Cadre pour l'impact social des données ouvertes

Chez Microsoft, nous sommes convaincus que les données jouent un rôle essentiel pour relever les grands défis sociaux auxquels notre monde est confronté aujourd’hui. La pandémie mondiale nous a montré à quel point les données sont cruciales pour comprendre, évaluer et prendre les mesures nécessaires afin de surmonter les difficultés engendrées par la COVID-19. Cependant, la quasi-totalité des organisations, grandes ou petites, peinent encore à exploiter les données de manière pertinente dans le cadre de leurs activités. Malgré la valeur que les données apportent, de nombreuses organisations ne parviennent pas à tirer parti de leur potentiel pour améliorer leurs résultats.

Cette difficulté tient en partie à la « fracture numérique » – le fossé qui sépare les pays et les organisations qui disposent d’un accès efficace aux données pour innover et résoudre des problèmes de ceux qui n’en bénéficient pas. Afin de combler ce fossé, Microsoft a lancé en 2020 la campagne Open Data, dont l’objectif est de concrétiser la promesse d’une plus grande ouverture des données et de collaborations autour des données qui stimulent l’innovation.

L'un des principaux enseignements que nous avons tirés de la Campagne et du travail mené avec nos partenaires, l'Open Data Institute et The GovLab, est que la capacité à accéder aux données et à les utiliser pour améliorer les résultats va bien au-delà des outils technologiques et des données elles-mêmes. Il est également important de pouvoir tirer parti et partager les expériences et les pratiques qui favorisent une collaboration efficace autour des données et une prise de décision éclairée. Cela est particulièrement vrai lorsqu'il s'agit de travailler avec des gouvernements, des organisations multilatérales, des associations à but non lucratif, des instituts de recherche et d'autres acteurs qui cherchent à ouvrir et à réutiliser les données pour répondre à des enjeux sociaux importants, notamment ceux auxquels sont confrontés les pays en développement.

En d'autres termes, le simple fait d'avoir accès aux données et aux technologies ne suffit pas à créer de la valeur ni à améliorer les résultats comme par magie. Pour tirer pleinement parti des données ouvertes et de la collaboration en matière de données, il faut réfléchir à la manière dont les dirigeants d'une organisation peuvent s'engager à mettre les données au service de sa mission, définir les questions auxquelles ils souhaitent répondre à l'aide des données, identifier les compétences dont leur équipe a besoin pour exploiter ces données, et déterminer la meilleure façon de développer et d'instaurer la confiance entre les collaborateurs et les communautés desservies afin de tirer davantage d'enseignements et de bénéfices des données.

Le cadre « Open Data for Social Impact » est un outil que les dirigeants peuvent utiliser pour exploiter les données afin de relever les défis qui leur tiennent le plus à cœur. Tout en reconnaissant que toutes les données ne peuvent pas être rendues accessibles au public, nous constatons les avantages considérables qui peuvent découler d’une plus grande ouverture des données, qu’il s’agisse de collaborations fiables en matière de données ou de données véritablement ouvertes et publiques. Nous utilisons l'expression « impact social » pour désigner un changement positif visant à résoudre un problème de société, tel que la réduction des émissions de carbone, la réduction de la fracture numérique, le développement des compétences professionnelles et la promotion de l'accessibilité et de l'inclusion.

Nous sommes convaincus que l'ouverture, le partage et la collaboration autour des données offrent des possibilités infinies pour dégager de nouvelles perspectives, prendre de meilleures décisions et gagner en efficacité face à certains des défis les plus urgents de notre époque.

Burton Davis
Vice-président et directeur juridique adjoint, groupe Propriété intellectuelle chez Microsoft

Ce site n'a pas pour objectif de fournir des conseils juridiques et ne doit pas être considéré comme tel. Ce cadre propose des ressources destinées à aider les organisations à promouvoir les données ouvertes et à s'engager dans des collaborations en matière de données au service de l'intérêt général. Le partage de données n'est pas sans risque. Il est recommandé de solliciter un avis juridique indépendant. Ce site contient des liens vers des ressources tierces. Microsoft décline toute responsabilité en cas de perte, de préjudice ou de dommage résultant de l'utilisation de ces liens ou de la confiance accordée aux contenus mis à disposition par des tiers.

Les organisations souhaitant exploiter les données ouvertes en comprennent peut-être les avantages et savent comment les appliquer à des projets spécifiques, mais elles ne savent pas toujours comment s'y prendre pour se lancer. Vous trouverez ci-dessous une feuille de route simple que vous pouvez suivre pour commencer à utiliser davantage les données ouvertes afin de relever les défis auxquels sont confrontés votre organisation, votre communauté et le monde en général. Lorsque cela est indiqué, cliquez pour en savoir plus et accéder aux sections correspondantes de ce cadre.

1. Vérifiez si vous disposez de l'infrastructure organisationnelle nécessaire.

Pour de nombreuses organisations, l'adoption d'une approche de données ouvertes constitue un véritable changement culturel. Avez-vous obtenu l'adhésion de vos parties prenantes ? Avez-vous évalué les investissements nécessaires pour exploiter ces données ? Un climat de confiance s'est-il instauré entre les parties prenantes ? Assurez-vous d'avoir les réponses à ces questions avant de passer à l'étape suivante.

Pour en savoir plus, consultez Leadership : Êtes-vous prêt à exploiter les données pour améliorer les résultats sociaux ?

2. Déterminez les questions auxquelles vous souhaitez répondre à l'aide des données.

Votre stratégie en matière de données commence par l'identification des questions auxquelles vous cherchez à répondre. Une fois ces questions identifiées, vous pouvez déterminer quels ensembles de données sont nécessaires et si vous y avez accès.

Pour en savoir plus, consultez Opportunité : Quelles sont les questions auxquelles vous souhaitez répondre à l'aide des données ?

3. Réunir les compétences nécessaires.

Vous avez besoin d'une stratégie adaptée et des ensembles de données appropriés. Mais vous avez également besoin de personnes compétentes pour vous fournir des analyses et des informations tout au long de votre projet. Veillez à évaluer les compétences requises en matière de données et à ce que tous les membres de votre équipe comprennent que la collaboration est au cœur du projet.

Pour en savoir plus, consultez Talent : Avez-vous les compétences nécessaires pour l'analyse de données ?

4. Instaurer un climat de confiance au sein de la communauté.

Mettez en place un cadre de gouvernance efficace afin de garantir que tant les opportunités que les risques liés aux données soient pris en compte. Veillez à ce que votre politique de gouvernance assure la transparence entre les parties prenantes, favorise l'inclusion parmi les membres de la communauté et encourage leur autonomisation, afin qu'ils comprennent pourquoi la collecte et l'utilisation des données ouvertes sont dans leur intérêt.

Pour en savoir plus, consultez Gouvernance communautaire : avez-vous instauré un climat de confiance au sein de votre communauté concernant l'utilisation des données ?

5. Assurez-vous de disposer des ressources de données appropriées.

Les outils d'analyse et de visualisation des données sont indispensables lorsque l'on travaille avec un large éventail d'ensembles de données et des volumes considérables d'informations. De même, il est essentiel de veiller à ce que toutes les exigences en matière de confidentialité et de sécurité soient prises en compte pour garantir des collaborations responsables en matière de données ouvertes et de partage de données.

Pour en savoir plus, consultez la rubrique Technologie et données : de quelles solutions et ressources avez-vous besoin pour renforcer votre impact ?

L'intelligence artificielle, ou IA, est le pilier de la transformation numérique que connaît actuellement le monde. Les opérations industrielles, les processus métier, la gestion de la clientèle et bien d'autres domaines sont en pleine mutation grâce à l'apprentissage automatique, qui ouvre la voie à davantage d'expérimentation, d'efficacité et de rapidité. La rationalisation de la collecte, du stockage et de la gestion de grandes quantités de données permet d'obtenir des informations plus fiables que les organisations peuvent exploiter dans leur prise de décision.

