Campagne Infolab.

Campagne Infolab.

Développer une "culture de la donnée" au service des entreprises et des acteurs du territoire.


Février 2014

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    Le mardi 17 décembre 2013 avait lieu à la Cantine numérique rennaise la 4e rencontre du groupe national Infolab dont l'objectif était de parfaire le prototypage d'un Infolab. L'un des ateliers participatifs proposé était la co-rédaction d'une charte.


    Pourquoi une charte pour les Infolabs ?

     

    L'objectif de la charte est de définir les contours et caractéristiques d'un Infolab afin de rendre le concept accessible. Par la précision des modalités d'actions et des moyens mis en œuvre, l'adhésion à une charte par les organisations souhaitant devenir Infolab permet d'assurer un cahier des charges et des méthodologies communes, gages de développement cohérent et de soutien aux futures initiatives Infolab.


    Less is more

     

    L'atelier participatif de Rennes proposait aux participants de définir les termes les plus révélateurs de leur conception et expérience d'un Infolab. La compilation des qualificatifs sous des catégories communes a permis de rédiger un texte concis révélant l'essence d'un Infolab et présenté ci-bas.

    Parmi les débats, mentionner les typologies de lieux pouvant devenir Infolabs (CCI ou cantines par exemple) a été jugé trop restrictif pour être présent dans la charte et relevant de l'illustration. La question de “continuité” des animations Infolab n'a pas non plus suscité l'adhésion. Une rencontre mensuelle est-elle suffisamment continue et permanente ou faut-il de l'hebdomadaire ? Les avis variaient selon les structures imaginées pour le portage d'un Infolab.

    Les éléments n’ayant pas suscité l’adhésion générale ont été systématiquement retirés de la charte pour l’épurer et ne garder que les éléments reconnus par tous.

     

     

     

    Introduction à la Charte des Infolabs

     


     

     

    Au coeur de la révolution numérique, les données décrivent et quantifient tous les pans de notre environnement : par exemple, par des hauteurs, durées, vitesses, poids, températures, localisations, usagers, pulsations cardiaques, horaires, prix, concentration, matériaux, opinions, votes, évaluations, etc., etc.

    De nombreuses actions de notre quotidien sont rendues possibles ou contraintes par des données, tel que se déplacer dans la ville grâce à un GPS. Comprendre et agir avec les données est désormais l’affaire de tous et les Infolabs sont un moyen d’y parvenir.

     

     

     

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    Version alpha charte Infolab soumise à modifications



     

    A partir de cet essai de charte, nous ouvrons aujourd'hui la seconde étape de co-rédaction. Vous êtes libres de proposer des modifications en commentant cet article jusqu’au 30 mars. Une seconde version de la charte sera alors rédigée en prenant en compte les retours et présentée sur de futurs ateliers.




     

     

  • Le 13 février 2014 a eu lieu la seconde rencontre Infolab sur le territoire girondin et l'agglomération bordelaise. Ce deuxième atelier fut l'occasion d'approfondir et continuer les réflexions sur l'empreinte écologique, l'Open Data et les collectivités territoriales.

    Les participants ont travaillé à la création de scénarios d'usages innovants autour des données pour prototyper des projets utiles au territoire. Les 8 grandes thématiques étaient :

    • Comment baisser la consommation énergétique liée aux usages numériques ?

    • Comment sensibiliser à la non-utilisation du plastique jetable ?

    • Comment optimiser les ramassages des déchets et rendre leur collecte plus intelligente ?

    • Comment augmenter l’usage des flottes de véhicules partagées ?

    • Comment optimiser les trajets pour réduire la pollution ?

    • Comment rendre compte de l’empreinte écologique des bâtiments publics ?

    • Comment optimiser la consommation de fournitures et de consommables des organisations ?

    • Comment améliorer l’agrégation de données produites par les services de la Région, du Département, de la CUB et des services de l’Etat ?

    Les participants ont réussi à faire émerger 4 scénarios d'usages intéressants qui feront l'objet de nouvelles réflexions lors du prochain atelier :

      1. Dori
      2. Interflotte
      3. Glou Glou Geek
      4. Les poubelles gagnantes

    Retrouvez ci-dessous les slides de la journée.


    Pour se joindre à la prochaine et dernière session de cet Infolab (le 05 mars 2014), veuillez contacter Thierry Marcou ! 

