Une notification non reçue faute d'adresse. Une personne inscrite en double dans deux registres municipaux. Un dossier difficile à localiser car mal classé. Un équipement répertorié comme actif, mais hors service depuis longtemps. Des données économiques incohérentes entre deux rapports.
Voici quelques situations qui se présentent parfois fréquemment au sein de l'administration. Elles ne font pas toujours de vagues, n'ont pas toujours d'incidence sur les citoyens et se résolvent souvent grâce à l'intervention humaine, aux appels téléphoniques, aux vérifications et à la grande expérience du personnel municipal.
Mais ils ont tous un point commun : derrière tout cela se cache un problème de qualité des données.
Dans nos articles précédents, nous avons expliqué pourquoi la gouvernance des données est nécessaire, l'importance d'une bonne gestion, de l'identification des données disponibles et de leur description par des métadonnées. L'étape suivante est tout aussi importante : garantir la fiabilité de ces données pour l'usage que nous souhaitons en faire.
Des données incorrectes ne constituent pas seulement une erreur dans une base de données, mais peuvent finir par engendrer un service public de piètre qualité.
Que signifie la qualité des données ?
Quand on parle de qualité des données, on ne parle pas de perfection absolue. On parle de quelque chose de plus pratique : que les données soient adaptées à l’usage que le conseil municipal doit en faire.
Une donnée peut suffire à un usage indicatif interne, mais ne pas être suffisamment précise pour effectuer une notification officielle, octroyer une aide, publier des informations sur le site web municipal ou élaborer un indicateur de gestion.
Par exemple, une adresse écrite de manière approximative peut être utile à une personne de la municipalité pour identifier une zone, mais elle peut ne pas l'être. vàlidEnvoyer une notification électronique ou postale. Une liste d'activités peut servir à préparer un agenda interne, mais si elle n'est pas mise à jour, sa publication risque d'engendrer de la confusion. Une liste d'installations peut sembler correcte, mais si elle n'indique pas qui les gère, quels services elles proposent ou si elles sont ouvertes, elle risque d'être peu utile pour la planification.
Par conséquent, des données de qualité sont des données qui sont correct, complet, à jour, cohérent, compréhensible, unique quand il le faut, et utile pour l'usage prévu. En clair : des données de qualité sont des données fiables qui nous permettent de mieux travailler.
La qualité des données n'est pas seulement un problème technique.
Dans un conseil municipal, on a souvent tendance à penser que la qualité des données dépend du logiciel ou du fournisseur. Certes, les outils peuvent être d'une grande aide : ils permettent de valider les champs, d'éviter les doublons, de normaliser les formats ou de générer des alertes. Mais la qualité des données n'est pas uniquement la responsabilité de la technologie.
La qualité commence dès l'instant où une personne saisit, modifie, interprète ou réutilise des informations. Cela concerne le recensement, l'état civil, le secrétariat, les interventions, l'urbanisme, les services sociaux, les services aux citoyens, la culture, le sport, la police locale, les archives, la gestion documentaire et tout autre service municipal.
Si chaque service enregistre les informations selon des critères différents, si l'on ne sait pas clairement qui doit mettre à jour une donnée, si personne ne vérifie les erreurs récurrentes ou si les significations ne sont pas documentées, la technologie seule ne résoudra pas le problème.
La qualité des données est une responsabilité partagée, réalisable, pratique et proportionnelle.
Erreurs courantes qui finissent par coûter du temps et de la confiance
Les problèmes de qualité des données ont tendance à se manifester sous des formes très spécifiques.
- Il peut y avoir des données. doublons: une même personne, société, entité ou installation apparaît enregistrée plus d'une fois.
- Il peut y avoir des données. incompletUn champ important est manquant, comme une adresse, un identifiant, une date, un statut ou une classification.
- Il peut y avoir des données. dépassé: des informations qui étaient correctes à l'époque, mais qui ne reflètent plus la réalité.
