La donnée et sa gouvernance, un enjeu majeur pour le pilotage et la prise de décision

Accentué par le Covid-19, la croissance numérique et les données créées sont devenues un enjeu clé pour le pilotage et la prise de décision.

Le secteur public a dû faire face dans le contexte sanitaire actuel à de forts enjeux de continuité de service public. Si des transformations numériques étaient en cours, les acteurs publics ont dû les accélérer dans la période récente avec la mise en place de nouvelles pratiques pour accompagner le télétravail, pour faciliter l’accès à distance des usagers aux services publics, comme pour poursuivre la modernisation des fonctions support et soutien. 

Les enjeux pour le secteur public dans le contexte de crise sanitaire actuel

Il s’agit en particulier de démarches de dématérialisation et d’automatisation de tâches qui peuvent faire appel à de l’intelligence artificielle. Plusieurs défis sont ainsi à relever dans la sphère publique :

• Le développement de l’agilité des organisations
• La modernisation des relations avec les usagers
• Le pilotage de la performance, notamment opérationnelle et financière
• L’évaluation des politiques publiques
• La gestion de sortie de crise sanitaire, dans ses différentes conséquences.

Les données collectées dans le cadre des différents services publics constituent par ailleurs un gisement d’informations significatif pour la conduite stratégique des politiques mais également pour améliorer le pilotage opérationnel, budgétaire et financier. C’est par conséquent l’adoption d’une vision large des données qui peut participer à la construction du modèle stratégique et économique des organisations publiques. Les bénéfices sont nombreux et très concrets :

• Faciliter la prise de décision grâce à des informations facilement disponibles (Top-down Analysis, prévisions, modèles avancées)
• Diminuer significativement la charge liée aux tâches à faible valeur par un accès facilité à la donnée, une amélioration de leur qualité et une rationalisation des processus
• Mettre à disposition des informations en temps réel par la centralisation des données et la mise à disposition de tableaux de bord opérationnels et fiables
• Créer de nouvelles offres de produits et services en identifiant les opportunités via l’innovation et la data (Idéation, appel aux start-up, etc.)

Les enjeux de la sortie de crise sanitaire illustrent également le recours nécessaire au numérique

La préparation de l’après-crise pose quatre autres enjeux qui devront être adressés dans des délais relativement courts :

• Certains processus de gestion avaient fortement progressé dans le domaine numérique, c’est le cas de la gestion financière. Mais l’ensemble des fonctions n’a pas progressé de façon homogène. 
• L’approche transversale des transformations numériques, là où des silos peuvent exister, peut aider à la mobilisation des acteurs internes ainsi qu’à l’innovation.
• La sécurité de l’accès aux données constitue également un enjeu important de réussite, dans un contexte où le secteur public a pu rencontrer des fragilités. Le travail à distance impose une sécurité logique renforcée dans l’ensemble de l’organisation, qui doit être une préoccupation partagée par tous.

En lien avec la sécurité, la gestion de la sensibilité et de la confidentialité d’accès aux données est un élément important à intégrer pour garantir la gestion des risques associés. La mise en œuvre du RGPD est une opportunité de mieux appréhender ces problématiques de sensibilité et de sécurité d’accès et utilisation des données personnelles.

Réflexion sur la démarche à mettre en œuvre

Pour faire écho à ces enjeux, EY met en place une démarche de valorisation des sujets Data qui a comme point de départ les besoins métiers ou parfois appelés les cas d’usages.
Cette démarche par la valeur est la première étape permettant de cadrer et organiser les investissement humains et techniques pour assurer la valorisation de la donnée dans votre organisation. Il nous semble ainsi risqué de définir une organisation ou une cible d’architecture technique pour le traitement des données sans avoir la vision de ce que les métiers veulent développer en utilisant les données.