandes CADA. Les documents qui figurent dans le répertoire des principaux documents administratifs (que sont censées tenir la plupart des administrations). Les «règles définissant les principaux traitements algorithmiques» servant à prendre des décisions individuelles (de type attribution d allocation ou affectation d enseignant). Le service public de la donnée : Objectif : confier à l Etat une nouvelle mission de «service public de la donnée» pour garantir la qualité des principales bases de données publiques Contribution des collectivités en tant que productrices des données (respect d un référentiel, fréquence de mise à jour, etc) 17

18 L open data, pourquoi y aller? Pour l image de la collectivité 18

19 L open data, pourquoi? Pour vous, quel est l argument majeur? Pour améliorer la qualité du service rendu aux administrés Pour favoriser la promotion, la mise en valeur et la connaissance du territoire Pour se mettre en conformité avec la réglementation Pour obtenir des indicateurs internes d aide à la décision pour les élus Pour développer les contributions locales Pour rendre plus transparente et plus accessible l action municipale Pour l image de la collectivité 19

20 Comment se lancer dans sa collectivité? Identifier des priorités Evaluer Retenir les indicateurs pertinents En fil rouge, l exemple de Communiquer et animer Collecter les données Analyser et restituer les données Diffuser les données 20

21 En Bretagne 21

22 Au préalable, définir un chef de projet Pas de profil type, mais avec des élus / agents motivés Portrait robot d un chef de projet open data A la frontière de plusieurs métiers informatique, droit, communication, décisionnel, etc. En capacité d intervenir auprès de tous les services Compétences de formation / sensibilisation, conseil, négociation, animation Un projet en + des autres? Pas de temps complet sur le sujet, ni de chef de projet à 100% Variable selon l envergure du projet et la taille de la collectivité : mais 1/2j tous les 15 jours Un nouveau métier autour de la gestion des données dans les collectivités? Collecte, circulation, validation, stockage, archivage Accès, ouverture, protection Portraits C est toute la collectivité qui est mobilisée : élus, services producteurs / utilisateurs 22

23 Comment se lancer dans sa collectivité? Identifier des priorités Evaluer Retenir les indicateurs pertinents En fil rouge, l exemple de Communiquer et animer Collecter les données Analyser et restituer les données Diffuser les données 23

24 Identifier des priorités Les questions à se poser : Quelle est la priorité politique des élus? Projets du mandat Quels sont les domaines de compétence du / de la chef-fe de projet? Motivations Ressources Quel état des lieux des données? Données propres Données à jour 24

25 Pour vous aider : vers un socle commun de données? 25

26 L exemple de La vie économique de la commune Comment sont réparties les entreprises sur le territoire de la commune? 26

27 Officialiser la démarche S engager dans la démarche et donner le cadre : Délibération Lettre de mission Contexte et enjeux Désigne le ou la chef-fe de projet Périmètre du projet Modalité d ouverture (licence) Gouvernance du projet Budget alloué (coût du recours au service d un prestataire) Portail de diffusion Adhésion à Open Data France Détermine les moyens mis à sa disposition : humain, financiers, formation Fixe ses objectifs, délimite son pouvoir d action et ses prérogatives Prévoit les modalités d échanges avec les services Diffusion aux instances et à l ensemble du personnel 27

28 Comment se lancer dans sa collectivité? Identifier des priorités Evaluer Retenir des indicateurs de mesure En fil rouge, l exemple de Communiquer et animer Collecter les données Analyser et restituer les données Diffuser les données 28

29 S appuyer sur un référentiel existant pour publier des données comparables entre elles Exemple de référentiel existant : données essentielles de marchés publics élaboré par Etalab 29

30 L exemple de Existence d un référentiel : non Quelles sont les données / indicateurs pertinents? Certains indicateurs sont déjà présents dans le tableau tenu par les services de la commune D autres indicateurs sont pertinents au regard de la problématique mais manquent dans le tableau tenu par les services 30

31 Comment se lancer dans sa collectivité? Identifier des priorités Evaluer Retenir des indicateurs pertinents En fil rouge, l exemple de Communiquer et animer Collecter les données Analyser et restituer les données Diffuser les données 31

32 Collecter les données Rassembler les données En interne export d un logiciel métier, fichier(s) utilisé(s) par le(s) service(s) concerné(s) par le sujet et producteur(s) des données En externe auprès des entités ou personnes concernées (diffusion d un questionnaire, mise à disposition d un formulaire, etc.), auprès de tiers producteurs de données. Exemples : Infogreffe, Insee, etc. A Fichier Excel tenu par deux agents alimenté au fil de l eau grâce aux informations communiquées spontanément par les entreprises et aux informations trouvées dans la presse Collecter les informations manquantes : informations de géolocalisation notamment 32

33 Collecter les données Nettoyer les données Attention aux données à caractère personnel, champs non pertinents au regard des indicateurs choisis, jargon interne ou administratif, acronyme inconnu du public, informations imprécises, données manquantes Comment automatiser ce nettoyage? A Homogénéiser le secteur d activité soit trop précis, soit trop large, présence de «autres» s appuyer sur des référentiels Préciser les adresses : trop d adresse générique : ZA / ZI du, pas de numéro dans la rue (référentiel adresse : BAN) 33

