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Une communauté ouverte pour rassembler les outils pertinents dans un projet de valorisation des données

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UN CANVAS POUR DES DONNEES COUSUES MAIN

Par où commencer un projet open data ?
Et comment lui donner le plus de chances d'avoir de l'impact ?

La Loi Pour une République Numérique oblige les administrations de plus de 50 agents et collectivités de plus de 3500 habitants à ouvrir leurs données dans des formats réutilisables. Cela pose un défi de taille à toutes les institutions qui n'ont pas encore initié une stratégie. Et pour celles et ceux qui ont la responsabilité de conduire un projet open data, il peut être difficile de s'y retrouver parmi la jungle de documents, méthodes, articles de presse, textes législatifs sur le sujet.

C'est tout l'objet de l'Open Data Canvas, ici en version alpha, qui propose une liste de ressources appelées composants (françaises et internationales) sur l'open data : de la collecte au traitement des données, et de leur publication à leur réutilisation.

L'Open Data Canvas, c'est aussi un manifeste de l'open data, qui explique les principes essentiels pour qu'une stratégie open data crée de l'impact.

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L'Open Data Canvas, qui propose une liste de ressources (françaises et internationales) sur l'open data : de la collecte au traitement. C'est aussi un manifeste de l'open data, qui explique les principes essentiels pour qu'une stratégie open data ait de l'impact, et puisse faire l'objet d'un véritable service public des données, et de leur publication à leur réutilisation.

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Une publication d’opendatafrance qui permet de mettre en visibilité les réutilisations inspirantes des données publiques

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La publication des données en open data a une finalité : leurs réutilisations par les acteurs publics ou privés et la société civile. Que ce soit sous forme d'application, de service ou d'analyse, que ce soit des entreprises, des associations, des individus ou les collectivités elles-même, les cas de réutilisation sont nombreux et pourtant peu connus. OpenDataFrance présente et valorise ces cas de réutilisation. Un travail d'éditorialisation et d'approfondissement (cadrage des enjeux et interviews) est publié dans le blog du site.

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La publication des données en open data a une finalité : leurs réutilisations par les acteurs publics ou privés et la société civile. Que ce soit sous forme d'application, de service ou d'analyse, que ce soit des entreprises, des associations, des individus ou les collectivités elles-même, les cas de réutilisation sont nombreux et pourtant peu connus.

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Pour s'inscrire au MOOC (durée 3 heures), créer un compte puis rechercher le cours "L'opendata et vous".

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eformation.cerema.fr: se connecter sur le site

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eformation.cerema.fr: Se connecter sur le site

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- Opendata : ouverture, exploitation et valorisation des données publiques, 2014, V. KOBER
- L’âge de la multitude, 2015, N. COLIN, H. VERDIER
- Sprint : résoudre les problèmes et trouver de nouvelles idées en 5 jours, 2017, KNAPP, ZERATSKY, KOWITZ
- Communautés d’innovation, de la liberté créatrice à l’innovation organisée, 2018, B. SARAZIN, P. COHENDET, L. SIMON
- Métamorphose des managers à l’ère du numérique et de l’intelligence artificielle, 2018, C. DEJOUX
- Algorithmes, la bombe à retardement, 2018, Cathy O Neil
- L’intelligence artificielle n’existe pas, 2019, L. JULIA

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Rapport 2015 Administrateur général des données

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Rapport 2015 Administrateur général des données

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Les données au service de la transformation de l’action publique

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; gestion publique; donnees publiques; acces aux documents; traitement des donnees; banque de donnees; administration; action administrative; service public; relations administration usager; gestion publique; donnees publiques; acces aux documents; traitement des donnees; banque de donnees; administration; action administrative; service public; relations administration usager

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Administrateur général des données : rapport au Premier ministre sur la gouvernance de la donnée 2015 - Les données au service de la transforma... - Rapports publics - La Documentation française

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Le décret du 16 septembre 2014, qui institue la fonction d'Administrateur général des données, précise que celui-ci remet chaque année au Premier ministre

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Rapport 2016-2017 Administrateur général des données

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Rapport 2016-2017 Administrateur général des données

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La donnée comme infrastructure essentielle

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INTRODUCTION
Une fonction exercée de manière distribuée

