Carnet de bord de l’ouverture des données de Beauvais

par A.A, Marie Alland, Emilie Delfosse, Emma Doutreligne, Lou-Anne Ducosse, Salome Thioubou et Lea VH

INTRODUCTION

Beauvais, située dans le département de l’Oise en région Hauts-de-France, est la commune française la plus peuplée du département avec environ 60 000 habitants. Sur les 53 communes composant la Communauté d’agglomération du Beauvaisis et regroupant plus de 100 000 habitants, la ville-centre de Beauvais est celle avec le plus de poids. L’organisation de cette communauté est mutualisée avec un dirigeant qui gère quatre collectivités à savoir la commune, l’agglomération, l’office de tourisme et le centre communal. 1600 agents sont ainsi présents sur l’ensemble des communautés.

La ville de Beauvais est particulièrement concernée par l’obligation d’open data. En effet, elle a entamé la démarche quelques années auparavant, sans succès en raison des priorités politiques de l’équipe précédemment en place. Les élections du mois de mars ont ainsi renouvelé l’équipe politique qui adhère au projet ainsi qu’aux objectifs de l’open data, faisant de celui-ci une priorité. Malgré une sensibilisation sur l’ open data limitée, les différents services se sont en effet autoformés à la veille et au travail de fond sur l’open data. De même, Beauvais a déjà publié sur le site data.gouv des données brutes relatives à la cartographie, plus spécifiquement aux bornes électriques de recharge de la ville.

Ce jeu de données est cependant le seul à avoir été publié. En effet, la commune ne dispose pas de service attaché au traitement de la donnée. Les données publiées l’ont été grâce aux services d’information géographique, rattachés à la direction de l’aménagement du territoire. Elle a également délégué sa protection des données externes à une structure indépendante. Toutefois, les différents services, notamment le service des systèmes d’information géographique, sont activement concernés par les open data.

Ainsi, en plaçant la transparence au cœur de son agenda, la ville-centre Beauvais entend « remettre le pied à l’étrier » et profiter de l’intervention externe pour engager une réelle conduite de changement dans le domaine de l’open data.

JOUR 1 – DIAGNOSTIC

Cette première journée de Challenge Data a été marquée par une présentation d’une heure nous informant des enjeux du projet ainsi que du programme détaillé des journées. Nous avons été dirigés vers le site web du challenge data qui détaille les différentes tâches à réaliser jour après jour autour de vidéos et d’illustrations. Son utilisation assez intuitive nous a permis d’avancer rapidement. Nous avons commencé par prendre connaissance des différents documents à remplir avant de prendre rendez-vous avec notre référent, le directeur adjoint du système d’information de la commune de Beauvais. Avant cette réunion fixée à 14h30 nous avons pris soin de nous répartir l’écriture des parties du carnet de bord ainsi que les différents documents à remplir lors de l’entretien.

Durant la journée, nous avons rencontré quelques difficultés dans l’utilisation de l’outil gather : décalage entre le son et l’image et divers bugs qui nous ont conduit à échanger avec notre référent sur la plateforme de visioconférence de Beauvais (Lifesize). Durant une heure nous avons donc pu échanger sur ses motivations à participer au challenge data : impulser une ouverture des données de la ville, permettre une meilleure transparence pour les citoyens et réaliser un bilan des actions mises en œuvre par la ville. Très réactif et impliqué dans le projet, notre référent nous a permis de remplir rapidement le premier questionnaire. La ville de Beauvais a obtenu un score de 27 points, ce qui est assez élevé pour une ville qui n’a publié qu’un seul jeu de donné et qui n’a pas de service dédié à l’open data. Cependant, cela peut s’expliquer par une précédente tentative d’ouverture des données et par une base de données bien alimentée par le Système d’Information Géographique (SIG). De plus, il est possible que les résultats aient été biaisés par les choix de réponses. En effet, les questions étant très larges, il était parfois complexe de choisir la réponse la plus adéquate parmi celles proposées. Aussi, des réponses libres auraient été plus adaptées à certaines questions posées, mais cela n’aurait pas pu permettre de déterminer le score de maturité de la ville. En outre, ce score s’appuie sur les déclarations d’un membre de la collectivité et les réponses obtenues avec d’autres membres n’auraient peut-être pas permis d’atteindre le même score. Ce dernier est donc très subjectif.

