Axer le secteur public sur les données : marche à suivre

Merci de citer cet ouvrage comme suit :
OCDE (2020), Axer le secteur public sur les données : marche à suivre, Éditions OCDE, Paris, https://doi.org/10.1787/0090312e-fr.

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ISBN : 978-92-64-50542-1 (imprimé) - 978-92-64-67348-9 (pdf)

DOI : https://doi.org/10.1787/0090312e-fr

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Avant-propos

À l’heure où une mutation numérique rapide transforme tous les aspects de leur vie quotidienne, les citoyens attendent des pouvoirs publics des services d’un meilleur niveau, et des politiques qui tiennent les promesses de l’ère du numérique. Or, les progrès technologiques et les approches axées sur les données peuvent permettre aux administrations de modifier radicalement leurs interactions avec la population. Une utilisation stratégique des données peut ouvrir la voie à des services publics de meilleure qualité, à une dépense publique plus efficace et à une bonne intégration des considérations liées à l’éthique et à la confidentialité des données. Axer le secteur public sur les données nécessite des mécanismes de gouvernance qui favorisent une gestion efficiente des données tout en préservant la confiance de la population face à l’utilisation qui est faite des données.

L’OCDE prône de longue date une démarche axée sur les données : dès 2014, dans la Recommandation du Conseil sur les stratégies numériques gouvernementales, elle a reconnu l’importance centrale des données dans la transition vers une administration numérique. Le présent rapport décrit les tendances, les possibilités et les difficultés que les responsables publics doivent prendre en compte pour utiliser les données comme un actif stratégique. Il décrit des pratiques nationales et formule des orientations visent à aider les administrations à tirer parti des données pour améliorer la qualité des services publics et le bien-être de la population.

Il aborde trois grands thèmes : l’importance de la gouvernance des données, qui est le pilier central d’un secteur public axé sur les données ; le recours aux données à des fins de création de valeur publique ; et le rôle des données dans le renforcement de la confiance de la population.

Une bonne gouvernance des données est la condition préalable qui permet au secteur public d’adopter des démarches axées sur les données. Les données permettent aux pouvoirs publics d’anticiper les besoins de la population, mais aussi de mieux assurer les services publics, de mieux mettre en œuvre les politiques publiques et de mieux évaluer leurs propres performances. Néanmoins, le recours croissant à des données personnelles sensibles soulève de nouvelles difficultés. Le présent rapport évoque les efforts déployés à l’heure actuelle pour gérer et traiter les données de façon transparente, sûre et conforme à l’éthique, afin de donner confiance à la population.

Le présent rapport s’inscrit dans le cadre des travaux de l’OCDE sur l’administration numérique et les données publiques ouvertes, dont l’ambition est d’aider les pouvoirs publics à tirer parti des données pour transformer le secteur public et résoudre certains problèmes de gouvernance publique. Ces travaux, qui trouvent leur origine dans la Recommandation de 2014 susmentionnée, sont menés sous les auspices du Groupe de travail des hauts responsables de l’administration numérique (E-Leaders). Les E-Leaders ont créé un Groupe thématique sur le secteur public axé sur les données, et le présent rapport s’appuie sur les travaux de ce Groupe thématique ; sur le document de travail de l’OCDE intitulé « A data-driven public sector » ; et sur les Examens réalisés par l’OCDE sur le thème de l’administration numérique. Il reflète également les expériences spécifiques de la Corée, du Danemark, de l’Irlande, du Portugal, du Royaume-Uni et de la Suède.

Le présent rapport a été approuvé par le Comité de la gouvernance publique de l’OCDE à sa 60e session, le 15 novembre 2019, sous la cote GOV/PGC(2019)50. Le Secrétariat de l’OCDE l’a ensuite préparé en vue de sa publication.

Le modèle de secteur public axé sur les données qui est présenté dans cette publication peut être mis à profit par les pays ou les organisations désireux de comprendre les conditions à réunir afin de pouvoir s’appuyer sur les données pour prendre de meilleures décisions dans l’ensemble du secteur public. Ce modèle n’est ni universel ni contraignant : il est simplement proposé pour accompagner la réalisation d’études de cas supplémentaires, au service de l’adoption de démarches axées sur les données dans différents domaines de l’action publique.

Remerciements

Le présent rapport a été préparé par la Direction de la gouvernance publique de l’OCDE, qui est dirigée par Marcos Bonturi. Il a été rédigé par sa Division de la réforme du secteur public, sous la supervision de Barbara-Chiara Ubaldi, chef de Division par intérim, qui pilote les travaux consacrés à la transformation numérique du secteur public.

Les chapitres 1 et 3 ont été rédigés par Benjamin Welby, analyste des politiques d’administration numérique. Le chapitre 2 a été rédigé par Jacob Arturo Rivera Perez, analyste des politiques d’administration numérique et d’ouverture des données. Le chapitre 4 a été rédigé par Lucia Chauvet, consultante junior. Les études de cas ont été rédigées par Gavin Ugale, qui a bénéficié d’une contribution de Michael Nest (consultant) sur le thème de la fraude aux prestations sociales ainsi que d’une aide à la recherche assurée par Alexis Bernigaud (sur le thème de l’intégrité du secteur public) ainsi que par Seokhee Lee, Natalia Nolan Flecha et Daniel Gerson (sur le thème de l’emploi et de la gestion publics). Piret Tonurist, analyste des politiques d’innovation dans le secteur public, et Cecilia Emilsson, consultante junior, ont contribué au chapitre 2.

Le Secrétariat de l’OCDE tient aussi à remercier Bas Groenveld, conseiller pour les affaires internationales au ministère de l’Intérieur (Pays-Bas) ; Sam Roberts, conseiller principal au sein de l’équipe chargée de la politique des données du ministère du Numérique, de la Culture, des Médias et des Sports (Royaume-Uni) ; Claire Chapman, du Bureau de l’intelligence artificielle (Royaume-Uni), et Harry Armstrong, chef de la prospective technologique à la fondation Nesta, pour leur contribution au parachèvement du chapitre 2.

Barbara-Chiara Ubaldi a assuré le cadrage stratégique et la révision de tous les chapitres. Benjamin Welby a été le principal coordinateur du rapport. Le texte a fait l’objet d’une relecture et de commentaires de la part de confrères de l’OCDE, parmi lesquels Janos Bertok, Klas Klaas, Edwin Lau et Stéphane Jacobzone. Jennifer Allain et Liv Gaunt ont fourni une assistance à la mise en forme de la publication.

Le présent rapport s’appuie sur les travaux menés par Jacob Arturo Rivera Perez, Reginald Dadzie et Cecilia Emilsson pour le Rapport sur les données publiques ouvertes de l’OCDE, ainsi que sur le document de travail « A data-driven public sector » rédigé par Charlotte Van Ooijen, Barbara Ubaldi et Benjamin Welby. L’OCDE est également reconnaissante à la Corée, au Danemark, à l’Irlande, au Portugal, au Royaume-Uni et à la Suède pour le soutien qu’ils lui ont apporté dès les premières étapes du processus ; c’est grâce à leurs contributions que les données comparatives mentionnées tout au long du rapport ont pu être recueillies.

L’OCDE est reconnaissante au Groupe de travail des hauts responsables de l'administration numérique (E-Leaders) et au Groupe d’experts de l’OCDE sur l’ouverture des données publiques pour leur soutien sans faille à son action en faveur d’un public secteur axé sur les données. Elle remercie tout particulièrement le Groupe thématique des E-Leaders sur le secteur public axé sur les données, qui est piloté par les Pays-Bas et qui bénéficie des contributions de l’Argentine, du Chili, de la Colombie, de la Commission européenne, du Danemark, de l’Égypte, de l’Espagne, de l’Estonie, d’Israël, de l’Italie, de la Lettonie, du Luxembourg, du Panama, du Portugal, du Royaume-Uni, de la Slovénie et de l’Uruguay.

Synthèse

La montée en puissance des données et des technologies numériques bouleverse nos économies et nos sociétés à un rythme très soutenu, avec des implications considérables pour la marche quotidienne des administrations publiques. Les administrations publiques du XXIe siècle doivent s’adapter aux exigences croissantes des citoyens, tout en subissant des pressions budgétaires toujours plus grandes et tout en faisant face à de nouveaux défis sur le plan de l’action publique. Si elles ne réussissent pas à s’adapter à cet environnement nouveau et mouvant, elles s’exposent à des risques réels et, par conséquent, à une dégradation du niveau de confiance des citoyens.

Les données peuvent jouer un rôle utile au sein de la société. Néanmoins, malgré certains progrès, l’espoir de transformer les promesses liées aux données en retombées tangibles, mesurables et cohérentes reste difficile à concrétiser. Au sein du secteur public, le poids des technologies déjà en place, un certain manque de compétences et l’existence d’obstacles d’ordre juridique empêchent les données de jouer pleinement leur rôle dans la transformation numérique en cours. Certains pays ont nettement renforcé leur aptitude à faire un usage stratégique des données de façon à améliorer l’action publique, les services publics ou la gestion des performances du secteur public. À titre individuel, certaines entités ont également obtenu des résultats impressionnants. Néanmoins, l’utilisation des données n’est pas encore considérée – ni financée – comme un outil fondamental de création de valeur publique.

Dans le sillage des travaux déjà menés par l’OCDE sur le rôle des données au sein de la société et de l’économie, le présent rapport propose un modèle de secteur public axé sur les données qui vise à permettre aux administrations publiques de tirer pleinement parti des possibilités offertes par les données au XXIe siècle. Il postule qu’un secteur public véritablement axé sur les données :

admet que les données sont un actif stratégique crucial, dont la valeur est définie et dont l’impact est mesuré ;

s’emploie activement à lever les entraves à la gestion, au partage et à la réutilisation des données ;

utilise les données pour transformer la conception, la prestation et le suivi des politiques et services publics ;

valorise les efforts visant à publier les données de façon ouverte tout autant que l’utilisation des données par chaque acteur public et leur partage entre les acteurs publics.

Le présent rapport souligne l’importance d’une démarche à l’échelle de l’administration tout entière pour concevoir un modèle de gouvernance des données cohérent et complet, qui permette aux pouvoirs publics de mieux assurer les services publics tout en étant efficients, transparents et dignes de confiance dans leur utilisation des données. À cette fin, il propose trois grands axes de réflexion.

En premier lieu, il faut que les pays élaborent, en matière de gouvernance des données, un modèle qui couvre tous les aspects de la question. Le présent rapport propose une définition de la notion de gouvernance des données ; énonce la finalité de cette gouvernance ; et décrit la marche à suivre pour mettre en place un cadre commun permettant d’instituer une telle gouvernance. Il argue que, si les pays veulent instaurer un secteur public véritablement axé sur les données, ils doivent se doter d’une démarche de gouvernance des données cohérente, commune à l’ensemble de l’administration et réunissant les conditions indispensables à l’obtention d’avantages systémiques pour la sphère publique. Les éléments constitutifs d’un tel cadre sont les suivants :

mettre en place le leadership et la vision qui permettront de conférer, à l’échelle de l’ensemble du secteur public, une orientation stratégique à la réflexion relative au secteur public axé sur les données ;

encourager une mise en œuvre cohérente du modèle de secteur public axé sur les données, à l’échelle de l’ensemble de l’administration et dans l’enceinte de chaque entité ;

définir ou revoir les règles, les textes, les orientations et les normes associés aux données ;

veiller à l’existence d’une architecture des données qui respecte les normes, l’interopérabilité et la sémantique tout au long des opérations de création, de collecte, d’entreposage et de traitement des données ;

mettre en place l’infrastructure en matière de données nécessaire pour favoriser la publication, le partage et la réutilisation des données.

En deuxième lieu, les pays peuvent utiliser les données pour créer de la valeur publique dans le cadre de trois types d’activités :

l’anticipation et la planification : ils peuvent utiliser les données dans le cadre de la conception des politiques, de la planification des interventions, de l’anticipation des évolutions possibles et de la prévision des besoins ;

la prestation des services publics et des politiques publiques : ils peuvent utiliser les données pour fournir des éclairages et améliorer la mise en œuvre des politiques publiques, la réactivité des pouvoirs publics et la prestation des services publics ;

l’évaluation et le suivi : ils peuvent utiliser les données pour mesurer l’impact, contrôler les décisions et suivre les performances.

En troisième lieu, les pouvoirs publics doivent réfléchir au rôle des données dans la confiance. La confiance à l’égard des autorités joue un rôle majeur dans le bien-être des citoyens ; toutefois, la confiance se perd beaucoup plus aisément qu’elle ne se gagne. Toute mauvaise manipulation des données des citoyens peut être particulièrement lourde de conséquences. Le rapport met les pouvoirs publics au défi :

d’adopter une démarche conforme à l’éthique qui guidera les décisions et les comportements ;

de préserver la confidentialité des données, de promouvoir la transparence et de concevoir, pour les citoyens, des parcours qui les aideront à comprendre l’utilisation de leurs données, à autoriser cette utilisation ainsi qu’à révoquer cette autorisation ;

d’assurer la sécurité des services et données publics selon des moyens qui permettront d’atténuer les risques sans empêcher la transformation du secteur public.

Le présent rapport propose trois études de cas en rapport avec ce modèle de secteur public axé sur les données. Ces études de cas montrent que cette approche vaut aussi bien à l’échelon local et à l’échelon de chaque entité qu’à l’échelon du centre de gouvernement. Les exemples mentionnés portent sur les domaines de l’intégrité du secteur public ; de l’emploi et de la gestion publics ; et de la budgétisation et des dépenses publiques. Les pays et les entités publiques peuvent se fonder sur le présent rapport pour évaluer où ils se situent sur le chemin de la mise en place d’un secteur public axé sur les données.

1

Chapitre introductif

Le présent chapitre évoque le rôle important que les solutions d’administration numérique peuvent jouer dans la transformation générale d’un pays. Il aborde ensuite l’état actuel de la réflexion sur l’utilisation des données au sein du secteur public. Il conclut en annonçant la structure du reste du rapport, ainsi que l’impact et les possibilités qui pourront en découler.

Les solutions d’administration numérique sont fondamentales pour transformer un pays

La montée en puissance des données et des technologies numériques bouleverse nos économies et nos sociétés à un rythme très soutenu, avec des implications considérables pour la marche quotidienne des administrations publiques. Ces outils ouvrent la possibilité de réinventer des tâches routinières comme le traitement de documents ou l’orientation des administrés souhaitant poser une question. Ils peuvent aussi permettre d’améliorer la prestation des services publics, par exemple en accélérant les diagnostics fondés sur l’imagerie médicale, en automatisant les transports publics ou en détectant en temps réel les risques de commission d’infractions.

Les administrations publiques du XXIe siècle doivent s’adapter aux exigences des citoyens, tous en subissant des pressions budgétaires toujours plus grandes et tout en faisant face à de nouveaux défis sur le plan de l’action publique. En parallèle, elles doivent être conscientes que tout échec ou maladresse dans leur adaptation à cet environnement nouveau et mouvant les expose à des risques réels pouvant déboucher sur une dégradation du niveau de confiance des citoyens.

Les travaux de l’OCDE sur l’administration numérique et les données publiques ouvertes accompagnent les pays sur le chemin de la « transition numérique » qu’ils ambitionnent (voir Annexe A). En réalisant des travaux de recherche, en formulant des conseils et en offrant des possibilités de collaboration, l’OCDE les aide à réexaminer leur rôle, leur périmètre d’action et leurs méthodes de travail à la lumière des technologies numériques. Ces travaux relèvent de la mission de la Direction de la gouvernance publique de l’OCDE, qui s’emploie à aider les pays, une fois qu’ils ont repéré les possibilités offertes par une technologie, à la mettre en application dans le cadre des réformes de leur secteur public. L’objectif est de concevoir et mener l’action publique en tenant compte des nouvelles possibilités liées à un modèle sociétal imprégné de numérique et fonctionnant en réseau, et de créer de nouvelles formes d’interaction entre l’État, les particuliers et les entreprises.

Pour permettre à ces possibilités de se concrétiser, un changement de paradigme s’impose sur le plan de l’utilisation des technologies numériques et des données au sein de la sphère publique : il faut passer de « l’administration électronique » à « l’administration numérique ». Une démarche d’« administration électronique » considère la technologie comme une solution permettant de gagner en efficience en assurant par voie électronique un processus analogique préexistant ; l’accent est mis sur la mise en œuvre des outils technologiques. Les démarches d’« administration numérique » ne répondent pas à la même logique, et les outils technologiques y occupent une place secondaire. Ces démarches visent avant tout à répondre à un besoin de l’usager en réimaginant les services et les processus. Cette transformation numérique va de pair avec l’instauration de cultures internes de « conception numérique » (« digital by design ») qui transforment les comportements de chaque entité publique.

Graphique 1.1. De l’administration analogique à l’administration numérique

Source : Inspiré de (2014[1]), Recommandation du Conseil sur les stratégies numériques gouvernementales, https://legalinstruments.oecd.org/en/instruments/OECD-LEGAL-0406.

Le souhait de mettre les technologies numériques et les données au service d’un secteur public plus ouvert, plus innovant et plus efficient est à l’origine de l’élaboration de la Recommandation du Conseil de l’OCDE sur les stratégies numériques gouvernementales (OCDE, 2014[1]). Dans le cadre de cette Recommandation, l’OCDE a énoncé les grandes conditions à réunir pour mener à bien une transformation numérique. Ces conditions ont été entérinées par les 36 pays de l’OCDE, ainsi que par 10 non-Membres qui ont adhéré à la Recommandation¹. Entreprendre la transformation numérique, ce n’est pas simplement utiliser des outils technologiques à l’appui des activités des administrations : c’est repenser les besoins des administrés, et les associer en tant que parties prenantes à l’action des pouvoirs publics, en cessant de les considérer uniquement comme les bénéficiaires de cette action. Cela implique que l’administration cesse de se borner à formuler des hypothèses sur les besoins des particuliers et des entreprises, et qu’elle leur donne les moyens de collaborer avec elle pour lui expliquer et lui faire comprendre ces besoins, et pour trouver avec elle les meilleures solutions. Ce processus devrait permettre à l’administration de mieux assurer le bien-être des citoyens en étant de plus en plus réactive, protectrice et digne de confiance (Encadré 1.1).

Encadré 1.1. L’impact de l’administration numérique sur le bien-être des citoyens

Les pays qui font le choix de l’administration numérique peuvent améliorer les conditions de vie de leurs citoyens en s’appuyant sur le numérique, les données et les technologies pour adopter les pratiques suivantes, afin de créer une administration plus réactive, plus protectrice et plus digne de confiance :

Une administration réactive…

… associe les administrés à toutes les étapes de la conception et de la prestation des services et politiques publics, afin de veiller à ce que leurs besoins aient été compris, et continuent de l’être.

… s’emploie activement à contacter les usagers là où ils passent du temps (en ligne en dans le monde réel), et les associe à la conception et à la prestation des services publics.

… ne se contente pas de mettre en œuvre des outils technologiques, et réfléchit à la façon dont l’administration est organisée et au vécu des usagers, de bout en bout.

Une administration protectrice…

… s’emploie en priorité à protéger la population des menaces extérieures pour la sécurité numérique et à assurer la fiabilité et la sécurité des services assurés.

… encourage les efforts déployés pour rétablir et diffuser la confiance dans l’espace numérique.

… réfléchit à la réglementation en termes de réalisations, plutôt que de mener une réflexion cantonnée à telle ou telle technologie.

Une administration digne de confiance...

… trouve le bon équilibre entre la sécurité en ligne et les libertés démocratiques, afin de donner confiance à la population.

… assure des services de qualité qui montrent qu’elle comprend les usagers et qu’elle est ouverte à toute remise en cause et à tout retour d’information.

… montre aux citoyens ce qu’elle fait et donne aux individus la possibilité de voir et de contrôler l’utilisation qui est faite de leurs données.

Source : Welby, B. (2019[2]), « The impact of digital government on citizen well-being », https://doi.org/10.1787/24bac82f-en.

La Recommandation du Conseil sur les stratégies numériques gouvernementales (OCDE, 2014[1]) formule 3 piliers et 12 principes visant à assurer une bonne conception, une bonne élaboration et une bonne mise en œuvre des stratégies d’administration numérique, afin de réussir la transformation numérique. Les six dimensions illustrées par le Graphique 1.2 déterminent le degré de maturité d’une stratégie d’administration numérique :

1.Un secteur public axé sur les données : reconnaissance de l’importance des données en tant qu’outil fondamental permettant aux composantes du secteur public de collaborer pour prévoir les besoins, pour organiser la prestation des services publics, pour comprendre les changements et pour y réagir.

2.L’ouverture par défaut : volonté des pouvoirs publics de collaborer par-delà les frontières administratives ainsi qu’avec des acteurs extérieurs à la sphère publique ; il s’agit d’un marqueur important d’une culture qui intégrera les principes de transparence et de redevabilité qui sous-tendent les modes de travail numériques.

3.Une administration plateforme : construction d’un écosystème visant à apporter aux agents publics le soutien et les moyens nécessaires pour mener des politiques publiques et assurer des services publics en encourageant la collaboration avec les particuliers, les entreprises et la société civile, entre autres.

4.La conception numérique : volonté de l’administration d’aborder le numérique en ayant analysé l’ensemble des activités stratégiques nécessaires pour favoriser une transformation réussie et durable en modifiant les processus et la culture de la prestation des services publics.

5.Un fonctionnement axé sur l’usager : démarche de prestation des services publics permise par une culture d’ouverture et mue par une ambition visant à pratiquer une conception numérique des services publics afin d’intégrer et de se laisser guider par les besoins des usagers plutôt que par les hypothèses des pouvoirs publics.

6.La proactivité : aptitude des administrations à anticiper et à répondre rapidement aux besoins des administrés grâce la mise en œuvre des cinq dimensions susmentionnées. Une administration transformée permet de traiter les problèmes de bout en bout, plutôt que de procéder au coup par coup à la numérisation de telle ou telle composante.

Graphique 1.2. Les principales caractéristiques d’une administration numérique

Source : OCDE (à paraître[3]), Digital government indicators.

Le présent rapport porte sur le premier de ces aspects : « un secteur public axé sur les données ». Toutefois, il est important de garder à l’esprit qu’il ne s’agit que l’une des six dimensions qui permettent collectivement d’assurer une bonne mise en œuvre des solutions d’administration numérique.

Vers un secteur public axé sur les données

Ces dix dernières années, les déclarations ambitieuses quant aux perspectives économiques et sociétales ouvertes par l’exploitation des données n’ont pas manqué. Si certaines de ces ambitions ont abouti, des exemples célèbres ont montré à quel point la question de l’utilisation des données pouvait entamer la confiance à l’égard des institutions. L’exemple le plus notable de ces dernières années tient sans doute à l’utilisation des données de Facebook à des fins politiques. L’espoir de transformer les promesses liées aux données en retombées tangibles, mesurables et cohérentes reste difficile à concrétiser.

C’est particulièrement vrai au sein du secteur public, où le poids des technologies déjà en place, un certain manque de compétences et l’existence d’obstacles d’ordre juridique ralentissent la transformation numérique en cours. Néanmoins, on reconnaît de plus en plus le rôle important que les données sont appelées à jouer pour sous-tendre, façonner et éclairer l’activité du secteur public dans son ensemble. Des efforts déployés dans le domaine de l’ouverture des données publiques ont conduit à publier des séries de données afin de stimuler l’innovation dans le secteur privé, d’offrir plus de possibilités à l’ensemble des acteurs économiques et de renforcer la redevabilité de l’administration. Dans le cadre d’autres actions, on a cherché à développer l’utilisation interne des données afin de créer de la valeur, en donnant aux agents publics les moyens d’utiliser les données dans le cadre de leur travail. Les possibilités ouvertes par des technologies émergentes telles que l’intelligence artificielle et la technologie des registres distribués soulèvent aussi de nouvelles difficultés liées à la qualité des données et aux considérations liées aux droits à protéger et à l’éthique (van Ooijen, Ubaldi et Welby, 2019[4] ; Berryhill, Bourgery et Hanson, 2018[5] ; Ubaldi et al., 2019[6]).

Certains pays ont réalisé d’importants progrès et, à titre individuel, des entités ont obtenu des résultats impressionnants grâce aux données. De même, des initiatives telles que la Déclaration sur les données à 360° du D9 (Digital Nations) (2019[7]) montrent que cette thématique suscite un intérêt croissant. Toutefois, les pays n’ont pas encore réussi à mettre en place, que ce soit au niveau du centre de gouvernement ou au sein de chaque entité du secteur public, des dispositifs cohérents permettant aux données d’être considérées et financées comme un outil fondamental permettant de créer de la valeur publique en améliorant l’action publique, la prestation des services publics et la gestion des performances.

Le présent rapport montre en quoi des solutions axées sur les données peuvent aider les secteurs publics à être plus ouverts, plus innovants et plus agiles. Pour les pays qui souhaitent tirer le meilleur parti d’un secteur public axé sur les données, la difficulté consiste à mettre en place des conditions propices et à faciliter les comportements souhaités de façon à assurer une cohérence à l’échelle de l’ensemble du secteur public. Un secteur public véritablement axé sur les données :

admet que les données sont un actif stratégique crucial, en définit la valeur et en mesure l’impact ;

s’emploie activement à lever les entraves à la gestion, au partage et à la réutilisation des données ;

utilise les données pour transformer la conception, la prestation et le suivi des politiques et services publics ;

valorise les efforts visant à publier les données de façon ouverte, ainsi que l’utilisation des données par chaque acteur public et leur partage entre les acteurs publics ;

comprend les droits des citoyens en lien avec les données, que ce soit en termes de respect de l’éthique ; de transparence de l’utilisation des données ; ou de préservation de la confidentialité et de la sécurité des données.

Les pays qui se sont dotés, en matière d’utilisation des données, d’une démarche stratégique à l’échelle de l’ensemble du secteur public sont mieux placés pour anticiper les évolutions et les besoins de la société et, par conséquent, pour élaborer des plans à long terme efficaces. De plus, une utilisation active des données peut être précieuse pour éclairer en permanence la conception et la prestation des services publics, ainsi que pour analyser et évaluer tous les types d’activités officielles dans une optique d’amélioration continue. Les données peuvent aussi permettre une transparence quant aux succès et aux échecs rencontrés qui favorise la redevabilité et qui incite les citoyens à s’impliquer et à faire confiance aux autorités.

Il est fondamental que l’exécutif comprenne qu’axer le secteur public sur les données implique d’assurer un leadership sur les questions liées aux données et de doter l’ensemble du secteur public des compétences et de la formation nécessaires. Ce processus concerne l’ensemble des acteurs officiels, qu’ils aient des missions transversales (budgétisation, emploi public, réglementation, intégrité dans le secteur public, etc.) ou sectorielles (éducation, santé, protection sociale).

De plus, une démarche de secteur public axé sur les données vise à combiner les réflexions en cours sur l’ouverture des données publiques et sur les données publiques internes au sein d’une réflexion globale. L’ouverture des données publiques représente un volet important de cette réflexion globale, mais il ne faut plus la considérer comme une politique à part. Que les données soient ouvertes ou non, elles sont concernées au même titre par les bonnes pratiques et politiques de gestion des données publiques évoquées dans le présent rapport. Pour que la démarche de secteur public axé sur les données puisse tenir ses promesses, il faut trouver le bon équilibre entre l’ouverture par défaut des données, la protection des données sensibles et confidentielles, l’éthique et le consentement des citoyens.

L’effet que l’utilisation des données pourrait avoir sur tout un ensemble de retombées de l’action publique est considérable. De nombreux aspects de l’action du secteur public se fondent sur de simples hypothèses quant à l’efficacité des interventions prévues ; les données permettent aux pouvoirs publics de tester ces interventions, et de corriger le tir si nécessaire. En matière de réglementation, par exemple, la possibilité de réaliser une analyse en temps réel à la lumière de sources de données diverses ouvre des perspectives inédites pour repenser entièrement tel ou tel aspect du fonctionnement du secteur public, et pour se détourner des réponses toutes faites au profit de solutions sachant s’adapter à la demande, aux risques et au contexte (OCDE, 2018[8]).

Il est important de comprendre combien les attitudes internes à l’égard de la gestion des risques influent sur l’aptitude à adopter les technologies nouvelles et émergentes. Un secteur public axé sur les données permet d’utiliser efficacement les technologies émergentes telles que l’intelligence artificielle et les registres distribués, entre autres. Le présent rapport énonce la nécessité d’un modèle de gouvernance des données cohérent et complet, qui offre un cadre permettant de gagner la confiance et d’atténuer les risques tout en encourageant les administrations à expérimenter et à innover. Néanmoins, si le leadership et la vision stratégique sont importants, il reste crucial de doter les agents publics des compétences qui leur font défaut en matière de données.

Le présent rapport

Le présent rapport évoque la réflexion en cours sur les tendances, les possibilités et les difficultés liées au modèle de secteur public axé sur les données, et propose des données probantes et des conseils aux pays désireux de tirer pleinement parti des possibilités offertes par ce modèle. Il propose un cadre conceptuel qui aidera les pays à comprendre l’intérêt des données pour le secteur public et à concevoir une démarche stratégique permettant d’en tirer parti.

Le cadre employé pour analyser dans sa globalité le modèle de secteur public axé sur les données englobe les trois aspects suivants : 1) un modèle complet en matière de gouvernance des données (voir le chapitre 2) ; 2) l’utilisation des données à des fins de création de valeur publique (voir le chapitre 3) ; et 3) le rôle des données dans la confiance de la population (voir le chapitre 4). Au sein de ces trois volets, on distingue 12 dimensions secondaires, et c’est la conjugaison des actions menées dans ces différentes dimensions qui permet la mise en œuvre d’un secteur public axé sur les données, conformément aux indications du Graphique 1.3. L’objectif n’est pas de présenter un modèle unique à vocation universelle, mais d’indiquer la voie à suivre à partir de bonnes pratiques issues du monde entier. Aucun pays n’a encore mis en place de démarche holistique en la matière.

Graphique 1.3. Les 12 facettes d’un secteur public axé sur les données

Le chapitre 2 est consacré à la gouvernance des données et vise à répondre à la question suivante : « Comment un pays doit-il s’y prendre pour créer des conditions propices à un secteur public axé sur les données ? ». Ce chapitre propose une définition de la notion de gouvernance des données ; énonce la finalité de cette gouvernance ; et décrit la marche à suivre pour mettre en place un cadre commun permettant d’instituer une telle gouvernance. Le présent rapport argue que, si les pays veulent instaurer un secteur public véritablement axé sur les données, ils doivent se doter d’une démarche de gouvernance des données cohérente ; commune à l’ensemble de l’administration ; et dépassant le champ habituel de la réflexion menée sur cette question afin de refléter les éléments indispensables à l’obtention d’avantages systémiques pour la sphère publique. Les éléments constitutifs d’un tel cadre sont les suivants :

mettre en place le leadership et la vision qui permettront de conférer, à l’échelle de l’ensemble du secteur public, une orientation stratégique à la réflexion relative au secteur public axé sur les données ;

encourager une mise en œuvre cohérente du modèle de secteur public axé sur les données, à l’échelle de l’ensemble de l’administration et dans l’enceinte de chaque entité ;

définir ou revoir les règles, les textes, les orientations et les normes associés aux données ;

mettre en place l’infrastructure en matière de données nécessaire pour favoriser la publication, le partage et la réutilisation des données ;

veiller à l’existence d’une architecture des données qui respecte les normes, l’interopérabilité et la sémantique tout au long des opérations de création, de collecte, d’entreposage et de traitement des données.

Le chapitre 3 décrit par quels mécanismes l’utilisation des données crée de la valeur publique. Il évoque d’abord le cycle de valeur des donnés publiques et les moyens dont disposent les pays pour définir et mesurer la « valeur publique ». Il examine ensuite comment cette valeur peut être créée, ou accrue, au moyen de trois types d’activités :

1.l’anticipation et la planification : les pouvoirs publics peuvent utiliser les données dans le cadre dans la conception des politiques, de la planification des interventions, de l’anticipation des évolutions possibles et de la prévision des besoins ;

2.la prestation des services publics et des politiques publiques : ils peuvent utiliser les données pour éclairer et améliorer la mise en œuvre des politiques publiques, la réactivité des pouvoirs publics et la prestation des services publics ;

3.l’évaluation et le suivi : ils peuvent utiliser les données pour mesurer l’impact, contrôler les décisions et suivre les performances.

Il n’existe pas de séparation étanche entre ces trois types d’utilisation des données ; cette distinction vise simplement à souligner les divers aspects de l’action des pouvoirs publics, aux différentes étapes du cycle de l’action publique (conception, prestation et suivi) : les pouvoirs publics préparent l’avenir, agissent dans le présent et évaluent le passé. Chacun de ces aspects éclaire et influence le suivant, selon une logique itérative d’amélioration continue de l’efficacité et de l’efficience des administrations publiques.

Mettre en place une bonne gouvernance des données et tirer parti de ces données pour créer de la valeur publique permettra aux administrations publiques d’améliorer le bien-être des citoyens en leur assurant des services publics de meilleure qualité, plus inclusifs et tenant mieux compte de leurs besoins. Toutefois, l’une des composantes du bien-être des citoyens a une source moins tangible : la confiance à l’égard des pouvoirs publics. Cette confiance se perd beaucoup plus aisément qu’elle ne se gagne, et elle peut souffrir de la façon dont les pouvoirs publics traitent les données des citoyens. Le chapitre 4 examine comment un secteur public axé sur les données peut surmonter ces difficultés et honorer les droits des citoyens en matière de données, par les moyens suivants :

adopter une démarche conforme à l’éthique qui guidera les décisions et les comportements ;

préserver la confidentialité des données et éclaircir les questions liées à la propriété des données et aux permissions données, tout en comprenant les forces en jeu et le point de vue des usagers s’agissant de comprendre l’utilisation de leurs données, d’autoriser cette utilisation et de révoquer cette autorisation ;

assurer la transparence quant aux modalités de l’utilisation des données ;

admettre que, même s’il faut atténuer les risques, la sécurité des services et données publics doit être assurée par des moyens qui n’entravent pas l’action menée pour transformer l’expérience des usagers, ni l’aptitude des agents publics à remplir leur mission.

En présentant les différentes facettes susmentionnées d’un modèle de secteur public axé sur les données (voir Graphique 1.3), le présent rapport a pour objet d’éclairer l’orientation politique et la stratégie adoptées, que ce soit au niveau du centre de gouvernement ou dans le contexte propre à un secteur ou une entité spécifiques. Le rapport s’accompagne de deux études de cas qui présentent des exemples relevant des domaines de l’intégrité du secteur public et de l’emploi et de la gestion publics.

Impact attendu et étapes suivantes

Le présent rapport montre l’importance d’une démarche à l’échelle de l’administration tout entière pour concevoir un modèle de gouvernance des données cohérent et complet, qui permette aux pouvoirs publics de se montrer efficients, transparents et dignes de confiance en la matière, de façon à pouvoir tirer le meilleur parti des données.

Le rapport vise à montrer la voie à suivre. Il propose une vue d’ensemble des pratiques actuelles de plusieurs pays en matière de données. Il aborde également divers thèmes et considérations à prendre en compte pour comprendre le potentiel des données au sein du secteur public. Cette analyse conceptuelle débouche sur 3 piliers et 12 dimensions que les pays et les entités peuvent mettre à profit pour évaluer les différentes composantes nécessaires à un secteur public axé sur les données ; l’OCDE s’est fondée sur ce cadre d’analyse pour son récent examen de l’administration numérique au Panama (OCDE, 2019[9]).

Ce modèle n’est ni universel ni contraignant, mais il peut guider les pays dans leur démarche stratégique visant à instaurer un secteur public axé sur les données. Dans le cadre de son analyse de la gouvernance des données, il fait apparaître les principaux changements que les pays peuvent avoir intérêt à mettre en œuvre. Il présente aussi les avantages potentiels d’un modèle de secteur public axé sur les données en termes de gestion et d’utilisation des données au service de la conception, de la prestation et du suivi des services et politiques publics. De plus, il signale les facteurs à prendre en compte afin de répondre à la nécessité croissante d’aborder l’utilisation des données selon une démarche qui préserve et renforce la confiance.

Pour l’heure, aucun pays n’a cherché à prendre en compte l’ensemble de ces éléments. Si le présent rapport peut être utile à des publics très différents, des novices jusqu’aux experts, il vise avant tout à offrir à ceux qui sont chargés de piloter et d’élaborer des stratégies en matière de données un cadre leur permettant de tenir compte de chacune des dimensions qui, collectivement, portent la transformation numérique. Il propose des éléments probants permettant d’expliquer l’impératif politique lié à cette transformation, mais aussi l’intérêt des données dans le cadre de démarches proactives et préventives de gestion des risques, de productivité du secteur public et d'innovation dans le secteur public.

On trouvera dans le présent rapport une série de conclusions qui pourraient servir de point de départ à l’élaboration d’une nouvelle Recommandation de l’OCDE. Cette Recommandation décrirait les mesures concrètes à mettre en œuvre par les pays désireux d’axer véritablement leur action sur les données et de les mettre à profit pour transformer la société grâce à des administrations plus efficaces, ouvertes et dignes de confiance.

Références

[5] Berryhill, J., T. Bourgery et A. Hanson (2018), « Blockchains Unchained : Blockchain Technology and its Use in the Public Sector », Documents de travail de l’OCDE sur la gouvernance publique, n° 28, Éditions OCDE, Paris, https://dx.doi.org/10.1787/3c32c429-en.

[7] Digital Nations (2019), Digital Nations Data 360° Declaration, https://www.gub.uy/agencia-gobierno-electronico-sociedad-informacion-conocimiento/sites/agencia-gobierno-electronico-sociedad-informacion-conocimiento/files/documentos/noticias/Declaration%20for%20D9%20Data%20Alliance.pdf.

[9] OCDE (2019), Digital Government Review of Panama : Enhancing the Digital Transformation of the Public Sector, OECD Digital Government Studies, Éditions OCDE, Paris, https://dx.doi.org/10.1787/615a4180-en.

[8] OCDE (2018), The Regulatory Future of Emerging Technologies - A Scoping Paper on Gaps and Opportunities, Éditions OCDE, Paris.

[1] OCDE (2014), Recommendation of the Council on Digital Government Strategies, OCDE, Paris, https://legalinstruments.oecd.org/en/instruments/OECD-LEGAL-0406.

[3] OCDE (à paraître), OECD Digital Government Indicators, Éditions OCDE, Paris.

[6] Ubaldi, B. et al. (2019), « State of the art in the use of emerging technologies in the public sector », Documents de travail de l’OCDE sur la gouvernance publique, n° 31, Éditions OCDE, Paris, https://dx.doi.org/10.1787/932780bc-en.

[4] van Ooijen, C., B. Ubaldi et B. Welby (2019), « A data-driven public sector : Enabling the strategic use of data for productive, inclusive and trustworthy governance », Documents de travail de l’OCDE sur la gouvernance publique, n° 33, Éditions OCDE, Paris, https://dx.doi.org/10.1787/09ab162c-en.

[2] Welby, B. (2019), « The impact of digital government on citizen well-being », Documents de travail de l’OCDE sur la gouvernance publique, n° 32, Éditions OCDE, Paris, https://dx.doi.org/10.1787/24bac82f-en.

Note

 1. Les pays non Membres qui ont adhéré à la Recommandation sont l’Argentine, le Brésil, la Colombie, le Costa Rica, l’Égypte, la Fédération de Russie, le Kazakhstan, le Maroc, le Panama et le Pérou.

2

La gouvernance des données dans le secteur public

Ce chapitre décrit comment les pays de l’OCDE commencent à définir et mettre en œuvre, à l’échelle nationale, des pratiques holistiques de gouvernance des données au sein du secteur public. Après avoir évoqué les principales tendances et difficultés observées en la matière, il propose un cadre de gouvernance des données inspiré des bonnes pratiques de la zone OCDE. Il fournit ensuite, sur la base de ce modèle, un bref tour d’horizon des pratiques adoptées par les pays membres et partenaires de l’OCDE en matière de gouvernance des données.

Introduction

Au début des années 2000, des géants de la technologie tels que Facebook ont pris conscience que les plateformes numériques et la connexion des utilisateurs 24 heures sur 24, 7 jours sur 7, fournissaient un contexte idéal pour recueillir et réutiliser des données à des fins commerciales. Cette situation leur offrait la possibilité de proposer des produits et des services fondés sur les données à des entités et des individus souhaitant concevoir des stratégies de marketing et de communication ad hoc – qu’il s’agisse d’entreprises ou de personnalités politiques.

Aujourd’hui, des données recueillies à partir de sources multiples (des téléphones portables aux appareils domestiques intelligents) sont analysées dans le but de mieux comprendre les utilisateurs et de cibler des clients (ou des utilisateurs de services) potentiels. Les éclairages ainsi recueillis sont utilisés pour orienter les choix des citoyens, accroître les recettes des entreprises, influer sur des élections ou concevoir et assurer de meilleurs services. À cet effet, des solutions techniques de toute sorte sont employées (par ex. : intelligence artificielle, données massives ou solutions de gestion de la relation client), dans un contexte où l’accessibilité et le partage des données constituent une condition préalable à l’utilisation de techniques d’analyse des données permettant d’accroître la valeur créée pour les sociétés et leurs actionnaires.

Depuis la publication, en 2017, d’un article de The Economist intitulé « The world’s most valuable resource is no longer oil, but data » (The Economist, 2017[1]), l’idée selon laquelle les données seraient « le nouvel or noir » est à la mode, et les fervents adeptes des données en ont usé et parfois abusé, avec des interprétations erronées. En effet, cette analogie entre les données et l’or noir visait, en réalité, à mettre en garde le grand public face à l’émergence de monopoles d’exploitation des données et d’une mainmise sur les flux de données. Toujours est-il qu’elle montrait aussi que les données et les nouvelles technologies pouvaient aider les organisations à prendre de meilleures décisions et à développer leur veille économique.

Bien qu’il soit communément admis, désormais, que les données constituent un actif, les organisations – y compris celles du secteur public – ont souvent du mal à administrer, gérer et valoriser les données comme elles le font pour les autres actifs présentant de l’importance pour leur réussite. Cette difficulté nuit à leur aptitude à tirer parti des possibilités offertes par « la transformation en données de grandes quantités d’informations qui étaient auparavant intangibles » (Chiesa, 2019[2]).

La mise en place d’un environnement propice – sur le plan culturel, stratégique, législatif, réglementaire, institutionnel, organisationnel et technique – est nécessaire pour contrôler, gérer, partager et protéger les données, et pour en extraire de la valeur. Or, les organisations des secteurs public et privé butent souvent sur des difficultés héritées de modèles d’exploitation analogiques : infrastructures de données vieillissantes, silos de données, déficit de compétences, barrières réglementaires, manque de leadership et de redevabilité, et culture interne non propice à l’innovation numérique et au changement.

En outre, de nouvelles difficultés sont apparues avec l’utilisation abusive et malveillante de données personnelles des citoyens, principalement du fait d’organisations du secteur privé. Face à cette situation, on ne peut que constater l’incapacité des autorités à prendre des mesures proactives, à suivre le rythme des progrès technologiques ainsi qu’à comprendre les enjeux soulevés par les données en termes de confiance et de droits fondamentaux (voir le chapitre 4).

Pour relever ces défis, il convient de mettre en place une gouvernance des données fondée sur une réflexion plus poussée, une démarche plus structurée et un partage des connaissances plus actif. Cette nécessité est bien comprise par les acteurs privés, mais les acteurs publics commencent seulement à s’en rendre compte.

Le présent chapitre propose un tour d’horizon rapide des pratiques adoptées par un nombre croissant de pays membres et partenaires de l’OCDE pour aborder la question de la gouvernance des données de façon holistique, et des travaux qu’ils ont entrepris pour approfondir certaines composantes de cette gouvernance. Un modèle de gouvernance des données au sein du secteur public est également proposé. Ce modèle s’appuie sur les bonnes pratiques de l’OCDE en ce qui concerne la gestion et le partage des données au sein du secteur public, l’ouverture des données publiques et l’administration numérique. Bien qu’il s’agisse d’une liste non exclusive, les éléments évoqués dans ce modèle constituent la base des travaux d’analyse du présent chapitre.

L’intérêt d’une bonne gouvernance des données au sein du secteur public

Une bonne gouvernance des données peut aider à : définir une vision commune ; favoriser la coordination et une mise en œuvre homogène ; et mettre en place les modalités institutionnelles, réglementaires et techniques et les capacités permettant de mieux gérer et contrôler le cycle de la valeur des données (création, collecte, entreposage, sécurisation, traitement, partage et réutilisation), ce qui permet de renforcer la confiance et de créer de la valeur (voir le chapitre 3).

Instaurer une bonne gouvernance des données est un impératif pour les pays qui souhaitent accorder une plus grande place aux données dans le cadre de leur stratégie numérique. Cela peut permettre de tirer de la valeur des données en tant qu’actifs ; de faciliter l’accessibilité, le partage et l’intégration des données au niveau de chaque entité et au-delà ; et d’accroître l’efficience et la redevabilité de façon globale. Toutefois, bien que le concept ne soit pas nouveau, la plupart des pays de l’OCDE ont du mal à le mettre en pratique.

L’OCDE a pu observer les tendances suivantes en matière de gouvernance, de gestion et de partage des données du secteur public :

a) La question de la gouvernance des données gagne en importance en lien avec les pratiques de protection des données adoptées à l’échelle mondiale, et elle est abordée de façon plus exclusive et plus explicite. Toutefois, une protection excessive des données peut limiter l’intérêt d’un partage de données en vue, par exemple, de la prestation transfrontière de certains services publics.

Des cas récents d’utilisation abusive de données par des entreprises privées, ainsi que les inquiétudes croissantes des citoyens concernant la gestion des données dans le secteur public, ont incité les pouvoirs publics à intervenir pour améliorer la protection des données personnelles (OCDE, 2019[3]). Il en résulte que les questions de la transparence et de l’utilisation éthique des données figurent aujourd’hui parmi les priorités de l’action publique (voir le chapitre 4).

Les flux de données se sont accrus, que ce soit entre différentes entités, entre différents secteurs (par exemple entre les entreprises et les administrations publiques) ou entre différents pays, ce qui complique encore la gouvernance des données, dans un monde globalisé et interconnecté. La gouvernance des données n’est plus une question interne à chaque entité, mais une problématique multinationale, en raison des flux transfrontières de données.

Dans ce contexte, des instruments internationaux tels que le règlement général de l’Union européenne sur la protection des données ont cherché à « redonner aux citoyens le contrôle de leurs données personnelles » (OCDE, 2019[3]) et à agir à l’échelon supranational pour empêcher l’utilisation abusive des données. Le règlement de l’UE précité a servi d’accélérateur à l’action en faveur de la protection des données, et il a mis en relief la nécessité d’instaurer des cadres communs pour assurer cette protection par-delà les frontières. L’inconvénient est qu’une mauvaise compréhension des textes nationaux et internationaux peut entraîner une surprotection des données, laquelle risque de provoquer un changement d’approche des pouvoirs publics (par exemple, renonciation à l’ouverture par défaut au profit de « l’ouverture si possible, la protection si nécessaire »¹).

Le défi mondial, à ce stade, est donc d’assurer un juste équilibre entre la libre circulation des données et leur protection, comme l’a déclaré le Premier ministre japonais, M. Abe, dans son discours devant le Forum économique mondial, en janvier 2019² (Gouvernement du Japon, 2019[4]).

b) Certains éléments de la gouvernance des données ont souvent déjà été mis en place dans le cadre de la politique globale de transformation numérique. Toutefois, ces éléments sont parfois fragmentaires, ce qui réduit leur utilité générale en termes d’intégration et de cohésion du secteur public. Une approche holistique de la gouvernance des données peut contribuer au décloisonnement de la sphère publique.

Les pays de l’OCDE ont souvent déjà mis en place, dans le cadre de leurs stratégies et/ou politiques relatives à l’administration numérique, à l’ouverture des données, à la gestion des données et/ou à l’intelligence artificielle, des éléments ayant trait à la gouvernance des données au sein du secteur public. Toutefois, ces éléments sont souvent fragmentaires. Dans certains cas, cette fragmentation est profondément enracinée dans les dispositifs de gouvernance complexes qui sous-tendent les politiques précitées (par exemple, le fait que des organisations publiques différentes conduisent ces politiques, ou le manque de clarté en termes de leadership et de responsabilités), ce qui entrave fortement l’intégration et le partage des données.

Une approche holistique de la gouvernance des données peut aussi favoriser la mise en place d’une administration plateforme, qui est l’une des dimensions clés de l’administration numérique (voir le chapitre 1). Ainsi, la mise au point d’outils liés aux données communs mais flexibles (comme des plateformes de partage des données) fournit des solutions qui peuvent être réutilisées dans l’ensemble du secteur public. Sur le plan technique, la fragmentation provient également des difficultés héritées du passé liées à l’identité de l’entité qui produit et administre les données, ainsi qu’à l’impossibilité d’accéder à ces données et de les partager en raison de dispositions juridiques spécifiques. Il s’ensuit un cloisonnement des stratégies et des solutions techniques qui entrave lui aussi l’instauration d’une administration intégrée et connectée. L’absence de modèle unifié de gouvernance des données peut conduire à la prolifération ou à la duplication des normes relatives aux données et des solutions techniques utilisées pour les partager, ce qui entrave l’interopérabilité entre les différentes entités et les différents secteurs et limite les possibilités d’intégrer les données, les processus et les organisations. Une autre conséquence possible est la multiplication des sollicitations adressées aux citoyens pour qu’ils fournissent à tel ou tel acteur public des données personnelles qu’ils ont déjà transmises au secteur public.

Un cadre de gouvernance des données doit permettre une bonne gestion des données tout au long de leur cycle de vie (Ghavami, 2015[5]). Ces dernières années, par exemple, le mouvement d’ouverture des données publiques a favorisé un débat plus approfondi sur la nécessité de renforcer les missions de leadership et d’intendance en matière de données au sein du secteur public. Il a également suscité un débat plus technique sur l’amélioration des pratiques de gestion des données (concernant par exemple leur production, leur entreposage, leur traitement et leur partage). Toutefois, ces éléments n’ont pas été abordés dans le cadre d’une démarche globale couvrant toutes les étapes du cycle de la valeur des données (voir le chapitre 3). Les pays ont soudain pris conscience que répertorier les données présentait un intérêt – pour leur ouverture et leur visibilité –, sans pour autant reconnaître que ces initiatives produisaient aussi des avantages intéressants en termes de productivité du secteur public.

Dans certains pays de l’OCDE, cependant, une culture profondément ancrée de recherche d’efficience au sein du secteur public a conduit à la production de registres de données afin d’améliorer le partage interinstitutionnel des données. Cette façon de voir a toutefois occulté l’utilité croissante de l’ouverture des données publiques ainsi que du dialogue et de la collaboration avec les acteurs extérieurs pour trouver des solutions aux défis de l’action publique. Par conséquent, les pays qui avaient été à l’avant-garde du mouvement en faveur de l’administration électronique (fortement axé sur l’efficience) se sont retrouvés très en retard par rapport à ceux qui ont redoublé d’efforts pour partager et ouvrir des données aux utilisateurs dans le but de promouvoir l’innovation au sein des entreprises et de la société.

Les pays de l’OCDE comme le Canada, les États-Unis, l’Irlande, les Pays-Bas et le Royaume-Uni se sont orientés – ou sont en train de s’orienter – vers la définition de stratégies globales de gestion des données, afin d’accroître la cohésion du secteur public et de promouvoir l’intégration de ses politiques et de ses outils.

Ces stratégies couvrent la plupart – si ce n’est la totalité – des étapes du cycle de la valeur des données publiques (de la production et de la protection des données à leur ouverture et leur réutilisation ; voir le chapitre 3). Chacune de ces étapes nécessite cependant des dispositions particulières, car chacune produit des avantages spécifiques sur le plan de l’action publique (par exemple, l’ouverture des données permet leur utilisation afin de favoriser la participation et la collaboration des utilisateurs ; et l’amélioration de la collecte des données peut permettre de réduire les biais qui entachent l’action publique).

c) Les décideurs peuvent considérer – à tort – que la gouvernance des données relève de la seule responsabilité des services informatiques. Or, dans la mesure où elle implique la transformation et la mise en cohérence des capacités, des politiques, des cadres réglementaires, du leadership et de la culture institutionnelle, cette gouvernance nécessite l’adoption d’une démarche plus stratégique.

L’OCDE constate que le fait de mettre l’accent sur les aspects techniques de la gouvernance des données peut conduire les pouvoirs publics à prendre de mauvaises décisions. Par exemple, ils peuvent privilégier l’adoption de solutions technologiques telles que des interfaces de programmation d’applications (ou API) ou des normes relatives aux données (voir la section intitulée « Tour d’horizon des pratiques nationales », plus loin dans ce chapitre), mais négliger de mettre en place, en parallèle, un contexte institutionnel, culturel et de gouvernance qui permette d’utiliser ces outils pour relever les défis de l’action publique. Or, tous ces éléments sont indispensables pour une bonne gouvernance des données.

Certains pays de l’OCDE ont investi des ressources dans la définition de rôles stratégiques (par exemple, celui d’intendant des données ou de directeur des données) afin de soutenir la gouvernance des données par le renforcement du tissu institutionnel. Ces rôles stratégiques peuvent aider à élargir et soutenir la mise en œuvre de l’action menée, et accroître la maturité de l’ensemble du secteur public en matière de données (OCDE, 2019[6]). Ces rôles ont été créés dans le cadre de stratégies en matière de données ou de politiques d’ouverture des données [par exemple en Corée et aux États-Unis (voir, plus loin dans ce chapitre, la section intitulée « Tour d’horizon des pratiques nationales »)]. Cela étant, dans la plupart des pays, les notions de leadership et/ou d’intendance en matière de données sont encore mal comprises. C’est pourquoi la gouvernance des données est confinée dans l’enceinte du service informatique, au lieu d’être considérée comme un facteur pouvant permettre aux administrations publiques de mieux mener leur action grâce à une meilleure gestion et un meilleur partage des données.

d) Les politiques publiques ont tendance à négliger les bienfaits de la gouvernance des données. Il serait nécessaire de présenter cette gouvernance comme une partie intégrante des politiques menées. Cela permettrait d’extraire de la valeur des données, au service de politiques couronnées de succès.

Une bonne gouvernance des données favorise la réforme du secteur public dans son ensemble. Elle s’inscrit donc dans la droite ligne des principes fondamentaux et lignes directrices de l’OCDE dans des domaines comme l’administration numérique (OCDE, 2014[7]), le gouvernement ouvert (OCDE, 2017[8]), le leadership et les aptitudes de la fonction publique (OCDE, 2018[9]), l’intégrité publique (OCDE, 2017[10]), les marchés publics (OCDE, 2015[11]), la politique de la réglementation (OCDE, 2012[12]) et la gouvernance budgétaire (OCDE, 2015[13]).

Dans le meilleur des cas, la plupart ou une sélection des différentes composantes de la gouvernance des données (stratégies relatives aux données, cadres institutionnels et réglementaires ou encore infrastructure et architecture) sont intégrées aux efforts de transformation numérique du secteur public et/ou aux politiques en matière d’administration numérique. Pour autant, bien que les responsables des ministères sectoriels et de coordination (chargés par exemple de l’environnement, des transports, des finances ou de l’administration publique) fassent de plus en plus état, dans leurs discours, de l’importance des données en tant qu’actifs (voir le chapitre 3), les politiques mises en œuvre négligent souvent l’importance cruciale de la gouvernance des données pour la réussite de l’action menée. Cette situation n’est pas réservée au secteur public, car « il existe aujourd’hui un large consensus sur le fait que les données sont une ressource essentielle [parmi les entreprises], mais cela ne se traduit pas toujours par l’adoption des mesures qui seraient nécessaires pour que cette ressource procure de réels bienfaits » (Algmin et Zaino, 2018[14]).

La gouvernance des données est particulièrement importante dans le contexte des politiques publiques transversales (intégrité du secteur public, budgétisation ou encore politique de la réglementation) qui exigent l’accessibilité et le partage de données émanant de diverses entités du secteur public en vue du suivi, de la conformité et de l’évaluation de l’action menée. Cette gouvernance est également particulièrement importante dans le contexte des pratiques de partage intersectoriel des données (par exemple entre les entreprises et l’administration) (voir, ci-après, la section intitulée « Flexibilité et évolutivité »).

La politique liée à l’administration numérique n’est pas la seule politique publique pour laquelle la gouvernance des données puisse être un facteur de réussite sous-jacent, mais essentiel. Il convient, lorsque c’est possible, d’intégrer aux structures existantes (organisationnelles et d’action) les différentes composantes de la gouvernance des données. Cela permettra aux responsables publics d’instaurer un contexte favorable, et de passer d’un discours incantatoire selon lequel les données sont des actifs à la mise en place d’un environnement où les données répondent à des besoins bien précis tout au long du cycle de l’action publique.

e) Une bonne gouvernance des données ne s’obtient pas seule. Sa définition, sa mise en œuvre, son évaluation et son adaptation doivent s’appuyer sur des démarches ouvertes, inclusives, itératives, collectives et guidées par des valeurs.

La gouvernance des données n’est pas l’affaire d’un petit groupe de personnes. Elle doit refléter les besoins d’un monde globalisé, hétéroclite, interconnecté, axé sur le numérique et en constante évolution. Les secteurs publics doivent arrêter de travailler en vase clos et de façon isolée pour définir, mettre en œuvre, suivre et évaluer leurs cadres et outils de gouvernance des données.

Lorsqu’ils mettent en place des initiatives de gouvernance des données, les pouvoirs publics peuvent avoir intérêt à adopter des approches ouvertes, inclusives, itératives, collectives et guidées par des valeurs. Pour citer un exemple, l’association des parties prenantes peut permettre de mieux cerner les priorités de la politique des données et les besoins en matière de données, et de mieux évaluer le contexte actuel en termes d’aptitudes du secteur public dans le domaine des données. Une association itérative peut aussi aider à mettre en évidence les évolutions en cours, de manière à pouvoir intervenir et modifier les règles et les outils utilisés pour la gouvernance des données.

D’autre part, l’établissement de partenariats avec des acteurs n’appartenant pas au secteur public peut permettre de :

tirer parti de solutions numériques du secteur privé (par exemple des solutions infonuagiques ou des logiciels-services) pour améliorer, rationaliser et moderniser l’infrastructure des données du secteur public ;

promouvoir la publication de données produites par des organisations de la société civile sur des plateformes de données ouvertes du secteur public, ou la publication de données publiques ouvertes sur des portails de données non gouvernementaux³ ;

favoriser le partage de données entre des acteurs multiples appartenant à différents secteurs, et renforcer le contrôle et le pouvoir décisionnel des propriétaires des données en ce qui concerne le partage et l’utilisation de leurs données en vue de relever des défis communs⁴ (voir par exemple l’encadré 2.1).

La gouvernance des données est en outre améliorée si elle peut s’appuyer sur un ensemble de valeurs et de compétences communes dans le cadre duquel tous les acteurs de l’écosystème des données contribuent à la réussite de l’action publique et en sont responsables (par exemple, la mission d’intendance des données est partagée entre tous les acteurs concernés). Cela nécessite de définir et de déployer toute une panoplie d’outils ouverts et partagés (par exemple, des normes, API et algorithmes ouverts) pouvant permettre de favoriser l’intégration au sein et à l’extérieur du secteur public.

Encadré 2.1. Mettre en place des fiducies de données pour créer de la valeur commune

Lorsqu’ils cherchent à accélérer la collecte et le partage des données pour tirer parti de l’intelligence artificielle et d’autres technologies émergentes, les pouvoirs publics, les entreprises et les autres organisations sont soumis à une nécessité croissante d’explorer et de déployer des outils robustes de gestion des données, afin de préserver les droits des propriétaires de ces données tout en poursuivant des objectifs communs. Les pouvoirs publics commencent donc à tester de nouveaux instruments susceptibles de favoriser un partage juste et éthique des données entre les différents acteurs de l’écosystème des données.

À titre d’exemple, dans le cadre du projet de l’OCDE sur l’amélioration de l’accessibilité et du partage de données, des partenariats de type « accords communautaires de partage de données » ont été envisagés pour accroître l’accès aux données tout en garantissant la sécurité et le respect de l’éthique (OCDE, 2017[15]). Ces types de partenariats ou de cadres reflètent une démarche de gouvernance des données flexible et tournée vers l’avenir face aux risques pouvant être associés au partage des données.

Les fiducies de données s’ajoutent aux outils de gouvernance des données proposés plus haut. Reprenant des cadres juridiques existant de longue date en matière de fiducie, ces dispositifs les appliquent à la gouvernance des données et peuvent être utilisés pour promouvoir le partage des données dans des domaines où il n’existe pas. Selon la définition proposée par l’Open Data Institute (Open Data Institute, 2018[16]), une fiducie de données est une « structure juridique qui assure une intendance indépendante des données ». Des fiduciaires indépendants sont chargés de prendre des décisions au sujet des données en tenant compte des intérêts des bénéficiaires de la fiducie (qui peuvent être d’autres organisations, des citoyens, des consommateurs finaux ou des utilisateurs de données), en faisant respecter le droit et en se pliant aux règles établies lors de la création de la fiducie. Dans la description donnée par Wylie et McDonald (Wylie et McDonald, 2018[17]), la fiducie de données est une sorte de contenant qui conserve des actifs, qui en définit la gouvernance et gère les passifs correspondants. Les règles applicables aux fiducies de données peuvent être ajustées en fonction du type de données ou des acteurs qui y participent. Cette flexibilité permet donc l’adoption d’une « réglementation d’anticipation », nouveau modèle de réglementation proposé par Nesta dans le contexte de la gouvernance des données (Element AI et Nesta, 2019[18]).

En 2018, le Royaume-Uni a lancé le « AI Sector Deal », un programme d’aide de 950 millions GBP financé par l’État et l’industrie pour maintenir le pays à l’avant-garde de la révolution des données et de l’intelligence artificielle (BEIS et DCMS, 2018[19]). L’État britannique s’est aussi engagé, dans le cadre de ce programme, à étudier la possibilité d’instaurer des cadres de partage des données (comme, par exemple, des fiducies de données) avec les entreprises du secteur de l’intelligence artificielle. En partenariat avec l’Open Data Institute (ODI), l’exécutif britannique a cherché à déterminer comment une fiducie de données – telle que définie par l’ODI – pouvait faciliter l’accès aux données sans nuire à la confiance. Dans le cadre de ces travaux, l’ODI a contribué à trois projets pilotes axés sur des problématiques diverses : la lutte contre le commerce illégal d’espèces sauvages, la réduction du gaspillage alimentaire et l’amélioration des services publics à Greenwich. Les conclusions de ces travaux et les recommandations correspondantes ont été rendues publiques en avril 2019 (Office for Artificial Intelligence, 2019[20]).

Note : Pour en savoir plus, se reporter à https://www.nesta.org.uk/report/renewing-regulation-anticipatory-regulation-in-an-age-of-disruption.

Sources : OCDE, avec des contributions de l’Office for Artificial Intelligence britannique et de NESTA ; Element AI et Nesta (2019[18]), Fiducies de données : Une nouvel outil pour la gouvernance des données, https://hello.elementai.com/rs/024-OAQ-547/images/Fiducies_de_Donnees_FR_201914.pdf ; BEIS et DCMS (2018[19]), AI Sector Deal, https://www.gov.uk/government/publications/artificial-intelligence-sector-deal/ai-sector-deal ; Wylie, B. et S. McDonald (2018[17]), What Is a Data Trust?, https://www.cigionline.org/articles/what-data-trust ; OCDE (2017[15]), Programme for OECD Expert Workshop – Enhanced Access to Data: Reconsiling Risks And Benefits of Data Reuse, https://www.oecd.org/internet/ieconomy/oecd-expert-workshop-enhanced-access-to-data-copenhagen-programme.pdf ; Open Data Institute (2018[16]), « Defining a ‘data trust’ », https://theodi.org/article/defining-a-data-trust ; Office for Artificial Intelligence (2019[20]), AI Sector Deal One Year On, https://assets.publishing.service.gov.uk/government/uploads/system/uploads/attachment_data/file/819331/AI_Sector_Deal_One_Year_On__Web_.pdf.

Mettre au point un cadre commun pour la gouvernance des données du secteur public

Si certains pays ont progressé s’agissant de définir clairement des modèles de gouvernance des données au sein du secteur public, d’autres ont opté pour une approche moins stricte, où cette gouvernance ne s’exerce pas de façon explicite, mais implicite.

À titre d’exemple, le Luxembourg s’emploie, dans le contexte du cadre national d’interopérabilité qu’il a récemment adopté, à développer un cadre de gouvernance des données. Le but est de procéder de façon plus progressive et d’appliquer, dans le contexte des actions se rapportant aux données publiques, les trois grands principes suivants : le numérique d’abord ; le principe « une fois pour toutes » ; et la transparence. Le cadre national d’interopérabilité du Luxembourg se fixe également comme objectif de promouvoir l’ouverture des données, l’ouverture des normes et l’interopérabilité, la liaison des données et leur lisibilité par machine, ainsi que l’utilisation d’API et de logiciels libres dans le secteur public.

Cela étant, les approches adoptées en matière de gouvernance des données au sein du secteur public peuvent varier en termes de cible (l’accent est mis sur les aspects techniques de la gouvernance, par exemple) ou d’ampleur (certains aspects de la gouvernance des données sont présents mais dispersés, par exemple).

C’est la raison pour laquelle l’OCDE propose un modèle holistique de gouvernance des données au sein du secteur public, afin de clarifier et de mieux structurer la définition et la mise en œuvre du concept à l’échelle internationale. Ce modèle s’appuie sur les nombreux travaux de l’OCDE consacrés à l’administration numérique et aux données publiques, ainsi que sur des travaux de recherche supplémentaires menés par le Secrétariat de l’Organisation. Des versions plus anciennes du modèle sont évoquées dans des examens antérieurs réalisés par l’OCDE sur le thème de l’administration numérique [OECD Digital Government Review of Norway (OCDE, 2017[21]), OECD Digital Government Review of Sweden (OCDE, 2019[22]), OECD Digital Government Review of Peru (OCDE, 2019[23]) et OECD Digital Government Review of Argentina (OCDE, 2019[3])].

Encadré 2.2. Cadres de gouvernance des données dans le secteur public : exemples de pays de l’OCDE

Nouvelle-Zélande

L’organisme officiel néo-zélandais chargé à titre principal des données détenues par les acteurs publics (Stats NZ) a mis au point un nouveau cadre amélioré de gouvernance de ces données. Ce cadre est l’une des nombreuses initiatives prises par Stats NZ pour promouvoir une meilleure gestion des données dans l’ensemble du secteur public, et pour faire des données un actif stratégique dans la prise de décisions. L’un des principaux piliers de ce cadre est l’adoption d’une approche couvrant l’ensemble du cycle de vie des données. Cette approche consiste à encourager les organes et les agents publics à mener une réflexion plus stratégique en termes de gouvernance, de gestion, de qualité et de redevabilité en lien avec les données, sur toute la durée du cycle de vie des données (c’est-à-dire de la conception et de la source des données à leur entreposage, leur publication et leur destruction).

