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L'informatique décisionnelle au service de l'évaluation des politiques publiques & de la qualité des services

ALLEA vous propose de voir l’informatique décisionnelle d’une tout autre manière, plus transversale en adoptant une méthode systémique à forte création de valeur.

L’informatique décisionnelle appelée aussi BI est un outil majeur pour l’évaluation des politiques publiques et donc un véritable outil de pilotage pour les décideurs dans les collectivités et de leurs services.

Evaluer une politique publique, c’est d’abord en mesurer l’efficacité à l’aide d’indicateurs de performance pour, dans un second temps, en apprécier la pertinence. L’évaluation des politiques publiques présente donc une double dimension :

  • quantitative : elle mesure les effets de l’action publique en comparant ses résultats aux objectifs assignés et aux moyens mis en oeuvre, notamment à l’aide d’indicateurs de performance
  • qualitative : elle porte un jugement sur la pertinence des objectifs et donc d’éventuellement pouvoir conduire à en réviser le choix.

La plupart d’entre vous très certainement utilisent des outils de BI (souvent limités) au sein de même de vos applications métiers. Mais passer d’une vision métier à une vision stratégique impose de réfléchir l’évaluation de manière transverse.

Il va falloir dans un premier temps valider quels sont les objectifs à atteindre, directement dérivés des politiques pour en définir les indicateurs de résultats (Objective & Key Results).

Dans un deuxième temps, il s’agira d’en déduire les indicateurs de performance (KPI : Key Performance Indicator).

Comme tout projet transverse, la coordination est aussi un élément essentiel à la bonne marche du projet. Réussir un projet de BI pour l’évaluation de vos politiques publiques c’est tout d’abord réunir une équipe constituée des décideurs (DGS, élus), d’experts métiers et une équipe technique rompue à l’interopérabilité (Chef de projet, experts techniques) dans un cadre juridique contraint (RGPD). 

UN VRAI CHALLENGE TECHNIQUE…

Sur le terrain, un des défis à relever est la collecte et le croisement des données. Se connecter aux différentes sources de données, d’une part, traiter les données récupérées, d’autre part.

Il existe des solutions mais elles sont toujours complexes à mettre en œuvre en interne par manque de disponibilité, d’expertise technique ou de ressource portant une vision transverse surtout dans un contexte composé principalement d’applications métiers qui ne sont pas conçues pour communiquer et partager leurs référentiels (organigramme, utilisateurs, usagers, …) et leurs données, à la base.

Le tout est d’opter pour la bonne architecture, les bons outils qui vont vous permettent de disposer d’un réel entrepôt de données alimenté de manière automatisée avec des sources diverses et variées (bases de données des applications, fichiers Excel, sites web externes, …) et surtout fiables !

Les outils sont importants et sont principalement de trois types : SGBD, ETL et outil de restitution des données. Mais la pierre angulaire de votre BI, c’est l’architecture, la méthode de stockage des données, elle doit être en adéquation avec vos besoins et fonction de vos moyens.

Elle peut être sous forme de Data Lake qui stocke les données de manière non structurée au fil de l’eau et sans traitement particulier. C’est un gisement de données à destination des outils de big data et d’intelligence artificielle– IA.

Ou, si vous décidez d’aller plus loin, avec le Data Warehouse qui, lui beaucoup plus abouti, entrepose les données consolidées de manière structurée en un point unique. Il peut même (il doit !?) à terme servir de référentiel de données.

QUELQUES CAS CONCRETS DE MISE EN OEUVRE DE L’ÉVALUATION DES POLITIQUES PUBLIQUES

Martine T., Responsable de l’évaluation de la politique publique d’une ville de plus de 40 000 habitants

« J’aimerais savoir comment les services de la ville sont utilisés et par quels usagers ? correspondent-ils aux usagers cibles pour lesquels nous avons développé ces services ? quel est leur profil (géographique, financier, socio-culturel, familial, …) ? J’ai besoin de connaitre ces informations en temps réel afin de nous permettre de designer nos services aux usagers de manière agile, de les faire évoluer en fonction de leur besoin. J’ai aussi besoin de connaitre l’évolution des charges de ressources humaines en fonction de l’utilisation des services et d’en extraire les coûts. Le temps à compiler ces données sur les différents logiciels qui ne communiquent pas entre eux sont très longs et se font aujourd’hui sous Excel. C’est un travail colossal car évidemment un usager et/ou sa famille consomment plusieurs services, il faut dédoublonner, arbitrer entre des données divergentes pour des mêmes usagers. C’est très difficile et chronophage de s’y retrouver et de compiler sous forme de synthèse. Vous avez des solutions ?»

Réponse d’ALLEA :

Nous avons identifié dans un premier temps les logiciels utilisés par les services afin de déterminer les sources de données. Nous avons créé un entrepôt de données et des connecteurs pour aller récupérer la donnée au sein même des différentes applications. Ainsi la donnée a été centralisée en un point unique afin d’effectuer des retraitements automatisés (dédoublonnage, recherche de cohérence, …). Nous avons aussi automatisé la récolte des données de manière régulière afin de ne pas ralentir l’infrastructure SI par des requêtes trop lourdes sur l’environnement de production. Ainsi les données ont été synchronisées quasiment en temps réel. 