Première partie LA POLITIQUE DE LA DONNÉE : PRODUIRE, FAIRE CIRCULER, EXPLOITER LES DONNÉES

1. Produire les données essentielles
Préserver la souveraineté informationnelle
Identifier et donner une reconnaissance aux données de référence
S'ouvrir à de nouvelles formes de collaboration et de production des données
Définir de nouveaux standards de données
Une meilleure coordination de la production des données serait source d'économie et d'efficience

2. Améliorer la circulation de la donnée
Concevoir et déployer les outils et les dispositifs pour faire circuler les données
Le soutien de l'écosystème des données publiques

3. Exploiter les données pour améliorer l'action publique
Lutter contre le chômage en fournissant de nouveaux services aux demandeurs d'emploi
Repérer au plus tôt les entreprises qui vont rencontrer des difficultés
Développer des outils d'aide à la décision pour les services de la Sécurité intérieure
Améliorer la qualité du système national de permis de conduire
Faciliter le travail de l'administration en rapprochant automatiquement des bases de données

Deuxième partie LA DONNÉE COMME INFRASTRUCTURE ESSENTIELLE

1. La donnée doit être considérée comme une infrastructure
L'infrastructure publique du xxie siècle

2. Les objectifs d'une infrastructure de données
Une infrastructure pour permettre la meilleure exploitation des données
Des données à jour, disponibles et facilement réutilisables
" Des données sur lesquelles on peut compter "

3. Benchmark des initiatives européennes
GOV.UK Registers (Royaume-Uni)
Basic Data - Grunddata (Danemark)
X-Road (Estonie)
La situation comparée en France
Les leçons à tirer des initiatives européennes

Troisième partie TRANSFORMER L'ESSAI

1. Mettre à disposition les données, les ressources et les infrastructures
Les données à fort impact économique ou social
Les standards de données et les infrastructures

2. Développer la doctrine de la circulation des données au sein de la sphère publique
Fournir la bonne donnée à la bonne personne, gérer le droit d'en connaître
3. Renforcer le réseau des administrateurs ministériels des données
4. Développer un pôle de compétences en matière d'intelligence artificielle
Définir les conditions d'une utilisation éthique et responsable
5. Soutenir l'écosystème des utilisateurs de données publiques GLOSSAIRE

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; donnees publiques; acces aux documents; gestion publique; traitement des donnees; banque de donnees; administration; action administrative; service public; relations administration usager; donnees publiques; acces aux documents; gestion publique; traitement des donnees; banque de donnees; administration; action administrative; service public; relations administration usager

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Administrateur général des données : rapport au Premier ministre sur la gouvernance de la donnée dans les administrations 2016-2017 - La donnée... - Rapports publics - La Documentation française

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INTRODUCTION Une fonction exercée de manière distribuée 1. Produire les données essentielles Préserver la souveraineté informationnelle Identifier et donner une reconnaissance aux données de référence S'ouvrir à de nouvelles formes de collaboration et de production des données Définir de nouveaux standards de données Une meilleure coordination de la production des données serait source d'économie et d'efficience 2.

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Rapport sur la donnée au sein de l’éducation nationale 2018

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Rapport sur la donnée au sein de l’éducation nationale 2018

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Données numériques à caractère personnel au sein de l’éducation nationale

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Introduction
1. Usages et interrogations du terrain, un paysage très hétérogène

2. La place de l'École dans le nouvel environnement juridique sur la protection des données personnelles
2.1. Données scolaires, données sensibles ? 2.2. Le foisonnement des textes juridiques 2.3. Une nécessaire mobilisation du ministère aux nouveaux enjeux juridiques
3. Le RGPD

3.1. L'impact du RGPD sur le traitement et le stockage des données scolaires
3.1.1. La responsabilité des sous-traitants
3.1.2. Questionnement autour du consentement
3.1.3. Une explicitation des finalités d'utilisation des données, une information renforcée auprès des usagers de services numériques en particulier pour les mineurs
3.1.4. De nouveaux droits, la portabilité et le droit à réparation des dommages matériel ou moral
3.1.5. Un suivi de l'ensemble des données pour en permettre le contrôle, une gestion renforcée des données en particulier sur leurs traitements, leur stockage et leur durée de conservation