Graphique 2.1. Nouvelle-Zélande : cadre de gouvernance des données

Source : Sweeney, K. (2019[24]), « An operational data governance framework for New Zealand government », https://statsnz.contentdm.oclc.org/digital/collection/p20045coll1/id/2657.

Norvège

Dans le cadre de ses travaux visant à développer l’architecture informatique nationale, l’Agence norvégienne pour la gestion publique et l’administration électronique a créé un modèle de gouvernance de l’information qui place la gestion des données publiques au cœur de la transformation numérique du secteur public norvégien. Les données ont été placées en position centrale au sein du modèle de gouvernance de l’information, et ce modèle a été complété par des visions stratégiques, des politiques, des principes, des normes et des lignes directrices visant à améliorer l’utilisation des données du secteur public. Les entités publiques norvégiennes disposent donc d’un large éventail d’outils pour faire des données un actif stratégique dans une optique de prise de décision et de réutilisation.

Graphique 2.2. Norvège : modèle de gouvernance de l’information

Source : OCDE (2017[21]), Digital Government Review of Norway: Boosting the Digital Transformation of the Public Sector, https://doi.org/10.1787/9789264279742-en.

Estonie

Le cadre de gouvernance des données mis en place en Estonie porte sur trois grands axes (la source des données ; leur gestion et leur entreposage ; et leur utilisation finale) et souligne qu’il est important de mettre en évidence les diverses sources de données (par exemple, le secteur privé, l’administration et les organes de recensement) et de les articuler avec les différents types d’utilisations de ces données (travaux d’analyse ou de recherche ou utilisation opérationnelle, par exemple) afin d’assurer une gestion et un entreposage appropriés des données du point de vue stratégique. Quatre grands défis (rassembler, préserver, enrichir et mettre à disposition les données) sont présentés comme devant impérativement être relevés au sein d’un meilleur cadre de gouvernance des données. Ces défis concernent une grande partie de la chaîne de valeur des données : de la compréhension des données en tant qu’actifs à la mise en place de principes de gouvernance des données au traitement et au partage des données, en passant par la diffusion de métadonnées.

Source : Sweeney, K. (2019[24]), « An operational data governance framework for New Zealand government », https://statsnz.contentdm.oclc.org/digital/collection/p20045coll1/id/2657 ; (2017[21]), Digital Government Review of Norway: Boosting the Digital Transformation of the Public Sector, https://doi.org/10.1787/9789264279742-en ; Mägi, M. (2019[25]), « Data for law making ».

Une bonne gouvernance des données favorise l’intégration et la cohérence systémique ; elle permet aussi de définir un socle unique en vue d’une utilisation des données favorisant l’obtention des objectifs communs et nourrissant la confiance. Le modèle ici présenté vise donc à mettre en lumière l’intérêt de tous les aspects (organisationnels, stratégiques et techniques) d’une gouvernance des données réussie. Il répertorie un ensemble d’éléments et d’outils (non exclusifs) liés à la gouvernance des données et les classe en six groupes (de « A » à « F » ; voir le graphique 2.3).

Ces six groupes sont ensuite répartis entre trois grandes « couches » de gouvernance des données (couche stratégique, couche tactique et couche pratique), conformément aux trois catégories traditionnelles de gouvernance des données (stratégique, tactique et opérationnelle) évoquées et/ou présentées par Ghavami (2015[5]) et DAMA International (2017[26]) ainsi que dans la matrice à 9 cases de BARC [voir Grosser (2013[27]) et BARC (2019[28])]. Le modèle s’appuie également sur d’autres travaux, notamment ceux de Ladley (2012[29]) et de Sen (2019[30]) :

Couche stratégique [groupe A, « Leadership et vision »] : les éléments de la gouvernance des données inclus dans cette couche sont notamment les stratégies nationales relatives aux données et les rôles de leadership. Il est important de noter que le modèle considère ces stratégies comme faisant partie intégrante d’une bonne gouvernance des données. En effet, les stratégies relatives aux données permettent la redevabilité et peuvent aider à définir le leadership, les attentes, les rôles et les objectifs. La couche stratégique met aussi en relief comment, au stade de la formulation des politiques et/ou stratégies relatives aux données, les pouvoirs publics peuvent recourir à des processus ouverts et participatifs permettant d’intégrer les contributions d’acteurs appartenant ou non à la sphère publique, en vue de favoriser une plus grande adhésion à l’action menée.

Couche tactique [groupes B, « Capacités permettant une mise en œuvre cohérente », et C, « Cadres juridiques et réglementaires »]. Cette couche permet une mise en œuvre et un pilotage cohérents des politiques, stratégies et/ou initiatives liées aux données. Elle joue sur les compétences et les aptitudes du secteur public, les profils de poste, la communication, la coordination et la collaboration pour améliorer la capacité du secteur public à extraire de la valeur des actifs que sont les données. Cette couche met également en relief l’utilité des réseaux institutionnels formels et informels ainsi que des communautés de professionnels en tant que facteurs de maturité du secteur public et de savoir collectif. Elle inclut également les textes législatifs et réglementaires sur les données, qui permettent aux pays de définir, d’orienter et de faire respecter les règles et politiques qui guident la gestion des données (y compris leur ouverture, leur protection et leur partage).

Couche pratique [groupes D, « Intégration du cycle de valeur des données », E, « Infrastructure en matière de données » et F, « Architecture des données »]. La couche pratique permet la mise en œuvre (ou le déploiement) au quotidien des stratégies institutionnelles, sectorielles, nationales ou transfrontières en matière de données. Elle englobe différents aspects techniques et opérationnels des diverses étapes du cycle de valeur des données (de la production et de l’ouverture des données à leur réutilisation) ; le rôle et l’interaction des différents acteurs à chaque étape (par exemple en qualité de fournisseurs de données) ; ainsi que l’interconnexion des flux de données entre les étapes. Toutes les étapes sont interconnectées mais ont des implications spécifiques en termes de réalisations escomptées. Par exemple, les initiatives de partage de données (comme la production de données publiques normalisées, interopérables et de qualité) peuvent contribuer à la réutilisation des données (sous forme de données publiques ouvertes, par exemple) par des acteurs externes lors des étapes suivantes. L’adoption de solutions technologiques (comme, par exemple, des services d’entreposage infonuagiques, des API et des lacs de données) intervient dans cette couche, qui favorise la réalisation des grands objectifs définis dans la couche stratégique. Il peut s’agir, par exemple, de revoir les pratiques et les processus de gestion des données existants, ou de mettre à jour et d’adapter les infrastructures de données qui sont en place. L’interopérabilité et la normalisation des données se situent également à ce niveau.

Graphique  2.3. La gouvernance des données dans le secteur public

Source : OCDE (2019[3]), Digital Government Review of Argentina: Accelerating the Digitalisation of the Public Sector, https://doi.org/10.1787/354732cc-en.

Les exemples fournis pour illustrer la diversité des instruments, des dispositifs, des initiatives et/ou des outils pouvant être mis en œuvre par les pays pour déployer leur cadre de gouvernance des données ne sont pas exhaustifs. Les pays peuvent donc choisir de mettre en place des éléments et outils de gouvernance des données correspondant mieux à leur contexte national et à la culture de leur secteur public, conformément aux trois couches et aux six sous-groupes proposés dans le modèle.

L’analyse présentée dans ce chapitre porte sur les pratiques nationales en matière de gouvernance des données (par exemple, les stratégies nationales, les normes centrales et les plateformes nationales de partage de données).

Flexibilité et évolutivité

La multiplication des cadres et des outils de gouvernance des données dans le secteur public peut être un obstacle à l’intégration des données et des processus. L’existence d’objectifs stratégiques communs (la protection des données, par exemple) nécessite des cadres de gouvernance des données cohérents, des instruments bien conçus (politiques, textes, etc.) et des outils partagés (infrastructures en matière de données, normes), au service d’un déploiement cohérent des actions relatives aux données. Cela étant, la définition d’un cadre commun de gouvernance des données (à base de textes, de leviers d’action, de normes et d’outils de fédération de données) doit aussi autoriser la flexibilité et l’évolutivité, de manière à éviter la fragmentation ; à promouvoir l’intégration ; et à favoriser l’adoption de bonnes pratiques de gouvernance à travers l’ensemble des entités, des niveaux d’administration, des domaines de l’action publique, des secteurs et des pays.

Si un équilibre est trouvé entre l’adoption d’une approche structurée et la préservation d’une certaine flexibilité et d’une certaine évolutivité, cet équilibre peut favoriser une compréhension commune, une meilleure articulation et une plus grande cohérence des efforts mis en œuvre, ce qui facilite des actions concertées face à des défis communs, avec, à la clé, des résultats conjoints. Cet équilibre permet, dans le même temps, d’ajuster le modèle et les outils de gouvernance des données à des contextes particuliers, et de répondre à des besoins changeants (par exemple : réglementation d’anticipation) ou à des besoins stratégiques spécifiques (par exemple en fonction des domaines d’action et des parties prenantes).

Ce raisonnement renvoie à la notion d’« administration plateforme » (voir le chapitre 1), qui est l’une des dimensions de l’administration numérique. La création d’un cadre cohérent de gouvernance des données permet le déploiement et l’adoption de solutions et d’outils communs à différentes entités du secteur public en matière de données.

Les différents éléments présentés dans le modèle et dans ce chapitre abordent la gouvernance des données à l’échelon national (voir, ci-après, la section intitulée « Tour d’horizon des pratiques nationales »). Le modèle est toutefois utilisable dans d’autres contextes (interinstitutionnel, transfrontière) où la gouvernance des données du secteur public joue un rôle clé en permettant le partage et l’accessibilité des données.

La nature des acteurs qui participent (c’est-à-dire l’écosystème des données) peut ajouter à la complexité de l’environnement de gouvernance des données, car les différents acteurs n’ont pas les mêmes besoins et caractéristiques (par exemple en termes de secteur ou de taille), et leur degré de maturité sur le plan du numérique et des données diffère également. De plus, il deviendra de plus en plus nécessaire de renforcer les structures, la flexibilité, le contrôle, la mise en application et la conformité à mesure que l’environnement de la gouvernance des données gagnera en complexité ; que l’objectif de cette gouvernance se précisera ; et que les besoins des acteurs évolueront. Enfin, il faudra également savoir s’adapter selon que cette gouvernance sera centralisée, décentralisée ou multinationale.

Au niveau d’une entité

À ce niveau, les données sont partagées entre les unités, les services et les organes d’une même entité du secteur public. La gouvernance des données ne peut donc améliorer la gestion, le partage et l’accessibilité des données qu’au sein de cette entité. La nécessité de mettre en place un cadre commun et des outils partagés de gouvernance des données s’accroît dès lors que des acteurs extérieurs à l’entité en question rejoignent l’écosystème des données.

Au niveau d’un secteur ou d’une politique

Une bonne gouvernance des données peut aussi être utile à tout regroupement d’entités publiques qui partagent des missions et des objectifs communs et qui produisent, nécessitent, partagent ou réutilisent des ensembles de données communs.

Parmi les travaux antérieurement menés par l’OCDE pour promouvoir une bonne gouvernance des données dans des domaines spécifiques de l’action publique, on peut évoquer la Recommandation du Conseil sur la gouvernance des données de santé (OCDE, 2017[31]). Ce texte énonce une série de principes visant à encourager une plus grande disponibilité et un traitement accru des données de santé aux niveaux national et transnational à des fins de santé publique, tout en faisant en sorte que les risques en matière de protection de la vie privée et de sécurité soient réduits le plus possible, et correctement gérés.

Un exemple d’initiative de gouvernance des données menée dans un domaine spécifique de l’action publique provient de la Suède, où l’autorité foncière nationale a élaboré une stratégie sur les géodonnées. Cette stratégie a apporté plus de cohérence et énoncé un ensemble d’objectifs communs visant à favoriser la mise à profit des géodonnées au service de l’efficience, de l’innovation, de la compétitivité et de la réalisation du Programme 2030 (Lantmäteriet, 2016[32]). Les quatre piliers de cette stratégie correspondent à différents aspects de la gouvernance des données, à savoir l’interopérabilité, la normalisation, l’ouverture et la participation des utilisateurs (OCDE, 2019[22]).

L’autorité nationale chargée de la cartographie du Royaume-Uni (Ordnance Survey) offre un autre exemple de contexte sectoriel de gouvernance des données progressant en termes de maturité et d’orientation stratégique. Cette autorité a, en 2017, nommé son premier directeur des données (Ordnance Survey, 2017[33]) puis, en 2019, adopté une stratégie en matière de données permettant aux entreprises de continuer à bénéficier des avantages de l’ouverture et du partage de données cartographiques précises et de qualité (CIO UK, 2019[34]).

Les cas de la Suède et du Royaume-Uni sont des exemples d’approche organisée et robuste de l’ouverture des données publiques, et ils montrent que le partage de données fiables et de qualité nécessite d’agir dès les premières étapes du cycle de valeur des données (par exemple au moment de leur production ; voir, ci-après, la section intitulée « Tour d’horizon des pratiques nationales »).

On peut également citer l’exemple des travaux menés par les autorités japonaises afin de fonder l’action publique sur des données probantes. Le Japon a conçu – et met en œuvre depuis 2017 – une approche axée sur les éléments probants et les données en vue d’améliorer l’impact des politiques et des services publics. Ses travaux s’appuient sur un texte relatif à la gouvernance des données : la Loi sur le renforcement de l’utilisation des données du secteur public et du secteur privé. Dans ce cadre, l’administration nationale a mis en place une structure de gouvernance spécifique pour assurer une mise en œuvre cohérente des démarches visant à fonder l’action publique sur des données probantes dans l’ensemble du secteur public. Elle a notamment créé un conseil interministériel (qui bénéficie également des avis de conseillers externes) et nommé un directeur général chargé de veiller à ce que tous les ministères mènent une action publique fondée sur des données probantes. Cet exemple met en évidence les bienfaits de la gouvernance des données et des données elles-mêmes pour le suivi de l’action publique et l’efficacité de la prise de décisions dans le secteur public (Fukaya, 2019[35]).

En Argentine, le ministère de la Justice a conçu un outil visant à améliorer le partage des données personnelles dans le cadre des enquêtes judiciaires. Cet outil, qui s’appuie sur une plateforme centrale d’interopérabilité (INTEROPER.AR), permet aux utilisateurs inscrits (par exemple les tribunaux et les procureurs) de consulter des données dans les registres reliés à la plateforme (OCDE, 2019[3]), ce qui permet d’accélérer l’accès aux données et de réduire le délai de réponse aux citoyens.

Bien que l’Argentine ait besoin de formaliser ses structures de gouvernance des données au niveau de la couche stratégique, cet exemple montre bien l’évolutivité potentielle de l’outil d’interopérabilité. Son utilisation pourrait ainsi être étendue à d’autres domaines d’intervention des pouvoirs publics, y compris la défense de l’intégrité du secteur public, comme l’OCDE l’a recommandé dans ses rapports Digital Government Review of Argentina (OCDE, 2019[3]) et Integrity Review of Argentina (OCDE, 2019[36]). Cela impliquerait néanmoins de renforcer les dispositifs sous-jacents de gouvernance des données en matière d’intégrité du secteur public, tout en développant, mettant en œuvre et/ou adaptant des règles et outils spécifiques permettant de répondre aux exigences particulières des politiques d’intégrité.

Cet aspect est d’autant plus important que l’intégrité du secteur public est un sujet complexe couvrant différents domaines, où les acteurs concernés ont besoin de taxonomies communes de données à des fins de suivi, de signalement et/ou de contrôle (par exemple : déclarations d’intérêts, cadeaux, données ouvertes sur la passation de marchés, identité du propriétaire réel d’un bien, données budgétaires). Par conséquent, la mise en place d’une architecture et d’une infrastructure robustes en matière de données (la couche technique) est importante car elle favorise le partage interinstitutionnel des données, mais aussi parce que la simplification des pratiques de partage des données permet de mieux mettre en évidence les liens qui existent entre différents acteurs et de mieux réduire, suivre, contrôler et traiter les risques pour l’intégrité.

Dans un cadre multi-niveaux

La complexité s’accroît lorsque le partage de données a lieu dans le contexte d’une gouvernance multi-niveaux. Par exemple, dans les pays fédéraux, l’équilibre des pouvoirs entre l’échelon central et l’échelon local influe sur l’aptitude de l’administration centrale à accéder aux ensembles de données produits et détenus par les autorités locales.

Au Mexique, pays fédéral, l’administration centrale a créé un réseau (Red Mexico Abierto, 2015-2017) qui vise à associer les autorités locales à la politique centrale d’ouverture des données et à faciliter la publication des données publiques ouvertes produites par les autorités locales sur le portail central de données ouvertes datos.gob.mx. À cette fin, l’administration centrale a créé, au sein des entités publiques situées à l’échelon des états fédérés et des municipalités, un réseau de référents institutionnels. Ce réseau a permis d’améliorer la communication et la coordination, tout en « assurant la diffusion efficiente des outils et de l’aide fournis par l’administration fédérale en vue de la normalisation et de la publication des données publiques ouvertes » (OCDE, 2018[37]).

Par ailleurs, les autorités centrales sont habilitées à définir des normes globales de qualité des données mais, dans la pratique, ce sont les administrations locales qui sont chargées d’assurer cette qualité, d’où une nécessité accrue de mettre en place des dispositifs de contrôle permettant, à des fins de suivi des politiques menées, de garantir que les données sont produites conformément aux normes centrales.

En Thaïlande, l’ex-ministère des Technologies de l’information et des communications (devenu le ministère de l’Économie numérique) a conçu un mécanisme commun à tous les niveaux d’administration pour la remontée d’information sur le développement. Bien que cette initiative n’ait pas abouti, son architecture reposait sur un modèle complexe de collecte et de partage des données, associant les autorités des différents échelons (local, provincial, régional et ministériel) sous la direction des services du Premier ministre (OCDE, à paraître[38]). Ce mélange d’acteurs, de rôles et de responsabilités impose des contrôles stricts pour garantir la qualité, l’intégrité et la fiabilité des données tout au long de leur cycle de valeur. De fait, la plupart des autorités précitées connaissent toujours des difficultés dues à la fragmentation des données, à la duplication des normes, à des obstacles d’ordre juridique et à la lenteur des processus de partage des données. Cette situation les freine s’agissant d’accéder en temps voulu aux données pour prendre des décisions et orienter l’action publique (Wuttisorn, 2019[39]), et elle rend d’autant plus nécessaire une bonne gouvernance des données.

Dans un cadre transsectoriel

L’existence de cadres communs de gouvernance des données contribue à une mise en œuvre efficace des initiatives intersectorielles de collecte, de partage et/ou d’accessibilité des données. Par exemple, s’agissant du contrôle de la conformité aux textes applicables, la remontée d’information des entreprises vers l’administration peut être améliorée grâce à la mise en place de structures et d’outils communs de gouvernance des données aux diverses couches du modèle de gouvernance des données.

Aux Pays-Bas, la mise en place du dispositif normalisé de remontée d’information SBR⁵ (Standard Business Reporting) a allégé le fardeau qui pesait sur les entreprises dans le cadre de la communication obligatoire d’un certain nombre d’éléments d’information aux autorités locales et aux banques (SBR, 2019[40]). Le dispositif SBR établit un cadre commun de gouvernance des données entre les secteurs public et privé, qui inclut notamment :

la création, au sein du secteur public, d’un comité de pilotage chargé de définir les objectifs du SBR et le programme de travail correspondant, ainsi que d’un conseil décidant de la marche à suivre, qui bénéficie des éclairages d’acteurs publics et privés. Ces éléments renforcent la couche stratégique de gouvernance des données du SBR.

la création, au niveau de la couche tactique, d’un rôle de coordinateur chargé d’assurer la mise en œuvre cohérente du programme. Une plateforme spécifique a également été créée, sur laquelle les acteurs publics et privés peuvent suivre la mise en œuvre du programme et la commenter

au niveau de la couche pratique, l’homogénéisation des définitions de données à l’aide d’une taxonomie commune définie par l’exécutif néerlandais, ainsi que la simplification et l’harmonisation des processus de transmission des données. Le service chargé de l’administration numérique au sein du ministère néerlandais de l’Intérieur (service Logius)⁶ assure un soutien pour les aspects techniques du dispositif SBR.

Graphique 2.4. Pays-Bas : le dispositif SBR

Source : Groenveld, B. (2019[41]), Standard Business Reporting (SBR).

Dans un cadre transfrontière

L’augmentation des flux de données entre les pays oblige les exécutifs à redoubler d’efforts pour assurer la protection et l’utilisation éthique des données (en particulier les données personnelles) lorsque celles-ci sont recueillies, traitées et utilisées par des entités de tous les secteurs. Les implications – tant positives que négatives – des flux transfrontières de données sont considérables pour les pouvoirs publics, et toute action couronnée de succès nécessitera la participation de tout un éventail d’acteurs au niveau mondial (organisations internationales, entreprises, autorités de protection des données et organisations de la société civile). Des instruments de l’OCDE comme les Lignes directrices régissant la protection de la vie privée et les flux transfrontières de données de caractère personnel (OCDE, 2013[42]) ont visé à apporter plus de cohérence aux politiques et initiatives de protection des données transfrontières menées dans les différents pays membres et partenaires de l’OCDE.

Les flux transfrontières de données ont des implications spécifiques sur le plan de la gouvernance publique ; ils requièrent un renforcement des dispositifs internationaux de gouvernance des données ainsi qu’une action multinationale cohérente.

Le renforcement de la gouvernance des données au niveau transnational peut améliorer le suivi des projets d’infrastructure transnationaux et favoriser une plus grande intégration à l’échelle régionale (c’est le cas par exemple de l’ANZIP - Australia & New Zealand Infrastructure Pipeline –, site web qui décrit tous les projets d’infrastructure de ces deux pays)⁷. Il peut aussi favoriser une action conjointe de plusieurs pays pour prévenir et combattre la corruption au niveau régional (par exemple en harmonisant et en adaptant les cadres réglementaires de façon à ce que des données puissent être utilisées comme preuves dans le cadre des contrôles menés au sein d’un ou plusieurs pays, en facilitant l’accessibilité et le partage des données, etc.).

Des cadres communs de gouvernance des données peuvent aussi permettre d’améliorer la prestation de services publics transfrontières. En 2013, par exemple, l’Estonie et la Finlande se sont mises d’accord sur un programme commun d’administration numérique visant à faciliter la fourniture de services numériques transfrontières dans des domaines comme la fiscalité, la santé et l’éducation (OCDE, 2015[43]). Ce programme a permis de déployer en Finlande la plateforme estonienne de partage de données « X-Road »⁸ (voir, ci-après, la section « Tour d’horizon des pratiques nationales »). L’interconnexion, en 2018, des deux plateformes X-Road – celle de l’Estonie et celle de la Finlande (VRK, 2018[44]) – a également permis un partage des données accru, automatisé et sécurisé entre les deux pays, ce qui a été avantageux pour les usagers et ce qui a ouvert la voie au développement d’autres services transfrontières dans la région.

Le succès du déploiement de la plateforme X-Road à l’échelle de l’Estonie et de la Finlande n’est pas uniquement technique : il met aussi en lumière l’intérêt stratégique de structures communes de gouvernance de données. Dans le prolongement de l’accord bilatéral de 2013, les deux pays sont convenus, en 2017, de créer le Nordic Institute for Interoperability and Solutions, chargé « d’assurer le développement et la gestion stratégique d’X-Road et des autres composantes transfrontières de l’infrastructure d’administration électronique » (NIIS, 2019[45]).

Tour d’horizon des pratiques nationales des pays membres et partenaires de l’OCDE en matière de gouvernance des données dans le secteur public

Cette section présente un aperçu des pratiques nationales des pays membres et partenaires de l’OCDE. Elle fournit, dans la mesure du possible, des éléments probants et des données collectées dans le cadre de différentes activités menées par l’OCDE en lien avec l’administration numérique, entre autres : examens nationaux par les pairs, rapports internationaux, enquêtes de l’OCDE sur l’administration numérique et les données ouvertes et travaux portant sur le secteur public axé sur les données⁹.

Couche stratégique

Stratégies nationales en matière de données

Les pays de l’OCDE accordent de plus en plus d’importance à l’amélioration de la gestion des données, de leur protection et de leur partage dans le secteur public. Les pays les plus avancés dans ce domaine ont défini ou élaborent des stratégies nationales globales en matière de données. Ces stratégies s’inscrivent souvent dans les activités de transformation numérique menées par le secteur public. Citons quelques exemples importants, comme la stratégie fédérale en matière de données (Federal Data Strategy) aux États-Unis, la Feuille de route de la Stratégie de données pour la fonction publique fédérale au Canada, le Programme public sur les données (NL Digitaal) aux Pays-Bas et la stratégie de la fonction publique en matière de données (Public Service Data Strategy) en Irlande.

Ainsi, le programme public néerlandais sur les données est centré sur la valeur des données conçue comme un outil pour répondre aux défis qui se posent pour l’action publique et la société. Le ministère néerlandais de l’Intérieur et des Relations au sein du Royaume pilote la mise en œuvre du programme, mais ce sont les administrations centrale et locales qui l’appliquent.

Par ailleurs, le programme « accorde une attention particulière à la protection des valeurs publiques et des droits fondamentaux » (BZK, 2019[46]) et couvre ainsi des questions de politique publique touchant à l’éthique des données et à la transparence des algorithmes. Il présente des objectifs de politique publique axés sur une meilleure gestion des données dans le secteur public et sur la publication et la réutilisation des données publiques ouvertes. Il souligne également l’importance de la culture organisationnelle du secteur public et du partage de connaissances dans la conduite du changement, ce qui rejoint l’approche adoptée par l’OCDE en matière de transformation numérique du secteur public [voir, par exemple, OCDE (2019[22])].

En Irlande, l’administration centrale a récemment lancé la stratégie de la fonction publique en matière de données pour la période 2019-2023¹⁰. La stratégie irlandaise fait fond sur des initiatives et des instruments relatifs aux données déjà existants, comme l’infrastructure de données nationale (National Data Infrastructure) ou la stratégie sur les données ouvertes (Open Data Strategy). Elle expose clairement le besoin d’adopter une approche unifiée en ce qui concerne les initiatives publiques en matière de données et de définir des actions, des objectifs et des principes communs de façon à favoriser la cohésion du secteur public (Office of the Government Chief Information Officer, 2019[47]).

Encadré 2.3. États-Unis : la stratégie fédérale en matière de données (Federal Data Strategy)

En juin 2019, les États-Unis ont publié la stratégie fédérale en matière de données, qui expose une vision sur dix ans devant permettre de tirer le meilleur parti des actifs de données fédérales tout en préservant la sécurité, le respect de la vie privée et la confidentialité. Cette stratégie en matière de données repose sur trois piliers, à savoir une gouvernance éthique, une conception éclairée et une culture propice à l’apprentissage. Elle vient s’ajouter à plusieurs initiatives, mesures, ordonnances et lois qui ont contribué à faire des États-Unis un des pays les plus avancés en matière de gestion stratégique et de réutilisation des données publiques au cours des dernières décennies.

La stratégie en matière de données prévoit 40 recommandations qui guident les agences tout au long de la mise en œuvre de la stratégie de façon à tenir compte des articulations entre besoins des utilisateurs et gestion adéquate des ressources en données. Afin de garantir une mise en œuvre cohérente de la stratégie dans sa phase initiale, les agences fédérales sont tenues de respecter des plans d’action annuels établis pour l’ensemble de l’administration, qui fixent des étapes prioritaires et des calendriers et indiquent les entités concernées. Le projet de plan de mise en œuvre de la stratégie fédérale en matière de données pour la période 2019-2020 (2019-2020 Federal Data Strategy Action Plan) porte sur 16 étapes considérées comme essentielles pour permettre le lancement de la première phase de mise en œuvre de la stratégie en matière de données, dont font partie l’élaboration de cadres régissant l’éthique des données et la formation des agents de l’administration fédérale à la science des données.

Sources : Executive Office of the President (2019[48], Federal Data Strategy: A Framework for Consistency, https://www.whitehouse.gov/wp-content/uploads/2019/06/M-19-18.pdf; Federal Data Strategy Development Team (2019[48])), 2019-2020 Draft Federal Data Strategy Action Plan, https://strategy.data.gov/action-plan.

La façon dont sont conçues les stratégies nationales en matière de données est également importante. L’OCDE a, par exemple, constaté qu’une association tardive des parties prenantes au processus d’élaboration des stratégies de transformation numérique du secteur public pouvait avoir un effet négatif sur la connaissance, la clarté, la redevabilité et l’appropriation de l’action publique [voir, notamment, OCDE (2019[22])]. Une association plus précoce peut permettre de mettre en évidence des enjeux de politique publique qui ne seraient pas pris en compte autrement et d’impliquer des acteurs importants en amont de la mise en œuvre de ces stratégies.

La consultation ouverte lancée par le ministère du Numérique, de la Culture, des Médias et des Sports du Royaume-Uni en vue de définir la stratégie en matière de données du pays (National Data Strategy) constitue un autre exemple intéressant. En juin 2019, le ministère a mené une consultation publique visant à recueillir des éléments probants et à étayer la mise au point de sa stratégie en matière de données¹¹. La phase d’élaboration de la stratégie sera suivie par une série de tables rondes et d’exercices de simulation en vue de publier un document définitif en 2020 (Ministère britannique du Numérique, 2019[49]).

Il est également important de signaler que si certains pays s’orientent vers des approches globales des pratiques du secteur public en matière de données, cela fait un certain temps qu’un vaste groupe de pays membres et partenaires de l’OCDE ont adopté des politiques en matière de données plus ciblées. Parmi ces derniers, citons la France, la Corée et le Mexique qui ont mis en place des politiques d’ouverture des données (OCDE, 2019[6]) et le Danemark, l’Italie, la Norvège et la Suède, qui appliquent de solides politiques de registre de données.

Le programme danois de registres de données de base¹² a évolué depuis son lancement en 2013 : au départ, il mettait fortement l’accent sur les pratiques du secteur public en matière de partage de données, tandis qu’il privilégie désormais une approche hybride où les principaux actifs de données du secteur public sont mis à disposition du public et réutilisés par le biais d’un distributeur public de données¹³. En outre, le programme donne une place particulière à l’intégration, en permettant d’accéder aux données du secteur public à partir de services internet et d’interfaces de programmation (API) (OCDE, 2018[50]).

Leadership

Le modèle de gouvernance institutionnelle constitue également un élément essentiel de la qualité de la gouvernance des données, dans la mesure où il précise le leadership et la redevabilité. Il est cependant important de distinguer les rôles de leadership de nature politique et ceux de nature administrative. D’un côté, le leadership politique offre le soutien de haut niveau nécessaire pour faire appliquer le programme d’action, mais un changement de l’équipe politique peut engendrer des vacances d’emplois, ce qui amenuise le soutien politique dont bénéficient les politiques en matière de données¹⁴. De l’autre côté, le leadership assuré par le sommet de l’administration facilite la mise en œuvre et le pilotage de la conception et de l’application des politiques publiques, renforçant ainsi la continuité et la pérennité nécessaires à la bonne mise en œuvre des programmes au fil des mandats politiques.

Cela étant, certains pays ont donné un caractère officiel aux rôles de leadership en les rattachant à des structures administratives existantes. En Nouvelle-Zélande, par exemple, le poste d’ intendant principal des données publiques (Government Chief Data Steward), responsable du pilotage de la politique de données dans le pays, est occupé par le Directeur général de l’Office statistique de Nouvelle-Zélande (Statistics New Zealand, Stats NZ)¹⁵. L’exemple néo-zélandais est également intéressant sur le plan de la redevabilité dans le sens où l’Office statistique de Nouvelle-Zélande publie tous les trimestres un tableau « mettant en évidence les principaux résultats attendus des activités qu’il a menées dans le cadre de la fonction de leadership » de l’intendant principal des données (Stats NZ, 2019[51]).

Quant à la France, elle a mis en place, en 2014, un administrateur général des données (Gouvernement français, 2014[52]) placé sous la supervision du chef d’Etalab¹⁶ (groupe de réflexion rattaché au Cabinet du Premier ministre qui coordonne la politique française en matière d’ouverture des données et d’intelligence artificielle). Au Canada, la Feuille de route de la Stratégie de données pour la fonction publique fédérale recommande la création d’un intendant principal des données au sein du gouvernement du Canada de façon à « préciser les rôles et les responsabilités en matière de leadership concernant les données organisationnelles » (Gouvernement du Canada, 2018[53]).

D’autres pays ont suivi des modèles de leadership différents, dont l’organisation est moins hiérarchique et les fonctions sont assurées par plusieurs individus et qui répondent mieux à la culture du secteur public. C’est notamment le cas des pays nordiques, comme la Suède, où l’administration centrale a adopté un modèle de leadership fondé sur le consensus, qui prend la forme d’un groupe de travail sur les données composés de grandes entités publiques (OCDE, 2019[22]).

Quel que soit le scénario, l’existence d’un leadership clairement défini est une condition préalable à la réalisation des objectifs de politique publique (OCDE, 2019[3]). Indiquons que dans certains cas, un poste de leadership dans le domaine des données ouvertes peut dans la pratique être assimilable à celui de directeur des données comme en Argentine (OCDE, 2019[3]) et au Mexique (OCDE, 2016[54]).

Couche tactique

Une bonne gouvernance des données rend possible une mise en œuvre cohérente des politiques relatives aux données. Mais, la mise en œuvre fructueuse d’une politique dépend de la conjugaison de plusieurs facteurs, allant de la création d’instances de coordination interinstitutionnelle fondées sur des réseaux institutionnels appropriés à la réalisation d’initiatives de renforcement des capacités, à la coopération et au partage de connaissances. En outre, l’existence de cadres réglementaires adéquats (relatifs au partage, à l’ouverture et à la protection des données), bien qu’ils soient complexes, contribue à créer un environnement propice à la mise en œuvre des politiques publiques (notamment en réduisant les contraintes et les obstacles au partage de données) et facilite la définition de règles permettant de mieux encadrer les pratiques de gestion des données dans le secteur public.

Instances de coordination et de pilotage

Plusieurs pays ont mis en place des instances de coordination ou de pilotage. C’est notamment le cas de l’Irlande qui a créé un conseil de gouvernance des données (Data Governance Board) chargé d’établir de façon officielle « une structure de gouvernance de la fonction publique [viable à long terme], permettant de superviser la conception et la mise en œuvre de normes, de lignes directrices et d’activités en matière de gestion » (Office of the Government Chief Information Officer, 2019[47]).

Aux États-Unis, le projet de plan de mise en œuvre de la stratégie fédérale en matière de données (Federal Data Strategy) prévoit la création d’un conseil en matière de données (Data Council) au sein du Bureau du budget de la Maison blanche (White House Office of Management and Budget, OMB) d’ici novembre 2019 (Federal Data Strategy Development Team, 2019[48]). Ce conseil participera à la coordination de la stratégie fédérale en matière de données et aura également pour mission d’éclairer les « priorités budgétaires [du Bureau] relatives à la gestion et à l’utilisation des données » (ibid.). Ces instances peuvent également jouer un rôle de conseil et permettre que les stratégies en matière de données suivent une approche axée sur la gestion des risques, anticipent les défis pour l’action publique et y répondent au moment où ils apparaissent, comme l’illustre le Groupe consultatif sur le traitement éthique des données (Data Ethics Advisory Group) en Nouvelle-Zélande (voir chapitre 4).

Directeurs des données, réseaux institutionnels et intendance des données

Les pays considèrent de plus en plus le besoin de renforcer les réseaux institutionnels et l’intendance des données dans le secteur public comme une priorité. Cela s’explique par l’urgence d’adopter un changement de paradigme, c’est-à-dire de passer d’une vision essentiellement technique à une vision centrée non seulement sur la conformité et le contrôle des pratiques de gestion et de partage des données, mais aussi sur les objectifs stratégiques et la promotion d’une approche de résolution des problèmes centrée sur les citoyens.

Comme l’ont montré des travaux de l’OCDE sur l’administration numérique et l’ouverture des données publiques [voir (OCDE, 2016[55] ; 2019[6] ; 2019[56])], certains pays ont établi une distinction nette entre les aspects techniques et stratégiques des tâches à mener dans le cadre des politiques d’ouverture des données afin de bien montrer que la transformation numérique et axée sur les données n’était pas que d’ordre technique.

Ainsi, en Corée, la loi de 2013 sur le développement, la fourniture et l’utilisation des données publiques (Act on the Promotion, Provision and Use of Public Data) a défini les missions des « responsables de la fourniture de données publiques » et des « gestionnaires de données ». Les premiers assurent, à l’échelle de l’organisation, la coordination de la politique d’ouverture des données définie de façon centralisée, ils traduisent ses objectifs en actions précises et se concertent avec d’autres organisations. Les seconds réalisent les tâches administratives et techniques. À ce titre, ils veillent notamment au respect des normes en matière de données, à la qualité des données et à la publication des données.

S’agissant des stratégies nationales en matière de données, le cadre opérationnel de gouvernance des données établi par la Nouvelle-Zélande (operational Data Governance Framework)¹⁷ constitue un exemple intéressant : l’intendance des données y est davantage perçue comme une compétence à renforcer dans la fonction publique que comme un poste à part entière. Cette approche vise à intégrer « la redevabilité en matière de données et les bonnes pratiques en matière de gestion des données à toutes les activités nécessitant d’utiliser des données, dans le but de dépasser à terme le besoin de fonctions traditionnelles de gouvernance des données (consignataire de données, intendant des données, par exemple) » (Sweeney, 2019[24]).

Graphique 2.5. Nouvelle-Zélande : l’intendance des données dans le secteur public (modèle envisagé)

Source : Sweeney, K. (2019[24]), “An operational data governance framework for New Zealand government”, https://statsnz.contentdm.oclc.org/digital/collection/p20045coll1/id/2657.

Aux États-Unis, la loi relative aux fondements d’une action publique basée sur des éléments probants (Foundations for Evidence Based Policymaking Act) de 2018 (promulguée le 14 janvier 2019) demande au directeur de chaque agence de « désigner un salarié de l’agence comme directeur des données, indépendamment de toute raison politique » (US Congress, 2019[57]). Il s’agit d’une disposition de la loi sur les données administratives ouvertes, publiques, électroniques et nécessaires (OPEN Government Data Act), qui fait partie de la loi relative aux fondements d’une action publique basée sur des éléments probants (OCDE, 2019[3]). Ces initiatives participent à la construction d’un écosystème de gouvernance des données plus mature au sein du secteur public, qui permet de répondre plus facilement aux risques susceptibles de peser sur la viabilité de ces écosystèmes en cas d’alternance politique.

Encadré 2.4. États-Unis : les directeurs des données

Les dispositions de la loi sur les données administratives ouvertes, publiques, électroniques et nécessaires (OPEN Government Data Act) décrivent les activités et les responsabilités du directeur des données d’une agence.

Le directeur des données d’une agence :

1.est chargé de la gestion du cycle de vie des données

2.se concerte avec tout fonctionnaire de l’agence responsable de l’utilisation, de la protection, de la diffusion et de la production des données afin de faire en sorte que les besoins en données de l’agence soient satisfaits

3.gère les actifs de données de l’agence, notamment la normalisation des formats de données, le partage des actifs de données et la publication des actifs de données conformément à la loi en vigueur

4.(...)

5.(...)

6.veille à ce que les données de l’agence concordent, dans la mesure du possible, avec les bonnes pratiques de gestion des données

7.invite le personnel de l’agence, le grand public et les prestataires à utiliser les actifs de données et encourage les démarches collaboratives visant à améliorer l’utilisation des données

8.prête son appui au responsable de l’amélioration des performances de l’agence dans la détermination et l’utilisation des données aux fins de l’exécution des missions décrites à la section 1124(a)(2) du Titre 31 [du Code des États-Unis]

9.prête son appui au responsable des évaluations de l’agence en ce qui concerne l’obtention de données aux fins de l’exécution des missions décrites à la section 313(d) du Titre 5 [du Code des États-Unis]

10.analyse l’impact de l’infrastructure de l’agence sur l’accessibilité des actifs de données et se concerte avec le directeur de l’information pour améliorer cette infrastructure en vue de réduire les obstacles à l’accessibilité des actifs de données

11.veille à ce que l’agence maximise, dans la mesure du possible, l’utilisation des données en son sein, notamment à des fins de production d’éléments probants (tels que définis à la section 3561 [du Code des États-Unis]), de cybersécurité et d’amélioration des opérations de l’agence

12.identifie les points de contact qui assurent des fonctions et des responsabilités liées à l’utilisation et à l’application des données ouvertes (conformément aux demandes du directeur du Bureau du budget)

13.joue un rôle de liaison entre l’agence et d’autres agences semblables et le Bureau du budget en vue d’établir la meilleure façon d’utiliser les données de l’agence à des fins statistiques (comme défini à la section 3561 [du Code des États-Unis])

14.veille au respect des règles et orientations figurant au sous-chapitre III, notamment en ce qui concerne l’acquisition des certifications — et leur actualisation — ainsi que le suivi des formations qui s’imposent.

Source : US Congress (2019[57]), H.R.4174: Foundations for Evidence-Based Policymaking Act of 2018, https://www.congress.gov/bill/115th-congress/house-bill/4174/text.

Cadres législatifs et réglementaires

Les textes applicables jouent un rôle essentiel dans la gouvernance des données ; c’est pourquoi leurs implications en la matière sont nombreuses. Les textes applicables permettent de définir des règles permettant de superviser l’accès aux données et leur partage, de favoriser l’ouverture des données et de garantir la protection des données sensibles. Ces textes facilitent également la définition et la mise en application de normes communes en matière de données, en vue d’une meilleure interopérabilité des données et d’une simplification des pratiques de partage des données. Cependant, l’existence de textes de ce type peut également constituer un obstacle à la bonne gouvernance des données, dans la mesure où la multiplication d’instruments fragmentaires et des efforts dispersés peuvent entraver l’intégration et le partage de données entre institutions. Adopter une approche anticipative peut faciliter la mise en évidence des risques et des tendances, de façon à mettre en place les textes nécessaires pour favoriser l’aptitude au changement dans le secteur public.

Encadré 2.5. Gouvernance anticipative de l’innovation

La transformation numérique s’accélère et des risques nouveaux et imprévus apparaissent du fait de l’intensification de la mise en données. Dans un tel contexte, la capacité des pouvoirs publics à anticiper des futurs entourés d’incertitudes et à agir sur eux devient de plus en plus importante. Une distinction importante doit être faite entre plusieurs concepts :

L’anticipation désigne le processus permettant de produire des connaissances — aussi provisoires et prudentes soient-elles — sur différents futurs possibles. Elle peut notamment renvoyer à l’élaboration de scénarios technologiques, mais aussi technomoraux (reposant sur des valeurs) (Nordmann, 2014[58]).

La gouvernance anticipative est le processus qui consiste à agir sur différentes sortes d’intrants pour piloter les nouvelles technologies fondées sur la connaissance et les évolutions socio-économiques tant que cela est encore possible (Guston, 2014[59]). Elle peut faire intervenir diverses fonctions de gouvernance (prévision, dialogue, action publique, financement, réglementation, etc.) de façon coordonnée.

La réglementation anticipative est une fonction de la gouvernance anticipative qui utilise des moyens réglementaires afin de créer un espace pour les bacs à sable, les démonstrateurs, les bancs d’essai (entre autres) de façon à faire émerger différentes solutions technologiques. Elle suppose une élaboration itérative de la réglementation et des normes relatives à un domaine balbutiant (Armstrong et Rae, 2017[60]).

La gouvernance anticipative de l’innovation désigne la capacité générale à étudier activement les possibilités offertes dans le cadre d’une gouvernance anticipative au sens large. Elle vise spécifiquement à stimuler les innovations (relatives à des produits, des services et des processus nouveaux dans le contexte en question, mis en œuvre et générateurs de valeur) liées à des futurs incertains dans l’espoir de façonner ces derniers par une pratique innovante (Observatoire de l'innovation dans le secteur public (OPSI), 2019[61]).

Par conséquent, anticiper ne signifie pas prédire l’avenir, mais plutôt se poser des questions sur des futurs plausibles, puis agir en créant un espace pour l’innovation (par exemple, par la réglementation) ou en instaurant les mécanismes nécessaires pour étudier différentes options au sein même des pouvoirs publics. La plupart des pays ne disposent pas d’un système permettant d’appliquer une gouvernance anticipative de l’innovation (en règle générale, les dispositifs qui y sont liés sont cloisonnés en fonction de champs ou de fonctions précises de l’action publique, comme la prévision). Compte tenu de l’intensification de la mise en données, cette situation est toutefois extrêmement importante, car les choix faits aujourd’hui en matière de propriété, d’interopérabilité, de confidentialité et de contrôle des données auront une incidence sur les analyses et les services qui seront mis en place à partir des données que l’on ne peut prévoir ou envisager aujourd’hui. En ce sens, différents dispositifs permettant d’étudier les futurs possibles sont nécessaires. À cette fin, l’Observatoire de l’innovation dans le secteur public a lancé le projet Gouvernance anticipative de l’innovation, qui permettra à l’OCDE de tester en pratique différents dispositifs en matière d’anticipation, en partenariat avec les pays à la pointe dans ce domaine.

Source : Informations fournies par l’Observatoire de l’OCDE sur l’innovation dans le secteur public (OPSI).

De nombreux pays membres et partenaires de l’OCDE ont mis en place des instruments réglementaires liés à la gouvernance des données. Ces instruments couvrent différents aspects touchant à l’action publique allant du partage et de l’interopérabilité des données à l’ouverture des données publiques. Le chapitre 4 donne des exemples de textes réglementaires concernant la protection des données.

Au Brésil, l’administration centrale a fait des progrès dans l’élaboration d’un nouveau décret sur le partage des données qui contribuera à préciser les différents niveaux d’accès aux données administratives [entre autres : accès total, accès partiel (limité à quelques entités publiques), données protégées (pour lesquelles, les règles d’accès sont définies par le consignataire)]. Le partage des données est clairement présenté comme l’un des principes fondamentaux de la stratégie de gouvernance numérique du Brésil (Estratégia de Governança Digital) en faveur de services publics plus intégrés, de l’ouverture des données et de la création de valeur pour les citoyens (OCDE, 2018[62]).

Au Royaume-Uni, la loi de 2017 sur l’économie numérique (Digital Economy Act) a contribué à renforcer la cohérence et à simplifier les pratiques de partage des données dans le secteur public, ce qui a eu un impact positif pour les citoyens, grâce entre autres, à l’élimination du vaste éventail de passerelles juridiques qui bloquaient auparavant le partage de données concernant les demandes de paiement et les paiements liés à la précarité énergétique entre entités publiques (Roberts, 2019[63]).

Toujours en 2017, l’Italie a défini un ensemble de règles techniques sur les données territoriales des administrations publiques, conformément à la directive européenne INSPIRE. L’Italie a également élaboré un catalogue national de métadonnées, conçu comme un outil essentiel pour garantir le référencement et la clarté des données territoriales et des services connexes. Le pays a, par ailleurs, mis en place un cadre réglementaire plus strict en matière de protection des données personnelles et des données de l’administration publique. Ces règles, qui s’inscrivent dans le cadre du Code de l’administration numérique (Codice dell'amministrazione digitale) et du plan triennal pour les TIC dans l’administration publique (Piano Triennale per l’informatica nella Pubblica Amministrazione), fixent un ensemble de mesures en matière de sécurité émanant de l'Agence pour l’Italie numérique (Agenzia per l'Italia digitale) et visant à évaluer et à améliorer la sécurité numérique du secteur public.

L’adoption de ces instruments est souvent suivie par l’élaboration d’instruments juridiques et réglementaires plus souples — codes de bonnes pratiques, recommandations ou lignes directrices, par exemple.

Comme indiqué dans le Rapport sur les données publiques ouvertes de l’OCDE (OCDE, 2019[6]), les pays ont également fait des progrès dans la mise en place d’environnements juridiques et réglementaires propices à l’ouverture des données publiques. Parmi les exemples récents, citons en France, la loi de 2016 pour une République numérique, au Japon, la loi fondamentale de 2016 sur la promotion de l’utilisation des données des secteurs public et privé (Basic Act on the Advancement of Public and Private Sector Data Utilisation) et en Allemagne, la loi de 2013, amendée en 2013 sur la promotion de l’administration numérique (Gesetz zur Förderung der elektronischen Verwaltung, EGovernment-Gesetz, EGovG) (OCDE, 2019[6]). L’Argentine, le Brésil, le Mexique et le Pérou ont également adopté des décrets sur l’ouverture des données publiques.

Encadré 2.6. Argentine, France et Italie : instruments juridiques non contraignants relatifs à l’interopérabilité et à la qualité des données

Argentine : guide de détermination et d’utilisation d’entités (données) interopérables (Guía para la identificación y uso de entidades interoperables)

Dans le cadre de plusieurs initiatives visant à mettre de l’ordre dans les pratiques de gestion et de partage des données au sein du secteur public argentin, la Direction nationale des données et de l’information publique (Dirección Nacional de Datos e Información Pública) a publié un guide de détermination et d’utilisation d’entités (données) interopérables. Ce guide vise à faire en sorte que les organisations des secteurs public et privé suivent des méthodes simples pour produire, partager ou utiliser des données administratives de bonne qualité, mettant ainsi en pratique une vision des données en tant que service.

Il fournit des conseils sur la manière de produire des identificateurs simples pour les données qui sont produites par différentes entités publiques, mais qui sont en même temps régulièrement partagées entre ces entités (par exemple, pays > country_id). Des initiatives cohérentes et de plus en plus nombreuses sont déployées depuis 2017 pour rendre ce cadre de référence essentiel pour les données administratives disponibles par le biais d’interfaces de programmation (API).

France : Le référentiel général d’interopérabilité

En France, le référentiel général d’interopérabilité offre une série de recommandations visant à favoriser l’interopérabilité au sein des systèmes d’information de l’administration.

Suivant la logique du cadre européen d’interopérabilité, le référentiel français est axé sur différents niveaux d’interopérabilité et fixe des normes pour chaque niveau qui doivent être mises en œuvre par les entités publiques. Il établit ainsi des normes d’interopérabilité technique, sémantique ou syntaxique afin de garantir que les entités publiques, leurs dispositions et leurs systèmes soient aussi interopérables que possible :

L’interopérabilité sémantique renvoie à la signification de différents mots, qui varie souvent d’une entité publique à l’autre. Cette interopérabilité vise à unifier les différentes définitions utilisées par les entités publiques afin qu’il y ait un accord sur la signification des données échangées et sur le contexte de l’échange.

L’interopérabilité technique concerne les questions relatives aux protocoles d’échanges de données, et à leurs formats, mais aussi les conditions et formats de stockage de ces données. Cette interopérabilité garantit que les données peuvent être correctement échangées entre entités publiques et dans le bon format.

L’interopérabilité syntaxique est un sous-ensemble de l’interopérabilité technique, car elle met l’accent sur le format technique que les données doivent avoir pour être correctement échangées entre entités publiques.

Italie : un livre blanc sur l’intelligence artificielle (Libro Bianco sull’Intelligenza Artificiale al servizio del cittadino)

En mars 2018, l’Italie a publié un livre blanc sur l’intelligence artificielle. Ce livre blanc recommande à toutes les administrations de veiller à la qualité et à l’exploitabilité des données qu’elles fournissent afin que ces données puissent être utilisées pour tester et perfectionner les systèmes d’intelligence artificielle. Des outils supplémentaires, conçus pour répondre aux besoins de l’administration publique en matière d’utilisation, d’interprétation et de diffusion des données, sont disponibles dans le catalogue national de données dati.gov.it et dans les lignes directrices nationales pour la valorisation des informations publiques (Linee Guida Nazionali per la Valorizzazione del Patrimonio Informatvo Pubblico).

Sources : Argentine et France : OCDE (2019[3]), Digital Government Review of Argentina: Accelerating the Digitalisation of the Public Sector, https://doi.org/10.1787/354732cc-en et informations issues de Direction interministérielle du numérique et du système d’information et de communication de l’État (2015), Référentiel Général d’Interopérabilité : Standardiser, s’aligner et se focaliser pour échanger efficacement, http://references.modernisation.gouv.fr/sites/default/files/Referentiel_General_Interoperabilite_ V2.pdf ; Italie : AGID (2018), White Paper on Artificial Intelligence at the service of citizens, disponible à l’adresse suivante : https://ia.italia.it/assets/whitepaper.pdf.

Compétences : renforcement des capacités, collaboration et partage des connaissances

Les capacités, les ressources humaines et les connaissances collectives dans le secteur public sont indispensables non seulement à une bonne gouvernance des données dans le secteur public, mais aussi à une bonne mise en œuvre des réformes plus larges du secteur public, comme la généralisation du numérique et l’innovation. C’est pourquoi les instruments de l’OCDE comme la Recommandation du Conseil sur les stratégies numériques gouvernementales (OCDE, 2014[7]) et la Recommandation du Conseil sur le leadership et les aptitudes de la fonction publique (OCDE, 2018[9]), ainsi que la Déclaration sur l’innovation dans le secteur public en reconnaissent toute l’importance pour le changement transformationnel et culturel.

Sur le plan de la gouvernance des données du secteur public, plusieurs aspects sont à prendre en compte en matière de renforcement et de systématisation des capacités du secteur public. Certains d’entre eux sont présentés ci-dessous :

Objectif (effets) : pourquoi (quel est l’enjeu en matière de politique publique) ? La gouvernance des données doit soutenir la stratégie commerciale et favoriser la réalisation des objectifs (DAMA International, 2017[26]). Cela se traduit par le besoin de définir clairement les résultats attendus lorsque sont mises en œuvre des initiatives en matière de gouvernance des données. Ainsi, un programme de renforcement des capacités spécifiquement déployé pour améliorer le partage des données dans le domaine de la prestation de services publics peut différer d’un programme axé sur la promotion de l’éthique et des valeurs dans la conception des algorithmes appliqués par le secteur public.

Soutien : qui apporte un soutien ? Lors des premières phases d’initiatives concernant les données, le soutien apporté aux entités publiques joue un rôle clé dans l’adoption et la connaissance de l’action publique. En outre, ce soutien peut faciliter le développement de l’ensemble des compétences appropriées par le biais de formations visant à renforcer les capacités de mise en œuvre. Par exemple, au Mexique, l’administration centrale (2012-18) a créé une équipe chargée des données ouvertes (equipo de datos abiertos), un groupe de travail gouvernemental chargé de guider les entités publiques dans le processus de publication de données administratives ouvertes (OCDE, 2019[6]).

Destinataire : qui est la cible des activités de renforcement des capacités ? La bonne gouvernance des données dans le secteur public se traduit par un ensemble de compétences et de besoins différents selon les catégories de fonctionnaires, qu’il s’agisse de personnes nommées à des postes politiques, de cadres ou de techniciens. En Argentine, le Secrétariat à la fonction publique (Secretaría de la Función Pública) a défini une série de programmes de développement des compétences qui ciblent différents groupes, entre autres un programme destiné aux jeunes fonctionnaires (Lideres en Acción) et un programme destiné aux cadres de haut niveau (Construyendo Nuestro Futuro) (OCDE, 2019[3]). Ces initiatives complètent celles mises en place dans le cadre des activités du laboratoire argentin d’innovation de l’action publique, LABgobar, qui met l’accent sur le développement de compétences plus techniques en matière de données.

Évaluation : quelles sont les compétences nécessaires pour atteindre l’objectif ? Pour mieux cibler les activités de renforcement des capacités, il est nécessaire de déterminer les lacunes existantes dans le domaine des données. C’est ce qu’a fait la Nouvelle-Zélande en 2017 lorsqu’elle a lancé une enquête nationale sur les compétences numériques (National Digital Skills survey) visant à évaluer les compétences numériques dans le secteur technologique et dans l’ensemble de l’administration. Les résultats de l’enquête ont servi à étayer le rapport consacré aux compétences numériques intitulé Digital Skills for a Digital Nation et ont permis de cibler les activités de renforcement des capacités dans le pays (New Zealand Digital Skills Forum, 2018[64]).

Cohérence : comment les entités publiques peuvent-elles normaliser les besoins en matière de compétences en matière de données ? Le recours à des descriptions de poste et des cadres communs améliore la cohérence lorsqu’il s’agit d’attirer des talents dans le secteur public, et favorise la mobilité interinstitutionnelle et les évolutions de carrière. Comme indiqué dans des travaux antérieurs de l’OCDE (OCDE, 2019[3]), l'un des cadres les plus connus en matière de descriptions de poste dans le domaine des données et du numérique est celui élaboré par le Royaume-Uni (Digital, Data and Technology Profession Capability Framework)¹⁸.

Intégration transversale : comment dépasser les silos d’apprentissage au profit de connaissances collectives ? Les plateformes numériques et physiques et les environnements d’apprentissage peuvent faciliter l’apprentissage par les pairs et le partage des connaissances. Ils peuvent également aider à mettre en évidence, partager et promouvoir la mobilité des talents existants dans l’ensemble du secteur public. La plateforme canadienne infonuagique GCcollab¹⁹ est un exemple d’espace numérique collaboratif qui permet aux fonctionnaires, aux citoyens, aux étudiants et aux universitaires de partager leurs connaissances. Le gouvernement du Canada a également créé un modèle souple de mobilisation de la main-d’œuvre publique appelé Agents libres²⁰, qui permet aux fonctionnaires de changer de poste au sein de l’administration pendant de courtes périodes, en fonction de leurs compétences.

Transparence et dialogue : comment tirer parti de la valeur des talents et des connaissances extérieurs au secteur public ? Une bonne gouvernance des données du secteur public tient compte du fait que les entités publiques ne sont pas des entités cloisonnées dans l’écosystème des données. L’adoption de pratiques ouvertes en matière de connaissances et la conclusion de partenariats avec des acteurs de l’écosystème des données qui ne font pas partie du secteur public, tels que les universités et les entrepreneurs, peuvent contribuer à renforcer les capacités au sein du secteur public et à attirer des talents lorsque nécessaire.

Couche pratique

La couche pratique correspond à l’ensemble des processus, des dispositifs et des outils qui permettent la mise en œuvre de la gouvernance des données à un niveau plus concret.

Le cycle de valeur des données

Le cycle de valeur des données (voir chapitre 3) est complexe en soi, car il correspond au point de rencontre entre, d’un côté, les aspects les plus stratégiques et tactiques de la gouvernance des données (textes, politiques) et, de l’autre, les aspects plus techniques de cette gouvernance (tels que l’architecture et l’infrastructure qui sous-tendent la gestion des données, leur partage, leur accessibilité, leur contrôle et leur réutilisation). Ainsi :

les diverses étapes du cycle de valeur des données font appel à des compétences techniques et des rôles différents (par ex. : consignataires de données, architectes de données, scientifiques spécialistes des données). En effet, les activités à mener sur le plan du traitement des données varient à chaque nouvelle étape du cycle. La mise en œuvre de programmes de formation et de renforcement des capacités à l’échelon tactique vise à assurer une disponibilité croissante de ces différentes compétences (voir section précédente).

chaque étape du cycle de valeur des données recèle des difficultés spécifiques qui peuvent exiger une action des pouvoirs publics. Par exemple, un biais peut intervenir à l’étape de la collecte des données, avec des conséquences négatives sur les éclairages pris en compte pour définir l’action à mener, et sur les mesures mises en œuvre à la lumière de ces éclairages. Au Royaume-Uni, le ministère du Numérique, de la Culture, des Médias et des Sports a organisé des manifestations axées sur l’inégalité des sexes face aux données (Roberts, 2019[63]) ; en effet, il a pris conscience que les données relatives aux problèmes touchant principalement les femmes étaient, soit pas recueillies du tout, soit recueillies, mais de qualité médiocre. Afin de réduire ce biais lié au sexe à l’étape de la collecte des données, le ministère a créé un portail officiel spécifiquement consacré aux données en lien avec l’égalité des sexes²¹.

le cycle de valeur des données est un continuum d’étapes non pas nettement distinctes, mais étroitement liées, au cours desquelles différents acteurs apportent une valeur ajoutée et contribuent à la réutilisation des données. Par exemple, des initiatives officielles visant à assurer la production de données de qualité peuvent, en aval, favoriser l’interopérabilité, le partage et l’ouverture des données. L’Argentine a adopté une démarche de données-service (DaaS) qui permet au secteur public de produire des données interopérables et de bonne qualité (OCDE, 2019[3]). Cette tactique permet aux autorités de faciliter la publication, le partage et la réutilisation des données publiques (y compris les données publiques ouvertes) par les entités publiques et les utilisateurs externes.

le cycle de valeur des données peut refléter des processus administratifs hérités du passé. Il est crucial de réévaluer ou de réimaginer ces processus. En effet, pour que les outils numériques et l’action axée sur les données puissent contribuer à la transformation de l’administration, il faut éviter toute perpétuation au sein de l’environnement numérique de processus antérieurs peu efficients.

la protection des données est assurée (ou devrait l’être) à toutes les étapes du cycle de valeur des données, et les consignataires des données ont un rôle crucial à jouer pour veiller à ce que le traitement des données soit digne de confiance, et à ce que les données soient protégées. Il convient aussi que ces intervenants gèrent, à toutes les étapes de la chaîne de valeur des données, les risques de corruption ou de fuite (intentionnelle ou non) des données - incidents qui ne sont pas sans conséquences sur la confiance de la population²².

le processus de création de valeur des données n’est pas linéaire, mais cyclique (d’où l’expression « cycle de valeur »)²³. Cette notion de cycle de valeur implique de concevoir la chaîne de valeur, non pas comme un processus linéaire, mais comme un cycle itératif, qui bénéficie de phénomènes d’évolution et d’apprentissage (Cordery, Woods et Collier, 2010[65]). Quand ce raisonnement est appliqué à la chaîne de valeur des données, il permet de prendre en compte l’intégralité du processus de l’action publique (de sa définition à sa mise en œuvre, son évaluation et sa révision) et de renforcer l’impact des investissements consentis pour améliorer les pratiques de gestion des données. En effet, les données sont continuellement produites, analysées, partagées, utilisées et réutilisées de façon à éclairer l’action publique et à l’évaluer.

L’importance du cycle de valeur des données et ses implications pour les autorités et les secteurs publics sont évoquées plus en détail au chapitre 3.

Les infrastructures et architectures nationales en matière de données

Certains des aspects les plus techniques de la gouvernance des données se situent au niveau de l’infrastructure et de l’architecture en matière de données. Ces deux éléments peuvent faire avancer le partage et la gestion des données à l’échelle de l’ensemble des institutions, des secteurs et des pays, et jeter les bases de la création de valeur publique (grâce, par exemple, à une meilleure prestation des services publics).

La plateforme estonienne X-tee (connue sous l’appellation anglaise de « X-Road » jusqu’en 2018)²⁴ est l’un des exemples les plus célèbres de bonne infrastructure publique de partage de données. Le développement et le déploiement de la plateforme X-tee ont jeté les bases d’un partage de données en temps réel entre les entités publiques estoniennes. Créée en 2011, X-tee a nécessité la mise en œuvre d’un modèle de fédération de données qui a permis d’assurer des services publics plus efficaces, intégrés et rationalisés.

L’intérêt de la plateforme X-tee tient à son rôle intégrateur. L’objectif est d’offrir une solution fonctionnant pour l’ensemble du secteur public (selon un modèle d’administration plateforme) et permettant un partage sécurisé et authentifié de données à partir de sources de données qui, auparavant, étaient séparées par des frontières administratives étanches. L’utilisation de la plateforme X-tee est régie par la loi, et les entités publiques qui souhaitent accéder à des données appartenant à d’autres entités publiques, ou partager avec celles-ci leurs propres données, sont tenues de recourir à cette plateforme. Ce système permet d’éviter la prolifération de solutions de partage de données au sein du secteur public, et de favoriser la cohésion du secteur public estonien. Il a joué un rôle crucial en ouvrant la voie à l’instauration d’une administration numérique, à la mise en place de services et de plateformes intégrés au sein et à l’extérieur du secteur public et à une situation plus avantageuse pour les particuliers et les entreprises. Par ailleurs, le modèle de la plateforme finlando-estonienne X-Road a été déployé dans d’autres pays tels que les îles Féroé, l’Islande, le Japon et le Kirghizistan (E-estonia, 2018[66]).

Le projet Data Federation Project, aux États-Unis, constitue une autre illustration de la volonté des pays de l’OCDE d’améliorer leur infrastructure nationale en matière de données.

Encadré 2.7. États-Unis : le projet Data Federation Project

Le projet Data Federation Project vise à apporter plus de cohérence aux pratiques de fédération de données au sein du secteur public américain, afin de mieux accompagner les décisions stratégiques, de gagner en efficience au niveau opérationnel, de permettre la diffusion de processus et infrastructures partagés, de favoriser l’intégration de l’administration et de la décloisonner.

La prolifération de différents modèles fédératifs de données recourant à des outils, processus et infrastructures divers pourrait ainsi être évitée, au profit de la mise en place progressive d’un modèle unique et évolutif de fédération de données élaboré par l’administration centrale. Ce projet s’inscrirait dans une démarche d’« administration plateforme » ; l’objectif global serait donc de créer un outil partagé de fédération de données qui pourrait ensuite être adopté à travers l’ensemble du secteur public.

Ce projet s’appuierait sur le recensement de bonnes pratiques en matière de collecte, de combinaison et d’échange de données dans un contexte de sources disparates et de multiplicité des entités publiques et des niveaux d’administration. Il aurait aussi pour ambition d’énoncer des normes en matière de données, de proposer des lignes directrices et de mettre à disposition des outils réutilisables (d’agrégation automatique de données, par exemple), afin de favoriser la mutualisation des connaissances entre les entités publiques et la bonne réutilisation de données publiques issues de sources différentes.

Sources : encadré publié dans OCDE (2019[3]), Digital Government Review of Argentina: Accelerating the Digitalisation of the Public Sector, à partir d’indications fournies dans Lindpainter, J. (2019[67]), « The US Data Federation wants to make it easier to collect, combine, and exchange data across government », https://18f.gsa.gov/2019/03/05/the-us-data-federation.

Désireuse d’améliorer son architecture et son infrastructure nationales en matière de données, l’Italie s’est dotée d’une plateforme nationale de données. Cette plateforme propose des solutions en matière de données massives, y compris des lacs des données²⁵, afin de faciliter l’accessibilité, le partage et l’analyse de vastes volumes de données brutes et non structurées issues des administrations publiques. Cette initiative reflète une prise de conscience croissante par les pouvoirs publics de la nécessité de concevoir des infrastructures et architectures en matière de données qui soient adaptées aux nouvelles technologies les plus récentes, y compris l’intelligence artificielle et l’apprentissage automatique. Sur le plan de l’ouverture des données, le portail italien de données dati.gov.it répond également à la nécessité d’une plus grande collaboration en matière de partage de données au sein du secteur public. Il est basé sur le principe d’une « fédération de catalogues » qui permet à toute entité publique d’alimenter le catalogue de données, avec des mises à jour périodiques. Le catalogue permet donc aussi de mesurer les fruits de la politique d’ouverture des données sur le plan de la disponibilité des données.

