La mobilisation des citoyens-utilisateurs pour enrichir des bases de données, ou crowdsourcing, a de multiples vertus. Elle améliore la qualité d’un « commun » tout en contribuant à guider les politiques publiques.

Si le commerce de proximité se porte souvent mal, une politique de revitalisation passe par une implication des habitants, premiers à en bénéficier. A Paris, l’application Cmarue entend favoriser cette concertation en demandant aux habitants les commerces qu’ils souhaiteraient voir s’implanter dans les locaux disponibles. Des besoins qui sont ensuite croisés avec le « portrait data du quartier » : revenus par habitant, présence de commerces du même type… une application qui montre comment l’open data aide à mettre un territoire en partage et à dialoguer avec les habitants.

POI, horaires et photos crowdsourcées

Solliciter les habitants, c’est aussi la garantie d’une information à jour, exhaustive, sujet critique dans le domaine du tourisme. L’office de tourisme de Seignanx mobilise par exemple les acteurs touristiques de son territoire pour contribuer à la mise à jour d’une carte interactive fondée sur Open Street Map, la plateforme de cartographie collaborative. Des données qui, contrairement à ce que propose Google maps, restent sous la maitrise de son producteur et peuvent être repartagées en open data. L’avantage d’OSM est aussi d’être associée à toutes une série d’applications pour des usages spécifiques. Dignes les bains propose, par exemple, des vues urbaines 360° via Mapillary, équivalent « libre » de Google Street View. A Orange, la ville a travaillé avec les services et l’office de tourisme pour éditer un plan de ville personnalisé et des plans de quartier à destination des abris de bus (lire l’entretien avec Tony Emery).

Fédérer une communauté de réutilisateurs

Le crowdsourcing de données géographiques est aussi un vecteur d’animation de l’open data local. La communauté de Lannion-Trégor et la ville de Lannion ont par exemple organisé une « carto-partie » dédiée à la randonnée et aux déplacements doux. A cette occasion, les participants se sont rendus sur le terrain pour « ajuster » les cartes d’OSM au territoire et repérer les équipements manquants (chemins, aménagements vélo…). Ce type d’évènement doit son succès à la mobilisation d’une communauté, spécialistes de l’information géographique et/ou passionnés de vélo et de randonnée. Les participants améliorent une information dont ils sont les premiers à bénéficier, créant un cercle vertueux entre enrichissement et utilisation.

Des politiques publiques challengées par la donnée

La donnée ainsi enrichie bénéficie également, par rebond, aux politiques publiques. Dans le domaine du handicap, de nombreuses collectivités ont organisé des carto-parties pour produire une carte aussi exhaustive que possible de l’accessibilité de la voirie et des bâtiments accueillant du public (ici, l’exemple de La Rochelle). Cet inventaire aide aussi  à définir des priorités de mise en accessibilité tout en donnant l’occasion de sensibiliser les commerçants à la problématique. Dans le domaine du vélo, les traces et avis remontés par les cyclistes via l’application Géovélo (qui travaille avec une dizaine de villes) nourrit la réflexion des services sur le tracé des pistes cyclables ou l’emplacement des stations de vélos en libre-service.

Quand le crowdsourcing devient fonctionnalité

Les allers-retours entre producteurs de données et réutilisateurs-contributeurs sont une des clefs du succès de l’open data : si la donnée est amendée, modifiée, complète, c’est qu’elle est utilisée ! C’est ainsi que les d’applications « consommant » de l’open data intègrent un module crowdsourcing, comme le propose, par exemple, Street-co (lire l’entretien avec Arthur Alba) sur le handicap. Le «crowdsourcing in app » mobilise une communauté « motivée » mais les données contribuées ne sont pas systématiquement normalisées ni reversées en open data.  C’est notamment le cas de Waze, qui échange ses remontées utilisateurs contre les arrêtés travaux des collectivités, comme à Versailles, sans que la donnée Waze puisse être repartagée par la collectivité. Le crowdsourcing tend désormais à être intégré directement au niveau de la plateformes open data, comme le proposent ArcGisHub (Esri) ou OpenDataSoft. Le crowdsourcing peut ainsi être associé à un workflow de validation avant d’être reversé en open data.