  • Intervention au congrès de la société française d'informatique – Poitiers – Février 2014

     

    La question des données en entreprises n’est pas un sujet neuf… Depuis l’informatisation des entreprises, le développement des intranet, des ERP, du knowledge management, etc., la question de la production / de la circulation / du partage / de la protection des informations dans les organisations se pose. Mais ce qui change aujourd’hui et revisite ces anciens sujets, c’est :

    -        d’une part l’afflux exponentiel des données et l’exploitation automatique de celles-ci par les machines ;

    -        d’autre part le périmètre d’actions des entreprises ou, pour le dire autrement, l’écosystème d’interdépendance dans lequel elles évoluent et qui s’est considérablement étendu ;

    -        Et enfin le caractère « co-produit » inhérent aux données, mais aussi au système intelligent, aux traitements algorithmiques qui agrègent des données de provenance variée.

     

    Les analystes s’accordent pour considérer les  données comme un nouvel actif économique (en 2013, le Boston Consulting Group en estimait le potentiel économique à 8% du PIB européen d’ici 2020). Mais il est encore peu fait cas des incidences sociales possibles, que la gestion des données dans les organisations va faire naître.

     

    La manière dont demain nous allons gérer, agréger, analyser, partager, ouvrir ou au contraire fermer, protéger les données, va avoir des conséquences sur tout un écosystème d’acteurs internes/externes aux organisations : les décideurs, les cadres, les employés, les partenaires, les co/sous-traitants, les prestataires, consultants, les clients, les contributeurs, les usagers : soit autant d’individus qui participent à la chaine de valeur.

     

     

    • LES DONNEES, UNE NOUVELLE "REALITE" A TRAITER POUR LES ENTREPRISES

     

    A quoi ressemble l’entreprise du 21e siècle ?

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    > Qu’elle soit très grande ou très petite, l’entreprise du 21e siècle est une organisation connectée (98% des entreprises).

    Même les très petites structures sont connectées, et agrègent des contenus dématérialisés : des mails, des listings de clients, des stocks. Les professions manuelles, ou centrées sur la relation humaine ont des pratiques de plus en plus interfacées par des écrans : les infirmiers, les boulangers, les transporteurs routiers, les aides aux personnes âgées, ... Or tout device informatique génère de la donnée, des traces d’usages, qui peuvent être récupérées, et qui alimentent – plus ou moins explicitement – des formes de reporting : analyse de la pratique, de la performance, du bien-être, etc.  

     > Avec des individus majoritairement connectés

    L’entreprise du 21e siècle est composée d’individus connectés. C’est le fruit de la montée de l’équipement personnel. Le taux d’équipement varie en fonction du poste (avec de fortes inégalités), mais les pratiques de BYOD, ou de BYON se multiplient et obligent les entreprises à composer avec une pluralité d’équipements. (60 % des sociétés autorisent déjà une stratégie BYOD selon Forrester). Les solutions de cloud personnel sont en train d’arriver sur le marché. Tout cela présage des tensions à venir sur la sécurisation des données, mais aussi sur leur confidentialité, leur propriété, le partage de la valeur qu’elle engendre...

    > Elle est aussi étendue, virtuelle

    L’entreprise qu'elle soit là encore très grande ou très petite, est insérée dans un écosystème dense de partenaires, co-traitants, experts, conseillers. L’entreprise étendue – ou virtuelle – est celle capable de puiser dans des ressources extérieures le moment venu, pour faire face aux besoins d’agilité, de réactivité, d’adaptabilité des marchés. Or au sein de cet écosystème, les données se multiplient, s’échangent.

     > Elle se compose de chaînes de production toujours plus automatisées

    Les chaînes de production sont de plus en plus automatisées, et monitorées par des capteurs, de façon à ce que les machines elles-mêmes puissent vérifier en temps réel les fonctionnements, contrôler le bon déroulement de la production,  constamment optimiser les process.

     

    L’informatisation s’est depuis étendue à toutes les fonctions de l'entreprise et organise l’intégralité des processus. L’effet d’outillage multiplie la production de données mais surtout il tend à considérer comme des “données” à enregistrer et analyser toutes sortes de faits, de phénomènes et d’actions qui ne semblaient jusqu’ici pas le mériter, ou que l’on ne savait tout simplement pas voir. 

     

     

    • QUELS USAGES DES DONNEES

     Dans un premier temps la profusion des données est abordée sous l’angle technique : on cherche surtout à établir les réseaux, à récupérer, stocker, analyser, diffuser, archiver. Et cela provoque des problématiques techniques denses : comment analyser de grosses quantités de données ? Doit-on faire circuler ces mastodontes ou développer des softwares venant puiser les données là où elles sont ? Est-il opportun de chercher à les stocker et les archiver quand leur cylce de vie est de deux ans à peine… ?