Des possibilités d’accentuer l’ouverture et la collaboration avec des acteurs externes sont apparues en conséquence de la volonté des autorités de mettre en place des infrastructures plus robustes et efficientes en matière de partage des données. Au Royaume-Uni, par exemple, le projet Digital Marketplace²⁶ a rapproché du secteur public des fournisseurs externes de solutions numériques en proposant des ressources telles que le cadre G-cloud²⁷, qui guide les fournisseurs externes de services infonuagiques dans leurs rapports avec leurs clients publics. La Norvège s’est inspirée du modèle britannique pour lancer un projet visant à créer une plateforme similaire pour la commande publique de services infonuagiques, dans le prolongement de sa stratégie de 2016 en matière d’informatique en nuage²⁸.

Par ailleurs, le recours aux API se développe rapidement dans les pays membres et partenaires de l’OCDE, sous l’effet d’une volonté d’intégrer en temps réel les données, les procédures et les organisations (y compris celles qui sont extérieures au secteur public). Au Brésil, l’administration centrale a créé une plateforme d’intégration, Conecta.gov²⁹, qui comporte aussi un catalogue d’API. Elle permet aux entités publiques de partager plus facilement et efficacement des données, ce qui facilite la mise en œuvre du principe « une fois pour toutes » (tel qu’il a été inscrit dans le droit brésilien³⁰ en 2017).

Des API sont également fournies en accès public dans le cadre des politiques d’ouverture des données publiques menées dans différents pays de l’OCDE, dont l’Australie, le Canada, la Colombie, le Danemark, la France, le Mexique, le Portugal, le Royaume-Uni et la Suisse (OCDE, 2019[6]).

Comme on l’a déjà vu dans ce chapitre, le Danemark, la Norvège et la Suède ont tous renforcé leur action en matière de registres de données de base, ce qui permet le partage en temps réel de l’information publique au sein du secteur public (et, dans certains cas, à l’extérieur de celui-ci). Ayant pris conscience de l’intérêt d’un partage des registres de base, plusieurs autres pays commencent à examiner des solutions du même ordre. Au Brésil, un nouveau décret relatif au partage des données³¹ prévoit la création d’un registre de base des citoyens destiné à améliorer la qualité de l’information relative à l’identité et à la vie des citoyens, et à faciliter une numérisation de bout en bout des services publics.

Par ailleurs, l’idée selon laquelle il serait nécessaire de normaliser davantage les données fait son chemin dans les pays de l’OCDE - non seulement dans l’enceinte du secteur public, mais aussi dans le cadre de l’action menée au niveau intersectoriel et international pour favoriser le respect des textes applicables, rendre le secteur public plus redevable de ses actes, mieux assurer l’intégrité et associer davantage les citoyens. Ainsi :

En France, la Commission nationale de l’informatique et des libertés (CNIL), soucieuse de protéger les droits numériques et les données personnelles des citoyens, a créé un référentiel en matière de gouvernance de la protection des données³² qui énonce 25 exigences techniques auxquelles doivent se soumettre les entités publiques et privées qui gèrent des données personnelles afin de respecter le règlement général de l’Union européenne sur la protection des données (RGPD). De même, en juin 2019, Singapour a produit des lignes directrices techniques en matière de partage éthique des données entre organisations (sous l’appellation de « Trusted Data Sharing Framework ») 33. On trouvera au chapitre 4 une évocation plus approfondie des questions d’éthique soulevées par les données au sein du secteur public.

la norme XBRL³⁴, qui s’applique aux déclarations obligatoires des entreprises effectuées par voie électronique, est un exemple de norme en matière de données adoptée par des pays du monde entier. Elle permet la transmission numérique rapide et exacte d’états financiers et d’autres éléments d’information entre des entités du secteur privé et du secteur public au moyen d’un langage commun, ce qui simplifie le respect des textes et les obligations déclaratives des entreprises. De nos jours, la norme XBRL est utilisée par des pays de l’OCDE tels que l’Allemagne, les États-Unis et le Japon³⁵. Le projet SBR, aux Pays-Bas (voir, ci-avant, la section « Flexibilité et évolutivité » du présent chapitre), offre un autre bon exemple d’adoption d’une norme applicable aux obligations déclaratives des entreprises pour limiter les formalités administratives et améliorer le respect des textes grâce au numérique.

des partenariats tels que le C5 (qui rassemble l’Argentine, la Colombie, la France, le Mexique, le Royaume-Uni et l’Ukraine) sont le reflet d’efforts transnationaux en faveur de la définition et de la mise en œuvre de pratiques cohérentes en matière des données sur les marchés publics ouverts. Ces efforts englobent l’adoption de normes internationales en matière de données telles que la norme applicable aux données sur les marchés publics ouverts (Open Contracting Data Standard), qui propose une série de lignes directrices en vue de la publication de certains documents ainsi que de données normalisées, réutilisables et de qualité pour chacune des étapes de la passation d’un marché public. Le partenariat récent entre l’Open Contracting Partnership (qui est à l’origine de cette norme) et l’initiative CoST (Infrastructure Transparency Initiative), qui vise à assurer la transparence en matière d’infrastructures, va ouvrir la voie à la généralisation de meilleures pratiques de gestion et d’ouverture des données dans le cadre des infrastructures publiques, et améliorer la qualité de la norme de CoST relative aux données portant sur les infrastructures (norme IDS).

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[12] OCDE (2012), Recommandation du Conseil concernant la politique et la gouvernance réglementaires, Éditions OCDE, Paris, https://dx.doi.org/10.1787/9789264209039-fr.

[38] OCDE (à paraître), Open and Connected Government Review of Thailand, Éditions OCDE, Paris.

[20] Office for Artificial Intelligence (2019), AI Sector Deal One Year On, Office for Artificial Intelligence, Londres, https://assets.publishing.service.gov.uk/government/uploads/system/uploads/attachment_data/file/819331/AI_Sector_Deal_One_Year_On__Web_.pdf.

[47] Office of the Government Chief Information Officer (2019), Public Service Data Strategy 2019-2023, Gouvernement d’Irlande, https://www.osi.ie/wp-content/uploads/2018/12/Public-Service-Data-Strategy-2019-2023.pdf (consulté le 23 août 2019).

[16] Open Data Institute (2018), « Defining a ‘data trust’ », Open Data Institute, Londres, https://theodi.org/article/defining-a-data-trust.

[69] Open Data Watch (sans date), The Data Value Chain: Moving from Production to Impact, Open Data Watch, Washington, D.C., https://opendatawatch.com/publications/the-data-value-chain-moving-from-production-to-impact (consulté le 16 juillet 2018).

[33] Ordnance Survey (2017), Ordnance Survey appoints new chief data officer, 28 juin, https://www.ordnancesurvey.co.uk/about/news/2017/carolinebellamy_chief_data_officer.html (consulté le 21 août 2019).

[63] Roberts, S. (2019), Data in UK Government, UK Department for Digital, Culture, Media and Sport, Londres.

[40] SBR (2019), What is SBR?, https://www.sbr-nl.nl/sbr-international/what-sbr (consulté le 22 août 2019).

[30] Sen, H. (2019), Data Governance: Perspectives and Practices, Technics Publications LLC, Bradley Beach, NJ.

[51] Stats NZ (2019), Data Leadership Quarterly Dashboard, Gouvernement de la Nouvelle-Zélande, https://www.data.govt.nz/about/government-chief-data-steward-gcds/data-dashboard (consulté le 26 août 2019).

[24] Sweeney, K. (2019), « An operational data governance framework for New Zealand government », Stats NZ, Wellington, https://statsnz.contentdm.oclc.org/digital/collection/p20045coll1/id/2657 (consulté le 27 août 2019).

[1] The Economist (2017), « The world’s most valuable resource is no longer oil, but data: Regulating the Internet giants », The Economist, https://www.economist.com/leaders/2017/05/06/the-worlds-most-valuable-resource-is-no-longer-oil-but-data (consulté le 28 février 2019).

[70] UK National Audit Office (2019), The Challenges in Using Data Across Government, UK National Audit Office, Londres, https://www.nao.org.uk/wp-content/uploads/2019/06/Challenges-in-using-data-across-government.pdf.

[57] US Congress (2019), Foundations for Evidence-Based Policymaking Act of 2018, US Congress, Washington, D.C., https://www.congress.gov/bill/115th-congress/house-bill/4174/text (consulté le 6 septembre 2019).

[68] Van Ooijen, C., B. Ubaldi et B. Welby (2019), « A data-driven public sector: Enabling the strategic use of data for productive, inclusive and trustworthy governance », Documents de travail de l’OCDE sur la gouvernance publique, Éditions OCDE, Paris, https://doi.org/10.1787/09ab162c-en.

[44] VRK (2018), Finland’s and Estonia’s Data Exchange Layers Connected to One Another on 7 February: The Rapid Exchange of Information Between the Countries Is Now Possible, Population Register Centre, Helsinki, https://vrk.fi/en/article/-/asset_publisher/suomen-ja-viron-palveluvaylat-liitetty-yhteen-7-2-tietojen-nopea-ja-luotettava-vaihto-maiden-valilla-nyt-mahdollista (consulté le 23 août 2019).

[39] Wuttisorn, P. (2019), Open and Connected Governance in Thailand, Office of the National Digital Economy and Society Commission.

[17] Wylie, B. et S. McDonald (2018), What Is a Data Trust?, Centre pour l’innovation dans la gouvernance internationale, https://www.cigionline.org/articles/what-data-trust.

Notes

 1.  Voir, par exemple : https://www.cessda.eu/News-Events/News/CESSDA/Open-if-possible-protected-if-needed-Research-data-via-DANS.

 2.  « Nous devons, d’un côté, être capables de protéger avec soin nos données personnelles ainsi que les données relevant de la propriété intellectuelle ou de la sécurité nationale, par exemple, mais aussi, d’un autre côté, permettre la libre circulation de données médicales, industrielles et relatives au trafic ainsi que d’autres données non personnelles, anonymes et extrêmement utiles, afin qu’elles ne connaissent pas de frontières. Je dis bien : pas de frontières. » Extrait de l’allocution prononcée par le Premier ministre japonais, M. Abe, lors de la réunion annuelle du Forum économique mondial. Le texte intégral (en anglais) peut être consulté à l’adresse suivante : https://japan.kantei.go.jp/98_abe/statement/201901/_00003.html.

 3.  Voir, par exemple, le cas de la France et de son portail de données ouvertes (OCDE, 2019[6]) – et celui du Mexique, où l’administration fédérale a noué des partenariats avec des organisations de la société civile (OCDE, 2018[37]).

 4.  Voir, par exemple, les travaux sur les partenariats de type « data collaboratives » menés par Govlab aux États-Unis (https://datacollaboratives.org).

 5.  Pour en savoir plus, voir https://www.sbr-nl.nl/sbr-international.

 6.  Pour en savoir plus, voir https://www.logius.nl/english.

 7.  Pour en savoir plus, voir https://infrastructurepipeline.org.

 8.  Pour en savoir plus, voir https://e-estonia.com/solutions/interoperability-services/x-road.

 9.  Cette section présente des définitions concernant des aspects précis de la gouvernance des données, mais ne vise pas à l’exhaustivité tant sur le plan des descriptions que des concepts. Si le lecteur recherche une telle exhaustivité, l’auteur recommande de consulter la littérature sur la gouvernance des données comme DAMA International (2017[26]).

 10.  Pour plus d’informations, voir : https://www.osi.ie/wp-content/uploads/2018/12/Public-Service-Data-Strategy-2019-2023.pdf.

 11.  Pour plus d’informations, voir : https://www.gov.uk/government/publications/national-data-strategy-open-call-for-evidence.

 12.  Pour plus d’informations, voir : http://grunddata.dk.

 13.  Pour plus d’informations, voir : https://datafordeler.dk.

 14.  Voir, notamment, Cour des comptes britannique (National Audit Office) (2019[70]).

 15.  Pour plus d’informations, voir : https://www.data.govt.nz/about/government-chief-data-steward-gcds.

 16.  Pour plus d’informations, voir : https://www.legifrance.gouv.fr/jo_pdf.do?id=JORFTEXT000029470857.

 17.  Pour plus d’informations, voir : https://statsnz.contentdm.oclc.org/digital/collection/p20045coll1/id/2657.

 18.  Pour plus d’informations, voir : https://www.gov.uk/government/collections/digital-data-and-technology-profession-capability-framework.

 19.  Pour plus d’informations, voir : https://gccollab.ca/a_propos.

 20.  Pour plus d’informations, voir : https://apolitical.co/solution_article/how-can-government-get-top-talent-canadas-free-agents-work-where-they-want.

 21.  Pour en savoir plus  : https://www.gov.uk/government/publications/gender-database/gender-data.

 22.  Voir, par exemple, le cas de l’office statistique national argentin, évoqué dans OCDE (2019), Digital Government Review of Argentina.

 23.  Pour en savoir plus, voir OCDE (2015[72]), Van Ooijen et al. (2019[68]) et Open Data Watch (sans date[69]).

 24.  « X-tee est une couche d’échange de données utilisée en Estonie. Jusqu’en 2018, elle était également connue sous l’appellation anglaise ‘X-Road’. Toutefois, depuis 2018, l’appellation ‘X-Road’ est uniquement employée pour désigner la technologie commune développée par l’Estonie et la Finlande dans le cadre de l’institut MTÜ Nordic Institute for Interoperability Solutions. La X-tee estonienne conserve désormais son nom ‘X-tee’ en anglais. » Source : Autorité estonienne des systèmes d’information (RIA), https://www.ria.ee/en/state-information-system/x-tee.html.

 25.  Dans son guide intitulé Guide to the Data Management Body of Knowledge, DAMA International définit un lac de données comme « un environnement dans lequel une vaste quantité de données de divers types et structures peut être absorbée, entreposée, évaluée et analysée ». Pour en savoir plus : https://technicspub.com/dmbok.

 26.  Pour en savoir plus : https://www.digitalmarketplace.service.gov.uk.

 27.  Pour en savoir plus : https://www.gov.uk/guidance/g-cloud-suppliers-guide.

 28.  Pour en savoir plus : https://www.difi.no/rapport/2018/08/innkjopsordningmarkedsplass-skytjenester.

 29.  Pour en savoir plus : https://catalogo.conecta.gov.br/store.

 30.  Loi n° 13 460 du 26 juin 2017, www.planalto.gov.br/ccivil_03/_ato2015-2018/2017/Lei/L13460.html.

 31.  Information fournie par les autorités brésiliennes (Secretaria de Governo Digital). Le nouveau décret relatif au partage de données devrait être publié en 2019.

 32.  Pour en savoir plus : https://www.cnil.fr/en/what-you-should-know-about-our-standard-data-protection-governance.

 33.  Pour en savoir plus : https://www.pdpc.gov.sg/news/latest-updates/2019/06/first-comprehensive-trusted-data-sharing-framework-now-available.

 34.  Pour en savoir plus : https://www.xbrl.org/the-standard/what/an-introduction-to-xbrl.

 35.  Pour en savoir plus : https://www.datatracks.co.uk/ixbrl-blog/xbrl-around-the-world.

3

L’exploitation des données dans le secteur public au service de la création de valeur publique

Ce chapitre examine comment le secteur public peut appréhender les données comme un actif stratégique et les exploiter au service de la création de valeur publique. Après une présentation du cycle de valeur des données publiques, on y étudie comment déterminer la valeur des données en tant qu’actif et les approches envisageables pour mieux comprendre la notion de valeur publique. On s’intéresse ensuite aux moyens concrets d’exploiter les données à l’appui de la création de cette valeur publique dans trois domaines : « l’anticipation et la planification », la « prestation » et « l’évaluation et le suivi ».

Introduction

L’exploitation des données offre aux administrations des possibilités presque illimitées de fournir des services publics plus efficients, efficaces et dignes de confiance. Le chapitre 2 a mis en évidence l’importance de définir et d’adopter un modèle de gouvernance des données qui crée des conditions favorables à la mise en place d’un secteur public axé sur les données aussi bien au niveau du centre de gouvernement qu’au sein des organisations et des secteurs du secteur public. Si la réponse à ces modèles dépend de facteurs contextuels, toutes les entités publiques s’intéressant au rôle des données et aux moyens d’en dégager de la valeur doivent définir et exposer clairement l’usage auquel elles sont destinées et les avantages visés. Aux États-Unis, par exemple, la priorité du Department of Health and Human Services est de bâtir un environnement de données partageables, tandis que la Marine met l’accent sur le renforcement de la capacité de combat (US Department of Health & Human Services, 2011[1] ; Department of the Navy, 2017[2]).

Ce chapitre se penche sur l’exploitation des données dans le secteur public au service de la création de valeur publique. Il examine dans un premier temps les définitions de la valeur, en présentant d’abord le cycle de valeur des données publiques, avant de s’intéresser aux notions de valorisation des données en tant qu’actif et de création de valeur publique. Après avoir jeté les bases sur lesquelles les pouvoirs publics peuvent s’appuyer pour définir, démontrer et générer la valeur, le chapitre développe le cadre présenté dans van Ooijen, Ubaldi et Welby (2019[3]) pour examiner comment les pays peuvent exploiter les données en vue de générer ou de renforcer la valeur publique, par le biais de trois types d’activités :

1.Anticipation et planification : ils peuvent utiliser les données dans le cadre de la conception des politiques, de la planification des interventions, de l’anticipation des évolutions possibles et de la prévision des besoins ;

2.La prestation (des services publics et des politiques publiques) : ils peuvent utiliser les données pour fournir des éclairages et améliorer la mise en œuvre des politiques publiques, la réactivité des pouvoirs publics et la prestation des services publics.

3.Évaluation et suivi : ils peuvent utiliser les données pour mesurer l’impact, contrôler les décisions et suivre les performances.

Définir la valeur

Le cycle de valeur des données publiques

Le document de travail de l’OCDE intitulé A data-driven public sector: Enabling the strategic use of data for productive, inclusive and trustworthy governance (van Ooijen, Ubaldi et Welby, 2019[3]) introduit la notion de cycle de valeur des données publiques. Y sont identifiées les phases par lesquelles les données doivent passer pour une gestion et une valeur optimales. Le cycle permet de suivre la trajectoire des données, depuis leur prise en charge (ensembles de données brutes, isolées et non structurées) jusqu’à l’identification et la compréhension des relations qui existent entre ces données et aboutissent à l’information et la connaissance. Les résultats de cette connaissance nourrissent l’action des pouvoirs publics et la prise de décisions, qu’elles soient d’ordre stratégique, tactique ou opérationnel (Ubaldi, 2013[4]).

Graphique 3.1. Le cycle de valeur des données publiques

Source : van Ooijen, C., B. Ubaldi et B. Welby (2019[3]), A data-driven public sector: Enabling the strategic use of data for productive, inclusive and trustworthy governance, https://doi.org/10.1787/09ab162c-en.

La constitution d’une base de connaissances du secteur public ouvre la voie à un fonctionnement plus efficient et efficace des administrations publiques et à la création de valeur publique. Pour autant, on la représente délibérément sous la forme d’un cycle, puisque cette évolution ne relève pas d’un processus linéaire, mais s’inscrit dans un cycle comptant des boucles de rétroaction et des itérations permanentes. Les données peuvent nourrir et transformer les processus décisionnels, qui à leur tour peuvent conduire à la production et la collecte de données différentes ou plus nombreuses (OCDE, 2015[5]).

Ce modèle comprend quatre phases par lesquelles passent les données du secteur public : 1) la collecte et la génération ; 2) le stockage, la sécurisation et le traitement ; 3) le partage, la curation et la publication ; et 4) l’utilisation et la réutilisation. Les deux premières phases du cycle ont entièrement trait à la façon dont le secteur public gère les données qu’il génère, collecte et détient, et assume ses responsabilités à leur égard. Comme exposé dans le chapitre 4, cette activité touche à plusieurs aspects importants des droits inhérents aux données et à la préservation de la valeur publique liée à une administration efficace et digne de confiance. Les deux dernières phases ouvrent la voie à des possibilités de créer de la valeur publique nouvelle par des moyens qui seront exposés dans la seconde moitié du chapitre.

Collecte et génération des données

Il s’agit là du point de départ de l’exploitation des données au sein du secteur public. Les données auxquelles accèdent les agents des services publics peuvent prendre des formes très diverses et être issues de multiples sources. Elles peuvent provenir d’un ensemble de données publié par une tierce partie – qu’il s’agisse de données publiques ouvertes ou de données accessibles via une interface de programmation d’application (API) –, ou être produites par une technologie tierce, un appareil connecté dans le cadre de l’internet des objets (IdO), par exemple. Il peut s’agir de données demandées dans le cadre d’un service par le biais de formulaires destinés à recueillir des informations auprès du public, consignées dans un logiciel de gestion de la relation client suite à des enquêtes de suivi successives, ou encore résultant d’une activité de service public impliquant la mise en place de contrats publics. Enfin, il peut s’agir de données détenues par des acteurs privés qui travaillent de concert avec le secteur public pour fournir des biens et des services.

Si la plupart de ces données sont générées par l’activité des administrations publiques, cette première phase du cycle peut également faire intervenir des sources non gouvernementales. D’où l’importance de mettre en place des normes universelles de collecte et de prise en charge des données dans les secteurs tant public que privé (un point abordé dans la partie du chapitre 2 consacrée à l’infrastructure et l’architecture de données). Bien que l’utilisation des données au titre de cette phase ait des incidences internes au secteur public et influe sur les décisions internes, le fait de disposer de données de qualité en favorise la réutilisation dans le cadre des phases ultérieures. Dans la mesure où ces décisions façonnent les interactions qui sous-tendent la collecte et jettent les bases de l’utilisation à venir des données, cette phase détermine l’expérience de consommation des services publics par les citoyens (Welby, 2019[6]). En tant que telle, la valeur publique est un produit dérivé « passif » et non pas directement issu de l’utilisation ou de la réutilisation des données, comme c’est le cas au cours des phases ultérieures.

Stockage, sécurisation et traitement des données

Une fois identifiées, collectées et générées, les données doivent être stockées, sécurisées et traitées. Cette phase du cycle revêt une importance cruciale au regard des thématiques abordées dans le chapitre 4, à savoir le rôle des données et la confiance du public. Des décisions doivent être prises quant aux modalités de stockage des données collectées et d’évaluation de leur qualité (y compris pour ce qui est des questions liées aux biais éventuels), à leur catalogage et à leur nettoyage. Autant d’étapes essentielles non seulement pour garantir la confiance des citoyens quant à la capacité du secteur public de gérer correctement les données, mais aussi pour établir un socle solide en vue des phases ultérieures du processus.

Cette phase du cycle touche aux comportements et activités des acteurs du secteur public appelés à affronter les défis architecturaux et infrastructurels inhérents à la mise à disposition de données de qualité tels qu’exposés dans le chapitre 2 sur les modèles de gouvernance des données. Les données qu’il convient de stocker, sécuriser et traiter ont des incidences internes au secteur public et influent sur les décisions internes. Elles ne donnent pas lieu à la création de valeur publique nouvelle en termes de maintien de la confiance dans les administrations (comme évoqué au titre de l’examen des droits des citoyens à l’égard des données, dans le chapitre 4). Ces considérations doivent être une priorité pour les acteurs responsables des informations nominatives, qu’ils relèvent du secteur public ou privé.

Partage, curation et publication des données

La troisième phase du cycle de valeur des données publiques a trait à la façon dont les données stockées, sécurisées et traitées sont partagées, organisées et publiées. À ce stade, le contexte et les contraintes juridiques peuvent influer sur les délais de traitement des demandes d’accès et des accords de partage pour les données qui ne sont pas mises à la disposition du public. Lorsque des efforts explicites sont déployés pour favoriser le partage, la curation et la publication des données, la disponibilité de plateformes d’interopérabilité des données et la mise en place de licences sur les données mises à disposition sur des sites de données ouvertes devraient être une priorité dès les phases antérieures du cycle, de manière à assurer la qualité latente des données.

L’expérience des pays ayant participé à l’étude comparative qui a nourri le présent rapport met en lumière diverses approches quant à la formulation d’une obligation de partage des données entre les institutions publiques, dans le but notamment d’éviter que les citoyens n’aient à fournir les mêmes informations à différentes administrations.

Graphique 3.2. Les institutions publiques de votre pays sont-elles soumises à une obligation explicite de partager les données qu’elles produisent avec d’autres institutions ?

Source : D’après les informations fournies par six pays membres de l’OCDE en réponse au questionnaire sur la situation du secteur public axé sur les données dans les pays de l’OCDE, question 7 : « Les institutions publiques de votre pays sont-elles soumises à une obligation explicite formelle (à savoir une instruction écrite énoncée dans un document public officiel de type loi, directive, réglementation, ligne directrice, plan d’action, décret, ou autre) de partager les données qu’elles produisent avec d’autres institutions publiques ? » (traduction libre).

En Corée et au Portugal, le partage proactif des données est une obligation légale. En Corée, la loi Electronic Government Act constitue le fondement juridique pour empêcher la duplication des données collectées auprès des citoyens, instaurant de facto une obligation de partage des données pertinentes entre les administrations (Gouvernement de la Corée, 2017[7]). Au Portugal, un texte législatif comparable établit le principe de « collecte unique », selon lequel les citoyens ne sont pas tenus de transmettre à l’administration deux fois le même document. La plateforme d’interopérabilité pour l’administration publique mise en place au Portugal facilite l’échange d’informations liées aux services au sein de l’administration : la Résolution du Conseil des ministres 42/2015 du 19 juin étend ce dispositif aux fournisseurs relevant du secteur privé (Presidência do Conselho de Ministros, 2015[8]).

Au Danemark et en Suède, seuls certains ensembles de données font l’objet d’un partage proactif entre toutes les institutions publiques. À l’image de l’approche de mise à disposition des données sous forme de service adoptée en Argentine (voir encadré 2.6 du chapitre 2), le Danemark a mis au point un ensemble complet de ressources détaillant la marche à suivre pour bâtir et publier des modèles de données¹. Ces ressources établissent une terminologie commune pour les discussions sur les données danoises et simplifient leur réutilisation par les acteurs concernés. La Suède a depuis longtemps institué une obligation légale de partage des données ; la loi, adoptée en 1998, détaille quelles informations doivent être partagées et dans quelles conditions (Finansdepartementet S3, 1998[9]). En Irlande, plusieurs institutions publiques ont conclu des accords ad hoc de partage de données ou d’accès aux données. Le pays déploie par ailleurs des efforts continus pour étendre le cadre législatif sur la réutilisation des données afin de mettre en place un modèle plus formel en la matière. Au Royaume-Uni, il n’existe pas d’obligation explicite imposant à une organisation qui produit des données de les partager avec d’autres institutions ; par conséquent, le partage de données fait toujours suite à une demande ad hoc et ne s’inscrit pas dans une approche stratégique d’interopérabilité et de facilitation des échanges.

La quasi-totalité de ces pays prennent des mesures en faveur de la publication des données sur des sites de données ouvertes donnant accès à un large éventail d’ensembles de données. Le chapitre 2 expose les efforts de production de données de qualité à un stade précoce du cycle de valeur des données publiques en vue d’en faciliter la réutilisation ultérieure, soit par une autre institution publique, soit sous la forme de données publiques ouvertes (DPO). En revanche, les capacités de découverte interne de ces données sont moins développées, seuls la Corée et le Royaume-Uni ayant mis en place un inventaire unique des données afin de permettre aux décideurs et aux équipes de service d’y accéder plus facilement en vue de les réutiliser. Le Danemark, l’Irlande et le Portugal prévoient d’en faire de même dans un avenir proche ; la Suède n’a pas de projet en ce sens.

Pour autant, l’absence d’inventaire unique ne constitue pas nécessairement un frein à la réutilisation et la découverte internes des données. De fait, ni le Danemark (Encadré 3.1) ni le Portugal n’en disposent, mais ils ont, avec la Corée, pris des mesures concrètes pour étudier les besoins et la structure des registres de données de base. Ces enregistrements canoniques fournissent un socle pour la phase de « prestation » des politiques et services publics et simplifient les activités liées à l’obtention et à la curation d’ensembles de données essentiels. Le Royaume-Uni s’attelle également à la mise en place de tels enregistrements, mais sans une assise législative explicite.

Encadré 3.1. Les données de base au Danemark

L’étude e-Government Study of Denmark (OCDE, 2010[10]) publiée par l’OCDE en 2010 souligne l’importance de fournir des registres de données de base de qualité, non seulement à l’appui des activités des équipes des administrations, mais aussi pour renforcer l’efficacité des efforts en faveur des données publiques ouvertes. Le Danemark disposait déjà de registres et des cadres juridiques nécessaires, mais leur adoption a été limitée car ils ne répondaient pas aux besoins des utilisateurs.

Cherchant à passer du strict respect de la loi à la mise à disposition d’une solution répondant aux besoins, le gouvernement a lancé un programme sur trois ans afin de mettre en œuvre des registres de données de base au Danemark. Au titre de cet effort, le pays a repensé intégralement l’approche de la gouvernance des données au sein du secteur public, allant jusqu’à modifier le cadre juridique et nouer des partenariats en dehors du secteur public pour recueillir des avis et identifier des sources de données utiles.

Désormais, les pouvoirs publics danois consignent diverses informations clés sur les individus, les entreprises, les biens immobiliers, les bâtiments, les adresses et d’autres éléments. Ces informations, dites « données de base », sont réutilisées à l’échelle du secteur public et constituent pour les pouvoirs publics une ressource importante pour remplir leurs fonctions de manière adéquate et efficiente, en particulier compte tenu du nombre sans cesse croissant de tâches à effectuer dans l’environnement numérique et à l’échelle des différent(e)s unités, administrations et secteurs.

Qui plus est, les données de base sont également utiles au secteur privé, d’une part parce que les entreprises les utilisent dans le cadre de leurs processus internes et, d’autre part, parce que les informations obtenues à partir des données du secteur public peuvent être exploitées pour créer des produits et solutions entièrement nouveaux, notamment au format numérique. En d’autres termes, des données de base de qualité, librement accessibles au secteur privé, peuvent constituer un levier potentiel d’innovation, de croissance et de création d’emplois.

Source : Collectivités locales du Danemark (2012[11]), Good Basic Data for Everyone: A Driver for Growth and Efficiency, https://en.digst.dk/media/18773/good-basic-data-for-everyone-a-driver-for-growth-and-efficiency.pdf.

À ce stade du cycle, les incidences potentielles de l’utilisation des données ne se limitent plus aux acteurs internes du secteur public, mais commencent à s’étendre aux acteurs externes qui peuvent entreprendre d’utiliser les données ainsi partagées. Si les deux premières phases du cycle de valeur des données publiques façonnent l’expérience des citoyens et contribuent à bâtir la confiance dans les administrations et à préserver la valeur publique, c’est lors de cette troisième phase, ainsi que la suivante, que l’on entrevoit la possibilité de créer de la valeur publique nouvelle à partir de l’activité des acteurs avec lesquels les données sont partagées en vue d’évaluer l’impact des politiques et les opportunités en termes d’offre de services.

Utilisation et réutilisation des données

La dernière phase du cycle de valeur des données publiques concerne l’utilisation et la réutilisation des données ; c’est à ce stade qu’apparaissent les véritables possibilités de créer une valeur publique manifeste. Les étapes précédentes du cycle se déroulent souvent en arrière-plan. Elles ne doivent toutefois pas être négligées, car si elles ne font pas l’objet d’une approche efficace, les efforts pour tirer de la valeur de l’utilisation et de la réutilisation des données seront mis à mal par la piètre qualité des données, la couverture partielle des sources, le manque de fiabilité de l’accès et les obstacles au partage des données. Par conséquent, si la valeur publique dégagée de l’utilisation et de la réutilisation des données est visible, c’est uniquement parce que ces activités prennent appui sur un écosystème plus large de gouvernance des données, comme évoqué dans le chapitre 2, qui crée les conditions indispensables à une exploitation optimale des données.

Certes, l’ouverture des données permet aux acteurs externes de créer de la valeur publique sur cette base, mais dans un secteur public fondé sur les données, on accorde une importance et une attention équivalentes à l’expérience interne. Lorsque l’on améliore la gestion et l’exploitation des données à chaque stade du processus, les décideurs et les agents publics sont à même d’accroître leur efficacité en renforçant leurs capacités en matière de données et par ricochet, en créant une valeur publique accrue. La seconde moitié du chapitre examine plus avant comment l’utilisation et la réutilisation des données peuvent créer cette valeur et tend à montrer que lorsqu’un secteur public axé sur les données s’appuie sur le cycle de valeur des données publiques, la valeur publique naît des résultats des deux dernières phases. On peut à ce titre tirer des enseignements de l’action déjà menée par les pouvoirs publics ; comprendre les problématiques auxquelles sont confrontées les parties prenantes ; prévoir les tendances et les besoins nouveaux ; fournir des services de meilleure qualité ; concevoir et adapter des approches innovantes ; assurer le suivi des activités de mise en œuvre en cours ; et gérer les ressources utilisées pour faire face à une problématique particulière.

Apprécier la valeur des données en tant qu’actif

Il apparaît clairement que le secteur public doit investir dans ses capacités en matière de données, en particulier depuis que les partisans des données se font largement l’écho des vertus qu’elles recèlent à l’ère du numérique. Dans les secteurs public comme privé, la gestion des ressources humaines et techniques axée sur les données est devenue une priorité ; en témoigne la hausse des investissements, en temps et en moyens financiers, dans la capture, la gestion, le traitement et l’administration responsable des données. Les emplois dans le domaine de la science des données ont enregistré une croissance de 256 % sur cinq ans (Indeed Hiring Lab, 2019[12]) et les organisations reconnaissent intuitivement que les dépenses consacrées à la gestion des données sont porteuses d’économies et de réduction des risques.

Bien que, dans le cadre de ces efforts, il soit généralement possible d’évaluer les coûts inhérents aux activités liées aux données, il s’avère plus ardu de déterminer les avantages de leur utilisation ; c’est pourquoi on tend à les assimiler avant tout à un poste de dépenses, plutôt qu’à un actif. En l’absence d’une méthodologie permettant de les appréhender relativement à d’autres actifs clés, comme les ressources humaines ou financières, les organisations sont moins à même de valoriser les données qu’elles détiennent.

De fait, s’il est encourageant de voir les acteurs publics décrire les données comme un « actif » dans les documents stratégiques énonçant les objectifs en matière d’utilisation des données, ces documents ne définissent généralement pas en des termes aussi explicites comment calculer la valeur de cet actif. Il convient donc de corroborer cette intuition de la valeur des données avec une définition plus robuste de son évaluation et d’apporter ainsi de la matière aux dossiers de décision d’investissement et à l’évaluation d’impact par étalonnage.

En termes comptables, les trois caractéristiques essentielles d’un actif sont identifiées comme suit (Godfrey et al., 2010[13] ; Henderson et al., 2017[14]) :

1.L’actif présente-t-il un potentiel en termes de service, ou des avantages économiques futurs découlant de son utilisation ou de sa cession ?

2.L’actif est-il contrôlé par l’organisation ? En d’autres termes, l’organisation est-elle en mesure d’en tirer avantage et d’en refuser ou réglementer l’accès par des tierces parties ?

3.L’actif est-il le résultat d’une activité antérieure ? A-t-il été collecté dans le cadre d’un processus, acquis d’une certaine manière auprès d’une source, ou des activités ont-elles été menées à bien pour le développer ?

Les données présentent ces caractéristiques et peuvent donc à ce titre être considérées comme des actifs. Pour autant, une question se pose : comment peut-on en déterminer la valeur ? Dans la mesure où il ne s’agit pas d’actifs corporels, la valeur ne peut être évaluée de la même façon. Dans le cas des actifs corporels, on peut s’appuyer sur la mesure du coût initial ou de la valeur au prix du marché, ou estimer les perspectives de recettes futures. Du point de vue de la conduite des affaires, une telle mesure est une priorité, non seulement à des fins de reporting financier à l’intention des actionnaires, mais aussi pour servir de base aux opérations de fusion ou d’acquisition, ainsi que pour le calcul de l’impôt.

Ni le secteur public, ni le privé ne disposent pour l’heure d’un modèle définitif pour mesurer la valeur des données. C’est un domaine dans lequel des travaux de recherche complémentaires doivent être menés – c’est pourquoi il est encourageant de voir l’Open Data Institute et le Bennett Institute for Public Policy de l’Université de Cambridge annoncer un projet destiné à définir une taxinomie pour déterminer la valeur des données, qui pourrait servir de point de départ à l’élaboration de politiques en matière de données (Nuffield Foundation, 2019[15]). Toutefois, en 1999, Moody et Walsh avaient proposé sept « lois » pour la mesure de la valeur de l’information (Encadré 3.2), qui peuvent aider à l’examen de certaines caractéristiques quantifiables. Vingt ans après la formulation de ces lois de l’information, même si l’on s’intéresse aujourd’hui davantage aux données qu’à l’information (un point examiné plus avant dans le chapitre 4), l’analyse de ces lois apporte néanmoins des éclairages utiles à l’identification de certaines solutions pratiques pour appréhender et mesurer la valeur des actifs incorporels.

Encadré 3.2. Les sept « lois » de l’information selon Moody et Walsh

1. L’information est partageable (à l’infini)

Les données sont un actif qui peut être partagé par plusieurs individus, sans perte de valeur. Elles diffèrent en ce sens d’autres actifs, dont la valeur totale est répartie entre divers acteurs. Quel que soit leur nombre, les personnes disposent d’un accès aux données qui peut être vu comme exclusif, de sorte que la valeur est cumulative, et non partagée : plus les données sont accessibles, plus grands sont les avantages. Cette caractéristique remet en cause les comportements de thésaurisation ou de duplication des données, synonymes de perte de valeur. De fait, la duplication des données en limite la valeur puisqu’elle a pour effet d’augmenter les coûts de stockage, le potentiel de redondance et les risques associés à la qualité et, par ricochet, à l’exactitude des données.

2. La valeur de l’information croît avec son utilisation

La plupart des actifs corporels perdent de la valeur au fil de leur utilisation ; pour les données, c’est le contraire qui se produit : plus elles sont utilisées, plus le retour sur investissement est élevé. Il s’agit là d’un point particulièrement important à prendre en compte lorsque l’on cherche à contrebalancer les coûts associés aux différentes phases du cycle de valeur des données publiques, non seulement parce qu’il convient de garder à l’esprit que les coûts marginaux sont comparativement négligeables, mais aussi parce que c’est l’utilisation des données qui leur confère de la valeur. Les données non utilisées constituent donc, non pas un actif, mais un élément de passif induisant des coûts de stockage, de maintenance et de sécurité.

3. L’information est périssable

Il peut arriver que la valeur des données se déprécie avec le temps, à un rythme qui dépend du type de données en question. Il se peut en outre que, dans le secteur public, la valeur de certains ensembles de données s’apprécie après une période déterminée, mais c’est généralement le cas lorsqu’elles sont combinées ou comparées à d’autres données.

4. La valeur de l’information augmente avec la qualité

Dans le secteur public, les informations inexactes sont extrêmement coûteuses. Les décisions afférentes à des politiques ou des services fondés sur des données incorrectes peuvent avoir de graves conséquences. Cette caractéristique ne doit pas conduire à exiger un niveau d’exactitude impossible à tenir, mais doit en revanche constituer un critère important lors de la mise au point d’un mécanisme d’appréciation de la valeur des données en tant qu’actif.

5. La valeur d’une information augmente lorsque celle-ci est associée à d’autres informations

Un bon moyen de libérer la valeur des données consiste à s’assurer qu’elles puissent être comparées et combinées à des données d’autres sources. Le défi de l’interopérabilité au sein du secteur public peut freiner la concrétisation de la pleine valeur des données à la fois en faisant obstacle aux avantages potentiels et en ajoutant des coûts liés aux efforts déployés pour extraire et rapprocher des données de différentes sources.

6. Le nombre n’est pas nécessairement synonyme de qualité

Pour la plupart des actifs, l’abondance fait la richesse. Ce n’est pas le cas pour les données, dont la prolifération pose de plus grandes difficultés d’allocation de ressources limitées.

7. L’information n’est pas une ressource épuisable

En règle générale, plus un actif est utilisé, moins il y en a. En revanche, les données ont souvent la capacité de s’autogénérer : plus elles sont utilisées, plus il en existe. À la valeur des données d’origine, qui demeure, s’ajoute celle des données obtenues via le processus suivi pour les utiliser et les analyser plus avant.

Source : Moody, D. et P. Walsh (1999[16]), Measuring the Value of Information: An Asset Valuation Approach, http://si.deis.unical.it/zumpano/2004-2005/PSI/lezione2/ValueOfInformation.pdf.

Malgré la difficulté de traiter un actif incorporel de cette façon, il importe que les secteurs publics trouvent des solutions concrètes pour déterminer la valeur des données. Comme le montre Ladley dans son ouvrage Making Enterprise Information Management (EIM) Work for Business (2010[17]), « tant que les données, les informations et les contenus ne seront pas gérés comme le sont d’autres actifs, ils n’ont aucune chance d’atteindre leur plein potentiel dans les organisations » (traduction libre).

Le cycle de valeur des données publiques peut offrir la possibilité de ventiler les activités liées aux données entre les différentes phases constitutives. En prenant en compte les coûts et les avantages inhérents à chacune des quatre phases (collecte et génération ; stockage, sécurisation et traitement ; partage, curation et publication ; et utilisation et réutilisation), il devient alors possible de définir la valeur. On peut allouer aux données un coût correspondant à l’effort nécessaire pour les obtenir et les tenir à jour. On peut également attribuer une valeur à l’utilité des données selon le lieu, l’utilisateur et la fréquence à laquelle elles sont utilisées. On ne s’attache plus dès lors à appréhender des données stockées, mais à analyser et comprendre qui sont les acteurs qui les utilisent et à quelles applications elles sont destinées. On pourrait pour ce faire utiliser un bilan interne pour suivre la valeur et l’activité associées aux actifs de données (Laney, 2017[18]).

Le graphique 3.3 illustre une approche envisageable pour déterminer la valeur des données dans le secteur public. Dans la partie de gauche figurent les trois domaines dans lesquels les activités sont les plus susceptibles de générer des coûts, tandis que sur la droite sont représentés les quatre avantages (en vert) liés à l’utilisation et la réutilisation des données, ainsi que deux inconvénients (en rouge) susceptibles de découler d’une utilisation insuffisante ou d’un traitement inadapté des données.

Graphique 3.3. Utiliser le cycle de valeur des données publiques pour déterminer la valeur des données

Cet exercice peut mettre en évidence l’urgence de s’atteler à certaines des questions de « gouvernance de données » exposées dans le chapitre 2. Pour concrétiser la valeur des données, il importe de veiller à bâtir une assise solide afin que les pays soient à même d’utiliser au mieux les données existantes, comme évoqué dans les documents de l’OCDE intitulés Digital Government Review of Sweden et Primer on Artificial Intelligence (OCDE, 2019[19] ; Observatoire de l'OCDE sur l'innovation dans le secteur public, 2019[20]). Ces efforts peuvent alors soutenir les opportunités qu’offrent les technologies émergentes et les progrès constants qui permettront de tendre vers des résultats optimaux et de libérer la valeur latente de leurs données (Ubaldi et al., 2019[21]). Le chapitre 2 recense les conditions essentielles à réunir pour garantir un fonctionnement efficient à chaque phase du cycle de valeur des données publiques.

L’utilisation du cycle de valeur des données publiques comme base pour cartographier la circulation des données et en comprendre les sources et les usages aide à identifier les données détenues par une organisation et les situations dans lesquelles elles ne sont pas correctement utilisées. Le secteur public axé sur les données ne se résume pas à la conception de services nouveaux ou au traitement, à une échelle sans précédent, des données issues des capteurs. L’exploitation et l’optimisation de la valeur des données existantes des administrations revêtent en effet une importance cruciale, d’autant que l’on observe une augmentation des coûts liés au stockage, à la protection et à la sécurisation de volumes de données sans cesse croissants. Les lois 2 et 6 proposées par Moody et Walsh (voir Encadré 3.2) montrent que la valeur potentielle des données diminue si elles ne sont pas utilisées ou si elles sont collectées sans finalité précise.

Il importe par ailleurs de reconnaître les données en tant qu’actif pour assurer la fiabilité des administrations publiques et des données elles-mêmes (pour plus d’informations, voir le chapitre 4). Cet impératif constitue le socle de la Recommandation du Conseil de l’OCDE sur l’amélioration de l’accès aux données et de leur partage élaborée sous la responsabilité conjointe du Comité de la politique de l’économie numérique, du Comité de la politique scientifique et technologique et du Comité de la gouvernance publique. Une valeur appropriée doit être attribuée aux données pour que les organisations prêtent suffisamment attention à leur sécurisation et leur protection. Comme suite à l’entrée en vigueur du Règlement général sur la protection des données de l’Union européenne, les organisations qui n’ont pas pris des mesures suffisantes pour sécuriser leurs données sont passibles de lourdes sanctions. Une autre solution pour déterminer la valeur des données en tant qu’actif consiste donc à s’intéresser à la valeur associée aux répercussions d’une violation des données.

Traiter les données comme un actif de valeur revient non pas à accumuler toujours plus de données ou à les exploiter sans discernement, mais à les gérer et à déterminer comment la valeur sera générée. Il importe dès lors, comme évoqué dans le chapitre 2, de savoir quelles données sont collectées ; qui les collecte ; et la finalité de toute activité de génération, de collecte, de stockage ou de partage. Tout autre actif d’une organisation est audité et identifié ; il est par conséquent essentiel que des efforts similaires soient menés afin de comprendre comment les données sont traitées et de prendre en considération la dimension éthique (examinée au chapitre 4).

L’approche des données en tant qu’actif peut s’avérer utile pour bâtir et insuffler une culture fondée sur les données à l’échelle du secteur public, en mettant les responsables organisationnels au défi de comprendre que la valeur de leurs données augmentera – ou diminuera – en fonction des efforts qu’ils déploieront pour les gérer et les exploiter. Dans le cadre de la mise en place d’un secteur public fondé sur les données, il convient de définir des indicateurs de performances clés pour les responsables des programmes en matière de données établissant des objectifs clairs en termes d’identification de solutions pour exploiter les données à l’appui de la création de valeur et parer à chaque opportunité non concrétisée de transformer un service ou d’éviter des coûts.

En conclusion, on peut tenter de mesurer les données de la même façon que pour des actifs corporels. Pour autant, si l’on peut mener une analyse comparable des coûts, de la valeur au prix du marché ou des perspectives d’augmentation de la rentabilité financière, il ne s’agit là que d’un facteur qui vient s’ajouter au rôle et à la contribution des données à l’appui du renforcement de la redevabilité, de la mesure de l’efficacité d’une politique ou d’un service particuliers, ou de la justification d’investir dans des mesures nouvelles et existantes. En conséquence, tout examen de la valeur des données du secteur public doit être mené en tenant dûment compte de la façon dont leur utilisation est source de création de valeur publique, plutôt qu’en les abordant comme de simples actifs latents. La section qui suit étudie ce point par le prisme de la création de « valeur publique » telle qu’envisagée dans le cadre du cycle de valeur des données publiques.

Valeur publique

Maintenant que l’on a établi que le cycle de valeur des données publiques jette les bases de la réflexion sur le rôle et l’exploitation des données au sein d’un secteur public fondé sur les données, et étudié comment définir et valoriser les données en tant qu’actif, la dernière étape de la compréhension de la valeur des données proposée dans ce chapitre consiste à définir la « valeur publique ».

Selon le cycle de valeur des données publiques, c’est au cours des deux dernières phases qu’intervient la création de valeur publique nouvelle, à savoir lors du partage, de la curation et de la publication des données en tant que matière brute ouvrant la voie à l’utilisation et la réutilisation de ces données pour créer ou améliorer autre chose. Cela peut se faire par le biais soit de la mise à disposition de données publiques ouvertes, avec un objectif de création de valeur par des acteurs non gouvernementaux (entreprises, universités ou société civile), soit d’un partage interne des données au sein de l’administration, afin d’éviter aux citoyens de devoir fournir les mêmes informations à différents services. À cet égard, l’examen des moyens d’exploiter les données pour créer de la valeur publique est axé sur la corrélation entre les données en tant qu’intrant et les résultats qui en découlent.

La notion de « valeur publique », soit la valeur qu’une organisation apporte à la société, a été introduite par Moore (1997[22]), qui souhaitait trouver un équivalent, applicable à la gestion publique, de la valeur actionnariale dans le secteur privé. Dans sa définition, la réussite de la gestion publique impliquait de mener à bien et repenser l’activité du secteur public de manière à accroître sa valeur aux yeux du public. Les premiers travaux de Moore mettaient l’accent sur l’importance de trois domaines de performances particuliers pour les organismes publics :

1.La prestation de services réels

2.L’obtention de résultats sociaux

3.Le maintien de la confiance et de la légitimité de l’organisme.

Cette approche a été complétée par les travaux de Meynhardt (2009[23]), qui tendent à montrer qu’il y a création de valeur publique lorsque l’on observe un impact sur une expérience partagée, en termes de qualité de la relation entre l’individu et la société. Talbot (2011[24]) insiste quant à lui sur l’importance du point de vue du public sur ce qui est utile et essentiel ; la valeur publique n’est alors pas déclarée par les administrations, mais définie par la perception des gains qu’ont les citoyens.

La notion de secteur public axé sur les données fait fond sur l’idée que l’exploitation des données peut générer de la valeur publique. Dans ce contexte, plusieurs principes structurants déterminent la manière dont cette valeur pourrait se manifester au sein des grandes catégories précitées, à savoir : la prestation de services, l’obtention de résultats sociaux, et le maintien de la confiance et de la légitimité d’un organisme.

Produit intérieur brut

Le produit intérieur brut (PIB) est l’un des moyens traditionnellement employés pour mesurer la santé et le bonheur à l’échelle d’un pays. L’utilisation de la taille de l’économie d’un pays comme mesure indirecte de la richesse des ménages et, par conséquent, du bien-être de la société est un mécanisme utilisé de longue date pour déterminer si l’action publique permet ou non d’atteindre les objectifs visés. Bien que les citoyens ne perçoivent pas nécessairement directement les répercussions d’une hausse du PIB, c’est l’un des critères envisageables pour appréhender la valeur publique des données en termes d’avantages financiers générés.

Comme évoqué plus haut, la valeur financière est généralement le moyen le plus aisé de définir la valeur d’un actif corporel. Dans le cas des données, cet avantage financier est souvent cité comme argument en faveur de l’utilisation renforcée ou de la publication des données. En Espagne, l’Observatoire national des télécommunications et de la société de l’information (ONTSI) publie une évaluation annuelle du secteur des « infomédiaires », des entreprises qui n’existent que par les données. En 2016, l’ONTSI a estimé que l’impact des données publiques ouvertes était, en 2015, de l’ordre de 600 millions EUR à 800 millions EUR. En 2019, selon l’Association multisectorielle de l’information (ASEDIE), le chiffre d’affaires de ces entreprises s’élevait à 1 796 millions EUR (ASEDIE, 2019[25] ; OCDE, 2019[26]).

La valeur financière des données est l’argument phare mis en avant pour plaider en faveur de la mise à disposition de données publiques ouvertes. Selon l’indice OURdata (indice des données Ouvertes, Utiles et Réutilisables) de 2017 de l’OCDE (OCDE, 2017[27]), 32 des 34 pays participants ont ouvert l’accès aux données publiques dans le but d’offrir aux entrepreneurs et aux étudiants de nouveaux débouchés. De toute évidence, l’une des grandes ambitions des programmes en faveur des données publiques ouvertes est de les utiliser pour stimuler la croissance économique via la création de nouveaux secteurs et modèles économiques, et les emplois qui s’ensuivraient (OCDE, 2019[26]). Au Royaume-Uni, il est apparu que l’ouverture des données géospatiales dans le cadre de l’initiative OS OpenData™ de l’autorité chargée de la cartographie (Ordnance Survey) donnait lieu à des gains de productivité allant de 8.1 millions GBP à 18.2 millions GBP, et un surplus de recettes fiscales réelles de 4.4 millions GBP à 8.3 millions GBP (ConsultingWhere Limited et ACIL Tasman, 2013[28]). Ces chiffres restent toutefois modestes par rapport à l’évaluation réalisée en 2015 au Canada, qui estimait les retombées économiques de l’ouverture des données géospatiales sur le PIB du pays à 695 millions CAD (Hickling Arthurs Low Corporation, 2015[29]). Pour autant, même si ces montants semblent conséquents, ils ne représentent guère que 0.04 % du PIB ; les retombées financières des données sur le PIB peuvent donc sembler peu perceptibles.

Efficience du secteur public

La valeur publique peut également être appréhendée par le biais de l’efficience et de l’efficacité des services fournis par les administrations. Aux termes des définitions de la valeur publique énoncées plus haut, les gains d’efficience des services obtenus avec la mise en place des administrations numériques ont des incidences directes sur le quotidien des citoyens (Welby, 2019[6]). Dans certains cas, les citoyens constateront par eux-mêmes les améliorations apportées à un service grâce à l’exploitation des données. Dans d’autres, il se peut qu’ils ne s’aperçoivent pas des changements induits par l’utilisation des données parce que les administrations sont en mesure de devancer leurs besoins avant qu’ils ne les expriment ou leur évitent de fournir des informations qu’elles ont pu obtenir via un partage avec d’autres administrations. Ces avantages se traduisent non seulement par des gains de temps pour les citoyens, mais aussi par une réduction des délais de traitement et de gestion des services d’appui pour les agents publics, avec à la clé un rendement accru, moins d’erreurs et une amélioration du rapport coût-efficacité du point de vue opérationnel. Pollock (2010[30]) conclut qu’outre les avantages liés à l’offre de nouveaux produits et services conçus à la faveur des informations du secteur public ou dérivés de la conception de services complémentaires et de services de conseil, les données peuvent offrir des avantages indirects, comme la réduction des coûts de transaction et des gains d’efficience, pouvant aller jusqu’à 600 millions GBP par an.

Aux États-Unis, le Management Agenda du Président (Maison blanche, 2018[31]) énonce une vision à long terme pour reconnaître les données publiques en tant qu’actif. La valeur publique réside dans la modernisation de l’administration fédérale de manière à renforcer la capacité des agences à produire les résultats escomptés dans le cadre des missions, fournir des services publics de meilleure qualité et mieux gérer l’argent des contribuables.

Les gains d’efficience dans le secteur public sont pris en compte par plusieurs universitaires qui se sont penchés sur la valeur inhérente à la publication des données publiques ouvertes et abordés dans le Rapport sur les données publiques ouvertes (OCDE, 2019[26]). Cet aspect de la valeur publique se manifeste par la façon dont la mise à disposition des données publiques ouvertes contribue à réduire les frais généraux des organisations liés à la diffusion de ces informations et à rationaliser l’accès aux informations. Pour d’autres, l’efficience ne tient pas tant à la valeur externe des services améliorés, mais doit plutôt être appréhendée par le prisme des économies et de l’amélioration des processus internes. Au niveau national, la reconnaissance de la contribution des données publiques ouvertes à l’efficience des services est visible dans l’indice OURdata de 2017 (OCDE, 2017[27]), 31 des 34 pays participants faisant part de leur intention de recourir à la publication des données pour renforcer les performances du secteur public (OCDE, 2019[26]). Au Luxembourg, de nombreux ensembles de données sont accessibles au public, mais les principaux utilisateurs font partie du secteur public. Par le passé, de nombreuses données géospatiales (cadastre, images aériennes, cartes topographiques, registre d’adresses) étaient partagées sous licence au coût entre différents organismes du secteur public ; la suppression de ce coût et l’ouverture des données permet désormais d’élargir l’utilisation de ces données, ce qui génère une valeur publique ajoutée.

Le McKinsey Global Institute a évalué les gains d’efficience potentiels à 250 milliards EUR par an dans le secteur public européen (Manyika et al., 2011[32]) et entre 35 milliards USD et 95 milliards USD par an aux États-Unis à l’horizon 2020 (Lund et al., 2013[33]). Le secteur privé peut également être une source d’inspiration pour définir les gains de productivité potentiels selon une approche fondée sur les données, les entreprises privées affichant en moyenne, selon McAfee et Brynjolfsson (2012[34]), une productivité supérieure de 5 % par rapport à leurs concurrentes.

Valeur sociale

Les deux définitions de la valeur publique énoncées plus haut s’appuient sur des mesures financières. Or si la valeur publique est définie sur la seule base du PIB et porte exclusivement sur l’efficience, elle n’est rien d’autre qu’une simple « valeur économique ». Selon une étude réalisée en 2006 par le Center for Technology in Government (Cresswell, Burke et Pardo, 2006[35]), la capacité des administrations à tirer le meilleur rendement des dépenses consacrées aux investissements informatiques ne peut être mesurée uniquement à la lumière des résultats financiers. En revanche, l’expérience exposée dans cinq études de cas réalisées en Autriche, en Israël et aux États-Unis a montré que la valeur des dépenses publiques résidait dans les retombées politiques et sociales plus larges dont bénéficiait le grand public, plutôt que dans la seule valeur interne au niveau des opérations du secteur public (comme évoqué plus haut).

Au Royaume-Uni, HM Treasury formule des orientations destinées à aider les agents publics à constituer des dossiers de décision. Outre l’exposé des attentes quant à la marche à suivre pour obtenir des investissements, le Green Book appelle les agents publics à se concentrer sur la création de « valeur sociale » dans l’énoncé des coûts et avantages (Encadré 3.3). Ajouté au cadre de valeur publique (HM Treasury, 2019[36]), un outil mis au point pour évaluer dans quelle mesure l’utilisation de l’argent public se traduit par la mise en place de politiques efficaces, ce dispositif contribue grandement à faire en sorte que cette institution, traditionnellement centrée sur les questions financières, élargisse son champ d’action en se penchant sur la définition de la valeur.

Encadré 3.3. Classification des coûts et des avantages pour l’évaluation de la valeur sociale, telle que présentée dans le Green Book: Central Government Guidance on Appraisal and Evaluation (Royaume-Uni)

Coûts pris en compte aux fins de l’évaluation de la valeur sociale

Coûts publics directs totaux (pour l’organisation d’origine) :

Capital

Revenus

Coûts publics indirects totaux (pour les autres organisations du secteur public) :

Capital

Revenus

Coûts plus larges pour la société britannique :

Coûts monnayables, y compris les coûts décaissés

Coûts quantifiables mais non monnayables

Coûts qualitatifs non quantifiables

Coûts totaux liés aux risques (coûts inhérents à la réduction ou la gestion des risques) :

Biais d’optimisme (réduit du fait de la prise en compte des coûts estimatifs liés aux risques)

Coûts estimés ou mesurés

Avantages pris en compte aux fins de l’évaluation de la valeur sociale

Avantages directs pour le secteur public (pour l’organisation d’origine) :

Avantages pécuniaires

Avantages monnayables non pécuniaires

Avantages quantifiables mais non monnayables

Avantages qualitatifs non quantifiables

Avantages indirects pour le secteur public (pour d’autres organisations du secteur public) :

Avantages pécuniaires

Avantages monnayables non pécuniaires

Avantages quantifiables mais non monnayables

Avantages qualitatifs non quantifiables

Avantages plus larges pour la société britannique (ménages, individus, entreprises) :

Avantages monnayables, y compris pécuniaires

Avantages quantifiables mais non monnayables

Coûts et avantages qualitatifs non quantifiables.

Source : HM Treasury (2018[37]), The Green Book: Central Government Guidance on Appraisal and Evaluation 2018, https://assets.publishing.service.gov.uk/government/uploads/system/uploads/attachment_data/file/685903/The_Green_Book.pdf.

L’OCDE s’efforce de longue date de mettre au point des mesures afin de mieux appréhender les notions de confiance et de bien-être dans le cadre de l’Initiative « Vivre mieux ». Le cadre de mesure du bien-être (Graphique 3.4) met l’accent non plus sur la conjoncture économique globale, mais sur la définition du progrès social. Pour ce faire, on s’attache à déterminer les incidences des politiques publiques en termes de résultats plutôt qu’en se bornant à recenser les entrées et les sorties (OCDE, 2018[38]). Cette approche mixte tient compte des aspects aussi bien objectifs que subjectifs de la vie et examine la diffusion de l’expérience au sein de la population, intégrant par là même les questions d’inégalités et de durabilité dans la définition du bien-être.

En Nouvelle-Zélande, le gouvernement a pris des mesures radicales afin de repenser son approche à l’égard des dépenses publiques, s’écartant de la quête de croissance du PIB pour mettre l’accent sur le bien-être. Le budget du pays pour 2019 exige que toutes les nouvelles dépenses soient axées sur cinq objectifs spécifiques en ce sens : 1) agir en faveur de la santé mentale ; 2) réduire la pauvreté infantile ; 3) soutenir les populations autochtones ; 4) amorcer la transition vers une économie bas carbone ; et 5) favoriser la prospérité à l’ère du numérique. Il utilise un cadre de mesure du niveau de vie fondé sur des données au niveau des citoyens et assorti d’indicateurs concrets. Cette approche reflète l’intérêt que le pays porte de longue date à l’étude des possibilités d’» investissement social » (Acquah, Lisek et Jacobzone, 2019[39]).

Graphique 3.4. Cadre de mesure du bien-être de l’OCDE

Source : OCDE (2018[38]), Comment va la vie ? 2017 : Mesurer le bien-être, https://doi.org/10.1787/how_life-2017-fr.

Association et participation

Les citoyens, leur compréhension de la valeur et leur participation à sa création sont au cœur des définitions de la « valeur publique » précitées. Par conséquent, l’exploitation des données à l’appui de la création de valeur publique a pour objet non seulement de mettre à disposition des données, que ce soit sous forme de données publiques ouvertes ou via leur utilisation dans l’offre de services publics, mais aussi de veiller à ce qu’elles puissent être comprises et à favoriser l’association et la participation des citoyens.

La volonté de renforcer la transparence et la redevabilité des pouvoirs publics par le biais de la mise à disposition des données publiques ouvertes a été un facteur de réussite important (OCDE, 2019[26]). La publication des données publiques ouvertes et les communautés qui se sont formées autour de thèmes spécifiques et dans des secteurs particuliers de l’action publique témoignent de la création de valeur publique en termes d’association et de participation des citoyens. Le chapitre 4 examine plus en détail le rôle des données dans le renforcement de la confiance du public et met en avant les leviers que les pouvoirs publics peuvent actionner pour instituer des mécanismes de consentement efficaces, à même d’aider les citoyens à comprendre les modalités précises d’utilisation de leurs données. Si cet aspect est important sur le plan technique, il convient en outre de renforcer les compétences du public en matière de données et d’examiner les moyens innovants de tenir compte de leurs points de vue.

Une nouvelle tendance se fait jour en matière d’évaluation de la valeur publique, qui s’intéresse aux questions d’association et de participation et a trait à l’exploitation des données : les « mini-publics ». Un mini-public est « un groupe de citoyens, démographiquement représentatif d’une population plus large, rassemblé pour se tenir informé et débattre d’un sujet dans le but d’éclairer l’opinion publique et la prise de décisions » (traduction libre) ; il peut prendre la forme d’un jury de citoyens, d’une conférence de citoyens, d’un sondage délibératif ou d’une assemblée de citoyens (Breckon, Hopkins et Rickey, 2019[40]).

L’exemple de l’Irlande (Encadré 3.4) illustre la façon dont ce processus allie l’exploitation de données dans le cadre de l’élaboration de politiques fondées sur des données probantes et la création de valeur publique. Des citoyens sélectionnés de manière aléatoire ont été rassemblés pour étudier les problématiques et les incidences liées à des sujets épineux et sensibles. Un tel dispositif exige de faciliter les échanges entre les citoyens et les experts, afin de les aider à utiliser au mieux les éléments probants et les données. Il exige en outre que les citoyens soient disposés à remplir un devoir civique consistant à aborder des problèmes complexes et à tenir compte du contexte sociétal global. Lorsque le public a conscience que de tels processus reflètent sa participation (et s’inscrivent par conséquent dans la lignée des définitions précitées de la « valeur publique »), il perçoit toute activité ultérieure comme créatrice de valeur, même si elle n’est pas conforme à ses préférences personnelles (Talbot, 2011[24]). En revanche, l’intérêt de cet exercice repose pour une large part sur le degré d’engagement des pouvoirs publics à laisser aux « mini-publics » la main sur le programme d’action, de la même façon qu’un juge doit respecter le verdict du jury au tribunal.

Encadré 3.4. Les « mini-publics » en Irlande

L’Irlande s’est intéressée pour la première fois au potentiel des jurys de citoyens en 2012, lorsque le Parlement irlandais a ordonné la création d’une Convention constitutionnelle. Celle-ci était composée de 100 membres : un président indépendant, 29 membres du Parlement irlandais, 4 représentants des partis politiques de l’Irlande du Nord et 66 citoyens sélectionnés de manière aléatoire en Irlande.

La Convention avait pour mission d’examiner huit sujets spécifiques :

1.la réduction du mandat présidentiel à cinq ans et l’alignement de l’élection présidentielle sur les élections locales et européennes ;

2.l’abaissement de l’âge de la majorité électorale à 17 ans ;

3.la révision du système électoral de l’Assemblée (Dáil) ;

4.l’octroi aux citoyens résidant en dehors du pays du droit de voter aux élections présidentielles dans les ambassades d’Irlande ou ailleurs ;

5.la prise en compte des mariages entre personnes de même sexe ;

6.la modification de la clause sur le rôle des femmes au foyer et la promotion de la participation des femmes à la vie publique ;

7.la promotion de la participation des femmes à la vie politique ;

8.la suppression du délit de blasphème de la Constitution.

À cela s’ajoutaient deux sujets choisis par la Convention elle-même :

9.la réforme de l’Assemblée (Dáil) ;

10.les droits économiques, sociaux et culturels.

La Convention a tenu des réunions d’une journée et demie sur dix week-ends. Chaque réunion était organisée en trois parties : 1) une présentation, par des experts, de documents diffusés en amont des réunions ; 2) un débat entre des groupes défendant une position contradictoire sur les sujets ; et 3) une table ronde, avec des animateurs et secrétaires de séance. Le dimanche matin, les membres passaient en revue les discussions de la veille et votaient à l’aide d’un bulletin reprenant les détails du débat.