Très organisé et réactif notre référent nous a fait part de sa liste de données sur lesquelles travailler et nous a par la suite transmis un mail regroupant ces dix jeux de données priorisés et les services à contacter. Ceci nous a permis de remplir la wishlist de la ville de Beauvais. Notre référent souhaite se concentrer prioritairement sur les marchés publics, les aménagements cyclables et la déclaration des profils d’acheteurs. Ce sont des jeux de données qu’il pense être relativement simples à ouvrir dans la mesure où la ville dispose de données brutes de qualité dans ces domaines. Il nous a également fait part de son souhait de vérifier l’actualisation des données ouvertes de la ville concernant les bornes de recharge des véhicules électriques.

Conscientes que la semaine ne nous permettra pas de tout traiter nous avons pu échanger une seconde fois avec notre référent qui nous a renseigné sur les différents niveaux de difficulté d’obtention des données. Il nous a indiqué qu’il était préférable de joindre ses collègues par téléphone et ceux d’entre eux qui seraient les plus disponibles pour nous aider dans notre mission. Nous pourrons donc nous répartir les appels à passer demain matin afin d’obtenir ces jeux et après leur examen, établir la liste de ceux que nous pourrons traiter. Nous avons également fixé une réunion afin de faire un point avec lui sur notre avancement à 15h30 demain. Certaines données lui semblent plus complexes à obtenir des services de la commune comme les informations sur les délibérations, les lieux de stationnement (hors voirie) et les établissements d’accueil petite enfance. Néanmoins, l’ouverture de ces derniers jeux de données ne constitue pas une priorité pour lui. Ainsi, nous tenterons de nous consacrer en premier lieu sur les trois jeux de données qu’il nous a indiqué comme prioritaires.

Pour conclure sur cette journée de diagnostic, nous bénéficions d’un contact réactif et impliqué au sein de la commune de Beauvais. Nous découvrons également petit à petit les enjeux de l’ouverture de ces données. Enfin, les tâches du premier jour ont toutes été réalisées avant 17h ce qui nous permet de prendre de l’avance et de nous pencher sur les tutoriels du jour 2.

Livrable : Whishlist

JOUR 2 – IDENTIFICATION

Cette journée de data exploration (collecte, évaluation du travail de mise en qualité nécessaire, wanted list) a débuté par une réunion avec Guillaume et les groupes qu’il supervise. Cette réunion a été utile pour déterminer les missions du jour, et commencer à travailler rapidement. Au sein de notre groupe de Beauvais, nous nous sommes directement réunies afin de nous répartir les tâches de la matinée : certaines doivent contacter les services de la commune de Beauvais quand d’autres se familiarisent avec Workbench et une dernière s’occupe de l’organigramme. Nous avons décidé de commencer à contacter par téléphone les différents services et leurs contacts censés pouvoir nous fournir des jeux de données. Nous avons choisi de leur téléphoner directement, après que notre référent nous ai précisé que ces contacts ne seraient que relativement réactifs par mail. Une première difficulté a été l’absence de réponse de la plupart des contacts. Notamment concernant les data des marchés publics, nous avons été informées que la totalité du service était en formation ce jour et donc ne pourrait pas nous fournir des fichiers. D’autres nous ont répondu qu’ils ne pouvaient pas nous aider (par exemple, les jeux de données des éclairages publics, considérés comme des données sensibles par la commune, ne peuvent pas nous être communiqués). Cependant, après quelques relances, certains de nos contacts se sont engagés à nous envoyer leurs jeux de données dans l’après-midi. L’absence de réponses ce matin est un peu handicapante, dans le sens où nous détenons beaucoup de contacts en charge de plusieurs jeux de données à la fois. L’absence de retour nous “coupent un peu dans notre élan”. Nous avons décidé d’envoyer des mails aux personnes qui ne nous avaient pas répondu par téléphone. Parallèlement, nous avons rencontré quelques problèmes de connexion avec Mindmup, que Guillaume et Arthur ont réglé rapidement.