3.2. Le déploiement du RGPD
3.2.1. Une architecture incompréhensible des dispositifs numériques actuels concernant les traitements de données
3.2.2. Des flux de données au sein d'un ensemble applicatif dense dans l'éducation nationale
3.2.3. L'audit en amont des acteurs privés intervenant dans le champ scolaire et utilisant des données personnelles
3.2.4. Proposition d'organisation au sein de l'administration centrale et dans les services déconcentrés
3.2.5. Gouvernance, chaine de responsabilité, dispositif pour accompagner le déploiement du RGPD dans un cadre national
3.2.6. Création d'un comité d'éthique et d'expertise sur l'intérêt public de l'utilisation de données scolaires

4. De l'anonymat, à l'hébergement, où en sommes-nous sur la sécurité des données personnelles ?
4.1. L'anonymat n'apparaît plus comme étant le seul élément qui garantit la sécurité sur l'utilisation des données personnelles 4.2. La problématique de l'hébergement des données sur le territoire national 4.3. Le e-privacy ou règlement sur la " vie privée et les communications électroniques " 4.4. Les recherches dans le domaine de la traçabilité des données
5. De l'ouverture des algorithmes à la souveraineté pédagogique des données scolaires
5.1. La transparence des algorithmes, une différence entre le privé et le public
5.2. Le traitement des données scolaires par les logiciels de vie scolaire
5.2.1. Une gestion de la vie scolaire des lycées et des collèges publics hors du contrôle de l'État
5.2.2. Le stockage des données des élèves et des professeurs sans aucun regard de l'État sur la sécurité des serveurs les accueillant
5.2.3. Le cryptage et la portabilité des données d'apprentissage
5.2.4. Des traitements, en particulier statistiques, qui devraient interroger le ministère
5.2.5. Continuité et adaptabilité du service public d'éducation
5.2.6. La protection des données rejoint l'objectif stratégique de souveraineté éducative et l'articule à celui de la sécurisation des process
Conclusion Rappel des préconisations Annexes

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; informatique; systeme d'information; traitement des donnees; reglementation communautaire; protection des personnes; banque de donnees; informatique; systeme d'information; traitement des donnees; reglementation communautaire; protection des personnes; banque de donnees

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Données numériques à caractère personnel au sein de l'éducation nationale - Rapports publics - La Documentation française

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Introduction 2.1. Données scolaires, données sensibles ? 2.2. Le foisonnement des textes juridiques 2.3. Une nécessaire mobilisation du ministère aux nouveaux enjeux juridiques 3.1. L'impact du RGPD sur le traitement et le stockage des données scolaires 3.1.1. La responsabilité des sous-traitants 3.1.2. Questionnement autour du consentement 3.1.3.

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Un guide contributif pour éclairer sur le devoir de redevabilité des administrations utilisant des algorithmes

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La mission Etalab accompagne les administrations dans l'application du nouveau cadre juridique sur les algorithmes publics. Ce guide, ouvert aux contributions et publié dans le cadre du programme de travail d'Etalab, est composé de trois parties qui peuvent se lire de manière indépendante.

La première partie donne des éléments de contexte: qu'est-ce qu'un algorithme ? à quoi servent les algorithmes dans le secteur public ?

La seconde partie détaille les enjeux en termes d'éthique et de responsabilité,

La troisième partie présente le cadre juridique applicable en matière de transparence des algorithmes notamment suite à l'adoption de la loi pour une République numérique.

📎 Etalab propose par ailleurs d'autres ressources en lien avec ce sujet: la liste des algorithmes publics publiés par les administrations ainsi qu'un guide sur l'ouverture des codes sources.

A qui est-il destiné ?

Ce guide est destiné à l'ensemble des administrations et organisations chargées d'une mission de service public qui conçoivent, développent et opèrent des traitements algorithmiques.

Ce document est un outil évolutif et ouvert. Vous pouvez contribuer à l'améliorer en proposant une modification dans la version éditable du guide (sur Github) ou en contactant directement Simon Chignard (Mission Etalab - Direction interministérielle du numérique): simon.chignard@data.gouv.fr

Commencons tout d'abord par une définition: qu'est-ce qu'un algorithme ?

Selon le Larousse, un algorithme est un " ensemble de règles opératoires dont l'application permet de résoudre un problème énoncé au moyen d'un nombre fini d'opérations. Un algorithme peut être traduit, grâce à un langage de programmation, en un programme exécutable par un ordinateur ".

📍 Retenons que, selon cette définition, un algorithme peut donc exister indépendamment d'un traitement informatique. Une grille de notation "papier" utilisée par une administration peut donc être considérée comme un algorithme.

