Qualité des données dans les conseils départementaux : un levier pour moderniser les services publics

Des services publics efficaces commencent par des données fiables

Les conseils départementaux sont en première ligne sur des sujets sensibles : action sociale, collèges, infrastructures, ressources humaines, budget. Mais leurs données sont souvent dispersées, incomplètes, voire erronées, ce qui nuit à la qualité des services rendus.

Pour moderniser leurs outils, sécuriser leurs dispositifs et répondre aux obligations réglementaires, les départements doivent reprendre le contrôle de leurs données.

1. Gouvernance des données dans les conseils départementaux : un levier de performance publique

Face aux défis techniques, organisationnels et réglementaires, la gestion rigoureuse de la qualité des données devient un axe stratégique pour :

• piloter efficacement les politiques sociales,
• fiabiliser les prévisions budgétaires,
• et garantir la conformité RGPD.

👉 Pour une vue d’ensemble des enjeux liés à la data dans le secteur public, consultez notre page dédiée.

2. Exemples concrets d’amélioration de la qualité des données dans les Départements

Cas d’usage 1 : détection de fraudes par réconciliation des données

Les conseils départementaux gèrent un grand nombre de dispositifs d’aide, souvent répartis entre entre différents services, voire entre des structures distinctes dont les bases de données ne sont pas interconnectées. Cette organisation complique la détection de bénéficiaires en doublon, notamment lorsqu’ils sont enregistrés sous des identités légèrement différentes.

En s’appuyant sur une plateforme de gestion de la qualité des données, un département met en place des règles de réconciliation inter-bases permettant de croiser les informations issues de dispositifs distincts. Cela permet d’identifier les cumuls non autorisés, de détecter les incohérences et de prévenir les cas de fraude ou d’erreurs de versement.

Cette approche renforce l’intégrité des dispositifs d’aide sociale, limite les risques budgétaires et garantit une traçabilité fiable en cas de contrôle ou d’audit externe.

Cas d’usage 2 : fiabilisation des prévisions budgétaires via la base DVF

La base DVF (Demandes de Valeur Foncière), en open data, est une source de référence pour estimer les recettes liées aux droits de mutation (DMTO). Mais lorsqu’elle contient des doublons ou des anomalies, les départements peuvent surévaluer leurs ressources fiscales et fausser la construction de leur budget.

En déployant une solution de nettoyage automatisé, le département détecte et corrige les doublons présents dans ses flux DVF. Il renforce également la cohérence des montants, harmonise les libellés et sécurise l’ensemble de la chaîne de calcul.

Cette intervention permet d’aligner les prévisions budgétaires sur des données réalistes, d’éviter les écarts en exécution et de soutenir une planification plus fiable, notamment dans le cadre des dialogues budgétaires internes.

Cas d’usage 3 : nettoyage et normalisation des bases RSA

Les bases allocataires du RSA sont souvent hétérogènes, alimentées par plusieurs sources, notamment des sources externes, avec des risques de doublons, d’erreurs de saisie ou d’incohérences entre champs. Ces défauts freinent la capacité des départements à piloter efficacement les dispositifs sociaux.

Une plateforme innovante automatise le nettoyage des fichiers : standardisation des noms, vérification des formats INSEE, normalisation des adresses, détection et fusion des doublons. Ces opérations sont réalisées sans coder, directement par les équipes métiers.

Grâce à cette initiative, le département dispose d’une base consolidée par allocataire, plus fiable et mieux structurée. Elle est directement exploitable pour le suivi du non-recours, l’évaluation des besoins sociaux et la planification des aides.

Livre blanc : 10 cas d’usage pour structurer une démarche de qualité des données

Le livre blanc regroupe 10 exemples concrets issus de projets départementaux, couvrant des cas comme :

• la détection de fraudes par croisement de fichiers d’aides sociales,
• la cartographie RGPD automatisée des données personnelles,
• l’enrichissement des bases avec Sirene et DVF,
• la standardisation des adresses pour voirie et collèges,
• ou encore la mise en place d’alertes en temps réel sur les marchés publics.

📘 Ce guide est conçu pour les équipes métiers, DGS, DSI et responsables qualité qui veulent structurer leur gouvernance des données.

👉 Télécharger le livre blanc – Qualité des données dans les conseils départementaux

3. Plateforme no-code IA : outiller les équipes des départements sans complexité technique

Tale of Data propose une plateforme no-code accessible aux services métiers. Elle permet aux équipes de :

• lancer des audits en toute autonomie,
• définir leurs propres règles de contrôle qualité,
  corriger automatiquement les erreurs identifiées,
• partager des référentiels de données entre services.

C’est une approche pragmatique pour outiller les départements sans complexifier leur organisation.

Fiabiliser les données, un indispensable à la transformation numérique des départements

La qualité des données conditionne l’efficacité de chaque service. En structurant une gouvernance claire, les Départements sécurisent leurs politiques publiques et préparent l’avenir.

Le livre blanc présente 10 cas réels pour passer à l’action dès maintenant.

📘 Télécharger le livre blanc – Départements

📎 Pour aller plus loin, découvrez aussi notre article dédié aux Régions et les cas d’usage associés.