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Open Data I. Défintion et typologies 1.1) « Open » - « Data » - « Open-Data » 

Open Data I. Défintion et typologies 1.1) « Open » - « Data » - « Open-Data »  Data : données -ll s’agit de “faits” qui présentent le niveau d’abstraction le plus faible, et desquels il est possible d’extraire une information puis une connaissance : Données -> Information-> Connaissance Exemple : Nombre de personne atteinte de Covid (Donnée) si c’est en baisse (Information) car la plupart de la population à eu les deux doses de vaccins. (Connaissance)  Open : ouvert / libre -Se dit d’une source qui peut être utilisée sans la permission de quiconque / ou alors en cas de permission, celle-ci est accordée de façon « neutre », « non-discriminatoire » : on peut fixer un prix pour acquérir cette info mais le prix doit être raisonnable. Conclusion : Données accessibles, disponibles à toute la collectivité, pour lesquelles les agents ont une totale liberté d’utilisation et de réutilisation sans restriction, avec la seule exigence de partager leurs travaux de la même façon qui a été offerte à eux ; s’ils l’ont eu de manière ouverte il faut aussi qu’il la partage en ouverte/Open Date.  Open-data v/s closed data: - Technologie protégée par un brevet, licence d’exploitation (On a la permission) = elle est closed et plus open. - Partage de savoir-faire entre deux entreprises / connaissances “vendues” = closed data car elle est seulement faite (le partage) entre deux entreprises et non entre tout le monde.  Open-data  “gratuité” = généralement quand on applique un prix à l’accès on restreint l’accès mais si le prix est raisonnable et non discriminatoire donc on peut parler d’open data.  Open-data  open-access: confusion sur le sens du terme anglais “free”: libre / gratuit? => Exemple : fichier PDF c’est open Date ou Open Access ? Open Access car la définition de l’open data c’est pouvoir utiliser les données pour les changer, or en fichier PDF je peux voir le contenu et le partager mais son contenu je ne peux pas le modifier : les éditer ; si j’ai accès à un tableau excel je peux le modifier donc c’est un open data ; wikipédia c’est open data car on peut changer les informations recherché. Tout ce qui est open access n’est pas open data. 1.2) Typologies d’Open-data - Open-science : recherches scientifique. - Open-technology : les plateformes, les technologies qui sont « open ». - Open-source : codes qui son open ex : moodle, c’est des logiciels dont le code est accessible. - Open-knowledge : les services de géolocalisation : tout ce qui se rapporte à des services accessible à la collectivité. - Open-government Les 4 premiers: Open-Data “scientifiques” Le dernier: Open-Data “public” II. Open data scientifique 2.1) Définition et implications  Définition : - Disponible pour tous. - Soit gratuitement, soit sous certaines conditions non-discriminatoires et non- prohibitives. - L’inventeur ne conserve pas un contrôle sur cette connaissance/ n’impose aucune restriction à l’utilisateur. - Exemples: Publication dans une revue scientifique, présentations à des conférences, connaissances publiées par une firme sur son site...etc. Doit être dispo à tous soit gratuitement soit à un prix raisonnable, le scientifique ne peut pas restreindre l’accès aux utilisateurs.  Deux implications: - Open-data et gratuité: Prix raisonnable et non discriminatoire Discussion: qu’est-ce qu’un prix juste? Un prix peut être considéré juste par une catégorie de personne et injuste par une autre catégorie, le prix d’une technologie qui possède plusieurs utilisations/applications est accepter par les personnes qui utilisent ces technologies quand ils savent qu’ils vont l’utiliser. Ce n’est pas raisonnable quand cette technologie n’est pas encore utilisée ou n’est pas encore utile et donc ils ne sont pas prêts à payer le prix et donc le prix est trop cher. Une donnée est dite « open » dans la mesure où elle permet à une personne de l’utiliser, l’étudier, de la modifier et enfin de la distribuer. - Open-data et brevet: Technologie « brevetée » : par définition « fermée ». Elle devient « open » si le propriétaire s’engage à accorder une licence d’exploitation (droit qu’on me donne pour avoir accès/permis) sans discrimination à tous ceux qui le souhaitent. 