Nous avons recensé plusieurs types d' usages des algorithmes dans les administrations, avec une série d'exemples associés.

Attribuer des droits, calculer des montants selon des règles prédéfinies

Calcul des taxes et des impôts, attribution de prestations sociales, ...

Réaliser un appariement entre une "offre" et une "demande"

Gestion de la mobilité des agents (RH), accès à l'enseignement supérieur (Parcoursup), attribution de places en crèches, ...

Prédire une situation ou un risque en analysant des données

Prédire un risque de défaillance d'une entreprise (Signaux Faibles), cibler les contrôles de lutte contre la fraude fiscale, ...

Aider à la décision des usagers

Aider les demandeurs d'emploi à cibler leurs candidatures spontanées (La Bonne Boîte), simuler le coût d'une embauche, ...

Décision automatisée ou aide à la décision ?

Certains algorithmes peuvent être utilisés pour prendre des décisions. On les distingue selon le degré d'intervention humaine dans cette prise de décision:

Certains fonctionnent sans intervention humaine (par exemple le calcul de l'impôt des 37 millions de foyers fiscaux). On parle alors de traitement automatisé.

D'autres sont des outils d' aide à la décision: ils aident l'humain à prendre une décision, par exemple en classant des dossiers selon des critères de priorité pour qu'ils soient ensuite étudiés par une commission qui prendra formellement la décision.

Nous reviendrons sur cette distinction dans la troisième partie de ce guide consacrée au cadre juridique applicable.

Algorithmes du secteur public vs. algorithmes du secteur privé

Tout le monde a entendu parler des algorithmes utilisés par les grandes entreprises du numérique. Citons quelques exemples:

le PageRank du moteur de recherche Google qui détermine les pages de résultats pour une requête,

le Newsfeed qui détermine le contenu d'un fil d'actualités Facebook,

l'algorithme de tarification dynamique d'Uber qui fait varier les prix des courses en fonction de la demande,

...

Par rapport aux algorithmes mis en oeuvre par le secteur privé, les algorithmes publics ont des caractéristiques particulières:

1. Ils sont censés opérer au service de l'intérêt général,

2. Ils servent souvent à exécuter le droit, à (faire) appliquer la loi,

3. Ils sont bien souvent incontournables, c'est à dire qu'il n'existe pas d'alternatives pour les usagers.

📍En ce sens, les algorithmes publics sont des formes de l'action publique et sont à ce titre soumis à la même forme d'exigence de redevabilité. Les administrations qui conçoivent et utilisent des algorithmes publics doivent donc "rendre des comptes" de leur utilisation auprès des individus concernés, mais aussi de la société dans son ensemble.

Ce ne sont pas tant les algorithmes eux-mêmes que les administrations qui les mettent en oeuvre qui doivent rendre des comptes. On parle de principe de redevabilité. Concrètement cela signifie:

signaler, en indiquant quand un algorithme est utilisé,

décrire, en précisant le fonctionnement général de l'algorithme,

justifier, en expliquant les objectifs poursuivis et les raisons du recours à cet algorithme,

expliquer ses effets, en expliquant un résultat individuel mais aussi en précisant les impacts généraux et particuliers,

rendre accessible, en publiant le code source et la documentation associée,

permettre la contestation, en indiquant les voies de recours possibles.

Il faut noter que plusieurs manières de rendre des comptes (se signaler, décrire, justifier, expliquer, ...) correspondent à des obligations légales introduites par la loi pour une République numérique ou plus récemment le Règlement général sur la protection des données (RGPD). La troisième partie de ce document présente le cadre juridique applicable.

La prise de décision (automatisée ou non) constitue l'un des principaux usages des algorithmes dans le secteur public - par exemple pour déterminer le droit à une aide sociale ou encore gérer la mobilité des enseignants. Nous nous intéressons ici au principe de justice: quelles sont les conditions requises pour qu'un individu concerné par la décision la juge "juste" ?

Nous avons identifié dans la littérature scientifique quatre critères à respecter pour qu'une décision prise à l'aide d'un algorithme soit considérée comme juste:

la transparence: il faut que la procédure soit décrite,

l'intelligibilité: il faut que la procédure soit compréhensible par les intéressés,

la loyauté: il faut que la procédure décrite soit effectivement utilisée de manière complète et fidèle,

l'égalité de traitement: il faut qu'aucun individu n'ait fait l'objet d'un traitement plus favorable (ou défavorable) que les autres individus concernés.

