Améliorer la qualité des données des offres d’insertion

Avec l'intrapreneur, nous avons rencontré des professionnels de l'insertion afin de comprendre comment ils recherchent, consultent ou mobilisent des offres de services pour leurs publics. Nous avons mené des immersions au sein de 7 structures réparties sur 3 territoires : la Touraine, le Gard et l'Essonne.

Ces observations et échanges ont mis en évidence les besoins des professionnels quant aux contenus et la mise en forme des offres de service. Elles nous ont aussi permis de définir des opportunités de travail pour l'équipe et d'évolutions pour le produit, et d'ancrer nos réflexions dans la réalité des pratiques d'accompagnement.

En parallèle, j'ai conçu et animé une série d'ateliers avec l'équipe produit pour auditer les 2 schémas de données présents dans l'API, schémas permettant la collecte et la redistribution des données auprès des utilisateurs.

Ensemble, nous avons évalué la pertinence et l'utilité réelle de chaque champ en s'intéressant aux données disponibles sur Metabase (taux de remplissage). L'audit a mis en évidence que 30 % des champs présents dans les schémas étaient très peu remplis par les producteurs de données, et que 50 % présentaient un intérêt ou un usage limité du côté des consommateurs.

J'ai aussi interrogé, lors d'ateliers collaboratifs, certains de nos producteurs et consommateurs sur leurs usages actuels et futurs de data.inclusion, et nous leur avons présenté nos hypothèses d'évolution pour les valider, les ajuster ou les rejeter. Des ateliers sur des thématiques spécifiques ont complété ce travail, pour nous assurer de traiter certaines notions clés dans leur globalité.

Les travaux de recherche ont permis d'améliorer les schémas de données : création, suppression, fusion, renommage de champs, mais aussi ajout de validations techniques utiles aux producteurs et consommateurs.

Les immersions m'avaient éclairée sur ce que les professionnels considèrent comme une offre de service qualitative. À partir de leurs critères, nous avons conçu un score de qualité, disponible dans l'API, qui sera attribué à chaque service présent sur data.inclusion. Ce score repose sur 12 éléments permettant d'évaluer la clarté, la pertinence et la fiabilité des informations publiées.

Lors de précédents échanges, plusieurs producteurs de données ont exprimé le besoin d'avoir une vision claire de la nature, de la qualité et de l'utilisation de leurs données par les consommateurs. Pour répondre à cette attente, nous leur avons mis à disposition un tableau de bord personnalisé sur Metabase, dont j'ai assuré la structuration, la hiérarchisation des informations et l'UX writing, afin de garantir une cohérence éditoriale avec le reste de nos supports.

Lors de l'audit, j'avais constaté que la qualité des contenus textuels transmis par les producteurs variait fortement. J'ai élaboré des principes rédactionnels pour ajuster les contenus : les rendre plus lisibles, plus compréhensibles voire plus inclusifs. Ces règles portent sur le choix des mots, la ponctuation, la construction des phrases, ou encore la mise en forme. À terme, data.inclusion pourra retravailler, de façon automatisée, les contenus des producteurs avant de les mettre à disposition des consommateurs.