Des ensembles de données volumineux et variés peuvent contribuer à renforcer ces connaissances ou à les enrichir. Les données ouvertes, c'est-à-dire les données publiées pour que chacun puisse y accéder, les utiliser et les partager sans restriction, peuvent aider les utilisateurs à résoudre des problèmes plus rapidement et avec davantage de fiabilité, ce qui peut déboucher sur des avancées plus rapides et, grâce à leur capacité prédictive, permettre d'établir des prévisions plus précises. Pour ces raisons, la valeur que les données ouvertes apportent dans les domaines de la santé, des sciences, de l'éducation, de l'environnement et bien d'autres encore est inestimable pour aider à relever les plus grands défis de la société.

Dans la plupart des cas, ce ne sont pas les données en elles-mêmes qui ont de la valeur, mais ce que l'on en fait. Dans ce contexte, il est également important de souligner certains aspects économiques liés aux données. Les données sont non rivales : elles peuvent être utilisées à l'infini par un grand nombre de personnes sans que leur valeur ne s'épuise, et elles permettent de créer des effets de réseau. Par exemple, un volume accru de données peut améliorer les performances de l'IA, ce qui peut à son tour attirer davantage d'utilisateurs et générer encore plus de données.

L'ouverture des données ou leur mise à disposition peut générer davantage de valeur que leur conservation en silos, et elle peut libérer un immense potentiel d'intérêt public. Les utilisateurs qui combinent ces données avec d’autres ensembles de données ou qui les exploitent dans un nouveau contexte peuvent découvrir de nouvelles perspectives qui n’étaient pas apparentes lors de leur utilisation initiale. Comme le souligne l’Open Data Policy Lab dans son cadre des 9R, une plus grande ouverture des données peut également favoriser la reproductibilité, renforçant ainsi la confiance dans les résultats en permettant à d’autres de mener des travaux identiques ou connexes.

L'essentiel n'est pas simplement de transmettre des données à d'autres utilisateurs, mais de travailler avec eux pour comprendre comment celles-ci sont utilisées et comment les avantages qui en découlent peuvent être partagés avec la communauté. Sa valeur réside dans la manière dont elle est utilisée pour faire émerger de nouvelles perspectives et solutions. L'ouverture des données permet d'éviter que certaines possibilités d'utilisation ne soient négligées – et que la valeur des données ne soit sous-exploitée si elles restent inaccessibles. C'est là l'esprit de collaboration qui caractérise les données ouvertes. Sa valeur est infinie.

Pour en savoir plus sur la valeur des données, consultez le rapport « The Value of Data » de l'Open Data Institute.

L'une des préoccupations liées à l'ouverture des données peut être le risque de divulgation d'informations sensibles. La protection de la vie privée des individus et la protection des informations confidentielles ou sensibles sur le plan commercial peuvent être imposées par la loi ou régies par contrat. En outre, les organisations doivent également tenir compte des risques liés à la réputation, à l'éthique et aux aspects commerciaux liés au partage de données sensibles.

Afin de protéger les parties prenantes de l'écosystème du partage de données et d'instaurer la confiance dans ce partage, il est important de protéger les données sensibles par des moyens juridiques, techniques et organisationnels appropriés. Toutefois, cette exigence ne doit pas dissuader les organisations de mettre en œuvre une stratégie efficace en matière de données. Au contraire, ce niveau de protection peut être atteint en mettant en place des cadres de gouvernance adaptés pour un partage responsable des données.

Par exemple, des outils visant à renforcer la protection de la vie privée peuvent être utilisés pour préserver la confidentialité des informations personnelles. Des technologies et techniques telles que la confidentialité différentielle, le chiffrement homomorphe, l'informatique confidentielle, l'anonymisation et la dépersonnalisation peuvent être mises à profit pour protéger la vie privée des individus tout en améliorant l'accès aux données pour les organisations, les chercheurs et la société civile. Bien que ces technologies ne conviennent pas nécessairement à tous les contextes, elles peuvent s'avérer utiles dans certaines situations.

Pour en savoir plus sur les facteurs favorables et défavorables qui déterminent souvent l'impact des initiatives en matière de données ouvertes, consultez le « Tableau périodique des facteurs d'impact des données ouvertes » de The GovLab.

Les données ouvertes peuvent apporter aux parties prenantes de nouvelles connaissances qui les aident à prendre des décisions plus éclairées et plus objectives. La valeur ajoutée des ensembles de données provenant de différentes sources permet aux utilisateurs de mieux cerner les enjeux et de découvrir de nouvelles perspectives. Comme le dit le dicton, « on ne sait pas ce qu’on ne sait pas ». Les données ouvertes offrent l’occasion de découvrir de nouvelles possibilités auxquelles les utilisateurs n’avaient jamais songé auparavant.

C'est la nature même des données ouvertes qui est le moteur de ce processus. Par exemple, les données peuvent être analysées de multiples façons afin de mettre en évidence des tendances et d'obtenir ainsi une vision multidimensionnelle du problème que l'utilisateur cherche à résoudre. Ces résultats peuvent être partagés avec le grand public dans le cadre d'une démarche de crowdsourcing, afin d'enrichir les conclusions existantes ou d'en dégager de nouvelles. Outre un partage et une sensibilisation à plus grande échelle, les données ouvertes peuvent inciter d'autres acteurs à faire de même et donner lieu à des contributions qui profitent à tous.

À titre d'exemple, The Nature Conservancy (TNC) Inde et Microsoft exploitent des images satellites ouvertes existantes pour créer un nouvel ensemble de données ouvertes sur les parcs solaires en Inde. Ces données permettront d'identifier les facteurs déterminants pour l'aptitude des terrains à accueillir des projets solaires et, à terme, aideront les organismes publics à mieux planifier le développement de l'énergie solaire.

La prise de décision ne doit donc pas nécessairement reposer exclusivement sur des ensembles de données provenant d'une seule et même organisation. Les données ouvertes permettent d'accéder à des données publiées par d'autres, ce qui peut offrir la possibilité d'enrichir les données de votre organisation, et ainsi d'éclairer davantage le résultat final et la prise de décision.

Comme indiqué plus haut, les données ouvertes aident les utilisateurs à identifier et à résoudre divers problèmes qui n’auraient peut-être pas été pris en compte au départ. Elles permettent également aux organisations de mettre en évidence des liens avec d’autres ensembles de données. L’indice de vulnérabilité alimentaire et agricole de Purdue s’est appuyé sur des ensembles de données ouvertes très variés pour apporter un éclairage nouveau sur l’impact de la COVID-19 sur la production agricole ainsi que sur la santé des agriculteurs et des ouvriers agricoles.

Grâce à un accès à davantage de données, il est possible d'obtenir des informations plus rapidement. Cela donne aux utilisateurs la liberté d'expérimenter de nouvelles idées, de mettre en évidence des corrélations jusque-là inconnues ou de prolonger la phase de découverte. Cette exploration continue des données ouvre la voie à de nouvelles possibilités, souvent plus efficaces que les méthodes existantes.

Les avancées scientifiques rendues possibles par les données ouvertes nous ont déjà démontré qu'elles constituent un modèle essentiel pour les chercheurs, favorisant notamment le partage des protocoles, la publication et la diffusion des résultats, ainsi que le partage des codes. La nature même de toute recherche repose en effet sur la garantie que les données sont consultables, accessibles et réutilisables, afin de permettre un examen critique par des tiers.