Le gouvernement a répondu formellement à chacun des documents transmis par la Convention. Trois des sujets ont fait l’objet d’un référendum public ; deux d’entre eux ont donné lieu à une majorité de voix favorables – un amendement de la Constitution irlandaise autorisant le mariage entre personnes du même sexe et la suppression du délit de blasphème de la Constitution.

En 2016, suite à une élection générale et à l’ouverture d’une nouvelle session de la Dáil, un nouveau « mini-public » a été créé : l’Irish Citizens Assembly. Si cette « assemblée » était là aussi composée de 100 membres, dont un président indépendant, elle était exclusivement citoyenne, contrairement à la Convention. Autre caractéristique notable : elle avait pour mission de mener un débat et formuler des recommandations sur l’interdiction de l’avortement en Irlande. Comme dans le cas de la Convention, l’Oireachtas ne s’est pas contentée de suivre l’avis de l’assemblée citoyenne, mais y a répondu en formant un Comité conjoint dont le rapport a donné lieu à l’adoption d’une loi ; la décision finale est revenue au public irlandais, qui a été invité à se prononcer dans le cadre d’un référendum.

Sources : Breckon, J., A. Hopkins et B. Rickey (2019[40]), Evidence vs Democracy: How “Mini-publics” Can Traverse the Gap Between Citizens, Experts, and Evidence, https://media.nesta.org.uk/documents/Evidence_vs_Democracy_Report_Final.pdf ; Arnold, T. (2014[41]), Inside the Convention on the Constitution, https://www.irishtimes.com/news/politics/inside-the-convention-on-the-constitution-1.1744924.

Si l’on peut aisément appréhender la notion de « valeur publique » comme une amélioration comprise et reconnue des membres du public, les modalités de sa création peuvent de toute évidence être diverses. Cette section a examiné la possibilité de mesurer la « valeur publique » par le biais de la croissance du PIB, de l’efficience du secteur public, de la valeur sociale, du bien-être, ou de l’association et de la participation.

Il n’existe pas d’approche unique de la définition de la « valeur publique » inhérente à l’exploitation des données, les activités menées au titre de chaque catégorie offrant des possibilités et des trajectoires distinctes pour créer de la valeur. Pour déterminer les moyens de définir au mieux la valeur, il importe de clarifier les raisons qui sous-tendent cette création, le problème à résoudre et le besoin à satisfaire. L’une des solutions pour veiller à ce que le besoin soit compris selon plusieurs perspectives consiste à favoriser la participation du public et constituer une équipe pluridisciplinaire faisant la part belle à la diversité. Parvenir à des résultats concluants et relever les défis auxquels sont confrontées différentes communautés nécessitent l’implication collective d’acteurs externes et de membres des équipes responsables de la stratégie, de la prestation et de l’opérationnel. Cela permet d’éviter que les usages des données publiques ne mettent à mal la confiance du public et la légitimité des organismes, tout en ouvrant la voie à des approches novatrices de la façon dont les pouvoirs publics abordent la prestation de services aux citoyens et mesurent l’efficience de l’offre et la satisfaction des utilisateurs (Welby, 2019[6]).

Pour comprendre, définir et mesurer la valeur des données en tant qu’actif et leur contribution à la création de valeur publique, il convient de s’assurer que le cycle de valeur des données publiques soit reconnu et que chaque étape du processus soit clairement cartographiée et évaluée. La définition des références et étalons pour l’utilisation des données au sein des organisations publiques et entre elles est une condition préalable importante pour déterminer la valeur. Pour autant, lors de l’établissement des dossiers de décision et de l’obtention de l’engagement des pouvoirs publics, cette valeur doit souvent être définie en termes financiers. L’approche du Royaume-Uni, qui consiste à estimer la valeur sociale et est exposée dans l’Encadré 3.3, peut aider à démontrer que les mesures tant financières que non financières pourraient être définies en termes pécuniaires.

L’approche de la gouvernance des données exposée dans le chapitre 2 est essentielle à la réussite des efforts déployés pour tendre vers un secteur public fondé sur les données. La priorité devrait être donnée à la direction de ces efforts, à la capacité d’exécution et aux cadres juridiques nécessaires, ainsi qu’aux approches architecturales et infrastructurelles qui améliorent le cycle de valeur des données. Y parvenir permet d’envisager de nouveaux moyens d’exploiter les données en vue de créer de la valeur publique, avec la certitude d’avoir mis en place les fondations nécessaires pour obtenir des résultats concluants et de fournir une mesure solide de sa valeur.

Exploiter les données pour créer de la valeur publique

Il est essentiel que les pays axent leur secteur public sur les données afin de maximiser les possibilités offertes par le concept d’administration numérique en termes de transformation des modes de fourniture des biens et services publics et de contribution à l’amélioration du bien-être des citoyens. Après avoir évoqué la définition de la valeur des données, ce chapitre va à présent montrer, exemples à l’appui, comment il est possible d’exploiter les données pour tirer le meilleur parti des possibilités offertes par le modèle de secteur public axé sur les données.

D’après Van Ooijen, Ubaldi et Welby (2019[3]), ces possibilités relèvent de trois catégories : gouvernance anticipative, conception et prestation, et gestion des performances. L’un des objectifs de ce rapport est de proposer un cadre analytique et conceptuel qui puisse être appliqué dans l’ensemble du secteur public et dans les différents domaines de l’action publique, de manière à favoriser l’adoption de méthodes davantage axées sur les données en matière d’action publique ainsi que pour la conception et la prestation des services publics. Le Graphique 3.5 propose une définition élargie, qui assimile les possibilités d’exploitation des données aux fins de création de valeur publique à un ensemble plus large et généralisé de trois comportements qui sont liés et se renforcent entre eux.

Graphique 3.5. Générer de la valeur publique en axant le secteur public sur les données

La première phase, « anticipation et planification », est axée sur la compréhension du rôle que peuvent jouer les données dans la conception de l’action publique, l’anticipation des changements, la prévision des besoins et la préfiguration des possibilités futures. Cette phase se concentre sur la façon dont les données peuvent être utilisées pour préparer l’avenir – que l’objectif soit d’anticiper une série de scénarios futurs possibles ou de réfléchir à une solution pour résoudre un problème particulier. Elle mobilise différentes sources de données pour mener ces activités à bien, et notamment les données issues de l’évaluation des interventions passées ou en cours.

La deuxième phase, celle de la « prestation » des services publics et des politiques publiques, recouvre les activités associées à la mise en œuvre des politiques, à la prestation concrète des services et aux exigences immédiates de réponse au changement. Elle renvoie à la façon dont les données sont utilisées en permanence pour guider la prestation des services publics et des politiques publiques et pour attirer l’attention sur des problèmes qui pourraient nécessiter une réponse immédiate, ou pour améliorer les modalités de mise en œuvre existantes. La « prestation » suppose de bien utiliser les outils d’analyse et de définir des indicateurs de performance adéquats, de manière à pouvoir exploiter les données tirées de la prestation d’un service, souvent en temps réel, et à pouvoir interpréter et appliquer rapidement et judicieusement ces données et les enseignements éventuels qui en découlent.

La troisième phase, « évaluation et suivi », qui recouvre la mesure de l’impact, le contrôle des décisions et le suivi des performances, consiste à analyser rétrospectivement les événements et à tirer des enseignements des données produites lors de la phase de « prestation ». Il existe donc une importante boucle de rétroaction entre cette phase et celle de la « prestation ». La phase « d’évaluation et suivi », qui est en elle-même une source de valeur importante, apporte de surcroît une contribution appréciable aux activités de « prestation » et « d’anticipation et planification » pour lesquelles on souhaite profiter d’éclairages tirés des interventions antérieures.

Ces trois domaines offrent des possibilités distinctes d’exploiter les données à des fins de création de valeur. Toutefois, comme le montre le Graphique 3.5, il existe un certain nombre de flux de données et de travaux entre ces domaines. Par conséquent, bien que la suite de ce chapitre aborde ces trois phases successivement, on ne doit pas en conclure que ce sont des silos étanches, et que les données n’ont de valeur que pour une phase seulement. Il y a lieu, au contraire, d'appréhender ces trois phases comme un continuum : l’exploitation des données lors de la phase « d’anticipation et planification » conduit à un ensemble de livrables dont la « prestation » entraîne la production de nouvelles données et la mise en pratique de nouveaux enseignements qui, in fine, produiront les données nécessaires à « l’évaluation et au suivi » des performances et impacts. L’exemple de la démarche globale adoptée par la ville de San Francisco pour améliorer la prestation des services destinés aux jeunes défavorisés (Encadré 3.5) illustre ce processus. Cette démarche reflète le cycle de prestation continu et itératif que les autorités cherchent à promouvoir au travers d’un modèle d’administration numérique dans lequel la stratégie, les activités de prestation et les aspects opérationnels se nourrissent et s’influencent mutuellement, dans le contexte d’une collaboration pluridisciplinaire, trans-sectorielle et transfonctionnelle.

Encadré 3.5. San Francisco améliore la prestation des services destinés aux jeunes défavorisés

Le partage des données entre les différentes organisations du secteur public est peut-être l’un des plus grands défis à relever pour améliorer les retombées de l’action publique et créer de la valeur publique. À San Francisco, le cas des jeunes défavorisés a incité les responsables des services de placement en famille d’accueil, de probation pour mineurs et de santé mentale à collaborer avec les services du procureur de la ville pour faciliter l’échange limité d’informations relatives aux dossiers entre les services concernés. Ces échanges ont permis de modifier le niveau d’accompagnement assuré aux mineurs ayant des contacts avec l’un ou l’autre de ces services, grâce à l’amélioration de la coordination des dossiers et à l’identification des jeunes suivis par plusieurs services.

Ces progrès ont été rendus possibles par un système intégré de données permettant de reconnaître et de cibler les familles les plus vulnérables, les plus en difficulté et ayant les besoins les plus aigus. Le processus d’intégration des données a permis d’engager des activités « d’évaluation et suivi » desquelles il est ressorti que 2 000 usagers absorbaient la moitié des ressources des services sociaux de la ville, et que la plupart de ces jeunes habitaient à proximité immédiate des locaux de ces services sociaux. À la lumière de ce constat, la Human Service Agency a décidé de cibler la « prestation » des services sur des quartiers particuliers et de proposer des services dans des centres de quartier, ce qui amélioré l’efficience et la qualité de la prestation des services.

Grâce à cette nouvelle source de données, il a été possible d’engager des activités « d’anticipation et planification » visant à cerner plus précisément les besoins des jeunes à risque, et, sur cette base, de déterminer comment éviter à ces jeunes de commettre à l’avenir des actes préjudiciables, de comprendre pourquoi certains d’entre eux passaient entre les mailles du filet et d’identifier les services nécessaires pour pouvoir intervenir plus tôt et éviter ces résultats défavorables.

Basé dans un premier temps sur un dispositif rudimentaire, le système a ensuite été transféré vers une plateforme plus élaborée qui permet aux trois services de mieux comprendre la façon dont les données s’emboîtent. La visualisation partagée des données a permis de constater que les personnes prises en charge par des systèmes multiples avaient une probabilité plus élevée de commettre une infraction : parmi les jeunes habitants pris en charge par plusieurs services, 51 % avaient été reconnus coupables d’une infraction grave ; 33 % avaient eu affaire aux trois services ; et 88 % avaient commis une infraction dans les 90 jours suivant leur prise en charge par plusieurs services. Ces données ont défini une fenêtre de tir critique pour l’intervention des travailleurs sociaux, et apporté des arguments en faveur de la mise en place d’un système de gestion des dossiers intégré et en ligne, permettant d’établir ces connexions en temps réel.

Source : OCDE (2015[42]), Rebooting Public Service Delivery: How Can Open Government Data Help to Drive Innovation?, www.oecd.org/gov/Rebooting-Public-Service-Delivery-How-can-Open-Government-Data-help-to-drive-Innovation.pdf.

Anticipation et planification

La première phase durant laquelle les pays peuvent démontrer leur capacité à exploiter les données pour créer de la valeur publique recouvre des activités tournées vers l’avenir – planification, ou réflexion sur ce qu’il y aurait lieu de faire pour mieux répondre aux besoins de la société. L’avenir est imprévisible et ne peut pas être prédit avec certitude. Il existe donc des situations dans lesquelles il n’est pas possible de s’appuyer sur les données – celles-ci n’existant pas et ne pouvant pas exister – pour prendre des décisions pourtant nécessaires. Dans ce cas de figure, disposer d’une méthodologie qui permette d’identifier la valeur publique, de comprendre la finalité de l’intervention publique et de mesurer son impact est utile pour déterminer ultérieurement si une décision prise en l’absence de données a produit ou non l’effet désiré.

Néanmoins, les pouvoirs publics devraient toujours chercher à obtenir les données nécessaires pour tenter d’atténuer les risques associés à l’imprévisibilité de l’avenir. S’ils réussissent à se procurer ces données, la phase « d’anticipation et planification » peut commencer ; les données sont alors utilisées pour définir et planifier une intervention, apporter des éléments probants à l’appui de l’action publique et soutenir les volets de la gouvernance anticipative que sont la prospective et la prévision. En étant préparés à se procurer les données requises pour guider l’anticipation et la planification des activités et besoins futurs, les pays sont à même de réagir aussi bien aux événements planifiés qu’à ceux qui sont imprévisibles. En outre, dans leur réflexion sur les moyens de répondre de façon proactive aux besoins des citoyens, les pouvoirs publics ne devraient pas uniquement réfléchir aux services susceptibles de répondre à ces besoins ; ils devraient aussi étudier toutes les possibilités de faire évoluer le statu quo. Les travaux que mène actuellement le Groupe de travail OCDE des hauts responsables de l’administration numérique (E-leaders) sur les administrations publiques de demain et sur la marche à suivre pour tirer le meilleur parti de l’ère du numérique constituent une ressource importante qui peut aider les exécutifs à se préparer et à répondre à ces défis.

Dans certains domaines de l’action publique, il n’est pas possible de se procurer les données nécessaires. Dans ce cas, une solution peut consister à inviter les acteurs du secteur privé et de la société civile à assumer une part des risques. La Corée octroie des financements par le truchement d’un concours de « projets d’analyse des données massives du secteur public » qui encourage la recherche de nouveaux moyens d’appliquer les enseignements dégagés des données nationales aux défis que doit relever le pays. Ce système offre la liberté expérimentale requise pour l’élaboration de modèles axés sur un problème particulier et pouvant être déployés à plus grande échelle par la suite, en les affranchissant des contraintes des pouvoirs publics en termes de stratégie et de prestation des services publics ou des politiques publiques. Au Royaume-Uni, les autorités chargées du cadastre et de la cartographie (Land Registry et Ordnance Survey) ont collaboré avec Geovation, le laboratoire de données foncières et de localisation du Royaume-Uni, pour se mettre en quête de personnes ayant des idées pour transformer la société à l’aide des données foncières ou de localisation, et pour les aider à transformer ces idées en projets viables. Jusqu’à présent, 23 millions GBP ont été investis dans 84 start-ups relevant de dix secteurs marchands (Geovation, 2019[43]).

En général, il est possible, lors de la phase « d’anticipation et planification », de trouver des sources de données sur lesquelles se fonder. Les activités d’anticipation et de planification peuvent être motivées par l’échec retentissant d’une politique, ou par la volonté de privilégier une nouvelle politique pour des raisons idéologiques. Il se peut qu’un laboratoire d’idées, des médias ou des universitaires aient effectué une analyse de données qui ait conduit l’exécutif à revoir ses priorités. Il peut aussi arriver que l’évaluation d’une activité en cours et la collecte de nouvelles données incitent les autorités à réorienter leur action vers la recherche de retombées différentes. Les expériences de la Corée, du Danemark, de l’Irlande, du Portugal, du Royaume-Uni et de la Suède, telles qu’elles ressortent des recherches qui ont conduit aux analyses présentées dans ce rapport, montrent toutes que, lorsque les données ont été utilisées pour anticiper, c’était en général en réaction à des données ou des activités existantes, dans l’optique de créer une nouvelle perspective tournée vers l’avenir.

La notion de gouvernance anticipative est également pertinente dans le contexte de la gouvernance innovante des données du secteur public, comme c’est évoqué au chapitre 2.

Une action publique fondée sur des données probantes

Le premier aspect à examiner, s’agissant de la phase « d’anticipation et planification », est l’utilisation de données probantes à l’appui de la conception d’interventions visant à répondre aux défis prévus. Cette tâche est à distinguer des activités de prévision (abordées plus loin), qui visent à prédire si telle ou telle politique sera efficace ou non. Elle se rapporte aux méthodes adoptées par les pays pour expérimenter une approche spécifique, et prend en considération le plus vaste éventail d’interventions possible pour guider les interventions futures, en fonction de la disponibilité des données. Cette tâche n’est pas du seul ressort des pouvoirs et agents publics, puisque des laboratoires d’idées, des journalistes et des universitaires, entre autres acteurs, participent également à la réflexion sur la façon dont les données peuvent être utilisées pour apporter des réponses proactives aux besoins de la société.

Pour assurer la prise en compte des données en tant qu’éléments probants lors des processus de conception, de mise en œuvre et d’évaluation de l’action publique, l’un des facteurs les plus essentiels est d’établir des normes pour ces données. Le Groupe d’experts de l’OCDE sur les exigences en matière de données probantes a proposé six critères (Encadré 3.6) à réunir au service d’une action publique fondée sur des données probantes.

Encadré 3.6. Assurer la bonne gouvernance des données probantes : quelles exigences faut-il appliquer aux données probantes censées éclairer la conception, la mise en œuvre et l’évaluation de l’action publique ?

Un groupe d’experts de l’OCDE sur les exigences en matière de données probantes a énoncé six critères en la matière :

1.Adéquation : les données probantes devraient être choisies de façon à permettre de répondre à des considérations politiques multiples, être utiles à la réalisation des objectifs stratégiques et prendre en considération le contexte local.

2.Intégrité (intermédiation objective) : les individus et organisations qui fournissent des données probantes à l’appui de l’action publique ont besoin de processus qui garantissent l’intégrité des avis formulés sur la base de ces données, notamment en ce qui a trait à la gestion des conflits d’intérêts, à l’éthique et à l’influence des activités de lobbying.

3.Redevabilité : les personnes qui définissent les règles et la configuration des systèmes officiels permettant, sur la base de données probantes, la formulation d’avis sur l’action à mener devraient être titulaires d’un mandat public officiel, et le pouvoir de décision final concernant les politiques fondées sur des données probantes devrait appartenir à des responsables tenus de rendre des comptes à la population.

4.Contestabilité : les données probantes devraient pouvoir être remises en cause et faire l’objet de recours, de même, éventuellement, que les décisions portant sur le choix des données probantes à utiliser.

5.Transparence : les informations devraient être clairement visibles et pouvoir être examinées par la population. La population devrait être en mesure de déterminer comment les données probantes qui ont éclairé la prise de décision ont été identifiées et utilisées. La transparence est également citée comme un critère dans les Principes directeurs de l’OCDE pour la qualité et la performance de la réglementation de l’OCDE, ainsi que dans les Principes d’ouverture de l’administration.

6.Délibération : des possibilités de dialogue devraient être ménagées, de façon à permettre aux citoyens de faire valoir leurs valeurs et préoccupations, dans toute leur diversité, dans le cadre de l’utilisation des données probantes. Cette exigence renvoie également à la co-conception et à la co-création des politiques publiques et à la participation dans un contexte d’administration ouverte pouvant contribuer aux données probantes.

Source : OCDE (à paraître[44]), Standards of Evaluation: A Review of International Perspectives.

Certains pays ont mis au point à l’intention de leurs agents publics des lignes directrices sur l’utilisation des DPO dans le cadre de la conception de l’action publique. Selon l’enquête relative à l’indice OURdata de 2017, l’Autriche, la Colombie, la Corée, la Finlande, la France, le Japon, la République tchèque et le Royaume-Uni ont tous élaboré des lignes directrices générales sur la façon d’utiliser au mieux les données publiques ouvertes pour éclairer les processus de l’action publique (OCDE, 2017[27]). Tandis que ces pays formulent des recommandations à l’intention des agents publics, le Danemark, l’Espagne, les États-Unis et la Norvège se servent des données publiques ouvertes pour intensifier le débat public autour de l’action publique et pour promouvoir la co-responsabilité dans la gestion des défis associés à cette action. En outre, le Chili, la Colombie, la France et Israël misent sur les données publiques ouvertes pour faciliter la recherche participative de solutions aux problématiques liées à l’action publique, grâce à la mobilisation de l’intelligence collective de la population (OCDE, 2019[26]). Au Mexique, la Stratégie numérique nationale pour 2013-18 souligne la contribution importante des données publiques ouvertes à la réalisation d’objectifs stratégiques – amélioration de la politique foncière, économie numérique et prévention et atténuation des catastrophes naturelles (OCDE, 2016[45]).

La Corée a conçu un modèle normalisé d’analyse des « données massives » du secteur public, grâce auquel les données créées dans une composante du secteur public peuvent être comparées aux données créées dans les autres composantes de ce secteur. Les modèles produits grâce à ce dispositif fournissent des éclairages sur l’action à mener dans 18 domaines, et pour l’heure, 320 modèles normalisés ont été fournis à 175 entités. Il est prévu de créer des modèles similaires dans des domaines en lien avec les services aux administrés, le tourisme, les transports, la vidéosurveillance et le logement social. Une telle normalisation permet de limiter les divergences dans les analyses faites par différentes institutions, notamment entre l’administration centrale et les administrations locales, ce qui permet de mener, à partir de tel ou tel ensemble de données, une action fondée sur une analyse plus exacte et plus complète.

Le Danemark a consacré des efforts considérables au traitement des données sur l’éducation. Une banque et un entrepôt de données permettent aux institutions, aux régions, aux municipalités et à la population d’accéder à un certain nombre de rapports, graphiques et statistiques prédéfinis. Par ailleurs, les usagers peuvent construire leurs propres rapports à partir de certaines données contenues dans la base.

En Irlande, les données massives sont principalement utilisées dans le cadre d’activités de cartographie. Le service cartographique irlandais (Ordnance Survey Ireland) utilise un service dénommé Geohive qui offre un accès facile aux données géospatiales d’accès public. Combinées aux données issues d’autres sources, ces données cartographiques aident à analyser les évolutions du marché immobilier et les risques d’inondation. L’Irlande a aussi créé Pobal, un site internet couplé à un service d’aide qui fournit des renseignements sur le niveau de pauvreté des zones, sur les services disponibles en matière de petite enfance et sur les autres services publics dont les citoyens peuvent bénéficier. Il s’agit d’une ressource à l’usage des responsables publics, mais aussi des citoyens et des associations.

L’une des possibilités les plus intéressantes qu’offre le recours aux données est que ce recours peut permettre aux autorités de modifier leur approche. En Belgique, les autorités de la région flamande ont procédé à une revue de dépenses dans le but d’élaborer des politiques favorisant la création d’emplois adaptés aux besoins de la collectivité. Or, l’analyse a mis en évidence que la nécessité la plus impérieuse était de répondre aux besoins des seniors en termes de services à domicile, plutôt qu’en termes d’emploi.

Gouvernance anticipative

Axer le secteur public sur les données peut créer de la valeur publique dans le cadre d’un deuxième aspect de la phase « d’anticipation et planification » : la gouvernance anticipative. La gouvernance anticipative implique de tenir systématiquement compte de l’avenir dans les décisions prises au moment présent. Dans ce contexte, les autorités agissent de façon proactive plutôt que réactive, en s’appuyant sur des connaissances et des données probantes plutôt que sur l’expérience et le protocole. L’utilisation des données permet de mieux cerner les besoins de la société à mesure qu’ils se font jour et améliore la prédiction des besoins futurs. Il s’agit d’une activité particulièrement importante dans le contexte de l’innovation. L’Observatoire de l'OCDE sur l'innovation dans le secteur public (OPSI) a récemment lancé un projet de « gouvernance anticipative de l’innovation » pour analyser les défis et possibilités qui existent dans ce domaine.

Les techniques de prédiction et de modélisation faisant appel aux données aident les pouvoirs publics à anticiper les évolutions sociétales, économiques ou naturelles susceptibles de se produire. Elles permettent également de détecter les signaux d’alerte précoces et de mieux déterminer la nécessité éventuelle d’intervenir. En outre, les administrations publiques qui savent s’appuyer sur un socle robuste de données sont capables de fournir des services proactifs, qui anticipent les besoins des citoyens sans que ceux-ci en aient nécessairement conscience et leur évitent de devoir interagir avec l’administration.

Ces processus renvoient à une macro-anticipation au niveau sociétal, impliquant de comprendre les tendances émergentes et de mener des activités « prédictives » qui étaieront la planification à long terme. Toutefois, ils renvoient également à une micro-anticipation au niveau des individus et de leurs besoins. À ce niveau, il ne s’agit pas de prédire ce dont l’individu va avoir besoin en fonction de ses choix passés, et de lui présenter la solution existante, mais plutôt d’opérer une transformation plus profonde de la conception de l’État, fondée sur une compréhension approfondie des événements de la vie et des types d’interactions associés à tel ou tel ensemble de services.

La gouvernance anticipative a deux composantes : la prévision et la prospective.

Prévision

Dans le contexte du secteur public axé sur les données, prévoir implique d’utiliser les données et les tendances existantes dans le but de prédire les évolutions et les retombées les plus probables. Les techniques de prédiction et de modélisation faisant appel aux données aident les pouvoirs publics à anticiper les évolutions sociétales, économiques ou naturelles susceptibles de se produire. Des compétences en matière de prévision sont mobilisées pour essayer de cerner les besoins émergents et d’anticiper les besoins futurs sur la base des tendances observables, qu’elles soient de nature physique ou numérique, comme dans l’exemple présenté par l’Encadré 3.7.

Encadré 3.7. Australie : prédiction des hospitalisations

Les services d’urgence des hôpitaux peuvent souvent être débordés et avoir du mal à prendre en charge les patients rapidement. Or, tout retard dans la prise en charge peut accroître la mortalité des patients. C’est pourquoi les hôpitaux australiens se sont fixé pour objectif de traiter les personnes admises aux urgences dans un délai maximum de quatre heures.

Pour aider les hôpitaux à réaliser cet objectif, la Commonwealth Scientific and Industrial Research Organisation a conçu un outil spécifique, le Patient Admission and Prediction Tool (PAPT). À partir des données détenues par un hôpital, cet outil permet de prédire avec précision le nombre de patients attendus, le type d’urgence et la spécialité concernée, ainsi que le nombre d’entrées et de sorties de patients.

Le PAPT est en train d’être élargi en vue de prédire des maladies telles que la grippe et les hospitalisations de patients atteints de maladies chroniques.

Il est actuellement utilisé dans 30 hôpitaux, avec un taux d’exactitude des prévisions de la demande de lits de 90 %. Si le PAPT était déployé dans l’ensemble du pays, il générerait 23 millions AUD d’économies annuelles.

Source : Dods, S. et al. (2013[46]), Evidence-Driven Strategies for Meeting Hospital Performance Targets: The Value of Patient Flow Modelling, https://doi.org/10.4225/08/584c43f4df82b.

Axer le secteur public sur les données implique de mettre en place les ressources nécessaires pour permettre à des activités prédictives d’alimenter des systèmes d’alerte précoce, des outils d’analyse du sentiment sur les médias sociaux et des systèmes d’aide à la décision en temps réel (Höchtl, Parycek et Schöllhammer, 2016[47]). Grâce à l’ubiquité croissante des appareils mobiles et des plateformes de médias sociaux, les autorités disposent d’un éventail de possibilités élargi pour recueillir auprès des citoyens des informations précieuses sur leur vie quotidienne, leurs besoins, leurs préférences et leurs comportements. Prises toutes ensemble, ces données permettent aux pouvoirs publics de mieux évaluer les besoins, de concevoir des mesures plus adéquates et d’estimer plus précisément les impacts attendus.

Au Mexique, l’État a créé le Datalab, laboratoire de données spécialisé qui a pour mission de développer ces aptitudes de prévision. L’une des priorités consiste à renforcer les approches de gouvernance anticipative en vue de générer des prédictions fondées sur les données concernant, par exemple, les populations menacées de certaines maladies, les zones où des problèmes environnementaux commencent à poindre et les conflits en devenir (OCDE, 2019[26]). Toujours au Mexique, le ministère de l’Énergie utilise un modèle prédictif de planification et d’analyse de la main-d’œuvre pour déterminer quels talents et compétences manquent ou viendront à manquer dans les métiers essentiels du pétrole et du gaz d’ici les dix prochaines années (Deloitte, 2016[48]).

Au Portugal, des financements ont été alloués à des projets qui utilisent la science des données pour atténuer les risques. L’un des projets menés avec succès a consisté à comparer les compétences des chômeurs et les besoins du marché du travail pour pouvoir identifier les personnes les plus exposées au chômage de longue durée et leur fournir une formation ciblée.

L’Irlande s’appuie sur l’analyse des médias sociaux pour modéliser la protection sociale, et elle a eu recours à l’analyse prédictive des données concernant les besoins futurs du pays pour l’action associée à Project Ireland 2040, projet lancé par le gouvernement irlandais pour préparer l’Irlande aux enjeux et aux possibilités des 20 prochaines années.

Prospective

Dans le contexte d’un secteur public axé sur les données, la prospective revient à assurer une vigie afin de discerner les problèmes qui pourraient poindre à l’horizon ; la prospective n’a pas pour objet de prédire l’avenir. Il s’agit d’une démarche systématique qui examine différents scénarios plausibles de divergence de l’avenir par rapport aux attentes, et qui en tire des éclairages pour permettre à l’action publique de s’adapter à ces scénarios avec plus d’agilité. Les données les plus pertinentes aux fins de la prospective sont celles qui permettent d’identifier les changements émergents actuels susceptibles de se muer, à l’avenir, en ruptures importantes.

L’Unité de prospective stratégique de l’OCDE contribue dans une mesure importante à renforcer les capacités des autorités nationales en coordonnant la Communauté de prospective publique, initiative qui regroupe plus d’une centaine de professionnels de la prospective chevronnés travaillant pour des pays ou des organisations internationales du monde entier. Par ailleurs, l’Observatoire de l’OCDE sur l’innovation dans le secteur public assure la curation d’une série de ressources relatives à la prospective au moyen de son Navigateur (Toolkit Navigator), qui permet de se repérer dans les boîtes à outils existantes².

Bien que les compétences et les capacités requises pour des activités de prospective efficaces ne soient pas toujours disponibles, l’Australie a conçu le Public Sector Innovation Toolkit, un guide pratique sur l’analyse prospective dans le secteur public. Cet outil fournit des notions de base sur l’analyse prospective et la façon dont elle doit être conduite, proposant différentes aides et listes de vérification aux agents publics qui souhaitent s’initier à cet exercice dans leur contexte d’activité propre.

Les compétences et les capacités ne sont pas la seule condition du succès de la prospective : il faut que les données requises soient disponibles et accessibles. En outre, la prospective exige d’avoir l’esprit tourné vers le long terme et non pas vers les cycles politiques de courte durée, qui peuvent conduire à des politiques centrées sur les problèmes ou exigences les plus immédiats. Compte tenu de ces facteurs, il n’est pas surprenant de constater qu’en dehors du centre de gouvernement, les activités de prospective sont relativement limitées. En particulier, l’enquête OCDE/Bloomberg sur les capacités d’innovation des villes montre que la prospective est un domaine dans lequel les villes sont à la traîne (OCDE/Bloomberg, 2019[49]).

Plusieurs pays de l’OCDE ont créé des institutions chargées de jouer un rôle moteur en ce qui concerne le volet de la gouvernance anticipative consacré à la prospective. Au Canada, Horizons de politiques Canada utilise la prospective pour aider le gouvernement fédéral à créer des programmes et des politiques plus solides et résilients face aux ruptures. L’équipe chargée de cette initiative utilise la prospective au sens où elle prend les données du passé et les extrapole dans le futur, à l’aide de différents outils allant des statistiques aux simulations. Au Portugal, l’une des missions du Centre des compétences numériques de l’administration publique (TicAPP), qui relève de l’Agence pour la modernisation administrative, est de mettre au point des modèles quantitatifs et prédictifs permettant d’appliquer les données disponibles à l’appui des processus décisionnels politiques et administratifs. Par ailleurs, en 2016, le Portugal a établi le LabX, laboratoire d’expérimentation pour l’administration publique qui a pour but d’instiller une culture de l’innovation au sein de l’administration publique portugaise, de (ré)organiser les services publics autour des besoins et des attentes des citoyens et de promouvoir une démarche d’action publique fondée sur des données probantes en procédant à des essais et des expérimentations dans un environnement contrôlé. Le Royaume-Uni s’intéresse lui aussi aux possibilités offertes par les laboratoires dans l’expérimentation et la prospective en lien avec l’action publique. Pour citer deux exemples d’initiatives, le Government Policy Lab et le réseau What Works s’attachent à générer des données pour ensuite les analyser et modéliser différents scénarios d’intervention.

Conception des services publics et des interventions

L’un des intérêts les plus manifestes d’un secteur public axé sur les données tient à ce que l’exploitation des données peut permettre de concevoir de meilleures interventions et de meilleurs services. En effet, les besoins des citoyens peuvent être compris de façon plus approfondie et plus complète, et les citoyens peuvent être associés à la création de valeur. Bien que cette activité s’inscrive dans la phase « d’anticipation et planification », il existe un lien manifeste entre la conception et la phase de « prestation ».

À mesure que les pays développent leurs modèles de gouvernance des données (comme on l’a vu dans le chapitre 2) et acquièrent une compréhension plus fine du cycle de valeur des données publiques, l’utilisation et la réutilisation des données au sein des administrations publiques se perfectionnent. La circulation des données d’un secteur à l’autre de l’administration publique, leur catalogage et l’amélioration de leur accessibilité créent de nouvelles possibilités en termes d’intégration renforcée de la conception des services publics. En outre, à mesure que les citoyens sont invités à prendre part à la conception des services publics et contribuent aux travaux de recherche-utilisateurs visant à définir leurs besoins, les services publics commencent à refléter les besoins et situations réels des administrés.

Au Royaume-Uni, le Government Digital Service a élaboré une série de directives obligatoires pour évaluer et assurer la qualité de l’ensemble des services fournis aux usagers par les administrations publiques. Cette norme de service en 14 points est administrée au travers d’une série d'évaluations qui interviennent à différents stades du cycle de prestation. L’intérêt des données qualitatives et quantitatives pour comprendre les besoins des citoyens et leurs comportements face au secteur public est constamment souligné. En lien direct avec la contribution des données à « l’anticipation et la planification » de la conception des services publics, les administrations publiques sont tenues de prendre en compte les données qualitatives et quantitatives pour s’assurer que les équipes responsables ont bien compris les besoins de leurs usagers et sont ensuite en mesure d’y répondre en continu. Il existe une norme similaire au Canada, qui impose aux agents publics d’assurer une bonne intendance des données, de recueillir les données des usagers une seule fois, de les réutiliser autant que possible et de veiller à ce que les données soient gérées de manière sûre et selon des modalités qui favorisent leur réutilisation.

Un autre aspect important de la phase de conception de la planification, à la fois pour les phases de « prestation » et « d’évaluation et suivi » des services et interventions publics, est la nécessité préalable d’étalonner les performances et de définir comment le succès sera mesuré. Pour générer la valeur publique maximale, il est essentiel de définir clairement la finalité poursuivie ; mais ce n’est que la moitié du travail à accomplir. L’autre moitié consiste à définir quels moyens seront employés pour mesurer la valeur et pour déterminer si une intervention donnée a été couronnée de succès ou non.

Encadré 3.8. 350 000 donneurs d’organes supplémentaires grâce à un simple lien

Au Royaume-Uni, les citoyens peuvent s’inscrire volontairement sur un registre de donneurs d’organes. L’équipe chargée d’accroître le nombre de personnes inscrites à ce registre a travaillé avec les administrateurs du nom de domaine du gouvernement britannique, GOV.UK, ainsi qu’avec des équipes de l’organisme chargé de l’enregistrement des véhicules et des automobilistes (Driver and Vehicle Licensing Agency), du Service national de santé (NHS) et du ministère de la Santé, de même que l’équipe chargée des éclairages comportementaux au sein du Cabinet Office, pour trouver des moyens d’inciter les usagers à s’inscrire sur le registre des donneurs à l’occasion de l’une de leurs démarches administratives.

Il y avait lieu, pour cela, de trouver un moyen judicieux de sensibiliser les usagers à la question du don d’organe. Dans cette perspective, l’équipe a mené une série d’expériences lors de la phase finale de la procédure effectuée par les particuliers pour renouveler le paiement de leur taxe sur les véhicules. Au total, elle a expérimenté huit combinaisons d’image et de texte différentes, qui ont été vues par plus de 1 million de visiteurs. Elle a ainsi pu constater que l’un des modèles proposés était plus efficace que la version d’origine. En l’espace d’une année, 350 000 personnes supplémentaires se sont inscrites au registre.

Cet exemple souligne l’intérêt d’une démarche associant interventions incitatives et puissance des données. Dans le cas considéré, l’équipe responsable du projet a eu la possibilité de s’appuyer, avec « GOV.UK », sur un support permettant les mises à jour et l’expérimentation. Cependant, elle s’est aussi appuyée sur une culture de l’évaluation des données pour déterminer comment améliorer l’approche utilisée et comment maximiser à la fois le retour sur investissement du projet et son intérêt pour la société dans son ensemble.

Sources : Cabinet Office et al. (2013[50]), Applying Behavioural Insights to Organ Donation: Preliminary Results from a Randomised Controlled Trial, https://assets.publishing.service.gov.uk/government/uploads/system/uploads/attachment_data/file/267100/Applying_Behavioural_Insights_to_Organ_Donation.pdf.

Prestation

La deuxième phase durant laquelle les pays peuvent démontrer leur capacité à exploiter les données pour générer de la valeur publique est celle correspondant à la prestation des services publics et à la conduite des administrations publiques au quotidien. Comme le montrent les études de cas qui accompagnent ce rapport, la phase de « prestation » ne se cantonne pas aux services publics, et reflète une perspective plus large qui tient compte du rôle des données dans des domaines moins visibles du travail du secteur public.

Puisqu’il s’agit de la phase qui donne lieu aux interactions les plus nombreuses entre les citoyens et les administrations publiques, il existe un lien important entre la « prestation » et le modèle propice de gouvernance des données (chapitre 2), la mise en œuvre concrète du cycle de valeur des données publiques (début du présent chapitre) et les conséquences des données sur la confiance (chapitre 4).

Les modalités de mise en œuvre du modèle de secteur public axé sur les données durant la phase de « prestation » influent directement sur l’aptitude à exploiter la valeur des données durant les phases « d’anticipation et planification » et « d’évaluation et suivi ». Le lien entre la « prestation » et « l’évaluation et le suivi » est particulièrement étroit, dans la mesure où la culture du secteur public axé sur les données encourage les boucles de rétroaction, qui offrent la possibilité d’améliorer en continu la qualité de la mise en œuvre. Ces boucles de rétroaction, qui peuvent être assurées par des mécanismes qualitatifs ou quantitatifs, offrent aux autorités la possibilité d’en finir avec une approche descendante de la conception et de la mise en œuvre des services publics, et de privilégier une conception ciblée des services publics et une approche de la mise en œuvre des politiques et de la prestation des services fondée sur les besoins, ce qui permet d’accroître la portée et l’efficacité des services publics.

Néanmoins, l’utilisation des données pour guider les activités de « prestation » n’est pas toujours une priorité, notamment en ce qui concerne l’utilisation des données publiques ouvertes. La plupart des pays considèrent comme accessoire le rôle que les données publiques ouvertes pourraient jouer dans l’amélioration de la prestation des services publics, et les politiques et initiatives en matière de DPO n’ont pas pour objectif premier d’accroître l’efficience et l’efficacité des services publics (OCDE, 2019[26]).

On verra à la section suivante que l’exploitation des données durant la phase de « prestation » peut générer de la « valeur publique » de quatre manières : 1) en améliorant les services publics pour mieux répondre aux besoins des citoyens ; 2) en donnant aux agents publics la possibilité de se concentrer sur la satisfaction d’autres besoins ; 3) en favorisant la communication et le dialogue avec la population ; et 4) en apportant des réponses aux situations d’urgence, aux crises et aux autres phénomènes émergents.

Améliorer les services publics pour mieux répondre aux besoins des citoyens

Le modèle de secteur public axé sur les données permet d’établir des relations plus étroites entre les activités de conception de l’action publique et de prestation des services publics. Ces relations plus étroites favorisent l’abandon progressif de la mise à disposition descendante des services publics au profit d’une approche des activités de conception et de prestation fondée sur les besoins de l’usager et guidée par une compréhension de l’ensemble du parcours de l’usager d’un service, ce qui peut déboucher sur une amélioration de la portée et de l’efficacité de ce service.

Les approches inclusives et axées sur l’usager adoptées en matière de prestation des services publics peuvent être encore renforcées au travers d’approches tournées vers l’avenir telles que celles décrites dans la section sur « l’anticipation et la planification ». L’analyse des données découlant des comportements et des caractéristiques des usagers existants peut faciliter les activités prédictives d’identification de nouveaux usagers potentiels et/ou des besoins et problèmes émergents. Cela offre la possibilité de mettre au point de nouveaux services qui répondront aux besoins encore non satisfaits, mais aussi de renforcer de façon proactive l’approche utilisée pour remédier aux problèmes dont pâtissent les services existants. Par conséquent, les services fournis par les administrations pourront continuer à s’améliorer, en s’adaptant au rythme de vie des individus et en évoluant continuellement pour satisfaire les besoins et les attentes de ces derniers, avec l’ambition de générer davantage de valeur publique.

Une grande partie de la valeur publique que peut générer l’exploitation accrue des données lors de la phase de « prestation » des services publics n’est pas immédiatement évidente pour l’usager externe. Trouver des solutions aux défis évoqués dans le chapitre 2 concernant la réglementation ainsi que l’architecture et l’infrastructure en matière de données permet pourtant de faire évoluer l’interopérabilité des données entre les différents organismes publics. Dès lors, les champs d’information peuvent être pré-renseignés, et le principe de soumission unique des données peut devenir une réalité. Ces efforts peuvent être particulièrement utiles pour réduire le travail fastidieux qu’impliquerait la numérisation de la grande quantité de processus et services analogiques qui persistent.

De fait, le recours aux données dans le cadre de la prestation de services publics peut accélérer les cycles d’innovation. Cela tient non seulement aux caractéristiques de l’environnement, qui se prête à l’expérimentation de nouvelles technologies à partir d’un socle robuste de données fiables, mais aussi à l’utilisation de méthodes de conception plus souples. L’approche « Lean Startup » (Ries, 2011[51]), fondée sur le cycle construire-mesurer-apprendre, préconise d’exposer les usagers à la solution dès qu’elle présente un minimum de viabilité, de manière à favoriser l’apprentissage et l’itération et l’amélioration continues. En intégrant une approche fondée sur les données dans cette culture de prestation des services publics, les institutions publiques seront mieux à même de savoir comment les citoyens utilisent leurs services et dans quelle mesure ils en sont satisfaits ; elles pourront ainsi tirer les enseignements qui s’imposent et adapter la conception et la prestation de leurs services en conséquence.

Il existe aussi une autre source de valeur qui peut passer inaperçue : la possibilité pour les prestataires de services publics de fournir un service aux usagers de façon proactive, c’est-à-dire avant qu’ils n’aient à en faire la demande à l’État. En agrégeant les données recueillies auprès des citoyens par différentes institutions publiques, les autorités peuvent dresser un tableau plus complet des besoins des citoyens et éviter à ces derniers un parcours morcelé, ce qui serait le cas s’ils devaient interagir avec des entités multiples. Les citoyens peuvent nourrir des préventions à l’égard de ce type d’approche, et y voir la marque d’un « État espion », même si ses intentions sont louables. Une discussion sur les données et la confiance (voir chapitre 4) est donc nécessaire pour garantir que, dans chaque situation où les activités du secteur public axé sur les données dépendent des données personnelles des citoyens, des dispositions sont prises pour préserver et renforcer le niveau de confiance pouvant être accordé à l’administration.

L’expérience des citoyens qui se rendent à l’étranger offre une illustration plus patente de la valeur publique que peut générer le modèle de secteur public axé sur les données pour la « prestation » des services publics. Les échanges de données entre pays peuvent faciliter de nouvelles formes de coopération internationale, telles que celle mise en œuvre dans l’Union européenne pour établir la norme eIDAS, ou encore l’application mobile Mi Argentina, qui permet la reconnaissance de titres et documents officiels numériques dans plusieurs pays (Encadré 3.9). Il existe encore d’autres exemples de solutions automatisées, comme l’échange de données de base tirées des registres du commerce entre l’Estonie et la Finlande, qui devrait faciliter l’essor de l’activité commerciale entre les deux pays (OCDE, 2015[52]).

Encadré 3.9. Reconnaissance transfrontalière des titres et documents officiels

Le permis de conduire argentin

En Argentine, l’application mobile Mi Argentina permet aux citoyens d’accéder à une version numérique de leur permis de conduire. Celle-ci a la même validité juridique que la version physique du permis, et elle est générée automatiquement si l’usager est déjà en possession d’un permis de conduire valide. Le Permis de conduire numérique national s’inspire du Système d’identification numérique argentin, qui permet d’authentifier l’identité des citoyens à distance à l’aide de leurs données biométriques.

Étant donné que de nombreux Argentins sont amenés à traverser la frontière pour se rendre au Chili ou en Uruguay, les autorités ont travaillé avec les gouvernements de ces deux pays pour que le permis de conduire numérique argentin ait la même validité sur leurs territoires. Cette démarche a bénéficié des travaux menés par le Groupe du programme numérique du Marché commun austral, qui s’est employé à déterminer et à hiérarchiser les services publics pouvant être assurés à l'échelle transfrontalière.

Règlement (UE) n° 910/2014 (eIDAS)

Dans l’Union européenne, la reconnaissance et la légitimation d’identité à l’échelle transfrontalière ne reposent pas sur la réutilisation d’un ensemble déterminé de titre ou documents officiels, comme c’est le cas en Argentine, mais sur l’élaboration d’une approche normative quant aux solutions techniques employées.

Le règlement eIDAS offre une base juridique importante pour la prestation de services transfrontaliers et la libre circulation des personnes d’un pays à l’autre au sein du marché unique. Établi en vertu du règlement UE n° 910/2014 du 23 juillet 2014, il a posé un cadre juridique à l’intérieur duquel les États membres se sont attachés à concevoir et améliorer des solutions d’identification numérique pouvant être reconnues par les autres pays et réutilisées par leurs citoyens dans leurs démarches pour accéder aux services sur l’ensemble du territoire du marché unique.

Depuis le 29 septembre 2018, tout organisme fournissant des services publics dans un État membre de l’UE doit reconnaître les moyens d’identification électronique de l’ensemble des États membres de l’UE. La mise au point de méthodes d’identification numérique fondées sur des normes offre aux individus la possibilité d’accéder à un service où qu’ils se trouvent dans la région, sans avoir à recréer un titre d’identité à chaque fois.

Sources : Jueguen, F. (2019[53]), « Lanzan la versión digital del registro de conducir que se podrá 'llevar' en el celular », https://www.lanacion.com.ar/economia/lanzan-version-digital-del-registro-conducir-se-nid2219177 ; Bracken, M. (2019[54]), « Argentina just made driving licences digital », https://public.digital/2019/02/12/argentina-just-made-driving-licences-digital ; OCDE (2019[55]), Digital Government Review of Argentina: Accelerating the Digitalisation of the Public Sector, https://doi.org/10.1787/24131962 ; Union européenne (sans date[56]), eIDAS: The Ecosystem, https://www.eid.as/home.

En outre, analyser la demande de services publics permet de mieux connaître le paysage de la prestation de ces services au sein de la société, et donc de mieux cibler les différents canaux de prestation sur des segments particuliers de la population, afin de veiller à ce que personne ne soit laissé pour compte. L’Encadré 3.10 décrit deux exemples se rapportant au Portugal et au Mexique.

Encadré 3.10. Utiliser les données pour cibler l’aide sur les citoyens vulnérables

Au Portugal, des analyses de données et une plateforme d’interopérabilité ont rendu un dispositif d’aide accessible à 600 000 personnes supplémentaires

Au Portugal, l’éclairage apporté par les données a transformé l’aide fournie à certains des ménages les plus vulnérables du pays. L’exécutif avait créé un tarif social de l’énergie pour subventionner les dépenses liées à l’énergie. Pour bénéficier de ce tarif, les usagers admissibles devaient s’inscrire. Or, les premières données recueillies sur le dispositif ont montré que des personnes qui remplissaient les critères d’admissibilité au tarif spécial n’effectuaient pas la procédure d’inscription.

Des recherches ont été menées pour en comprendre la raison, et il est apparu que ces personnes ignoraient qu’il fallait qu’elles déposent une demande pour bénéficier de ce tarif. Par conséquent, la décision a été prise d’automatiser la procédure. Cependant, cela nécessitait que la Direction générale de l’énergie et de la géologie, les compagnies d’énergie, le système fiscal et le système de sécurité social mettent leurs données en commun.

Heureusement, la Plateforme d’interopérabilité pour l’administration publique (iAP) du Portugal avait été conçue précisément pour ce type de scénario, et offrait un accès à toute une gamme de services dispensés par des partenaires des secteurs public et privé.

En conséquence directe de l’automatisation du tarif social de l’énergie rendue possible par la Plateforme d’interopérabilité, le nombre de ménages bénéficiant de ce tarif a grimpé de 154 648 à 726 795. Cette mesure a permis de subventionner les dépenses d’énergie de 7 % de la population portugaise, sans que les bénéficiaires n’aient à confirmer leur admissibilité.

Croiser les données pour s’assurer que l’aide parvient aux personnes qui en ont le plus besoin

Au Mexique, la prestation des services sociaux relève de la compétence du ministère du Développement social. En combinant données sur les ménages, données sur les bénéficiaires et données géographiques, il a été possible de créer un nouveau système qui cible les aides sur les ménages qui en ont le plus besoin, de manière à améliorer les conditions de vie des populations les plus pauvres du Mexique.

En collaboration avec un partenaire de la société civile, Data Science for Social Good, le ministère du Développement social s’est attaché à affiner la précision du ciblage de l’aide sur les personnes et les familles admises à en bénéficier. Ses objectifs étaient au nombre de trois :

1.Identifier les personnes qui étaient admissibles à certains programmes mais n’y avaient pas recours

2.Croiser les jeux de données pour mieux prédire les besoins des ménages et, le cas échéant, éclairer l’élaboration de nouveaux programmes de services sociaux

3.Repérer les personnes n’ayant pas déclaré tous leurs revenus, et les radier du registre des bénéficiaires.

Sources : Indications communiquées par le Portugal à l’OCDE ; Data Science for Social Good (sans date[57]), Enhancing the Distribution of Social Services in Mexico, https://dssg.uchicago.edu/project/enhancing-the-distribution-of-social-services-in-mexico.

Parmi les pays ayant participé au projet comparatif qui a fourni les éclairages et les données probantes sur lesquels s’appuient les analyses présentées dans ce rapport, plusieurs ont précisé que l’utilisation qu’ils faisaient des données pour améliorer la prestation des services publics se confondait, en partie, avec l’utilisation qu’ils en faisaient afin de mener une action publique fondée sur des données probantes. Cette relation étroite entre la conception des politiques publiques et la prestation des services publics montre qu’il est important d’identifier les relations qui existent entre chacune des phases de l’exploitation des données.

La Corée, le Danemark et le Portugal se sont dotés de lois se rapportant aux besoins et aux structures liés aux registres de données de base. Ces registres facilitent grandement la prestation de services fondés sur les données, dans la mesure où ils limitent la prolifération des données redondantes, fournissent une source fiable pour les jeux de données les plus importants et incarnent une approche cohérente de l’accessibilité et du partage internes des données. En Corée, les « projets d’analyse des données massives du secteur public » ont été déployés à plus grande échelle avec succès, afin de procurer des avantages à différents groupes de population. Ces avantages vont de la mise en place de services visibles des citoyens, tels que la détermination des emplacements les plus appropriés pour installer les bornes de chargement des véhicules électriques, à des utilisations des données moins axées sur le public, comme par exemple la détection des cas suspectés de soustraction aux obligations de service militaire ou la lutte contre la fraude à l’assurance dans le cadre des accidents de la route.

Donner aux agents publics la possibilité de se concentrer sur la satisfaction d’autres besoins 

L’amélioration de la « prestation » des services publics constitue un indicateur très tangible d’accroissement de la valeur publique du point de vue des particuliers et des entreprises, qui voient leurs vies et leurs activités simplifiées. Mais il existe aussi d’autres avantages, qui échappent davantage aux regards du fait qu’ils bénéficient surtout au personnel des administrations publiques.

L’un des arguments qui ont été avancés pour justifier la transformation numérique de l’administration est que ce processus permettrait de réduire les effectifs du personnel placé au contact direct des usagers. À mesure qu’un nombre croissant de services deviendraient accessibles en ligne, la présence physique des usagers diminuerait, et une partie de ces postes deviendraient inutiles. Cette conjecture repose sur plusieurs hypothèses fallacieuses. Premièrement, elle table sur un comportement qui n’a rien de certain, à savoir que tous les usagers se convertiront à l’utilisation des plateformes en ligne pour accéder aux services. Deuxièmement, elle tient pour acquis que la transformation numérique est simplement un moyen plus rapide d’effectuer les mêmes opérations que par le passé, sans considérer que ce processus pourrait permettre de repenser la manière dont les services sont assurés. Ainsi, dans une situation qui voit les services se transformer, le rôle des personnels administratif et de première ligne est également amené à évoluer. Cela peut se produire de plusieurs façons :

Grâce à la prise en charge des interactions correspondant aux cas simples, les agents publics pourront consacrer davantage de temps et d’énergie aux cas les plus difficiles.

À mesure que les personnes qui manient aisément les services numériques se détourneront des modes d’interaction en présentiel, le personnel continuant d’offrir une aide en face à face pourra consacrer davantage d’énergie aux personnes potentiellement exclues du numérique.

L’augmentation du nombre de soumissions par voie numérique et la réutilisation des données entre les différents secteurs de l’administration publique réduisent le risque d’erreurs. Cela réduit les besoins d’assurer un suivi des dossiers et de fournir des éclaircissements, activités qui peuvent entraîner des retards d’exécution du service initial.

Par ailleurs, les centres d’accueil des usagers et les lignes d’assistance téléphonique peuvent utiliser des informations analytiques en temps réel pour prédire la demande et gérer leur personnel en conséquence. Cela peut, par exemple, leur permettre de réaffecter une partie des agents publics d’une catégorie de demande de renseignements à une autre en cas de hausse imprévue de la demande.

Communication et dialogue avec la population

Dans le cadre de la dernière édition de l’enquête sur l’organisation et les fonctions du centre de gouvernement (OCDE, 2017[58]), on a cherché à déterminer quel était l’objectif le plus important des stratégies de communication. Le graphique 3.6 montre que l’objectif prioritaire est de communiquer sur l’action gouvernementale, 8 % seulement des déclarants indiquant qu’ils voulaient en priorité encourager la participation ou promouvoir la transparence, et un petit 4 % qu’ils essayaient d’améliorer les relations avec les citoyens. Ces chiffres sont en contradiction avec la Recommandation du Conseil de l’OCDE sur le gouvernement ouvert, qui appelle à « une culture de gouvernance qui promeut les principes de transparence, d’intégrité, de redevabilité et de participation des parties prenantes, au service de la démocratie et de la croissance inclusive » (OCDE, 2017[59]). Ils sont également en net contraste avec un précepte fondamental des données publiques ouvertes et du gouvernement ouvert, selon lequel les données sont un instrument précieux pour encourager la participation civique à la conception et à la prestation des politiques et services publics afin de favoriser une forme de démocratie plus axée sur l’humain et plus participative (OCDE, 2019[26] ; Ubaldi, 2013[4]).

Graphique 3.6. Principaux objectifs des stratégies de communication du centre de gouvernement

Source : OCDE (2017[58]), Enquête sur l’organisation et les fonctions du centre de gouvernement.

Les données publiques ouvertes offrent des possibilités incontestables pour ce qui est de communiquer et de nouer un dialogue avec la population. Au Chili, le ministère du Secrétariat général de la Présidence a lancé un appel aux artistes les invitant à élaborer des contenus numériques originaux à partir des données publiques ouvertes, afin de mettre en valeur les possibilités existant en la matière. Partout dans le monde, des pays organisent des marathons de programmation (« hackathons ») qui encouragent des équipes de développeurs à travailler en mode collaboratif sur des données publiques ouvertes pour apporter des réponses à des défis spécifiques ; citons, entre autres exemples, Accountability Hack aux Pays-Bas, le Défi des données CANDEV au Canada, OpenGovDataHack et Hack the Plan en Inde, et GovHack en Australie.

Cependant, l’expérience de HackforSweden, en Suède (OCDE, 2019[60]), se révèle particulièrement intéressante. HackforSweden travaille actuellement avec près de 100 organismes publics et entreprises suédois pour promouvoir l’innovation fondée sur les données ouvertes, dans l’intention explicite de créer une plateforme sur laquelle les citoyens pourront formuler des solutions aux besoins de la société, et d’encourager la collaboration à des fins de co-création de valeur publique. Après des débuts modestes en 2014, HackforSweden est en train de monter en puissance, passant de l’organisation de manifestations annuelles au dialogue permanent et à l’encouragement de la créativité de l’ensemble de l’écosystème numérique du pays. Plus précisément, l’initiative s’est donnée pour mission de toucher non plus 200 personnes lors d’un événement unique, mais 2 millions de personnes connectées entre elles par une plateforme, en deux ans tout au plus (Hack for Sweden, sans date[61]).

Actuellement, en dehors des données publiques ouvertes, les pouvoirs publics n’exploitent pas toutes les possibilités offertes par le secteur public axé sur les données pour communiquer avec le public. Il ressort des recherches comparatives menées avec les six pays membres de l’OCDE que seuls le Danemark et la Suède sont en mesure de fournir des exemples concrets d’initiatives existantes qui encouragent l’utilisation des données à l’appui de l’association des acteurs sociaux. Cela signifie que pour la Corée, l’Irlande, le Portugal et le Royaume-Uni, il ne s’agit pas d’une priorité.

On peut le regretter, car l’utilisation des données peut éclairer le débat sur les solutions pouvant être envisagées en termes d’action publique, la visualisation des données offrant un moyen accessible de présenter des informations détaillées sur des problèmes particuliers. Des concepts qui se prêtent difficilement à une communication verbale, ou des ensembles denses de chiffres ou de coordonnées, peuvent être versés dans des outils propices à des discussions et des exercices d’association précieux. Dans le contexte de la production de valeur publique, Morabito (2015[62]) affirme qu’informer le public de l’usage qui est fait des données par des moyens accessibles peut avoir un effet positif sur le sentiment d’accomplissement des citoyens et sur leur satisfaction à l’égard des services fournis par les administrations publiques.

Au Danemark, les autorités ont repensé leur approche de la fiscalité foncière afin que les citoyens aient une vision plus transparente du système, fondée sur des données améliorées et sur l’utilisation de méthodes statistiques perfectionnées. Lors de la transition de l’ancienne approche à la nouvelle, des fonctions de visualisation des données ont été utilisées pour offrir plus de clarté aux citoyens. Dans le cadre de cette démarche de changement donnant la priorité à la transparence et à l’ouverture, non seulement les citoyens ont été en mesure de comprendre de façon globale la politique adoptée, mais les autorités ont investi dans les capacités et la culture des données des citoyens afin qu’ils comprennent en quoi cette politique les affecte spécifiquement.

Réagir aux situations d’urgence, aux crises et aux autres phénomènes émergents

Un dernier domaine relevant de la phase de « prestation » du modèle de secteur public axé sur les données offre des possibilités de générer de la valeur publique : il s’agit de la façon dont les entités publiques réagissent aux situations d’urgence, aux crises et aux autres phénomènes émergents.

De par leur nature, les situations d’urgence et les crises sont imprévisibles. S’il est possible de réduire leur impact au minimum, il est en revanche impossible d’être préparé à toute éventualité à chaque instant. Ce constat souligne l’importance de la phase « d’anticipation et planification » en termes d’activités de conception et de prospective pouvant guider la réflexion sur les actions à mener au cas où quelque chose se passerait mal. De fait, la Recommandation du Conseil de l’OCDE sur la gouvernance des risques majeurs insiste sur la nécessité de renforcer le niveau de préparation en s’appuyant sur la prospective et l’évaluation des risques ainsi que sur une architecture financière pour mieux anticiper l’ampleur et la complexité des impacts potentiels (OCDE, 2014[63]).

En Corée, le maire de Séoul a investi une somme considérable pour faire installer dans les locaux de la mairie un vaste panneau de 3.5 mètres de large sur lequel s’affichent des données utiles, rafraîchies en temps réel, concernant la santé et la vitalité de la ville et de ses habitants, notamment le coût de la vie, la demande de logements et la situation budgétaire en temps réel. Ces données offrent un éclairage opérationnel utile, qui peut faciliter la détermination des priorités politiques et guider en continu la prestation des services publics à Séoul. Cependant, les concepteurs ont également cherché à savoir comment cette ressource pourrait ajouter de la valeur dans une situation d’urgence. Et c’est véritablement dans les situations d’urgence que le panneau trouve toute sa raison d’être, en affichant des données en temps réel sur l’évolution de la situation et en assurant un contact direct entre le maire et les personnes sur le terrain (Crawford, 2017[64]).

À Singapour, les défis posés par le vieillissement et la saturation des équipements de transport, couplés à l’ambition de « nation intelligente » que s’est forgée le pays, ont conduit au lancement d’une nouvelle initiative, la Fusion Analytics for Public Transport Emergency Response (FASTER). FASTER recueille des informations géographiques anonymisées et les associe aux données sur les achats de cartes de transport et les enregistrements vidéos des stations pour repérer les situations de saturation. Lorsqu’une densité de voyageurs importante est détectée, des bus supplémentaires sont mis en service, et des messages sont diffusés pour permettre aux usagers de prendre leurs dispositions en conséquence. En offrant des modèles détaillés des déplacements des usagers dans la zone urbaine, ces données aident les autorités publiques à comprendre la structure du trafic, la façon dont le réseau de transport est utilisé et les problèmes à résoudre.

Évaluation et suivi

Le troisième et dernier ensemble d’activités relevant du secteur public axé sur les données qui offrent la possibilité d’exploiter les données à des fins de création de valeur publique se situent à la phase « évaluation et suivi ». Un secteur public axé sur les données adhère à l’idée selon laquelle l’exploitation de données pertinentes contribue à améliorer les activités régulières d’évaluation et de suivi. Ces activités consistent à mesurer et à analyser des processus qui ont déjà eu lieu. Si elles peuvent donner lieu à des réactions à court terme, elles peuvent également avoir une finalité propre, en tant que réflexion sur ce qui a été accompli, ou acquérir une valeur supplémentaire après un certain temps, lorsqu’elles sont utilisées à l’appui de nouveaux objectifs.

Dans une société caractérisée par des données en temps réel, l’évaluation des performances et le suivi sont étroitement liés aux activités de « prestation » décrites à la section précédente, et les données générées au cours de la phase « évaluation et suivi » alimentent « l’anticipation et la planification » des projets ultérieurs. Cette phase exerce donc une influence décisive sur le rythme des décisions, le ciblage des investissements et la capacité à réagir au changement. L’idée maîtresse, dans cette section, est que les données du secteur public favorisent la compréhension des performances et, ce faisant, permettent de mettre en place une approche itérative axée, soit sur le perfectionnement continu des activités, soit sur la planification des étapes suivantes. Faire des rapports n’est pas un but en soi.

Le secteur public axé sur les données crée un environnement dans lequel il est possible de disposer de données sur l’action publique en temps réel. Les décideurs ne sont plus tenus d’attendre les mises à jour mensuelles ou trimestrielles des données se rapportant aux migrations, au chômage ou à la démographie, entre autres thèmes, car les données dont ils ont besoin sont rendues disponibles et accessibles à une fréquence plus élevée. Cela fournit de meilleurs éclairages pour le processus de l’action publique, et cela permet à court terme de procéder à des réajustements rapides si nécessaire, d’où une redevabilité renforcée et des améliorations continues à moyen et long terme.

Ces éléments mettent en évidence l’interconnexion des différentes dimensions du modèle de secteur public axé sur les données, et soulignent qu’aucune activité « d’anticipation et planification » ou de « prestation » ne devrait être engagée sans que l’on se demande comment l’activité sera évaluée, quelle forme prendra le suivi des performances et comment les impacts seront mesurés. Cette section sera donc axée sur les aspects suivants : évaluation de l’action publique ; performances opérationnelles ; démonstration du retour sur investissement ; et redevabilité et transparence. Les types d’activités relatives aux données abordés dans cette section sont ceux qui visent à rendre possibles la mesure des impacts, la vérification de la qualité des décisions et le suivi des performances.

Évaluation de l’action publique

Le premier domaine dans lequel « l’évaluation et le suivi » des données peuvent générer de la valeur publique est le processus visant à évaluer le succès – ou l’insuccès – des mesures adoptées. Dans une société démocratique qui fonctionne correctement, la mise en œuvre de l’action publique est suivie de près par différentes catégories d’acteurs. Certains veulent vérifier que les ressources publiques sont bien gérées, d’autres ont envie de connaître l’impact des mesures mises en œuvre, d’autres encore peuvent être en quête d’arguments à invoquer sur la scène politique. Ces acteurs ont des priorités concurrentes, mais la remontée d’information sur les progrès accomplis, en particulier si cette information est publique, est une activité génératrice de données probantes qui permet de soutenir la tension entre, d’une part, les revendications motivées par des considérations politiques et idéologiques, et d’autre part, un processus d’action publique fondé sur des données probantes qui est théoriquement rationnel et impartial.

En ce sens, l’évaluation de l’action publique après sa mise en œuvre complète l'utilisation qui est faite des données probantes lors de la phase initiale de conception et d’élaboration de cette action. Les éclairages apportés par l’évaluation sont essentiels pour l’itération et la mise au point de nouvelles solutions, et c’est en réagissant à l’évaluation de ce qui a été réalisé précédemment que les pouvoirs publics peuvent créer de la valeur publique. Néanmoins, au-delà de l’application directe des données dans les activités des administrations publiques, les données « d’évaluation et de suivi » peuvent jouer un rôle important quand elles sont partagées, puisqu’elles peuvent être utilisées et réutilisées pour éclairer et informer le personnel politique, les journalistes, les universitaires et le grand public.