Finalement, nous avons réussi à récupérer quatre jeux de données (sur les stationnements voiture hors voirie, sur les délibérations, sur les bornes de recharge électriques de voiture et sur les centres de loisir municipaux). Cependant, les tableaux que nous avons reçus ne sont pas très complets, traduisant peut-être des lacunes dans la collecte de données brutes au sein de la collectivité. Les données sur les délibérations nous sont arrivées en format PDF (153 pages), compliquant notre capacité à ouvrir ce jeu de données d’ici la fin de la semaine. Aussi, certains contacts ont été réticents à nous fournir des tableaux de données, illustrant à quel point il est ardu de relancer une politique globale d’open data. Après une réunion avec Guillaume et notre référent, nous avons décidé pour l’instant de développer la mise en qualité de deux jeux de données : les lieux de stationnement hors voirie (nouveau terrain open data inexploité à ce jour) et les bornes de recharge pour les véhicules électriques (campagne d’ouverture de ces données déjà effectuée par notre référent par le passé). Le bilan de cette journée, malgré l’impression de faire du “sur place” est malgré tout positif dans le sens où en seulement 8h et avec l’aide de quelques administrateurs réactifs et dynamiques, nous avons réussi à rassembler deux jeux de données. Cependant, comme nous avons reçu à la fin de la journée un document PDF traitant des délibérations, il sera important de se coordonner demain matin avec nos interlocuteurs afin de savoir quel cap nous adoptons pour la suite de la semaine.

Le délai serré pour réaliser cette tâche montre qu’établir une politique globale d’open data nécessite la coopération de tous les agents et services. Lancer une campagne de data exploration n’est pas facile, mais au final, le fait d’avoir réussi à rassembler trois-quatre jeux de données en une journée donne un aperçu de ce qu’il serait possible de faire sur une plus longue période.

L’évaluation de la mise en qualité des jeux de données a été importante afin d’établir un état des lieux de ce qui fonctionne et ce qui fonctionne moins, dans une perspective d’amélioration et de relance du chantier open data de Beauvais. Aussi, travailler autant sur la réactualisation d’un data set que sur l’ouverture d’un inédit permet d’avoir un bon aperçu des différents types de tâches et missions que les administrateurs de la commune pourront rencontrer lorsqu’ils débuteront une politique globale d’open data.

Organigramme

JOUR 3 – MISE EN QUALITE

Cette troisième journée de mise en qualité fut honnêtement l’une des plus complexes. Nous avons débuté par notre réunion journalière avec Guillaume. Ce dernier nous a prévenu des difficultés techniques que nous serions amenées à rencontrer et nous a conseillé de bien suivre les étapes expliquées dans les tuto-vidéos du site de Datactivist. Nous devions suivre les quatre étapes suivantes : nettoyer, compiler, standardiser, valider les jeux de données choisies.

De retour au sein du groupe, nous avons tout d’abord appelé une des personnes contact que nous n’avions pas réussi à joindre, comme tout son service était en formation hier. Nous voulions potentiellement obtenir des jeux de données concernant les marchés publics et la déclaration des profils d’acheteurs. Ce fut le premier échec de la journée. N’ayant pas pu enrichir notre base de jeux de données, nous nous sommes donc attelées à réaliser le processus de mise en qualité des deux jeux de données choisis hier : les infrastructures de recharge pour véhicules électriques et les lieux de stationnement (hors voirie).

Nous avons débuté avec le jeu de données le plus abouti : les lieux de stationnements (hors voirie). Nous avons tout d’abord supprimé les colonnes vides, nous avons décidé que tous les lieux où les colonnes « nombre de places » et « zone tarifaire » étaient vides, pouvaient être effacés du tableau, ces informations ne semblant pas essentielles à nos yeux. Ensuite, nous avons ordonné et renommé les colonnes selon l’exemple-type que nous devions suivre. Nous avons par la suite entamé un long travail d’enrichissement du jeu de données. Nous avons tout d’abord retrouvé toutes les adresses - non sans mal - des différents parkings grâce à des recherches internet. Certaines étaient en double et n’étaient pas forcément précises. Nous avons par la suite converti ces adresses en coordonnées GPS, grâce au site « Convertisseur de données GPS » (https://www.coordonnees-gps.fr/conversion-coordonnees-gps) fourni par Guillaume. D’autre part, nous nous sommes aperçues que les zones tarifaires ne donnaient pas un prix par heure mais un numéro de zone. Nous avons donc contacté notre référent qui nous a fourni l’information nécessaire. Il nous a également expliqué la signification de colonnes dont nous ne comprenions pas la dénomination. Enfin, nous avons décidé de supprimer la plupart des colonnes qui n’étaient pas requises par l’exemple-type.