La promesse des données ouvertes réside dans le fait qu’elles ouvrent ces portes et accélèrent la recherche et l’innovation au service de l’intérêt général. Par exemple, le partage ou la mise à disposition publique de certaines données de santé a contribué à accélérer le développement de traitements médicaux, tels que les vaccins mis au point pour lutter contre le virus de la COVID-19. Les enseignements tirés de cette expérience ont incité les États-Unis à allouer des milliards de dollars pour soutenir une recherche plus rapide. À ce jour, les National Institutes of Health ont alloué près de 4,9 milliards de dollars pour soutenir des projets de recherche sur la COVID-19. L'intégration des principes des données ouvertes dans ces programmes peut contribuer à accélérer la recherche, ce qui sera bénéfique tant pour la pandémie actuelle que pour les crises à venir.

• Selon un rapport publié en 2013 par le McKinsey Global Institute, le marché des données ouvertes, estimé à 3 000 milliards de dollars par an, repose sur la valeur ajoutée générée par la combinaison des données publiques ouvertes et des données partagées détenues par les entreprises.
• En 2014, Lateral Economics a estimé que la valeur potentielle des données ouvertes pour le G20 s'élèverait à environ 2 600 milliards de dollars par an, contribuant à hauteur d'environ 1,1 % au produit intérieur brut (PIB) cumulé des pays du G20 entre 2014 et 2019, soit 55 % de l'objectif de croissance supplémentaire de 2 % fixé par le G20.
• En 2020, le Portail européen des données a estimé que la valeur des données ouvertes pour l'UE-28+ s'élevait à 184,45 milliards d'euros en 2019, et prévoyait qu'elle atteigne entre 199,51 et 334,20 milliards d'euros d'ici 2025. Le rapport s'est également penché sur les chiffres de l'emploi, avec 1,09 million d'employés dans le secteur des données ouvertes en 2019 et entre 1,12 et 1,97 million d'employés prévus d'ici 2025.
• Transport for London a indiqué que l'utilisation de ses données ouvertes a permis à des entreprises du secteur privé d'apporter une contribution comprise entre 12 et 15 millions de livres sterling par an à l'économie londonienne.

Pour en savoir plus et découvrir des études de cas expliquant pourquoi les entreprises se tournent vers le partage des données, consultez la publication de l'Open Data Institute intitulée «Sept raisons pour lesquelles les entreprises devraient partager leurs données».

Pour en savoir plus sur les arguments économiques en faveur de la collaboration en matière de données et de leur réutilisation dans l'intérêt général, consultez le cadre des « 9R » de l'Open Data Policy Lab.

Le cadre « Open Data for Social Impact » est un outil que les dirigeants peuvent utiliser pour exploiter les données afin de résoudre des enjeux sociétaux majeurs, tels que la réduction des émissions de carbone, la réduction de la fracture numérique, le développement des compétences professionnelles, ainsi que la promotion de l'accessibilité et de l'inclusion. Ce cadre a pour objectif de guider les dirigeants d'organisations issues de l'ensemble de l'écosystème des données – administrations publiques, organisations à but non lucratif et organisations multilatérales – vers des informations et des solutions qu'ils pourront mettre à profit pour contribuer à la résolution de ces enjeux sociaux majeurs.

Ce site identifie cinq domaines thématiques que les organisations devraient prendre en compte lorsqu'elles cherchent à utiliser les données pour améliorer les résultats sociaux : le leadership, les opportunités, les compétences, la gouvernance communautaire, ainsi que la technologie et les données. Il propose des questions à se poser et met à disposition des ressources pouvant aider à y répondre. Ces concepts sont illustrés par des exemples tirés de projets concrets liés aux données ouvertes. Le site propose également une feuille de route sur les données ouvertes que les dirigeants d'organisations peuvent utiliser pour se lancer.

Ce cadre peut servir d'outil pour jeter les bases de l'open data et de la collaboration en matière de données. Il existe toutefois de nombreuses autres ressources de qualité auxquelles il est possible de se référer et qui peuvent aider ceux qui souhaitent utiliser les données pour générer un impact social ; nous en présentons certaines sur ce site.

Ce cadre vise à promouvoir une culture de données ouvertes et de collaboration en matière de données en aidant les dirigeants d'organisations à réfléchir aux questions suivantes :

1. Leadership : Êtes-vous prêt à exploiter les données pour améliorer les résultats sociaux ?

2. Opportunité : À quelles questions souhaitez-vous répondre à l'aide des données ?

3. Compétences : Possédez-vous les compétences requises pour l'analyse de données ?

4. Gouvernance communautaire : avez-vous réussi à instaurer un climat de confiance au sein de votre communauté concernant l'utilisation des données ?

5. Technologie et données : De quelles solutions et ressources avez-vous besoin pour mesurer, faciliter et renforcer votre impact ?

Les dirigeants d'organisations peuvent se heurter à diverses préoccupations ou résistances lorsqu'ils s'efforcent d'exploiter les données pour relever des défis complexes. Dans certains cas, l'entreprise ne dispose pas en interne des compétences nécessaires – qu'il s'agisse de data scientists, d'analystes de données, de chefs de projet ou de chercheurs – pour collecter et analyser les données. Dans d'autres cas, le long délai nécessaire à la mise en place d'une structure de gouvernance du partage des données avec d'autres organisations peut conduire à l'abandon de la collaboration avant même qu'elle ne porte ses fruits.

En fin de compte, pour la plupart des organisations, l'adoption d'une approche fondée sur les données ouvertes constitue un véritable changement culturel.

Il est important de reconnaître ici que les organisations se situent sur un continuum de maturité en matière de données – allant d’un engagement naissant à utiliser les données pour innover jusqu’à une culture où l’innovation fondée sur les données est ancrée à tous les niveaux. Quelle que soit la position d’une organisation sur ce continuum, une approche ouverte des données nécessite un dirigeant déterminé à mettre les données de l’organisation au service de l’entreprise. Cet engagement peut prendre diverses formes, telles que :

• Défendre et mettre en avant publiquement l'importance du partage des données.
• Tirer des enseignements des données.
• Encourager la collaboration et l'engagement communautaire.
• Établir des relations avec les principaux bénéficiaires et les utilisateurs potentiels des données.
• Établir un cadre pour une utilisation responsable des données.

Toutes ces mesures contribuent à mettre en place une approche fiable du partage des données, susceptible d'inspirer confiance aux parties prenantes.

Suivez les étapes suivantes pour mieux préparer votre organisation à exploiter les données de manière innovante afin de résoudre les problèmes prioritaires :

• Quels investissements faut-il réaliser pour exploiter les données ?
• Quelles mesures incitatives faut-il mettre en place pour exploiter les données ?
• Comment instaurer la confiance en interne et en externe ? Qui sont vos partenaires et parties prenantes ?
• Comment créer une dynamique au sein de votre organisation pour que l'innovation fondée sur les données soit considérée comme une priorité à long terme, et non comme un projet à court terme ?

Il n’est pas surprenant que les organisations qui considèrent les données comme une ressource essentielle aient besoin d’un leadership fort. Selon une enquête publiée en juillet 2021 par Data Orchard, 63 % des personnes interrogées affirment que la direction de leur organisation n'est pas convaincue de la valeur des données. Seul un tiers d'entre elles déclarent que leur direction est impliquée et favorable à cette approche, pose les bonnes questions sur les données et s'emploie activement à en exploiter la valeur. La promesse d'une exploitation des données offre aux dirigeants une opportunité significative d'améliorer leurs capacités à utiliser les données au profit de leur organisation.

Le GovLab de l'université de New York (NYU) organise une « Data Stewards Academy », qui comprend un programme d'apprentissage autonome. Cette formation s'adresse aux personnes occupant diverses fonctions de gestionnaires de données à travers le monde – un rôle qui vise à répondre aux questions énumérées ci-dessus de manière à favoriser une collaboration en matière de données qui soit systémique, durable et responsable.

