Note - dimanche 9 février 2025

Echange encourageant avec C. Marchal sur l'avenir de l'observatoire.

Il en ressort que notre observatoire trouve bien sa place dans l'écosystème de dispositifs de réflexion, d'étude et de management de la ressource eau.

La valeur ajoutée de notre observatoire, se trouve dans :

• Une approche guidée par les usages
• La valeur accordée à la pédagogie et la vulgarisation est le grand public comme première cible.
• L'analyse guidée par les usages conduit à travailler sur une partie des données du grand cycle, mais nos sommes plutôt centrés sur le petit cycle. D'abord parce que la compétence de la DEA est limitées au petit cycle, ensuite parce qu'il existe de nombreux les travaux sur le grand cycles.

Nous devons donc développer une vision dans laquelle, l'observatoire sera une composante du projet de PTGE et dès maintenant savoir dire ce qu'il apportera dans et cet écosystème.

La tâche en cours lancée la semaine dernière est une étape dans la construction de cette vision. Elle suit le conseil d'Ether Duflo :

Le problème est bien posé quand on le découpe en équations plus petites, et qu’on les résout une par une.

Elle a d'abord pour fonction de démontrer qu'en travaillant sur le cheminement des données depuis le capteur jusqu'au document qui les utilise on participe à la résolution d'une multitude de problèmes parfois très concrets.

Pour démontrer cela on suit le raisonnement suivant :

• Est-ce que la donnée existe ?
  • Si elle n'existe pas, comment se fait-il qu'on la recherche ? Est-ce parce que l'on pose au système une question qui n'est pas dans son objet ? (un compteur d'eau ne peut pas indiquer combien il y a de personnes dans le foyer, encore moins son niveau de revenu) Sinon on s'interrogera sur la manière de la produire en commençant par se demander s'il existe un entité dont ç'aurait été la mission de la produire. Il ne sera de toute façon pas dans la mission de l'observatoire de la produire, cela passera par une décision au niveau de la gouvernance.
  • Les données sont produites principalement pour les besoins de la production et parfois pour des raisons réglementaires. Il y a peu de données produites uniquement pour des raisons d'études et dans le domaine de l'eau il y a de très grandes quantités disponibles.
  • Par contre, l'opérateur en charge de l'exploitation d'un système, souvent ne se doute pas qu'il détient des données précieuses pour des études, des constructions d'indicateurs à mettre à la disposition d'autres acteurs.
• Si la donne existe, sait-on comment y accéder ?
• Si l'on sait la trouver, la comprend-on ?
• Si on la comprend sait-on l'analyser ?
• Si on la comprend sait-on la visualiser, entendre ici l'utiliser dan des représentations pédagogiques à destination du grand public.
  • Ici, on doit bien distinguer la visualisation de donnes brutes, des représentations graphiques utiliser dans des analyses.

Quelque-part dans ce parcours se posera la question de la qualité de la donnée et de sont état de validation. Sujet à la fois simple et complexe, souvent utilisé pour empêcher ou limiter l'accès aux données et qui ne peut se traiter sans lien avec la gouvernance.

La tache en cours avec Terristory est un travail sur le cheminement de la donnée, et veut montrer qu'en respectant bien les étapes du parcours, on en exploite plus et mieux l'information dont elle est porteuse.

Cette démonstration se fait sur l'exemple de donnes qui sont nécessaires à la composition du RPQS.

Le chemin de données actuel est le suivant :

opérateur -> SISPEA -> Agrégation par MDG : Conséquence la création d'une vue de l'activité sur l'ensemble du territoire est un travail difficile et coûteux.

le nouveau chemin proposé :

opérateur -> Terristory/bancarisation -> SISPEA

                                     -> Terristory/visualisation
                                     -> Terristory/analyses