Pourquoi la question de l’interopérabilité des données est-elle si importante ?
L’écosystème de la donnée dans le monde de l’eau forme un ensemble extrêmement complexe, composé d’une multitude d’acteurs – ceux qui produisent la donnée, ceux qui l’acquièrent (contributeurs), ceux qui l’exploitent ou encore ceux qui décident.
Tous ces acteurs ne parlent pas forcément le même langage, n’ont pas les mêmes objectifs ni les mêmes stratégies. Les données sont issues de sources elles-mêmes très diverses – documents, capteurs, laboratoires, mobilité, données spatiales, modules valorisation… – qui n’ont pas les mêmes standards ni les mêmes formats.
La question de l’interopérabilité est donc cruciale, car elle permet aux différents acteurs de communiquer entre eux, de partager leurs informations et d’exploiter au mieux la donnée pour prendre les meilleures décisions.
Où en est le secteur de l’eau en terme d’interopérabilité des données aujourd’hui ?
Le secteur de l’eau est assez mature sur le plan de l’interopérabilité des données par rapport à d’autres secteurs environnementaux. Il existe évidemment une marge de progression, mais le contexte est globalement bien structuré, notamment grâce au travail du Sandre.
Néanmoins, être interopérable ne suffit pas. Si la donnée n’est pas de bonne qualité et pas correctement documentée, elle sera certes compréhensible et lisible par tous, mais donnera une fausse image de la réalité. La qualité de la donnée est donc un autre enjeu majeur sur lequel nous devons travailler.
De multiples causes – dérives de capteur, problème de transmission ou encore vandalisme… – pouvant altérer la qualité des données, il est indispensable de structurer de solides étapes de validation et de qualification de la donnée en multipliant les contrôles (syntaxiques, sémantiques, bornes d’impossibilité ou d’improbabilité, prise en compte de la saisonnalité et des données historiques, recherche de tendance et / ou de dérive de la mesure etc.). Cette pré-ingénierie de la donnée est essentielle pour toutes les phases de valorisation et d’analyses. C’est également la base incontournable de toutes prédictions environnementales reposant sur des logiques d’intelligence artificielle et de construction de jumeaux numériques.