La mise en œuvre d'initiatives en matière de données ouvertes et de partage des données nécessite des changements tant culturels que stratégiques et opérationnels. Pour tirer pleinement parti de ces avantages – notamment la responsabilisation vis-à-vis des résultats, la confiance, la transparence et la sécurité –, les dirigeants doivent d'abord s'attaquer aux obstacles internes et aux autres formes de résistance organisationnelle. Cela peut impliquer de remettre en question le statu quo, de mettre en œuvre des réformes à grande échelle ou d'assumer de nouveaux risques ; pour tous ces changements, et en particulier au sein d'une grande organisation, un leadership fort et un engagement sans faille sont indispensables.

Lorsqu'il s'agit de faire évoluer la culture d'une organisation vers une approche davantage axée sur les données, l'Organisation mondiale de la santé (OMS) ne cesse de démontrer cette nécessité. Avec plus de 8 000 employés à travers le monde et une responsabilité envers ses 194 États membres répartis dans six régions, la mise en œuvre d'une initiative de transformation numérique ne pouvait aboutir que grâce à un leadership fort et à une action résolue à tous les niveaux.

En tant qu'organisation multilatérale, l'OMS jouit d'un statut unique en tant qu'entité fondée sur la science et les données factuelles, qui établit des normes et des standards applicables à l'échelle mondiale, avec pour mission de promouvoir la santé, d'assurer la sécurité mondiale et de venir en aide aux plus vulnérables. Lorsque le Dr Tedros Adhanom Ghebreyesus a été nommé directeur général de l’OMS en 2017, il a reconnu que les données constituaient un élément essentiel pour mener à bien cette mission et atteindre les objectifs dits des « trois milliards »: un milliard de personnes supplémentaires bénéficiant d’une meilleure santé et d’un meilleur bien-être, un milliard de personnes supplémentaires ayant accès à une couverture sanitaire universelle abordable, et un milliard de personnes supplémentaires mieux protégées contre les urgences sanitaires.

En 2019, le Dr Tedros a démontré sa volonté de transformer l’OMS en une organisation moderne, fondée sur les données, en annonçant publiquement sa vision et en créant une nouvelle division chargée des données, de l’analyse et de la mise en œuvre pour un impact (DDI). Cette division a été mise en place pour combler de toute urgence les lacunes en matière de données, réduire leur fragmentation et améliorer l’efficacité des processus de gestion des données de bout en bout au sein de l’OMS. Un accent particulier a été mis sur la consolidation des données et des ressources sanitaires destinées aux utilisateurs externes et internes, ainsi que sur l'utilisation de technologies modernes, notamment la sécurité des données privées et sensibles, l'analyse transparente et des méthodes de visualisation performantes.

Dès le départ, la direction de l’OMS s’est attachée à instaurer un climat de confiance et à assurer la continuité auprès de ses parties prenantes internes et externes en promouvant une approche stratégique et cohérente de la gouvernance des données. En interne, un comité de gouvernance des données, composé de hauts responsables, a été mis en place afin de définir l’orientation générale de la stratégie et de la politique en matière de données. Un réseau collaboratif de type « hub and spoke » a également été créé pour faciliter la mise en œuvre des politiques de gouvernance des données à l’échelle de l’OMS, avec la participation de tous les programmes concernés et de chaque région. Les hauts responsables ont été chargés d’apporter un soutien régulier aux réunions de ce réseau afin de fournir des orientations, encourageant ainsi les progrès et apportant le soutien indispensable à l’institutionnalisation d’un nouveau mécanisme de gouvernance des données.

Sur le plan externe, l’OMS a sollicité des conseils extérieurs et s’est associée à des organisations extérieures à l’ONU, y compris au secteur privé, afin de renforcer ses capacités en matière de données et d’analyse. En juin et en septembre 2021, elle a organisé deux sommets sur la gouvernance des données de santé afin de réunir l’OMS, les États membres, les partenaires et le grand public pour passer en revue les meilleures pratiques et souligner la nécessité de considérer les données de santé comme un bien public mondial.

Par ailleurs, en partenariat avec Microsoft, Avanade et d’autres acteurs, la direction de l’OMS a réalisé un investissement à long terme visant à développer et à maintenir les systèmes techniques nécessaires pour étayer les décisions grâce à des données actualisées, fiables et exploitables. Cet investissement a abouti à la création du World Health Data Hub (WHDH). Le WHDH est la première solution complète et de bout en bout au monde dédiée à la santé mondiale ; il vise à rationaliser les processus et à garantir que les données soient accessibles, faciles à trouver et exploitables pour toutes les parties prenantes.

Tout au long de ce processus de transformation, la direction de l’OMS a démontré cet engagement en s’exprimant publiquement, en se montrant présente et impliquée tant en interne qu’en externe, et en réalisant des investissements à long terme dans les outils concrets (tels que le WHDH) et les changements de comportement (tels qu’une charte des valeurs actualisée) nécessaires à la mise en œuvre. Ce changement culturel à grande échelle vers une organisation fondée sur les données serait impossible sans l’engagement de la direction, et l’OMS peut servir d’exemple à d’autres organisations qui souhaitent opérer une transition similaire.

Comprendre pourquoi on souhaite résoudre un problème semble être une tâche assez simple. En effet, se demander « pourquoi » peut sembler si évident que cette étape est souvent négligée. Pourtant, se demander « pourquoi » est essentiel pour lancer un projet et pour garantir la pérennité de la solution. Cette démarche est nécessaire tout au long du cycle de vie de l’innovation, qu’il s’agisse de créer une dynamique au sein de l’organisation, d’informer les parties prenantes, de faire avancer le projet, de définir la bonne approche en matière de gouvernance, de s’assurer que les données sont adaptées à l’objectif visé, ou encore de mettre en œuvre une solution technique.

Déterminer les questions auxquelles vous souhaitez répondre constitue une première étape cruciale. Une fois ces questions identifiées, vous pouvez commencer à réfléchir aux solutions nécessaires pour y répondre et contribuer à résoudre le problème.

Voici quelques exemples de problèmes que les données ouvertes pourraient aider à résoudre :

• Mon organisation dispose de données susceptibles de contribuer à l'amélioration de la planification des transports dans ma région. Comment puis-je partager ces données de manière pertinente et responsable ?
• Mon organisation a publié des données ouvertes sur les inégalités raciales. Comment pouvons-nous encourager l'utilisation de ces données ?
• Quelles sont les mesures les plus rentables et les plus équitables pour améliorer la qualité de l'air dans chaque région, en particulier en ce qui concerne les sources de pollution qui touchent les pays à faible et moyen revenu ?

Pour découvrir cet dernier exemple ainsi que d'autres questions urgentes et cruciales auxquelles il serait possible d'apporter une réponse si les ensembles de données pertinents étaient exploités de manière responsable, rendez-vous sur le site de l'initiative « The 100 Questions » du GovLab.

Maintenant que vous avez identifié les questions, l'étape suivante consiste à déterminer où en est votre organisation dans son cheminement vers l'obtention de ces réponses. Pour ce faire, il peut être utile de dresser une cartographie de l'écosystème de données actuel. Cette cartographie permet d'explorer de nouvelles sources de données, d'exploiter les flux de données existants, d'identifier les changements nécessaires et de repérer d'autres parties prenantes qui s'efforcent également de résoudre un problème identique ou similaire.

Une bonne façon de commencer consiste à recenser les acteurs de votre écosystème de données et à cartographier la manière dont la valeur y circule. Par exemple, cette valeur peut prendre la forme de données, mais elle peut aussi résulter d'un échange de retours d'expérience ou de connaissances.

Pour réaliser une cartographie d'écosystème de données, consultez le guide « Data Ecosystem Mapping: Tool and Guidance » de l'Open Data Institute.

L'accès aux données peut constituer un élément essentiel de ce processus, mais ce n'est pas le seul aspect à prendre en compte. Il est également important d'examiner de manière plus générale comment l'ensemble des parties prenantes de votre écosystème de données pourront en tirer de la valeur.

