Maturité de la stratégie en matière de données ouvertes et de la transparence des données
Votre stratégie d’ouverture des données, mesurée par thématique et traduite en feuille de route.
10 thématiques, une échelle à 5 niveaux. Et l’action qui fait passer chaque niveau au suivant.
Les 10 thématiques du référentiel, déjà rédigées de N1 à N5. Une entreprise, une business unit, ou 300 à la fois.
Maturité de la stratégie en matière de données ouvertes et de la transparence des données
10 thématiques, échelle à 5 niveaux.
Nordhavn Industries
53 / 100
Ils mesurent leur maturité avec Datamensio
Un exemple
Cette situation pourrait être la vôtre.
Prenons l’exemple d’une entreprise : trois sites, trois tableurs, aucune réponse commune.
Personne ne sait consolider.
Nordhavn Industries, 2 400 personnes à Hambourg, Lyon et Porto. Un donneur d’ordre demande où en est le groupe. Chaque site répond dans son tableur, avec ses propres échelles.
Trois semaines, une seule base.
Un diagnostic Cadre de maturité open data et transparence des données (principes FAIR, Règlement européen sur les données ouvertes) lancé sur les trois sites en même temps, à partir des notes d’entretien des responsables. Le référentiel était déjà écrit, les 10 thématiques et les niveaux N1 à N5 aussi.
Deux dépenses évitées avant d’être engagées.
Un score de 53 sur 100, un écart concentré sur trois thèmes. Le compagnon IA a repéré que deux actions du plan doublonnaient avec celui d’un autre audit. La restitution au comité s’est demandée en une phrase.
Ce que ça leur a évité
- 3sites mesurés sur la même base, au lieu de trois questionnaires à retraiter
- 2actions en doublon détectées avant la dépense
- 1restitution au comité, sans reprise manuelle
Ces chiffres sont ceux d’un exemple. Ils pourraient être les vôtres.
La norme impose des processus. Datamensio dit où vous en êtes.
01
Le référentiel est déjà écrit
Thématiques, questions et niveaux N1 à N5 rédigés. Vous ne partez pas d’un tableur vide.
02
Le score tombe le jour même
En ligne, par lien d’auto-évaluation ou en entretien. Thème par thème, comparable dans le temps.
03
L’écart devient un plan chiffré
Chaque passage de niveau porte son action. L’IA priorise sur l’effet attendu, pas sur l’ordre de la norme.
04
La progression se démontre
Campagne après campagne, contre votre cible et contre votre passé. C’est ce que demande votre COMEX.
L’échelle de maturité
Un niveau, le suivant, et l’action qui relie les deux.
C’est ce mécanisme (un niveau, un niveau supérieur, et l’action qui relie les deux) qui transforme un constat en trajectoire.
Les jeux de données publiés sont-ils documentés et maintenus à jour selon un engagement explicite ?
- N1
Aucune documentation associée aux publications. Les jeux de données sont déposés tels quels, sans schéma ni point de contact.
- N2
Certains jeux disposent d’une description sommaire, produite à l’initiative de l’équipe qui les publie. Aucune fréquence de mise à jour n’est annoncée.
- N3
Un modèle de documentation commun est appliqué à la plupart des jeux : schéma, dictionnaire de variables, licence, contact et fréquence de mise à jour annoncée.
- N4
La documentation est contrôlée avant publication et la fraîcheur suivie par indicateur. Les écarts à l’engagement de mise à jour déclenchent une action tracée.
- N5
La documentation évolue avec les retours des réutilisateurs et les revues périodiques du portefeuille. Les décisions de mise à jour, de gel ou de retrait sont documentées.
Action pour passer de N2 à N3
Adopter un modèle unique de fiche de jeu de données (schéma, dictionnaire de variables, licence, contact, fréquence de mise à jour), le rendre obligatoire avant toute publication et vérifier son application lors de la revue trimestrielle du catalogue.
« Grâce à Datamensio, nous remplissons avec beaucoup plus d’efficacité nos objectifs. Les services d’inspection du FEDER et de notre ministère de tutelle ont particulièrement apprécié cette approche qui leur apporte une data fiable. »
Directrice de la CCI 94CCI Île-de-France
« Nous pensons qu’il s’agit de la solution la plus adaptée pour amener notre projet de transformation à l’échelle et mesurer l’impact selon nos besoins. »
Maja SucekChief Operating Officer, Interreg Danube
Rarement seul
Un référentiel se combine. Associez-en plusieurs pour couvrir votre activité, ou faites écrire le vôtre par l’IA.
Prenez votre première mesure
De quoi parle ce référentiel
Le référentiel évalue la maturité d’une organisation sur deux volets complémentaires. Le premier est l’ouverture : quelles données sont publiées, sous quelle licence, dans quels formats, avec quelles métadonnées, et selon quel rythme de mise à jour. Le second est la transparence interne et externe : capacité à expliquer d’où viennent les données, comment elles sont produites, qui les utilise et à quelles fins. Les principes FAIR (données trouvables, accessibles, interopérables, réutilisables) servent de grille de lecture technique, la gouvernance sert de grille de lecture organisationnelle.
En pratique, ce sujet se pilote mal parce qu’il traverse toute l’organisation. Les données appartiennent aux métiers, la publication relève souvent de la communication ou de la direction des systèmes d’information, et la doctrine d’ouverture, quand elle existe, reste un document de principe. Les questions concrètes sont simples à poser et rarement documentées : qui décide qu’un jeu de données devient ouvert, et selon quels critères ? Qui garantit qu’un jeu publié il y a deux ans est toujours à jour ? Sait-on qui réutilise ces données, et pour quoi ?