📍On notera qu'un individu peut tout à fait considérer comme juste une décision qui ne lui est pas favorable (si par exemple la décision consiste à lui refuser une indemnité car il n'est pas éligible selon les critères fixés par la loi).

La loi pour une République numérique, et plus récemment le Réglement sur la protection des données à caractère personnel (RGPD) ont introduit de nouvelles dispositions concernant les algorithmes publics. Ces dispositions visent à introduire une plus grande transparence et une plus grande redevabilité de l'administration dans l'usage de ces systèmes, en particulier quand ils sont utilisés pour prendre des décisions.

Qui est concerné par la transparence des algorithmes ?

Le code des relations entre le public et l'administration (CRPA) précise le périmètre des administrations et des traitements concernés.

📝 Si:

vous êtes une administration d'Etat, une collectivité, un organisme de droit public ou de droit privé intervenant dans le cadre d'une mission de service public (article L.300-2),

vous utilisez un traitement algorithmique (cf. la définition ci-dessus),

à l'aide de ce traitement, vous prenez des décisions administratives individuelles envers des personnes physiques ou morales, de droit public ou privé nommément désignées,

et que ce traitement n'est pas couvert par l'un des secrets définis par la loi (2° de l'article L.311-5), et notamment: délibérations du Gouvernement, défense nationale, conduite de la politique extérieure, sûreté de l'Etat, sécurité publique, sécurité des personnes ou des systèmes d'information, recherche et prévention d'infractions, etc.

Alors vous devez remplir les nouvelles obligations liées à la transparence des algorithmes.

📍On notera que les décisions administratives "individuelles" ne concernent pas uniquement des personnes physiques mais aussi les personnes morales. C'est à dire qu'une décision prise par une administration envers une association, une entreprise ou un autre acteur public à l'aide d'un traitement algorithmique sera aussi concernée par ces obligations.

Quelles sont ces obligations en matière de transparence ?

📝Le Code des relations entre le public et l'administration définit 3 obligations:

1. fournir une information générale (article L.312-1-3)

2. faire figurer une mention explicite (article L.311-3-1)

3. fournir une information individuelle à la demande de l'intéressé (article L.311-3-1-2).

📍A noter que l'obligation d'information générale s'applique uniquement aux administrations comptant plus de 50 équivalents temps plein (agents et/ou salariés) et aux collectivités de plus de 3500 habitants.

Concrètement, si vous remplissez les conditions, alors vous devrez:

au titre de l'information générale: publier en ligne les règles définissant les principaux traitements utilisés dans l'accomplissement de vos missions lorsqu'ils fondent des décisions individuelles,

au titre de la mention explicite: faire figurer en ligne et sur les documents (avis, notifications) une mention précisant les finalités du traitement, le rappel du droit de communication, les modalités d'exercice de ce droit,

au titre de l'information individuelle: fournir à la demande de l'intéressé : le degré et le mode de contribution du traitement algorithmique à la prise de décision, les données traitées et leurs sources, les paramètres de traitement et leur pondération, appliqués à la situation de l'intéressé, les opérations effectuées par le traitement.

On notera que ces obligations s'appliquent à l'ensemble des traitements qui fondent des décisions administratives individuelles, quel que soit le degré d'intervention humaine. Elles concernent donc aussi bien les traitements automatisés que les outils d'aide à la décision.

📍Cependant, le législateur a introduit en 2018 dans la loi dite "Informatique et libertés" ( article 10 de la loi du 6 janvier 1978) une obligation supplémentaire concernant les traitements automatisés (c'est à dire sans intervention humaine): à compter du 1er juillet 2020, tout traitement automatisé devra comporter, à peine de nullité, l'obligation de mention explicite. Par ailleurs le même article précise que "le responsable du traitement s'assure de la maîtrise du traitement algorithmique et de ses évolutions afin de pouvoir expliquer, en détail et sous une forme intelligible, à la personne concernée, la manière dont le traitement a été mis en oeuvre à son égard".

Enfin, rappelons que l'article 39 de la loi Informatique et Libertés, qui s'applique tant au secteur public que privé, précise que "toute personne physique justifiant de son identité a le droit d'interroger le responsable d'un traitement à caractère personnel en vue d'obtenir (...) 5° les informations permettant de connaître et de contester la logique qui sous-tend le traitement automatisé en cas de décision prise sur le fondement de celui-ci et produisant des effets juridiques à l'égard de l'interessé".