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    Mais de véritables champs d’usages thématique, tout à fait stratégiques pour l’activité de l’entreprise, se développent aussi. En voici 4 d’entre eux, qui adressent des questions tout à fait politiques à l’entreprise.  

    > Augmenter la productivité par la mise en place de systèmes intelligents se passant  de l’intervention humaine

     Toute l'activité devient mesurable au travers d'indicateurs de performance, et sujette à optimisation. Les machines, capables de gérer des systèmes de plus en plus complexes, d’apprendre de leurs erreurs, et de traiter de très grandes quantités de données, supplantent petit à petit l’humain dans la gestion des tâches cognitives (c’est l’âge de la substitution homme-machine, décrite par Brynjolfsson et MacAfee dans leur ouvrage Le Deuxième âge des machines). Parmi les multiples conséquences de cette évolution :

    -        La suppression continue d’un certain nombre d’emploi : ce qui questionne la manière dont la valeur produite par les machines sera partagée entre les individus, pas toujours « insérables » dans l’emploi, mais participant en partie à la création de valeur par les données;

    -        La multiplication des effets d’informatique « boîte noire » dont ceux observés dans le champ de la finance (High frequency trading) ne sont pas très rassurants…

     Qui aura la main sur les systèmes intelligents ? Une DSI renforcée, ou une plus large communauté ? Quelle capacité d’interrogation des machines et d’intervention sur celles-ci aurons-nous ?

    > Générer des tableaux de bord internes, des analyses prévisionnelles, piloter l’activité au quotidien

     Ce qui était avant réservé à la business intelligence se complexifie par les effets de big data mais surtout il s’étend – potentiellement - à chaque service, à chaque direction. Tout employé peut être à même de piloter son activité, par les données qu’il génère au quotidien, voire de développer des analyses prévisionnelles. Il doit pour cela avoir accès aux données, disposer des compétences nécessaires à leur traitement et disposer d’outils adéquats.

    La profusion de données et la possibilité de faire émerger des données prédictives peut conduire soit à une concentration accrue du pouvoir dans l’entreprise (les DSI, les décideurs) soit au contraire contraindre à l’élargissement de l’analyse de l’activité et des prises de décisions. Faut-il outiller les services d’outils de gestion de données de manière beaucoup plus volontaire ? Faut-il faire monter en compétences les employés sur l’exploitation des données ? Et quelles sont ces compétences ? Faut-il mettre à disposition des compétences internes pour aider les services : data officier mobile dans l’entreprise ?

     

    > Améliorer la connaissances des cibles clients / usagers

     Le propre des données est de faire éclater les frontières : entre les données brutes, leur contexte de production, leur trajectoire sinueux de traitement-retraitement, enrichissement-croisement, il devient vite difficile de savoir « quoi » appartient « à qui ». Une partie des données gérées par les organisations sont les données produites ou co-produites par les partenaires / cotraitants / clients / usagers / contributeurs.

    Est-ce que les données co-produites doivent l’être de manière beaucoup plus explicite et assumée ? Comme le suggèrent les analystes Crawford et Schultz , est-ce que les services qui utilisent des Big Data doivent informer les gens des sources de données qu’ils récoltent, des formes de prédictions qu’ils font ? Est-ce qu’une information doit être fournie aux usagers quand leurs données ont été traités par un algorithme qui explique les données considérées et la méthodologie employée… ?

    C’est là un champ entier de transformation de la relation aux partenaires-co-traitants d’un côté, aux clients-usagers-contributeurs de l’autre.

     

    > Alimenter les ressources humaines

    De plus en plus, et particulièrement dans les entreprises qui ont développé des intranets, des réseaux sociaux d’entreprises, les données deviennent aussi du matériau alimentant les ressources humaines. Les applications de « reporting social » commencent à arriver sur le marché, fournissant à la GRH des données nouvelles sur les risques psycho-sociaux encourus, ou sur les possibles fuites de talent (les RH prédictives, façon People Analytics de Google). Des données nouvelles – aujourd’hui non discutées par les parties prenantes - rentrent en ligne de compte dans l’évaluation de la performance ou du bien-être des individus au travail. Cela amènera-t-il à revoir en conséquence les formes de dialogue social dans l’entreprise ?

