Science des données au service du bien commun

Ressources pour l'étude de cas "Science des données au service du bien commun" du cours Comprendre le numérique (CN 2) proposé par l'Université de Genève.

Introduction
Les technologies numériques offrent des possibilités multiples tant pour les acteurs étatiques que privés. La récolte, l’exploitation et surtout l’analyse des données ouvrent des perspectives quasi illimitées dans de nombreux domaines thématiques.

La sécurité de l’information, la protection et la sécurité des données, la gouvernance des données, la non-discrimination, l’explicabilité, la transparence, la reproductibilité, la neutralité, l’objectivité, le traitement éthique des données et des résultats ainsi que la confiance du public revêtent un rôle crucial lorsque les algorithmes sont utilisés par les administrations publiques dans le contexte de l’aide à la décision.

Office fédéral de la statistique
Le Centre de Compétences en Science des Données (DSCC) a entre autres comme mission de promouvoir les valeurs ci-dessus dans le cadre de l’application des méthodes de science des données et d’intelligence artificielle au sein des administrations publiques. Pour ce faire, il entend créer une communauté dédiée à la thématique « Science des données au service du bien commun » et plus spécifiquement à la promotion de ces valeurs. Ces dernières sont d’ailleurs proches avec celles dédiées à la question de la science ouverte.

Les administrations publiques sont tenues de respecter dans le cadre de leur action les bases légales en vigueur. L’utilisation par les administrations publiques d’algorithmes (machine learning, deep learning, etc.) dans le cadre de mise en œuvre de projet en science des données et en intelligence artificielle ne change rien à cet état de fait. Le Conseil fédéral a, dans ce contexte, validé en 2020 des lignes directrices à l’attention de l’administration fédérale quant à l’utilisation de l’intelligence artificielle.

Référent : Bernard Loison, chef de division

Fondation pour l'urbanisme ouvert
La Fondation pour l'urbanisme ouvert œuvre comme conservatoire numérique au service de l'urbanisme ouvert. Elle constitue un patrimoine informationnel accessible au public placé sous un régime juridique compatible à cette fin.

Référent : Alain Renk, co-fondateur

Breathing Games
Le jeu est un moyen naturel d'expérimenter, de socialiser, d'apprendre. Notre communauté invite les personnes intéressées à créer collectivement des jeux et contrôleurs de jeux libres et en source ouverte afin d'encourager chacun à prendre soin (de soi et de l'autre), en santé respiratoire et mentale.

Breathing Games promeut également les communs en santé, avec notamment l'organisation du festival 'prendre soin ensemble'.

Référent : Fabio Balli, co-fondateur

Cas pratique
Le cas pratique invite les étudiant-es à étudier, de manière générale, les enjeux liés à l’exploitation des données dans le but d’en tirer un bénéfice collectif et plus spécifiquement, dans le contexte de la thématique « Science des données au service du bien commun ». Se posent, notamment, les questions suivantes :


 * 1) Quelle définition donner au terme bien commun dans le cadre de la science des données en général et, plus spécifiquement, dans le contexte du Centre de Compétences en Science des Données (DSCC) ?
 * 2) Quels services une communauté " Science des données au service du bien commun " devrait offrir, en particulier celle du DSCC ?
 * 3) Comment développer et promouvoir une communauté de « science des données pour un bien commun », en particulier celle du DSCC ?
 * 4) Quel est le rôle du citoyen par rapport aux stratégies de gestion des données mises en place par l’Etat ?
 * 5) Comment valoriser la complémentarité des données citoyennes (typiquement des personnes récoltant des données sur la qualité de l’air avec des capteurs de qualités diverses) et des données gouvernementales (typiquement des données calibrées fournies par des stations de mesure) ?

Le cas d’étude vise aussi à proposer des solutions permettant concrètement de promouvoir, en Suisse, cette communauté dédiée à la thématique « Science des données au service du bien commun. Par exemple par le fait que les résultats de chaque projet sont documentés et mis à disposition de manière transparente (pour autant que les dispositions sur la protection des données et les autres prescriptions légales le permettent).

Concept de communauté
Concept détaillé relatif à la mise en place d’une communauté « Data Science for Public Good » en Suisse décrivant


 * les thématiques que devraient aborder une telle communauté
 * les plateformes et canaux de communication à utiliser
 * les coûts
 * les risques

Guide de bonnes pratiques
Créer un guide illustré et ludique de bonnes pratiques à l’attention des chercheurs


 * quels enjeux et risques liés au choix des données, outils de collecte, et analyse ?
 * comment trouver des données publiques et collectives pertinentes ?
 * comment choisir une infrastructure pour stocker et rendre disponible des données sensibles ?
 * quelles recommandations pour interpréter correctement les données ?
 * comment penser en amont les données pour qu’elles puissent servir à d’autres disciplines ?

Ressources additionnelles

 * Définitions sur les communs, biens communs, bien publics, etc.
 * Entrevues sur la science ouverte
 * deux récits qui s'opposent
 * libre accès, données ouvertes, évaluation ouverte...
 * l'exemple de la feuille de route Canadienne
 * Algorythm watch
 * HestiaLabs

Agenda

 * Jeudi 10 mars 2022, 18:15 à 20:00 :  Présentation des cas pratiques par les référent-es
 * Mardi 10 mai 2022, 18:15 à 20:00 : Présentations finales par les groupes de travail

Résultat

 * DataDonut

Soutien

 * Alexandre De Masi, assistant UniGE
 * Seth Mediateur Tuyisabe, coordinateur UniGE
 * Yaniv Benhamou, responsable UniGE