Un outil pour tester vos connaissances

Nous vous proposons un outil sous la forme d'un quizz pour tester votre connaissance du cadre légal applicable aux algorithmes publics. Nous avons identifié 8 exemples réels d'utilisation d'algorithmes.

🧐 Saurez-vous identifier ceux qui, parmi les 8, sont aujourd'hui concernés par les obligations de transparence des algorithmes ?

Les prochaines étapes

La première action à mener, en tant qu'administration, est de recenser les algorithmes potentiellement concernés par l'obligation de transparence et de redevabilité.

La mission Etalab est à votre disposition pour vous accompagner dans la mise en oeuvre de ce recensement et plus globalement dans la mise en oeuvre de ces nouvelles obligations.

D'autres contenus seront prochainement publiés pour compléter ce guide, notamment des fiches pratiques sur une méthodologie d'identification des algorithmes ainsi que des exemples de mention et d'information détaillée.

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La mission Etalab accompagne les administrations dans l'application du nouveau cadre juridique sur les algorithmes publics. Ce guide, ouvert aux contributions et publié dans le cadre du programme de travail d'Etalab, est composé de trois parties qui peuvent se lire de manière indépendante. La première partie donne des éléments de contexte: qu'est-ce qu'un algorithme ?

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Rapport public

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SYNTHESE DES RECOMMANDATIONS
1. DÉFINIR LA DONNÉE GEOGRAPHIQUE SOUVERAINE

La donnée géographique souveraine : esquisse de définition
La donnée géographique
La donnée souveraine : indépendance et autorité

Une notion à visée opérationnelle
La notion de donnée géographique souveraine ne doit pas revêtir de portée normative
Donnée géographique souveraine et donnée de référence
Donnée géographique souveraine et donnée " Inspire "

2. PRODUIRE LA DONNÉE GEOGRAPHIQUE SOUVERAINE

Si le besoin de coordination et de pilotage de la production des données géographiques souveraines est réel, aucune réponse univoque ne semble pouvoir lui être apportée
Un réel besoin de coordination
Une problématique rétive à tout systématisme

Mieux connaître, pour la rationaliser, la production de données géographiques souveraines par l'État et ses établissements publics
Des besoins réels, mais mal identifiés
Des coopérations tributaires des " prospections " de l'IGN
Recenser les données géographiques souveraines et sensibiliser les administrations à leur usage

Renforcer les partenariats entre producteurs de données géographiques souveraines selon une logique de projet
Toutes les conséquences n'ont pas été tirées de l'affirmation de l'échelon régional en matière d'information géographique
Fédérer les acteurs autour de grands projets d'équipement en données géographiques souveraines
Expérimenter la démarche dans le cadre de la préparation des Jeux olympiques et paralympiques
Réunir les conditions techniques et institutionnelles d'une coopération plus étroite
Constituer progressivement une géoplateforme nationale
Créer les conditions institutionnelles d'un dialogue effectif et permanent entre acteurs

Repositionner l'IGN en conséquence
Standardiser, certifier, accompagner
Adapter la gouvernance de l'institut

3. PROPOSITIONS D'ACTIONS PRIORITAIRES

Mutualiser la production des données parcellaires
Une problématique identifiée de longue date
Transférer à l'IGN la mission topographique de la DGFiP
Généraliser la démarche " GPU "
Piloter plus activement les coopérations déjà engagées
La base adresse nationale
Le plan de corps de rue simplifié

4. FINANCER LA DONNÉE GEOGRAPHIQUE SOUVERAINE

La production et l'entretien des données géographiques souveraines appellent un financement public
Le choix de l'open data
Le " réflexe tarifaire " a nui à la coopération entre acteurs

Conséquences pour l'IGN
Les dépenses liées aux données géographiques souveraines doivent être couvertes par la subvention pour charges de service public
Prévoir à moyen terme le recours exclusif à la licence ouverte
CONCLUSION ANNEXE 1 - DISCONTINUITÉ DU PARCELLAIRE CADASTRAL ANNEXE 2 - LÉGENDES ET CRÉDITS DES ILLUSTRATIONS ANNEXE 3 - LISTE DES PERSONNES ENTENDUES ET DES CONTRIBUTIONS REÇUES ANNEXE 4 - LETTRE DU PREMIER MINISTRE REMERCIEMENTS