Il était désormais temps de passer à la validation. Malheureusement, le site fourni par Guillaume (Validata, https://go.validata.fr/) n’a pas accepté notre fichier pour une raison inconnue. Nous tenterons donc de réaliser cette étape demain.

Concernant le jeu de données des lieux de stationnements (hors voirie), nous sommes conscientes qu’il manque l’élément obligatoire qu’est la hauteur maximale admise. Notre validation sera sûrement remise en question par cet élément. Cela sera sûrement un des défis de la journée prochaine que de trouver cette information, qui nous semble toutefois complexe à obtenir en ligne.

Ensuite, nous avons débuté la mise en qualité du jeu de données des infrastructures de recharge pour véhicules électriques. Nous comptions fusionner ce jeu de données avec le jeu de données national. Nous avions trouvé ce dernier sur le site de datagouv. Toutefois, cette fusion n’a pas été possible car il n’y avait aucun « point commun » entre les deux bases de données. Les informations n’étaient pas rédigées sous le même format. Cette impossibilité a entraîné une immense charge de travail pour nous : nous avons dû compléter manuellement toutes les informations manquantes au jeu de données de la commune qui se trouvaient dans le jeu de données national. En effet, le fichier communal comprenait seulement quelques informations comme des codes d’identification propres à la commune (que nous avons décidé d’enlever par la suite), les adresses, les producteurs ou les sites web. Ce travail de d’assemblage des deux jeux de données a été long et laborieux, surtout que l’outil workbench (https://app.workbenchdata.com/workflows) nous a, à plusieurs reprises, supprimé nos progrès. De plus, l’outil nous faisait revenir à la première cellule (1A) à chaque modification du fichier. Heureusement que nous n’avions qu’une vingtaine de lignes à remplir, car la manipulation du site est vite devenue chronophage.

Nous sommes également allées chercher des renseignements par le biais de recherches internet afin de compléter les informations qui ne se trouvaient pas dans le fichier national. En effet, le nombre d’infrastructures de recharge des véhicules électriques n’était pas identique entre les deux fichiers. Ainsi, nous avons trouvé les adresses, le nombre de prises (grâce à la plateforme chargemap, https://chargemap.com/), certains aménageurs de bornes, le nom des stations ou encore les coordonnées géographiques (grâce au même outil de convertisseur de coordonnées GPS que précédemment). Malgré nos recherches, nous n’avons pas réussi à réunir toutes les informations recherchées, notamment en ce qui concerne les identifiants de stations et le nom des aménageurs.

De même que le jeu de données précédant, le fichier que nous avions réussi à nettoyer et compléter n’a pas été accepté par le site validata.

Cette journée a vraiment été éprouvante à cause des nombreuses difficultés que nous avons pu rencontrer. Nous espérons que la validation de nos deux jeux de données se fera assez facilement même si nous sommes conscientes qu’il manque certainement des données obligatoires. Nous devrons de toute façon procéder à cette validation avant de passer à l’étape de publication qui aura lieu demain.

Nous avons essayé au maximum de suivre la marche à suivre qui nous avait été présentée par Datactivist. Toutefois au bout d’un moment, à force de modifications des jeux de données, nous avons en quelque sorte mélangé les différentes étapes. Le fait que nous ayons procédé de manière méthodique en nous répartissant le travail nous a néanmoins permis de ne pas être trop perdues dans la multitude de données que nous avions à manipuler aujourd’hui.

Le nettoyage des jeux de données s’est révélé plus complexe que ce que nous avions prévu. Toutefois, nous pensons que nous avons réussi à réaliser un bon travail au vu de la tâche qui nous attendait aujourd’hui.

Notre démarche a été fortement ralentie par les difficultés informatiques qu’a présentées le site Workbench, mais également par le manque d’informations disponibles en ligne ou fournies par les collectivités pour répondre aux standards. Nous nous sommes vraiment aperçues qu’il était difficile de répondre à toutes les attentes officielles relatives à l’Open Data.

