Accepter d'arrêter

Vous travaillez sur un projet depuis un an. C’est un peu votre bébé. Vous avez dépensé des milliers d’euros et passé des centaines d’heures en réunion pour le lancer. Le projet sort. Personne ne l’utilise. Vous l’améliorez. Toujours personne. Êtes-vous prêt à tout stopper ? À expliquer à vos chefs qu’il vaut mieux arrêter ?

En tant qu’humain nous détestons les coûts irrécupérables (sunk cost) : quand nous (nous) investissons dans quelque chose, financièrement ou sentimentalement, nous préférons continuer d’investir plutôt que d’admettre qu’il serait parfois plus sage d’arrêter.

Est-ce programmé dans nos cerveaux à cause de l’évolution ou est-ce le fruit de notre culture ? Aucune idée. Mais ce que je sais, c’est qu’il est plus facile de lancer un projet que de le tuer.

Quelles implications pour l’innovation publique ?

1/ D’un point de vue structurel, il faut créer des moments où nous pouvons nous poser et regarder si la meilleure chose à faire ne serait pas d’arrêter. Le mode de financement des startups d’État est intéressant à cet égard : tous les six mois, il faut redemander un financement et donc choisir si nous poursuivons ou pas.

2/ D’un point de vue culturel, il faut rappeler encore et toujours que ce n’est pas grave. Oui il s’agit d’argent public, et nous préférerions ne pas nous être trompé. Mais n’est-il pas mieux d’avoir dépensé un peu d’argent public et appris une leçon que nous partagerons, que d’en dépenser beaucoup pour un échec cuisant que nous essaierons de camoufler ? Quel est le meilleur chemin vers le progrès ?

3/ D’un point de vue produit, c’est la raison pour laquelle nous n’attendons pas que sorte le « super projet qui fera tout d’ici quelques années », même s’il cela crée de la redondance. Car combien de gros projets n’existent encore seulement parce que personne n’a eu le courage de les arrêter ?

Pour nous en sortir, la question que nous devons nous poser est la suivante : si un inconnu me donnait ce projet, gratuitement, est-ce que je l’accepterais ? Si la réponse est non, vous savez ce qu’il vous reste à faire.

L’administration ou les usagers ?

Le premier point du manifeste du réseau des incubateurs publics beta.gouv.fr est limpide :

Considérer les besoins des usagers avant ceux de l’administration

Facile à dire. Plus compliqué à mettre en œuvre.

En effet : qui paye les projets ? Qui prend les décisions ? L’administration (ou plutôt ses dirigeants). Pas les usagers.

À première vue, nous pourrions croire que les deux visions peuvent s’accorder et que nous pouvons satisfaire les chefs et les utilisateurs. Or les objectifs sont parfois éloignés.

Sur un site web par exemple, l’administration veut pousser le plus d’informations possible. Alors que l’usager cherche seulement une réponse facilement accessible à ses questions.

Comment faire alors ?

Trouver un sponsor. Une personne qui croit au projet et suffisamment haut placée pour dire : « cette équipe sera autonome et prendra ses décisions seulement en fonction des usagers du service qu’elle développe. ».

Reste alors à l’équipe le plus compliqué : aller parler à celles et ceux qui vont utiliser le produit au quotidien et écouter leurs retours, encore et toujours.

Ce que l’IA n'aura sans doute jamais

Suite à sa défaite de 2016 face au programme AlphaGo, le champion de go Lee Sedol a récemment décidé de prendre sa retraite.

Même si pour le chercheur Antonio Casilli « il n’y a pas d’IA, seulement le digital labor de quelqu’un d’autre », l’apprentissage automatique continue de faire des progrès.

D’autant plus que concernant les jeux, qu’il s’agisse du go ou de StarCraft, les algorithmes n’ont même plus besoin de données d’entraînement péniblement annotées par des humains pour apprendre. Ils jouent désormais les uns contre les autres pour progresser, ce qu’on appelle l’apprentissage par renforcement.

La retraite de Sedol est un signal faible qui laisse entrevoir un futur possible : un monde où les machines nous ont remplacé pour certaines tâches qu’elles réalisent mieux que nous. N’est-ce pas déjà ce qui s’est passé lors de la révolution industrielle où la force des machines à vapeur à supplanter la force animale ?

Si les algorithmes d’apprentissage automatique nous surpassent dans tout un tas de tâches répétitives, que nous restent-ils alors, à nous les humains, que les machines ne posséderont sans doute jamais ? L’émotion.

L’émotion nécessite en effet une connexion physique au monde et aucune intelligence artificielle ne pourra en ressentir sans enveloppe corporelle. Or c’est loin d’être une simple affaire, ne serait-ce que pour des raisons énergétiques. Un cerveau humain comme celui de Lee Sedol consomme 20 W, contre 20 000 W pour AlphaGo, alors que ce dernier ne sait réaliser qu’une seule tâche très limitée finalement.