L’augmentation de la quantité de données disponibles au sujet des retombées d’une politique permet de procéder avec agilité à des ajustements à court terme mais, surtout, fournit de meilleurs éclairages au service de la redevabilité et de l’apprentissage à moyen et long terme. L’équipe responsable d’une politique déterminée est en mesure d’établir si les mesures ont produit l’effet voulu ou non, et lorsque les données sont publiées en tant que données publiques ouvertes, d’autres parties prenantes peuvent également se faire une idée sur la question. Par conséquent, l’évaluation de l’action publique peut être un processus ouvert, inclusif et continu, et non pas simplement une opération interne ponctuelle. La possibilité de réduire le délai s’écoulant entre la conception d’une politique, son exécution et la découverte de ses résultats ne présente pas seulement un intérêt théorique et conceptuel : elle devrait également servir de base pour apporter rapidement des éclairages aux activités de « prestation » et remédier aux éventuels effets négatifs involontaires (Höchtl, Parycek et Schöllhammer, 2016[47]). Si le suivi des performances peut être motivé par une volonté descendante d’exercer un contrôle et d’être tenu informé, dans un modèle de secteur public axé sur les données, on cherche avant tout à analyser ces éclairages et, surtout, à les mettre au service de l’amélioration des performances grâce à une compréhension plus approfondie des besoins de l’organisation et de ses usagers.

Les évaluations et analyses rétrospectives aident les décideurs à garder l’esprit ouvert, en les encourageant à tirer continuellement les leçons de leurs expériences et en les incitant à adapter leur action future en fonction de ce qu’ils ont appris. Quand des mécanismes permettant de recueillir de nouveaux éclairages et de les mettre en application sont mis en place, on s’attend à ce que des enseignements et des éclairages en soient tirés. L’adoption d’une telle approche renforce continuellement la qualité des retombées de l’action publique. Le rapport OCDE/Bloomberg (2019[49]) sur l’amélioration de la capacité d’innovation des villes (Enhancing Innovation Capacity in Cities) indique que « les villes qui évaluent… sont mieux placées pour déployer à plus grande échelle les projets innovants qui apportent des améliorations, et moins susceptibles de s’engager dans des pratiques ou des projets offrant un faible retour sur investissement ». Le fait d’être ouvert à « l’évaluation et la mesure » des impacts traduit une perception plus fine du rôle des données, qui se manifeste tout au long du cycle de l’action publique et des activités de prestation.

Il est donc encourageant de constater à la lecture du Graphique 3.7 que cinq des six pays étudiés (Corée, Danemark, Irlande, Portugal et Royaume-Uni) ont pris quelques mesures pour renforcer le suivi et l’évaluation de l’action publique dans le cadre du cycle de valeur des données publiques. La Corée, le Danemark, l’Irlande et le Portugal s’emploient plus particulièrement à renforcer le suivi et l’évaluation de l’action publique en investissant dans des capacités d’analyse des données. Comme on l’a vu au chapitre 2 dans le contexte de l’examen des conditions nécessaires à la mise en place d’un secteur public axé sur les données, les compétences des agents publics et de la population sont déterminantes pour maximiser la valeur publique. Les cinq pays ont pris des dispositions pour faire du partage des données une priorité. Nous avons vu au début de ce chapitre que c’était crucial pour pouvoir établir, à l'échelle de l’ensemble de l’administration, une démarche efficace de création de valeur publique à partir des données.

Graphique 3.7. Dans quels domaines votre pays a-t-il pris des mesures pour renforcer le suivi et l'évaluation de l’action publique grâce à une gestion et une utilisation améliorées des données ?

Source : Graphique fondé sur les indications fournies par six pays de l’OCDE en réponse à un questionnaire sur l’état d’avancement du modèle de secteur public axé sur les données dans les pays de l’OCDE, question 16 : « Votre pays a-t-il pris des mesures au niveau central/fédéral pour renforcer le suivi et l’évaluation de l’action publique grâce à une gestion et une utilisation améliorées des données (par exemple, utilisation des données pour assurer un suivi continu et/ou automatique de l’action publique et pour apporter des ajustements avec agilité) ?».

On a évoqué à la section précédente le rôle des données dans l’amélioration de la communication et du dialogue entre le secteur public et la population, en montrant par des exemples comment la relation entre les administrations publiques et les citoyens pouvait être facilitée. Cependant, les autorités peuvent aussi œuvrer à une meilleure compréhension des effets de l’action publique sur les citoyens. Dans un secteur public axé sur les données, les entités publiques ont la possibilité d’analyser une myriade d’informations d’origine externe obtenues grâce à des initiatives collaboratives (crowdsourcing). Toutefois, elles peuvent également recueillir ces informations sans avoir à les demander directement, comme le montre l’Encadré 3.11. À l’instar de certaines des pratiques mentionnées dans la section traitant de la prévision, la consultation et l’analyse de données issues d’une multitude de canaux numériques permettent d’obtenir des éclairages instructifs sur les opinions et les comportements des citoyens, qui pourront être ensuite utilisés pour évaluer l’action publique. En la matière, les pouvoirs publics doivent faire preuve de discernement, et s’appuyer sur les orientations données au chapitre 4 pour le cadrage du débat.

Encadré 3.11. Tunisie : Utiliser les médias sociaux pour suivre les progrès accomplis au regard des Objectifs de développement durable

Pour suivre les progrès accomplis au regard de l’Objectif de développement durable (ODD) 16, « Paix, justice et institutions efficaces », qui accorde une place importante à la lutte contre la corruption, l’Institut national de la statistique de la Tunisie et le Programme des Nations Unies pour le développement ont lancé un projet pilote qui s’appuie sur les médias sociaux pour mieux comprendre la perception qu’ont les citoyens des pouvoirs publics. Les méthodes traditionnelles (telles que les enquêtes auprès des ménages) n’étaient pas suffisantes en raison de leur faible fréquence et de leur coût.

Le projet pilote a consisté à mener une analyse du web et des médiaux sociaux (sites d’information, blogs et Twitter notamment) pour identifier les contenus pertinents et déterminer si leur tonalité était positive ou négative, afin de jauger la perception qu’avaient les citoyens de la corruption. Pour déterminer le niveau d’exactitude des résultats de son analyse des médias sociaux, l’équipe les a comparés aux résultats de l’enquête tunisienne auprès des ménages sur la gouvernance, la paix et la démocratie, qui contenait des questions sur les perceptions des citoyens en matière de corruption. Il est apparu que, sur la même période, l’enquête auprès des ménages et l’analyse des médias sociaux dressaient le même tableau de la perception de la corruption ; cependant, l’analyse des médias sociaux présentait des avantages supplémentaires au sens où elle était plus rapide, plus régulière et moins coûteuse. La Tunisie a commencé à expérimenter cette approche sur d’autres cibles du même ODD : les droits de l’homme et l’état de droit, et la participation de la société civile.

Source : OCDE (2017[65]), Fostering Innovation in the Public Sector, https://dx.doi.org/10.1787/9789264270879-en.

Performances opérationnelles

Un deuxième aspect à prendre en compte concernant les activités « d’évaluation et suivi » dans le cadre d’un modèle de secteur public axé sur les données est la capacité qu’ont les données de transformer les performances opérationnelles de l’administration publique, avec à la clé une utilisation plus productive et efficace des ressources publiques et l’instauration d’une culture d’amélioration continue des performances. La mesure des performances est une activité « d’évaluation et suivi » qui intervient rétrospectivement. Néanmoins, au travers de l’application de ses résultats, elle est étroitement liée à la qualité de la « prestation » des activités des administrations publiques. Cette relation souligne une fois encore combien il est important d’être clair quant à l’objectif poursuivi avec l’utilisation de toute donnée.

La valeur publique peut se manifester par l’impact direct qu’elle produit sur les activités des administrations publiques, comme on l’a vu dans la section sur la « prestation », mais elle transparaît également dans les activités structurelles des pouvoirs publics, qui sont moins visibles. Par exemple, les données relatives à l’état des actifs physiques en temps réel peuvent être mises à profit pour améliorer la planification des opérations de maintenance et perturber le moins possible la continuité du service (OCDE, 2016[66]). L’étude de cas complémentaire intitulée « La gestion des ressources humaines axée sur les données » (Annexe C), qui est consacrée à l’emploi et à la gestion publics, montre que « l’analytique des talents » pourrait modifier les méthodes de recrutement et de fidélisation ainsi que la gestion en continu des performances du personnel, et aider à comprendre quelles améliorations de l’environnement de travail peuvent assurer la productivité et le bien-être du personnel.

Même si un nombre croissant de nos transactions s’effectuent en ligne, la préservation de notre environnement bâti et de nos conditions matérielles demeure une fonction importante de l’État. L’application des données permet de mieux cibler le peu de ressources disponible et, par exemple, de concentrer les services de police sur les zones de forte délinquance (Höchtl, Parycek et Schöllhammer, 2016[47]).

En Corée et au Portugal, les candidats aux concours d’idées sur l’utilisation des données ont été invités à se concentrer sur les moyens d’améliorer l’efficience des activités des administrations publiques. Parmi les exemples de réussite relevés en Corée, citons la mise au point d’un modèle de données permettant d’identifier les entreprises les plus susceptibles de présenter des risques. Douze mois après son adoption, la proportion d’entreprises inspectées qui étaient en infraction à la loi coréenne sur les normes en matière de travail est passée de 40.9 % à 77.7 %, ce qui signifie que l’impact des inspections en termes de valeur publique a presque doublé. Un impact similaire a été observé aux États-Unis, lorsque le service de la ville de New York chargé du bâti a pris l’initiative de mettre en commun ses données avec celles de 19 autres organismes municipaux. Leur collaboration a permis de multiplier par cinq la valeur du temps passé par les inspecteurs, le taux de détection de bâtiments dont l’état présentait un risque élevé ayant grimpé de 13 % à plus de 70 % des inspections (OCDE, 2019[26]).

Démonstration du retour sur investissement

Parce que les entités publiques sont comptables des fonds qu’elles dépensent, et parce que les dépenses souhaitées sont toujours supérieures aux ressources disponibles, des procédures sophistiquées ont été conçues pour les investissements et les marchés publics. La Recommandation du Conseil de l’OCDE sur les marchés publics (2015[67]) promeut la mise en place d’une approche stratégique dans les différents secteurs et échelons du secteur public, en définissant une série de principes directeurs qui s’applique à l’ensemble du cycle de passation des marchés publics. Dans le contexte spécifique de l’administration numérique, le point 9 de la Recommandation du Conseil de l’OCDE sur les stratégies numériques gouvernementales (2014[68]) souligne qu’il est important de développer des dossiers justificatifs clairs (« business cases ») pour renforcer la politique numérique. Une partie des travaux actuels du Groupe de travail OCDE des hauts responsables de l’administration numérique (E-leaders) est consacrée à l’élaboration de ces dossiers justificatifs et à la réforme des processus de commande de TIC.

Pour ce troisième aspect de la phase « d’évaluation et suivi », on examine en quoi le modèle de secteur public axé sur les données peut étayer l’argumentaire financier en faveur de ces dépenses et la mesure de leur impact. Dans ce cas de figure, la valeur publique est beaucoup plus étroitement associée à la redevabilité pour les dépenses, à l’amélioration des décisions relatives aux marchés publics, et à l’aptitude à décrire les retombées ainsi rendues possibles. Au Danemark, plusieurs initiatives relevant de la stratégie nationale de transformation numérique s’appuient sur l’analyse de la valeur du partage des données dans le cadre de la transformation des activités internes de l’administration.

La démonstration du retour sur investissement est une autre activité fortement tributaire de la clarté des objectifs, quelle que soit l’activité relevant du secteur public axé sur les données considérée. Pour mesurer l’impact d’un ensemble donné d’activités, il est nécessaire de définir une situation de référence et d’élaborer une méthodologie qui permette de comprendre les coûts et les avantages. Ces éléments doivent être considérés lorsqu’un organisme public décide d’investir des ressources financières pour résoudre un problème ou concevoir une intervention, durant la phase « d’anticipation et planification », et les activités correspondantes doivent être exécutées lors de la phase de « prestation ». Cette démarche garantit la reconnaissance systématique de la valeur d’un investissement, comme le montre l’exemple de l’Encadré 3.12.

Dans le contexte des dépenses liées aux données, et plus particulièrement aux données publiques ouvertes, on a parfois considéré la publication des données comme le but ultime, ce qui a pu conduire à adopter comme objectif la mise à disposition de jeux de données plus nombreux en consultation publique. Par conséquent, l’effort a pu porter sur la publication des données plutôt que sur leur réutilisation. Or, si la publication est une condition préalable nécessaire pour créer de la valeur à partir de l’utilisation des données, on ne peut mesurer la valeur publique générée par des investissements consacrés aux données sans avoir défini, dans le cadre du cycle de valeur des données publiques, des valeurs de référence pour la phase de partage, curation et publication, mais aussi pour la phase d’utilisation et réutilisation.

Encadré 3.12. La discipline fiscale au Royaume-Uni

L’administration fiscale et douanière du Royaume-Uni (HM Revenue and Customs) a mis au point des modèles de données pour l’aider à mieux cibler ses activités de contrôle. Ces modèles facilitent le repérage des contribuables les plus susceptibles de ne pas respecter leurs obligations fiscales – par exemple parce qu’ils ont commis des erreurs dans leurs déclarations fiscales ou qu’ils essaient délibérément d’échapper à l’impôt. Les modèles s’appuient sur des informations telles que les antécédents du contribuable en termes de respect de ses obligations fiscales et les indications qui figurent sur les déclarations elles-mêmes, telles que le revenu et la profession, pour estimer la probabilité de risque de non-respect. Un large éventail de données peut être mis à profit par ces modèles pour affiner le calcul de ces probabilités de risque, et à mesure que le corpus de données s’étoffe, les modèles peuvent être perfectionnés, et offrir ainsi des performances toujours meilleures.

Des programmes de contrôle tels que celui-ci sont l’un des moyens les plus aisés d’assurer un retour sur investissement pour les projets d’analytique des administrations publiques, car ils génèrent des avantages financiers souvent substantiels. Selon les estimations, le modèle analytique utilisé pour détecter la fraude à la taxe sur la valeur ajoutée a permis à l’État britannique d’engranger de l’ordre de 200 millions GBP de recettes supplémentaires par an grâce à l’amélioration de ses activités de contrôle, avec un doublement des recettes collectées par chaque agent chargé du contrôle.

Source : OCDE (2017[65]), Fostering Innovation in the Public Sector, https://dx.doi.org/10.1787/9789264270879-en.

Les pistes d’audit et la transparence au service de la redevabilité

Ce dernier aspect des activités « d’évaluation et de suivi » menées dans le cadre du modèle de secteur public axé sur les données concerne la redevabilité, et en particulier le rôle des données en tant qu’outils facilitant l’accès aux archives administratives et encourageant la culture de la transparence. L’aptitude des « acteurs de l’intégrité » du secteur public à remplir leur rôle est conditionnée dans une large mesure par la bonne mise en œuvre du secteur public axé sur les données. L’étude de cas sur « L’Intégrité axée sur les données » (annexe B) met en exergue les possibilités offertes par une approche connexe mais différente de la redevabilité, à savoir la prévention de la fraude et de la corruption.

L’importance des activités d’audit et le souci de la transparence du secteur public sont des arguments de poids en faveur d’une montée en puissance des activités relatives aux données au sein de l’administration, et il ne faut pas sous-estimer leur influence. Dans le contexte des données publiques ouvertes, ces préoccupations ont fortement joué en faveur de la publication de données selon les indications de la Recommandation du Conseil de l’OCDE sur le gouvernement ouvert (OCDE, 2017[59] ; Ubaldi, 2013[4]).

Plus généralement, les entités publiques souhaiteraient sans doute découvrir comment démontrer l’impact d’une action grâce à des modalités permettant de renforcer la redevabilité de l’administration et le degré de confiance de la population. Ce point fait écho à certaines des remarques formulées dans ce chapitre au sujet de l’analyse des activités de « prestation ». L’Encadré 3.13 présente l’exemple du Japon, dont l’approche en matière de démonstration des effets de l’action publique, appliquée dans tous les secteurs de la sphère publique, est impulsée depuis le sommet de l’État (confirmant l’importance du leadership et de la vision ; voir le chapitre 2). Dans ce contexte, l’analyse et l’évaluation de l’action publique représentent un moyen de renforcer la redevabilité, mais permettent aussi de vérifier qu’une intervention spécifique produit l’effet voulu. L’adoption de méthodes robustes telles que celles que l’on vient de décrire pour mesurer et publier des données probantes sur la réalité d’une mesure ou d’un service public, non seulement pendant la phase d’essai, ou alpha, mais tout au long de leur cycle de vie, peut apporter des arguments en faveur de financements futurs et, au fil du temps, permettre de démontrer l’existence d’un retour sur investissement et contribuer à instaurer une culture de redevabilité.

Encadré 3.13. Utilisation de données probantes pour évaluer l’efficacité des mesures mises en œuvre au Japon

Gouvernance des données

Au Japon, la Conférence stratégique pour le renforcement de l’utilisation des données du secteur public et du secteur privé, présidée par le Premier Ministre et composée de l’ensemble des ministres, des directeurs de données du secteur public et de conseillers experts, est depuis 2017 l’entité responsable du programme d’action en matière de données à l’échelon national. Un appui est assuré par un Conseil pour la promotion d’une action publique fondée sur des données probantes et par la présence, dans chaque ministère, d’un directeur général chargé de veiller à ce que l’action publique soit fondée sur des données probantes.

Le Bureau d’évaluation administrative, qui relève du ministère des Affaires internes et des Communications, et le Secrétariat du Bureau central de promotion de la réforme administrative passent au crible toutes les évaluations de politiques et examens de projets, pour vérifier que des données probantes sont utilisées à chaque étape. Les données utilisées dans ces évaluations sont librement accessibles au public, et l’état d’avancement de la procédure peut être suivi en ligne.

Non seulement cette redevabilité est utile pour améliorer la gouvernance démocratique, la fiabilité, l’intégrité et la légitimité, mais elle garantit que les politiques fassent l’objet d’une remise en cause empirique continuelle, visant à déterminer si elles atteignent les objectifs qui leur ont été assignés au départ.

Utilisation d’essais contrôlés randomisés pour évaluer les technologies liées à l’Internet des objets

Eu égard au vieillissement de sa population, le Japon doit impérativement trouver des solutions technologiques pour assurer une prise en charge efficace et de qualité des personnes âgées tout en réduisant les coûts. Les travaux se sont notamment concentrés sur les soins aux patients atteints de démence, et sur la question de savoir si l’utilisation de dispositifs IdO (Internet des objets) permettrait de prévenir la maladie ou de réduire les coûts associés au traitement.

Dans le premier cas, des patients atteints de démence et vivant en maison de retraite ont été répartis de façon aléatoire en deux groupes. La prise en charge des patients du premier groupe, le groupe témoin, n’a pas été modifiée ; les patients du second groupe ont fait l’objet d’interventions faisant appel à des services IdO. Les symptômes de démence ont disparu en l’espace de quatre mois pour 34 % du groupe témoin et 74 % du groupe expérimental.

Dans le deuxième cas, des dispositifs IdO ont été remis à certains patients, dont on a enregistré et noté l’activité. À partir des données fournies aux équipes médicales, les patients se sont vu attribuer des points qui pouvaient être utilisés comme de l’argent. Un niveau de dépenses de soins de santé de référence a été établi pour chacun des patients qui utilisaient le dispositif IdO et pour ceux qui formaient le groupe témoin. Au bout d’un an, on a calculé l’augmentation des dépenses de soins de santé par rapport à la situation de référence. Les données ont fait apparaître qu’en moyenne, les dépenses induites par les patients qui avaient utilisé les dispositifs IdO représentaient 56 % des dépenses du groupe témoin, soit une économie de 50 000 JPY par patient. Parmi les patients les plus âgés, l’économie s’est montée à 90 000 JPY.

Source : Conseiller auprès du ministère des Affaires internes et des Communications, Japon (2019), « Is evidence contributing to public accountability? Evidence from Japan ».

Au Portugal, le Portail pour la transparence des services de santé³ et le Portail pour la transparence de la justice⁴ permettent d’accéder librement aux données relatives aux performances de chaque secteur. En outre, à l’échelon municipal, le Portail pour la transparence municipale⁵ fournit des données et des tableaux de bord détaillés sur l’utilisation locale des fonds publics et le niveau de performance des services assurés. Au Danemark, l’office national de statistique⁶ offre une plateforme commune pour la publication des données relatives aux performances du pays. Ce dispositif présente notamment des données sur l’efficacité de l’action publique. Au Royaume-Uni, une norme de service impose à tous les services de publier des données sur leurs performances, mais ces données ne permettent pas toujours de savoir dans quelle mesure les objectifs initiaux du service ont été atteints.

Références

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[17] Ladley, J. (2010), Making Enterprise Information Management (EIM) Work for Business: A Guide to Understanding Information as an Asset, Morgan Kaufmann, https://doi.org/10.1016/C2009-0-61376-3.

[18] Laney, D. (2017), Infonomics: How to Monetize, Manage, and Measure Information as an Asset for Competitive Advantage, Routledge, New York, https://doi.org/10.4324/9781315108650.

[11] Local Government Denmark (2012), Good Basic Data for Everyone: A Driver for Growth and Efficiency, Local Government Denmark, https://en.digst.dk/media/18773/good-basic-data-for-everyone-a-driver-for-growth-and-efficiency.pdf.

[33] Lund, S. et al. (2013), Game Changers: Five Opportunities for US Growth and Renewal, McKinsey & Company, https://www.mckinsey.com/featured-insights/americas/us-game-changers (consulté le 14 février 2019).

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[32] Manyika, J. et al. (2011), Big Data: The Next Frontier for Innovation, Competition, and Productivity, McKinsey & Company, https://www.mckinsey.com/business-functions/mckinsey-digital/our-insights/big-data-the-next-frontier-for-innovation (consulté le 14 février 2019).

[34] McAfee, A. et E. Brynjolfsson (2012), Big Data: The Management Revolution, https://hbr.org/2012/10/big-data-the-management-revolution.

[23] Meynhardt, T. (2009), « Public value inside: What is public value creation? », International Journal of Public Administration, vol. 32/3-4, pp. 192-219, http://dx.doi.org/10.1080/01900690902732632.

[16] Moody, D. et P. Walsh (1999), Measuring the Value of Information: An Asset Valuation Approach, European Conference on Information Systems, http://si.deis.unical.it/zumpano/2004-2005/PSI/lezione2/ValueOfInformation.pdf.

[22] Moore, M. (1997), Creating Public Value: Strategic Management in Government, Harvard University Press.

[62] Morabito, V. (2015), Big Data and Analytics, Springer International Publishing, Cham, http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-10665-6.

[15] Nuffield Foundation (2019), Valuing Data: Foundations for Data Policy, Nuffield Foundation, Londres, https://www.nuffieldfoundation.org/valuing-data-foundations-data-policy (consulté le 10 juillet 2019).

[20] Observatoire de l’OCDE sur l’innovation dans le secteur public (2019), « Hello, world: Artificial intelligence and its use in the public sector », Observatoire de l’OCDE sur l’innovation dans le secteur public, Paris, https://doi.org/10.1787/726fd39d-en.

[55] OCDE (2019), Digital Government Review of Argentina: Accelerating the Digitalisation of the Public Sector, Éditions OCDE, Paris, https://doi.org/10.1787/354732cc-en.

[19] OCDE (2019), Digital Government Review of Sweden: Towards a Data-driven Public Sector, Études de l’OCDE sur l’administration numérique, Éditions OCDE, Paris, https://dx.doi.org/10.1787/4daf932b-en.

[60] OCDE (2019), Digital Government Review of Sweden: Towards a Data-driven Public Sector, Études de l’OCDE sur l’administration numérique, Éditions OCDE, Paris, https://dx.doi.org/10.1787/4daf932b-en.

[26] OCDE (2019), Rapport sur les données ouvertes publiques : Encourager la maturité des politiques de données ouvertes pour un impact durable, Éditions OCDE, Paris, https://dx.doi.org/10.1787/12ea5027-fr.

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[65] OCDE (2017), Fostering Innovation in the Public Sector, Éditions OCDE, Paris, https://dx.doi.org/10.1787/9789264270879-en.

[27] OCDE (2017), Panorama des administrations publiques 2017, Éditions OCDE, Paris, https://dx.doi.org/10.1787/gov_glance-2017-fr.

[59] OCDE (2017), Recommandation du Conseil sur le Gouvernement Ouvert, OCDE, Paris, https://legalinstruments.oecd.org/fr/instruments/OECD-LEGAL-0438.

[58] OCDE (2017), Survey on the Organisation and Functions of the Centre of Government, OCDE, Paris.

[45] OCDE (2016), Open Government Data Review of Mexico: Data Reuse for Public Sector Impact and Innovation, Éditions OCDE, Paris, https://doi.org/10.1787/9789264259270-en.

[66] OCDE (2016), « The Internet of Things: Seizing the Benefits and Addressing the Challenges », Documents de travail de l’OCDE sur l’économie numérique, n° 252, Éditions OCDE, Paris, https://dx.doi.org/10.1787/5jlwvzz8td0n-en.

[5] OCDE (2015), Data-Driven Innovation: Big Data for Growth and Well-Being, Éditions OCDE, Paris, https://dx.doi.org/10.1787/9789264229358-en.

[52] OCDE (2015), OECD Public Governance Reviews: Estonia and Finland: Fostering Strategic Capacity across Governments and Digital Services across Borders, Examens de l’OCDE sur la gouvernance publique, Éditions OCDE, Paris, https://dx.doi.org/10.1787/9789264229334-en.

[42] OCDE (2015), Rebooting Public Service Delivery: How Can Open Government Data Help to Drive Innovation?, OCDE, Paris, http://www.oecd.org/gov/Rebooting-Public-Service-Delivery-How-can-Open-Government-Data-help-to-drive-Innovation.pdf.

[67] OCDE (2015), Recommandation du Conseil sur les marchés publics, OCDE, Paris, http://www.oecd.org/fr/gov/commande-publique/Recommandation-OCDE-sur-les-marches-publics.pdf.

[63] OCDE (2014), Recommandation du Conseil sur la gouvernance des risques majeurs, OCDE, Paris, https://legalinstruments.oecd.org/fr/instruments/OECD-LEGAL-0405.

[68] OCDE (2014), Recommandation du Conseil sur les stratégies numériques gouvernementales, OCDE, Paris, https://legalinstruments.oecd.org/fr/instruments/OECD-LEGAL-0406.

[10] OCDE (2010), Denmark: Efficient e-Government for Smarter Public Service Delivery, Études de l’OCDE sur l’administration électronique, Éditions OCDE, Paris, https://dx.doi.org/10.1787/9789264087118-en.

[44] OCDE (à paraître), Standards of Evaluation: A Review of International Perspectives, OCDE, Paris, à paraître.

[49] OCDE/Bloomberg (2019), Enhancing Innovation Capacity in City Government, Éditions OCDE, Paris.

[30] Pollock, R. (2010), Welfare Gains from Opening Up Public Sector Information in the UK, Université de Cambridge, http://www.rufuspollock.org/economics/papers.

[8] Presidência do Conselho de Ministros (2015), Resolução do Conselho de Ministros nº 42/2015, https://dre.pt/home/-/dre/67540636/details/maximized?p_auth=7PgkXEza.

[51] Ries, E. (2011), The Lean Startup: How Today’s Entrepreneurs Use Continuous Innovation to Create Radically Successful Businesses, Currency.

[24] Talbot, C. (2011), « Paradoxes and prospects of ‘public value’ », Public Money & Management, vol. 31/1, pp. 27-34, http://dx.doi.org/10.1080/09540962.2011.545544.

[4] Ubaldi, B. (2013), « Open Government Data: Towards Empirical Analysis of Open Government Data Initiatives », Documents de travail de l’OCDE sur la gouvernance publique, n° 22, Éditions OCDE, Paris, https://dx.doi.org/10.1787/5k46bj4f03s7-en.

[21] Ubaldi, B. et al. (2019), « State of the art in the use of emerging technologies in the public sector », Documents de travail de l’OCDE sur la gouvernance publique, n° 31, Éditions OCDE, Paris, https://dx.doi.org/10.1787/932780bc-en.

[56] Union européenne (sans date), eIDAS: The Ecosystem, https://www.eid.as/home (consulté le 29 août 2018).

[1] US Department of Health & Human Services (2011), Improving Data for Decision Making: HHS Data Collection Strategies for a Transformed Health System, US Department for Health & Human Services, Washington, D.C., https://aspe.hhs.gov/basic-report/improving-data-decision-making-hhs-data-collection-strategies-transformed-health-system.

[3] van Ooijen, C., B. Ubaldi et B. Welby (2019), « A data-driven public sector: Enabling the strategic use of data for productive, inclusive and trustworthy governance », Documents de travail de l’OCDE sur la gouvernance publique, n° 33, Éditions OCDE, Paris, https://dx.doi.org/10.1787/09ab162c-en.

[6] Welby, B. (2019), « The impact of digital government on citizen well-being », Documents de travail de l’OCDE sur la gouvernance publique, n° 32, Éditions OCDE, Paris, https://dx.doi.org/10.1787/24bac82f-en.

Notes

 1.  https://arkitektur.digst.dk/metoder/regler-begrebs-og-datamodellering.

 2.  https://oecd-opsi.org/search-toolkits/?_sft_discipline-or-practice=futures-and-foresight.

 3.  https://www.sns.gov.pt/transparencia.

 4.  https://partilha.justica.gov.pt.

 5.  https://www.portalmunicipal.gov.pt.

 6.  https://www.dst.dk/da.

4

Le rôle des données dans le renforcement de la confiance des citoyens

Le présent chapitre explicite tout d'abord les déterminants de la confiance afin de mieux cerner les points clés qui contribuent à donner confiance dans les institutions. Puis il explore le potentiel que recèle l'utilisation des données pour construire la confiance, notamment par l'adoption d'une démarche éthique, la protection de la confidentialité des données, l'instauration de la transparence et l'atténuation des risques. Ce chapitre présente ensuite des exemples de pays qui ont mis en œuvre de bonnes pratiques avec succès, et se conclut par une liste d'orientations déontologiques qui pourraient aider les fonctionnaires à gérer l'utilisation des données d'une manière conforme à l'éthique.

Les données statistiques concernant Israël sont fournies par les autorités israéliennes compétentes et sous leur responsabilité. L’utilisation de ces données par l’OCDE est sans préjudice du statut des hauteurs du Golan, de Jérusalem-Est et des colonies de peuplement israéliennes en Cisjordanie aux termes du droit international.

Introduction

Lorsqu'un pays remplit toutes les conditions d'une bonne gouvernance des données (chapitre 2), il se met en bonne position pour tirer parti des données aux fins d'améliorer les politiques publiques ainsi que la conception et la réalisation des services publics (chapitre 3) et de renforcer ainsi le bien-être des citoyens. Grâce à ce processus, la qualité des services publics répond mieux aux besoins des citoyens. Pourtant, ce processus s'accompagne de la nécessité de renforcer l'accent mis sur les efforts engagés pour renforcer la confiance des citoyens dans l'usage que fait l'administration de leurs données.

Pour nombre d'administrations, élargir l'accès aux données tout en conservant la confiance des administrés relève du défi. Étant donné que la confiance est difficile à gagner et à conserver, et encore plus difficile à restaurer une fois perdue, il est et restera toujours crucial que les administrations s'emploient à préserver la confiance du public. Il est donc important non seulement d'explorer les déterminants de la confiance (réactivité, fiabilité, intégrité, ouverture et équité) et de comprendre comment les règles et les pratiques en matière d'utilisation des données permettent de maintenir la confiance, mais aussi d'examiner comment la confiance peut disparaître si l'utilisation des données n'est pas soigneusement anticipée. Cette démarche permet de mieux appréhender le concept de confiance eu égard à l'utilisation des données dans le secteur public.

Le présent chapitre étudie comment les administrations s'y prennent pour renforcer la confiance en matière de données. Il examine les moyens concrets qu'emploient les administrations et les citoyens pour collaborer sur quatre aspects qui influent sur l'instauration ou la préservation de la confiance : 1) l'éthique ; 2) la confidentialité et le consentement ; 3) la transparence ; et 4) la sécurité.

Ce chapitre est structuré comme suit. Il explicite tout d'abord les déterminants de la confiance afin de mieux cerner les points clés qui contribuent à donner confiance dans les institutions. Puis il explore le potentiel que recèle l'utilisation des données pour construire la confiance, notamment par l'adoption d'une démarche éthique, la protection de la confidentialité des données, l'instauration de la transparence et l'atténuation des risques. Ce chapitre présente ensuite des exemples de pays qui ont mis en œuvre de bonnes pratiques avec succès, et se conclut par une liste d'orientations déontologiques qui pourraient aider les fonctionnaires à gérer l'utilisation des données d'une manière conforme à l'éthique.

Les déterminants de la confiance

Les chercheurs donnent différentes définitions de la confiance (McKnight et Chervany, 2000[1]). Le terme « confiance » sera défini ici comme la conviction d'un individu selon laquelle une autre personne ou une institution adoptera systématiquement le comportement positif auquel il s’attend, d'après le document (OCDE, 2017[2]).

De nombreux chercheurs ont déterminé que la confiance était un facteur majeur de progrès économique et social (Putman, Leonardi et Nanetti, 1993[3] ; Ahn et Hemmings, 2000[4]). La confiance dans une institution aussi bien que la confiance dans une personne ont une incidence sur le revenu par habitant et les progrès économiques d'un pays, sur l’état de santé et les comportements sanitaires, sur le taux de criminalité ainsi que sur le bien-être personnel. Le déclin de la confiance dans les institutions publiques s’explique par de grands événements survenus au cours de la dernière décennie, comme la réaction des pouvoirs publics et l'état de préparation face aux catastrophes naturelles ou à la crise financière de 2008. Cette érosion de la confiance a donné lieu à un essor du populisme et un recul de la participation électorale, dont les niveaux sont alarmants dans de nombreux pays de l’OCDE (Murtin et al., 2018[5]).

Les données montrent que, entre les périodes 2005-2007 et 2014-2016, la confiance des citoyens à l’égard des pouvoirs publics a diminué en moyenne de quatre points dans les pays de l’OCDE (graphique 4.1). Seuls 38 % des participants ont déclaré avoir confiance dans leur administration nationale (OCDE, 2018[6]).

Pour étudier ce phénomène, l’OCDE a mené des recherches sur les déterminants de la confiance et élaboré un cadre qui examine la confiance sous trois angles différents : individuel, institutionnel et sociétal. Au niveau institutionnel, les citoyens sont invités à collaborer et à avoir confiance dans les institutions elles-mêmes. Les conclusions des enquêtes montrent que les individus, au moment de prendre des décisions et de décider s’ils peuvent faire confiance à une institution, se basent sur le niveau de compétence avec lequel elle remplit sa mission ainsi que sur les valeurs de secteur public qu’elle sert (OCDE/KDI, 2018[7]).

Graphique 4.1. Niveau moyen de confiance dans les administrations nationales sur la période 2014-2016, et variation par rapport à la période 2005-2007

Note : la moyenne de l'OCDE est pondérée en fonction de la population ; l’Islande et le Luxembourg sont exclus parce que les données sont incomplètes.

Source : calculs OCDE d’après l’enquête Gallup World Poll, www.gallup.com/services/170945/world-poll.aspx.

Les compétences des pouvoirs publics se mesurent selon deux dimensions : 1) la réactivité – l’efficacité avec laquelle ils répondent aux besoins et attentes des citoyens tout en évoluant au fil du temps afin de répondre à la demande ; et 2) la fiabilité, c’est-à-dire l'aptitude à réduire et gérer l’incertitude sociale, économique et politique de manière efficace. Les citoyens sont plus enclins à accorder leur confiance à des institutions qui parviennent à fournir des services publics de qualité et adaptés aux bénéficiaires ; les recherches montrent en effet que la confiance dite « institutionnelle » est étroitement liée à la satisfaction à l’égard des services publics (Murtin et al., 2018[5]). Cette corrélation est en particulier plus forte au niveau local qu’au niveau central, car les administrations locales interagissent plus fréquemment avec les citoyens et sont donc plus à même d’offrir de meilleures solutions et de conserver la confiance du public (OCDE, 2017[8]). Cette constatation confirme l’idée que de meilleurs services à la clientèle contribuent à renforcer la confiance (Aberbach, 2007[9]).

Les valeurs de l'administration reposent sur trois piliers : 1) l’intégrité, synonyme d'un faible niveau de corruption au sein du système et d'un degré élevé de redevabilité ; 2) l’ouverture, qui clarifie le processus de participation des citoyens à l’action publique ; et 3) l'équité, c’est-à-dire le traitement homogène et semblable de tous les groupes de citoyens. La confiance de la population à l’égard des institutions est souvent en rapport avec le degré de corruption perçu. Lorsque le niveau de confiance est faible, les institutions rencontrent généralement plus de difficulté à instaurer l'intégrité ; et lorsque la société présente un manque de confiance et de faibles normes de coopération, le non-respect des textes législatifs et réglementaires est plus facilement toléré. De plus, l’expérience de la discrimination influence aussi la perception qu’a la population de l'équité et de la fiabilité des décideurs au sein de l’administration (Murtin et al., 2018[5]).

Une robuste adhésion aux valeurs de l’administration est importante. Plusieurs études internationales ont montré qu’il existait une relation positive entre le niveau de confiance institutionnelle et la qualité du système juridique (c’est-à-dire l'application de la protection des droits de propriété, la redevabilité ou la corruption) (Murtin et al., 2018[5]). En Suisse, par exemple, plus la participation démocratique est forte dans un canton, plus la fraude fiscale est faible. Cela témoigne de l’importance que revêtent l’inclusion et l’engagement démocratiques pour l’émergence de comportements coopératifs.

Tableau 4.1. Cadre des compétences et valeurs sous-tendant la confiance des citoyens dans les institutions publiques : résumé
Composante de la confiance | Mandat de l’administration | Éléments clés | Objectif global de l'action publique
Compétences : aptitude de l’administration à offrir aux citoyens les services dont ils ont besoin, au niveau de qualité qu'ils attendent | Fournir des services publics | Accès de tous aux services publics, indépendamment des conditions socioéconomiques Qualité et rapidité de la prestation des services publics Respect montré dans la fourniture des services publics, notamment réponses apportées aux réactions des citoyens | Réactivité
Anticiper le changement, protéger les citoyens | Anticipation et évaluation adéquate de l’évolution des besoins des citoyens et des défis à relever Comportement constant et prévisible Gestion efficace des incertitudes sociales, économiques et politiques | Fiabilité
Valeurs : déterminants et principes qui informent et guident l’action publique | Utiliser le pouvoir et les ressources publiques de manière éthique | Normes de comportement rigoureuses Engagement de lutte contre la corruption Redevabilité | Intégrité
Informer, consulter et écouter les citoyens | Aptitude à connaître et comprendre l'action de l’administration Opportunités de participation qui conduisent à des résultats tangibles | Ouverture
Améliorer les conditions socioéconomiques pour tous | Poursuite des progrès socioéconomiques dans l’ensemble de la société Traitement homogène des citoyens et des entreprises (cf. craintes de détournement) | Équité
Source : OCDE (2017[8]), Trust and Public Policy: How Better Governance Can Help Rebuild Public Trust, http://dx.doi.org/10.1787/9789264268920-en.

D'après le tableau 4.1, la réactivité, la fiabilité, l'intégrité, l’ouverture et l'équité sont les cinq déterminants de la confiance institutionnelle qui peuvent aider l'administration à restaurer, préserver ou relever le degré de confiance du public. Cependant, pour que les pouvoirs publics puissent répondre à ces cinq exigences, ils doivent se concentrer sur la fourniture de services publics qui satisfont aux besoins des citoyens (chapitre 3). C’est pourquoi une démarche axée sur les données, assortie d'une participation des citoyens, de l’ouverture de l'administration et d'une collaboration de toutes les parties prenantes, est une nécessité.

De fait, les pouvoirs publics utilisent des données pour informer les responsables publics quant aux processus de prise de décision et pour créer de la valeur publique. Nombre d’organisations publiques et privées font appel aux données en tant que ressources, non seulement pour améliorer des produits et services existants, mais aussi pour en créer de plus innovants, recueillir des retours d'information et, surtout, comprendre les besoins des usagers. Dans cette optique, les technologies numériques ne doivent plus être utilisées comme un simple outil permettant d’offrir une valeur publique qui serait déterminée par ces technologies, et en particulier par les données, ce qui s'accompagne aussi d’une exigence de bonne gouvernance des données (OCDE, 2019[10]).

Une bonne gouvernance des données, comme le montre le chapitre 2, a le pouvoir de relever la qualité des services publics. En améliorant l’accessibilité et la disponibilité des données, elle permet aux administrations de fournir des services qui sont plus réactifs, fiables, éthiques, ouverts et équitables. En dépit de leurs effets positifs sur l'amélioration du bien-être des citoyens, l’utilisation, l’analyse et la collecte de données à grande échelle posent des problèmes éthiques pressants, parfois nouveaux. Ainsi, le fait que les données ne se prêtent pas à la rivalité, c’est-à-dire qu’elles peuvent être reproduites et utilisées simultanément par plusieurs personnes et à des fins autres que le but dans lequel elles ont été recueillies, accentue la complexité de ces problèmes et exige des limites strictes.

L’éthique en matière de données, socle de la confiance du public

En ce XXIe siècle, les données offrent de multiples possibilités d'améliorer l’action publique, ainsi que la conception et la prestation des services publics, et contribuent ainsi au bien-être des citoyens. Néanmoins, les opportunités s’accompagnent souvent de difficultés. L'usage croissant des données – personnelles aussi bien que non personnelles –, leur disponibilité et leur accessibilité soulèvent un grand nombre de questions, non seulement quant au caractère éthique de leur utilisation, de leur collecte, de leur traitement et de leur stockage, mais aussi au sujet des dimensions de responsabilité, de redevabilité, d'équité et de respect des droits humains figurant dans la législation actuelle en matière de données.

L'attitude des citoyens à l’égard des pratiques de l’administration en matière de données évolue rapidement, et l’intérêt pour une approche éthique de la gestion des données ne cesse de croître. Les atteintes très médiatisées à la protection des données, l’influence des géants des technologies (BigTech) dans le secteur privé et l’élaboration de règlements à ce sujet ont sensibilisé le grand public aux modalités de traitement des données. Les citoyens sont de plus en plus préoccupés par la manière dont les pouvoirs publics abordent ce domaine. Le traitement réservé aux données au sein d'une organisation dépend de la vision que celle-ci a des données, laquelle dépend à son tour, entre autres, de ses dirigeants (chapitre 2) et de sa culture globale. La direction doit veiller à instaurer une culture des données responsable. Il est essentiel qu’une administration ait des valeurs et une culture d'utilisation responsable des données pour que celles-ci puissent être recueillies, stockées et analysées de manière éthique et transparente.

Montrer que les pouvoirs publics apportent leur attention à chaque stade du cycle de valeur des données publiques (graphique 3.1 au chapitre 3) est une étape clé dans le renforcement de la confiance. L'érosion de la confiance dans l’administration ralentit la mise en œuvre des politiques publiques. Par conséquent, il est essentiel de déployer des efforts visant à mettre en place une solide culture d'utilisation éthique des données afin d’instaurer des conditions propres à optimiser l'impact des pratiques axées sur les données au sein du secteur public.

L'éthique des données est une branche de l’éthique qui s'intéresse à ces questions en relation avec la confiance du public. Les chercheurs définissent comme suit l’éthique en matière de données : il s'agit d'une nouvelle branche de l’éthique qui étudie et évalue les problèmes liés aux données (production, enregistrement, conservation, traitement, diffusion, partage et utilisation), aux algorithmes (intelligence artificielle, agents artificiels, apprentissage machine et robots) et aux pratiques correspondantes (innovation responsable, programmation, piratage informatique et codes professionnels), afin de formuler et d’encourager des solutions moralement bonnes (bonnes conduites ou bonnes valeurs) (Floridi et Taddeo, 2016[11]).

L'accent mis sur l’éthique des données est de plus en plus marqué, non seulement parce que l'approche auparavant centrée sur l’information est désormais axée sur les données (Floridi et Taddeo, 2016[11]), mais aussi parce que les organisations sont invitées à établir leur propre jeu de principes et de processus en matière de données. Au cours des 30 dernières années, l’attention s’est portée sur les problèmes éthiques découlant de l'usage des ordinateurs et des technologies numériques. Des outils technologiques spécifiques comme les ordinateurs, les tablettes, l'informatique en nuage, etc., étaient au centre de ces stratégies éthiques, alors que, aujourd'hui, l’éthique des données porte sur la manière dont la technologie est utilisée, ce qui a affiné l’approche et contribué à l’évolution de l’éthique des ordinateurs et de l’information (Floridi et Taddeo, 2016[11]). Ainsi, c’est la ressource utilisée, les données en l’occurrence, qui doit être la priorité, et non la technologie qui permet de la traiter. L’usage des données est facilité lorsqu'il est encadré par des limites, afin d’en tirer le meilleur parti au bénéfice de la société.

Différents secteurs de l’action publique et organisations sont encouragés à élaborer leurs propres principes en matière de données afin de rendre leurs pratiques plus éthiques et transparentes et, partant, plus dignes de confiance. De fait, pour conserver la confiance des citoyens, il est fondamental de mettre en place des pratiques claires au sujet des données. Un traitement correct des données peut permettre de trouver le juste équilibre entre innovation et pratiques éthiques eu égard aux données, tout en plaçant l'usager au centre du processus de conception des produits et services. Pour que cela puisse se produire, les citoyens doivent comprendre comment les données qui les concernent sont collectées, analysées et conservées, et pendant combien de temps, afin qu'ils puissent constater la valeur créée à partir de leur apport, ainsi que les valeurs et la culture de l’administration qui traite ces données. Par conséquent, donner aux citoyens les moyens de comprendre la confiance publique et de s'y associer est une démarche fondamentale, car la voix et l’autonomie des citoyens constituent des composantes importantes dans le renforcement de la confiance, tout en favorisant l’inclusion numérique (encadré 4.1). On est ainsi ramené au concept de cycle de valeur des données publiques (van Ooijen, Ubaldi et Welby, 2019[12]), qui montre comment les différentes étapes que traversent les données peuvent toutes contribuer à en optimiser la valeur publique (chapitre 3).

Encadré 4.1. L’Appel de Christchurch pour éliminer le terrorisme et l’extrémisme violent en ligne

En réponse à l'attentat terroriste du 15 mars 2019 survenu à Christchurch, en Nouvelle-Zélande, Jacinda Ardern, Première Ministre de Nouvelle-Zélande, et Emmanuel Macron, Président de la République française, ont lancé une initiative inédite, associant le grand public, et ont réuni à Paris des chefs d’État et de gouvernement ainsi que des dirigeants d’entreprises du numérique pour les inviter à signer l’Appel de Christchurch.

L’Appel de Christchurch engage les pouvoirs publics et les entreprises du secteur de la technologie à éliminer les contenus terroristes et extrémistes en ligne. Il repose sur une conviction : un internet ouvert, libre et sûr, nous offre des bénéfices extraordinaires.

Comme l’attentat a été diffusé en direct sur internet, est devenu viral et a persisté sur le web malgré les mesures prises pour supprimer la vidéo, il est important que la population ait conscience que la diffusion de ce type de contenu sur internet a des effets délétères sur les droits des victimes, sur notre sécurité collective et sur les populations du monde entier.

Des mesures importantes ont déjà été prises pour lutter contre ce danger, que ce soit, entre autres, par la Commission européenne à travers d’initiatives telles que le Forum de l’Union européenne sur l’internet, par le G20 et le G7, y compris dans le cadre des travaux en cours menés sous la présidence française du G7 dans le domaine de la lutte contre l’utilisation de l’internet à des fins de terrorisme et d’extrémisme violent, ainsi que par le Forum mondial de l’internet contre le terrorisme, le Forum mondial de lutte contre le terrorisme, l’initiative Tech Against Terrorism et le processus d'Aqaba mis en place par le Royaume hachémite de Jordanie.

Les événements de Christchurch ont démontré une nouvelle fois qu’il était urgent d’agir et de renforcer la coopération entre les nombreux acteurs ayant une influence dans ce domaine, notamment les pouvoirs publics, la société civile et les fournisseurs de services en ligne, comme les entreprises de réseaux sociaux, afin d’éliminer les contenus terroristes et extrémistes violents en ligne.

Cet Appel souligne que toutes les mesures prises pour faire face à ce problème doivent être conformes aux principes d’un internet libre, ouvert et sûr, dans le respect des droits humains et des libertés fondamentales, y compris la liberté d’expression. Elles doivent également tenir compte du fait que l’internet peut avoir une action bénéfique, notamment à travers la promotion de l’innovation et du développement économique, mais aussi en favorisant l’intégration sociale, ce qui contribue à préserver la confiance des citoyens dans leurs autorités nationales.

Source : Ministère néo-zélandais des Affaires étrangères et du Commerce (2019[13]), Appel de Christchurch, https://www.appeldechristchurch.com/appel.html.

Droits numériques et droits en matière de données

Les administrations publiques s’orientent progressivement vers une transformation participative rendue possible par l'utilisation plus poussée des données personnelles aux fins d’offrir des services publics de qualité. Elles ont donc la responsabilité de garantir la protection des droits numériques des citoyens. À cette fin, les administrations intensifient les efforts juridiques et réglementaires qu’elles déploient pour remédier aux nouveaux problèmes qui émergent à ce sujet en cette ère numérique. Inspiré par l'évolution des droits humains, le graphique 4.2 est une ébauche de classement des droits numériques en trois générations. Ces catégories ne sont pas clairement délimitées, mais permettent simplement d’établir des distinctions ; de même, la plupart des droits peuvent se classer dans plus d'une catégorie, ce qui laisse ce projet de cadre ouvert au débat.

À l’instar des droits humains de première génération (droits civiques et politiques), les droits numériques de première génération devraient de fait être considérés comme des droits fondamentaux des citoyens : protection des données personnelles, droit à la communication numérique avec le secteur public et cybersécurité (OCDE, 2019[13]) (graphique 4.2).

Graphique 4.2. Droits numériques : vers une transformation participative

Source : OCDE (2019[13]), Digital Government Review of Panama: Enhancing the Digital Transformation of the Public Sector, https://doi.org/10.1787/615a4180-en.

Par exemple, la Constitution mexicaine a, dès 2013, intégré l'accès à internet parmi les droits humains et garanti une stricte impartialité (Freedom House, 2018[14]). Un autre exemple est celui de la stratégie pour un marché unique numérique, proposée par la Commission européenne en 2015, au titre de laquelle 17 propositions législatives ont été acceptées, et 12 autres sont en cours d’examen (Commission européenne, 2019[15]). Les citoyens européens jouissent, depuis 2016, du droit d'accéder librement à l’internet, sans discrimination quant à leur choix de contenu et, depuis 2018, d'accéder gratuitement à leur abonnement télévision, sports et musique lorsqu’ils sont en voyage au sein de l’UE.

Cependant, compte tenu du développement des technologies, y compris la diffusion rapide d'un pays à l’autre de technologies émergentes comme l’intelligence artificielle, il devient essentiel que les États protègent les droits numériques de deuxième génération (droits humains économiques et sociaux), voire de troisième génération (droits humains collectifs au développement) (OCDE, 2019[13]), en revenant sur la compréhension existante des droits numériques et des mesures juridiques qui s'y appliquent. En moyenne, la plupart des pays de l'OCDE couvrent les droits numériques de deuxième génération. Au Panama, par exemple, l’État a mis moins d'une décennie à adopter une approche axée sur les droits numériques. De nombreuses lois ont été adoptées, comme celle qui protège le droit des citoyens à une interaction numérique avec le secteur public (Asamblea Nacional, 2012[16]), l’application du principe « une fois seulement », la politique nationale sur les données publiques ouvertes (Asamblea Nacional, 2012[16]) (Ministerio de la Presidencia, 2017[17]) ainsi qu’une réglementation relative aux données personnelles (Asamblea Nacional, 2019[18]). Des exemples concernant d'autres pays sont donnés plus loin dans ce chapitre.

L'adoption du règlement général sur la protection des données (RGPD), en 2018, produit ses effets dans toute l’Union européenne. Élaboré dans le but de protéger la confidentialité et les données personnelles des citoyens européens, ce règlement a entraîné une modification des lois existantes ainsi que l'adoption de nouvelles lois. Au Portugal, cela s’est traduit par une initiative prioritaire à haut niveau, destinée à examiner toute nouvelle réglementation ou adaptation requise pour répondre à ces questions, qui sont dévolues aux États membres.

Reconnaître les droits numériques et trouver des moyens de les protéger est une démarche nécessaire mais non suffisante pour créer un environnement sûr et susciter la confiance mutuelle. Les dispositions légales et réglementaires doivent aller de pair avec des principes moins contraignants, comme des orientations, qui seront adoptées par les administrations et largement utilisées dans le secteur public. Face à cette nécessité, les pays ont adopté des mesures spécifiques sur les droits relatifs aux données ainsi que des textes de lois, qui sont examinés dans la prochaine section. De plus, l’OCDE procède actuellement, en collaboration avec ses pays Membres, à l’élaboration de lignes directrices pour l’éthique en matière de données, qui sont également étudiées plus loin dans ce chapitre. Afin de nourrir la confiance, les pratiques réglementaires et les principes doivent couvrir les quatre domaines essentiels : éthique, confidentialité et consentement, transparence et sécurité.

Textes relatifs à la bonne gouvernance des données dans les pays de l'OCDE

De nombreux pays semblent accorder une haute priorité à ces quatre piliers que sont l’éthique, la confidentialité et le consentement, la transparence et la sécurité, et les abordent suivant une approche légaliste. Bien que le rôle des autorités soit de protéger les données des citoyens et de veiller au respect des droits fondamentaux et de la liberté des citoyens dont les données sont utilisées, les pouvoirs publics établissent aussi leurs priorités en fonction des besoins des citoyens et des problèmes auxquels ils sont confrontés. À cette fin, de nombreux efforts réglementaires ont été déployés pour rendre ce processus transparent et accessible.

En Corée, par exemple, la Commission de protection des informations personnelles est légalement tenue d'établir, tous les trois ans, un plan directeur destiné à assurer la protection des informations personnelles ainsi que des droits et intérêts des personnes concernées. De plus, les responsables des organes administratifs centraux doivent établir et réaliser chaque année un plan d’exécution pour la protection des données personnelles aux termes de ce plan directeur. Sur une base permanente, tout changement apporté aux politiques, systèmes ou statuts s'accompagne obligatoirement d’une évaluation des risques de violation de la protection des données, qui est ensuite rendue publique (Gouvernement de la Corée, 2019[19]). Cette démarche montre que la confidentialité et la transparence étaient des questions sur lesquelles la Corée devait rapidement se pencher.

Le Royaume-Uni, qui a promptement réagi à l’évolution technologique, fait en sorte que sa législation (par exemple, la loi sur l’économie numérique et la loi sur la protection des données) ne soit pas en retard sur l’innovation, afin d'assurer la protection des données personnelles et de la vie privée des citoyens. Ainsi, le programme numérique du Royaume-Uni tempère constamment le potentiel des nouvelles formes de technologie en faisant preuve de prudence quant à l’utilisation des données personnelles. Il fait appel tant à des spécialistes externes, issus de la société civile, qu’à différentes équipes au niveau ministériel pour s'assurer que les travaux sur les données sont attentivement étudiés et que les régimes de protection et de confidentialité des données sont strictement appliqués.

Le Portugal a choisi de faire de la sécurité le principe directeur prioritaire de sa Stratégie TIC 2020, placée sous le signe des données – leur sécurité, leur résilience et leur confidentialité. Le pays a pris des initiatives pour réduire les risques associés à la sécurité numérique. La Commission nationale pour la protection des données est chargée de s'assurer que la législation sur la protection des données est bien appliquée, et que, de ce fait, la sécurité numérique est effectivement prise en compte. Ce travail vient compléter celui du Cabinet national pour la sécurité du Portugal, qui assure la sécurité des informations classées confidentielles et auquel il revient d'autoriser les particuliers et les entreprises à accéder à ces informations et à les utiliser. De plus, le Centre national pour la cybersécurité veille à ce que le Portugal utilise l’internet de manière libre, fiable et sûre.

Bien que les pouvoirs publics appliquent différentes méthodes pour remédier aux problèmes de confiance dans leur pays, il se dégage, dans leurs opérations et activités, une certaine cohérence dans les efforts portant sur quatre domaines. Ces quatre axes de travail se sont dégagés à partir des recherches, des examens et des rapports sur l’administration numérique (Welby, 2019[20] ; van Ooijen, Ubaldi et Welby, 2019[12] ; OCDE, à paraître[21]), qui laissent penser que la confiance se construit et se maintient en s’appuyant sur les piliers suivants :

respect de l’éthique : une démarche éthique guidant les comportements dans l’ensemble du secteur public ;

confidentialité : protection de la vie privée des citoyens et établissement des droits aux données ;

transparence : transparence des algorithmes utilisés pour la prise de décision publique et reddition de comptes à ce sujet ;

sécurité : gestion des risques qui pèsent sur les données publiques.

Respect de l’éthique

Un traitement des données conforme à l'éthique ne nuit à personne, directement ou indirectement, et ce, même si la diffusion des données est légale. Il s'agit d’un aspect de grande envergure, puisqu’il couvre toutes les dimensions du cadre, dont une facette cruciale réside dans le fait qu’une pratique non conforme à l’éthique n’est pas nécessairement illégale. Par exemple, publier les données personnelles relatives à des services d'interruption de grossesse, comme le nom, la clinique et la date, dans un endroit où cet acte est jugé inacceptable et où les femmes sont susceptibles d’être victimes de violence, serait une pratique non éthique, même si la publication de ces informations est autorisée par la loi (ODI, 2017[22]). Ainsi, il est essentiel que les pouvoirs publics prennent l’initiative sur le plan de l’éthique, pour guider la prise de décision et informer les comportements en matière de données.

Plusieurs pays s'imposent l’obligation officielle de formuler leurs principes de collecte, de traitement, de partage, d'accessibilité et de réutilisation des données afin de prévenir, et de sanctionner, tout comportement qui serait contraire à l'intérêt public. La législation est l'une des voies possibles pour assurer une gestion et une utilisation éthiques des informations personnelles, tant dans le secteur public que privé. Dans cette optique, la Corée a créé un Portail pour la protection des données personnelles (Korean Ministry of the Interior and Safety, 2019[23]), afin de sensibiliser le grand public à cette question ; ce portail propose notamment des modules d’éducation en ligne, offrant des programmes sur mesure pour les particuliers et les entreprises qui souhaitent améliorer leur connaissance de la gestion et de l’utilisation éthiques des données. Aux fins de cette initiative, dix principes ont été élaborés à l'intention des citoyens et des entreprises, pour prévenir toute violation de la confidentialité d'informations personnelles. En ce qui concerne les entreprises, des évaluations sont menées pour déterminer si elles respectent les obligations et les principes de la protection des données personnelles, la dépersonnalisation des informations privées, la fourniture d’une assistance technique et la gestion des données d'identification (Korean Ministry of Public Administration and Security, 2019[24]).

Il est toutefois important de noter que, de plus en plus, la mise sur pied de cadres éthiques est un moyen d'éviter l'adoption d'une réglementation. Comme l’éthique est souvent considérée comme une option « simple » ou « douce » pour l’autorégulation des pratiques numériques, de nombreuses organisations privées y font appel pour leurs procédures de prise de décision, par exemple dans le cas suivant :

Lors de la Conférence sur les affaires mondiales de 2018, l'une des participantes à l'équipe d'éthique de Google DeepMind, membre d'un panel sur l’éthique, a souligné à de nombreuses reprises que Google DeepMind opérait en totale conformité avec l’éthique, en refusant cependant toute responsabilité dans le scandale sur la protection des données qui avait éclaté à Google DeepMind (Powles et Hal, 2018[25]). D'après elle, Google DeepMind était une société conforme à l’éthique, élaborant des produits éthiques, et le fait que les données de santé de 1.6 million de personnes soient mises en partage hors de toute base légale relevait plutôt de la responsabilité des autorités britanniques. (Wagner, 2018[26])

B. Wagner affirme qu'il est fondamental de disposer de critères à l’aune desquels mesurer le respect de l’éthique. Dans le cas où ces critères communs ne sont pas respectés, le risque est que nombre de cadres d'éthique deviennent arbitraires, optionnels ou dénués de sens, alors qu'ils devraient être substantiels, effectifs et rigoureux (Wagner, 2018[26]).

Pour veiller au respect des pratiques éthiques, les pays ont mis sur pied des organes indépendants et élaboré des cadres régissant la gestion et l’utilisation des données. Les pratiques nationales présentées ci-dessous illustrent les différents moyens de créer un environnement éthique.

Le respect de l’éthique contrôlé par une entité indépendante

Les pouvoirs publics peuvent promouvoir un comportement éthique en s'appuyant sur un organisme principal chargé des données détenues par l’administration. Son rôle consiste à aider les organismes publics à renforcer leurs capacités et à gérer les données qu'ils détiennent sur les citoyens comme un précieux actif stratégique, à faciliter l’accès aux données, à appliquer des normes en matière de données et à tester de nouvelles méthodes. Ainsi, l’Irlande et le Portugal ont créé des organisations spéciales chargées de s'approprier ce programme.

En Irlande, il s'agit du Bureau du Commissaire à la protection des données (Data Protection Commission, 2019[27]) ; au Portugal, la Commission nationale pour la protection des données (CNDP) est une entité indépendante dotée de pouvoirs couvrant l’ensemble du pays. Cette commission supervise et surveille la conformité avec les lois et règlements en matière de protection des données personnelles, le strict respect des droits humains ainsi que des libertés fondamentales et garanties inscrites dans la Constitution et dans la loi. Par exemple, les entités publiques et privées doivent notifier le CNPD au sujet de tout traitement de données personnelles qu’ils effectuent.

Cette méthode de mise en œuvre d'un comportement éthique est particulièrement commune dans les pays abritant des peuples autochtones. Comme les données relatives aux peuples autochtones constituent un terrain juridique et éthique d'une grande complexité (Australian National Data Service, 2019[28]), qui doit être géré avec soin, c’est une agence principale chargée des données détenues par l’État qui s'assure que les données sont effectivement traitées de manière conforme à l’éthique. Le Centre de gouvernance de l'information des Premières nations de l’Alberta offre un bon exemple de cette méthode. Un satellite régional du Centre national au Canada a été créé par les Premières Nations pour répondre aux besoins du Centre de gouvernance de l'information des Premières nations de l’Alberta. Premier modèle autochtone de recherche, il vise à faciliter l’exercice de la juridiction des Premières Nations et à conférer l’appropriation, le contrôle, l’accès et la possession des données et des informations relatives aux Premières Nations. Ce modèle tient prioritairement compte d’indicateurs culturellement pertinents ; il s’est en effet avéré que certains indicateurs étaient dénués de toute pertinence, soit aux fins de l’interprétation des données eu égard aux communautés concernées, soit pour éclairer les politiques publiques (Healy, 2012[29]).

Le fait de disposer d'une entité indépendante permet aussi de tester des idées, de définir des stratégies et de mesurer les risques. En Nouvelle-Zélande, le Commissaire aux services de l’État a décidé, en 2017, que le directeur général de Stats NZ serait l’intendant principal des données publiques. En tant que tel, son rôle consiste à fixer l’orientation stratégique de la gestion des données publiques. Pour ce faire, il aide les organismes publics à développer leurs capacités et à prendre conscience de la valeur des données qu'ils détiennent en tant qu'actifs stratégiques (encadré 4.2).

Encadré 4.2. Nouvelle-Zélande : le Groupe consultatif sur le traitement éthique des données

Afin que le développement de l’accès aux données et de leur utilisation s’accompagne d’un niveau approprié d’atténuation des risques et de précautions, l’intendant principal des données publiques de Nouvelle-Zélande a fondé le Groupe consultatif sur le traitement éthique des données, dont la vocation première est d'aider les autorités à mieux comprendre les questions relatives aux usages nouveaux et émergents des données, et à formuler des avis et des commentaires à ce sujet.

Pour permettre à ce groupe d'accomplir sa mission, l’intendant principal des données publiques a nommé en tant que membres sept experts indépendants, issus de différents domaines pertinents à l’égard de l'utilisation des données et de l'éthique, notamment le respect de la vie privée et les droits humains, les technologies et l'innovation. L'un des sièges de membre est réservé à un membre du Groupe de co-conception Te Ao Maoru, afin d'appuyer les travaux menés par les Maori sur la gouvernance des données et d'apporter différents points de vue dans le cadre de gouvernance des données de la Nouvelle-Zélande.

Le groupe est seulement habilité à examiner et formuler des commentaires relatifs aux sujets et initiatives en matière d’utilisation des données, sans aborder les solutions numériques plus générales mises en œuvre par les organismes publics. Parmi les exemples de thèmes que le Groupe consultatif sur le traitement éthique des données pourrait être invité à commenter figurent l’usage approprié des algorithmes de données (et comment éviter les biais algorithmiques, notamment) et la bonne mise en œuvre des initiatives en matière de gouvernance des données.

Source : Stats NZ (2019[31]), Data Ethics Advisory Group, https://www.data.govt.nz/about/government-chief-data-steward-gcds/data-ethics-advisory-group (consulté le 27 août 2019).

Le respect de l’éthique encouragé par un cadre ou des orientations

Une autre manière d’instaurer des comportements éthiques consiste, pour les pouvoirs publics, à créer un cadre ou des orientations qui offrent aux usagers des informations, des ressources et des méthodes leur permettant d'adopter des pratiques et des modes de prise de décision conformes à l’éthique. Ce cadre et ces orientations n’ont pas vocation à être contraignants : ils visent à favoriser une appréhension commune de la question et la résolution des questions d’ordre éthique.

Au Royaume-Uni, les codes de bonnes pratiques pour l'application des dispositions de partage de données contenues dans la loi sur l'économie numérique prévoient un équilibre des pouvoirs, conformément à la loi sur la protection des données, destiné à éviter toute utilisation frauduleuse et tout partage abusif des données (Ministère britannique du Numérique, 2019[30]). Pour les travaux sur les données qui sortent du champ de la législation, les autorités ont construit un Cadre pour l’éthique des données, dont le développement se poursuit, qui a pour but de guider les décideurs et les analystes de données eu égard aux conséquences éthiques des travaux qu'ils mènent (encadré 4.3).

La Nouvelle-Zélande offre un autre exemple de cette méthode. L’intendant principal des données publiques et le Commissaire à la confidentialité des données ont élaboré ensemble six principes clés à l’appui d'une analytique des données sûre et efficace, dont le Cadre pour la confidentialité, les droits humains et l’éthique. Instauré par le ministère du Développement social, ce cadre est un ensemble de capacités et d’outils avec lesquels les utilisateurs d'informations interagissent afin que ces trois principes fondamentaux soient pris en considération dès le stade de la conception d'une nouvelle initiative (encadré 4.3).