JOUR 4 – PUBLICATION

Pour cette quatrième journée, l’objectif central était la publication des jeux de données, que nous avions mis en qualité la veille dans Workbench. Comme tous les jours depuis le début de la semaine, nous avons commencé par une réunion collective avec Guillaume. Si l’objectif majeur de la journée était la publication des jeux, il nous a cependant rappelé les deux étapes cruciales à effectuer avant, à savoir contacter la collectivité afin d’obtenir son aval pour la publication et remplir les fiches descriptives des jeux de données. Il nous a également rappelé qu’aujourd’hui devait être proposée une stratégie de communication concernant l’ouverture des données de la collectivité.

Après que les objectifs de la journée aient été clairement définis, Guillaume est passé dans notre groupe afin d’effectuer un petit topo concernant nos jeux de données et surtout la validation de ces derniers, qui n’avait pas pu être effectuée la veille. C’est lui qui s’est chargé de cette étape pour l’ensemble de ses groupes, et il nous a indiqué que pour la commune de Beauvais, le résultat de la phase de validation était plutôt positif et que les corrections à apporter à nos jeux de données seraient minimes (jeu de données pour le stationnement hors voirie valide à 64% et jeu de données pour les bornes de recharges électriques valide à 90%!).

Dans la foulée, nous nous sommes divisées les tâches : certaines ont corrigé les jeux de données sur Workbench, avant de contacter notre référent pour qu’il valide les jeux à publier. Pendant ce temps, d’autres ont commencé à remplir les fiches descriptives des jeux, pour lesquelles il fallait contacter des agent.e.s de la collectivité.

En fin de matinée, nous avons eu un court rendez-vous avec notre référent qui nous a indiqué être satisfait des jeux de données et nous a donc donné le feu vert pour la publication. Nous avons donc vu avec lui comment procéder pour cette étape : il a été convenu que nous devions créer un nouveau compte data.gouv, via lequel il nous accorderait les droits d’édition pour la commune de Beauvais, pour que l’on puisse publier les données au nom de la ville; ce qui a été fait dès l’appel terminé. Durant cet échange, la stratégie de communication a également été évoquée, et notre référent nous a cependant fait part qu’il n’y aurait pas de communication à proprement parler de la part de la ville de Beauvais sur les jeux de données que nous ouvrons. En effet, si la publication de posts sur les réseaux de la ville a été prévue (Twitter et Linkedin ont été mentionnés) afin de valoriser notre travail dans le cadre du Challenge Data, établir une véritable campagne de communication sur la stratégie d’open data de la ville a été écartée par la collectivité, car jugée trop prématurée, dans la mesure où « seulement » deux jeux de données s’apprêtent à être ouverts. La collectivité préfère attendre que le projet open data soit réellement relancé et planifié et que davantage de jeux de données soient publiés, avant d’engager des efforts sur la communication grand public.

En début d’après-midi, l’équipe chargée de remplir les fiches descriptives a pu terminer, puisque nous avons réussi à contacter l’agente du SIG qui pouvait nous renseigner sur les métadonnées manquantes. L’échange riche et convivial a donc permis de clôturer cette tâche et d’enchainer avec la publication des jeux de données vers 16 heures. Dans le même temps, les filles en charge de la communication ont pu terminer le plan : des propositions de contenus à publier sur les réseaux Twitter, Facebook et Linkedin ont été formulées et un mail d’information à l’attention de la totalité des services et agent.e.s a été proposé pour la communication en interne.

La journée s’est conclue par un mail adressé à notre référent comportant les liens des jeux de données publiés du Data.Gouv, ainsi que le plan de communication imaginé. Nous lui avons également joint l’organigramme retraçant notre travail depuis le début de de la semaine (jeux de données considérés, personnes à contacter, liens Workbench …)

Bilan, dans l’ensemble, très positif pour cette journée puisque nous avons réussi à publier les jeux de données sans trop de problème et assez tôt. Le seul point noir à mentionner serait celui concernant la communication.

Lieux de stationnement hors voirie du centre-ville de Beauvais : https://www.data.gouv.fr/fr/datasets/r/3a65d821-93d2-420a-a280-488baf22cfcb

Borne de recharge des véhicules électriques à Beauvais : https://www.data.gouv.fr/fr/datasets/r/bd1eabd4-f323-4932-a203-f7cd54e2797f

JOUR 5 – VALORISATION

L’objectif du jour était de valoriser les données, de leur donner du sens. Après la réunion journalière, nous avons organisé un brainstorming au sujet de notre stratégie de valorisation. Créer des graphiques sur les infrastructures de recharge électrique et sur le stationnement ne nous a pas paru la solution la plus pertinente. Nous avons décidé de cartographier ces données afin de montrer aux habitants et à la collectivité les possibilités existantes de mobilité durable.