Une confusion revient constamment : ouvrir des données n’est pas les publier. Un fichier déposé sans schéma, sans dictionnaire de variables, sans point de contact et sans engagement de fraîcheur ne crée aucun usage. À l’inverse, la transparence ne se réduit pas à l’ouverture : une organisation peut être très transparente sur ses traitements et ses modèles sans diffuser une seule donnée brute. Le sujet a par ailleurs changé d’échelle avec la structuration européenne du partage de données et la montée des usages d’intelligence artificielle, qui rendent la traçabilité des sources et la documentation des jeux de données bien plus exigeantes qu’auparavant.
Un état des lieux binaire ne dit rien d’utile ici. Constater qu’un portail existe ou qu’une charte a été signée ne renseigne pas sur la capacité réelle à produire, documenter, maintenir et faire vivre des données ouvertes. Le diagnostic de maturité situe chaque thématique sur une échelle progressive, inspirée de la méthode CMMI, et associe à chaque niveau l’action qui fait passer au niveau supérieur. Le résultat n’est pas un verdict, c’est une trajectoire : un score par thématique, un écart à la cible, et un plan d’action ordonné par effort et par impact.
Dans Datamensio, le référentiel est prêt à l’emploi et reste le vôtre. Vous ajustez les thématiques, les questions et les niveaux selon votre secteur, votre statut public ou privé et votre périmètre de données. L’IA reformule les niveaux, propose des questions complémentaires ou construit une déclinaison à partir de votre doctrine d’ouverture, de votre catalogue de données et de vos documents internes. Les modèles mobilisés peuvent être sélectionnés, y compris parmi des solutions européennes.
Norme de référence : Cadre de maturité open data et transparence des données (principes FAIR, Règlement européen sur les données ouvertes)
Les thématiques évaluées
Stratégie et doctrine d’ouverture
Existence d’une stratégie formalisée, critères de décision d’ouverture, arbitrage entre ouverture et restriction, rattachement aux objectifs de l’organisation, portage par la direction.
Gouvernance et responsabilités
Rôles de propriétaire et d’intendant des données, instances de décision, articulation entre métiers, systèmes d’information et communication, ressources dédiées.
Inventaire et catalogue
Recensement des jeux de données, classification par sensibilité, priorisation des candidats à l’ouverture, tenue à jour du catalogue.
Qualité et documentation
Schémas de données, dictionnaires de variables, complétude, contrôles avant publication, mention des limites d’usage et des ruptures de série.
Métadonnées et interopérabilité
Standards de métadonnées, formats ouverts et lisibles par machine, identifiants pérennes, alignement sur les principes FAIR, référentiels partagés.
Diffusion, licences et accès
Choix des licences de réutilisation, canaux de diffusion, mise à disposition par interface programmatique, conditions d’accès pour les données à diffusion restreinte.
Protection et anonymisation
Traitement des données personnelles et des secrets, techniques d’anonymisation et de pseudonymisation, évaluation du risque de réidentification, validation avant ouverture.
Transparence sur les traitements
Traçabilité de l’origine des données, documentation des transformations, information sur les usages internes, notamment l’alimentation de modèles algorithmiques.
Usages et écosystème de réutilisateurs
Connaissance des réutilisateurs, point de contact, remontée des retours, animation de la communauté, valorisation des réutilisations.
Mesure et amélioration continue
Indicateurs de fraîcheur, de complétude et d’usage, revues périodiques du portefeuille de données ouvertes, comparaison dans le temps et entre entités.
Une version courte du référentiel est disponible pour l’auto-évaluation en ligne.
Questions fréquentes
Ce diagnostic mène-t-il à une certification ?
Non, et il ne s’y substitue pas. Les données ouvertes et la transparence des données ne relèvent pas d’un organisme certificateur. Le référentiel mesure un niveau de maturité et produit une feuille de route de progression, pas un label.
Quelle différence avec un état des lieux de nos publications ?
Un état des lieux compte les jeux de données présents sur un portail. Le diagnostic évalue la capacité à décider, documenter, protéger, maintenir et faire réutiliser ces données. Il situe chaque thématique sur une échelle et indique l’action qui fait progresser d’un niveau.
Combien de temps prend l’évaluation ?
La version courte se remplit en une session de travail. La version complète, en mode collaboratif avec plusieurs contributeurs, s’étale généralement sur une à deux semaines, l’essentiel du temps servant à collecter les éléments auprès des propriétaires de données.
Peut-on adapter le référentiel à notre contexte ?
Oui. Les thématiques, les questions et les formulations de niveaux sont modifiables, et vous pouvez ajouter vos propres axes. L’IA peut aussi construire une déclinaison à partir de votre doctrine d’ouverture et de votre catalogue de données.
Comment articuler ouverture des données et protection des données personnelles ?
Le référentiel traite les deux dans la même évaluation. Une thématique porte spécifiquement sur l’anonymisation, l’évaluation du risque de réidentification et la validation avant publication. L’ouverture s’arrête là où la protection l’exige, et le diagnostic mesure la solidité de cette frontière.
Le sujet concerne-t-il aussi les organisations privées ?
Oui. Le partage de données avec des partenaires, la documentation des sources alimentant des modèles algorithmiques et la transparence sur les usages internes se posent dans les mêmes termes, sans obligation de publication au grand public.
Peut-on comparer plusieurs entités entre elles ?
Oui. Le même référentiel peut être déployé sur plusieurs business units, avec un benchmark des scores par thématique et une comparaison avec les évaluations précédentes. Une feuille de route transversale consolide ensuite les plans d’action.
Où sont hébergées les données ?
En France, chez OVH, avec sauvegarde chez Scaleway. Aucun transfert hors Union européenne. Les modèles d’IA mobilisés peuvent être sélectionnés, y compris parmi des solutions européennes.