- Il peut y avoir des données. incohérentDeux systèmes municipaux contiennent des informations différentes sur le même élément.
- Il peut y avoir des données. incompréhensible: des codes, des abréviations ou des champs que seule une personne spécifique comprend.
- Il peut y avoir des données. mal classé: fichiers, documents, activités ou incidents qui ne suivent pas un critère commun.
- Et il peut y avoir des données qui ne sont pas traçablesNous ne savons pas d'où elles viennent, qui les a modifiées ni quand elles ont été mises à jour.
Ces problèmes ont des conséquences. Ils font perdre du temps, engendrent de la méfiance, rendent la coordination interne difficile et compliquent… transparència et peut affecter directement les citoyens.
Quand la qualité des données affecte le service public
La qualité des données n'est pas un problème interne sans conséquence. Elle a des répercussions directes sur la manière dont le conseil municipal fournit ses services.
- Si les données de contacte-nous Ces informations sont incorrectes ou non partagées, la communication avec les citoyens échoue.
- Si les données de des dossiers Les personnes mal informées voient leur temps de traitement augmenter.
- Si les données d'une personne sont doublons, des erreurs peuvent se produire dans la prise en charge ou la gestion de l'aide.
- Si les données de équipement Les informations fournies ne sont pas mises à jour et peuvent être erronées concernant les horaires, les services ou la disponibilité.
- Si les données de marchés publics, subventions ou budget ne sont pas cohérentes, ce qui rend la gestion efficace et la responsabilisation plus difficiles.
- Si les données territorial Si ces éléments ne sont pas bien coordonnés, la planification des actions urbaines, de l'entretien ou des services peut s'avérer plus complexe.
Les citoyens ne constatent pas de « problèmes de données ». Ils constatent des notifications qui n'arrivent pas, des procédures trop longues, un manque de coordination interne, des informations contradictoires ou des services qui ne répondent pas suffisamment bien. Par conséquent, améliorer la qualité des données, c'est améliorer le service public.
Toutes les données n'exigent pas le même niveau de qualité.
Un conseil municipal ne peut pas examiner toutes les données avec la même rigueur. Et il ne le devrait pas. L'essentiel est d'établir des priorités. Certaines données sont plus critiques car elles touchent aux droits des citoyens, aux procédures essentielles, aux obligations légales, aux services sensibles ou aux décisions importantes. Ces données doivent faire l'objet d'un contrôle accru.
Par exemple, des données démographiques, des données économiques, des données liées aux services sociaux, des données issues de fichiers administratifs, des données de notification ou des données nécessaires à la réalisation de transparència peut nécessiter davantage de garanties que d'autres données pour un usage plus interne ou informatif.
La qualité des données doit être gérée en fonction des risques et de la valeur publique.
Cela signifie se poser des questions simples :
- Quelles sont les données que nous utilisons le plus ?
- Quelles données génèrent le plus d'erreurs ?
- Quelles sont les données qui affectent le plus directement les citoyens ?
- Quelles données sont nécessaires pour prendre des décisions ?
- Quelles données partageons-nous avec les autres administrations ?
- Quelles données pourraient avoir le plus d'impact si elles étaient incorrectes ?
Ces questions permettent de déterminer par où commencer.
Par où commencer ?
Il est possible d'améliorer la qualité des données sans projets de grande envergure ni outils sophistiqués, en suivant ces étapes :
- Identifiez deux ou trois éléments de données qui génèrent des problèmes récurrents. Par exemple : absence de normalisation des adresses, doublons de personnes, d’équipements, de fichiers, d’activités, d’incidents ou de coordonnées.
- Parlez aux personnes qui manipulent ces données au quotidien. Elles savent où se trouvent les erreurs, quels champs sont vides, quels critères sont imprécis et quels contrôles sont effectués manuellement.
- S’entendre sur des critères de base. Par exemple, la manière d’écrire une adresse, les champs obligatoires, la façon d’identifier une entité, qui peut modifier une donnée ou quand les informations doivent être vérifiées.