En interne, les hauts dirigeants devront obtenir l'adhésion des parties prenantes et créer une dynamique au sein de l'organisation pour relever ce défi. Les parties prenantes externes devront comprendre en quoi cela correspond à leurs intérêts et avoir une raison de s'impliquer. En d'autres termes, elles auront besoin d'une réponse à la question : « Qu'est-ce que cela m'apporte ? »

La prise en compte des intérêts des parties prenantes contribuera, à terme, à instaurer un climat de confiance. Cela peut notamment passer par l'implication de vos parties prenantes dans les discussions sur les échanges de valeur, par exemple en les invitant à participer à une session de cartographie de l'écosystème des données en groupe.

Évaluer l'ensemble des données disponibles est une tâche de taille. Une fois que vous avez clairement défini les questions auxquelles vous souhaitez répondre, l'étape consistant à identifier les ensembles de données devient plus facile à gérer. Évaluez les données dont vous disposez et déterminez quelles données ouvertes et partagées sont nécessaires pour résoudre le problème. Pour ce faire, vous pouvez :

• Utilisation d'une liste de contrôle pour identifier les données dont vous disposez et ce que vous pouvez en faire, par exemple :
  • En quoi consiste cet ensemble de données ?
  • Quels sont les éléments que vous devez protéger et quel est le degré de sensibilité de ces données ?
  • D'où proviennent les données ? Comprendre la traçabilité des données est essentiel pour favoriser une utilisation fiable de celles-ci. La « traçabilité » fait référence à la qualité de l'ensemble de données et repose sur plusieurs facteurs, notamment la provenance de celui-ci (y compris des indicateurs relatifs à la fiabilité estimée, au niveau de confiance et au risque).
  • Où sont stockées les données ?
  • À quoi servira-t-il ?
  • Y a-t-il des restrictions d'accès ou d'utilisation ?
• Identifier les lacunes dans les données et trouver des partenaires susceptibles de contribuer au projet ou des ressources permettant d'obtenir des données ouvertes.
• En exploitant des ensembles de données librement accessibles, tels que ceux mis à disposition sous licence Open Data sur Azure Open Datasets, GitHub et Microsoft Research Open Data.
• Préparation de vos ensembles de données internes en vue d'un partage externe. Pour les données pouvant être mises à disposition en tant que données ouvertes, il est recommandé d'utiliser le « Community Data License Agreement – Permissive, Version 2.0 » (CDLA-Permissive-2.0) ou une autre licence de données ouvertes pour partager vos données. Les conditions d'utilisation aident les utilisateurs à comprendre les conditions et les restrictions régissant l'utilisation des données. L'ajout de conditions appropriées identifie les données comme ouvertes, clarifie leur réutilisation et favorise l'innovation. Les organisations à but non lucratif peuvent accéder au Microsoft Nonprofit Innovation Hub, qui comprend un modèle juridique simple permettant d'établir une collaboration en matière de données.
• Collaborer avec d'autres organisations ou parties prenantes qui s'efforcent de résoudre le même problème.

Au début de l'année 2021, l'Open Data Institute et Microsoft ont lancé un réseau d'apprentissage entre pairs dans le but d'aider les organisations collaborant dans le domaine des données à relever plus efficacement les défis auxquels elles sont confrontées. Cette initiative visait notamment à examiner les questions liées à la confiance et à la fiabilité entre les participants et les autres parties prenantes.

Lors du premier atelier, les participants ont découvert l'outil de cartographie de l'écosystème des données afin d'analyser les flux de données et de valeur au sein de leurs écosystèmes. Il s'agissait notamment de surmonter les obstacles au partage des données en élaborant une cartographie fiable de l'écosystème, afin de comprendre où la confiance – ou son absence – influe sur la valeur générée par les flux de données.

L'un des projets de collaboration du Peer Learning Network, intitulé « Caring for Equality », fruit d'un partenariat entre la municipalité de Buenos Aires (Argentine), le Center for Global Development et l'Open Data Charter, visait à réduire les inégalités liées aux tâches de soins qui limitent l'autonomie économique des femmes. À partir de données provenant de multiples sources privées et publiques, les équipes ont créé un « système d’indicateurs de soins » destiné à analyser la situation à Buenos Aires et à fournir des informations permettant d’améliorer l’élaboration des politiques et la responsabilité envers les citoyens de la ville.

Dans le cadre de cette collaboration, l'exercice de cartographie de l'écosystème des données a permis d'identifier les fournisseurs et les sources de données, de déterminer comment accéder à ces données et les exploiter, et d'examiner les enjeux liés à la confiance dans le cadre du partage de données avec et au sein du gouvernement. Cet exercice a débouché sur des décisions clés qui ont permis de faire avancer l'initiative en s'appuyant sur une vision commune de la valeur du système de soins en cours de mise en place.

Pour plus d'informations sur Caring for Equality, cliquez ici.

Lorsque Londres a annoncé son projet de devenir une ville zéro carbone d'ici 2030, il a fallu réfléchir à des modes de transport plus écologiques pour l'ensemble de la ville et ses banlieues. Étant donné que le passage des véhicules à essence et diesel aux véhicules électriques peut contribuer à réduire les émissions de carbone, la ville devait mieux cerner les possibilités de créer une infrastructure de recharge électrique plus performante. Cela impliquait de permettre aux promoteurs immobiliers et aux opérateurs de bornes de recharge de collaborer afin de constituer des ensembles de données plus complets permettant de comprendre la demande des propriétaires de véhicules électriques (VE).

Un projet pilote de partage de données a été mis en place afin de déterminer comment améliorer l'infrastructure de recharge des véhicules électriques à Londres. Ce programme de partage de données entre les secteurs public et privé a permis de dégager des conclusions utiles pour identifier les emplacements potentiels des bornes de recharge pour véhicules électriques. Ce projet pilote a démontré le potentiel du partage de données, de la collaboration en matière de données et des données ouvertes pour contribuer au développement de l'infrastructure de recharge des véhicules électriques à Londres et, à terme, soutenir l'objectif de la ville d'atteindre la neutralité carbone d'ici 2030.

Des ensembles de données comprenant des informations sur le comportement routier, la capacité de recharge et le cadastre ont permis d'identifier plus de 2 000 parcelles publiques dans la ville qui mériteraient d'être examinées de plus près en tant que sites potentiels pour l'installation de bornes de recharge pour véhicules électriques.

La transparence des données permet à la ville de présenter les fondements de son analyse, ce qui contribue à instaurer la confiance chez les sceptiques et à susciter l'intérêt des investisseurs dans les infrastructures de recharge pour véhicules électriques. Des tiers peuvent examiner l'analyse en détail afin de déterminer si les conclusions tirées sont fiables et exactes. Dans l'ensemble, l'utilisation de données ouvertes dans le cadre de ce projet a démontré que le partage des données permettait de surmonter les obstacles liés aux infrastructures dans le cadre d'une initiative d'une telle envergure.

Pour plus d'informations sur le projet pilote d'infrastructure de recharge pour véhicules électriques, cliquez ici.

Tout comme l'accès aux données est essentiel pour permettre aux organisations de résoudre des problèmes et d'innover, il est vital pour toute organisation de disposer des compétences nécessaires pour exploiter ces données. Pourtant, selon les chiffres de LinkedIn, environ la moitié des personnes possédant des compétences techniques en IA travaillent dans le secteur technologique, et ces profils font souvent défaut dans d'autres organisations et secteurs.

Lorsque vous cherchez à mettre les données au service de votre organisation, il est essentiel de vous assurer que celle-ci dispose des compétences nécessaires pour concevoir et mettre en œuvre un plan permettant d'obtenir les informations et les réponses que vous recherchez. Cela ne signifie pas pour autant que vous deviez recruter des équipes d'informaticiens. Au contraire, toute une gamme de professions et de compétences intervient dans le traitement des données sous différentes formes, notamment les analystes de données, les data scientists, les ingénieurs logiciels et les chercheurs. Les compétences dont vous avez besoin dépendront des compétences en matière de données requises pour votre projet.

