Learning Cities - Un voyage étudiant à travers la Smart City

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NOTRE RECOMMANDATION : POUR UNE APPROCHE QUALITATIVE DE LA DONNÉE DANS LA VILLE Nous avons montré que les villes sont toujours en phase de test dans l’utilisation qu’elles ont de leurs données. Mais comment garantir que cette phase de test se déroule bien ? Comment permettre aux villes de capitaliser au maximum sur les données qu’elles collectent ? Notre réponse tient en quelques mots : ne pas en faire trop. Sur le terrain, nous avons vu que, bien souvent, trop de données sont collectées. Jusqu’à ne plus savoir quoi en faire. Pour pallier cet écueil, nous pensons qu’il est nécessaire d’adopter une approche qualitative de la donnée. L’idée est simple : plutôt que de chercher à collecter une grande quantité de données, les villes devraient se concentrer sur certaines données ciblées, de qualité, dont la valeur a déjà été démontrée. Grâce à cette démarche frugale, elles éviteront les déperditions de ressources tout en continuant leur transition vers une meilleure utilisation des outils digitaux. Nous avons identifié sept étapes permettant d’appliquer cette approche qualitative au processus d’optimisation des services urbains :

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1. Préparation – Identifier des cas d’usage répondant à des besoins précis. Avant de se lancer dans la collecte de données, les villes doivent se fixer un objectif dans l’optique de répondre à un besoin spécifique. Une fois cette démarche initiée, elles doivent identifier des cas d’usage, c’est-à-dire des situations concrètes où les données pourraient être utilisées afin d’optimiser les services concernés par la problématique urbaine choisie.

2. Cadrage – Cibler les données à mobiliser pour atteindre l’objectif fixé. Rien ne sert de collecter trop de données. Afin d’adopter une approche qualitative, les villes ont plutôt intérêt à cibler les données directement liées à la mise en œuvre de leurs cas d’usage. Souvent, ces données sont déjà collectées et accessibles (parfois même sans que les villes ne le sachent !). Autrement, un apport supplémentaire en données peut être nécessaire.

3. Gouvernance – Créer des relations durables entre parties-prenantes en misant sur une approche progressive. Nous préconisons une approche progressive de la gouvernance, où chaque département rejoindrait le dispositif de pilotage au gré des projets. Une telle structure de long terme serait propice à l’émergence de nouvelles dynamiques de travail, pour que la collaboration entre services ne s’arrête pas au moment où les données sont échangées.


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