2.2) Enjeux et réformes  Enjeux de l’open-data: - Améliore l’efficacité de la science: Transparente / reproductible / bénéfique pour la société. Innovation dans une 2e génération de technologie nécessite un accès libre aux connaissances relatives à la 1ère génération : le rythme d’innovation est accéléré quand on accède aux données antérieures. Exemple : en médecine, pour pouvoir améliorer une innovation comme le DNA il y avait plusieurs innovations qui se sont cumulées. - Existence de barrières à la dispersion des connaissances scientifiques: Restrictions d’accès, d’usage imposées par les éditeurs. Réticences à rendre les données « ouverte »: craintes d’exploitation, manque d’incitations à le faire.  Les réformes du processus de la communication scientifique: - Apparition d’organisations, de plateformes visant à développer des procédures, des applications pour promouvoir les open-data en sciences afin d’en maximiser l’usage et l’impact, pour encourager les chercheurs à publier leurs recherches en open data. Exemple: La Open Knowledge Foundation, Principes de Panton (Université de Cambridge), Initiatives similaires en UK, USA, Commission européenne. - Nécessité d’une nouvelle infrastructure pour contenir les archives de données ouvertes - Initiatives pour inciter les revues scientifiques à clarifier leur politique concernant les données ; J. Molloy (2011) : on mentionne que l’article est open data, la seule condition c’est qu’on doit mentionner l’auteur et la source. III. Open data publique 3.1) Définition et principes  Les données publiques/gouvernementales: toutes données ou informations produite ou parrainée par une entité publique.  Les albums de données considérés comme référence pour l’analyse des open-data publiques: - Informations commerciales (Chambre de Commerce, ainsi que les échanges officiels); - Registres, brevets, marques déposées; pour par exemple créer une entreprise je peut voir quel marques sont déposé etc.. - Informations géographiques (adresses, photos aériennes, informations topographiques, hydrographiques, ...etc.); - Informations sociales (statistiques sur l’emploi, la population, la santé...etc.) - Informations légales, météorologiques, et sur les transports. - Exemple: data.gouv.fr  Les données publiques sont considérées comme ouvertes dans la mesure où elles respectent les principes suivants: - Complètes - Primaires, brutes - En temps réel - Accessibles - Codifiées afin d’en permettre un traitement informatique ou même physique - Non discriminatoires - Non sujettes à une protection quelconque (brevet, licence...etc.) ou bien une protection « raisonnable » par des standards communément admis. 3.2) Les objectifs  Objectif principal: Améliorer l’efficacité et la flexibilité du gouvernement , sa transparence, sa responsabilité, et sa relation avec les citoyens (initiative Open- government)  Quatre finalités: - Favoriser la connaissance - Transparence de l’action publique - Faciliter la réutilisation des données pour faire émerger des services innovants - Créer des dynamiques nouvelles et inattendues dans la relation institution-citoyen Exemple: les données géographiques ouvertes  L’information détenue par les administrations publiques répond à trois types de demandes: - Demande économique - Demande politique (partis, syndicats, ONG) - Demande « personnaliste »: démarche légaliste  Nécessité de réponses distinctes pour chaque demande: - La 1ère: accès facile et bon marché (gratuit) à l’information numérique qu’elle souhaite exploiter. - La 2ème : ouverture des dossiers administratifs. - La 3ème : faire évoluer les administrations dans leurs procédures. 3.3) Les enjeux et risques  Les enjeux: - Réticence durable à l’accès inconditionnel et gratuit: « tolérance mais pas ouverture » - Existence de barrières à l’accès: Conventions Tarifs Droit de regard du cédant - Données publiques: bien commun? - Ressource commune: Risque de comportement de passager clandestin: le libre accès à une ressource risque de l’épuiser.  Les risques: -Confidentialité -Mauvais usage des données -Risque de résurgence de la technocratie, capture du débat public par les intérêts les mieux armés / capables d’exploiter/ favoriser leur point de vue. IV. Open-data v/s big data  Big data: données massives accumulées - Mégadonnées : aucun outil classique de gestion de l’information ne peut vraiment traiter. - Information provenant de partout / accumulées / stockées en temps réel sur des serveurs. - Ces informations ne sont pas nécessairement analysées ou utilisées.  Big data v/s open data - Le big data se détermine par son ampleur / open-data par son usage. - Les big data ne sont pas toutes ouvertes. - Les open-data n’ont pas besoin d’être énormes.  Défi: combiner les deux pour générer des informations plus visuelles / complètes / compréhensibles uploads/Science et Technologie/ open-data.pdf