Ce qui se trame à Nord Ouvert : la littéracie des données et la consultation publique

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La maîtrise des données, ou « littéracie des données », est une compétence de plus en plus importante pour les individus et les organisations de nombreux secteurs. Avant de s’appuyer sur des données pour prendre des décisions (c.-à-d. le paradigme de la « prise de décision fondée sur les données » dont on entend beaucoup parler), il faut d’abord être capable d’ouvrir, de lire, de traiter, d’analyser et de résumer ces données.

Le travail de Nord Ouvert dans le domaine de la consultation publique a mis en lumière la nécessité d’améliorer la littéracie des données chez les fonctionnaires qui participent aux activités de consultation. Nous avons récemment collaboré avec le Bureau du Conseil privé du gouvernement du Canada pour répondre à ce besoin par la création d’un outil d’apprentissage en ligne.

Littéracie des données et consultations publiques

Comme nous l’avons déjà mentionné dans un article sur notre blogue (en anglais seulement), la consultation publique peut être conceptualisée comme une activité de collecte de données où les données d’intérêt sont composées de la rétroaction et des commentaires des citoyens et citoyennes. Ainsi, des tâches comme l’élaboration de protocoles de saisie des données, le nettoyage des données et la réalisation d’analyses reproductibles deviennent des éléments importants des activités de consultation publique.

Il existe une mine de ressources disponibles en ligne pour ceux et celles qui cherchent à acquérir des connaissances de base en littéracie des données. Cependant, les ressources adaptées au contexte de la consultation publique sont moins courantes. Ce contexte exige des compétences supplémentaires, comme l’engagement des intervenants et l’élaboration de politiques, qui interagissent de manière unique avec la littéracie des données. L’élément interpersonnel de la consultation publique ne doit pas être perdu dans les efforts de collecte de données de haute qualité. La consultation publique peut également avoir lieu dans des environnements bureaucratiques complexes qui utilisent des méthodes de gestion de données non adaptées.

Création d’un outil d’apprentissage en ligne

Dans le cadre d’un projet récent avec le Bureau du Conseil privé, nous avons créé un prototype d’outil d’apprentissage en ligne sur la littéracie des données pour la consultation publique. Cet outil a été conçu pour les fonctionnaires qui participent à des activités de consultation au sein du gouvernement fédéral canadien.

Nous avons édifié les grandes lignes d’une série de cinq modules d’apprentissage et publié les deux premiers sur une plateforme en ligne. Ces deux modules mettent l’accent sur l’utilisation des résultats des consultations publiques comme données et sur les techniques et considérations de base à connaître pour le prétraitement des données.

Grâce à la flexibilité qu’offre le Web, nous avons pu expérimenter différents niveaux d’interactivité avec l’utilisateur pour développer ces modules d’apprentissage. Nous voulions que les utilisateurs et utilisatrices puissent interagir directement avec le matériel d’apprentissage en explorant des exemples d’ensembles de données et en effectuant eux-mêmes les tâches de base de l’exploration et du nettoyage des données. Cependant, nous voulions également nous assurer que les utilisateurs et utilisatrices suivent un programme structuré et un parcours d’apprentissage clairement défini. Nous avons équilibré ces deux objectifs par l’adoption d’une méthode d’apprentissage organisée selon un parcours clairement défini, mais avec la possibilité de sortir des sentiers battus pour prendre part à différents apprentissages appliqués et autoguidés.

Des exemples d’ensembles de données tirés de consultations publiques antérieures du gouvernement du Canada (disponibles sous forme de données ouvertes, par exemple) montrent les nombreux besoins en matière de prétraitement de base, comme la restructuration, la suppression des réponses en double et le filtrage des données. Nous avons également envoyé des jeux-questionnaires interactifs à choix multiples où les utilisateurs et utilisatrices pouvaient tester leurs connaissances sur chaque module d’apprentissage.

C’est dans le cadre de ce projet que nous avons créé du matériel éducatif pour les fonctionnaires. Nous avons aussi réfléchi aux besoins comme les Règles pour l’accessibilité des contenus Web (WCAG) et à la façon de structurer le contenu textuel du site Web pour qu’il puisse être facilement traduit en français (nous avons décidé d’utiliser une structure JSON pour remplir tout le texte du site, incluant les boutons et les titres, et extraire ce texte en utilisant JQuery). Tout au long du processus de conception de notre interface Web, il est devenu évident qu’il fallait faire des compromis entre interactivité et accessibilité. Dans certains cas, les attentes relatives à l’interface n’étaient pas compatibles avec les Règles, version 2.0. Par conséquent, il était important que notre processus de conception soit itératif et collaboratif.

Nous avons également réalisé des tests de base auprès des utilisateurs et utilisatrices pour nous assurer que le site Web pouvait être navigué intuitivement par les personnes auxquelles nous nous adressons. Les commentaires que nous avons reçus lors de nos tests d’utilisation ont révélé que les éléments de conception, comme le positionnement des boutons, la disposition du texte et la palette de couleurs, sont une partie importante de l’expérience d’apprentissage en ligne. Les testeurs et testeuses avaient leurs propres préférences quand il s’agissait de conception Web.

Réflexions finales

L’objectif global de ce projet était de souligner à quel point les compétences techniques sont un élément important d’un gouvernement ouvert et transparent. Les données font de plus en plus partie de l’élaboration des politiques et des activités de participation citoyenne. Il s’agit d’un changement qui exige de nouvelles compétences de la part des fonctionnaires d’aujourd’hui. Les compétences techniques telles que la restructuration des feuilles de calcul et l’analyse informatique de grands ensembles de données ne peuvent plus seulement relever des spécialistes de l’informatique et des TI.

Dans quels secteurs la littéracie des données devient-elle de plus en plus importante ? Et dans quels cas d’utilisation ?

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