34 Collecter les données Changer les pratiques des services producteurs de la donnée Capitalisation sur la collecte effectuée : on repart des données retravaillées Déterminer une fréquence ou une date de prochaine mise à jour des données A Réunion de travail avec les agents producteurs Acceptation par tous de l abandon de l ancien fichier Excel Acceptation par tous de l utilisation du nouveau fichier Csv Envoi d un questionnaire aux entreprises de la commune (collecter horaires d ouverture, accessibilité, site internet ) Collecte des informations de création / radiation d entreprises grâce à Data Infogreffe 34

35 Comment se lancer dans sa collectivité? Identifier des priorités Evaluer Retenir des indicateurs pertinents En fil rouge, l exemple de Communiquer et animer Collecter les données Analyser et restituer les données Diffuser les données 35

36 Une donnée ouverte et à jour Des données dans des formats ouverts et non propriétaires en priorité : Csv plutôt que xls Odt, txt, plutôt que doc Xml plutôt que pdf Kml plutôt que shape Des données à jour Être attentif à la mise à jour des données : définir un processus de mise à jour Processus d automatisation? 36

37 Une donnée en constante amélioration : le recours aux contributions de la communauté Principe du contrôle a posteriori Des données ouvertes aux commentaires Pour recueillir les erreurs Pour recueillir les lacunes Pour s adapter aux besoins de la communauté? 37

38 Modes d accès à la donnée Téléchargement le plus simple mais problématique de l actualisation des données API et web services pour faciliter l intégration des données dans d autres applications Web 38

39 Le choix de la licence Encadrer la diffusion, l extraction, la transformation, l exploitation des données ouvertes Deux choix de licence aujourd hui ODBL (Open Database License) Mention de la paternité Partage dans des conditions identiques (remise au pot commun) Licence ouverte (Etalab) Simple mention de la paternité Mention dans la délibération de la collectivité Modèle de délibération 39

40 Les métadonnées pour bien comprendre les données L exemple de Renseigner le manuel d utilisation de ces données pour faciliter les réutilisations Qui a produit les données? Quand les données ont-elles été produites? Quelle est la période temporelle concernée? Quelles sont les zones géographiques couvertes? Quelles sont les thématiques des données? Quelles sont les variables du jeu de données? Quelle est leur fréquence de mise à jour? Mais surtout une description du contenu du jeu de données pour garantir une bonne interprétation des données 40

41 Diffuser sur un ou plusieurs portails L exemple de Le site internet de la commune Un portail mutualisé Un portail national 41

42 Comment se lancer dans sa collectivité? Identifier des priorités Evaluer Retenir des indicateurs pertinents En fil rouge, l exemple de Communiquer et animer Collecter les données Analyser et restituer les données Diffuser les données 42

43 Faire parler les données L exemple de 43

44 Faire parler les donner : quelques outils Datavisualisations Highcharts Cloud Cartographies CartoDB umap OpenStreetMap Tutoriel Infographies infogr.am easel.ly Portails open data OpenDataSoft MGDIS 44

45 Comment se lancer dans sa collectivité? Identifier des priorités Evaluer Retenir des indicateurs pertinents En fil rouge, l exemple de Communiquer et animer Collecter les données Analyser et restituer les données Diffuser les données 45

46 Des objectifs clairs au lancement de la démarche Informer la population de la démarche et de la mise à disposition d un certain nombre de données Créer une communauté d intérêt autour des données Placer la collectivité sur la carte de France des collectivités innovantes 46

47 Animer régulièrement la communauté Des communautés à animer En interne Pot de la donnée La mise à jour régulière des données ouvertes : services à pérenniser L accroissement des jeux de données ouverts : services à convertir En externe La communauté des développeurs / start-ups du territoire : hackathons, concours, appels à projets, etc. La communauté des «curieux intéressés» au sein de la population : cartoparties, collecte contributive de données Les ressources sur lesquelles s appuyer En interne : Référent numérique, animateurs multimédia, personnels des bibliothèques En externe : Des personnes ressources sur le territoire, Des associations locales ou nationales 47

48 Comment se lancer dans sa collectivité? Identifier des priorités Evaluer Retenir des indicateurs pertinents En fil rouge, l exemple de Communiquer et animer Collecter les données Analyser et restituer les données Diffuser les données 48

49 Evaluer Les indicateurs Chacun ses indicateurs! Réorienter la politique d ouverture des données de la collectivité? Approfondir l ouverture là où les données rencontrent un écho Continuer à tenter : «on ne peut jamais préjuger de l usage qui sera fait des données» Droit à l erreur et à l expérimentation 49

50 En résumé 50

51 L accompagnement de Mégalis Bretagne Extranet «Open data» : diffusion d informations, veille juridique Formations «Premiers pas sur l open data» : 1 session par département A la recherche d un autre pilote! Vos contacts : Mathilde Maglia mathilde.maglia@megalis.bretagne.bzh Sébastien Dekeyser sebastien.dekeyser@megalis.bretagne.bzh

52 Kit documentaire 1. Support de présentation 2. Guide open data pour les communes, Opendata France, mai Les lois régulant la donnée publique, Opendata France, juin Rapport sur l accompagnement des collectivités locales, Opendata France, Oct Catalogue de données de référence 6. Modèle de délibération 7. Check-list nettoyage de données 8. Focus sur le géocodeur csv de la Base adresse nationale 9. Dossier de presse sur les collectivités bretonnes 10. Open data 44 - Evaluation de la démarche 52