- Vérifiez régulièrement. Inutile d'attendre un problème grave. Examinez régulièrement les doublons, les champs vides, les données obsolètes et les incohérences.
- Documentez les critères. La création d'un guide concis, d'une fiche technique ou d'une instruction interne peut éviter de nombreuses erreurs ultérieures.
Ces actions sont simples, mais elles ont un effet important : elles réduisent les dépendances, améliorent la confiance et rendent l'information plus utile à tous.
La qualité commence avant l'analyse
De plus en plus de municipalités souhaitent disposer d'indicateurs, de tableaux de bord, de données ouvertes ou d'outils d'intelligence artificielle.
C'est une bonne direction, mais il faut garder à l'esprit une idée fondamentale : si les données sur lesquelles elle repose ne sont pas fiables, les résultats ne le seront pas non plus.
- Un indicateur construit à partir de données incomplètes peut conduire à une mauvaise décision.
- Un tableau de bord contenant des données obsolètes peut créer une fausse impression de contrôle.
- Un outil d'intelligence artificielle alimenté par des données mal classées peut amplifier les erreurs ou les biais.
C'est pourquoi la qualité des données n'est pas une simple formalité. Il ne s'agit pas d'une vérification finale. C'est une condition préalable à la production de connaissances fiables..
Avant de nous demander quel indicateur nous souhaitons, nous devons nous demander si les données qui l'alimentent sont suffisamment fiables.
La relation avec l'inventaire et les métadonnées
La qualité des données est étroitement liée aux étapes décrites dans les articles précédents.
- L'inventaire nous permet de savoir quelles données nous possédons.
- Les métadonnées permettent de comprendre ce que cela signifie, qui le gère, où il se trouve, à quelle fréquence il est mis à jour et quelles sont ses limitations.
- La qualité nous permet de savoir si ces données sont suffisamment bonnes pour l'usage que nous voulons en faire.
Ce sont trois pièces reliées entre elles.
- Si nous ne savons pas quelles données nous possédons, nous ne pouvons pas les examiner.
- Si nous ne savons pas ce qu'elles signifient ni qui en est responsable, nous ne pouvons pas les corriger correctement.
- Si nous ne savons pas à quoi nous voulons les utiliser, nous ne pouvons pas décider du niveau de qualité requis.
Par conséquent, un modèle de gouvernance des données doit intégrer l'inventaire, les métadonnées et la qualité dans le cadre d'un même processus.
Le rôle du réseau des collectivités locales intelligentes
Le Réseau des collectivités locales intelligentes vise à apporter une valeur ajoutée grâce à ses groupes de travail, en contribuant à définir un modèle commun de gouvernance des données pour le niveau local. Ce modèle doit être simple, pratique et adapté à la diversité des entités locales.
En matière de qualité, le Réseau souhaite établir des critères communs définissant les données prioritaires, les contrôles minimaux à appliquer, les indicateurs de qualité utiles et les méthodes de détection des problèmes communs.
Elle vise également à contribuer à la définition de modèles de responsabilité communs : qui valide les données, qui les maintient, qui détecte les incidents, qui les résout et qui décide si les données sont adaptées à un usage donné.
De meilleures données, de meilleurs services
La qualité des données peut sembler être un problème interne, mais elle a un impact direct sur les citoyens.
Lorsque les données sont de meilleure qualité, les procédures peuvent être plus agiles, les notifications plus fiables, les rapports plus utiles et les services mieux planifiés. transparència plus compréhensible.
Améliorer la qualité des données ne signifie pas viser la perfection. Il s'agit plutôt de commencer à réduire les erreurs qui affectent le plus les opérations municipales et les services publics.
Il ne s'agit pas seulement de posséder des données, mais aussi de pouvoir leur faire confiance.
Car lorsque les données sont fiables, le conseil municipal peut prendre de meilleures décisions. Et lorsque le conseil municipal prend de meilleures décisions, les citoyens bénéficient d'un meilleur service.