     

     

    • EXPLORER DES PISTES D'ACTIONS

     Si à ce stade, les questions sont plus nombreuses que les réponses, certaines expéditions ou campagnes que nous menons à la FING relatives aux données (Infolab, Mes Infos) tentent d’explorer des pistes d’actions.

     

    > L’Infolab, ou comment développer une culture des données et des raisonnements algorithmiques au sein des organisations

    La campagne Infolab, lancée depuis un an, questionne les formes de médiations à développer sur les territoires pour qu’un plus grand nombre d’acteurs (privés, publics, associatifs, particuliers) soient en capacité d’exploiter des données pour leur projet.

    Pour cela il s’est agi de questionner les compétences nécessaires à l’exploitation des données. Quelles sont les compétences mises en œuvre ? statistiques, juridiques, informatiques, de culture numérique… Peut-on former à la logique algorithmique ? Comment s’y prendre pour faire acquérir les briques de base manquantes aux individus ? Doit-on passer par la formation continue, l’apprentissage par le faire, le elearning ?

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    C’est un axe de réflexion que nous continuerons à explorer durant l’année 2014.

     

    > L’infolab ou la mise en place de cellule de médiation, et d’accompagnement des projets « data » dans les organisations

    Les médiations aux données peuvent être multiples : techniques (outils), documentaires (méthodologies, retour d’expériences, partage de pratiques), humaines (accompagnement, formation…). Les entreprises devront peut-être, demain, générer en leur sein, des services d’aide, d’accompagnement voire d’incubation de projet datas : associer les compétences d’un expert data aux compétences d’un expert métier pour tirer parti des données au quotidien.

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    > MesInfos, ou réinventer la relation clients à partir du partage des données

    L’expérimentation MesInfos, lancée en octobre 2013, consiste à redonner aux clients-usagers les données que les entreprises possèdent sur eux. A travers une plateforme test, 300 panelistes, et des entreprises partenaires (grande distribution, secteur bancaire, assurance, opérateur télécom), des usages, des services font être expérimentés, afin d’explorer la valeur, à la fois économique et sociale, du partage des données personnelles : quels impacts sur la confiance, la relation client, le développement de services, la connaissance de soi, de nouveaux pouvoirs d’agir des clients-contributeurs, etc.

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    > Les données : un nouvel objet du dialogue social dans les entreprises ?

    S’il ne fait pas de doutes que la manipulation de données va devenir une compétence différenciante pour les employés, il ne fait pas de doute non plus que l’exploitation des données va générer des besoins de renouveau du dialogue au sein des organisations. Parce que l’accumulation de données et d’informations ne livrera pas un sens plus objectif de la réalité, parce que le point de vue de chaque expert « métiers » se révèlera indispensable pour naviguer dans l’infobésité, et parce que les données et les traces d’usage ne traduiront jamais complètement la réalité des pratiques de travail (la pertinence, l’efficience, la créativité, les capacités d’innovation), de formes nouvelles de débat, de dialogue social devront voir le jour, mettant les données en débat. Ce que nous essayerons d’approfondir dans le cadre de la campagne Digiwork.

     

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    Les données deviendront-elles un nouvel « objet social » dans l’entreprise ? Dans tous les cas, quel que soit leur devenir, la question de la médiation scientifique et du développement d’une culture des données sera centrale pour les organisations.   

     

    (Le bidendum "travail", cc Yoan Ollivier, Plausible-Possible)

     

     

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    •  1 - « Crowdsourcing », de quoi parle-t-on ?

     

     

    La co-production de données par les foules ? Pourquoi - en quoi cela peut-il être intéressant pour un projet, une organisation ? Comment s’y prendre ?

    Le crowdsourcing (littéralement “la production de données ou d’informations par les foules”) est un des phénomènes marquants du web2.0, et particulièrement de la dynamique d’Open Data. Il consiste en une mobilisation des compétences ou des connaissances distribuées au sein de la foule. Il peut se développer dans la sphère non-marchande et relative au bien commun : ainsi dans le champ de la santé (sickweather), de la généalogie (Genbecle), de l’alimentation (Open Food Facts), de la cartographie (OpenStreetMap), du handicap (HandiMap), de la recherche scientifique, de la connaissance (Wikipédia) ; mais aussi dans le champ marchand, concurrentiel, voire de l’emploi (mechanical Turk), Humangrid, etc.

    Les initiatives de co-production volontaire de données par des individus ou des communautés informelles, ne sont pourtant pas si nombreuses. C’est que le “crowdsourcing” ne se décrète pas : il ne s’impose pas aux foules. ll peut arriver qu’il soit spontané ou non conscient (ReCaptcha), mais il est le plus souvent “incité”. Certaines démarches de co-production n’hésitent d’ailleurs pas à emprunter des biais ludiques (décryptage de l’ADN) ou financiers (Innocentive) pour se rendre attractives.

