Data science et stratégie
Passionnée depuis toujours par la technologie et les multiples possibilités offertes par l'informatique notamment, j'y suis retournée avec beaucoup d'énergie et de passion il y a quelques temps. L'objectif ? La double spécialisation évaluation - data analysis !
Apports généraux de la data analyse en évaluation des politiques publiques
L’évaluation des politiques publiques repose sur l’analyse d’informations complexes pour juger de la pertinence, de l’efficacité et de l’efficience d’une action publique. La data analyse apporte :
- Objectivation des résultats : fini les évaluations basées uniquement sur des perceptions, tu peux prouver ou réfuter des impacts avec des chiffres.
- Approche factuelle et prédictive : la data permet de ne pas seulement mesurer l’existant, mais aussi d’anticiper des tendances et scénarios futurs.
- Automatisation des traitements : gain de temps énorme pour croiser des bases de données, nettoyer des fichiers, et générer des tableaux de bord dynamiques.
- Amélioration de la communication des résultats : les visualisations rendent les conclusions accessibles à tous, y compris aux décideurs et citoyens non-experts.
Domaines d’application concrets dans l’évaluation des politiques publiques
Analyse d’impact des politiques
- Comparaison de données avant/après une réforme ou un dispositif.
- Identification des publics bénéficiaires réels vs cibles initiales.
- Régression et analyse causale pour vérifier si une politique a eu un effet (et pas juste une corrélation).
Cartographie et diagnostic territorial
- Analyse des indicateurs socio-économiques par territoire.
- Géovisualisation des zones prioritaires en fonction de critères (pauvreté, emploi, accès aux services…).
- Identification des inégalités territoriales et des zones sous-dotées en équipements publics.
Suivi et évaluation en continu (monitoring de politiques publiques)
- Tableaux de bord automatisés pour suivre des indicateurs clés (ex. taux de chômage par bassin, réussite scolaire, pollution…).
- Détection d’effets indésirables ou d’impacts imprévus.
- Alertes et mises à jour régulières en fonction des nouvelles données.
Optimisation de l’affectation des ressources
- Identification des secteurs ou territoires où l’investissement public est le plus efficace.
- Modélisation de scénarios budgétaires en fonction de priorités politiques.
- Amélioration des critères d’attribution des subventions.
Apports spécifiques en stratégie territoriale et développement local
Planification stratégique basée sur les données
- Simulation de scénarios démographiques et économiques pour adapter l’urbanisme et l’aménagement.
- Analyse des flux de population pour mieux cibler les infrastructures (transports, écoles, santé…).
- Détection des zones d’opportunités pour de nouvelles dynamiques économiques (ex. pôles d’innovation, zones d’emploi en mutation).
Participation citoyenne et transparence
- Open data pour informer le public sur l’efficacité des actions publiques.
- Visualisation interactive pour favoriser la concertation et la co-construction de politiques publiques.
- Analyse de retours citoyens (enquêtes, pétitions, commentaires sur les réseaux sociaux) pour ajuster les stratégies.
Transition écologique et résilience territoriale
- Analyse des consommations énergétiques et des émissions de CO₂ à l’échelle locale.
- Suivi des risques climatiques (inondations, canicules, érosion des sols…) avec des modèles de prévision.
- Optimisation des circuits courts et des politiques agricoles en fonction des données de production et consommation locales.
Quels outils concrets utiliser, sur lesquels je me forme ?
En data analysis
- Pandas & NumPy : traitement et analyse de grandes bases de données publiques.
- Scikit-learn : modélisation et prévisions (ex. tendances économiques, impact des politiques).
- SQL : interrogation et gestion des bases de données territoriales.
En data visualisation
- Matplotlib & Seaborn : graphiques détaillés pour les rapports.
- Power BI & Tableau : tableaux de bord dynamiques pour le suivi des politiques publiques.
- Folium & GeoPandas : cartographie et analyses spatiales.
En SIG et analyse territoriale
- QGIS : pour croiser des bases de données géographiques (zonages, infrastructures, risques…).
- Google Earth Engine : analyse de données satellitaires pour l’environnement et l’aménagement.