Après avoir étudié les différentes possibilités, nous avons décidé d’effectuer notre cartographie sur UMap, une vidéo explicative nous permet de rapidement prendre en main le site internet. Nous commençons par importer les données des bornes de recharge issues du Workbench. Satisfaites, nous décidons d’y ajouter celles du stationnement afin de croiser les données. Nous rencontrons davantage de difficultés à cette étape, il est difficile de distinguer les deux jeux sur la carte.

Etienne nous propose d’intégrer les aires de covoiturage, les parkings à vélo et d’autres données disponibles sur Open Data Soft, le Wikipédia de la cartographie. Malheureusement, il n’existe que très peu de données disponibles sur Beauvais sur ce site. Encore une fois, nos projets se heurtent à la réalité.

Finalement, en effectuant quelques recherches personnelles nous avons pu ajouter les parkings à vélo et l’aire de covoiturage aménagée près du Stade Pierre Brisson.

Ainsi, nous avons créé une carte sur laquelle figure la localisation et toutes les informations nécessaires sur les bornes de recharge électrique, le stationnement hors voirie en centre-ville, le covoiturage et les parkings à vélo. Nous souhaitons mettre en avant la multimodalité à Beauvais afin de soutenir la transition écologique et le commerce local. A terme, cette carte pourrait être accessible sur l’application de la Ville de Beauvais, et permettre à la collectivité et aux investisseurs de cibler les zones où développer ce type d’infrastructures.

Lien vers la carte interactive

CONCLUSION

Après cinq jours d’immersion intense dans le monde de la data, notre expérience s’est conclue par la publication de deux jeux de données : les parkings hors voirie du centre-ville de Beauvais et les infrastructures de recharge des voitures électriques de la ville. Bien que notre wishlist contenait initialement dix jeux de données choisis par notre interlocuteur de la ville de Beauvais, nous avons rapidement dû nous rendre à l’évidence : il serait impossible d’en ouvrir autant. Le principal frein a été la collecte de ces données. Dès le deuxième jour, nous nous sommes aperçues de la difficulté à trouver et rassembler l’ensemble des informations nécessaires. Malgré un tableau très documenté fourni par notre référent. Nous nous sommes alors retrouvées face à notre plus grand défi : comment travailler avec des données incomplètes voire inexistantes ? Des choix ont dû être faits et nous avons décidé de travailler sur le jeu de données des parkings hors voirie qui, bien que datant de trois ans, restait le jeu le plus complet en notre possession. En parallèle, nous avons pris le parti de compléter en effectuant nos propres recherches le jeu de données des infrastructures de recharge qui nous a semblé pertinent d’ouvrir bien qu’incomplet lorsque nous l’avons reçu. L’ouverture de ces deux jeux de données a ainsi été permise par l’aide de notre coach Guillaume qui nous a aidé à les compiler avec d’autres sources d’information mais également nos deux référents à la ville qui nous ont donné toute l’aide possible pour mettre à jour ces données.

Bien que très éloigné de ce que nous avons l’habitude de faire ou d’étudier, ce challenge data nous a été bénéfique de nombreuses façons. Tout d’abord, grâce au très bon site internet réalisé par l’équipe datactivist, nous avons réussi à maîtriser de nombreux logiciels qui nous étaient avant lundi tout à fait inconnus (Workbench, Umap, le site datagouv). Nous avons ainsi pu gagner en autonomie et découvrir des nouvelles ressources qui pourront être réutilisables plus tard dans notre carrière. Ce challenge a également rimé avec méthodologie et organisation. Qu’il s’agisse des bases de données que nous avons récupérées ou de l’ensemble du processus adopté pour ouvrir des données, nous avons dû nous y prendre avec méthode, étape par étape, en respectant des standards établis et en s’assurant de ne bâcler aucune étape. Je pense que chacune d’entre nous sera plus qu’exigeante lorsqu’elle devra mettre au point une base de données ! Votre objectif de sensibilisation à l’open data a ainsi été un succès. Au-delà de l’aspect purement technique, ce challenge a été une formidable occasion de remettre un peu de convivialité dans une année scolaire morose. Qu’il s’agisse de l’outil gather ou des coachs datactivist, cette semaine de travail a été effectuée de manière conviviale et surtout humaine, autant que l’on puisse le faire dans ces conditions. Nous tenions ainsi à remercier toute l’équipe datactivist !