Voici quelques exemples de questions que votre organisation pourrait inclure dans sa liste de contrôle pour cette évaluation :

• Quelles sont les compétences essentielles en matière de données nécessaires pour relever le défi identifié ? Par exemple, les compétences techniques pourraient inclure la gestion des systèmes et des infrastructures de traitement des données, la mise en place de pipelines de données et d'outils d'analyse, ainsi que la visualisation ou la production de rapports sur les données. Les compétences non techniques requises pourraient inclure la collecte des besoins en mode consultatif, la gestion des parties prenantes et la gestion de programmes.
• De quelles compétences en matière de données disposez-vous actuellement au sein de votre organisation ?
• Dans quels domaines constatez-vous un déficit critique de compétences ?
• Pouvez-vous vous associer à une autre organisation pour combler cette lacune, ou devrez-vous faire appel aux compétences disponibles au sein de votre propre organisation ?
• Avez-vous besoin de recruter de nouveaux talents ? Existe-t-il des possibilités de perfectionner les compétences de votre personnel actuel ?
• Proposez-vous actuellement des programmes de formation destinés à améliorer les compétences en matière de données ? Quels types de programmes de formation pourraient être nécessaires ?

Vous trouverez une description détaillée des principaux postes techniques et opérationnels au sein d'une équipe interdisciplinaire dans le guide « The AI playbook », téléchargeable ici.

Pour plus de ressources, consultez le « Data Skills Framework » de l'Open Data Institute.

Le crowdsourcing basé sur les données ouvertes aide les organisations à résoudre des problèmes complexes, car il peut déboucher sur des solutions inattendues, accélérer la résolution des problèmes et alléger la charge de travail des utilisateurs. Le crowdsourcing repose sur le recours à des agents de collecte de données bénévoles (ou rémunérés) qui peuvent ou non avoir des liens directs avec l'organisation menant la recherche. Leur contribution permet en fin de compte de réduire les coûts et les délais en complétant les compétences et les systèmes existants. Les progrès de la technologie mobile ont contribué à la popularité du crowdsourcing, car davantage de personnes ont désormais un meilleur accès aux données et à un large éventail de communautés à travers le monde.

Parmi les avantages du crowdsourcing, on peut citer :

• Des données variées. Étant donné que les contributeurs peuvent représenter un large éventail d'utilisateurs du monde entier, leurs contributions sont susceptibles de refléter la diversité nécessaire pour obtenir les résultats les plus fiables.
• Réduction des coûts. En externalisant la collecte de données, les entreprises peuvent réduire leurs coûts et avoir besoin de moins de ressources pour acquérir, nettoyer et structurer les ensembles de données en interne.
• Une confiance accrue. Le terme « crowdsourcing » implique en soi que les données proviennent de sources extérieures à une organisation donnée et qu’elles s’appuient sur un large éventail de contributeurs. De ce fait, le processus peut gagner en crédibilité. Cette confiance renforcée peut susciter une plus grande participation du public à la recherche. 

Un bon exemple de crowdsourcing dans le domaine médical est Folding@home, une organisation et une plateforme en ligne qui utilise le crowdsourcing pour accélérer les simulations, comme celles portant sur le coronavirus responsable de la COVID-19, et pour développer de nouveaux traitements.

Dans le cadre d’un partenariat avec Microsoft AI for Health, le Dr Greg Bowman, biophysicien moléculaire à la faculté de médecine de l’université de Washington à Saint-Louis, a lancé un appel à des volontaires du monde entier afin qu’ils mettent à disposition la puissance de calcul de leurs ordinateurs personnels pour effectuer des simulations protéiques et renvoyer les données générées vers ses serveurs. La passion collective pour lutter contre une pandémie mondiale a permis de faire passer le nombre d'appareils exécutant Folding@home d'environ 10 000 à 1 million en seulement deux mois. Le Dr Bowman considère la méthode de crowdsourcing utilisant des données ouvertes comme un modèle pour lutter contre les maladies actuelles et futures.

« Nous pouvons prendre un problème qui aurait nécessité 500 ans pour être résolu sur un seul ordinateur de bureau et le résoudre en l’espace de six mois », a-t-il déclaré.

Pour en savoir plus sur Folding@home et le Dr Greg Bowman.

Pour plus d'informations sur le programme et les projets « AI for Health » de Microsoft, cliquez ici.

L'utilisation des données pour traiter les problèmes sociaux soulève souvent d'importantes questions de gouvernance et de conformité. Il est important de replacer ces questions dans le contexte de la communauté des parties prenantes qui ont un intérêt dans les données et leur utilisation. L'établissement de relations solides avec cette communauté contribuera à promouvoir une bonne gouvernance et à identifier de nouvelles utilisations autorisées susceptibles de générer des avantages inattendus découlant d'une collaboration en matière de données ou d'une initiative connexe. Lorsque votre communauté accorde sa confiance à ces opportunités, celles-ci peuvent amplifier les avantages de votre initiative en matière de données pour toutes les organisations, personnes et communautés impliquées ou concernées.

De solides cadres de gouvernance peuvent contribuer à atténuer les risques. Ces risques peuvent être d’ordre juridique et réglementaire, mais les risques liés à la confiance du public et à la réputation revêtent également une importance considérable pour les organisations. Il convient de les mettre en balance avec les risques liés au fait de ne pas donner accès aux données à des fins d’intérêt public. Le GovLab, parmi d’autres, définit ce processus comme la recherche de moyens permettant d’éviter à la fois les utilisations abusives, telles que les utilisations non autorisées qui portent préjudice aux personnes concernées, et les occasions manquées, notamment les occasions perdues d’améliorer la vie des gens grâce à la réutilisation des données. Vous trouverez ci-dessous des exemples de considérations en matière de gouvernance qui, lorsqu'elles sont examinées et appliquées dès les premières étapes, peuvent permettre à la fois d'atténuer les risques et d'améliorer les possibilités d'utilisation des données.

Et si nous pouvions rendre les données accessibles à tous ? Cela pourrait passer par la mise en place d'une initiative intégrant dès le départ l'un ou l'autre des aspects suivants :

• Transparence dans la gouvernance de l'initiative et au sein de ses instances dirigeantes
• Transparence quant à l'objectif de l'initiative
• Transparence concernant les données collectées, consultées ou créées
• Transparence quant à la conformité de l'utilisation des données avec la législation et la réglementation
• Désignation d'un responsable des données
• Stockage et partage sécurisés des données
• Permettre l'accès aux données ou les partager de manière à préserver la confidentialité et les informations commercialement sensibles
• Fournir des informations pertinentes à un large éventail de parties prenantes, dans un esprit de partage des avantages
• En adoptant des approches qui permettent aux particuliers et aux organisations d'avoir leur mot à dire sur la manière dont les données sont collectées, utilisées, stockées et partagées

Et si nous pouvions collecter des données qui aident les communautés locales à résoudre leurs problèmes ? Et si nous utilisions ces données pour lever les obstacles à l'inclusion ? Les réponses à ce genre de questions permettront de montrer au public qu'il est dans son intérêt d'exploiter les données de manière innovante et responsable, et que cela peut avoir des effets positifs à long terme.

Quels sont les mécanismes mis en place pour garantir que les données puissent être partagées et utilisées ? Voici quelques éléments à prendre en considération :

• Comment rendre les données « aussi ouvertes que possible » afin de favoriser l'innovation et de permettre leur utilisation et leur combinaison de manière nouvelle et intéressante ? Est-il possible de rendre ces données ouvertes ou de les partager en toute confiance, par exemple grâce à l'anonymisation ?
• Comment rendre les données interopérables à l'aide de modèles de données communs, de normes ou d'identifiants stables ? Par exemple, les principes FAIR fournissent des orientations pour améliorer la facilité de recherche, l'accessibilité, l'interopérabilité et la réutilisabilité des données de recherche.