Encadré 4.3. Royaume-Uni : un Cadre pour l’éthique en matière de données

En 2018, le Royaume-Uni a créé un Cadre pour l’éthique en matière de données, destiné à guider les fonctionnaires vers un usage approprié des données. Les fonctionnaires doivent évaluer chaque projet, service ou logiciel acheté en regard des sept principes éthiques ci-dessous, qui sont conçus pour être régulièrement rappelés.

1.Commencez par clarifier les besoins de l’utilisateur et l'avantage pour la population. L'utilisation plus innovante des données recèle un potentiel de transformation de la manière dont les services publics sont assurés. Nous devons toujours définir clairement ce que nous tentons de réaliser pour les usagers – les citoyens comme les fonctionnaires.

2.Informez-vous sur la législation et les codes de bonnes pratiques pertinents. Vous devez avoir compris les lois et codes de bonnes pratiques qui se rapportent à l'utilisation des données. En cas de doute, consultez les spécialistes de ce domaine.

3.Utilisez des données proportionnées aux besoins de l'usager. L’utilisation des données doit être proportionnelle aux besoins de l'usager, c’est-à-dire que vous devez utiliser le minimum de données nécessaires pour atteindre le résultat souhaité.

4.Appréhendez les limitations des données. Les données utilisées pour éclairer la conception des politiques et des services publics doivent être bien comprises. Il est essentiel d'étudier les limites des données lorsqu’on détermine s’il est approprié de les utiliser pour répondre aux besoins d'un usager.

5.Appliquez de saines pratiques et travaillez dans votre champ de compétences. Les apports des nouvelles technologies ne sont valables que s'ils ont été créés sur la base de bonnes données et pratiques. Travaillez dans votre domaine de compétences, et sachez reconnaître les limites de vos compétences ou expérience lorsqu'il s'agit d'utiliser une méthode ou un outil particulier à haut niveau.

6.Veillez à la transparence dans votre travail et prenez soin d’en rendre compte. La transparence s'impose quant aux outils, aux données et aux algorithmes que vous utilisez pour mener à bien votre travail, en travaillant au grand jour lorsque c’est possible. Cela permet à d'autres chercheurs d’étudier vos conclusions et aux citoyens de comprendre les nouveaux types de travaux que vous menez.

7.Inscrivez l’utilisation des données dans un cadre responsable. Il est essentiel de disposer d'un plan permettant de s'assurer que les informations tirées des données font l'objet d'un usage responsable. Cela suppose que les équipes de développement et de mise en œuvre comprennent bien l'usage qu’elles peuvent faire des conclusions et des modèles de données, et mettent en place un solide plan d'évaluation pour en assurer le suivi.

Source : Ministère britannique du Numérique, de la Culture, des Médias et des Sports, (2018[33]), Guidance Data Ethics Framework, https://www.gov.uk/government/publications/data-ethics-framework/data-ethics-framework#the-data-ethics-framework-principles.

L’usage croissant des technologies émergentes par les administrations aux fins d'améliorer les services publics et les programmes officiels, s'il s'accompagne de l’obligation de veiller au comportement éthique des fonctionnaires dans le traitement des données des citoyens, donne lieu également à un autre ensemble de comportements éthiques. Compte tenu de la complexité des systèmes d’intelligence artificielle (IA), il est crucial de s'assurer que l’IA fait l’objet d’un usage efficace et conforme à l’éthique. Le gouvernement fédéral du Canada a exploré l'utilisation responsable de l’IA dans l’administration ; dans ce contexte, il a créé un outil d'évaluation de l'impact algorithmique (EIA), destiné à aider les concepteurs à évaluer la viabilité de leurs solutions d’IA, et il a mis au point, en complément, un ensemble de principes directeurs (encadré 4.4). L’EIA est un questionnaire conçu pour aider les entreprises et les administrations à évaluer et à atténuer les risques associés au déploiement d’un système automatisé de prise de décision. Il permet aussi de déterminer le niveau d’incidence d'un système automatisé de prise de décision aux termes de la Directive sur la prise de décision automatisée. Les questions portent sur les processus métier, les données et les décisions de conception de système (Gouvernement du Canada, 2019[31]).

Encadré 4.4. Canada : principes directeurs complétant l’Évaluation d’impact algorithmique

Même si les technologies émergentes sont très souvent utilisées pour aider les administrations publiques à prendre des décisions plus éclairées, ceux-ci doivent s'assurer que ces technologies sont utilisées de manière appropriée, dans l’intérêt des citoyens. C’est pourquoi le gouvernement canadien a mis en place une série de principes directeurs visant à garantir une utilisation efficace et éthique de l’IA, venant compléter l’outil d’évaluation de l'impact algorithmique (EIA).

Au sein de l’administration canadienne, tous les fonctionnaires doivent appliquer les règles ci-dessous à l'utilisation de l’IA :

1.comprendre et mesurer l’incidence de l’utilisation de l’IA en concevant et en diffusant des outils et des approches ;

2.faire preuve de transparence quant à la façon et au moment d’utiliser l’IA, en se fondant sur un besoin clair des utilisateurs et l’intérêt du public ;

3.fournir des explications claires sur le processus décisionnel en matière d’IA tout en offrant des occasions d’examiner les résultats et de remettre en question les décisions ;

4.être le plus ouvert possible en communiquant le code source, les données sur la formation et d’autres renseignements pertinents et ce, en protégeant les renseignements personnels, l’intégrité du système, ainsi que la sécurité et la défense nationales ;

5.offrir une formation adéquate pour que les agents publics qui conçoivent et utilisent des solutions liées à l’IA aient les compétences nécessaires en matière de conception, de fonctionnement et de mise en œuvre responsables pour améliorer les services publics fondés sur l’IA.

Source : Gouvernement du Canada (2019[36]), Utilisation responsable de l’intelligence artificielle (IA), https://www.canada.ca/fr/gouvernement/systeme/gouvernement-numerique/technologiques-modernes-nouveaux/utilisation-responsable-ai.html.

Ces exemples nationaux montre que l’instauration d'un environnement éthique est fondamentale pour que de nouvelles initiatives éthiques puissent voir le jour, et qu'il existe différentes méthodes pour ce faire. Comme ces approches ne s’excluent pas mutuellement dans leur contribution à la confiance publique, il est courant de voir certains pays, comme le Canada et la Nouvelle-Zélande, appliquer simultanément plusieurs méthodes pour veiller au respect de pratiques et comportements éthiques.

Confidentialité et consentement

Le respect de la vie privée est un concept qui s'applique aux personnes concernées, tandis que la confidentialité s'applique aux données elles-mêmes. En ce qui concerne le consentement, il s'agit du concept de « consentement éclairé » : la personne dont les données sont recueillies est consciente du but de la collecte des données et accepte de fournir à cette fin des données qui la concernent (OCDE, 2016[32]). Il s'agit assurément d'un domaine prioritaire, car il est très probable que les citoyens réprouvent la violation de leur vie privée et de leur consentement, surtout pour ce qui est des données sensibles. Ils ne sont pas toujours conscients de l'intérêt qu'ils ont à rendre accessibles les données qui les concernent, comme indiqué au chapitre 3, et ils peuvent craindre d’être « surveillés » par l’État.

Par conséquent, la non-prise en compte du respect de la vie privée et du consentement peut susciter des tensions et des problèmes. Il s’est avéré par exemple que la clinique Moorfields Eye Hospital et DeepMind, qui s'étaient associés pour explorer des solutions fondées sur l’IA visant à améliorer le suivi ophtalmologique des patients, avaient commis de graves violations de contrat, comme le traitement et le stockage de données sur des sites ne figurant pas dans l'accord de partage des données, le partage de données avec des tierces parties sans consentement clairement donné, ou encore plusieurs défauts de sécurité et de procédures opérationnelles (PrivSec Report, 2019[33]). De tels incidents peuvent nuire à la réputation de ces établissements, qui risquent ainsi de perdre la confiance de leurs patients actuels et potentiels.

C’est pourquoi les pays ont établi des exigences formelles, y compris par voie législative, pour protéger les citoyens tout au long du cycle de collecte, de stockage, de partage et de traitement des données, ainsi qu’en matière d’ouverture, de diffusion et de publication de données. Afin de prévenir les problèmes de non-respect de la vie privée et du consentement, certains pays ont établi des droits en matière de données applicables aux entreprises et aux citoyens. Plus précisément, ils offrent aux citoyens :

le droit de savoir quelles données les entités publiques détiennent à leur sujet ;

le droit de savoir quels organismes publics ont un droit d'accès à leurs données ;

le droit de savoir quels organismes publics ont utilisé leurs données et à quelles fins ;

le droit de savoir quels organismes publics ont déposé une requête concernant leurs données ;

le droit de fournir leurs données (personnelles) une seule et unique fois à l’administration ;

le droit d'accepter ou de refuser que les données qu'ils ont fournies à une institution publique soient partagées avec d’autres entités et réutilisées par elles.

Le Canada et le Royaume-Uni appliquent systématiquement cette méthode tant aux citoyens qu’aux entreprises. Ces pays ont mis en place des dispositifs concrets qui permettent aux citoyens et aux entreprises d’exercer leur droit de savoir quelles données les entités publiques détiennent à leur sujet. Au Royaume-Uni, ce dispositif est régi par la législation sur la liberté de l'information, tandis qu’au Canada, il entre dans le cadre des lois sur la protection de la vie privée et sur l’accès à l'information.

De même, en Corée, il existe des droits en matière de données pour les citoyens comme pour les entreprises, à l’exception du droit de savoir quels organismes publics ont un droit d'accès à leurs données, qui ne concerne que les citoyens. Ainsi, les entreprises ne sont pas en mesure de déterminer quelles organisations publiques ont le droit d'accéder à leurs données. La loi sur la protection des données personnelles (National Law Information Center, 2019[34]) énumère les principes régissant la collecte, le traitement et le partage des informations personnelles. La loi sur la promotion de la fourniture et de l’utilisation des données publiques (loi sur les données ouvertes) (National Law Information Center, 2019[35]) établit, quant à elle, les principes d'une approche éthique du partage, de l'accessibilité et de la réutilisation des données. À eux deux, ces textes visent à assurer un accès universel à l'utilisation des données, l’égalité dans l’accès aux données et l’interdiction des activités empêchant l'utilisation des données publiques.

En mai 2018, le règlement général sur la protection des données (RGPD) est entré en vigueur dans tous les pays de l’UE ; il vise à protéger les citoyens européens contre la violation de leur vie privée et de leurs données. Bien que très semblable aux lois précédentes sur la protection des données, ce règlement a durci les conditions du consentement, ce qui signifie que les entreprises ne peuvent plus utiliser les données d'un citoyen qui n’a pas expressément donné son consentement à cette fin. Il prévoit aussi que le consentement doit être donné sous une forme claire et aisément accessible, avec option de retrait. Par ailleurs, ce règlement donne de larges droits aux personnes concernées, comme le droit d'accès aux données, le droit de rectification, le droit à l’oubli, le droit à la limitation du traitement et le droit à la portabilité des données (encadré 4.5) (EU GDPR.ORG, 2019[36]). Depuis que le RGPD est entré en vigueur dans l’ensemble de l’UE, les pays européens donnent collectivement suite à la question du respect de la vie privée en transposant les directives de l’UE dans leur droit national.

Au Portugal, les citoyens et les entreprises ont la possibilité de faire une requête sur des données et, dans certains cas précis, ils peuvent accepter ou refuser que les données qu'ils ont fournies à une institution publique soient partagées avec d’autres entités publiques et réutilisées par elles.

En Espagne, les citoyens ont, depuis 2015, le droit de savoir quelles données les organisations publiques détiennent à leur sujet. Ils ont le droit de connaître toutes ces informations, à tout moment, ainsi que le statut du traitement des procédures qui les concernent. De plus, les citoyens ont un droit de copie des documents visés par les procédures en question. Le RGPD a renforcé l’obligation de consentement pour le traitement des données. La disponibilité de ces données est strictement limitée à celles qui sont demandées aux citoyens par d'autres administrations pour des actes entrant dans leur champ de compétence, conformément aux règles applicables à celles-ci.

Encadré 4.5. Règlement général sur la protection des données : droits de la personne concernée

Droit d'accès – Le règlement général sur la protection des données (RGPD) de l’Union européenne a élargi les droits des personnes concernées par les données, leur offrant notamment le droit d'avoir confirmation, auprès du responsable du traitement des données, que des données à caractère personnel les concernant sont ou ne sont pas traitées et, le cas échéant, où et à quelle fin. De plus, le responsable du traitement fournit gratuitement une copie de ces données sous forme électronique. Il s'agit là d'une évolution spectaculaire en faveur de la transparence des données et de l’autonomie offerte aux citoyens.

Droit de rectification – La personne concernée a le droit d'obtenir la rectification des données à caractère personnel la concernant qui sont inexactes. Sous réserve des finalités du traitement, la personne concernée a le droit d'obtenir que ses données incomplètes soient mises à jour, y compris en fournissant une déclaration complémentaire.

Droit à l’effacement – Également connu sous le nom de « droit à l’oubli », ce droit permet à une personne d'obtenir du responsable du traitement qu'il efface des données à caractère personnel la concernant, qu'il cesse toute diffusion de ces données et, éventuellement, qu'il demande aux tierces parties de cesser de traiter ces données. Les motifs d’effacement sont notamment le fait que les données ne sont plus nécessaires au regard des finalités pour lesquelles elles ont été collectées et traitées, ou que la personne concernée a retiré son consentement. Lorsqu'il traite une telle demande, le responsable du traitement doit mettre en balance les droits de la personne concernée et d'éventuels motifs d'intérêt public justifiant la disponibilité des données.

Droit à la limitation du traitement – Un individu peut demander à une organisation de limiter l’utilisation de ses données personnelles lorsqu’il a une raison particulière de le faire. Ce peut être parce qu’il conteste l’exactitude des informations détenues ou la manière dont ses données sont traitées. Dans la plupart des cas, il ne pourra pas demander la limitation du traitement de ses données pour une durée indéfinie, mais la limitation pourra rester en place pendant un certain temps.

Droit à la portabilité des données – Le RGPD a instauré la portabilité des données, c’est-à-dire le droit pour une personne d’obtenir les données qui la concernent et qu’elle a préalablement fournies, dans un format couramment utilisé et lisible sur un ordinateur, afin de pouvoir les transmettre à un autre responsable de traitement des données.

Source : EU GDPR.ORG (2019[41]), GDPR Key Changes, https ://eugdpr.org/the-regulation.

Avant l’entrée en vigueur du RGPD, le droit d'accès était quelque peu limité dans certains pays européens. Au Danemark et en Suède, par exemple, ces droits n’étaient pas très étendus. Le Danemark n’offrait qu’un droit aux citoyens et aux entreprises, celui d’accéder aux données que les organismes publics détenaient à leur sujet. Ce droit existait aussi en Suède, où les citoyens avaient également le droit de savoir quels organismes publics pouvaient accéder à leurs données. Dans certains cas, le Danemark permettait aux citoyens de savoir quelles données les entités publiques détenaient à leur sujet, grâce aux sites web www.borger.dk et www.sundhed.dk. De plus, le Programme des données de base avait établi le principe selon lequel les citoyens et les entreprises n’étaient tenus de fournir leurs données personnelles qu'une seule et unique fois à l’administration, laquelle était donc censée les partager et les réutiliser.

La mise en conformité de tous les pays de l'UE avec la nouvelle législation a incité des États non européens à emprunter cette voie. Ainsi, juste après l’entrée en vigueur du RGPD, le Japon a signé un accord avec l’Union européenne aux fins d'une reconnaissance réciproque d’un niveau adéquat de protection des données à caractère personnel. Le Japon est le premier pays à bénéficier, de la part de la Commission européenne, d'une telle décision qui non seulement fluidifie les échanges de données entre le Japon et l’UE, mais aussi facilite les transferts de gros volumes de données, les échanges et les partenariats en la matière (PrivSec Report, 2019[37]).

Bien que le champ couvert par les droits en matière de données varie d'un pays à l’autre, la mise en œuvre du RGPD a braqué les projecteurs sur les droits des individus et des entreprises à l’égard de leurs données. Avant l’entrée en vigueur de ce règlement, le droit d'accès aux données était plus ou moins bien couvert dans les différents pays. Qui plus est, le RGPD a instauré, outre le droit d'accès, le droit de rectification, le droit à l’effacement et le droit à la limitation du traitement, qui contribuent grandement à nourrir la confiance du public.

Transparence

La transparence est un environnement dans lequel sont mis à la disposition du public, sous une forme compréhensible, accessible et actualisée : les objectifs des politiques publiques ; leur cadre juridique, institutionnel et économique ; les décisions prises par les pouvoirs publics et leur justification ; les données et informations relatives aux politiques monétaires et financières ; et les modalités de redevabilité des organismes publics (OCDE, 2019[38]).

Comme les administrations publiques commencent à intégrer les technologies émergentes dans leurs processus de décision, les données utilisées pour alimenter les systèmes d’IA jouent un rôle essentiel. Bien souvent, cependant, les citoyens ne savent pas quelles données sont utilisées, comment et par qui (Saidot, 2019[39]). C’est pourquoi la transparence des données assure la haute qualité et la fiabilité des données (OCDE, à paraître[40]), ce qui est fondamental pour une bonne mise en œuvre de l'apprentissage machine et d'autres applications de l’IA, et pour le maintien de la confiance.

Tandis que les pays envisagent le rôle que l’IA peut jouer pour prendre en charge les activités de prise de décision des fonctionnaires, il est nécessaire d’étudier comment les administrations pourraient procéder à un examen de leurs processus de prise de décision et en analyser les conclusions, lesquelles ont une incidence sur la vie des citoyens. Il est donc important que les pays prennent des mesures pour rendre transparents leurs algorithmes de prise de décision.

Exposer « l’envers » d'un algorithme est un puissant moyen de renforcer la confiance des usagers, de corriger les erreurs et d'éviter les biais. La transparence des algorithmes peut non seulement contribuer à l’amélioration de la communauté de l’IA, mais aussi imposer le respect des droits individuels eu égard aux données, qui signifie, aux termes du RGPD, que les individus ont le droit d’être informés de la collecte et de l’utilisation de données les concernant, ainsi que, de façon détaillée, de l’existence d’une prise de décision automatisée, y compris d’un profilage (Information Commissioner's Office, 2019[41]).

En France, la loi Lemaire a été adoptée à cette fin en 2016 pour une plus grande transparence. Elle vise à instaurer un service public des données digne de confiance en encourageant l'innovation et en bâtissant un cadre de confiance qui garantisse les droits des usagers tout en protégeant leurs données personnelles (Dreyfus, 2019[42]).

Au Royaume-Uni, le Cadre pour l’éthique en matière de données constitue le fondement des travaux menés dans le domaine de la science des données ; en particulier, son Principe n°6 affirme que toutes les activités devraient être menées de façon aussi ouverte et redevable que possible (Ministère britannique du Numérique, 2019[30]). Si ce cadre n’a pas de vocation prescriptive formelle, il s’inscrit dans la lignée de la méthode suivie par le Royaume-Uni pour diffuser les bonnes pratiques dans l’ensemble du secteur public, aux termes de la norme de service public et du manuel des services. À l’appui de ce cadre, le bureau britannique pour l’intelligence artificielle a été chargé d’explorer l’utilisation des algorithmes et d'autres techniques telles que l'apprentissage machine aux fins de la transformation de l’administration et de l’aide à la prise de décision. Le gouvernement britannique collabore aussi avec des établissements universitaires et de recherche de l’industrie, comme le Alan Turing Institute, l’Open Data Institute, la Open Government Partnership et le Policy Lab.

La Nouvelle-Zélande a récemment formulé des principes pour l'utilisation sûre et efficace des données et de l’analytique, qui visent à proposer de bonnes pratiques et à aider les organismes utilisant les algorithmes dans leur prise de décision. Ces principes ont également pour objet d'informer les citoyens et de leur inspirer confiance dans la manière dont l’administration exploite les algorithmes (Gouvernement de la Nouvelle-Zélande, 2019[43]).

En Corée, l’initiative « projets d’analyse des données massives du secteur public » encourage, depuis 2014, une gestion scientifique et fondée sur les données de l’administration centrale, des administrations locales et des institutions publiques.

Même si les administrations publiques établissent des cadres ou des principes pour normaliser l’information et clarifier la communication et l’usage des données aux fins d’accentuer la transparence, une autre manière de gagner la confiance des citoyens consiste pour elles à se montrer ouvertes à un examen minutieux de leur performance publiée, en faisant aussi entrer cette ouverture dans leur culture ordinaire ainsi que dans les normes et principes démocratiques.

De fait, certains pays font appel à la transparence en tant qu’outil concret et accompagnent leurs approches numériques de dispositifs pratiques permettant aux citoyens de comprendre comment leurs données sont utilisées, ce qui les aide à découvrir l'action menée par les autorités pour renforcer la confiance (OCDE, 2019[44]). Offrir la maîtrise des données ou montrer comment les données sont exploitées sont des démarches importantes pour gagner la confiance des citoyens dans les services publics, et donc dans l'administration.

En ce qui concerne l'identité numérique, l’Espagne, avec Carpeta Ciudadana, et le Danemark, avec NemID, offrent à leurs citoyens la possibilité de maîtriser les données qui les concernent ainsi que la capacité de voir, en détail, comment leurs données sont extraites et utilisées en ligne (OCDE, 2019[44]). De plus en plus, les pays offrent aux citoyens l’accès à un site web où ils peuvent non seulement découvrir leur propre activité de connexion et la manière dont les organisations utilisent leurs données, mais aussi accorder et retirer l’autorisation d'utiliser leurs données.

Sécurité

Par sécurité, on entend les mesures prises pour prévenir un accès ou un usage non autorisé des données (OCDE, 2019[38]). La gestion des données dans l'administration est importante, d'une part, eu égard à la manière dont elle peut être appliquée et exploitée pour concevoir de meilleures politiques et améliorer les services et, d'autre part, selon comment elle est employée pour protéger la vie privée des citoyens et préserver leur confiance. Les citoyens ont besoin de savoir que des efforts sont déployés afin que leur vie privée soit respectée, et qu'ils peuvent faire confiance à l’administration pour traiter leurs informations personnelles et les protéger des risques potentiellement associés au traitement de ces données par les pouvoirs publics.

Si, dans l’ensemble du monde, les correctifs ne sont pas apportés aux ordinateurs, cela peut avoir des effets dévastateurs pour le secteur privé comme pour le secteur public. Les attaques informatiques peuvent être extrêmement coûteuses, non seulement sur le plan financier, mais aussi sur le plan de la réputation des organisations qui en sont victimes. Celles-ci peuvent perdre la confiance des utilisateurs actuels et potentiels de leurs services (IT Governance, 2019[45]).

De fait, la perspective d’atteintes à la sécurité numérique qui paralysent les infrastructures et empêchent les citoyens d'accéder aux services n’est pas un risque hypothétique mais une réalité. En mai 2017, l'attaque du logiciel malveillant WannaCry a touché des entreprises et des particuliers dans plus de 150 pays, y compris FedEx, Renault-Nissan et le Service national de santé du Royaume-Uni (NHS). Le mois suivant, l'attaque de NotPetya a causé des dommages estimés à 10 milliards de dollars. Ces deux attaques ont exploité un outil de pénétration dénommé EternalBlue, qui avait été créé, et divulgué, par l’Agence nationale de sécurité des États-Unis. Si l'installation d’un correctif de protection contre EternalBlue aurait atténué l'impact de WannaCry, l’évolution de NotPetya signifie que ce logiciel était capable d'infecter même des ordinateurs protégés. Ces événements soulignent néanmoins combien il est important que les administrations publiques, les entreprises et les citoyens prennent au sérieux la sécurité de leurs données (Welby, 2019[20]).

Ainsi, la sécurité numérique n’est pas une option : elle doit être considérée comme un volet fondamental des stratégies publiques en matière de numérique, de données et de technologies. Il convient de l’assurer selon des modalités qui permettent aux pouvoirs publics de faire une utilisation proactive des données pour concevoir et faire fonctionner une administration de meilleure qualité. Comme le prévoit le RGPD, les organisations doivent faire de la sécurité numérique une priorité, en appliquant des mesures techniques et organisationnelles appropriées afin de protéger les données qu’elles détiennent. À défaut, elles s’exposent à de lourdes amendes (IT Governance, 2019[45]).

De nombreux pays ont placé la sécurité numérique parmi les premières priorités de leur programme d'administration numérique. C’est pourquoi ils sont nombreux à avoir élaboré des stratégies et des politiques pour gérer les risques de sécurité auxquels sont exposées les données et les informations publiques. Des pays tels que la Corée et le Royaume-Uni ont une stratégie de sécurité numérique autonome, tandis que, pour l’Irlande, il s'agit d'une stratégie complémentaire.

La Corée a mis sur pied une politique autonome qui est centrée sur les bonnes pratiques en matière d’utilisation et de réglementation des données, visant à écarter les menaces contre la sécurité numérique. Le Service national des ressources en information gère tous les serveurs et bases de données de l’État aux termes de cette politique de sécurité, plaçant ainsi la question sous la supervision d'une instance centrale.

Le Royaume-Uni a non seulement inscrit la sécurité numérique dans un chapitre spécial de sa stratégie numérique nationale, mais en a fait également une Stratégie nationale pour la cybersécurité 2016-2021. Ces deux documents affichent l’ambition de faire du Royaume-Uni le lieu le plus sûr au monde pour vivre et travailler en ligne. Le Centre national pour la cybersécurité se propose de nouer des partenariats effectifs entre l’État, les professionnels et le grand public afin de renforcer la sécurité en ligne du pays. Il propose des réponses aux cyberincidents ainsi qu’un lien vers les services de sécurité du Royaume-Uni, et représente la voix nationale faisant autorité en matière de cybersécurité. Pour la première fois, les employés des secteurs public comme privé se voient indiquer une voie à suivre pour collaborer directement avec les professionnels de la cybersécurité et accéder ainsi aux meilleurs conseils et aides possibles en vue de sécuriser les réseaux et systèmes contre les menaces d'atteinte à la sécurité numérique.

Bien que l’Irlande n'ait pas adopté une stratégie autonome, elle a fait de la sécurité numérique une priorité de son programme d'action publique, puisque c’est l'un des cinq piliers de sa Stratégie informatique pour le service public.

Néanmoins, la sécurité numérique est un domaine qui est déjà, dans les différents pays, soit une stratégie autonome soit un point dans un programme d’action plus large, mais il est tout aussi important de doter le grand public de compétences en matière de sécurité numérique. Investir dans l'acquisition de ces compétences est également une nécessité, non seulement pour la protection de l’administration, mais aussi pour donner aux citoyens les connaissances dont ils ont besoin pour assurer leur propre sécurité, afin qu’ils soient plus vigilants dans le cadre de leurs interactions en ligne et face à l’utilisation de leurs données personnelles.

Dans le monde entier, des organisations ont constaté que, dans différents secteurs, les compétences en matière de sécurité numérique accusaient des lacunes. Un rapport de McAfee affirmait ainsi que 82 % des pays interrogés (Allemagne, Australie, États-Unis, France, Israël, Japon, Mexique et Royaume-Uni) déploraient une pénurie de compétences en matière de sécurité numérique dans leur pays (Center for Strategic and International Studies, 2016[46]). Le gouvernement britannique, quant à lui, a commandé une étude en vue d'évaluer le déficit de compétences techniques de base eu égard à la sécurité numérique, qui a permis de constater que 54 % des organisations du secteur privé et sans but lucratif, ainsi que 18 % des organismes publics, souffraient d'un tel déficit (Ministère britannique du Numérique, 2019[47] ; Pedley et al., 2018[48]). Compte tenu des rapides avancées de la technologie, de l’économie numérique et des menaces dans ce domaine, l’existence d'un déficit aussi vaste devient un problème pressant. Bien qu'il soit très difficile d'appréhender la nature et l’évolution des compétences en matière de sécurité numérique au fil du temps, des pays comme le Royaume-Uni ont commencé à se pencher sur cette question, comme en témoigne sa Stratégie nationale pour la cybersécurité, examinée à l’encadré 4.6 (Ministère britannique du Numérique, 2019[47]).

Encadré 4.6. Le Royaume-Uni renforce ses capacités en matière de cybersécurité

À l’origine, le Royaume-Uni a mis sur pied une stratégie nationale pour la cybersécurité afin de pouvoir disposer durablement d'une réserve de spécialistes nationaux de la cybersécurité, capables de répondre aux exigences croissantes d'une économie de plus en plus numérique, dans les secteurs public et privé ainsi que dans la défense. Cependant, face à la demande croissante de compétences en la matière, cette stratégie se propose d'aller beaucoup plus loin.

Le gouvernement a pour ambition de remédier au déficit plus général de capacités en matière de cybersécurité en veillant à ce que : des professionnels correctement qualifiés soient présents dans la population active aujourd'hui et à l’avenir ; les organisations et leur personnel aient les moyens de gérer efficacement les risques de cybersécurité ; et les citoyens soient conscients de la valeur de leurs données personnelles et capables de pratiquer une « cyber-hygiène » de base pour se protéger eux-mêmes et protéger les organisations qui les emploient.

Cette stratégie a donc pour mission de renforcer les capacités de cybersécurité dans tous les secteurs afin que le Royaume-Uni dispose du niveau et de la gamme de compétences nécessaires pour maintenir la résilience face aux cybermenaces et devienne le leader mondial de l'économie numérique.

Pour accomplir cette mission, elle veillera à faire en sorte que :

le Royaume-Uni dispose d'un corps de métier bien structuré et abordable qui représente, défend et porte l’excellence dans les différentes spécialités de la cybersécurité, et qui soit durable et réactif au changement ;

le Royaume-Uni abrite des systèmes d'éducation et de formation qui offrent les fondements adéquats pour repérer, former et placer les nouveaux talents, non encore exploités, en matière de cybersécurité ;

la population active du Royaume-Uni dispose de la gamme et du niveau de compétences nécessaires à une économie numérique réellement sûre, où les organisations basées au Royaume-Uni, dans tous les secteurs, soient à même de prendre des décisions éclairées quant à la gestion de leurs risques en matière de cybersécurité ;

le Royaume-Uni demeure un leader mondial de la cybersécurité, ayant accès aux meilleurs talents, avec un secteur public qui donne l’exemple en développant ses capacités de cybersécurité.

Sources : Department for Digital, Culture, Media & Sport (2019[52]), Initial National Cyber Security Skills Strategy: Increasing the UK’s Cyber Security Capability - A Call for Views, Executive Summary, https://www.gov.uk/government/publications/cyber-security-skills-strategy/initial-national-cyber-security-skills-strategy-increasing-the-uks-cyber-security-capability-a-call-for-views-executive-summary#fn:1

Lignes directrices pour l’éthique en matière de données

Face à l'universalité des problèmes à résoudre et des défis à relever, les pays du monde entier ont commencé à envisager de mutualiser de bonnes pratiques pour mettre sur pied des cadres éthiques en vue d'élaborer un ensemble commun de principes. Cela contribuerait à forger une culture plus solide de l’usage éthique des données dans tous les pays. C’est là une préoccupation extrêmement pertinente parce que, dans un monde de plus en plus numérique, les flux et partages de données entre pays sont considérés comme un moyen d'améliorer la fourniture de services à des citoyens mondialisés et de renforcer la collaboration internationale pour lutter contre des problèmes communs. Le Groupe thématique de l’OCDE sur le secteur public axé sur les données offre un exemple de ces initiatives conjointes (encadré 4.7).

Formulées à l'intention des décideurs publics, des statisticiens, des analystes, des spécialistes des données et de tous les agents publics qui traitent des données, les orientations visent à encourager les fonctionnaires à collaborer pour concevoir un usage approprié des données. Les orientations éthiques proposées, présentées à l’encadré 4.7, constituent une réponse en matière de comportements éthiques, de droits numériques et de droits relatifs aux données. Bien que les lois et règlements afférents aux droits des citoyens, le comportement des fonctionnaires et l'application des données et des technologies éclairent déjà l’activité de l’administration, il est nécessaire d'accompagner ces éléments d’orientations éthiques afin d'obtenir des pratiques éthiques, des conduites cohérentes et le maintien de la confiance.

Encadré 4.7. Propositions d'orientations en matière d’éthique des données

Placé sous l’égide des Pays-Bas, le Groupe thématique de l’OCDE sur le secteur public axé sur les données est convenu, en juin 2019, à la cinquième réunion du groupe d’experts, d'adopter les orientations suivantes.

Au sein d'un secteur public axé sur les données, les données et leur utilisation sont au service de l’intérêt général. La collecte et l’usage des données par l’administration doivent renforcer les institutions de la démocratie et l’état de droit.

Les administrations utilisant les données de manière conforme à l’éthique pour améliorer la qualité des services publics et accroître la valeur publique, tout en renforçant les normes démocratiques et en évitant la discrimination, doivent constituer la norme.

L’objectif d’un usage particulier des données doit être clairement exprimé. Il faut s'assurer que l’usage des données répond à un but clairement formulé, qui explique les raisons pour lesquelles les données sont utilisées et qui répond aux préoccupations des différentes parties prenantes.

Toutes les parties au cycle de valeur des données doivent pouvoir comprendre simplement l'objectif, préalablement formulé, de tout usage des données, à chaque stade du processus d’utilisation des données. La manière dont celui-ci est conçu, le but qu’il vise, le besoin auquel il répond et les avantages qu'il est censé procurer doivent être clairs pour toutes les parties concernées, de sorte que le droit à l'information puisse s'appliquer, que la qualité et la confiance soient garanties tout au long du processus et que chaque utilisation des données soit expliquée.

Les limites de l’utilisation des données doivent être définies. Il faut s'assurer que la conception prend en considération une utilisation équilibrée des données en mettant en balance les coûts et avantages sociétaux pertinents avec une norme reposant sur la minimisation des données lorsqu’il s'agit de données à caractère personnel. On assure ainsi la qualité de la conception et la capacité d’expliquer comment les données sont utilisées.

Les administrations doivent définir les limites de l'utilisation des données afin de promouvoir la transparence. Elles doivent collecter et utiliser la quantité juste suffisante de données non biaisées qui leur permet d'accomplir leurs tâches. Toute utilisation abusive des données peut avoir des conséquences négatives, comme la perte de confiance des citoyens dans la fonction publique.

Les données doivent être utilisées avec intégrité. L'administration ne doit pas abuser de sa position, des données à sa disposition ou de la confiance du public.

Les administrations doivent utiliser les données de manière responsable afin de renforcer la confiance. Compte tenu des opportunités et de l’intérêt que peuvent présenter les données, une transition stratégique de l’administration vers une approche centrée sur les données place le processus de conception et de prestation des services publics au centre de l’attention. Comme les données utilisées par l’administration pour améliorer la qualité des services sont de nature hautement sensible, ce processus nécessite non seulement une attention soigneuse mais aussi un traitement sécurisé et un comportement éthique de la part des agents publics qui traitent ces données.

Il faut rendre compte de ses actions. Les administrations créent des mécanismes qui permettent aux citoyens de comprendre et d'autoriser l'utilisation de leurs données personnelles, en organisant la redevabilité interne et externe. Les parties prenantes doivent savoir à qui adresser leurs questions, remarques ou erreurs, et les administrations doivent être réactives face aux informations fournies par les citoyens.

Rendre compte, pour une administration, ce n’est pas simplement expliquer comment les données personnelles sont traitées et divulguer les données publiques, mais c’est aussi être transparente quant aux activités administratives et appliquer une sécurité numérique suffisamment rigoureuse pour protéger les données détenues par l’administration. Cela permet aux citoyens d'avoir davantage confiance et de constater leur contribution aux services publics.

L'administration doit être compréhensible et transparente. La transparence concerne la manière dont les données sont recueillies et utilisées, et consiste aussi à communiquer clairement et de façon compréhensible quant au rôle des données, y compris des algorithmes, dans la fourniture de biens et services publics. Les données détenues par l’administration sont des données ouvertes, sauf en cas de préoccupations légitimes relevant de la vie privée, de questions économiques ou de la sécurité.

Chaque fois qu’elle utilise des données, l'administration doit être transparente et communiquer avec efficience l’objectif de cette utilisation et la manière dont les données sont traitées. Le droit à l’information est un droit fondamental en matière de données parce qu’il contribue à une communication claire et transparente entre les administrations et les citoyens et qu’il favorise l’autonomie de ces derniers, ce qui est essentiel pour nourrir leur confiance envers l’administration.

La maîtrise de leurs données personnelles par les citoyens doit être élargie. Lorsqu’ils acquièrent des connaissances permettant de prendre des décisions quant au partage de leurs données personnelles à l'intérieur ou à l’extérieur de l'administration, les citoyens sont plus autonomes et ont davantage de perspectives d'action.

En autonomisant les citoyens par une meilleure maîtrise de leurs données personnelles, les administrations font la preuve qu’elles placent les citoyens au centre et qu’elles valorisent leur participation. Ils jouissent ainsi du droit d’être informé quant à leurs données, d'y accéder, et de les modifier, supprimer ou limiter, du droit à la portabilité des données, du droit de formuler des objections ainsi que de droits liés à la prise de décision automatisée.

La discrimination doit être évitée et l’inclusion encouragée. L’utilisation appliquée des données doit reconnaître, et atténuer, tout biais potentiel de sorte qu'il ne conduise jamais à la discrimination : les personnes placées dans des cas similaires doivent toujours être traitées de la même façon.

Afin de traiter les données de manière responsable et d'éviter les données biaisées, les fonctionnaires doivent posséder les compétences techniques nécessaires pour repérer les erreurs et les situations biaisées.

Références

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[18] Asamblea Nacional (2019), Ley 81 de 26 de marzo de 2019 - De protección de datos personales, https://www.gacetaoficial.gob.pa/pdfTemp/28743_A/GacetaNo_28743a_20190329.pdf.

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[27] Data Protection Commission (2019), The Data Protection Commission, https://www.dataprotection.ie.

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[42] Dreyfus (2019), France : Service public et traitement des données personnelles, Dreyfus, https://dreyfus.fr/2019/08/05/service-public-et-traitement-des-donnees-personnelles/.

[36] EU GDPR.ORG (2019), GDPR Key Changes, https://eugdpr.org/the-regulation.

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[14] Freedom House (2018), Mexico, https://freedomhouse.org/report/freedom-net/2018/mexico.

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[43] Gouvernement de la Nouvelle-Zélande (2019), Algorithm Review Underway to Increase Transparency and Accountability, https://www.data.govt.nz/blog/algorithm-review-underway-to-increase-transparency-and-accountability/.

[31] Gouvernement du Canada (2019), Évaluation de l’incidence algorithmique (EIA), https://www.canada.ca/fr/gouvernement/systeme/gouvernement-numerique/technologiques-modernes-nouveaux/utilisation-responsable-ai/evaluation-incidence-algorithmique.html.

[49] Gouvernement du Canada (2019), Utilisation responsable de l’intelligence artificielle (IA), https://www.canada.ca/fr/gouvernement/systeme/gouvernement-numerique/technologiques-modernes-nouveaux/utilisation-responsable-ai.html.

[29] Healy, B. (2012), Centre de gouvernance de l’information des Premières Nations de l’Alberta, Centre de gouvernance de l’information des Premières Nations de l’Alberta, Alberta, https://www.fnhma.ca/archive/conference/2012/files/Bonnie_Healy.pdf.

[41] Information Commissioner’s Office (2019), Right To Be Informed, https://ico.org.uk/for-organisations/guide-to-data-protection/guide-to-the-general-data-protection-regulation-gdpr/individual-rights/right-to-be-informed/.

[45] IT Governance (2019), What is Cybersecurity?, https://www.itgovernance.co.uk/what-is-cybersecurity.

[24] Korean Ministry of Public Administration and Security (2019), 10 Commandments to Prevent Misuse of Personal Information, https://www.privacy.go.kr/nns/ntc/cmd/tenCommandments.do.

[23] Korean Ministry of the Interior and Safety (2019), Personal Data Protection Laws in Korea, https://www.privacy.go.kr/eng.

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[17] Ministerio de la Presidencia (2017), Decreto ejecutivo 511 de 24 de noviembre de 2017 - Adopta la politica pública de transparência de datos abiertos de gobierno, https://www.gacetaoficial.gob.pa/pdfTemp/28421/GacetaNo_28421_20171207.pdf.

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[35] National Law Information Center (2019), Law by classification, http://www.law.go.kr/LSW/eng/engLsSc.do?menuId=1&query=%EA%B3%B5%EA%B3%B5%EB%8D%B0%EC%9D%B4%ED%84%B0&x=0&y=0#liBgcolor0.

[34] National Law Information Center (2019), Law by Classification, http://www.law.go.kr.

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[50] New Zealand Ministry of Social Development (2019), Using Personal Information Responsibly, https://www.msd.govt.nz/about-msd-and-our-work/work-programmes/initiatives/phrae/index.html.

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[2] OCDE (2017), Panorama des administrations publiques 2017, Éditions OCDE, Paris, https://dx.doi.org/10.1787/gov_glance-2017-fr.

[8] OCDE (2017), Trust and Public Policy: How Better Governance Can Help Rebuild Public Trust, Examens de l’OCDE sur la gouvernance publique, Éditions OCDE, Paris, https://dx.doi.org/10.1787/9789264268920-en.

[32] OCDE (2016), « Research Ethics and New Forms of Data for Social and Economic Research », OECD Science, Technology and Industry Policy Papers, n° 34, Éditions OCDE, Paris, https://dx.doi.org/10.1787/5jln7vnpxs32-en.

[21] OCDE (à paraître), Digital Government Review of Chile, Éditions OCDE, Paris.

[40] OCDE (à paraître), State of the Art on Emerging Technologies, OCDE, Paris, à paraître.

[7] OCDE/KDI (2018), Understanding the Drivers of Trust in Government Institutions in Korea, Éditions OCDE, Paris, https://dx.doi.org/10.1787/9789264308992-en.

[22] ODI (2017), Ethical Data Handling.

[48] Pedley, D. et al. (2018), Understanding the UK Cybersecurity Skills Labour Market, Ipsos MORI Social Reearch Institute, https://www.ipsos.com/sites/default/files/ct/publication/documents/2019-01/understanding_the_uk_cyber_security_skills_labour_market.pdf.

[25] Powles, J. et H. Hal (2018), Response to DeepMind.

[37] PrivSec Report (2019), European Commission Adopts Adequacy Decision on Japan, Creating the World’s Largest Area of Safe Data Flows, Data Protection World Forum Ltd, https://gdpr.report/news/2019/01/24/european-commission-adopts-adequacy-decision-on-japan-creating-the-worlds-largest-area-of-safe-data-flows/.

[33] PrivSec Report (2019), NHS Patient Data Used by Google Without Consent, Data Protection World Forum Ltd, https://gdpr.report/news/2019/09/19/privacy-nhs-patient-data-used-by-google-without-consent.

[3] Putman, R., R. Leonardi et R. Nanetti (1993), Making Democracy Work, Princeton University Press.

[39] Saidot (2019), A Consortium of Finnish Organisations Seeks for a Shared Way to Proactively Inform Citizens on AI Use, Saidot, Espoo, Finlande, https://www.saidot.ai/post/a-consortium-of-finnish-organisations-seeks-for-a-shared-way-to-proactively-inform-citizens-on-ai-use.

[52] Stats NZ (2019), Data Ethics Advisory Group, https://www.data.govt.nz/about/government-chief-data-steward-gcds/data-ethics-advisory-group (consulté le 27 août 2019).

[12] van Ooijen, C., B. Ubaldi et B. Welby (2019), « A data-driven public sector: Enabling the strategic use of data for productive, inclusive and trustworthy governance », Documents de travail de l’OCDE sur la gouvernance publique, n° 33, Éditions OCDE, Paris, https://dx.doi.org/10.1787/09ab162c-en.

[26] Wagner, B. (2018), Ethics as an Escape from Regulation: From Ethics-washing to Ethics-shopping?, Amsterdam University Press, https://www.privacylab.at/wp-content/uploads/2018/07/Ben_Wagner_Ethics-as-an-Escape-from-Regulation_2018_BW9.pdf.

[20] Welby, B. (2019), « The impact of digital government on citizen well-being », Documents de travail de l’OCDE sur la gouvernance publique, n° 32, Éditions OCDE, Paris, https://dx.doi.org/10.1787/24bac82f-en.

5

Conclusions

Les politiques visant à axer le secteur public sur les données représentent un changement de paradigme pour les administrations sur le plan de la gestion et de l’utilisation éthique des données. Dans ce contexte, il est nécessaire d’adopter une démarche globale pour créer de la valeur publique à partir de l’actif que constituent les données. On trouvera dans le présent chapitre les principales conclusions de cette publication, ainsi que des recommandations à l’attention des pays désireux de réussir cette transition vers un secteur public axé sur les données.

Après avoir analysé l’utilisation que les pays font des données, et le décalage qui existe entre leurs ambitions et la réalité, l’OCDE a mis en relief trois domaines d’action prioritaires dans les pages du présent rapport. Ces trois domaines interconnectés permettront aux pays soucieux d’axer leur secteur public sur les données de jeter les bases d’une utilisation des données digne de confiance et guidée par les valeurs du secteur public.

Pour tirer une valeur des données, les pouvoirs publics doivent mettre en place un socle robuste de gouvernance des données. Ce socle doit permettre une mise en œuvre cohérente des politiques et la mise en place d’un cadre fiable et sûr pour un partage et une réutilisation des données conformes à l’éthique.

De plus en plus, la gouvernance des données représente une priorité pour les pays Membres et Partenaires de l’OCDE. Une démarche de gouvernance des données holistique, qui reflète les besoins stratégiques, tactiques et pratiques ; qui soit centrée sur le rôle des données dans la création de valeur publique ; et qui préserve les droits des citoyens quant à l’utilisation de leurs données peut contribuer à consacrer les principes et les pratiques d’un secteur public axé sur les données. Si une bonne gouvernance des données est nécessaire au sein du secteur public, c’est parce qu’elle produit les effets positifs suivants :

1.le décloisonnement de l’administration, qui permet de gagner en cohérence dans le cadre de la mise en place d’un secteur public axé sur les données.

2.l’instauration d’une administration plateforme, qui permet d’assurer des services publics plus proactifs et axés sur l’usager et de favoriser l’élaboration et l’adoption d’outils communs, en vue d’une meilleure intégration des données au sein et à l’extérieur du secteur public (par exemple : partage de données entre différents secteurs et entre différents pays) et en vue d’une collaboration avec des acteurs non gouvernementaux.

3.le renforcement de la confiance à l’égard des pouvoirs publics (par exemple, confiance dans leur aptitude à effectuer un traitement des données digne de confiance, conforme à l’éthique et transparent), grâce à l’action menée pour veiller à ce que les initiatives et pratiques en matière de données respectent les droits numériques des citoyens.

C’est particulièrement important, car la prolifération rapide d’initiatives liées aux données dans toutes les composantes du secteur public peut aboutir à une action éclatée et ouvrir la voie, à l’avenir, à de nouveaux problèmes liés au poids des systèmes en place. La gouvernance des données peut permettre de prévenir ces difficultés, de les résoudre et d’instaurer un contexte propice à une création de valeur publique fondée sur une utilisation cohérente des données.

À l’échelon national, les pays Membres et Partenaires de l’OCDE sont en train de s’acheminer vers des stratégies nationales en matière de données et vers des structures plus claires de leadership institutionnel afin de rassembler des politiques jusque-là éparses portant, entre autres, sur le partage des données au sein du secteur public, sur l’ouverture des données ou encore sur l’éthique en matière de données et la protection des données. Dans le même temps, améliorer l’infrastructure technique et l’architecture liées aux données afin de faciliter leur partage implique d’élaborer des cadres et des outils communs faciles à adopter et à généraliser au sein du secteur public, afin de favoriser la cohérence et l’intégration. Ces efforts doivent être soutenus.

La conceptualisation, la mise en œuvre et l’évaluation de la gouvernance des données doivent être ouvertes, inclusives, itératives, collectives et guidées par des valeurs.

Il est important de comprendre que la gouvernance des données doit évoluer au rythme de la maturation numérique de la société, ce qui illustre les rapports qui existent entre les politiques adoptées par les administrations en matière de données et d’autres aspects tels que l’ouverture de l’administration (notion de « gouvernement ouvert ») et l’innovation dans le secteur public.

Les pouvoirs publics devraient se rendre compte des possibilités qui s’offrent pour dialoguer avec la population, collaborer avec des acteurs non gouvernementaux, y compris des chercheurs et des universitaires, et stimuler l’investissement privé. Ils devraient faire tout ce qui est en leur pouvoir pour amener les agents publics, la société civile et les autres parties prenantes à œuvrer ensemble à la conception de politiques et de services intégrés qui franchissent les cloisonnements administratifs afin de répondre aux besoins du citoyen à toutes les étapes de ses interactions avec l’État, et non pas seulement dans le cadre de ses échanges avec telle ou telle institution.

Cela implique, par exemple, d’associer des acteurs clés de tous les secteurs lors de l’élaboration et de la mise en œuvre de la stratégie nationale en matière de données. Cela permettra à ces acteurs de jouer un rôle actif dans la transformation du secteur public en partageant leurs connaissances (par ex. pour mettre en relief des priorités et des risques qui, sinon, seraient passés inaperçus), leurs capacités (par ex. mise à disposition de ressources humaines et de solutions numériques dans le cadre de partenariats) et leurs données (par ex. dans le cadre de dispositifs de partage des données communautaires, basés sur le consentement, dignes de confiance et répondant à un objectif précis).

Si nul ne remet en cause l’importance des aptitudes du secteur public et du dialogue interne sur l’impact et l’efficacité de l’action publique, la prestation des services publics et l’évaluation des performances publiques, les acteurs extérieurs doivent être associés à la solution, depuis sa conceptualisation jusqu’à sa mise en œuvre et son évaluation.

Si les entités du secteur public n’ont aucun mal à énoncer, au sein de leur stratégie en matière de données, que les données constituent un actif, il leur est beaucoup plus difficile, en pratique, de définir la valeur des données de façon à les faire figurer dans des registres d’actifs ou des bilans.

Face à cette difficulté, il n’existe pas de solution simple et universelle. Chaque secteur public est donc libre d’élaborer des méthodologies conformes à son contexte local pour définir et mesurer la valeur des données pour ses entités et sa société. Une bonne définition et une bonne évaluation de la valeur des données aideront les entités du secteur public à comprendre la contribution des données à la « valeur publique », et à expliquer à quoi servent les données et les avantages qui devraient en découler pour la société.

Pour permettre aux données de montrer tout leur intérêt, il est indispensable de comprendre le cycle de valeur des données publiques et ses implications pour l’action publique, et de partir de cette base pour cartographier la circulation des données et pour détecter les obstacles qui s’y opposent ainsi que les possibilités à saisir.

En matière de démarches axées sur les données, la façon dont les entités du secteur public collaborent est porteuse d’implications concrètes. Il est donc important de cartographier la circulation des données et le cycle de valeur des données (depuis la création des données jusqu’à l’ouverture des données et leur réutilisation), et de comprendre que chaque étape est porteuse d’implications spécifiques pour l’action publique (par ex. : porter une attention accrue à la création et à la collecte des données peut permettre de réduire les biais qui entachent l’action publique).

La présence de certaines aptitudes au sein du secteur public (par ex. en termes de talents, d’intendance des données et de pluridisciplinarité) et l’existence de réseaux institutionnels formels peuvent aider à exploiter la valeur des données.

Plusieurs pays ont créé des postes et des entités spécifiques afin de mieux assurer le suivi et la transparence de l’utilisation des données. Les secteurs publics peuvent avoir intérêt à mettre en place, en la matière, des métiers reconnus et offrant des perspectives d’évolution claire, ainsi que des entités chargées d’assurer une bonne utilisation des données à des fins de création de valeur publique et de préservation de cette valeur tout au long du cycle de valeur des données publiques. Cela étant, les pouvoirs publics devraient également veiller à ce que l’intendance des données constitue une mission largement partagée, à divers niveaux et par différentes entités du secteur public.

Les problématiques de l’action publique mobilisent de plus en plus souvent l’attention simultanée de spécialistes de différents domaines ; en effet, il apparaît préférable de charger une équipe diversifiée et pluridisciplinaire d’y trouver des solutions. Face à une problématique donnée, réunir tous les acteurs chargés des diverses phases de l’action publique (« anticipation et planification », « prestation » et « évaluation et suivi ») permet d’améliorer la qualité à chacune de ces étapes, grâce à une meilleure compréhension des besoins de l’usager, à la formulation d’un objectif clair et au renforcement de la valeur publique.

Il convient que la démarche suivie pour axer le secteur public sur les données permette l’expérimentation et remette à plat les idées et les hypothèses préconçues. Cela implique d’adopter de nouveaux modèles de financement, qui offrent aux équipes la souplesse nécessaire pour explorer des idées ambitieuses, puis pour procéder de façon itérative. Cela implique aussi de s’engager à mesurer et à évaluer l’activité afin de déterminer s’il convient de poursuivre l’investissement et d’inscrire le projet dans le plus long terme.

À l’heure où les pays réfléchissent au rôle que jouent les données, de la phase de l’anticipation et de la planification à celle de l’évaluation et du suivi, ils bénéficient de possibilités croissantes pour découvrir l’impact de l’action publique et des services publics sur la société, et pour réagir en conséquence. Les secteurs publics devraient donc encourager des modèles de financement et de prestation souples, qui encouragent l’expérimentation, et ils devraient tenir un discours positif quant à la perspective d’apporter des changements à la lumière des données recueillies, surtout quand celles-ci remettent en cause les hypothèses de départ.

Néanmoins, se tenir prêt à réagir aux éclairages fournis par les données tout au long du cycle de l’action publique implique de s’engager à utiliser des dispositifs de mesure et d’évaluation au début, au milieu et à la fin de ce cycle. Ce n’est pas a posteriori que l’on décrit une situation de départ et que l’on définit une méthodologie d’évaluation des performances. Par conséquent, aucune planification ni aucune prestation ne devraient avoir lieu sans que l’administration se soit demandé comment l’activité serait évaluée, comment les performances seraient suivies et comment l’impact serait mesuré.

L’accroissement de la circulation et du partage de données par-delà les frontières peut aider à créer de la valeur au bénéfice des citoyens. Néanmoins, les pouvoirs publics doivent trouver le bon équilibre entre la volonté d’assurer la libre circulation de séries de données précieuses pour l’action publique et les services publics et celle de protéger les données sensibles et personnelles.

Des cadres communs de gouvernance des données publiques et des infrastructures communes de partage des données (comme on en trouve dans certains pays nordiques) permettent la conception et la prestation de services transfrontières. Toutefois, la nécessité croissante d’une intervention des pouvoirs publics pour prévenir l’utilisation abusive des données et pour garantir aux citoyens le droit de contrôler l’utilisation de leurs données peut conduire à une situation de surprotection des données, ce qui peut entraîner des conséquences négatives pour la prestation des services publics et pour une action publique fondée sur des données probantes.

Les pouvoirs publics doivent mettre en place les bons dispositifs stratégiques (complétés par le déploiement des bons outils en matière de données) pour assurer le transfert sécurisé des données et pour favoriser la création de valeur au bénéfice des citoyens selon des modalités dignes de confiance.

Les secteurs publics doivent veiller à ce que les données soient traitées de façon conforme à l’éthique, à ce que leur confidentialité soit préservée, à ce que l’exigence de consentement des usagers soit respectée, à ce que l’information relative à la transparence des données soit claire et accessible et à ce que la sécurité numérique soit assurée. Cela implique de mettre en place des cadres de gouvernance des données et des environnements qui permettent d’assurer une gestion et un traitement des données dignes de confiance tout au long du cycle de valeur des données.

De fait, la confiance est essentielle au renforcement du bien-être individuel et collectif. À l’heure où les pouvoirs publics se tournent de plus en plus vers les données, la façon dont les données sont traitées apparaît comme une priorité s’ils veulent renforcer la confiance des citoyens. C’est la raison pour laquelle plusieurs pays de l’OCDE ont mis l’accent sur les considérations d’éthique ; de respect de la confidentialité des données et de consentement ; de transparence ; et de sécurité. Lorsqu’il y a lieu, les secteurs publics devraient adopter et/ou actualiser des textes législatifs et réglementaires de façon à répondre aux besoins actuels sur le plan des droits numériques et de la confiance des citoyens à l’égard des autorités.

Pour relever ces défis, on peut, soit promouvoir le respect de l’éthique par le truchement d’une entité indépendante pour les données détenues par les administrations publiques, soit mettre en place des cadres d’éthique qui n’ont pas vocation à être contraignants, mais à favoriser une appréhension commune de la question et la résolution des questions d’ordre éthique.

Dans la mesure où une pratique non conforme à l’éthique n’est pas nécessairement illégale, il est important de mettre en place un environnement et des orientations responsables et guidés par des valeurs si l’on veut conserver la confiance des citoyens.

Face aux enjeux liés à l’utilisation des données et à la confiance de la population, le Groupe thématique de l’OCDE sur le secteur public axé sur les données a élaboré et proposé une série d’orientations visant à favoriser des comportements responsables et conformes à l’éthique chez les agents publics chargés de traiter les données. Ces orientations abordent quatre thèmes (le respect de l’éthique ; la confidentialité des données et le consentement ; la transparence ; et la sécurité). Elles n’ont pas vocation à être contraignantes, car il existe des différences d’un pays à l’autre. Les pays sont invités à traiter ces orientations comme des suggestions et à les adapter en fonction de leurs besoins propres.

Les administrations publiques recourent de plus en plus à l’intelligence artificielle dans l’espoir d’améliorer leur prise de décision et la prestation des services publics. Dès lors, la transparence des données et des algorithmes est essentielle. Les pouvoirs publics devraient continuer de se donner pour priorité d’assurer l’ouverture et la clarté sur les réponses aux questions suivantes : « Quelles sont les données utilisées ? » « À quelle fin ? » et « Par qui ? ».

Assurer la transparence quant à l’utilisation des données permet de renforcer la confiance en dévoilant pourquoi les données sont recueillies et de quelle façon elles sont utilisées. La confiance se renforce aussi quand les citoyens comprennent clairement l’objectif poursuivi lors de l’utilisation des données par un algorithme de décision, et quand les pouvoirs publics font preuve de transparence quant à leurs performances. Les secteurs publics devraient favoriser la transparence en fournissant davantage de détails, non seulement sur la finalité du recueil des données et sur les modalités de leur traitement, mais aussi sur l’algorithme de décision et sur les performances des administrations publiques.

L’OCDE a élaboré un ensemble de principes relatifs à l’intelligence artificielle. Ces principes, qui ont été adoptés en mai 2019, visent à favoriser une intelligence artificielle innovante et digne de confiance, qui respecte les droits de l’homme et les valeurs démocratiques.

Les pays devraient se saisir de la question de la sécurité numérique, soit dans le cadre d’une stratégie distincte, soit dans le cadre de leur programme général d’action, et se fixer comme priorité de mettre en place les compétences qui leur manquent en matière de sécurité numérique.

Toutes les actions visant à assurer la protection des données doivent être prises plus au sérieux que jamais. Les attaques informatiques peuvent être extrêmement coûteuses, non seulement sur le plan financier, mais aussi sur le plan de la réputation des organisations qui en sont victimes. Celles-ci peuvent perdre la confiance des utilisateurs actuels et potentiels de leurs services.

Il faut aussi faire face à l’augmentation du nombre de pirates dotés de compétences sophistiquées. À cet égard, il faut commencer par doter le grand public de compétences en matière de sécurité numérique. Les dispositifs de sécurité numérique n’ont pas vocation à pallier un manque de compétences ou de capacités et, en cette ère du numérique, il est essentiel de donner aux citoyens les connaissances dont ils ont besoin pour assurer leur propre sécurité, afin qu’ils soient plus vigilants dans le cadre de leurs interactions en ligne et face à l’utilisation de leurs données personnelles.

La sécurité numérique n’est pas une option : elle doit être considérée comme un volet fondamental des stratégies publiques en matière de numérique, de données et de technologies. Il convient de l’assurer dans le cadre de stratégies communes à l’ensemble de l’administration, selon des modalités qui permettent aux pouvoirs publics de faire une utilisation proactive des données pour concevoir et faire fonctionner une administration de meilleure qualité.

Annexe A.

Rappel : les travaux de l’OCDE relatifs à un secteur public axé sur les données

Introduction

L’OCDE a contribué à la réflexion autour du rôle des données dans les administrations, la société et l’économie. Les travaux menés dans les différents secteurs d’activité de l’OCDE aident les acteurs concernés à cerner les possibilités et les difficultés que fait naître la prise de conscience de l’utilité des données. On trouvera à l’encadré A.2. un récapitulatif des travaux de l’OCDE relatifs aux données. Ce vaste corpus de travaux a nourri le débat sur l’utilisation des données et étayé les discussions qui sont à l’origine de l’élaboration de ce rapport.

Engagé en 2017, le projet « En route vers le numérique » de l’OCDE a pour objet de mettre la transformation numérique au service d’une croissance plus solide et plus inclusive en définissant une démarche stratégique cohérente et globale. L’idée est d’aider les citoyens, les administrations et les entreprises à orienter la transformation numérique de sorte que ses effets soient bénéfiques pour la société et qu’elle ne laisse personne de côté (OCDE, 2019[1]). La transformation numérique touche tous les aspects de notre vie ; si elle recèle de réelles possibilités d’améliorer notre quotidien, force est de constater qu’elle peut aussi créer des bouleversements susceptibles d’avoir des répercussions négatives sur le bien-être des individus.

La Recommandation du Conseil sur les stratégies numériques gouvernementales (OCDE, 2014[2]) est le texte auquel les administrations peuvent se référer pour mener une réflexion sur ce qu’elles peuvent faire pour créer les conditions stratégiques propices à une culture axée sur les données et la conception numérique. Ces conditions ont non seulement des répercussions sur les institutions ministérielles et sur les activités des administrations publiques, mais devraient aussi favoriser l’efficacité de la prestation de service dans l’ensemble du secteur public et de ses organismes, notamment dans les domaines de la santé, de l’éducation et des autres biens et services publics. Le troisième principe de cette Recommandation met l’accent sur les données, et en particulier sur la nécessité de disposer de cadres de nature à encourager la réutilisation des données et à poser des bases qui permettront de réaliser le potentiel des données brutes et isolées et de tenir les promesses de l’administration numérique du XXIe siècle (encadré A.1.)

Encadré A.1. Recommandation du Conseil sur les stratégies numériques gouvernementales : Principe 3

Le Conseil [de l’OCDE] […] sur proposition du Comité de la gouvernance publique […] recommande que les gouvernements élaborent et mettent en œuvre des stratégies numériques gouvernementales qui : […]

Facilitent la mise en place d’une culture basée sur l’usage des données dans le secteur public, en :

Élaborant des cadres destinés à permettre, orienter et promouvoir l’accès à un volume croissant de données concrètes, de statistiques et de données relatives au fonctionnement, aux processus et aux résultats, ainsi que leur utilisation et leur réutilisation, de manière à (a) renforcer l’ouverture et la transparence, et (b) favoriser l’engagement du public dans l’élaboration des politiques, la création de valeur ajoutée pour la société et la conception et la fourniture de services ;

Conciliant la nécessité de fournir des données officielles qui soient à la fois disponibles en temps utile et fiables, et en gérant les risques d’utilisation abusive des données en lien avec la disponibilité croissante de données sous formats ouverts (à savoir en permettant l’utilisation et la réutilisation des données, et en donnant aux acteurs non-gouvernementaux la possibilité de réutiliser et de compléter les données dans le but d’optimiser leur valeur économique et sociale pour la société).

Source : OCDE (2014[2]), Recommandation du Conseil sur les stratégies numériques gouvernementales, https://legalinstruments.oecd.org/fr/instruments/OECD-LEGAL-0406.

Compte tenu du caractère omniprésent des données dans toute la société, la collaboration au sein de l’OCDE prend tout son sens. De fait, le Secrétariat de l’OCDE rassemble l’écosystème des protagonistes des secteurs de l’économie numérique, des données ouvertes et de la science ouverte au niveau des pays afin de cerner plus précisément dans quelle mesure les actions visant à renforcer l’accès et le partage des données peuvent contribuer à améliorer la gouvernance et à créer de la valeur publique.

Le présent rapport met à profit les travaux transversaux effectués par les différentes directions de l’OCDE, comme le projet sur l’amélioration de l’accès aux données et de leur partage, mené par la Direction de la gouvernance publique et la Direction de la science, de la technologie et de l'innovation, par l’intermédiaire de leurs comités concernés, à savoir le Comité de la gouvernance publique, le Comité de la politique de l'économie numérique et le Comité de la politique scientifique et technologique.

D’autres recommandations de l’OCDE, comme la Recommandation du Conseil concernant l'accès aux données de la recherche financée sur fonds publics (OCDE, 2006[3]), la Recommandation du Conseil relative à un accès élargi et une exploitation plus efficace concernant les informations du secteur public (OCDE, 2008[4]) traitent de l’accès aux données et de leur partage, formulent des orientations et présentent des pratiques exemplaires.

Les travaux de l’OCDE sur les données du secteur public

La Direction de la gouvernance publique de l’OCDE œuvre aux côté des pays membres de l’OCDE et des pays partenaires afin de :

Aider les responsables publics à comprendre en quoi l’utilisation des données peut transformer le secteur public et les questions de gouvernance publique, au moyen de l’axe de travail consacré au secteur public axé sur les données, qui a été engagé à la demande des délégués lors de la réunion de 2015 du Groupe de travail des hauts responsables de l'administration numérique (E-Leaders). Celui-ci englobe les travaux du groupe thématique des E-Leaders sur un secteur public axé sur les données ; le document de travail intitulé « A data-driven public sector: Enabling the strategic use of data for productive, inclusive and trustworthy governance » (van Ooijen, Ubaldi et Welby, 2019[5]) ; et les analyses menées dans le cadre de divers examens de l’administration numérique. Il rend surtout compte de l’expérience de chacun des six pays membres (Corée, Danemark, Irlande, Portugal, Royaume-Uni et Suède) ayant participé à une étude comparative. Les résultats des premières recherches comparatives ont été examinés à la réunion de 2018 du Groupe de travail des hauts responsables de l'administration numérique (E-Leaders) tenue à Séoul (Corée).

Étudier comment les modèles de gouvernance sont mis en œuvre et intégrés, dans le cadre des efforts plus larges en faveur de la transition numérique du secteur public, notamment les politiques et initiatives relatives à l’administration numérique et aux données publiques.

Analyser de quelle manière les divers aspects des modèles de gouvernance des données (leadership, intendance des données, mais aussi politiques, règles et normes pour l’interopérabilité des données) sont déployés au sein des organismes publics et dans les différents domaines de l’action publique, et posent les bases d’approches volontaristes, collaboratives et ouvertes (ex. : ouvrir les données publiques et les mettre au service de la conception et de la prestation conjointes de services publics).

