Transformation numérique des collectivités territoriales : la qualité des données comme condition de réussite

Modernisation des collectivités : des ambitions réelles, des résultats souvent freinés

La transformation numérique est au coeur des Régions : digitalisation des services, automatisation des processus, interopérabilité des systèmes. Les attentes sont fortes. Pourtant, beaucoup de projets stagnent ou échouent à produire les bénéfices attendus.

Le frein principal n’est pas la technologie, mais la qualité des données : bases dispersées, doublons, erreurs de saisie, absence de référentiels partagés.

1. Pourquoi les Régions doivent structurer leur gouvernance des données

RH, transports, environnement, aides sociales : chaque politique publique repose sur la fiabilité des données. Si ces dernières sont inexactes, les décisions sont faussées et les indicateurs perdent leur valeur.

Ce n’est plus un sujet uniquement technique. C’est un enjeu de gouvernance, de transparence et d’efficacité publique.

👉 Pour découvrir notre approche globale, voir aussi la page dédiée à la qualité des données pour le secteur public.

2. Exemples concrets de gestion des données dans les collectivités régionales

Cas d’usage 1 : fiabilisation des données RH après une fusion territoriale

Dans plusieurs Régions, la fusion de collectivités a généré des bases RH incohérentes : agents dupliqués, intitulés de poste hétérogènes, données incomplètes. Ces anomalies compliquent la gestion administrative, la paie et la conformité réglementaire.

Grâce à une plateforme no-code, les équipes RH peuvent automatiser la détection des doublons, consolider les données agents et rétablir un référentiel fiable.

Les équipes disposent désormais d’un référentiel clair et sécurisé, avec moins d’erreurs, une meilleure fiabilité des données RH et une plus grande autonomie vis-à-vis de la DSI.

Cas d’usage 2 : fiabilisation des données transport et flux GTFS

Dans le domaine des transports, une analyse des flux GTFS (General Transit Feed Specification, un format standardisé pour la publication des données de transport en open data) a révélé l’absence d’arrêts sur une ligne TER entre deux grandes métropoles. Ces omissions causaient des incohérences dans les applications de mobilité, désorientant les usagers et dégradant l’image du service.

La Région a mis en place un dispositif de contrôle automatisé des flux GTFS pour détecter les anomalies (arrêts orphelins, horaires incohérents) et alerter en temps réel. Un espace collaboratif a été ouvert aux opérateurs pour maintenir une base partagée à jour.

Ce projet a permis d'améliorer la qualité des données transport, de réduire les réclamations et de renforcer la fiabilité perçue par les citoyens.

Cas d’usage 3 : maîtrise des indicateurs environnementaux

Certaines Régions ont constaté la diffusion d’alertes pollution erronées, dues à des capteurs mal calibrés ou à des données bruitées non filtrées. Ces fausses alertes affectent la communication publique et la coordination interinstitutionnelle.

L’intégration d’un moteur de contrôle qualité permet de comparer les mesures à des seuils nationaux, d’identifier les écarts anormaux, et de paramétrer des règles métiers pour filtrer les données aberrantes.

La Région restaure ainsi la fiabilité de ses indicateurs environnementaux, renforcé la confiance des partenaires (ARS, préfectures) et sécurisé la publication des données en open data.

Livre blanc : 12 cas concrets pour accélérer la transformation des Régions

Notre livre blanc regroupe 12 retours d’expérience issus du terrain. Vous y découvrirez notamment :

• La détection de fraudes dans les aides économiques,
• L’audit des données de formation professionnelle,
• La mise en place de référentiels partagés.

📘 Ce guide s’adresse aux décideurs publics qui veulent structurer une gouvernance data concrète.

👉 Télécharger le livre blanc – La qualité des données pour la transformation des Régions

3. Une plateforme no-code pensée pour les métiers des collectivités

Contrairement aux solutions techniques traditionnelles, Tale of Data permet aux métiers (RH, finances, transport, environnement…) de :

• lancer leurs propres audits qualité,
• corriger les erreurs sans coder,
• créer des règles personnalisées,
• et travailler sur une base consolidée, historisée et partageable.

Cette autonomie transforme la manière de gérer les données dans les services publics.

Gouverner ses données pour réussir sa transformation numérique

La réussite d’un projet de transformation numérique dépend directement de la fiabilité des données disponibles. C’est un prérequis pour piloter, optimiser, sécuriser et anticiper.

Le livre blanc La qualité des données pour la transformation des Régions françaises regroupe 12 retours d’expérience concrets, détaillés et actionnables, pour vous aider à structurer votre démarche dès maintenant.

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📎 Vous travaillez dans un Conseil Départemental ? Consultez aussi notre article dédié à la qualité des données dans les départements.