Définir ces objectifs peut s'avérer très utile pour mettre en place un cadre de gouvernance visant à créer un écosystème de données équitable, ouvert et fiable. Le « Data Ethics Canvas » de l'Open Data Institute constitue un outil précieux pour élaborer et évaluer les modalités d'utilisation des données.

Tout au long du cycle de vie de l'initiative, le cadre de gouvernance doit être réexaminé afin de créer une boucle de rétroaction permettant de s'assurer que les objectifs sont constamment réévalués, en particulier si ceux-ci évoluent. Vous pouvez décider qu'il est préférable de déléguer les décisions de gouvernance à un groupe de parties prenantes ou à un organisme indépendant, par exemple à un conseil de gouvernance ou à un gestionnaire de données indépendant. Lorsque les décisions sont déléguées, il peut être particulièrement important de disposer de lignes directrices ou d'une approche fondée sur des principes convenus qui permettront à ces décisions d'évoluer dans l'esprit de l'initiative.

De plus, la co-création de principes et de conditions régissant l'accès aux données et leur réutilisation par le biais de délibérations directes, à l'instar du modèle présenté par « The Data Assembly » de The GovLab, pourrait permettre d'obtenir une acceptation sociale supplémentaire en faveur de la collaboration en matière de données.

Une approche de la gouvernance fondée sur des principes vous aidera à mettre en place un cadre de gouvernance qui va au-delà des simples considérations juridiques et de conformité. Cela peut s'avérer utile lorsque plusieurs organisations participent à une initiative d'innovation en matière de données. En s'accordant dès le départ sur les principes qui régiront la collecte, le stockage, l'utilisation et le partage des données, le groupe sera en mesure de prendre des décisions à l'avenir. Dans certains cas, ces principes peuvent être consignés dans une charte des données.

Pour vous aider à analyser et à évaluer vos politiques et principes en matière de partage des données, Microsoft a publié cinq principes qui guident nos contributions et nos engagements en faveur d'une collaboration fiable autour des données. Nous espérons que ces principes alimenteront le débat général sur les données ouvertes et que d'autres pourront s'en inspirer pour les améliorer. Ces cinq principes sont les suivants :

• Ouverture – Nous nous efforcerons de rendre les données relatives aux grands enjeux sociaux aussi accessibles que possible, notamment en contribuant nous-mêmes à la mise à disposition de données ouvertes
• Accessibilité – Nous investirons dans la création de nouvelles technologies et de nouveaux outils, ainsi que dans des mécanismes de gouvernance et des politiques visant à rendre les données plus accessibles à tous
• Autonomisation – Nous aiderons les organisations à tirer parti de leurs données selon leurs propres choix, et à former leurs talents en IA afin qu'ils puissent exploiter ces données de manière efficace et autonome
• Sécurité – Nous mettrons en place des mesures de sécurité afin de garantir la sécurité opérationnelle du partage des données lorsque cela est nécessaire
• Confidentialité – Nous aiderons les organisations à protéger la vie privée des personnes dans le cadre de collaborations impliquant le partage de données à caractère personnel

La Charte des données, publiée en 2021 à la suite des recommandations de la Commission des données de Londres, constitue un exemple de gouvernance communautaire.

Il est essentiel de mettre en œuvre des solutions fondées sur les données pour résoudre les problèmes qui pèsent sur la croissance future de la ville. Sans une synergie entre les autorités locales et le secteur privé, il serait impossible de trouver des solutions à des problèmes urgents tels que l’amélioration de la qualité de l’air, la réduction des temps de trajet, l’amélioration des transports en commun et la diminution des embouteillages. Fin 2019, le groupe d'entreprises London First a réuni un ensemble d'organisations publiques et privées au sein de la London Data Commission. La Data Commission, pilotée par une équipe de projet composée de partenaires de mise en œuvre, dont London First, Arup, Oliver Wyman Forum et Microsoft, a rassemblé les autorités locales et les entreprises privées autour d'un objectif : partager les données de la manière la plus ouverte possible. La Commission des données a été chargée de servir de porte-parole officiel du monde des affaires en matière de données urbaines et de contribuer au lancement d’un écosystème de partage des données en établissant des normes de qualité des données et en traitant des questions telles que la confidentialité, l’éthique et la confiance. En septembre 2020, la London Data Commission a élaboré des propositions pour un cadre « Data for London ». Ce cadre recommandait la mise en place d’un London Data Board et d’une London Data Charter.

Conformément aux recommandations de la Commission des données de Londres, London First a mis en place un groupe de travail chargé de mettre en œuvre ces recommandations et de poursuivre sa collaboration avec le directeur numérique de Londres afin de mettre en place le Conseil des données de Londres et d'élaborer la Charte des données de Londres.

La Charte des données de Londres repose sur un cadre fondé sur sept principes : apporter des avantages aux Londoniens; favoriser une innovation inclusive; protéger la vie privée et la sécurité; promouvoir la confiance; partager les enseignements tirés; créer des solutions évolutives et durables; et faire preuve de la plus grande transparence possible. Un large éventail d’entreprises s’est engagé à respecter ce cadre, et la charte définit actuellement les étapes clés pour Londres dans sa collaboration avec le monde des affaires de la ville afin de garantir la sécurité des données au profit des projets publics.

Pour en savoir plus sur la Commission des données de Londres, cliquez ici, et sur la Charte des données de Londres, cliquez ici.

L'infrastructure technique nécessaire pour exploiter ces données et faciliter leur partage est un élément essentiel de l'open data. Cela comprend les outils d'analyse et de visualisation des données, ainsi que les technologies et les plateformes permettant d'accéder aux données et de les partager au sein des organisations et entre elles, de manière simple et sécurisée.

Pour déterminer les besoins technologiques et en matière de plateformes de votre projet de gestion des données, il convient de prendre en compte les facteurs suivants :

• Ces données sont-elles sensibles ?
• Que devez-vous protéger, et selon quelles exigences légales ou contractuelles ?
• Que devez-vous protéger, compte tenu des considérations d'ordre éthique, de réputation et commercial ?
• Dans quel but ces données sont-elles mises à disposition ?
• À qui ces données sont-elles communiquées ?
• Quel niveau de fonctionnalité est nécessaire pour exploiter ces données ?
• Est-il possible d'atteindre le niveau d'utilité requis en recourant à des technologies de protection de la vie privée ?
• Quelles sont les plateformes existantes qui facilitent le partage et l'accès aux données, conformément aux normes en vigueur ?
• En ce qui concerne les données sensibles, quels sont les cadres de gouvernance mis en place pour contrôler leur accès et leur partage ?

Le « Data Responsibility Journey » du GovLab est un outil d'évaluation conçu pour permettre d'examiner ces questions de manière interactive.

Chacun de ces facteurs peut mettre en évidence toute une série de besoins technologiques. Par exemple, les outils d'analyse de données peuvent aider à suivre les tendances, à identifier les problèmes et les gains d'efficacité, ainsi qu'à établir des prévisions. Les outils de visualisation de données vous permettent de visualiser les données sur lesquelles vous travaillez et de les manipuler de manière visuelle.