Promouvoir la définition, la mise en œuvre, l’impact et la pérennité des politiques d’ouverture des données publiques (OCDE, 2019[6])

Étudier l’état d’avancement des technologies émergentes, notamment de l’intelligence artificielle et de la chaîne de blocs, grâce aux travaux du groupe thématique des E-Leaders sur les technologies émergentes (Ubaldi et al., 2019[7]) et de l’Observatoire de l’innovation dans le secteur public (OPSI) (Observatoire de l’OCDE sur l’innovation dans le secteur public, 2019[8] ; OCDE, 2018[9])

Comprendre les déterminants de la confiance dans les institutions publiques et utiliser les lignes directrices de l’OCDE sur la mesure de la confiance (OCDE, 2018[10] ; 2017[11]).

Les travaux de l’OCDE relatifs aux données publiques mettent à profit l’expertise de la Direction de la gouvernance publique à travers diverses activités, à savoir :

Des examens nationaux de la transformation numérique du secteur public abordant la question de de la gouvernance des données publiques [voir par exemple (OCDE, 2017[12] ; 2018[13] ; 2019[14] ; 2019[15] ; 2019[16] ; 2019[17])], de l’ouverture des données publiques [voir par exemple (OCDE, 2016[18] ; 2018[19])], et de l’administration numérique en général [voir (OCDE, 2018[20] ; 2016[21])].

Des travaux de recherche récents et antérieurs, notamment l’étude comparative de l’OCDE sur le secteur public axé sur les données (non publiée) et des documents de travail sur le secteur public axé sur les données (van Ooijen, Ubaldi et Welby, 2019[5]), sur le bien-être (Welby, 2019[22]), et sur l’ouverture des données publiques (Ubaldi, 2013[23]).

Des travaux d’analyse comparative sur l’ouverture des données publiques, notamment le Rapport sur les données ouvertes publiques de 2018 (2019[6]), l’indice OURdata pour des données ouvertes, utiles et réutilisables, et le rapport sur les bonnes pratiques d’utilisation des données ouvertes dans la lutte contre la corruption (« OECD Compendium of good practices on the use of open data for anti-corruption ») (OCDE, 2017[24]).

Des travaux de mesure relatifs à l’ouverture des données publiques, à savoir l’enquête de l’OCDE sur les données publiques ouvertes et les éditions 2014, 2016 et 2019 (à paraître) de l’indice OURdata [voir (OCDE, 2016[25] ; 2017[26] ; 2017[27])], et à l’administration numérique, à savoir l’enquête sur l’administration numérique 1.0 (2018/19).

Ces activités sont menées sous les auspices du Groupe de travail des hauts responsables de l'administration numérique (E-Leaders) et du Groupe d’experts de l’OCDE sur l’ouverture des données publiques, en cohérence avec les principes de la Recommandation du Conseil sur les stratégies numériques gouvernementales (OCDE, 2014[2]).

Encadré A.2. Récapitulatif des travaux de l’OCDE relatifs aux données

Recommandations

La Recommandation du Conseil concernant les Lignes directrices régissant la protection de la vie privée et les flux transfrontières de données de caractère personnel (OCDE, 2013[28]), sous la responsabilité du Comité de la politique de l'économie numérique

La Recommandation du Conseil concernant l'accès aux données de la recherche financée sur fonds publics (OCDE, 2006[3]), sous la responsabilité du Comité de la politique scientifique et technologique

La Recommandation du Conseil relative à un accès élargi et une exploitation plus efficace concernant les informations du secteur public (OCDE, 2008[4]), sous la responsabilité du Comité de la politique de l'économie numérique

La Recommandation du Conseil sur les stratégies numériques gouvernementales (OCDE, 2014[2]), sous la responsabilité du Comité de la gouvernance publique

Une Recommandation sur l’amélioration de l’accès aux données et leur partage, qui apportera une vision d’ensemble sur ce sujet, est en cours d’élaboration par ces trois comités.

Documents de travail

« Open government data: Towards empirical analysis of open government data initiatives » (Ubaldi, 2013[23])

« A data-driven public sector » (van Ooijen, Ubaldi et Welby, 2019[5])

« Using digital technologies to improve the design and enforcement of public policies » (OCDE, 2019[29])

Rapports

Data-Driven Innovation: Big Data for Growth and Well-Being (OCDE, 2015[30])

Rapport sur les données ouvertes publiques : Encourager la maturité des politiques de données ouvertes pour un impact durable (OCDE, 2019[6])

Examens

Open Government Data Review of Poland (OCDE, 2015[31])

Open Government Data Review of Mexico (OCDE, 2016[18]) et le projet de suivi (OCDE, 2018[19])

Digital Government Review of Norway (OCDE, 2017[12])

Digital Government Review of Sweden (OCDE, 2019[14])

Digital Government Review of Argentina (OCDE, 2019[15])

Digital Government Review of Peru (OCDE, 2019[16])

Digital Government Review of Panama (OCDE, 2019[17])

Indicateurs

Indice OURdata des données publiques ouvertes, utiles et réutilisables, in Panorama des administrations publiques 2017 (OCDE, 2017[26])

Indicateurs relatifs à l’administration numérique (en cours d’élaboration)

Groupes de travail et groupes d’experts

Le Groupe de travail des hauts responsables de l'administration numérique (E-Leaders), et son groupe thématique sur le secteur public axé sur les données

Le Groupe de travail sur la sécurité et la vie privée dans l'économie numérique

Le Groupe de travail sur la gouvernance des données et la vie privée dans l’économie numérique

Le Groupe d’experts de l’OCDE sur l’ouverture des données publiques

Références

[8] Observatoire de l’OCDE sur l’innovation dans le secteur public (2019), Hello, World: Artificial Intelligence and its Use in the Public Sector (projet), Observatoire de l’OCDE sur l’innovation dans le secteur public, Paris, https://oecd-opsi.org/projects/ai.

[16] OCDE (2019), Digital Government in Peru: Working Closely with Citizens, OECD Digital Government Studies, Éditions OCDE, Paris, https://dx.doi.org/10.1787/0c1eb85b-en.

[15] OCDE (2019), Digital Government Review of Argentina: Accelerating the Digitalisation of the Public Sector, Éditions OCDE, Paris, https://www.oecd-ilibrary.org/governance/digital-government-review-of-colombia_9789264291867-en (consulté le 24 juin 2019).

[17] OCDE (2019), Digital Government Review of Panama: Enhancing the Digital Transformation of the Public Sector, OECD Digital Government Studies, Éditions OCDE, Paris, https://dx.doi.org/10.1787/615a4180-en.

[14] OCDE (2019), Digital Government Review of Sweden: Towards a Data-driven Public Sector, Éditions OCDE, Paris, https://doi.org/10.1787/24131962.

[6] OCDE (2019), Rapport sur les données ouvertes publiques : Encourager la maturité des politiques de données ouvertes pour un impact durable, Éditions OCDE, Paris, https://dx.doi.org/10.1787/12ea5027-fr.

[29] OCDE (2019), « Using Digital Technologies to Improve the Design and Enforcement of Public Policies », Documents de travail de l’OCDE sur l’économie numérique, n° 274, Éditions OCDE, Paris, https://dx.doi.org/10.1787/99b9ba70-en.

[1] OCDE (2019), Vers le numérique : Forger des politiques au service de vies meilleures, Éditions OCDE, Paris, https://dx.doi.org/10.1787/7cba1873-fr.

[20] OCDE (2018), Digital Government Review of Brazil: Towards the Digital Transformation of the Public Sector, OECD Digital Government Studies, Éditions OCDE, Paris, https://dx.doi.org/10.1787/9789264307636-en.

[13] OCDE (2018), Digital Government Review of Colombia: Towards a Citizen-Driven Public Sector, OECD Digital Government Studies, Éditions OCDE, Paris, https://dx.doi.org/10.1787/9789264291867-en.

[9] OCDE (2018), OECD Blockchain Primer, http://www.oecd.org/finance/OECD-Blockchain-Primer.pdf.

[19] OCDE (2018), Open Government Data in Mexico: The Way Forward, OECD Digital Government Studies, Éditions OCDE, Paris, https://dx.doi.org/10.1787/9789264297944-en.

[10] OCDE (2018), Understanding the Drivers of Trust in Government Institutions in Korea.

[24] OCDE (2017), Compendium of Good Practices on the Use of Open Data for Anti-Corruption: Towards Data-Driven Public Sector Integrity and Civic Auditing, Éditions OCDE, Paris, http://www.oecd.org/gov/digital-government/g20-oecd-compendium.pdf (consulté le 5 septembre 2018).

[12] OCDE (2017), Digital Government Review of Norway: Boosting the Digital Transformation of the Public Sector, OECD Digital Government Studies, Éditions OCDE, Paris, https://dx.doi.org/10.1787/9789264279742-en.

[27] OCDE (2017), Government at a Glance: Latin America and the Caribbean 2017, Éditions OCDE, Paris, https://doi.org/10.1787/9789264265554-en (consulté le 28 août 2018).

[11] OCDE (2017), OECD Guidelines on Measuring Trust.

[26] OCDE (2017), Panorama des administrations publiques 2017, Éditions OCDE, Paris, https://doi.org/10.1787/gov_glance-2017-fr.

[21] OCDE (2016), Digital government in Chile: Strengthening the institutional and governance framework, Éditions OCDE, Paris, https://doi.org/10.1787/24131962.

[18] OCDE (2016), Open Government Data Review of Mexico: Data Reuse for Public Sector Impact and Innovation, OECD Digital Government Studies, Éditions OCDE, Paris, https://dx.doi.org/10.1787/9789264259270-en.

[25] OCDE (2016), Panorama des administrations publiques 2015, Éditions OCDE, Paris, https://dx.doi.org/10.1787/gov_glance-2015-fr.

[30] OCDE (2015), Data-Driven Innovation: Big Data for Growth and Well-Being, Éditions OCDE, Paris, https://dx.doi.org/10.1787/9789264229358-en.

[31] OCDE (2015), Open Government Data Review of Poland: Unlocking the Value of Government Data, OECD Digital Government Studies, Éditions OCDE, Paris, https://dx.doi.org/10.1787/9789264241787-en.

[2] OCDE (2014), Recommandation du Conseil sur les stratégies numériques gouvernementales, OCDE, Paris, https://legalinstruments.oecd.org/fr/instruments/OECD-LEGAL-0406.

[28] OCDE (2013), Recommandation du Conseil concernant les Lignes directrices régissant la protection de la vie privée et les flux transfrontières de données de caractère personnel, OCDE, Paris, https://legalinstruments.oecd.org/fr/instruments/OECD-LEGAL-0188.

[4] OCDE (2008), Recommandation du Conseil relative à un accès élargi et une exploitation plus efficace concernant les informations du secteur public, https://legalinstruments.oecd.org/fr/instruments/OECD-LEGAL-0362 (consulté le 24 juillet 2019).

[3] OCDE (2006), Recommandation du Conseil concernant l’accès aux données de la recherche financée sur fonds publics, https://legalinstruments.oecd.org/fr/instruments/OECD-LEGAL-0347.

[23] Ubaldi, B. (2013), « Open Government Data: Towards Empirical Analysis of Open Government Data Initiatives », Documents de travail de l’OCDE sur la gouvernance publique, n° 22, Éditions OCDE, Paris, https://dx.doi.org/10.1787/5k46bj4f03s7-en.

[7] Ubaldi, B. et al. (2019), « State of the Art in the Use of Emerging Technologies in the Public Sector », Documents de travail de l’OCDE sur la gouvernance publique, n° 31, OCDE, Paris.

[5] van Ooijen, C., B. Ubaldi et B. Welby (2019), « A Data-Driven Public Sector: Enabling the Strategic Use of Data for Productive, Inclusive and Trustworthy Governance », Documents de travail de l’OCDE sur la gouvernance publique, n° 33, Éditions OCDE, Paris, https://dx.doi.org/10.1787/09ab162c-en.

[22] Welby, B. (2019), « The Impact of Digital Government on Citizen Well-Being », Documents de travail de l’OCDE sur la gouvernance publique, n° 32, OCDE, Paris.

Annexe B.

L’intégrité axée sur les données

Introduction

Appliquer aux acteurs de l’intégrité les concepts d’un secteur public axé sur les données

Les données constituent le levier de nombreuses activités de prévention de la fraude et de la corruption, telles que l’utilisation des données pour évaluer les risques, l’automatisation des mesures de contrôle, le traitement des déclarations de patrimoine ou la gestion des conflits d’intérêts. La présente étude de cas porte sur l’application aux acteurs de l’intégrité présents dans l’administration publique d’un modèle de secteur public axé sur les données. On examinera en quoi et dans quelle mesure les éléments d’un secteur public axé sur les données – gouvernance des données, utilisation des données pour créer de la valeur dans les services publics et utilisation des données pour promouvoir la confiance des citoyens – sont également applicables aux politiques, pratiques et moyens d’action des acteurs publics de l’intégrité. Les possibilités et les limitations d’application de ce modèle sont examinées de près, en tenant compte du mandat propre à chacun des acteurs de l’intégrité concernés vis-à-vis des instances chargées de définir et d’exécuter des stratégies pour une administration numérique.

À l’inverse, on verra aussi comment les compétences des acteurs de l’intégrité en rapport avec les données et les enjeux auxquels ils sont confrontés dans ce domaine peuvent favoriser l’instauration d’un secteur public axé sur les données. Ils possèdent en effet des compétences spécialisées, qui peuvent être d’une grande utilité pour certaines des principales composantes d’un secteur public axé sur les données, comme la confidentialité ou l’utilisation éthique des données. Ils sont en outre de grands utilisateurs de données provenant de différents pays et secteurs d’activité. Leur vision sans équivalent résultant de l’utilisation qu’ils en font afin de prévenir et de détecter la fraude est également utile pour affiner encore la formulation et la mise en œuvre des politiques, modèles et orientations en faveur d’un secteur public axé sur les données.

Indissociable de la mise en place de ce modèle, l’expression « axé sur les données » sera utilisée tout au long de la présente étude de cas. Néanmoins, il importe aussi de faire observer d’emblée que les acteurs de l’intégrité peuvent également tirer parti du simple fait de « fonder » leur action sur les données. Il s’ensuit implicitement que les données constituent généralement l’une des principales contributions à leurs travaux, lesquels reposent toutefois aussi sur des facteurs humains, comme le discernement et le scepticisme ou le savoir-faire professionnel.

Dans la présente étude de cas, qui sont « les acteurs de l’intégrité » du secteur public ?

Dans la présente étude de cas, la notion d’« acteurs de l’intégrité » désigne généralement les instances ou personnes chargées de définir et de mettre en œuvre les politiques et pratiques visant à promouvoir l’intégrité et à prévenir la fraude et la corruption dans le secteur public et à en surveiller l’exécution. Cette définition est suffisamment large pour couvrir les diverses institutions ou personnes susceptibles de bénéficier d’une exploitation des données dans cet objectif. Font aussi partie des acteurs de l’intégrité au sein de l’administration publique les bureaux de déontologie, les organismes de lutte contre la corruption, les institutions supérieures d’audit, les instances de médiation et les fonctions d’audit ou de contrôle interne des ministères de tutelle. Il peut aussi s’agir des forces de l’ordre, des parquets, des tribunaux ou d’autres institutions investies d’un mandat judiciaire ou punitif, qui peuvent toutes promouvoir et faire progresser l’utilisation des données aux fins de la prévention et de la détection de la corruption. En outre, les acteurs de l’intégrité peuvent être des personnes physiques comme les responsables chargés des contrôles et des évaluations des risques dans le cadre d’activités de prestations de services ou opérationnelles.

On ne tentera pas de rendre compte ici des expériences de toutes les institutions ou personnes pouvant être considérées comme des acteurs de l’intégrité. La définition inclusive et large de cette notion est opérante pour les besoins de la présente étude de cas qui a principalement pour objet de dresser le bilan de l’application des principes et pratiques d’un secteur public axé sur les données, et plus précisément de de l’utilisation des données en vue de prévenir et de détecter la fraude, la corruption, le gaspillage et les abus. Cette définition procure donc une certaine latitude pour étudier des pratiques et des exemples qui peuvent être transposables d’une institution ou d’un secteur à l’autre.

Gouvernance des données et conditions préalables à une utilisation efficace des données par les acteurs de l’intégrité

Une gouvernance efficace des données est l’une des principales conditions préalables aux approches de prévention et de détection de la fraude ou de la corruption axées sur les données. Ainsi, en Corée, le système d’analyse de l’indicateur des soumissions concertées facilite les évaluations quantitatives de la collusion dans les procédures de marchés publics (OCDE, 2017[1]). La capacité de ce système à faciliter les transferts électroniques d’informations nécessaires aux offres et provenant de centaines d’institutions publiques et à les convertir en indicateurs de la corruption repose sur une architecture et une infrastructure des données solides. Outre ces aspects relatifs à la gouvernance des données, les modalités de gestion, par les pouvoirs publics, du cycle de valeur des données – création, collecte, entreposage, sécurisation et traitement des données – ont des conséquences directes sur l’aptitude des acteurs de l’intégrité à prévenir et à détecter la fraude et la corruption. Ainsi, l’interopérabilité des données entre les administrations publiques est indispensable pour permettre aux auditeurs ou aux organismes de lutte contre la corruption de procéder à un recoupement des données à l’aide des bases de données tenues à jour par différentes instances publiques dans le but de repérer les cas de fraude, de gaspillage et d’abus. Le graphique B.1 récapitule les différentes composantes de la gouvernance des données qui sont, pour nombre d’entre elles, autant de conditions préalables à la création de valeur à partir des données par les acteurs de l’intégrité.

Le graphique B.1 montre les principaux aspects dont sont chargés les ministères du centre du gouvernement afin de renforcer la gouvernance des données au sein de l’administration publique et d’améliorer un secteur public axé sur les données. Quoi qu’il en soit, les acteurs de l’intégrité sont des « prosommateurs » – à savoir à la fois des producteurs/créateurs et des consommateurs/utilisateurs – de données et peuvent offrir des expériences et des éclairages sans équivalent pour aider le centre du gouvernement à élaborer des stratégies plus globales pour une administration numérique. Tel a été le cas dans de nombreux pays qui se sont efforcés de promouvoir le mouvement en faveur de l’ouverture des données. En Indonésie, par exemple, la Corruption and Eradication Commission a joué un rôle crucial en facilitant la communication et la coordination entre les parties prenantes pour les aider à mettre en œuvre les réformes des politiques de lutte contre la corruption mais aussi à coopérer avec le Cabinet présidentiel afin de faire avancer le programme d’action en faveur de l’ouverture des données. En Argentine, l’Office anticorruption a contribué aux travaux du Bureau du chef de cabinet et de ce qui était alors le ministère de la Modernisation en vue de la rédaction d’un décret sur l’ouverture des données imposant la publication de bases de données essentielles ainsi que d’une chronologie pour permettre aux ministères d’élaborer des programmes d’ouverture des données dans les délais définis (OCDE, 2019[2]).

Graphique B.1. La gouvernance des données dans le secteur public

Source : OCDE (2019[2]), Digital Government Review of Argentina: Accelerating the Digitalisation of the Public Sector, https://doi.org/10.1787/354732cc-en.

Les acteurs de l’intégrité peuvent très utilement apporter leur contribution à un secteur public axé sur les données, au-delà du seul contexte de l’ouverture des données. Ils sont souvent en première ligne des discussions interministérielles ou intersectorielles ayant trait aux enjeux techniques et réglementaires de l’utilisation des données, tout en mettant en balance les priorités antagonistes de cette action, comme les questions de confidentialité et l’utilisation d’informations d’identification personnelle. Ainsi, l’institution supérieure d’audit des États-Unis, le Government Accountability Office, a organisé plusieurs forums multipartites et communautés de pratique avec les pouvoirs publics, la société civile et le secteur privé afin d’étudier comment l’administration peut tirer le meilleur parti de l’utilisation des données tout en en limitant les possibles inconvénients. Un forum a réuni des experts venus de divers secteurs en vue de débattre du recours à l’analytique des données pour lutter contre la fraude et les paiements irréguliers, notamment en établissant par quels moyens améliorer la collaboration, par exemple en surmontant les obstacles juridiques et les entraves au partage des données. Comme d’autres acteurs de l’intégrité, les institutions supérieures d’audit ont, de par leurs travaux, une vision d’ensemble de l’administration publique et utilisent des sources de données au sein de l’ensemble de l’administration qui peuvent aider le centre du gouvernement à donner corps aux stratégies et politiques pour une administration numérique et à les affiner.

En contribuant au dialogue national sur les stratégies pour une administration numérique, les acteurs de l’intégrité peuvent aussi faire avancer leurs propres objectifs et s’attaquer aux problèmes qui leur sont propres. Par exemple, les questions relatives à l’interopérabilité et au partage des données peuvent se poser avec une acuité particulière dans le domaine de l’intégrité, comme le montre l’encadré B.1, puisque les acteurs de l’intégrité utilisent souvent les multiples registres et banques de données des différentes administrations publiques et des secteurs pour identifier les risques et mener des enquêtes. Enfin, en améliorant la gouvernance des données et en promouvant la cohésion et la cohérence entre les institutions, les pouvoirs publics peuvent aider les acteurs de l’intégrité à consacrer davantage de temps et de ressources à (ré)utiliser les données et moins de temps et de ressources à gérer les problèmes de gouvernance des données.

Encadré B.1. Problèmes suscités par l’interopérabilité dans le domaine douanier dans l’Union européenne

En mai 2016, la Commission européenne a mis en place un groupe d’experts à haut niveau consacré aux systèmes d’information et à leur interopérabilité. Dans son rapport final paru en mai 2017, ce groupe d’experts a notamment mis en évidence la valeur ajoutée potentielle de l’interopérabilité des systèmes informatiques des administrations de la justice et de l’intérieur avec le système douanier. L’amélioration de cette interopérabilité pourrait permettre le partage systématique et automatique d’informations disponibles en temps réel. Ce groupe d’experts a centré sa réflexion sur l’absence d’interopérabilité effective des systèmes d’information des douanes avec ceux des administrations de la justice et de l’intérieur, ce qui crée des angles morts pour elles toutes. Pour les douanes, ces systèmes sont un outil essentiel leur permettant de réaliser des contrôles aux frontières fondés sur les risques et notamment de détecter et de prévenir des trafics de marchandises posant des risques pour la sûreté et la sécurité.

Pour relever ce défi, la Commission a mis en place un groupe d’experts composé de professionnels ayant une connaissance opérationnelle de la gestion des frontières, des douanes et de la sécurité. Celui-ci a analysé les données qui pouvaient être compatibles en cartographiant les différents systèmes des douanes et des administrations de la justice et de l’intérieur dans le domaine de la gestion de la sécurité, des frontières et des migrations. Cette cartographie a servi à réaliser une étude de faisabilité portant sur les efforts d’interopérabilité spécifiques qui pourraient améliorer la gestion des risques pour la sécurité.

Ces travaux ont également étayé les efforts accomplis par ce groupe d’experts en vue d’informer les décideurs sur les possibilités dont ils disposent et sur les difficultés précises qui se posent à eux en matière d’interopérabilité. Ainsi, pour renforcer les capacités d’enquête, les experts ont déterminé que les autorités répressives devraient avoir un accès direct à un système d'informations anticipées sur les marchandises (SIAM2) centralisé. À compter de 2021, ce système remplacera celui actuellement en place (SIAM) pour collecter des informations électroniques sur les marchandises entrant ou transitant sur le territoire douanier de l'Union Européenne.

Source : Commission européenne (2018[3]), Interoperability of Security and Border Management Systems with Customs Systems: Assessment Report of the Practitioners, www.statewatch.org/news/2019/mar/eu-council-interoperability-customs-5574-19.pdf.

Utilisation des données pour créer de la valeur dans les travaux des acteurs de l’intégrité

Le modèle pour un secteur public axé sur les données met en évidence trois grands domaines offrant des opportunités pour ce secteur : 1) la gouvernance anticipatrice, 2) la conception et la prestation de services et 3) la gestion des performances. On s’intéressera dans la présente section à la pertinence de ces domaines pour les acteurs de l’intégrité et à l’utilisation des données pour prévenir et détecter la fraude et la corruption. Pris ensemble, ces trois domaines constituent un cadre utile pour comprendre comment les données peuvent étayer la prise de décision et les activités des acteurs de l’intégrité, même si certains éléments, comme la gestion des performances, posent problème à ces acteurs, la fraude et la corruption étant par nature dissimulées. Dans ce contexte, la prévention recouvre les approches adoptées a priori pour éviter la fraude et la corruption, ou amoindrir leurs effets et leur probabilité d’occurrence. La détection désigne l’activité menée a posteriori pour mettre au jour les cas de fraude ou de corruption qui se sont déjà produits. Cette distinction permet de mieux comprendre l’utilité des approches axées sur les données, ainsi que leurs limites.

Utilisation des données pour la gouvernance anticipatrice

Dans le modèle d’un secteur public axé sur les données, la gouvernance anticipatrice renvoie généralement à l’utilisation des données dans le cadre d’un effort systématique de prise en compte d’un avenir possible pour prendre des décisions dans le présent. Le modèle concerne principalement deux aspects de la gouvernance anticipatrice : la prévision et la prospective. Selon le modèle, les activités axées sur les données relevant de la « prospective » prennent en considération les résultats futurs possibles, sans prévoir nécessairement des cas spécifiques de fraude et de corruption sur la base des expériences passées. Le modèle définit la prévision comme l’utilisation de données pour « prévoir » les évolutions et les résultats les plus probables (van Ooijen, Ubaldi et Welby, 2019[4]). Cette distinction s’avère subtile dans le contexte de l’intégrité. En général, les activités de prévention de la fraude ou de la corruption entrent dans le cadre de la définition de la prospective figurant dans le modèle, tandis que les activités de détection sont liées à la prévision d’un point de vue conceptuel. Quoi qu’il en soit, certaines activités des acteurs de l’intégrité, comme les évaluations des risques, peuvent servir ces deux objectifs.

Les évaluations des risques axées sur les données constituent un exemple d’utilisation des données pour la prospective et la prévision. Les données peuvent étayer les évaluations quantitatives de la probabilité et de la rapidité d’occurrence des risques ainsi que de leurs effets, et faciliter l’identification de personnes physiques ou morales à haut risque, qui sont susceptibles de se livrer à la fraude ou à la corruption (OCDE, 2019[5]). Les évaluations des risques peuvent être réalisées manuellement (par des experts, notamment) ou automatiquement, comme dans le cas de l’outil Arachne de l’Union européenne (voir l’encadré B.2). Les indications recueillies grâce aux données peuvent ensuite être utilisées pour empêcher la fraude ou la corruption de manière préventive en adaptant les contrôles avant d’engager des dépenses. En ce sens, les données facilitent l’analyse prospective qui jette un éclairage, au final, sur les diverses failles existant en matière de contrôles, sans cibler nécessairement des cas ou des individus précis. L’objectif recherché est d’éviter le modèle classique du « recouvrement des indus », dans lequel un organisme public effectue un versement indu, puis consacre un surcroît de ressources du contribuable pour identifier, enquêter sur et, le cas échéant, récupérer cette somme.

Encadré B.2. L’utilisation d’Arachne dans l’Union européenne

La Commission européenne encourage le recours à l’analytique des données pour enrichir le processus d’évaluation des risques et en particulier l’utilisation d’Arachne, un navigateur web contenant des données sur les contractants, les contrats, les bénéficiaires et les projets (Commission européenne, 2014[6]). Arachne a été mis en service en 2013 pour aider les autorités des États membres de l’UE à mettre en évidence et à classer par priorité les risques de fraude, les conflits d’intérêts et les irrégularités dans les Fonds structurels et d’investissement européens. Les données figurant dans Arachne proviennent des autorités de gestion et de bases de données externes (ORBIS et World Compliance, notamment). En décembre 2018, selon la Commission européenne, 21 États membres utilisaient cet outil pour 165 programmes opérationnels, qui représentaient 54 % de l’ensemble des dépenses de cohésion de l’UE pour 2014-20 (si l’on exclut l’objectif de coopération territoriale européenne du Fonds européen de développement régional) (Cour des comptes européenne, 2019[7]).

Arachne aide les autorités de gestion à identifier les projets, contrats, contractants et bénéficiaires à haut risque grâce à plus de 100 indicateurs de risque classés en 7 catégories : passation de marchés, gestion des contrats, éligibilité, performances, concentration, raisonnabilité, et alertes à la fraude et aux atteintes à la réputation. Les types de risques de fraude et les signaux d’alerte spécifiquement prévus par Arachne sont notamment les suivants :

aspect financier : résultats financiers généraux des bénéficiaires, contractants/fournisseurs et sous-traitants, sur la base des données issues de la communication financière

liens : existence de liens entre les bénéficiaires et les contractants/fournisseurs ou sous-traitants et leur personnel respectif

réputation : participation à des activités (faillites, notamment) pouvant porter atteinte à la réputation

sanctions : identification des bénéficiaires, contractants/fournisseurs, sous-contractants ou personnel respectif qui sont mis à l’index car apparaissant sur une liste de sanctions, quelle qu’elle soit

changement : tout type de changement concernant la structure de l’entreprise

passation de marchés : délai entre la publication de l’avis de marché et la signature du contrat

gestion de contrat : coût (total) des addenda au contrat pour le projet et coût effectif du projet

éligibilité : coût du projet en dehors de la période d’éligibilité, par exemple avant la date initiale ou après la date finale

performances : nombre de personnes ayant suivi ou devant suivre une formation

concentration : bénéficiaires impliqués dans de multiples projets

autres critères : aide financière de la Commission européenne et coût total du projet.

L’OCDE a apporté son aide au gouvernement de la République slovaque afin d’améliorer sa gestion des risques de fraude et de corruption dans le cadre des Fonds structurels et d’investissement européens, notamment à travers une analyse de l’utilisation qu’il fait d’Arachne. Les autorités de gestion slovaques complètent Arachne par d’autres bases de données, dont le Système de gestion de l’information, le Système de gestion des irrégularités, le Système de détection rapide et d’exclusion, les registres d’entreprises, ainsi que des bases de données sur les marchés publics. Les autorités de gestion ont déclaré que parmi les techniques d’analytique des données les plus couramment appliquées, elles utilisaient, avec l’aide de ces systèmes, les tests descriptifs et de détection réglementés traditionnels, comme le couplage et l’extraction des données. Le succès d’Arachne tient en grande partie à la capacité de ces systèmes à communiquer entre eux et au fait que les autorités de gestion introduisent des données pour calculer les indicateurs de risque.

Source : OCDE (2019), Tackling Fraud and Corruption Risks in the Slovak Republic: A Strategy with Key Actions for the European Structural and Investment Funds, Examens de l'OCDE sur la gouvernance publique, Éditions OCDE, Paris, https://doi.org/10.1787/6b8da11a-en.

La fraude et la corruption étant délibérées et non fortuites, les méthodes d’audit traditionnelles impliquant l’utilisation du sondage statistique peuvent se révéler inefficaces pour les identifier (Dilla et Raschke, 2015[6]). Les données peuvent étayer les méthodologies employées pour prévoir où des affaires de fraude ou de corruption auraient pu se produire ou se produisent, dans le cadre de tels ou tels programme ou transaction. Ainsi, les auditeurs et les enquêteurs recourent couramment à des techniques d’analytique des données, comme l’extraction de données, pour mettre au jour des activités frauduleuses. En ce sens, la prévision, à la différence de la prospective, ne vise pas nécessairement à prendre des mesures préventives (à adapter les contrôles, par exemple) sur la base des résultats possibles, mais plutôt à orienter les ressources destinées aux audits ou aux enquêtes vers des cas particuliers de fraude ou de corruption possible.

L’extraction de données est couramment employée pour détecter les actes de collusion dans les marchés publics ou les conflits d’intérêts ; il existe toutefois d’autres applications. En République populaire de Chine, par exemple, l’institution supérieure d’audit a utilisé des méthodes d’extraction de données pour analyser les données et les informations géographiques des différents ministères et évaluer ainsi la conformité à la réglementation sur l’environnement. L’analyse a montré que dans certaines régions, les petites usines présentaient davantage de problèmes de conformité que les grandes, et que certaines usines continuaient de produire la nuit ou de manière clandestine pour éviter tout contrôle des émissions. Ce constat a conduit à procéder à une surveillance plus ciblée et à des réformes (OCDE, 2019[7]).

Outre l’extraction de données, les audits prédictifs axés sur les données peuvent être utilisés dans un but analogue pour servir les objectifs de certains programmes. Ils permettent ainsi d’évaluer plus facilement le risque de défaillance sur les emprunts d’État ou la probabilité que certaines transactions réalisées à l’aide de cartes de crédit d’État ou demandes d’aide publique soient le signe d’une fraude. Un secteur public axé sur les données – doté notamment d’une solide gouvernance des données – promeut et facilite de telles activités pour prévoir des difficultés spécifiques, et aider les acteurs de l’intégrité à mettre à profit les données administratives, ainsi que d’autres types de données.

Comme on le verra, certains acteurs de l’intégrité (institutions supérieures d’audit ou unités chargées de l’intégrité dans un secteur donné) s’emploient à réaliser, pour l’ensemble des administrations publiques, des analyses sur l’ampleur de la fraude et sur les pertes financières subies par les contribuables et les pouvoirs publics. Ces analyses peuvent aider les responsables de l’action gouvernementale et les ministères de tutelle à trancher en matière de réformes juridiques et politiques, de répartition des ressources ou de stratégies de coordination, par exemple. De plus, les données (comme les mégadonnées) peuvent fournir des indications sur les besoins futurs de la société, susceptibles d’éclairer elles aussi les stratégies et les activités de prospective que pourraient mener des acteurs de l’intégrité. Ainsi, les données sur le changement climatique peuvent-elles éclairer les stratégies de lutte contre la fraude et le ciblage de points névralgiques potentiels pour acheminer l’aide en cas de catastrophe. Quant aux données relatives à l’évolution démographique, elles peuvent servir à configurer les contrôles relatifs aux fraudes et aux actes de corruption visant l’allocation des prestations sociales, des retraites et des aides aux soins de santé.

Si, d’une manière générale, les acteurs de l’intégrité peuvent soutenir la gouvernance anticipatrice, l’utilisation des données à cette fin est un idéal vers lequel il faut tendre et les éléments attestant de « ce qui fonctionne » sont épars ou soulèvent des questions appelant des travaux de recherche supplémentaires. Ainsi, dans sa publication phare, l’Association of Certified Fraud Examiners (ACFE) a indiqué que « le suivi et l’analyse actifs des données » et les audits surprise avaient pour corollaire une réduction de 50 % des pertes liées à la fraude sur la base d’un calcul de la perte médiane, réalisé avant et après les contrôles (ACFE, 2018[8]). S’il est intéressant d’en prendre note, l’enquête de l’ACFE n’établit pas de distinction entre le secteur privé et le secteur public, et la méthodologie utilisée pour les calculs est imprécise. Signe révélateur de la qualité des données détenues ou communiquées par l’administration, peut-être, la « Government Edition » de 2018 du rapport de l’ACFE ne contient pas le même indicateur pour le suivi et l’analyse actifs des données (ACFE, 2018[9]). En réalité, l’utilisation des données pour la gouvernance anticipatrice dans le contexte de l’intégrité est en phase de maturation. Comme on l’a vu, la gouvernance des données au niveau de l’ensemble des administrations publiques constitue souvent un frein, qui a des répercussions sur des questions pratiques comme les compétences ou les problèmes de coordination à des fins de partage des données, du temps et des ressources.

Utilisation des données pour développer les activités menées à l’appui de l’intégrité et impliquer les parties prenantes

Le secteur public axé sur les données montre que les données permettent d’améliorer les services publics et d’impliquer la société civile de façon à promouvoir la confiance dans les pouvoirs publics ainsi que la participation à la vie politique (van Ooijen, Ubaldi et Welby, 2019[4]). Les travaux des acteurs de l’intégrité illustrent parfaitement ce concept. Pour ce qui est des services, les acteurs de l’intégrité établissent des liens directs avec les principes plus généraux de gouvernance, comme l’obligation pour les responsables de rendre des comptes. Leurs travaux favorisent la confiance des citoyens dans les pouvoirs publics, et en tant qu’interprètes des données, les acteurs de l’intégrité peuvent mettre en lumière les problèmes de gouvernance que doivent résoudre les responsables de l’action publique, les ministères de tutelle et le public en général. Outre l’utilisation des données pour la gouvernance anticipatrice (prospective et prévision), le tableau B.1 présente certaines des questions essentielles auxquelles les acteurs de l’intégrité peuvent répondre plus facilement au quotidien lorsqu’existe un secteur public axé sur les données et au moyen des données.

Tableau B.1. Questions essentielles auxquelles les données peuvent répondre
| Rétrospective | Observation | Prévision/prospective
Informations | Que s’est-il passé ? (compte rendu) | Que se passe-il maintenant ? (alertes) | Que va-t-il se passer ? (extrapolation)
Connaissances | Comment et pourquoi cela s’est-il produit ? (modélisation, façon de procéder) | Quelle est la meilleure action possible ? (recommandation) | Que peut-il arriver de pire/de meilleur ? (prédiction, optimisation, simulation)
Source : OCDE (2019[5]), Analytics for Integrity: Data-Driven Approaches for Enhancing Corruption and Fraud Risk Assessments, www.oecd.org/gov/ethics/analytics-for-integrity.pdf ; d’après Davenport, T.H., J.G. Harris et R. Morison (2010[10]), Analytics at Work: Smarter Decisions, Better Results.

Pour répondre à ces questions, les acteurs de l’intégrité utilisent des sources et des formats de données variés (données ouvertes, mégadonnées, données administratives, structurées, non structurées, etc.). Plusieurs sources de données peuvent servir à faciliter les travaux des acteurs de l’intégrité destinés à répondre aux questions ci-dessus et, en particulier, à identifier et à analyser les risques liés à l’intégrité, parmi lesquelles :

les enquêtes sur les salariés, les ménages ou les entreprises ;

d’autres données issues d’enquêtes, concernant les usagers notamment, ou les sondages d’instituts de recherche locaux ;

les données extraites de registres publics (autorités répressives, institutions d’audit, institut national de statistiques, par exemple) ;

les documents de recherche publiés par des organisations internationales ou nationales ou par des universités (articles, rapports, documents de travail, analyses d’économie politique, notamment) ;

les travaux de recherche sur commande ;

les indicateurs d’organisations internationales ou d’instituts de recherche ;

les entretiens ou groupes de réflexion avec des parties prenantes ;

les évaluations des risques réalisées par des ministères ou autres entités publiques pour leurs propres programmes (OCDE, à paraître[11]).

L’exemple de l’Office of the Auditor General of Western Australia (OAG-WA) témoigne de l’utilisation des données de transaction et de l’utilité de l’analytique des données pour procurer un point de vue rétrospectif et prospectif afin d’améliorer la gestion des finances publiques. L’OAG-WA a analysé les données sur les salaires pour identifier les fraudes, erreurs et omissions possibles. Des techniques de recoupement et d’interrogation des données ont permis aux auditeurs d’analyser 4 millions de transactions réalisées en 2014 et 2015 représentant un total de 7.5 milliards EUR et 12 organismes publics différents. S’ils n’ont trouvé aucun élément probant de fraude, les auditeurs ont mis au jour des trop-perçus et la nécessité d’améliorer les contrôles dans la moitié des organismes testés (OAG-WA, 2016[12]). La gouvernance des données dans l’administration locale au sein de laquelle intervient l’OAG-WA, ainsi que ses propres capacités et compétences, ont permis à l’OAG-WA d’utiliser l’analytique des données de cette façon et de recommander des solutions pour remédier à des problèmes pressants en matière de gouvernance et de contrôles. D’autres pays ont utilisé les données avec un succès comparable pour éviter et détecter les versements indus et, plus généralement, pour promouvoir la responsabilité (voir l’exemple du Brésil à l’encadré B.3).

Encadré B.3. Surveillance axée sur les données exercée par l’institution supérieure d’audit du Brésil

L’amélioration des stratégies, des capacités, des compétences et des outils d’utilisation des données a permis aux institutions supérieures d’audit d’exercer, ces dix dernières années, des activités de surveillance de plus en plus innovantes. Les exemples suivants, sélectionnés par l’institution du Brésil, montrent comment les données peuvent être utilisées pour détecter la fraude et rendre l’administration publique plus efficiente et plus responsable.

Utilisation d’un système d’extraction de données pour détecter la fraude dans le système de santé public du Brésil

L’étendue du secteur des soins de santé et les sommes en jeu en font une cible prisée des fraudeurs. L’institution supérieure d’audit du Brésil, le Tribunal de Contas da União, qui utilise plusieurs bases de données, se sert du système InfoSAS pour repérer les anomalies statistiques dans les services fournis par le SUS, le système de santé brésilien financé sur fonds publics.

Si analyser individuellement les 5 000 cibles médicales et les quelque 6 000 prestataires pour déceler des anomalies nécessiterait d’extraire des milliards de fiches dans tout le système, InfoSAS utilise pour détecter les incohérences différents algorithmes, qui produisent des scores afin de trier et de classer les fiches par priorité. Il détecte les variations soudaines de la production d’un prestataire et attribue un score d’incohérence à chaque institution, attirant ainsi l’attention de l’analyste pour qu’il pousse plus loin ses analyses.

Si la prudence est de mise s’agissant des incohérences statistiques car elles peuvent être justifiées par des explications diverses, l’utilisation de ces données marque un pas de plus vers la modernisation des processus de sélection pour l’audit et le contrôle, en permettant au Tribunal de Contas da União de détecter plus efficacement la fraude.

Les géotechnologies et le suivi des objectifs de développement durable exercé par les institutions supérieures d’audit

Les résolutions récentes de l’Assemblée générale de l’ONU soulignent le rôle essentiel que jouent les institutions supérieures d’audit et l’Organisation internationale des Institutions supérieures de contrôle des finances publiques (INTOSAI) dans la réalisation des objectifs de développement durable : les institutions supérieures d’audit contribuent grandement à la promotion de l’efficience, de la responsabilité, de l’efficacité et de la transparence de l’administration publique, favorisant le développement des pays autour des objectifs de développement durable. L’utilisation de données géospatiales étant l’une des initiatives proposées par les Nations Unies, les normes internationales des Institutions supérieures de contrôle des finances publiques (ISSAI) décrivent les applications possibles des géotechnologies à plusieurs phases des audits et contiennent des orientations sur l’utilisation des systèmes d’information géographique.

En particulier, les sources de données spatiales peuvent présenter une utilité exceptionnelle pour les institutions supérieures d’audit lorsqu’elles s’attellent aux questions environnementales présentant des aspects géographiques clairs, comme les zones de protection de l’environnement ou les zones polluées. Les données géospatiales peuvent aussi servir à sélectionner des échantillons provenant de sites différents, à identifier les zones à haut risque et les normes de collecte des données, ce qui serait impossible sans cette composante spatiale. Les institutions supérieures d’audit peuvent aussi utiliser les données spatiales pour présenter les résultats des audits, en les rendant plus tangibles.

Sources : TCU (2016[13]), « InfoSAS: A data mining system for production control of SUS », https://revista.tcu.gov.br/ojs/index.php/RTCU/issue/view/68/102 ; TCU (2016[14]), « Geotechnologies and monitoring of Sustainable Development Goals by supreme audit institutions », https://revista.tcu.gov.br/ojs/index.php/RTCU/issue/view/68/102.

Les travaux de certains acteurs de l’intégrité sont en prise directe avec une institution. Ainsi, les fonctions d’audit interne sont censées servir des objectifs organisationnels en donnant des garanties et en contrôlant les dépenses, s’assurant ainsi que l’argent du contribuable est utilisé comme il doit l’être. La situation est la même pour les bureaux de déontologie, puisqu’ils font partie de la structure organisationnelle d’une institution. Les données peuvent aider ces acteurs à intégrer leurs activités dans le système de gouvernance interne. Cela peut impliquer notamment de réduire les incertitudes tenant à la prise de décision en matière de gestion en procédant à des évaluations des risques axées sur les données, ou de recourir à l’analytique des données pour extraire des informations d’une organisation dans son ensemble, afin de lutter contre les silos et de renforcer la connaissance et l’information dans l’ensemble de l’entité. Les conditions préalables à une gouvernance des données efficace à ce niveau sont similaires à celles qui s’appliquent à l’échelle des administrations publiques. Le leadership institutionnel, les capacités, les compétences et une volonté de réaliser des expériences au niveau d’une institution sont autant de facteurs essentiels pour rester en phase avec un environnement axé sur les données (OCDE, 2019[7]).

Les travaux de l’OCDE en faveur de l’intégrité du secteur public dans un certain nombre de domaines, de la gestion des risques de fraude présents dans les Fonds structurels et d’investissement européens à la prévention de la fraude et de la corruption dans l’administration en Amérique latine, en Asie, ainsi qu’au Moyen-Orient et en Afrique du Nord, font apparaître qu’il est très largement nécessaire d’améliorer « les fondamentaux » des approches axées sur les données. Au Moyen-Orient et en Afrique du Nord, par exemple, l’OCDE a étudié sept économies (l’Autorité palestinienne, l’Égypte, la Jordanie, le Liban, le Maroc, Oman et la Tunisie) et mis en évidence des difficultés communes rencontrées par les administrations et les institutions dans l’utilisation des données à l’appui des travaux sur l’intégrité et sur la lutte contre la corruption. Il s’agit de difficultés classiques, comme des stratégies de collecte et des infrastructures de données défaillantes dans l’ensemble des administrations publiques, ainsi que de problèmes spécifiques comme la nécessité d’intervenir de manière personnalisée pour favoriser l’acquisition de compétences dans le cadre des fonctions exercées (OCDE, 2017[15]).

De plus, les réponses tirées d’une enquête non généralisable menée par l’Alliance des auditeurs de l’OCDE semblent témoigner d’une large utilisation de Microsoft Excel et de la nécessité d’améliorer les outils simples d’extraction de données afin de faciliter la gestion et le traitement préanalytique des données. Les personnes interrogées ont aussi fait état d’une utilisation limitée des outils d’extraction de données automatisés, problème qui pourrait prendre une acuité plus grande à l’avenir dans un contexte de multiplication des données financières et d’accélération de la numérisation des « pièces à conviction » dans les administrations (transactions financières, commandes, signatures, factures, etc.). Cela souligne l’importance que revêt le modèle du secteur public axé sur les données pour faire progresser l’exécution et l’aspect stratégique, mais aussi tactique, de la gouvernance des données et en particulier le développement de capacités garantissant une mise en œuvre cohérente. Les difficultés ne sont pas uniquement d’ordre technique. Dans la même enquête, près d’un quart des personnes interrogées ont indiqué que les restrictions budgétaires constituaient le principal obstacle à une meilleure utilisation des données et des techniques d’audit assistées par ordinateur (OCDE, 2019[7]).

Dans le contexte de l’intégrité, les avantages découlant de l’usage des données ont souvent trait à l’identification des secteurs à haut risque, mais les données servent aussi à identifier et à adapter les contrôles liés à ceux qui présentent un faible risque. Les modalités de traitement des risques traditionnelles entrent habituellement dans quatre grandes catégories, en fonction du niveau du risque. Si les termes utilisés pour les désigner varient, elles recouvrent généralement les notions d’atténuation, d’évitement, de transfert et d’acceptation des risques. L’acceptation s’applique tout particulièrement aux risques qui sont perçus comme assortis d’une faible probabilité d’occurrence et d’effets modérés. Les stratégies de prévention de la fraude et de la corruption sont calibrées pour minimiser les contrôles des risques peu importants. Cela peut influer concrètement sur les individus et sur leur expérience des services publics. Pour les programmes de prestations sociales, par exemple, les données peuvent révéler quelles demandes de prestations et quels bénéficiaires sont associés à un plus grand risque de fraude ou, au contraire, un risque minime.

À travers la gestion des risques fondée sur les données, une approche du secteur public axé sur les données peut réduire les contrôles visant les bénéficiaires respectueux des règles et peu susceptibles de frauder. Au Danemark, l’entité publique chargée de gérer les prestations de sécurité sociale et de retraites (Udbetaling Danmark) a fait observer que le recours accru aux données dans une optique de prévention de la fraude et des erreurs présentait d’autres avantages pour les personnes dont les demandes sont légitimes, notamment une rationalisation de l’administration des prestations sociales dans les différents services de l’entité (Commission européenne, 2015[15]). En ce sens, le contrôle des fraudes axé sur les données n’est pas destiné à prendre pour cible les ceux qui se comportent mal, mais aussi à être utile aux personnes honnêtes. Cette même notion transparaît dans la stratégie de contrôle des fraudes du ministère irlandais de la Protection sociale, dont l’objectif affiché consiste à s’assurer que « la bonne personne reçoit la somme voulue au moment opportun » (Commission européenne, 2015[15]).

Jusqu’à présent, le débat s’est concentré sur les processus préanalytiques et analytiques, les outils, les avantages et les difficultés dans le contexte de l’intégrité. Cela étant, la valeur ajoutée des données pour la société ne tient pas uniquement à l’analyse des données, mais aussi à la capacité à en tirer des enseignements pouvant se traduire par des mesures et des solutions concrètes. Grâce à certaines méthodes comme la visualisation interactive des données, les aspects conceptuels deviennent concrets, et peuvent ainsi être présentés à des publics différents et offrir des points d’entrée précis pour associer les parties prenantes à l’élaboration de solutions potentielles (van Ooijen, Ubaldi et Welby, 2019[4]). Les visualisations et les tableaux de bord de données constituent également des outils essentiels pour interpréter les risques, et créer des enseignements pouvant donner lieu à des mesures concrètes pour les parties prenantes internes et externes, comme le montre l’encadré B.4. La visualisation des données est la « représentation visuelle de données statistiques et d’autres types de données numériques et non numériques grâce à l’utilisation d’images et de graphiques statiques ou interactifs » (Gatto, 2015[16]). En substance, s’agissant des acteurs de l’intégrité et des applications de la gouvernance anticipatrice, la visualisation des données peut être utilisée comme un outil de communication afin de partager des résultats, comme ceux des évaluations de risques. Dans cet exemple, les résultats de l’analyse devraient favoriser une compréhension commune des risques, en complétant les perceptions par des éléments probants et en neutralisant les distorsions inhérentes aux approches qualitatives. Les visualisations des données peuvent aider à promouvoir cette proposition de valeur.

Encadré B.4. Le tableau de bord des données de la Crime and Corruption Commission du Queensland

La Crime and Corruption Commission, dans le cadre de sa mission de lutte et de réduction du taux de criminalité et de la corruption dans le secteur public du Queensland (en Australie), reçoit de la part des citoyens et des organismes du secteur public des plaintes concernant des comportements entachés de corruption.

Par souci de transparence et pour aider ces organismes à mieux appréhender le risque de corruption, la Commission a créé un tableau de bord des données qui permet à tout un chacun de s’informer sur le nombre et le type d’allégations, ainsi que sur les institutions et les activités liées aux allégations de corruption sur la période courant entre le 1er juillet 2015 et le 31 mars 2019.

En mettant à disposition un outil de visualisation des données conçu pour l’utilisateur, des données brutes téléchargeables, des mécanismes d’assistance et un tutoriel, la Commission responsabilise les citoyens : après avoir consulté ce « baromètre » anonymisé des actes de corruption, les citoyens peuvent demander des informations précises au cas par cas, ainsi que des comptes à la Crime and Corruption Commission lorsque les allégations ne semblent être suivies d’aucune action. Cet outil de transparence permet aussi aux citoyens de mieux comprendre les données utilisées par cet acteur de l’intégrité sans que soient divulgués des renseignements permettant une identification.

Source : Crime and Corruption Commission (2019[17]), Corruption Allegations Data Dashboard,. www.ccc.qld.gov.au/corruption-prevention/corruption-allegations-data-dashboard/corruption-allegations-data-dashboard-about

Utilisation des données pour la gestion des performances

Le modèle d’un secteur public axé sur les données explique comment les données peuvent favoriser la gestion des performances, en rendant notamment plus efficientes l’utilisation des ressources, les pratiques d’évaluation et les processus d’amélioration continue. Pour les acteurs de l’intégrité, cet aspect particulier du modèle est épineux, dans la mesure où il est difficile de mesurer l’impact des actions de prévention. En effet, la question n’est pas simplement d’améliorer la gouvernance des données, comme l’accès, la qualité ou l’interopérabilité des données ; il s’agit d’un problème de mesure, qui dans le meilleur des cas est fonction de modèles statistiques permettant de déterminer les taux de fraude et d’instituer des niveaux de référence, faute desquels les institutions peineront à mesurer l’efficacité des activités de contrôle. En conséquence, l’évaluation de l’efficacité des activités de prévention et de détection est souvent très ponctuelle, ou réalisée au cours des processus de planification des contrôles, comme les évaluations de risques.

S’il est difficile d’établir un niveau de référence pour mesurer l’ampleur de la fraude et de la corruption, les pays cherchent des solutions pour utiliser les données en leur possession afin de dresser un tableau « suffisamment satisfaisant » qui puisse toutefois être utile à la prise de décision. Les exemples correspondants sont souvent propres à un secteur, en particulier s’agissant des programmes de santé ou des prestations sociales, concernent principalement la détection de la fraude ou de la corruption, ou englobent des notions plus vastes comme les versements indus. En 2014, par exemple, l’administration française a détecté des fraudes aux prestations sociales se chiffrant, selon les estimations, à 425 millions EUR (Comité national de lutte contre la fraude, 2015[18]). De plus, le US Government Accountability Office estime que les versements indus – c’est-à-dire les versements qui n’auraient pas dû être effectués ou dont le montant était incorrect, moins-perçus compris – se chiffraient à près de 141 milliards USD pour l’exercice 2017 (US Government Accountability Office, 2019[19]).

Bien qu’imparfaites, ces mesures procurent aux pouvoirs publics des niveaux de référence qui leur permettent d’évaluer l’efficacité et l’efficience des politiques, de la gouvernance, de la gestion et des contrôles internes. Les données peuvent aussi servir à effectuer des mesures similaires au niveau micro-économique, par exemple, dans un sous-ensemble de marchés publics ou parmi des bénéficiaires particuliers d’un programme de prestations sociales. Grâce à ces niveaux de référence, les responsables disposent, pour prendre des décisions sur les contrôles, d’un instantané de la situation. En théorie, un niveau de référence permet de suivre les variations des taux de fraude, de corruption ou de versements indus sur la base des évolutions intervenues au regard des conditions d’exercice des contrôles, créant ainsi une boucle de rétroaction essentielle pour la prise de décision managériale. Ainsi, le niveau de référence pour la prévention de la fraude dans les programmes de prestations sociales (ou dans d’autres domaines) peut être établi par les moyens suivants :

examen des données rétrospectives relatives à la fraude pour établir un taux de fraude, et de préférence des données chronologiques couvrant plusieurs années, l’objectif étant ici de déterminer le pourcentage des demandes de prestations frauduleuses, ou celui des bénéficiaires ayant soumis une demande frauduleuse ;

la réalisation d’audits ou d’évaluations des risques approfondis à grande échelle peut permettre d’établir plus facilement le taux de fraude sur la base des soupçons de fraude mis au jour. Si la fraude est confirmée, les résultats peuvent ensuite être extrapolés pour obtenir un taux de fraude probable en fonction de la taille du programme (nombre de bénéficiaires, montant des fraudes détectées, etc.) ;

sondage aléatoire des cas, lorsque l’objectif précis est de trouver des cas suspects. Compte tenu de la fiabilité de la conception méthodologique, les résultats identifiés peuvent être généralisés à des programmes tout entiers.

Les niveaux de référence peuvent aussi être utiles pour les systèmes de gestion des performances. Ainsi, certaines administrations publiques canadiennes (en Ontario) et néo-zélandaises ont défini des cibles de réduction de la fraude pour les responsables des programmes de prestations sociales. Les différentes données ci-dessous pourraient par exemple faciliter la mise au point et l’actualisation régulière des cibles visant ces programmes, ainsi que la gestion globale des performances dans le système de contrôle interne :

nombre, pourcentage et montant des demandes de prestations frauduleuses ;

nombre et pourcentage des bénéficiaires se livrant à la fraude ;

nombre et pourcentage des prestataires privés se livrant à la fraude ;

nombre, pourcentage et montant des transactions frauduleuses impliquant différents biens et services.

Dans la pratique, pour de nombreuses institutions publiques, de telles activités requièrent des compétences, des capacités et du temps, autant de ressources limitées. De plus, ces modes de mesure des performances donnent des indications sur l’efficacité des contrôles, mais pas nécessairement sur leur efficience. La difficulté tient ici à l’optimisation des ressources, sachant qu’une évaluation coûts-avantages ne peut être réalisée qu’à partir d’ensembles de données et d’informations plus riches.

Au-delà de l’institution à laquelle ils sont rattachés, les acteurs de l’intégrité peuvent aussi contribuer à l’évaluation et à l’amélioration des performances dans l’ensemble de l’administration, en utilisant les données pour étayer et éclairer des analyses. Ils peuvent, pour cela, aider les responsables de l’action publique et les ministères de tutelle à interpréter les produits et les résultats de leur propre processus décisionnel. Un certain nombre d’acteurs de l’intégrité remplissent cette fonction. Ainsi, les bureaux de déontologie et les organismes de lutte contre la corruption font part de leurs impressions sur les politiques et les pratiques de gestion des mécanismes de traitement des plaintes, en se fondant sur leur propre interprétation des données recueillies via les lignes directes, les mécanismes de lancement d’alertes et les déclarations de patrimoine. Les instances d’audit interne prennent part aux décisions relatives aux contrôle et au traitement des risques en s’appuyant sur leurs audits et sur leurs évaluations des risques, ce qui peut influer sur l’aptitude d’une organisation à atteindre des objectifs plus larges. Plus les données sont de qualité et peuvent être obtenues en temps voulu pour faciliter ce type de travaux, plus cette contribution peut favoriser une prise de décision en temps réel.

Conséquences de l’utilisation éthique des données, du respect de la vie privée et de la transparence pour les acteurs de l’intégrité

Un secteur public axé sur les données et centré sur les citoyens dispose des cadres normatifs, des politiques et des dispositifs de protection en place pour garantir une utilisation éthique et responsable des données, protège la vie privée des citoyens et promeut la transparence (van Ooijen, Ubaldi et Welby, 2019[4]). Comme on l’a vu, les acteurs de l’intégrité recourent à toutes sortes de bases de données et de registres pour exercer leurs fonctions élémentaires. Au nombre de ces données peuvent figurer des informations d’identification personnelle de citoyens. Pour de nombreuses applications, l’anonymisation des données n’est pas suffisante. Ainsi, les auditeurs juricomptables, les enquêteurs et les instances de réglementation dépendent, dans l’exercice de leurs fonctions, de leur capacité à utiliser et réutiliser des données contenant des informations personnelles pour mettre au jour des systèmes frauduleux et chercher à déterminer le comportement délictuel de certains individus. Néanmoins, afin de préserver la confiance des citoyens dans les institutions publiques, les acteurs de l’intégrité peuvent aussi faire leur part en vue de maintenir, dans l’exercice de leurs activités, un juste équilibre entre surveillance, respect de la vie privée et transparence. Des identifiants uniques, par exemple, peuvent être utiles pour anonymiser les personnes visées aux premiers stades de l’analyse, avant qu’il ne soit nécessaire d’en savoir plus sur les cas individuels que sur de simples schémas comportementaux. En outre, les acteurs de l’intégrité sont bien placés pour nourrir de leur savoir-faire et de leurs réflexions le dialogue impliquant l’ensemble des administrations publiques sur l’utilisation éthique des données, la protection de la vie privée et la transparence, autant de questions analysées plus avant dans cette section.

Les acteurs de l’intégrité sont les premiers à donner l’exemple de l’utilisation éthique des données et de la protection de la vie privée

En général, les travaux des instances chargées de l’intégrité – bureaux de déontologie, organismes de lutte contre la corruption, institutions d’audit ou autres – visent à promouvoir la confiance dans les administrations publiques en assurant une gouvernance efficace et efficiente. La responsabilité, la transparence et l’intégrité sont les grands principes fondamentaux de leur mandat. Les acteurs de l’intégrité peuvent promouvoir encore ces principes en prenant des mesures pratiques pour garantir qu’ils tiennent compte de la déontologie, de la protection de la vie privée et de la transparence lorsqu’ils utilisent des données. S’ils faisaient abstraction de ces questions dans leurs stratégies et activités, cela risquerait de fragiliser non seulement la confiance des citoyens mais aussi leurs propres arguments en faveur de l’accès aux données et de leur réutilisation.

La mise en place des conditions institutionnelles nécessaires pour qu’un secteur public axé sur les données puisse donner sa pleine mesure est l’une des principales difficultés qui se pose aux États. Ces conditions institutionnelles peuvent englober beaucoup d’aspects notamment, comme on l’a vu, diverses composantes de la gouvernance des données, ainsi que des facteurs qui sont fonction de l’environnement administratif, personnel et technique particulier de chaque acteur de l’intégrité. Certaines entités ont institutionnalisé les politiques relatives à la confidentialité des données en désignant des personnes chargées de s’occuper de cet aspect. Ainsi, en France, la Haute autorité pour la transparence de la vie publique, qui a pour mission de prévenir les conflits d’intérêts et de gérer les déclarations de patrimoine des hauts responsables publics a pris concrètement comme mesure de désigner un « délégué à la protection des données » qui est « associé à l’ensemble des questions susceptibles d'avoir un impact en matière de protection des données à caractère personnel. » En vertu de la loi, ce délégué « dispose des ressources nécessaires à l’accomplissement de cette mission et peut solliciter les formations qu’il estime utiles pour entretenir ses connaissances en la matière. » (Haute autorité pour la transparence de la vie publique, 2018[20]).

Les codes de conduite des organisations sont un autre mécanisme institutionnel dont les acteurs de l’intégrité peuvent se servir pour promouvoir un traitement éthique des données personnelles. En général, les législations relatives à la déontologie ou les codes de conduite constituent la pierre angulaire de l’intégrité dans le service public. Elles servent de point de référence aux fonctionnaires chargés de la réglementation des normes et principes déontologiques et des conflits d’intérêts (OCDE, 2019[21]). Outre les codes de conduite nationaux, les codes de conduite des organisations peuvent cibler différentes situations ou questions précises. Ainsi, en Argentine, plusieurs entités et entreprises publiques ont adopté leur propre code de déontologie adapté aux activités et profils de risque qui leur sont propres (OCDE, 2019[21]). En traitant de la question de l’utilisation éthique des données dans leur code de conduite institutionnel, les organisations peuvent ainsi faire connaître leurs attentes et priorités spécifiques dans le cadre de leurs activités quotidiennes. Cet outil peut les aider à rendre la question de « l’utilisation éthique des données » pertinente pour leurs salariés en lui donnant du sens. Les codes de conduite institutionnels peuvent aussi être un moyen de susciter, tout au long du cycle de valeur des données, un consensus et une adhésion et de donner une orientation s’agissant des grands domaines de risques.

À chaque stade du cycle de valeur des données, de la collecte au partage et à la réutilisation des données, les acteurs de l’intégrité ont la possibilité de montrer l’exemple en matière d’utilisation éthique des données et de protection de leur confidentialité. Des garanties peuvent être prises dès le début du cycle, à savoir au stade de la collecte et de l’accès aux données. Au Royaume-Uni, le United Kingdom’s Information Commissioner’s Office, instance publique gestionnaire, non ministérielle, chargée du droit à l’information, en donne un aperçu dans son Code des pratiques de partage des données paru en 2011 (révisé en 2019). Ce code propose des mécanismes, des réflexions et des bonnes pratiques concernant le partage des données. Il fait ressortir combien il importe, dans un premier temps, de bien appréhender les objectifs avant d’étudier les avantages et les risques découlant, pour les citoyens ou la société, du partage des données. Il met aussi en lumière la nécessité de déterminer en amont les données spécifiques à partager, les mesures de sécurité et les contrôles associés à leur utilisation, les procédures d’anonymisation et les personnes ou instances qui peuvent avoir accès aux données (UK Information Commissioner's Office, 2011[22]).

Les acteurs de l’intégrité peuvent tirer avantage de l’adoption d’une approche systématique du partage des données. Les activités de prévention et de détection de la fraude axées sur les données, telles que le recoupement des bases de données nationales compilant les listes des personnes visées par une interdiction d’exercer, des sanctions prononcées ou des terroristes à surveiller, peuvent être centrées sur l’identification des « suspects connus » ou des « individus douteux ». Ces techniques ont pour objet de repérer si des entités criminelles ont infiltré des services de l’État. En général, le public espère que les pouvoirs publics utilisent les données dans ce but en tenant compte des implications pour la sécurité du territoire national ou des personnes, et misent aussi sur leur intégrité. Les citoyens n’ont pas la possibilité de donner leur consentement pour l’utilisation de ces données comme ils peuvent le faire pour l’utilisation des données issues de leur navigation sur l’internet ou de leurs données de santé. En tout état de cause, nombre de techniques d’analytique des données, qu’elles soient manuelles ou automatisées, élargissent le champ des recherches permettant de repérer des irrégularités ou les habitudes de personnes inconnues. Ainsi, les pratiques de recoupement et d’exploration de données sur la santé ou la protection sociale en vue de mettre au jour des comportements frauduleux couvrent des pans entiers de la population. Ces techniques peuvent donc ne pas se limiter à l’identification des grands domaines de risques, comme l’identification de catégories risquées de procédures de marché (par exemple, les procédures à soumissionnaire unique) ou de personnes (par exemple, les hommes de moins de 30 ans), et ciblent des individus précis. De fait, les données des citoyens bien intentionnés peuvent servir de référence pour repérer des situations particulières qui pourraient procéder de la fraude ou de la corruption. Par voie de conséquence, l’ensemble des citoyens irréprochables constitue par défaut une composante centrale de l’analyse.

Il est donc essentiel pour les acteurs de l’intégrité de prendre des mesures en vue de préserver la confiance des citoyens en se conformant à des codes de conduite fondés sur les données, tout en veillant à la proportionnalité entre la valeur créée par l’utilisation des données et les risques qui en résultent pour la vie privée. L’anonymisation des données et le recours à des identifiants uniques ou encore la mise au point de systèmes de classification et l’information des citoyens peuvent permettre de parvenir à un juste milieu entre les risques d’une part et les préoccupations relatives aux atteintes à la vie privée de l’autre, voire de les réduire. En Argentine, par exemple, l’OCDE a suggéré la mise en place d’une classification à trois niveaux allant des « informations confidentielles » (accessibles uniquement par les services judiciaires ou les parquets pour les affaires portées en justice) aux « informations accessibles par l’Office anticorruption et par la Cour suprême et le Conseil des magistrats de la nation » et aux « information publiques » (OCDE, 2019[21]). La transparence sur l’utilisation des données peut également être un moyen d’action salutaire. Au Royaume-Uni, la British National Fraud Initiative, l’Initiative britannique nationale de lutte contre la fraude, se sert d’une « note d’information sur la protection de la vie privée » pour informer les citoyens sur l’usage qui est fait de leur données, comme le montre l’encadré B.5.

