L’éternel problème de la collecte des données

La donnée n'a rien de magique : elle ne se créé par seule

J’évolue dans le monde du conseil depuis plus de cinq années. Une « ancienneté » toute relative pour un secteur d’activité au turn-over très élevé (en moyenne, un consultant reste entre 12 et 18 mois dans un cabinet seulement). Après ces quelques années, je commence à identifier des points structurants et récurrents de mon activité. Je précise que mes clients sont des collectivités territoriales et des bailleurs sociaux uniquement. Je pense néanmoins mes propos vrais dans d’autres domaines d’activité. Je serai d'ailleurs intéressé d'obtenir quelques retours sur ce sujet ! Cela fait quelques mois, quelques années, que cela me tracasse : je suis marqué par l’éternel problème de la collecte des données. En effet, pas une mission de conseil qui ne commence par son COPIL de lancement et sa traditionnelle collecte de données. Ce sont les premières étapes obligatoires dans toute réponse à appel d’offre qui se respecte. Ces trois mots « collecte de données » sont si courants que nous oublions ce qu’il signifie matériellement.

Cette partie du consulting est parfois la plus dure à aborder. Pour plusieurs raisons : (1)  Le client a un besoin mais il ne sait pas le définir. Son cahier des charges est flou et laisse une (trop) grande liberté lors de la réponse à appel d’offre. Il est probable que la phase de collecte des données soit sous-estimée voire ignorée, d’autant plus dans un contexte de commande publique où l’offre la moins-disante l’importe régulièrement. (2)  Le client connait son besoin, sait le définir clairement. Il attend du cabinet de conseil de l’expertise, du temps, de la force de travail. Parfois aussi un regard externe sur son organisation. Problème : il attend inconsciemment une « solution miracle » à son propre problème de collecte de données. Or, beaucoup de missions de conseil (de plus en plus ?) nécessitent un accès fiable, constant et exhaustif à la donnée. Si le client n’a pas pu résoudre ce problème avant la venue du consultant, il y a toutes les chances pour que le projet échoue en externe aussi bien qu’en interne. (3) Le client connait son besoin, il sait le définir. Il a par ailleurs conscience d’un problème d’accès fiable à la donnée. Il peut alors : soit mener sa propre campagne de données préalable à la sollicitation d’un cabinet ; soit valoriser financièrement du temps de création de données par le cabinet de conseil. C’est le cas de figure idéal mais le plus rare ! L'absence de réflexion sur ce point est révélatrice Pourquoi insister sur ce problème de données ? Parce que je trouve qu’il est révélateur de la politique d’achat de consulting des entreprises, des collectivités, des bailleurs sociaux. Avant d’externaliser toute tâche, il me semble sain de se poser quelques questions simples : "Suis-je capable de mener cette mission en interne ?"

• Si oui, qu’est-ce qui me pousse à l’externaliser ? Manque de temps ? Manque d’expertise ? Manque d’intérêt pour la tâche ? Manque de recul ?

• Si non, suis-je capable d’externaliser cette mission efficacement ? Le cabinet de conseil disposera-t-il de toutes les données nécessaires à sa mission ? Comment je compte évaluer une mission que je ne sais pas mener moi-même ?

Il me semble que trop souvent, l’acheteur ne se pose pas ces quelques questions. Cela se ressent au moment de la lecture du cahier des charges, ou plus tard, lors de la réunion de lancement. Dommage, car le consultant ne pourra pas avancer sur sa mission sans avoir de bonnes et fiables données. De ce problème originel peut naître bien des frustrations futures.

Des exemples Dans le secteur public local que je connais bien, l’exhaustivité et la fiabilité de la donnée est un souci majeur : chaque service collecte dans son coin ; la mauvaise maîtrise d’Excel est un frein majeur à une consolidation efficace de la donnée ; globalement, il n’y a pas de culture partagée et consensuelle de ce à quoi doit ressembler une « base de données » de qualité.

Exemple 1 : un bailleur social souhaite réaliser son PSP, plan stratégique du patrimoine. Cette mission requiert l'accès à un très grand nombre de données : le nombre de logements concernés, leur implantation géographique (code Insee, commune, EPCI, département, ...), leur présence en QPV ou non, année de construction, année de mise en service, taux de vacance, taux de rotation, typologie, étiquette énergétique A à G, type de financement initial (PLAI, PLUS, PLS, PLI ou libre) ... bref une extraction conséquente que le bailleur doit fournir au cabinet de conseil. Le consultant va constater que sur le nombre total de logements, il arrive fréquemment que tout le monde ne s'accorde pas. Le chiffre de la DSI n'est pas le même que celui de la Direction Patrimoine, ni celui de la Direction Clientèle.

Exemple 2 : en septembre 2019, un exemple d'actualité fut éloquent à ce sujet : le Répertoire national d’identification des personnes physiques (RNIPP) de l’Insee, qui permet de certifier l’identité d’une personne. Ce répertoire s’avère présenter de nombreuses incohérences : 110 millions de personnes y sont inscrites. Parmi celles-ci, 84,2 millions sont « réputées en vie », soit 17 millions de plus que le nombre d’habitants au recensement Insee. De même, le répertoire compte 3,1 millions de personnes ayant + de cent ans, alors que la France ne compte en réalité que 21 000 centenaires.

Qu’en pensez-vous ? Ces quelques réflexions trouvent-elles un écho dans votre secteur d’activité ? Avez-vous des exemples de collecte de données réussie ?

#collectedonnées #conseil #secteurpublic