webleads-tracker La donnée au cœur de l’action des ministères sociaux

Invenis – Bonjour, merci de nous faire le plaisir de partager votre expérience sur l’exploitation des données au sein du ministère des solidarités et de la santé. Tout d’abord, pourriez-vous vous présenter ?

Yves Batel – Je suis Yves Batel, je suis responsable du bureau de la valorisation des données au sein de la sous-direction des produits et des services numériques de la DNUM des ministères sociaux.

Invenis – Au cours des 15 derniers mois, la crise sanitaire a bouleversé notre pays. En quoi le numérique et l’exploitation des données peuvent-ils aider les politiques publiques, surtout en cette période si particulière ?  

Yves Batel – En période de crise, il est très important de pouvoir éclairer toutes les prises de décisions. Par exemple, dans le cas d’une crise sanitaire, nous avons besoin d’informations précises comme le nombre de personnes contaminées, hospitalisées ou encore le nombre de décès. Ces éléments vont permettre de prendre une décision éclairée comme la mise en place d’un confinement ou d’un couvre-feu. 

L’exploitation des données permet également de garantir la cohérence des décisions et de s’assurer de l’efficience de l’action de la puissance publique.

Notamment, les données vont nous permettre de suivre l’état des stocks de masques ou de vaccins pendant une crise sanitaire. Ces informations permettent de prendre des mesures adaptées à la situation. 

La donnée permet également d’améliorer la transparence de la politique publique. On voit à travers les conférences de presse et sur les sites des ministères sociaux des cartes, des tableaux pour communiquer ces informations auprès du grand public. 

Au-delà des aspects médicaux de cette crise, nous avons un certain nombre de dispositifs pour suivre les aspects économiques liés à la pandémie. La donnée nous permet de suivre réellement le recours au télétravail et de l’aide autour de l’activité partielle. 

Dans un second temps, l’analyse de ces données permettra de réaliser des contrôles si des abus ont été commis. Grâce à la donnée, l’inspection du travail va mieux cibler ses contrôles. 

Concernant la sortie de crise, le numérique va permettre de suivre la vaccination afin de s’assurer qu’il est possible de lever progressivement un certain nombre de mesures pour revenir à une vie normale. 

Enfin, la data permet de mesurer le contact tracing. Quand il reste peu de personnes atteintes du virus, on peut plus facilement rechercher tous les cas contacts pour éviter que l’épidémie reparte. 

politique publique de la donnée

Invenis – Quels sont les principaux challenges que votre bureau de la valorisation des données a rencontrés en termes d’analyse de données ? Et comment avez-vous adressé ces challenges ?  

Yves Batel – A travers tous les projets et études que nous avons réalisés, nous avons identifié un certain nombre de challenges. 

Identifier les bonnes données : 

Parfois il y a beaucoup de données, il faut identifier celles qui sont pertinentes. Il arrive aussi que nous ayons plusieurs sources de données sur un même sujet. Par exemple, pour les accidents du travail on peut avoir des données de la CNAM (Caisse Nationale d’Assurance Maladie) ou bien des données de l’inspection du travail. Il faut alors définir sur quelles données on se base. Le métier est le plus compétent pour cela, il est donc très important de s’en rapprocher lors de la définition des données utilisées. 

Désiloter les données : 

Auparavant, nous construisions des systèmes d’information en silos qui correspondaient chacun à une utilisation particulière. Aujourd’hui, nous sommes sur une approche beaucoup plus transverse. Nous avons besoin de croiser les données entre différents systèmes d’information. Ces croisements de données sont un véritable enjeu car il faut trouver un identifiant unique mais ce n’est pas toujours le cas. Par exemple, nous avons des données avec des niveaux géographiques différents. 

Formater les données : 

On a parfois des données peu ou pas formatées. Par exemple, des données avec des formats de date différents, il faut alors les remettre dans un format unique, ce qui est parfois très complexe. 

Nous avons aussi des données textuelles, il va falloir réussir à en tirer une typologie. Par exemple, l’analyse d’un compte-rendu d’accident du travail nous permettra de déterminer la cause de l’accident. 

Des données sensibles : 

Comme nous l’avons évoqué dans le cadre de la crise sanitaire, nous devons être doublement vigilants sur les aspects RGPD et de sécurité lorsqu’on touche aux données personnelles et de santé.

équipe data

Invenis – Dans ce contexte, quel a été l’accompagnement d’Invenis ? Que vous a-t-il apporté ? 

Yves Batel – Le bureau de la valorisation compte une dizaine de personnes. Invenis nous a, tout d’abord, apporté un renfort important puisque 3 personnes à temps plein nous aident à travailler sur l’analyse de données. Ensuite, Invenis met à notre disposition des livrables permettant de réaliser des traitements d’analyse prédictive. Grâce à cela, nous pouvons détecter des comportements anormaux. Si on reprend l’exemple de l’analyse des compte-rendu des accidents du travail, on a pu déterminer la cause des accidents sur un échantillon en entraînant un algorithme. Puis, nous avons pu le généraliser à des centaines de milliers d’accidents du travail. Cela nous a même permis de découvrir des anomalies ! 

Invenis c’est aussi un savoir faire méthodologique.    

L’équipe de data analysts animent des groupes de travail et aident les métiers à exprimer leurs besoins. 

Invenis – Quels conseils donneriez-vous à d’autres administrations ou acteurs du secteur public qui souhaiteraient améliorer et moderniser leurs approches de l’analyse de données ?  

Yves Batel – De manière générale, il est indispensable de travailler avec le métier. Le résultat d’un algorithme n’est pas la garantie que cela soit intéressant pour le métier. D’un point de vue technique, c’est assez simple de croiser des données, de faire tourner un algorithme, de produire de la dataviz. En revanche, il est plus compliqué que cela corresponde aux besoins des utilisateurs. 


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Pour aller plus loin, retrouvez le business case et le guide spécial data et acteurs publics. 

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