Concernant notre plus gros casse tête, notre équipe a été unanime. Ce que nous considérons comme notre plus gros échec, ou du moins notre plus grande difficulté, a été le contact avec les différents services de la mairie de Beauvais pour collecter les différents jeux de données nécessaires au challenge. Un important effort de sensibilisation devra donc être effectué avant de pouvoir réellement se lancer dans le processus. Notre intervention a également été perçue par certains comme une charge de travail supplémentaire, ce que nous pouvons comprendre. Il est ainsi nécessaire de réfléchir à l’organisation interne des services de la mairie pour que la data soit trouvée rapidement et efficacement.

Cette dernière remarque pourra ainsi être liée à ce que nous pouvons considérer comme notre plus grande réussite. Malgré ce manque de communication avec de nombreux services, nous avons tout de même collecté des informations de nature diverse (bases de données, documents explicatifs, informations dans les mails) que nous avons réuni dans un organigramme donné à notre référent. Cette cartographie des différents services et des jeux en leur possession a été complétée au fur et à mesure que nos requêtes aboutissaient (ou non), et permettra ainsi de grandement faciliter le travail de la commune quand celle-ci se lancera dans sa stratégie d’open data. De plus, l’objectif annoncé par notre référent lors de notre première réunion était de mettre en marche ce processus d’ouverture des données en commençant à solliciter les différents services. Nous pensons avoir réussi cet objectif, bien que nous ayons fait les frais de cette stratégie. Enfin, nous pensons également avoir réussi l’objectif de ce challenge puisque malgré de nombreuses difficultés nous sommes parvenues à publier deux jeux de données et à effectuer une visualisation allant de pair.

Petits tips pour de futures éditions :

Votre site internet est vraiment super. Nous avons juste étaient un peu gênées par le fait que toutes les pages s’ouvraient sur un nouvel onglet (à la fin de la journée, cela devient vite compliqué) ainsi que par l’onglet « consulter » qui apparaît lorsque l’on clique sur une catégorie qui rajoute une étape non nécessaire.

Concernant le challenge en général, un conseil serait de mieux préparer et informer les communes. Il serait notamment judicieux de demander aux communes de préparer leurs jeux de données en avance, afin qu’ils les aient sous la main lorsque nous les demandons. En effet, une seule journée pour retrouver des données cachées un peu partout s’est révélé être frustrant pour nous (de ne rien récupérer) et dérangeant pour les interlocuteurs sollicités qui avaient sûrement d’autres activités prévues pour leur journée. Nous comprenons qu’une part importante du challenge concerne la sensibilisation mais pour parvenir à un résultat plus probant dans le temps imparti d’une semaine, qui file très vite, être mieux préparé éviterait à certains groupes de stagner.

En effet, l’une des critiques majeures de ce challenge n’est pas la dose de travail demandé mais bien les temps de latence très importants au sein des journées. Dépendantes du bon vouloir de la commune, nous avons parfois passé des heures sans rien faire, ce qui est assez démoralisant pour toute l’équipe. Je pense qu’une meilleure préparation au sein des communes aurait permis de faire beaucoup plus de choses. Par exemple, dans notre cas, l’équipe de communication de la mairie n’étant pas informée du challenge data, nous n’avons pas pu la contacter et travailler avec pour notre stratégie de communication. Cela s’est ajouté à la faible quantité de données récoltées car les services n’étaient pas prêts à nous les fournir.

Le mot de la fin :

Encore une fois, merci ! Nous étions toutes inquiètes avant ce challenge car le domaine de la data nous était totalement inconnu et nous ne nous sentions pas légitimes à aider des communes. Grâce à votre aide, vos tutos, vos explications et votre accompagnement, tout s’est déroulé de manière fluide. Jamais une seule de nos questions n’est restée sans réponse, jamais aucun de nos problèmes n’a été ignoré. Nous pouvons désormais toutes affirmer que l’on sait comment ouvrir de la data et nous sommes désormais des reines de workbench et des bases de données. Merci pour ce challenge.