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Open data : comprendre et utiliser : lisez la séance 1

À l'issue de ce cours, vous saurez repérer, évaluer et réutiliser des jeux d'open data pertinents pour votre organisation, en respectant les conditions d'usage et les obligations légales.

Séance 1 sur 7

Qu'est-ce que l'open data ? Panorama et définitions

L'open data désigne des données publiées librement, principalement par des administrations, et conçues pour être réutilisées par n'importe qui : citoyens, associations, entreprises. On les trouve dans des domaines très concrets : horaires de transports, budgets publics, données géographiques, santé publique, registres d'entreprises, environnement. Ce n'est pas une niche technique réservée aux spécialistes : c'est une brique devenue industrialisée, c'est-à-dire mature et largement utilisée, avec une obligation légale pour les collectivités françaises de plus de 3 500 habitants de publier certains de leurs jeux de données.

Un exemple concret

Une métropole publie les horaires théoriques et les positions en temps réel de ses bus. Une start-up de mobilité récupère ces données pour construire une application d'itinéraires. Elle ne reconstruit rien : elle réutilise une donnée déjà produite et documentée par la collectivité.

Un cas d'usage en entreprise

Une agence immobilière croise des données géographiques ouvertes (zonage, équipements publics, risques naturels) avec son propre catalogue de biens pour enrichir ses fiches produits et répondre plus vite aux questions des clients sur un quartier.

Limites et risques

  • Toutes les administrations ne publient pas au même rythme ni avec la même qualité.
  • Une donnée publique n'est pas automatiquement une donnée fiable à 100 % : elle peut être incomplète ou mal documentée.
  • Confondre « donnée publique » et « donnée sans aucune condition d'usage » est une erreur fréquente et risquée.

Pièges à éviter

  • Penser que l'open data remplace vos données internes : il les complète, il ne les remplace pas.
  • Utiliser une donnée sans vérifier sa date de mise à jour.
  • Ignorer le producteur de la donnée, qui conditionne sa crédibilité.

💡 Conseil de pro : avant tout projet, posez-vous une question simple : « quel problème concret cette donnée publique va-t-elle m'aider à résoudre ? » Si la réponse est floue, le projet l'est aussi.

Mini-exercice : listez trois domaines d'open data (parmi transports, budgets, géographie, santé, entreprises, environnement) qui pourraient concerner votre secteur d'activité, et notez pour chacun un usage possible.

Vous avez lu 1 séance sur 7.

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Questions fréquentes

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