Comment le département du Gard conjugue Modern Data Stack et Géomatique ?

Le Département du Gard est une collectivité territoriale qui emploie près de 3000 agents. Chaque jour, ceux-ci servent l'intérêt général dans des domaines variés : l'action sanitaire et sociale, la voirie départementale, les collèges, le très haut débit, ...

Par cette action, le Gard consomme et produit au quotidien de grandes quantités de données que le Département, par le biais de sa Direction de l'Innovation et des Systèmes d'Information, souhaite valoriser. Dans cette optique, une étude a été menée auprès des confrères territoriaux et plus largement de l'écosystème data pour tenter d'identifier l'état de l'art et définir une marche à suivre.

Cette étude a montré que la Modern Data Stack se diffuse largement aussi bien dans de grands groupes que dans de plus petites sociétés. Sites dédiés, podcasts, communautés et conférences vantent ses mérites. Pourtant, si cette approche semble faire l'unanimité, on trouve peu d'implémentations dans les collectivités : la Modern Data Stack ne serait-elle pas adaptée aux enjeux de la fonction publique territoriale ?

Une collectivité c'est avant tout un territoire. A ce titre, les données que nous manipulons sont en grande partie géolocalisées :

existe-t-il des zones accidentogènes qui nécessiteraient une évolution du tracé routier ? où se trouvent les populations qui ont le plus besoin d'aide et comment répartir nos effectifs sur le territoire ? quel est le lieu le plus pertinent pour construire le futur collège au regard de la localisation des élèves ? Dès lors, la stack se doit d'être géographique ! Cette contrainte étant établie, quels outils retenir pour constituer notre Modern Data Stack ?

Ce talk présentera la stack mise en place au Département du Gard et les raisons qui ont menées à faire ces choix. Nous verrons notamment que si certaines briques de référence, dont DBT, s'en sortent bien avec les données géographiques, d'autres peinent à suivre faisant la part belle à des outils moins connus en data-science mais largement utilisés par les géomaticiens. Nous verrons également quelques cas d'usage qui illustreront l'apport de la géographie pour l'analyse de données et l'aide à la décision. Enfin, nous conclurons sur les perspectives d'évolutions de notre stack et de notre organisation.