     Quel est le potentiel de coproduction de données d’un projet ? Quelle stratégie mettre en oeuvre pour le favoriser ? Les dispositifs Infolab seront probablement amenés à aider des publics à construire, déployer une démarche de coproduction de données aussi bien pour des publics citoyens que pour des entreprises.

    L’atelier proposé le 17 décembre à la Cantine de Rennes consistait à faire vivre une expérience d’évaluation du potentiel de coproduction de données d’un projet, et à élaborer une stratégie adéquate

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    • 2 – Cartographier les pratiques maraîchères des habitants de l’agglomération de Rennes : pour quoi faire ?

    S’inspirant d’un projet développé par le collectif citoyen Open Data Rennes en 2012, la proposition de l’atelier était de construire une cartographie de la production maraîchère chez les habitants de Rennes et son agglomération. Quelles sont les habitudes en la matière ? Font-ils pousser des fruits, des légumes, des herbes aromatiques, sur leur balcon, dans leur jardin ? Echangent-ils leurs productions ? Existe-t-il des réseaux de partage de denrées locales ?

    Un tel projet permettrait par exemple d’évaluer le caractère « vert » d’une ville en prenant en compte les potagers privés ; ou repenser un modèle de développement et d’auto-subsitance d’une population (locavorisme - consommer des produits locaux) ; ou encore  travailler à la protection de l’environnement, tout en créant du lien social, etc.

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    • 3 - DEROULE DE L’ATELIER

    Comment réaliser ce projet ? Est-il nécessaire de co-produire des données ? Pour répondre, nous avons suivi la méthodologie élaborée dans le cadre de la campagne Infolab (« parcours d’évaluation du potentiel data pour mon projet »).

     

    a) Quelles données existent déjà sur ce sujet ? « Wanted Data List »

    La première étape consiste à créer une liste idéale de données utiles : par exemple l’orthophoto de Rennes Métropole, la liste des jardins familiaux, un annuaire déclaratif des personnes pratiquant le maraîchage privé.

    Voici quelques-unes des idées qui sont ressorties de cette première phase de brainstorming.

    - Données des associations environnementales

    - Données “clients” des AMAP ?

    - Enquêtes comportementales, pratiques des ménages

    - Données cartographiques du territoire

    - Données du cadastre : parcelle, bâti

    - Cartographies des espaces verts

    - Orthophotographie

    - liste des jardins ouvriers, des lieux de cueillettes, des réseaux d’AMAP

    - liste des producteurs locaux

    - existence de statistiques sur les “grainiers”

    - carte des composteurs individuels et collectifs détenus par les Villes qui accompagnent les habitants dans la démarche 

     

    b) Evaluation et recherche des données existantes / Prise de contacts avec des producteurs de données

    Par la suite chaque élément de cette liste est classé selon son degré de pertinence, et le format envisagé. En effet, il s’agit d’évaluer le potentiel de ré-utilisation de chaque jeu de données. Une donnée de qualité bien renseignée dans un format ouvert et disponible sous une licence permettant sa réutilisation aura un potentiel utile bien plus important qu’une donnée de mauvaise qualité et disponible en pdf par exemple.

    Nous avons donc pris le temps d’évaluer, avec les participants, 3 jeux de données via le prisme de leur format, de leur qualité et donc de la faisabilité de leur coproduction collective dans le cas où elles ne répondraient pas à des critères qualitatifs nécessaires à leur réutilisation.

     

    L'orthophoto (open data Rennes Métropole) :

    Cette donnée permettrait par exemple, via un traitement de télédétection, de faire ressortir les jardins dans lesquels on pratique du potager privé. En réalité, cela demande certaines compétences et la résolution à 20cm proposée en open data n'est pas suffisante pour identifier ce qui pousse dans un jardin !

    Une idée de crowdsourcing serait d'utiliser des drones privés pour prendre des prises de vue aérienne.

    Cet exemple radical nous a permis de rappeler que l’utilisation de drone était réglementée…, mais aussi et surtout qu’il devait exister une prise avec une meilleure résolution. Dès lors, contacter le producteur est une piste méthodologique essentielle dans le processus d’évaluation de faisabilité d’une coproduction. Dans beaucoup de cas, la donnée peu renseignée ou absente existe sous d'autres formes chez un acteur proche de la thématique. Il est souvent préférable de passer du temps à négocier une autre version ou bien à faire évoluer les conditions de réutilisation, plutôt que de se lancer dans un montage complexe d’une coproduction de la donnée.