Nous avons élargi la récolte des données afin de permettre le croisement avec des données RH et finances. Dès lors, les services peuvent simuler aussi les impacts RH et financiers sur la fréquentation ou l’usage des services. Des tableaux de bord ont été développés pour disposer des informations recherchées sous différents formats de synthèse.

Nous avons accompagné aussi la collectivité à rechercher dans les solutions de BI, la plus adaptée à leurs besoins, les contraintes de l’infrastructure SI et aussi des budgets. Nous pourrions aller même au-delà pour Martine T. qui pourrait aussi grâce à l’interface de son logiciel de BI effectuer des simulations d’impacts à partir d’autres données comme la fréquentation des services avec des données météorologiques par exemple ou bien même des périodes scolaires.

D’ailleurs, aujourd’hui cette solution lui permet de connaitre les tensions internes RH et financières liées à la crise sanitaire de la Covid. Elle permet aux côtés des services RH d’agir ainsi sur les renforts afin d’éviter les tensions et la perte de qualité de services. Devant la réussite de ce premier projet et la présentation aux élus, la collectivité nous a demandé d’étendre la transversalité au sein de tous les services afin d’en faire un véritable outil de pilotage de la politique publique. Nous allons avec la DGS et les élus identifier les moyens de décliner les KPI au sein des services pour les caler aux objectifs du programme politique et le suivre en temps réels.

Demande de Fabien M., DGA Finance et vie économique d’une ville de plus de 45 000 habitants

« J’ai besoin de vérifier services par services quels sont les impacts sur mon DGP (Délai Global de Paiement) des différentes actions dans le traitement des factures. Je ne sais pas combien de temps les factures mettent à circuler au sein du services jusqu’au paiement. Les responsables des services me font des rapports réguliers sous Excel à partir des données récoltées manuellement dans notre logiciel financier mais c’est trop lourd à mettre en place de manière régulière. Y’aurait-il un moyen de compiler des indicateurs et d’automatiser tout cela ? »

Réponse d’ALLEA :

Nous avons donc mis en place un entrepôt de données sectorisé à la finance dans un premier temps (Data Mart – Voir figure plus bas dans l’article). Nous avons aussi automatisé la récolte des données de manière régulière afin de ne pas charger l’infrastructure SI par des requêtes trop lourdes sur l’environnement de production. Ainsi les données ont été synchronisées quasiment en temps réel.

La mise en place de cette solution a permis dans un premier temps de comprendre où se trouvaient les goulets de ralentissement de traitement. Dans un second temps, au travers des rapports automatisés et envoyés par mail de porter à la connaissance de chacun des responsables de services des problématiques impactant le DGP et d’agir sur son propre service si celui-ci était concerné. Et dans un troisième temps d’entamer une démarche prospective en croisant les données avec des sources que nous avons rajoutées à l’entrepôt (Data Mart RH) afin d’établir les corrélations entre les charges de travail et les DGP afin d’améliorer très significativement celui-ci à la baisse.

L’ACCOMPAGNEMENT À LA MISE EN ŒUVRE DE L’ÉVALUATION DES POLITIQUES PUBLIQUES

Le savoir-faire d’ALLEA ? des dizaines d’expériences cumulées dans l’accompagnement des collectivités, dans la création de connecteurs et d’entrepôt de données dans le respect du RGPD.

Le résultat pour votre évaluation ? Aucune donnée non accessible et perdue. Des données de qualité, non redondantes et mises à jour automatiquement pour une vraie expérience qualitative et donc une évaluation à forte valeur ajoutée.

C’est notre engagement chez ALLEA.

Vous avez un projet d’évaluation des politiques publiques ? d’évaluation de la performance ? de la pertinence ou de la qualité de services ? vous utilisez de la BI au sein de vos services mais vous n’arrivez pas à sortir d’indicateurs fiables de votre SI ? vous n’arrivez pas à capter toute la donnée ou quand bien même savoir où elle est dans votre SI ?

Quel que soit l’état de votre SI et de son hétérogénéité, ALLEA vous accompagne aussi à tous les stades liés à ces projets :

  • Accompagnement à la définition de vos KPI (Key Performance Indicator) ou OKR (Objective Key Result).
  • Accompagnement à la définition de vos éléments de restitutions (Tableau de bord, Présentations, mail, …).
  • Accompagnement au choix d’une solution de BI (définition des besoins fonctionnels, rédaction d’appel d’offre et RAO si besoin).
  • Mise en place de containers de données centralisées (DataLake, DataWareHouse) et de processus de rapatriement automatisés.
  • Formation à l’usage et la conception des tableaux de bord.
  • Conception de tableaux de bord à la demande.
ALLEA plus que jamais est opérateur d’interopérabilité !

Si vous le souhaitez nous pouvons vous mettre en contact avec nos références (villes de plus de 40 000 habitants, communauté d’agglomérations, métropoles) et vous pourrez échanger de pair à pair et vous rendre compte de la puissance et la pertinence des solutions que nous leur avons conseillé et/ou mise en place.