Encadré B.5. L’Initiative britannique nationale de lutte contre la fraude et le Code des pratiques de recoupement des données

L’Initiative de lutte contre la fraude de la Commission d’Audit a été lancée en 1996. Il s’agissait du plus vaste exercice de recoupement des données destiné à lutter contre la fraude jamais mené au Royaume-Uni. La Loi de 2007 sur les infractions majeures a permis aux instances qui n’étaient pas tenues de communiquer des données pour renforcer l’Initiative de lutte contre la fraude, d’y participer de leur plein gré en transmettant des données à la Commission d’Audit (OECD, 2017[24]).

Cette Initiative a permis aux organisations qui y ont pris part de prévenir et de détecter, d’avril 2016 à mars 2018, des fraudes et des erreurs se chiffrant au total à 300 millions GBP. Quelque 1 200 organisations du secteur public et du secteur privé y participent, au nombre desquelles les Cours des comptes d’Écosse, du Pays de Galles et d’Irlande du Nord. Chacune d’elles se livre à des activités de recoupement des données en vertu des pouvoirs qui lui sont conférés, tout en utilisant les systèmes, processus et savoir-faire de l’Initiative.

Pour améliorer la transparence de cet exercice de grande ampleur, l’Initiative a élaboré un Code des pratiques de recoupement des données (Code of Data Matching Practice) suivi par toutes les organisations prenant part aux exercices du Cabinet Office. Ce code instaure un équilibre entre la prévention et la détection de la fraude, important objectif d’action publique, et la nécessité de tenir dûment compte des droits des personnes dont les données sont recoupées à cette fin. Pour y parvenir, ce code a été rédigé après consultation de parties prenantes très diverses tandis que le Bureau du Commissaire à l’information, l’Information Commissioner’s office, a apporté son éclairage sur la protection des données.

En vertu de ce code, chaque institution est tenue de publier une note d’information sur la protection de la vie privée informant les citoyens sur les différentes bases de données qui sont utilisées, le mode de collecte des données, la finalité de l’exercice de recoupement des données et ses fondements juridiques, les institutions avec lesquelles ces données sont partagées, la durée de conservation de celles-ci et les droits des citoyens, notamment les mécanismes de réclamation.

Cet exemple illustre à la fois la nécessité de la transparence à laquelle sont tenus les acteurs de l’intégrité lorsqu’ils mettent en œuvre des programmes anti-fraude et l’intérêt de leurs contributions à l’élaboration de codes de pratiques garantissant la protection des droits des citoyens.

Source : GOV.UK (2018[25]), National Fraud Initiative, https://www.gov.uk/government/collections/national-fraud-initiative.

Étayer les cadres d’action pour une utilisation éthique des données

Les acteurs de l’intégrité sont bien placés pour nourrir les politiques et le dialogue mené à l’échelle de toutes les administrations publiques au sujet de l’utilisation éthique des données et de la transparence. Il existe ainsi des exemples notoires du rôle essentiel joué par les acteurs de l’intégrité, en particulier les organismes de lutte contre la corruption, pour promouvoir la transparence au sein des administrations publiques et faire avancer le programme en faveur de l’ouverture des données. Les données ouvertes peuvent contribuer à prévenir la fraude et la corruption en donnant au public la possibilité de mieux suivre les flux d’argent public et l’utilisation qui en est faite et de faire ainsi toute la lumière sur les activités, décisions et dépenses des administrations publiques (OCDE, 2017[23]). L’efficacité des plateformes de données ouvertes est fonction de bon nombre des questions relatives à la gouvernance des données déjà évoquées, ainsi que de la coordination de l’action entre les ministères. Les acteurs de l’intégrité peuvent aller plus loin encore et aider le public à interpréter les données ouvertes en fournissant des analyses et des indicateurs, comme le montre l’exemple de la Colombie présenté à l’encadré B.6.

Encadré B.6. L’Observatoire colombien de la transparence et de lutte contre la corruption

Le Secrétariat à la transparence de la Colombie a créé un portail en ligne où il publie les indicateurs relatifs aux sanctions disciplinaires, pénales et fiscales, l’indice du gouvernement ouvert (Índice de Gobierno Abierto) et l’indice de performance fiscale (Índice de Desempeño Fiscal). Ces sources de données et indicateurs sont coordonnés et sont eux-mêmes élaborés à partir de différentes sources, notamment le Bureau du Procureur général de la Nation (Fiscalía General de la Nación), le Bureau de l’Avocat général de la Nation (Procuradoría General de la Nación), l’Institution supérieure d’audit (Auditoría General de la República) et le Département national de la planification (Departamento Nacional de Planeación). Sur le site web de l’Observatoire sont en outre publiés des indicateurs sur la transparence et sur l’état d’avancement de la mise en œuvre de la politique de lutte contre la corruption élaborés par le Secrétariat à la transparence.

Au nombre des indicateurs de transparence figurent un indicateur composite de la responsabilité ; un indicateur composite de la qualité de la cartographie des risques de corruption ; un indicateur de la demande et de l’offre d’informations publiques ; et un indicateur composite relatif aux commissions anticorruption régionales. Les indicateurs de la politique de lutte contre la corruption sont des indicateurs composites (regroupant 24 sous-indicateurs rendant compte des objectifs de la politique adoptée par la Colombie) faisant apparaître les progrès accomplis pour atteindre cinq priorités stratégiques : 1) améliorer l’accès aux informations publiques et la qualité de celles-ci ; 2) rendre plus efficaces les outils de gestion publics pour la prévention de la corruption ; 3) renforcer le contrôle social pour prévenir la corruption ; 4) promouvoir une culture de la légalité au sein de l’appareil d’État et de la société ; et 5) réduire l’impunité dont bénéficient les pratiques de corruption. L’ensemble des indicateurs est également disponible en format Excel (données ouvertes), d’où une grande facilité d’utilisation pour mener des recherches, effectuer des comparaisons et rédiger des articles de presse ou réaliser des reportages. On trouvera en outre sur le portail des précisions sur la méthodologie utilisée pour construire ces indicateurs.

Source : OCDE (2019[24]), OECD Integrity Review of Argentina: Achieving Systemic and Sustained Change, https://doi.org/10.1787/g2g98ec3-en.

Comme cela ressort du document de travail de l’OCDE consacré à l’instauration d’un secteur public axé sur les données, les acteurs de l’intégrité peuvent jouer un rôle utile en favorisant la mise au point de cadres normatifs à cette fin (van Ooijen, Ubaldi et Welby, 2019[4]). Le caractère technique des mesures de protection des données a conduit de nombreux pays à créer des instances spécifiques pour mettre au point de tels cadres. L’Irlande a ainsi institué la Irish Data Protection Commission et l’Union européenne le Contrôleur européen de la protection des données qui supervise et assure la protection des données personnelles et de la vie privée des individus. Même si cela dépasse leur champ de compétence principal, le savoir-faire des acteurs de l’intégrité sur les questions de déontologie leur permet de repérer les informations déterminantes et de définir des priorités pour l’élaboration de politiques et lignes directrices relatives à la protection des données. Il peuvent recourir à des approches fondées sur les risques afin d’identifier les situations présentant particulièrement des risques pour l’intégrité afin d’évaluer le niveau approprié de divulgation des informations selon les différentes catégories d’agents publics, en tenant compte de l’équilibre risques-avantages (OCDE, 2017[24]).

De plus, le savoir-faire de certains acteurs de l’intégrité, comme les bureaux de la déontologie, peut servir de repère pour les institutions chargées d’élaborer et de faire appliquer les stratégies pour une administration numérique et d’en surveiller la mise en œuvre. À l’exemple de Hong Kong, Chine, dont la Fondation pour la transparence de l’information, l’Information Accountability Foundation, a mis au point un modèle d’étude d’impact de l’utilisation éthique des données à l’intention du Bureau du commissaire à la protection de la confidentialité des données personnelles (Office of the Privacy Commissioner for Personal Data), les acteurs de l’intégrité peuvent s’associer à l’analyse de l’impact des activités d’un secteur public axé sur les données sur les citoyens (voir encadré B.8). Un tel modèle permet d’examiner l’éventail complet des droits et intérêts de toutes les parties concernées par une activité de traitement des données pour comprendre comment l’analytique des données peut avoir un impact important sur les citoyens ou pour déterminer quand des décisions rendues possibles par l’utilisation des données sont prises hors de toute intervention de ceux-ci. Ce type d’étude d’impact pourrait aider les institutions publiques en leur permettant d’examiner les droits et intérêts concernés par la collecte, l’utilisation et la divulgation des données dans le cadre de leurs activités axées sur les données.

Encadré B.7. Études d’impact pour un traitement des donnés centré sur les citoyens à Hong Kong, Chine

À Hong Kong, Chine, le Bureau du commissaire à la protection de la confidentialité des données personnelles (Office of the Privacy Commissioner for Personal Data) a chargé la fondation pour la transparence de l’information (Information Accountability Foundation), groupe de réflexion spécialisé dans la gouvernance des informations dans une optique de transparence, de mener à bien une enquête consultative dans le but d’étudier les valeurs fondamentales présidant à la conduite d’activités de pointe de traitement des données à la fois éthiques et équitables pour toutes les parties intéressées. Paru en 2018, le Cadre d’action pour une transparence éthique à Hong Kong, Chine, procure une grille d’analyse et un modèle de cadre d’évaluation de la légitimité des activités de traitement des données.

Le Modèle d’étude d’impact de l’utilisation éthique des données est l’une des composantes de ce cadre. Il s’agit d’un guide procédant étape par étape qui permet aux organisations de déterminer l’éventail complet des droits et intérêts de toutes les parties concernées par une activité de traitement des données au cours de laquelle des techniques de pointe d’analytique des données peuvent avoir une incidence significative sur les citoyens ou lorsque des décisions fondées sur des données sont prises sans possibilité d’intervention de leur part. Le Modèle d’étude d’impact de l’utilisation éthique des données aide les organisations à déterminer les objectifs des différentes activités axées sur les données, leurs retombées juridiques, leurs avantages et risques éventuels, le niveau de responsabilité des décideurs, tout en couvrant des questions relatives à l’exactitude et à la sensibilité des données.

Cet instrument a été mis au point avec des entreprises partenaires, mais il pourrait aussi aider les institutions publiques en leur permettant d’examiner en quoi la collecte, l’utilisation et la divulgation des données a eu un impact sur les droits et intérêts des parties concernées. Les acteurs de l’intégrité compétents en matière de déontologie pourraient prendre part à l’élaboration d’instruments analogues, tout en les adaptant aux besoins des institutions publiques pour les aider à trouver un équilibre entre les avantages et les risques découlant de l’utilisation des données.

Source : Information Accountability Foundation (2018[27]), Ethical Accountability Framework for Hong Kong, China, https://www.pcpd.org.hk/misc/files/Ethical_Accountability_Framework.pdf.

Conclusion

Les acteurs de l’intégrité sont à la fois les bénéficiaires et les contributeurs d’un secteur public axé sur les données. Nombre d’entre eux ont un mandat couvrant l’administration publique dans son ensemble et sont particulièrement bien placés pour avoir une bonne vision des problèmes qui se posent aux entités publiques et aux solutions qui s’offrent à elles en rapport avec l’utilisation des données pour créer une valeur ajoutée pour la société. De plus, elles sont souvent confrontées à certaines des questions les plus impérieuses qui se posent concernant la confidentialité des données, la sécurité et la préservation de la confiance des citoyens à propos de l’usage que font les pouvoirs publics des données. De ce fait, les acteurs de l’intégrité peuvent être des collaborateurs essentiels pour le centre du gouvernement et pour les instances centrales chargées de promouvoir un secteur public axé sur les données et les stratégies pour une administration numérique. Comme on l’a vu, certains éléments d’un secteur privé axé sur les données dépassent le champ des compétences des acteurs de l’intégrité ou ne sont guère applicables à leurs travaux. Néanmoins, les principales composantes de ce modèle leur procurent un socle solide qui leur permet de tenir compte des facteurs tenant à l’ensemble de l’administration et aux institutions qui facilitent ou entravent l’utilisation qu’ils peuvent faire des données, de sorte qu’ils seront en mesure, au final, d’adopter plus efficacement des approches de prévention et de détection de la fraude et de la corruption axées – ou à tout le moins fondées – sur les données.

Références

[9] ACFE (2018), Global Study on Occupational Fraud and Abuse: Government Edition, Association of Certified Fraud Examiners, https://www.acfe.com/uploadedFiles/ACFE_Website/Content/rttn/2018/RTTN-Government-Edition.pdf.

[8] ACFE (2018), Report to the Nations: 2018 Global Study on Occupational Fraud and Abuse, Association of Certified Fraud Examiners, https://www.acfe.com/report-to-the-nations/2018.

[18] Comité national de lutte contre la fraude (2015), Dossier de presse, Comité national de lutte contre la fraude, Paris, https://www.economie.gouv.fr/files/files/directions_services/dnlf/DOSSIER_DE_PRESSE_Comite_National_de_Lutte_contre_la_Fraude-_Mardi_23_juin_2015%281%29.pdf.

[3] Commission européenne (2018), Interoperability of Security and Border Management Systems with Customs Systems: Assessment Report of the Practitioners, Commission européenne, Bruxelles, http://www.statewatch.org/news/2019/mar/eu-council-interoperability-customs-5574-19.pdf.

[15] Commission européenne (2015), Fraud and Error in the Field of EU Social Security Coordination, Office des publications de l’Union européenne, https://ec.europa.eu/social/BlobServlet?docId=18644&langId=en.

[28] Commission européenne (2014), Orientations adressées à la Commission et aux États membres pour une méthodologie commune permettant d’évaluer les systèmes de gestion et de contrôle dans les États membres, https://ec.europa.eu/regional_policy/fr/information/publications/guidelines/2014/guidance-for-the-commission-and-member-states-on-a-common-methodology-for-the-assessment-of-management-and-control-systems-in-the-member-states.

[33] Cour des comptes européenne (2019), La lutte contre la fraude au détriment des dépenses de cohésion de l’UE : les autorités de gestion doivent renforcer la détection, la réaction et la coordination, https://op.europa.eu/webpub/eca/special-reports/fraud-in-cohesion-6-2019/fr/index.html.

[17] Crime and Corruption Commission (2019), Corruption Allegations Data Dashboard, Crime and Corruption Commission, http://www.ccc.qld.gov.au/corruption-prevention/corruption-allegations-data-dashboard/corruption-allegations-data-dashboard-about.

[10] Davenport, T., J. Harris et R. Morison (2010), Analytics at Work: Smarter Decisions, Better Results, Harvard Business School Publishing Corporation.

[6] Dilla, W. et R. Raschke (2015), « Data visualization for fraud detection: Practice implications and a call for future research », International Journal of Accounting Information Systems, vol. 16, pp. 1-22, https://doi.org/10.1016/j.accinf.2015.01.001.

[16] Gatto, M. (2015), Making Research Useful: Current Challenges and Good Practices in Data Visualisation, Université d’Oxford et Institut Reuters pour l’étude du journalisme, https://reutersinstitute.politics.ox.ac.uk/sites/default/files/research/files/Making%2520Research%2520Useful%2520-%2520Current%2520Challenges%2520and%2520Good%2520Practices%2520in%2520Data%2520Visualisation.pdf.

[29] GOV.UK (2018), National Fraud Initiative, https://www.gov.uk/government/collections/national-fraud-initiative.

[20] Haute autorité pour la transparence de la vie publique (2018), Règlement intérieur, Haute autorité pour la transparence de la vie publique, Paris, https://www.legifrance.gouv.fr/affichTexte.do?cidTexte=JORFTEXT000036970810&dateTexte=&categorieLien=id (consulté le 19 juillet 2019).

[34] Information Accountability Foundation (2018), Ethical Accountability Framework for Hong Kong, China, Information Accountability Foundation, https://www.pcpd.org.hk/misc/files/Ethical_Accountability_Framework.pdf.

[12] OAG-WA (2016), Audit of Payroll and Other Expenditure Using Data Analytic Procedures, Office of the Auditor General Western Australia, https://audit.wa.gov.au/wp-content/uploads/2016/05/report2016_06-DataAnalytics.pdf.

[25] OCDE (2019), , Base de données de l’OCDE sur la distribution des revenus et la pauvreté, http://www.oecd.org/social/income-distribution-database.htm (consulté le 15 septembre 2019).

[5] OCDE (2019), Analytics for Integrity: Data-Driven Approaches for Enhancing Corruption and Fraud Risk Assessments, OCDE, Paris, http://www.oecd.org/gov/ethics/analytics-for-integrity.pdf.

[2] OCDE (2019), Digital Government Review of Argentina: Accelerating the Digitalisation of the Public Sector, OECD Digital Government Studies, Éditions OCDE, Paris, https://dx.doi.org/10.1787/354732cc-en.

[32] OCDE (2019), Les impôts sur les salaires 2019, Éditions OCDE, Paris, https://dx.doi.org/10.1787/tax_wages-2019-fr.

[21] OCDE (2019), OECD Integrity Review of Argentina: Achieving Systemic and Sustained Change, Examens de l’OCDE sur la gouvernance publique, Éditions OCDE, Paris, https://dx.doi.org/10.1787/g2g98ec3-en.

[7] OCDE (2019), Survey of the OECD Auditors Alliance, OCDE, Paris.

[1] OCDE (2017), Algorithms and Collusion: Competetion Policy in a Digital Age, OCDE, Paris, http://www.oecd.org/daf/competition/Algorithms-and-colllusion-competition-policy-in-the-digital-age.pdf.

[23] OCDE (2017), Compendium of Good Practices on the Use of Open Data for Anti-corruption: Towards Data-driven Public Sector Integrity and Civic Auditing, OCDE, Paris, http://www.oecd.org/corruption/g20-oecd-compendium-open-data-anti-corruption.htm.

[35] OCDE (2017), Contrôle interne et gestion des risques pour l’intégrité publique au Moyen-Orient et en Afrique du Nord, OCDE, Paris, https://www.oecd.org/gov/ethics/controle-interne-gestion-risques-integrite-publique-mena.pdf.

[24] OCDE (2017), OECD Integrity Review of Mexico: Taking a Stronger Stance Against Corruption, Examens de l’OCDE sur la gouvernance publique, Éditions OCDE, Paris, https://dx.doi.org/10.1787/9789264273207-en.

[26] OCDE (2017), Preventing Ageing Unequally, Éditions OCDE, Paris, https://dx.doi.org/10.1787/9789264279087-en.

[27] OCDE (2013), Panorama des pensions 2013 : Les indicateurs de l’OCDE et du G20, Éditions OCDE, Paris, https://dx.doi.org/10.1787/pension_glance-2013-fr.

[30] OCDE (2009), Les pensions dans les pays de l’OCDE 2009 : Panorama des systèmes de retraite, Éditions OCDE, Paris, https://dx.doi.org/10.1787/pension_glance-2009-fr.

[31] OCDE (2007), Les pensions dans les pays de l’OCDE 2007 : Panorama des politiques publiques, Éditions OCDE, Paris, https://dx.doi.org/10.1787/pension_glance-2007-fr.

[11] OCDE (à paraître), « Chapter 3: Strategy », Public Integrity Handbook.

[14] TCU (2016), « Geotechnologies and monitoring of Sustainable Development Goals by supreme audit institutions », Revisita do TCU, vol. 137, https://revista.tcu.gov.br/ojs/index.php/RTCU/issue/view/68/102.

[13] TCU (2016), « InfoSAS: A data mining system for production control of SUS », Revisita do TCU, vol. 137, https://revista.tcu.gov.br/ojs/index.php/RTCU/issue/view/68/102.

[22] UK Information Commissioner’s Office (2011), Data Sharing Code of Practice, UK Information Commissioner’s Office, Londres, https://www.pdpjournals.com/docs/88438.pdf.

[19] US Government Accountability Office (2019), Improper Payments: Selected Agencies Need Improvements in their Assessments to Better Determine and Document Risk Susceptibility, US Government Accountability Office, Washington, D.C., https://www.gao.gov/assets/700/696384.pdf.

[4] van Ooijen, C., B. Ubaldi et B. Welby (2019), « A data-driven public sector: Enabling the strategic use of data for productive, inclusive and trustworthy governance », Documents de travail de l’OCDE sur la gouvernance publique, n° 33, Éditions OCDE, Paris, https://dx.doi.org/10.1787/09ab162c-en.

Annexe C.

La gestion des ressources humaines axée sur les données : une utilisation stratégique des ressources humaines au service d’une fonction publique hautement performante

Les données statistiques concernant Israël sont fournies par et sous la responsabilité des autorités israéliennes compétentes. L’utilisation de ces données par l’OCDE est sans préjudice du statut des hauteurs du Golan, de Jérusalem-Est et des colonies de peuplement israéliennes en Cisjordanie aux termes du droit international.

Introduction

À l’ère de la transformation numérique, les pouvoirs publics ont compris l’importance croissante de la valeur des données comme le fondement de l’amélioration de l’action publique, de la prestation de services publics et de la gestion continue des performances. Dans ce contexte, de nombreux pays de l’OCDE cherchent à construire un secteur public axé sur les données, dans lequel les données sont pensées comme une ressource, une partie intégrante de l’action publique, de la prestation de services publics, de la gestion organisationnelle et de l’innovation. Adopter une approche stratégique du secteur public axé sur les données peut avoir un effet positif sur les résultats que les pouvoirs publics obtiennent en fondant l’action publique sur des données probantes et en étayant la conception des services publics par des données (van Ooijen, Ubaldi et Welby, 2019).

De la même manière, la gestion des ressources humaines axée sur les données vise à gérer les ressources humaines de façon stratégique en utilisant des données sur les ressources humaines. Par le passé, les politiques de ressources humaines tendaient à reposer sur les pratiques antérieures ou sur l’expérience ou l’intuition d’un décideur, sans donnée probante scientifique ou objective pour l’étayer. Aujourd’hui, les données relatives à la main d’œuvre provenant de sources multiples offrent la possibilité de mettre en œuvre des politiques de ressources humaines fondées sur des données probantes pour gérer le personnel du secteur public. Les pouvoirs publics peuvent donc de plus en plus recruter, déployer, former, motiver et retenir leur personnel selon une approche scientifique et analytique reposant sur des données objectives sur les ressources humaines.

La Recommandation du Conseil de l’OCDE sur le leadership et les aptitudes de la fonction publique, adoptée en 2019 présente 14 principes pour une fonction publique à la hauteur des buts poursuivis. Elle préconise d’élaborer « une démarche à long terme, stratégique et systématique en matière de gestion des effectifs [...] étant précisé qu’il faudra mettre les données sur les ressources humaines et à la main-d’œuvre au service d’une analyse stratégique et prédictive tout en prenant toutes les mesures nécessaires pour assurer la confidentialité des données » (OCDE, 2019).

Les fonctions publiques n’ont jamais autant collecté de données sur leur personnel qu’aujourd’hui. Les données démographiques donnent une vue d’ensemble de la main d’œuvre et permettent de mieux connaître ses compétences, sa diversité et sa répartition par âge. Les données administratives montrent que les tendances et les constantes en matière d’emploi peuvent être un indicateur de la santé d’une organisation sur le plan de l’attractivité de l’emploi, de l’efficience des processus touchant aux ressources humaines et de la mobilité ou du taux de rotation par exemple. Les données issues d’enquêtes auprès du personnel peuvent fournir des indications précieuses sur l’implication du personnel et sa satisfaction en ce qui concerne le travail et l’environnement professionnel.

Les données sur les ressources humaines ne manquent pas. Aujourd’hui, à l’heure des « données massives », la quantité de données disponibles pour étayer la gestion stratégique de la main d’œuvre a explosé et grâce au développement des technologies de l’information, ces données peuvent être traitées et utilisées de façon plus efficiente. Elles peuvent être collectées à partir de sources tant internes (systèmes d’information sur les ressources humaines ou enquêtes auprès du personnel, par exemple) qu’externes (médias sociaux ou tendances du marché du travail notamment). Cependant, la plupart des pays ne collectent que des données sur les ressources humaines, car ils peinent à les analyser scientifiquement, à les interpréter de façon éclairante et à les utiliser dans une démarche anticipative pour améliorer la prise de décision en matière de gestion ainsi que la conception et l’exécution des politiques de gestion des ressources humaines. Ils ne savent pas encore très bien quel sens donner à toutes ces données ou quelle utilisation en faire et ils doivent surmonter de nombreuses difficultés pour mettre en œuvre efficacement la gestion des ressources humaines axée sur les données. En outre, les départements de ressources humaines ne comptent pas encore beaucoup d’experts des données.

La présente étude de cas est centrée sur deux questions. Comment appliquer la gestion des ressources humaines axée sur les données à la gestion stratégique des ressources humaines de façon à atteindre efficacement les objectifs de l’organisation ? Et quelles sont les difficultés que les pouvoirs publics peuvent rencontrer lorsqu’ils instaurent une gestion des ressources humaines axée sur les données ?

Vue d’ensemble

Définition

La gestion des ressources humaines axée sur les données est également désignée dans les travaux de recherche par les termes « gestion des ressources humaines fondée sur des données probantes », « analytique RH » (RH renvoyant à ressources humaines) ou « analytique de la main d’œuvre ». La gestion des ressources humaines fondée sur des données probantes est un processus décisionnel combinant réflexion critique et utilisation des meilleures données scientifiques et informations sur les entreprises disponibles. Elle repose sur quatre piliers : 1) les meilleures données probantes issues de la recherche ; 2) des données, des indicateurs et des analyses sur la situation dans l’entreprise ; 3) des réflexions des praticiens ; 4) et la prise en compte des parties prenantes concernées (Rousseau et Barends, 2011). L’analytique RH est une pratique touchant aux ressources humaines fondée sur les technologies de l’information qui utilise des analyses descriptives, visuelles et statistiques des données sur les processus touchant aux ressources humaines, au capital humain, aux résultats de l’organisation et aux valeurs économiques de référence extérieures pour déterminer l’effet sur l’entreprise et permettre une prise de décision axée sur les données (Marler et Boudreau, 2017). L’analytique RH renvoie à la mise en évidence et au chiffrage systématique des déterminants humains des résultats de l’entreprise (Heuvel et Bondarouk, 2016). Cette définition englobe analytique des ressources humaines, des talents et du capital humain qui suivent une approche centrée sur l’individu. Quant à l’analytique de la main d’œuvre, elle désigne l’analytique des talents à plus grande échelle. Elle s’appuie sur davantage de données provenant de nombreux individus afin d’évaluer les tendances au niveau de la main-d’œuvre en général. Elle est parfois utilisée dans un sens plus étroit pour analyser la planification de la main d’œuvre.

Dans la présente étude de cas, la gestion des ressources humaines axée sur les données est définie comme un processus stratégique ayant pour but de parvenir à de meilleures décisions et politiques relatives aux ressources humaines dans l’ensemble de l’administration en collectant, mesurant et utilisant des données sur les ressources humaines telles que des données démographiques, des données administratives (dont rémunération et rotation), des données sur la perception du personnel (enquêtes auprès du personnel) et des données sur les performances. La gestion des ressources humaines axée sur les données repose sur les données et les faits plutôt que sur l’intuition et sur l’expérience personnelle.

Collecte et utilisation des données sur les ressources humaines dans les pays de l’OCDE

L’OCDE collecte et utilise des données quantitatives et qualitatives sur les ressources humaines afin de mener des analyses comparatives entre pays de l’OCDE sur la gestion des ressources humaines dans le secteur public et les stratégies de réforme de la fonction publique. L’édition 2016 de l’enquête de l’OCDE sur la gestion stratégique des ressources humaines dans les administrations centrales des pays de l’OCDE a permis de recueillir des données portant sur les grandes tendances en matière d’emploi public et de gestion des ressources humaines dans l’ensemble des pays de l’OCDE et d’offrir à ces pays une meilleure appréciation de leur position relative dans ces domaines. Cette enquête comprenait une nouvelle série de questions sur la collecte et l’utilisation des données à des fins de gestion des ressources humaines. Elle visait à collecter trois types de données : des données administratives, des données issues d’enquêtes auprès du personnel et des données sur les performances du personnel. Dans le Panorama des administrations publiques 2017, l’OCDE a présenté les résultats, très hétérogènes, d’une enquête portant sur la quantité et sur le type de données administratives sur les ressources humaines collectées dans les pays de l’OCDE (OCDE, 2017).

Graphique C.1. Collecte et disponibilité des données administratives sur les ressources humaines

Source : OCDE (2017), Panorama des administrations publiques 2017, https://doi.org/10.1787/gov_glance-2017-fr.

D’après cette enquête, la plupart des pays de l’OCDE collectent et centralisent des données de base sur les ressources humaines, comme le niveau d’effectifs, l’âge et le sexe. Cependant, un nombre relativement plus faible de pays recueillent des données sur les ressources humaines plus fines et plus intéressantes concernant les conditions de travail ou la culture de l’organisation, comme l’appartenance à une minorité, le recours à des formules d’organisation du travail modulables et l’appartenance à un syndicat. Les données concernant la formation, les congés et la mobilité ne sont généralement pas agrégées à un niveau supérieur, lorsqu’elles sont collectées par des ministères.

Graphique C.2. Données relatives sur les ressources humaines collectées par les pays de l’OCDE, en nombre de pays, 2016

Source : Enquête 2016 de l’OCDE sur la gestion stratégique des ressources humaines dans les administrations centrales/fédérales.

Les enquêtes auprès du personnel constituent une autre source importante de données sur les ressources humaines. Elles sont utilisées par l’ensemble des pays de l’OCDE dans des proportions variables. Les enquêtes centralisées menées à l’échelle de la fonction publique sont souvent réalisées à intervalles réguliers et complétées par des enquêtes spécifiques effectuées par certaines agences ou certains ministères. Les pays de l’OCDE mesurent la perception du personnel en ce qui concerne la satisfaction professionnelle, la motivation et l’équilibre vie privée/vie professionnelle à l’aide d’enquêtes auprès du personnel. Cependant, un nombre relativement plus faible de pays utilisent ces outils pour évaluer l’inclusion, le harcèlement et l’efficacité des systèmes de gestion des ressources humaines.

Graphique C.3. Aspects évalués dans les enquêtes auprès du personnel menées dans les administrations centrales/fédérales, 2016

Source : Enquête 2016 de l’OCDE sur la gestion stratégique des ressources humaines dans les administrations centrales/fédérales.

Encadré C.1. Analyse comparative de l’implication du personnel dans les pays de l’OCDE

L’OCDE réalise un suivi et une analyse de l’utilisation des enquêtes auprès du personnel par les administrations centrales depuis le rapport intitulé Engaging Public Employees for a High-Performing Civil Service publié en 2016 (OCDE, 2016). Ce dernier a examiné l’utilisation prometteuse qui est faite de ces enquêtes pour construire une gestion des talents axée sur les données en comparant des indicateurs comme l’implication du personnel dans l’ensemble des ministères et des organismes publics. De fait, l’OCDE a pu analyser les données sur l’implication du personnel selon différents paramètres — équipe, organisation/secteur, groupe démographique, profession —, mais aussi au fil du temps, de façon à mettre en évidence les déterminants et les résultats relatifs à l’emploi et à éclairer la conception de politiques de gestion des ressources humaines visant à accroître la motivation du personnel.

Au moment de l’enquête, de nombreuses fonctions publiques mesuraient l’implication de leur personnel à l’aide d’enquêtes auprès du personnel, mais chacune suivait sa propre définition et posait des questions différentes, ce qui rendait les comparaisons impossibles. C’est pourquoi, en 2016, l’OCDE a créé un groupe de travail informel chargé de définir un module de questionnaire standard sur l’implication du personnel. Cet exercice avait trois objectifs :

1.parvenir à comparer l’implication du personnel entre pays (et entre secteurs classiques, comme l’éducation ou la santé par exemple) de façon à faire apparaître des tendances et des bonnes pratiques

2.exploiter une base de données internationales pour étudier les grands déterminants de l’implication du personnel et leurs effets sur les principaux résultats, comme les performances au niveau de l’équipe et de l’organisation et la satisfaction des citoyens à l’égard des services publics

3.incorporer les résultats du module standard dans la base de données du Panorama des administrations publiques, en tant que données sur la politique de l’emploi dans le secteur public — la publication constitue la principale source d’indicateurs clés de performance comparables à l’échelle internationale sur la gestion publique dans les pays de l’OCDE et les pays partenaires.

Après avoir réalisé un examen des travaux antérieurs et une mise en pratique, le groupe de travail a retenu le cadre d’analyse suivant pour mesurer l’implication du personnel : implication dans le travail et satisfaction professionnelle, implication dans l’organisation, sens du service public et motivation.

Graphique C.4. Cadre d’analyse de l’OCDE permettant de comparer l’implication du personnel

Chaque aspect a été étudié à l’aide des questions suivantes provenant de modules utilisés dans les travaux de recherches (comme l’échelle d’Utretcht) ainsi que dans d’autres enquêtes nationales.

Satisfaction professionnelle

Je suis globalement satisfait de mon emploi.

Implication dans le travail

Faire ce métier est stimulant.

Mon travail me donne le sentiment d’avoir accompli quelque chose.

Implication dans l’organisation

J’éprouve un fort attachement personnel envers mon organisation.

Je me sens en accord avec les missions de mon organisation.

Sens du service public

Il est important pour moi que mon travail contribue au bien commun.

Les réponses suivaient une échelle de Likert allant de 1 à 5 et ont été transmises à l’OCDE.

Les résultats préliminaires des pays participants devraient être disponibles fin 2021. Si vous souhaitez plus d’informations sur les modalités de participation au groupe de travail ou à l’exercice d’évaluation comparative, veuillez contacter PEM@oecd.org.

S’agissant des données sur les performances du personnel, moins de la moitié des pays de l’OCDE déclarent collecter ces données de façon centralisée. Cette situation peut s’expliquer par la difficulté à mesurer objectivement les performances du personnel tout en permettant une comparaison entre types d’emploi et conditions de travail.

Dans la plupart des pays de l’OCDE, les données administratives sont utilisées pour établir des rapports destinés au grand public et les données issues des enquêtes auprès du personnel des rapports destinés à la haute fonction publique. Quant aux données sur les performances du personnel, elles sont principalement utilisées pour évaluer les performances ou orienter les plans de formation à l’échelle de l’organisation.

Graphique C.5. Utilisation des données sur les ressources humaines dans les administrations centrales/fédérales des pays de l’OCDE, nombre de pays

Source : Enquête 2016 de l’OCDE sur la gestion stratégique des ressources humaines dans les administrations centrales/fédérales.

Potentiel et application

Le cadre de l’OCDE présentant les possibilités offertes par un secteur public axé sur les données (graphique C.6) met en évidence trois aspects où la mise en place d’initiatives axées sur les données peut d’étayer le processus décisionnel dans l’ensemble des domaines de l’action publique et des niveaux d’administration : 1) gouvernance anticipative ; 2) conception et mise en œuvre ; et 3) gestion des performances (van Ooijen, Ubaldi et Welby, 2019).

Graphique C.6. Possibilités offertes par un secteur public axé sur les données

Source : van Ooijen, C., B. Ubaldi et B. Welby (2019[1]), “A data-driven public sector: Enabling the strategic use of data for productive, inclusive and trustworthy governance”, https://dx.doi.org/10.1787/09ab162c-en.

Dans cette étude de cas, le cadre relatif à la gestion des ressources humaines axée sur les données permet d’adapter le cadre de l’OCDE concernant le secteur public axé sur les données aux fonctions touchant aux ressources humaines. La gestion des ressources humaines axée sur les données crée de nouvelles possibilités dans deux grands domaines : 1) la prévision et la planification ; et 2) le suivi et l’évaluation.

Prévision et planification

S’appuyant sur des données anciennes ainsi qu’actuelles issues de différentes sources, l’analyse prédictive suppose l’élaboration de modèles et de prévisions statistiques de façon à faciliter la mise en évidence des futures tendances relatives à la main d’œuvre et aux viviers de talents. Lorsqu’ils anticipent ces tendances, les responsables et les organisations disposent d’une longueur d’avance décisive en matière de prévention, d’atténuation ou de promotion de certaines évolutions, ce qui leur permet, in fine, de faire des économies et d’améliorer les performances.

Les possibilités offertes par l’analytique RH prédictive sont encore à l’étude. Elle est cependant déjà appliquée, en particulier pour mener des planifications stratégiques de la main d’œuvre, renforcer la diversité et l’inclusion et retenir les meilleurs talents.

1. Planification stratégique de la main d’œuvre

La gestion stratégique des ressources humaines cherche à mettre en adéquation la gestion des talents et les objectifs stratégiques des organisations du secteur public (OCDE, 2011). La planification stratégique de la main d’œuvre revêt une importance majeure pour la gestion stratégique des ressources humaines dans la mesure où elle permet de prédire l’évolution de la main d’œuvre en fonction des changements de l’environnement administratif — tels que la démographie, les changements technologiques et la situation économique — et préparer le recrutement des talents nécessaires. La planification stratégique de la main d’œuvre est un processus de gestion des ressources humaines essentiel pour mieux déterminer les compétences nécessaires, les développer et promouvoir leur acquisition. Elle contribue ainsi à la réalisation des objectifs personnels et professionnels des membres du personnel et permet un maintien du bon fonctionnement durable des organisations. La planification de la main d’œuvre est un processus dynamique qui permet à l’organisation de disposer d’un niveau d’effectif adéquat et des compétences nécessaires tout en assurant une allocation optimale des ressources humaines pour atteindre ses objectifs à court et à long terme. Autrement dit, la planification de la main d’œuvre vise à obtenir la meilleure combinaison possible entre le budget disponible pour les ressources humaines et le niveau d’effectifs disposant des compétences nécessaires adéquat pour atteindre les objectifs de l’organisation. Elle ne se contente pas de mettre en évidence les métiers essentiels au regard des missions et des compétences indispensables à la réalisation des objectifs de l’organisation, mais permet aussi de repérer les déficits de compétences (Huerta Melchor, 2013).

Encadré C.2. La planification des ressources humaines axée sur les données dans la Recommandation du Conseil sur le leadership et les aptitudes de la fonction publique

La Recommandation du Conseil de l’OCDE sur le leadership et les aptitudes de la fonction publique, adoptée en 2019, présente 14 principes pour une fonction publique à la hauteur des buts poursuivis. Elle préconise précisément aux pouvoirs publics de « mettre au point des dispositifs d’emploi public favorisant une fonction publique réactive et adaptable, apte à faire face aux défis présents et émergents ainsi qu’aux changements de circonstance », notamment au moyen des actions suivantes :

Élaborer une démarche à long terme, stratégique et systématique en matière de gestion des effectifs, fondée sur des données probantes et sur une planification inclusive. Cette démarche devra :

1.être étayée par une évaluation fondée sur des données probantes des compétences nécessaires et des compétences disponibles permettant de répondre aux besoins présents et futurs liés au cœur d’activité, étant précisé qu’il faudra mettre les données sur les ressources humaines et à la main-d’œuvre au service d’une analyse stratégique et prédictive tout en prenant toutes les mesures nécessaires pour assurer la confidentialité des données ;

2.fixer les orientations et les priorités stratégiques en tenant compte des contributions des parties prenantes concernées, et notamment des agents publics et/ou de leurs représentants et des encadrants qui seront chargés d’assurer la mise en œuvre ;

3.tenir compte de tous les aspects pertinents de la gestion des effectifs et assurer la cohérence avec les processus de planification stratégique des autorités politiques, y compris en termes de budget et de gestion des performances ; et

4.être étayée par des indicateurs adaptés pour suivre les progrès accomplis, évaluer les incidences des politiques et processus de gestion des ressources humaines et éclairer la prise de décisions.

Source : OCDE (2019 [2]), Recommandation du Conseil sur le leadership et les aptitudes de la fonction publique https://legalinstruments.oecd.org/fr/instruments/OECD-LEGAL-0445.

La gestion des ressources humaines axée sur les données peut aider à établir à l’avance une liste des inadéquations éventuelles en matière de main d’œuvre à partir des tendances à long terme. Par exemple, il est possible d’analyser et de prévoir de nombreuses données en examinant la situation actuelle et l’offre de main d’œuvre et en calculant les tendances et les besoins futurs en termes de main-d’œuvre à l’avenir, comme les mouvements de main d’œuvre (augmentation sous l’effet de recrutements, de promotions et de transferts ; diminution en raison de démissions, départs à la retraite et cessations d’emploi involontaires), la différence entre le niveau de main d’œuvre disponible et le niveau requis à l’avenir, les déficits de compétences et les effectifs dans chaque domaine d’emploi. Ces informations peuvent être utilisées pour établir une planification stratégique de la main d’œuvre de façon à remédier au manque de main d’œuvre dans chaque domaine d’emploi et à accroître la compétitivité future de l’organisation.

Citons, par exemple, le ministère mexicain de l’Énergie, qui applique une planification de la main d’œuvre en vue de repérer les déficits de compétences actuels et futurs dans les métiers du secteur du pétrole et du gaz sur un horizon de 10 ans. « Ce modèle s’appuie sur un certain nombre de variables macroéconomiques telles que le prix du pétrole et les taux de change, qui sont fortement corrélées à la demande et à l’offre de main-d’œuvre qualifiée. À partir des déficits de compétences essentielles mis en évidence, le ministère est en mesure de travailler de façon proactive avec de multiples intervenants pour y remédier. Fort de cette initiative, le ministère a élargi l’utilisation de la planification et de l’analyse de la main-d’œuvre à d’autres domaines de sa compétence, comme les énergies renouvelables et l’utilisation durable des ressources » (Deloitte, 2016).

2. Retenir les meilleurs talents/rétention ciblée

Si la planification stratégique de la main d’œuvre peut prendre en compte la rotation du personnel en la faisant entrer dans la modélisation, l’analytique prédictive va plus loin : elle peut analyser la rotation volontaire afin de réduire ce type d’attrition dans les organisations, en particulier celle qui concerne les personnes les plus performantes. De fait, pour les employeurs, non seulement la rotation des effectifs représente un coût important en termes de perte de productivité et de connaissances de l’organisation, mais elle engendre également des coûts irrécupérables liés au recrutement, à l’apprentissage et au perfectionnement. Elle a aussi un effet sur les citoyens dans le sens où elle génère des discontinuités dans la mise en œuvre des politiques et mine la qualité de la prestation de services. D’après un rapport de l’Institute for Government, groupe de réflexion britannique, la rotation excessive des effectifs dans les ministères coûte chaque année entre 36 millions de GBP et 74 millions de GBP en termes de recrutement et de formation et en perte de productivité (”Moving On”, 2019). Alors que la concurrence s’intensifie sur les marchés du travail, l’analytique prédictive est utilisée pour prévenir et éviter la rotation volontaire, en particulier dans certaines catégories d’employés.

De telles prévisions doivent, cependant, reposer sur des modèles robustes des déterminants de la rotation volontaire. Plusieurs études ont essayé de mettre en évidence les causes précises des démissions dans la fonction publique. Cette application de l’analytique prédictive, qui s’appuie sur certains « signaux », se fonde sur des modèles utilisant des données anciennes ou actuelles pour repérer les membres du personnel présentant un « risque élevé » de départ.

Plusieurs études ont cherché à dégager des variables explicatives de la rotation volontaire. Elles ont mis en évidence de très nombreux facteurs. D’après une analyse des travaux antérieurs, les principaux déterminants de la rotation volontaire sont l’âge, l’ancienneté, la rémunération, la satisfaction professionnelle générale et le sentiment d’équité. D’autres travaux de recherche similaires laissent penser que les variables personnelles ou démographiques — à savoir l’âge, le sexe, l’appartenance ethnique, la formation et la situation matrimoniale — constituent d’importants facteurs prédictifs de la rotation volontaire. D’autres caractéristiques ont également été étudiées : le salaire, les conditions de travail, la satisfaction professionnelle, l’encadrement, la progression de carrière, la reconnaissance, les possibilités d’évolution professionnelle et le burn-out (Punnoose et Pankaj, 2016).

La plupart des études portent principalement sur le secteur privé, mais les fonctions publiques commencent à mener des études similaires. Aux États-Unis, les chercheurs ont utilisé une base de données contenant des informations sur les fonctionnaires fédéraux provenant du Bureau de gestion du personnel de l’administration fédérale des États-Unis (Office of Personnel and Management), telles que l’âge, le type d’administration, le sexe, le niveau de rémunération, la situation géographique, l’ancienneté, le type de profession, le régime de rémunération et le statut d’emploi (temporaire, temps plein, etc.). Des régressions logistiques ont fait apparaître plusieurs résultats concernant la probabilité de démission : cette dernière baisse significativement à mesure que l’ancienneté augmente ; elle augmente ou baisse selon l’âge de l’employé et elle est plus faible lorsque l’employé relève du régime de rémunération standard. En comparant l’âge et l’ancienneté, on trouve, pour les démissions, un pic à 6.25 années d’ancienneté environ, indépendamment de l’âge (Frye et al., 2018).

À partir de ces modèles, les professionnels et les responsables de la gestion des ressources humaines peuvent agir en proposant des augmentations de salaire, des opportunités professionnelles ou des aménagements des conditions de travail (formules d’organisation du travail modulables, télétravail par exemple), selon les préférences des équipes ou des individus, en fonction du degré de granularité des données. Cependant, beaucoup font remarquer que l’analytique prédictive appliquée à l’attrition soulève des problèmes éthiques dans le sens où les données peuvent faire émerger des corrélations dangereuses et sans fondement et risquent d’induire les responsables en erreur. Ainsi, la mise en évidence d’une relation entre genre et attrition peut conduire un responsable peu soucieux de l’éthique à désavantager certains candidats. En outre, d’aucuns estiment que la prise en compte de certaines données fausserait les résultats. Par exemple, les individus ne déclarent pas toujours des données exactes, en particulier lorsqu’ils pensent que leurs réponses seront utilisées par leur organisation pour modéliser des prévisions.

3. Prévoir le leadership inclusif dans la fonction publique

La gestion des ressources humaines axée sur les données peut aussi faciliter la réalisation à l’avenir d’objectifs précis en matière de développement de la main d’œuvre. Par exemple, la Commission de la fonction publique (Public Service Commission) de l’État de la Nouvelle-Galles du Sud en Australie a adopté une approche axée sur les données pour concevoir des politiques en matière d’inclusion et de diversité et assurer un suivi des progrès réalisés (OCDE, 2019).

La Commission souhaitait assurer un suivi des progrès réalisés par les agences pour atteindre leurs objectifs en matière de diversité. Pour cela elle a élaboré un modèle prédictif de la proportion de femmes occupant des postes de direction à partir des pratiques actuelles de recrutement et de cessation d’emploi dans le secteur public. Cette mesure a ensuite été étendue à chaque catégorie sectorielle et est devenue le point de départ pour démontrer que ce taux allait peu évoluer à moins de mettre en place un cadre d’initiatives à fort impact à l’échelle de l’administration toute entière. Grâce à ce modèle prédictif, la Commission de la fonction publique est arrivée à la conclusion suivante : pour atteindre un taux de 50 % de femmes aux postes à responsabilité d’ici 2025 dans le secteur public, six nouvelles recrues sur dix devaient être des femmes, au lieu de quatre sur dix. D’après les données actuelles, ce taux s’élève désormais à 5.5 sur 10.

Ces exemples illustrent les possibilités qu’offre la gestion des ressources humaines axée sur les données en matière de prévision et de planification en vue d’améliorer les politiques de ressources humaines. Si l’on se concentre sur un ensemble d’objectifs futurs, il est possible d’obtenir un aperçu des défis actuels qui peuvent entraver la réalisation de ces objectifs en combinant de multiples sources de données. Dans tous les exemples présentés plus haut, on peut appliquer des scénarios axés sur les données pour faire apparaître différentes versions de l’avenir. Un autre aspect intéressant est que les données sur la main-d’œuvre sont facilement accessibles puisque les sources de données sont internes. La plupart des services de ressources humaines ont accès à des points de données clés sur la composition du personnel, les tendances en termes de mobilité et les goulets d’étranglement. La difficulté consiste à rendre ces données instructives et à investir dans les compétences nécessaires pour analyser ces données et trouver des idées et des solutions.

Suivi (de la situation actuelle) et évaluation (de la situation passée)

Selon le cadre de l’OCDE concernant le secteur public axé sur les données, ce grand domaine montre que les données sur les ressources humaines peuvent être utilisées pour mieux comprendre l’état de la main d’œuvre et la prestation de services de ressources humaines dans le présent. Les données sur les ressources humaines peuvent être utilisées pour résoudre des problèmes en mettant en évidence les besoins de différentes parties prenantes, comme les services de ressources humaines, le personnel et d’autres parties concernées, et en améliorant l’efficacité et l’efficience des politiques de ressources humaines en orientant le processus décisionnel grâce à la remontée d’informations qu’elles permettent par l’évaluation de l’impact des politiques de ressources humaines. Lorsque des données sont collectées de façon régulière et correctement organisées, la gestion des ressources humaines axée sur les données peut réduire significativement le temps qui s’écoule entre la mise en œuvre d’une décision et son évaluation — dans la mesure où elle permet de repérer des problèmes dès leur apparition et de prendre des mesures presque en temps réel. Ces deux aspects sont traités ensemble dans cette étude de cas.

Suivi des politiques de ressources humaines

Étant donné que la gestion des ressources humaines constitue un levier stratégique pour réaliser les objectifs des pouvoirs publics, la plupart des pays de l’OCDE cherchent à améliorer leurs approches de la gestion des ressources humaines grâce à l’innovation. Les exemples qui suivent montrent la façon dont les données sur les ressources humaines collectées dans le cadre d’activités de suivi et d’évaluation peuvent être utilisées pour stimuler l’innovation en matière de conception et de mise en œuvre des politiques et des processus de gestion des talents.

Le programme HRStat aux États-Unis

HRStat est un processus d’examen axé sur les données qui vise à améliorer les résultats sur le plan du capital humain, à renforcer la capacité des agences à atteindre leurs buts et objectifs stratégiques et à créer une culture propice à l’utilisation d’examens axés sur les données qui éclairent la prise de décision en matière de capital humain. Le Bureau de gestion du personnel de l’administration fédérale des États-Unis (Office of Personnel Management) a présenté HRStat aux professionnels des ressources humaines appartenant à l’administration fédérale, en 2013 (US Office of Personnel Management, 2017)

Les examens réalisés à l’aide d’HRStat sont centrés sur des enjeux liés aux ressources humaines spécifiques, mis en évidence et étudiés à l’aide d’analyses de données et de processus de suivi et d’évaluation. Ces examens ne présentent donc pas seulement des données sur les ressources humaines portant sur des aspects comme le taux d’attrition, l’achèvement de plans d’évaluation des performances, le nombre de décisions de recrutement ou les taux de participation aux formations. En réalité, les agences fédérales mènent des examens axés sur les données dans des domaines liés aux ressources humaines qui doivent être améliorés en introduisant des innovations ou en renforçant l’efficience économique par exemple.

Ainsi, les agences peuvent utiliser des examens réalisés à l’aide d’HRStat afin d’évaluer leurs demandes de travail, de nouveaux impératifs de mission et des tendances concernant la main d’œuvre qui devraient avoir une incidence sur les besoins en compétences. Elles peuvent également y avoir recours pour évaluer les stratégies et les interventions en matière de ressources humaines qui visent à réduire ou à faire disparaître les déficits de compétence dans les postes extrêmement importants ou pour comprendre pourquoi certaines interventions pourraient permettre d’atténuer le risque d’attrition dans les postes à fort impact. De cette façon, HRStat facilite la constitution d’éléments empiriques qui éclairent la prise de décision et offrent aux agences la possibilité d’affiner leurs connaissances de façon continue afin d’améliorer les processus touchant aux ressources humaines. Mener des examens à l’aide d’HRStat permet également aux agences d’évaluer leurs progrès, d’affiner leurs stratégies et de produire des informations quantifiables et démontrables sur des résultats fructueux sur le plan du capital humain.

Tableau C.1. Indicateurs couramment utilisés par les agences dans les examens réalisés à l’aide d’HRStat
Catégories | Indicateurs
Enquête sur les perceptions du personnel fédéral (Federal Employee Viewpoint Survey) | Indicateur d’implication, indicateur de charge de travail, quotient d’inclusion, intention de quitter son poste, indicateur de gestion des talents, indicateur de satisfaction professionnelle, indicateur d’inclusivité de l’environnement de travail, indicateur de leadership, etc.
Recrutement | Délai de recrutement, nombre de candidats, qualité des candidats, caractéristiques démographiques/diversité, statut au regard du handicap, degré de satisfaction des candidats, etc.
Formation | Validation de la formation, satisfaction à l’égard de la formation, satisfaction à l’égard du mentorat, etc.
Gestion des performances | Évaluation des performances, analyse du processus de gestion des performances
Base de données sur le personnel des agences | Promotion, caractéristiques démographiques (profession, ancienneté, diversité, vétéran, handicap), télétravail et aménagements de l’emploi du temps, santé et bien-être, attrition, etc.
Source : (US Office of Personnel Management, 2017[14]).

Le programme HRStat comprend également un modèle de maturité (voir graphique C.7), qui propose un cadre de diagnostic permettant d’évaluer le niveau de maturité de la gestion des ressources humaines axée sur des données appliquée par une agence. Le modèle de maturité joue le rôle d’une feuille de route ambitieuse et orientée vers l’action qui aide les agences à déterminer les domaines à améliorer et leur permet de suivre leurs progrès au fil du temps.

Le modèle de maturité d’HRStat s’articule autour de trois éléments constitutifs :

1.Portée de l’impact — niveau d’intégration des indicateurs dans l’évaluation de la réalisation des missions de l’agence.

2.Actions et efforts — renforcement des capacités de l’agence à utiliser des données sur les ressources humaines pour éclairer la prise de décision dans l’ensemble de l’agence.

3.Performance d’HRStat — progression des indicateurs d’une agence au regard des objectifs d’amélioration et validation à l’aune de repères extérieurs.

Pour chaque élément constitutif, il existe quatre degrés de maturité (maturité minimale, naissante, avancée et optimale). À partir de ces quatre degrés de maturité, le modèle de maturité de HRStat détermine cinq domaines à étudier : analyse, technologie, talent/personnel, collaboration et leadership.

Graphique C.7. Modèle de maturité d’HRStat

Source : (US Office of Personnel Management, 2017[14]).

Corée : indicateurs de diagnostic des innovations dans le domaine des ressources humaines

La Corée offre un autre exemple d’application de la gestion des ressources humaines axée sur les données au suivi et à l’évaluation. En Corée, la demande d’intégrité et de confiance du public dans l’administration est forte, d’où la nécessité de gérer les ressources humaines de façon transparente et responsable. La mise en place, en 2014, du ministère de la gestion des ressources humaines (MPM, Ministry of Personnel Management) chargé de l’innovation dans le domaine des ressources humaines a renforcé la demande d’efficacité et de réactivité en matière de gestion des ressources humaines. Dès 2015, le ministère a mis au point des indicateurs de diagnostic des innovations dans le domaine des ressources humaines et les a utilisés pour réaliser des évaluations objectives (Korea Ministry of Personnel Management, 2018).

À partir de ces indicateurs, le MPM évalue les initiatives novatrices dans le domaine des ressources humaines pour chaque entité publique et formule des commentaires de façon à permettre à l’entité publique concernée d’accroître sa capacité d’innovation à l’aide d’un cycle plan d’action, action, observations et retour d’informations.

Ces indicateurs portent sur cinq aspects :

1.la capacité de mise en œuvre, qui mesure les efforts déployés par les agences en vue de réaliser des innovations dans le domaine des ressources humaines et la qualité des projets d’innovation

2.l’emploi, qui mesure le degré d’ouverture et de diversité des recrutements

3.la valorisation des ressources humaines, qui mesure les perceptions du personnel et sa connaissance des possibilités de développement professionnel et des initiatives mises en place par l’organisation pour valoriser la main d’œuvre

4.l’expertise et la gestion des performances, qui mesurent le degré de conformité de la mise en œuvre de différents programmes afin de garantir le respect des normes professionnelles, dont la gestion des performances

5.l’amélioration de l’environnement et des conditions de travail, qui mesure les efforts déployés par l’organisation en vue d’encourager le personnel à utiliser les congés pour raisons personnelles et les formules d’organisation du travail modulables et en vue de lutter contre la discrimination au sein de la fonction publique.

Graphique C.8. Processus d’évaluation

Source : Korea Ministry of Personnel Management, 2018

Le MPM utilise toute une série de méthodes pour mesurer ces indicateurs. Les méthodes quantitatives s’appuient notamment sur des indicateurs comme le taux de postes à pouvoir et le taux d’emploi et l’augmentation de la proportion de femmes à des postes de direction. Ces méthodes sont complétées par des méthodes quantitatives, comme l’évaluation de la qualité des plans d’action en matière d’innovation dans le domaine des ressources humaines et la pertinence des plans de formation ; ainsi que par des enquêtes sur le niveau de connaissances (concernant les formules d’organisation du travail modulables, notamment) et de satisfaction (à l’égard des possibilités de développement professionnel, par exemple).

Dans le cadre de l’innovation collaborative, le MPM établit des indicateurs avec des entités publiques et des experts externes après un examen approfondi. Par ailleurs, les indicateurs font chaque année l’objet de corrections, en fonction des orientations annuelles du MPM en matière d’innovation, des retours d’informations des entités participantes et de l’évolution de la situation.

Le MPM formule des commentaires aux entités participantes et met en place des incitations (formation à long terme à l’étranger, par exemple). Il propose également des conseils sur mesure aux entités moins performantes qui le souhaitent. De plus, le MPM organise des ateliers trimestriels pour diffuser les bonnes pratiques et définir des objectifs de référence.

Difficultés soulevées par la mise en œuvre de la gestion des ressources humaines axée sur les données dans le secteur public

La mise en œuvre de la gestion des ressources humaines axée sur des données par les administrations publiques se heurte à différents types d’obstacles :

des obstacles techniques (ayant trait aux ressources et aux infrastructures liées aux technologies de l’information)

des obstacles juridiques (confidentialité des données)

des obstacles touchant aux ressources humaines (manque de compétences et de connaissances des responsables de la gestion des ressources humaines et des cadres supérieurs).

Ces obstacles constituent souvent la raison pour laquelle les praticiens de la gestion des ressources humaines dans les entités publiques sont perçus comme moins enclins à appliquer une gestion des ressources humaines axée sur les données que leurs homologues du secteur privé. Cette section examine ces difficultés en détail en vue d’aider les praticiens à anticiper les obstacles éventuels et à faire en sorte qu’ils disposent de l’assise adéquate pour adopter efficacement à terme les pratiques associées à la gestion des ressources humaines axée sur les données.

Gouvernance, infrastructures et ressources en matière de technologies de l’information

La gestion des ressources humaines axée sur des données tire sa force de la compilation et de l’analyse de données provenant de nombreuses entités et organisations. Comme expliqué plus haut, plusieurs types de données très utiles (rémunération, ancienneté, données d’opinion, informations sur l’expérience professionnelle, la formation et les performances et indicateurs liés à la gestion des ressources humaines comme le taux de rotation, les congés de maladie, entre autres) qui viennent généralement alimenter les plateformes et les analyses relevant de la gestion des ressources humaines axée sur les données. La difficulté est de parvenir à combiner des données provenant de plusieurs organisations ou bases de données utilisant chacune des formats ou des indicateurs différents. Il s’avère délicat d’assurer l’exactitude et la comparabilité des données dans ce genre de cas, à moins d’avoir réalisé au préalable un contrôle de qualité ou un travail d’harmonisation. Cette tâche est encore plus ardue dans la mesure où les données provenant de sources extérieures (à l’administration publique), comme les médias sociaux, sont de plus en plus utilisées dans les exercices de gestion des ressources humaines axée sur les données.

En outre, l’adoption de la gestion des ressources humaines axée sur les données suppose que les organisations changent la façon dont les données sont collectées et stockées. Ces changements ne portent pas que sur les systèmes informatiques eux-mêmes — comme l’introduction de l’informatique en nuage, de plateformes et de logiciels relevant de la gestion des ressources humaines axée sur les données, etc. — mais aussi sur les processus économiques sous-jacents. Ainsi, pour conserver les données sur la masse salariale, la ponctualité ou les performances, il sera nécessaire d’adapter les nouveaux systèmes et méthodes informatiques en matière de collecte, de saisie et de stockage des données. De telles réformes ne passent pas seulement par une évolution des processus, elles nécessitent également des ressources financières pour concevoir et installer des outils relevant de la gestion des ressources humaines axée sur les données et pour former le personnel aux nouveaux systèmes. Or, les mesures d’austérité qui ont touché le secteur public assez récemment ont limité les dépenses dans le domaine des technologies de l’information et de nombreux responsables ne sont toujours pas convaincus de l’intérêt économique de tels investissements.

En réponse à ces difficultés, la plupart des organisations ont abordé la collecte de données pertinentes sans plan cohérent, en commençant par les données disponibles avant de constituer petit à petit des bases de données détaillées en partenariat avec d’autres organisations (aspects financiers, masse salariale, ressources humaines, etc.). Il est souvent nécessaire de faire émerger un consensus, de mettre en place une excellente communication et d’apporter un solide soutien (sous la forme d’orientations écrites, de moyens humains ou de ressources informatiques) pour parvenir à associer d’autres organisations. Par ailleurs, l’expérience à montrer qu’il était plus facile de remporter l’adhésion des responsables et d’obtenir leur participation en monétisant les avantages de l’adoption des outils et des techniques de gestion des ressources humaines axée sur les données (sur le plan de l’amélioration des performances et des résultats au niveau de l’organisation) et en partageant les pratiques et les expériences de ceux qui ont endossé un rôle de pionnier dans l’administration publique.

Contraintes légales, protection de la vie privée et respect de la confidentialité

Les contraintes légales qui restreignent le type d’informations que les entités publiques peuvent collecter, stocker et analyser constituent un autre obstacle à l’adoption de la gestion des ressources humaines axée sur les données par le secteur public. De fait, qu’il s’agisse de la rémunération, de la performance, de données sur la santé ou d’autres informations personnelles, les informations sur le personnel qui sont collectées et conservées constituent des données sensibles. Il existe des règles strictes qui protègent la vie privée des membres du personnel dans de nombreux pays de l’OCDE. Par exemple, le règlement général sur la protection des données établi par l’Union européenne (UE), définit les données à haut risque comme celles qui sont « susceptible[s] d’engendrer un risque élevé pour les droits et libertés des personnes physiques » et qui, à ce titre, exigent une plus grande protection. Les organisations qui sont victimes d’atteintes à la protection des données sont passibles de sanctions et d’amendes élevées pour avoir enfreint ce règlement. En outre, la législation anti-discrimination de nombreux pays de l’UE limite également les types d’informations que les organisations peuvent collecter sur les membres de leur personnel. Ainsi, dans de nombreux pays européens, il est illégal de conserver des données sur les minorités ethniques et les personnes en situation de handicap peuvent refuser d’être considérées comme telles. De plus, en raison de possibilités de triangulation et de reconfiguration offertes par données massives, il semblerait que l’anonymat des informations individuelles ne puisse peut-être même pas être garanti.

Le cadre OCDE de protection de la vie privée (OCDE, 2013) recommande de respecter plusieurs principes en matière de traitement des données à caractère personnel : principe de la limitation en matière de collecte, principe de la qualité des données, principe de la spécification des finalités, principes de la limitation de l’utilisation, principe des garanties de sécurité, principe de la transparence, principe de la participation individuelle et principe de la responsabilité. Par ailleurs, le règlement européen général sur la protection des données est entré en vigueur en mai 2018. Il remplace la Directive 95/46/CE sur la protection des données et a permis non seulement d’harmoniser les lois sur la protection des données personnelles dans toute l’Europe, mais aussi de fournir une nouvelle base de référence pour protéger les citoyens de l’UE et leur donner accès aux données les concernant (van Ooijen, Ubaldi et Welby, 2019).

Cependant, plus que dans le cas des risques financiers, les employeurs s’inquiètent en outre de la perte de confiance qu’entraîneraient chez les membres de leur personnel une atteinte à la protection des données ou l’impression que leur vie privée a été violée (par exemple, si des données collectées lors d’enquêtes auprès du personnel étaient utilisées sans leur consentement ou à des fins auxquelles ils n’ont pas donné leur accord). Les employeurs, y compris les entités du secteur public, courent le risque de perdre leur crédibilité et de peiner à recruter les meilleurs talents, rencontrer des problèmes de rétention et pâtir de faibles niveaux de satisfaction et d’implication du personnel.

Manque de compétences analytiques

Jusqu’à récemment, la gestion des ressources humaines ne mettait pas l’accent sur les compétences quantitatives et la majorité des professionnels des ressources humaines n’avait jamais reçu de formation en analytique RH. Les compétences utiles ne relèvent pas seulement de l’informatique (trier des données, concevoir et alimenter des tableaux de bord, etc.) ou de la statistique (faire des régressions), mais concernent surtout la mise en récit. En d’autres termes, ceux qui appliquent l’analytique RH doivent être capables de poser les bonnes questions et d’utiliser les données de façon à répondre directement aux problèmes économiques et à améliorer les résultats. À ce titre, ils doivent notamment être capables de représenter visuellement les données de façon percutante.

Jusqu’à présent de nombreuses organisations ont adopté une approche double, combinant intensification de la formation en analytique RH et recrutement de spécialistes de la science des données pour créer des équipes/groupes pluridisciplinaires autour de l’analytique RH. Ainsi, les décisions en matière de gestion des ressources humaines prises par Google sont étayées par une puissante « équipe d’analytique des talents », constituée de sociologues qui réalisent des expériences, des enquêtes et des recherches en archives visant à éclairer ce type de décisions.

En juin 2019, le Bureau de gestion du personnel de l’administration fédérale des États-Unis a publié une note sur la création du poste de spécialiste de la science des données dans les entités publiques. Dans le même esprit, Affaires mondiales Canada a conçu un programme de formation pilote en analyse de données dans le cadre de sa stratégie globale en matière de données afin d’accroître la capacité de son personnel à utiliser davantage les données lors de l’élaboration de politiques fondées sur des données probantes. La fonction publique britannique (UK Civil Service) a également lancé un programme de renforcement des capacités axé sur le numérique, les données et les technologies (Digital, and Technology Fast Stream) afin d’attirer dans le secteur public des personnes disposant de compétences numériques, comme des spécialistes des sciences numériques, et d’accroître leurs compétences.

Références

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[1] van Ooijen, C., B. Ubaldi et B. Welby (2019), « A data-driven public sector: Enabling the strategic use of data for productive, inclusive and trustworthy governance », Documents de travail de l’OCDE sur la gouvernance publique, n° 33, Éditions OCDE, Paris, https://dx.doi.org/10.1787/09ab162c-en.

Cet ouvrage est publié sur OECD iLibrary, la bibliothèque en ligne de l’OCDE, qui regroupe tous les livres, périodiques et bases de données statistiques de l’Organisation.

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