     

    Les jardins familiaux (open data Rennes métropole):

    Cette donnée semble revêtir tous les atouts d’une bonne base pour travailler la question des potagers privés. Malheureusement, la donnée manque de renseignement, pas de surface, pas d'adresse, pas de coordonnées géographiques…

    Là encore, il est fort probable que des informations supplémentaires existent au sein des collectivités ou des associations. Dans ce cas encore, influer auprès des acteurs concernés reste la priorité avant de se lancer dans une campagne de crowdsourcing. Dans le cas où cette information complémentaire serait réellement absente, il est nécessaire d'associer les collectivités dans la démarche de coproduction, car elles pourraient être intéressées par les données produites pour un usage métier interne.

     

    Ces données collent parfaitement à la thématique, en revanche elles sont disponibles uniquement sous la forme d'un kml (format de données géographiques, propriétaire de Google). De fait, comment extraire ces données et les traiter ? Contacter le producteur originel est une bonne piste, car elle nous a permis d'obtenir les données dans un format exploitable.

    Parallèlement, ce dernier exemple a introduit d'autres aspects stratégiques lors de la définition d'une campagne de coproduction de données. Lors de la campagne initiale (collectif open data Rennes), les choix méthodologiques ont été de récolter les informations sur une courte période et sans outil technique de récolte et de mise à jour de la donnée. Une méthode qui permet d’obtenir rapidement des données exploitables, mais qui est insuffisante sur le long terme.

     

    C) Construire une stratégie de coproduction de données


    Les suite et fin de l'atelier se sont axées sur les choix stratégiques d'une campagne de coproduction des données. Comment faire pour toucher des réseaux ? Comment publiciser, faire connaître la démarche et inciter les habitants à s’auto-déclarer ? Faut-il monter un événement de lancement de la démarche ? Faut-il animer des réseaux sur le long terme ?

     

    Une série de lieux, de réseaux a été alors évoquée :

    - les bourses aux échanges de plantes, de graines

    - les événements de type “Les incroyables comestibles”

    - les maisons de quartier

    - les lieux de compostage collectif

    - les Lieux de marché

    - les grandes surfaces (Jardiland, Truffaut, etc.).

    - les jardins ouvriers

     

    Plusieurs pistes comme une stratégie de communication sur le long terme avec des relances trimestrielles, le développement d'outil permettant l'alimentation à tous moments et la formation à des solutions existantes comme OpenStreetMap pour les données géographiques seraient essentielles à la création d'une base de données coproduite. La co-production de données peut aussi développer des approches ludiques pour donner envie de participer et tendre à gommer l’aspect “rébarbatif” de la démarche. Il est même envisageable d’inciter financièrement, rémunérer (à l’instar des projets Mechanical Turk, Humangrid, Designenlassen.de, Wilogo, Innocentive…)

     

    • 4 - LES ENSEIGNEMENTS METHODOLOGIQUES

     

    Un dispositif Infolab doit pouvoir aider des porteurs de projet dans la mise en place d’une démarche de crowdsourcing, en commençant par initier une réflexion sur les données existantes, et sur la pertinence d’une co-production. L’option de crowdsourcing ne peut être considérée comme la « solution clé en main » d’un projet. Il excite plusieurs étapes à respecter et des ressources susceptibles de requalifier les stratégies de coproduction d'une donnée.


    Pour récapituler, voici les grandes étapes à prendre en compte :

     

    a) Rechercher les données qui existent déjà sur le sujet ? « Wanted Data List »

    b) Evaluer la pertinence et prioriser celles-ci

    c) Prendre contacts avec des producteurs de données déjà existantes : ils peuvent avoir d’autres choses « en magasin » que ce qui est connu ou publié.

    d) Evaluer de la qualité des jeux de données trouvés  

    f) Définir les données manquantes à co-produire

    g) Construire une stratégie - aux moyens diversifiés - de mobilisation des foules

    h) S’appuyer sur les réseaux “physiques” déjà existants (ex . assos, marchés, foires) pour faire connaître le projet, trouver des moyens d’incitation à la production (manifestation, publicité, serious game, etc.).


    par Jérémie Valentin & 
    Amandine Brugière

Conception & réalisation : Facyla ~ Items International

Plateforme construite avec le framework opensource Elgg 1.8

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