Dans les cas où la confidentialité doit être préservée, il convient d'envisager toute une série de techniques de protection de la vie privée, telles que l'anonymisation et la dépersonnalisation. La confidentialité différentielle est une technique développée par le secteur privé qui permet de rendre les données plus accessibles sans compromettre leur protection. Sur le plan conceptuel, la confidentialité différentielle s'appuie sur deux étapes pour garantir la protection de la vie privée :

• Tout d'abord, un bruit est ajouté à chaque résultat afin de masquer la contribution des données individuelles. Ce bruit est suffisamment important pour protéger la vie privée des personnes concernées, tout en veillant à ne pas compromettre de manière significative la précision des conclusions tirées par les analystes et les chercheurs.
• Deuxièmement, la quantité d'informations révélées par chaque requête est calculée et déduite d'un budget global de perte de confidentialité. Une fois ce budget épuisé, les données sont retirées et aucune requête supplémentaire n'est autorisée afin d'éviter toute atteinte à la vie privée. On peut considérer cela comme un dispositif de coupure intégré qui empêche le système d'afficher des données dès lors qu'il risque de compromettre la vie privée d'une personne.

En matière de sécurité, il est important de tenir compte de la politique ou de l'étape du cycle de vie des données à respecter, ainsi que des mécanismes appropriés pour atteindre les objectifs de sécurité de votre organisation. Il est essentiel de contrôler l'accès aux données et de s'assurer que les personnes autorisées à y accéder sont bien habilitées et correctement authentifiées, mais des mesures techniques supplémentaires peuvent s'avérer nécessaires en fonction des données et de leur utilisation. L'informatique confidentielle contribue à protéger les données sensibles dans le cloud en offrant une sécurité grâce au chiffrement des données en cours d'utilisation, qui assure une protection supplémentaire de vos données pendant leur traitement et favorise une meilleure collaboration entre les organisations.

Huit mois après le début de la pandémie de COVID-19, l'Open Data Institute et Microsoft ont lancé un concours intitulé « Education Open Data Challenge » afin d'étudier l'impact du passage à l'enseignement à distance sur la scolarité des jeunes élèves.

Afin de permettre aux participants au défi d'accéder à des ensembles de données nouveaux et pertinents, Microsoft a publié des ensembles de données sur les pourcentages d'utilisation du haut débit aux États-Unis, tant au niveau des comtés qu'au niveau des codes postaux, dérivés de données anonymisées que nous collectons dans le cadre de nos efforts continus visant à améliorer les performances et la sécurité de nos logiciels et services. L'ensemble de données au niveau des codes postaux offre une vue détaillée des pourcentages d'utilisation du haut débit par foyer au sein d'un code postal ; nous avons donc pris des mesures supplémentaires pour garantir la confidentialité des données. Nous avons appliqué la confidentialité différentielle, en ajoutant du bruit aux agrégations de données. BroadbandNow a également participé, en mettant à disposition pour la première fois ses données sur les tarifs et les fournisseurs d'accès à haut débit au niveau des comtés.

Le concours « Education Open Data Challenge » a donné lieu à des contributions et des analyses très instructives, s'appuyant sur des combinaisons et des visualisations de données. Ce concours a également permis de mettre en évidence comment il est possible de mettre à disposition davantage de données ouvertes, tout en préservant la vie privée.

Pour en savoir plus sur le Défi des données ouvertes dans le domaine de l'éducation.

Pour les dirigeants qui souhaitent exploiter les données au service de l'innovation sociale, la « Data Stewards Academy : Developing a Data Reuse Strategy for Solving Public Problems » (Académie des gestionnaires de données : élaborer une stratégie de réutilisation des données pour résoudre les problèmes publics) de l'Open Data Policy Lab propose un programme d'apprentissage autonome.

Les organisations du secteur social peuvent utiliser l'outil « Data Maturity Assessment » de data.org pour évaluer et mieux comprendre où en est leur organisation aujourd'hui.

Pour réaliser une cartographie d'écosystème de données, consultez le guide « Data Ecosystem Mapping: Tool and Guidance » de l'Open Data Institute.

Pour en savoir plus sur l'évaluation du paysage des données et du contexte dans lequel s'inscrit votre projet en matière de données, notamment pour identifier le problème que votre projet cherche à résoudre, consultez le « Data Landscape Playbook » de l'Open Data Institute.

En matière de programmes de formation visant à améliorer les compétences du personnel actuel ou à perfectionner celles des collaborateurs en poste, il existe toute une gamme de ressources auxquelles on peut faire appel :

• Cours LinkedIn Learning et Microsoft Learn destinés aux analystes de données. Les cours à rythme libre de LinkedIn Learning sont dispensés par des experts du secteur, tandis que les cours Microsoft Learn proposent de courts tutoriels étape par étape, des environnements de codage et de script interactifs accessibles via un navigateur, ainsi que des objectifs à atteindre basés sur des tâches concrètes.
• Certifications Microsoft sur les principes fondamentaux des données et de l'IA. Reconnues par le secteur, les certifications Microsoft permettent aux professionnels de valider leurs compétences et leur capacité à exercer leurs fonctions en utilisant les technologies Microsoft.
• Centre de compétences numériques Microsoft pour les associations. Une collaboration entre TechSoup Courses et Microsoft, spécialement destinée aux associations, permettant d'accéder à des formations sur les produits Microsoft, notamment des cours consacrés à Excel, Power BI et bien d'autres outils.
• Des ateliers et des sessions de formation Microsoft sont disponibles via le Microsoft Store. Ces formations gratuites en direct, destinées aux entreprises et aux professionnels, comprennent des sessions d'initiation et des sessions d'approfondissement.
• Microsoft Viva Learning. Des formations à la demande sont disponibles dans le cadre de Microsoft Viva Learning sur Microsoft Teams.
• Initiative MySkills4Afrika. Dans le cadre de MySkills4Afrika, des employés de Microsoft du monde entier mettent bénévolement à disposition leur temps, leurs compétences et leur expertise pour aider des particuliers et des organisations à travers l'Afrique.

Pour plus de ressources, consultez le « Data Skills Framework » de l'Open Data Institute.

Le « Data Ethics Canvas » de l'Open Data Institute est un outil utile pour définir et évaluer la manière dont les données sont utilisées.

L'initiative « The Data Assembly » du GovLab propose un modèle de co-création, par le biais de délibérations directes, des principes et des conditions régissant l'accès aux données et leur réutilisation.

La Charte des données de Londres, publiée fin 2021, est un exemple concret de gouvernance participative.

Lorsqu'il s'agit d'évaluer les besoins d'une organisation en matière de technologies et de ressources pour un projet ou une initiative de collaboration autour des données, le « Data Responsibility Journey » de The GovLab est un outil qui met en évidence les opportunités et les risques à prendre en compte à chaque étape du cycle de vie des données.

La collaboration entre Microsoft et l'initiative OpenDP, dirigée par l'université de Harvard, a donné naissance à SmartNoise, une plateforme open source unique en son genre dédiée à la confidentialité différentielle. Tout le monde peut commencer à utiliser cette plateforme pour mettre ses ensembles de données à la disposition d'utilisateurs du monde entier. Le code source et des exemples sont disponibles sur GitHub.

L'informatique confidentielle contribue à protéger les données sensibles dans le cloud en assurant leur sécurité grâce au chiffrement des données en cours d'utilisation, qui offre une protection supplémentaire à vos données pendant leur traitement. Vous trouverez ici une introduction utile à l'informatique confidentielle, ainsi que des exemples de projets ici.

Microsoft propose plusieurs technologies favorisant un partage plus ouvert des données dans divers cas d'utilisation, comme Azure Data Share, qui permet aux entreprises de partager leurs données de manière simple et sécurisée avec plusieurs clients et partenaires, et leur offre la possibilité de combiner leurs données internes avec celles de leurs partenaires afin d'obtenir de nouvelles informations.

GitHub est la plus grande plateforme au monde dédiée au développement logiciel et à l'hébergement de code. GitHub est fréquemment utilisé pour les projets liés aux données, en particulier pour les petits ensembles de données, les données gérées en version collaborative, les données hébergées avec le code et les workflows d'apprentissage automatique. GitHub prend en charge l'affichage des données et des notebooks dans divers formats.