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; geographie; donnees publiques; traitement des donnees; ign; economie numerique; recommandation; geographie; donnees publiques; traitement des donnees; ign; economie numerique; recommandation

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Les données géographiques souveraines - Rapport au Gouvernement - Rapports publics - La Documentation française

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SYNTHESE DES RECOMMANDATIONS La donnée géographique souveraine : esquisse de définition La donnée géographique La donnée souveraine : indépendance et autorité Une notion à visée opérationnelle La notion de donnée géographique souveraine ne doit pas revêtir de portée normative Donnée géographique souveraine et donnée de référence Donnée géographique souveraine et

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Synthèse

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http://www.opendatafrance.net/
https://www.data.gouv.fr/fr/
http://fing.org/
http://www.la27eregion.fr/
https://www.usine-digitale.fr/
https://www.lebigdata.fr/

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https://www.data.gouv.fr/fr/reference
https://schema.data.gouv.fr/
https://api.gouv.fr/

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Des sites ressources pour trouver de la donnée

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Des sites ressources pour trouver de la donnée

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Une technique d'intelligence collective qui permet de partir des freins pour trouver des solutions puis imaginer d'autres améliorations

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Une technique d'intelligence collective qui permet d'aboutir à une sélection consensuelle de bonnes idées !

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https://data.rennesmetropole.fr/pages/home/
https://data.grandlyon.com/
https://data.loire-atlantique.fr/pages/home/
http://data.metropolegrenoble.fr/
http://opendata.maregionsud.fr/

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Une excellente vidéo du Monde

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vidéo A mesure qu'elle se déploie dans tous les secteurs, l'intelligence artificielle pose des questions éthiques graves et inédites. Lesquelles ? Réponse avec cette vidéo diffusée lors des conférences O21.

A mesure qu'elle se déploie dans tous les secteurs, l'intelligence artificielle pose de graves et inédites questions éthiques. Algorithmes simplistes, erreurs statistiques en série, reproduction d'inégalité sociales..., les risques sont à la mesure des promesses de cette technologie : gigantesques.

Faut-il moraliser l'intelligence artificielle ? Comment ? Réponse avec cette vidéo, diffusée lors des conférences O21.

Afin de mieux comprendre le monde de demain et de faire les bons choix d'orientation aujourd'hui, Le Monde a créé pour les lycéens et étudiants les événements " O21, s'orienter au 21 e siècle ". O21 est de retour à Paris à Ground Control (12e), les samedi 6 et dimanche 7 avril 2019.

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Vidéo. Pourquoi l'intelligence artificielle a besoin d'éthique

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vidéo A mesure qu'elle se déploie dans tous les secteurs, l'intelligence artificielle pose des questions éthiques graves et inédites. Lesquelles ? Réponse avec cette vidéo diffusée lors des conférences O21. A mesure qu'elle se déploie dans tous les secteurs, l'intelligence artificielle pose de graves et inédites questions éthiques.

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Une sensibilisation qui décoiffe en 5 épisodes !

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Révoltée et submergée par ses émotions, une "hyper sensible" de la data distille ses réponses aux allures d'antidotes.

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Vous vérifiez vos connaissances ?
Astuce : Cliquez sur « skip for now » pour jouer sans créer de compte après avoir cliqué sur le lien du Quizz

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Free gamified quizzes on every subject that students play in class and at home. Pick an existing quiz or create your own for review, formative assessment, and more.

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https://metropole.nantes.fr/charte-donnee

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10 points essentiels pour ouvrir ses premiers jeux de données

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10 points essentiels pour ouvrir ses premiers jeux de données

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Une synthèse intéressante pour bien démarrer une démarche Opendata. Par OpendataSoft.

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Vidéo Sébastien SORIANO - briser le monopole du BigTech

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Vidéo Sébastien SORIANO - briser le monopole du BigTech

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"BRISER le monopole des BIG TECH" Sébastien Soriano (Arcep)

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Communication de l’Europe sur la tratégie Data

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Communication de l’Europe sur la tratégie Data

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Repérer les compétences Data de mon organisation

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Repérer les compétences Data de mon organisation

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PIX : l’évaluation des compétences numériques

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PIX : l’évaluation des compétences numériques

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