Le scénario idéal dans un monde d’IA : les machines algorithmiques nous assistent au niveau cognitif, de la même manière que les machines thermiques décuplent notre force physique. Nous pouvons ainsi nous concentrer sur ce qui nous rend au fond humain : la connexion, l’empathie, la bienveillance…

Serons-nous capable de faire en sorte que ce soit ce scénario là qui se réalise ?

L'ouverture par défaut ne passe pas à l'échelle

Récemment, Google a mis fin à deux politiques internes qui faisaient jusqu’alors figure de ruptures par rapport au management traditionnel : le TGIF (un rassemblement hebdomadaire où les employés pouvaient notamment poser n’importe quelle question à la direction) et l’ouverture par défaut de tous les documents internes.

Les questions posées aux TGIF ne pourront désormais porter que sur le travail et les employés devront faire des demandes pour accéder aux documents internes qui ne les concernent pas directement en justifiant qu’ils ont le droit d’en connaître. Comme à l’armée quoi…

Est-ce que cela veut dire que toutes les structures sont amenées à aller vers de moins en moins d’ouverture au fur et à mesure qu’elles grossissent ? Sans doute que oui.

Tout le problème vient de l’échelle. Gérer une entreprise de 100 000 personnes (comme Google) n’a rien à voir avec gérer une entreprise de 1 000 personnes. La complexité n’est pas linéaire.

Rien qu’en comptant le nombre de relations possibles entre employés, le problème saute aux yeux : il y a environ 500 000 relations possibles entre 1 000 employés ; entre 10 000 employés, 50 millions de relations. 100 000 employés ? Cela représente 5 milliards de relations possibles !

Ce simple constat plaide pour une solution évidente : pour rester fluides et ouvertes, les organisations doivent limiter leur taille.

C’est une des raisons du succès de la communauté des incubateurs publics, beta.gouv.fr : au lieu d’un gros organe central captant tous les projets, elle est organisée en réseau de petites structures relativement indépendantes qui partagent une vision commune. La taille de ces structures reste limitée, d’une dizaine à une centaine de personnes.

Pour garder notre ouverture, nous n’avons qu’une seule option : rester petits, multiples et décentralisés !

C'est notre métier

Vous êtes un seigneur au moyen-âge et vous avez besoin d’une nouvelle épée pour vos duels. Vous allez voir le forgeron pour lui en commander une. Imaginez sa tête quand vous lui tendez votre cahier des charges technique qui lui explique comment faire son métier.

Ishan Bhojwani de l’incubateur de la DINUM a raconté cette histoire lors d’un atelier de partage entre incubateurs. Elle résume bien le regard que les dirigeants des grandes organisations portent parfois sur les métiers numériques. Voici nos exigences fonctionnelles et techniques, transformez-les en une application.

Sauf que comme la ferronnerie, le développement logiciel est un métier artisanal. Et le seul moyen qu’un artisan excelle et réalise quelque chose qui nous corresponde est de nous asseoir avec lui pour lui expliquer notre problème. Puis de lui faire confiance, parce qu’il connaît son métier.

Apprendre par l'hybridation

Lors d’une table ronde au sommet des Govtech, une question très pertinente a été posée : comment les administrations peuvent-elles acquérir des technologies dont elles ne connaissent même pas l’existence ?

En tant qu’innovateurs publics, il est important que nous nous emparions de cette question. Comment permettre aux agents de se rendre compte de l’état de l’art des technologies, afin qu’ils puissent imaginer de quoi le futur pourrait être fait.

Deux pistes existent pour y arriver : la formation et l’hybridation.

1/ La formation est le moyen classique d’exposer de nouveaux concepts. On assoit des humains (de préférence des chefs) dans une salle et on leur explique ce qui existe aujourd’hui et de quoi demain sera fait. Puis on espère qu’en rentrant ils partageront tout ce qu’ils ont appris à leurs équipes.

2/ L’hybridation est différente. Il s’agit là aussi d’une formation, mais par la pratique. Le principe est simple : faire travailler sur un projet commun agents publics et experts venus de l’extérieur. Soit on immerge des geeks dans un milieu administratif (comme le programme Entrepreneurs d’intérêt général), soit on plonge un agent dans une équipe de techos (c’est le concept des startups d’État).

Dans les deux cas, tout le monde apprend. Les agents peuvent se rendre compte à travers un projet concret des avancées sur un domaine donné. Et les experts du numérique entrevoient les rouages de l’administration. Ce qui leur donne parfois envie de rester.

« J’entends et j’oublie. Je vois et je me souviens. Je fais et je comprends. » (Confucius)

L’authenticité des politiques sur les réseaux sociaux

Quels points communs existe-t-il entre le républicain Donald J. Trump et la démocrate Alexandria Ocasio-Cortez ? Peu au niveau politique. Mais beaucoup quant à leur image publique et leur parole sans filtre. Ces deux politiciens cultivent en effet l’image de personnes authentiques, loin des élus en costume-cravate au langage poli auxquels nous sommes habitués. C’est d’ailleurs pour cela qu’ils tweetent eux-mêmes. Et c’est pour cela qu’ils ont un nombre considérable d’abonnés.

L’authenticité ne peut pas être feinte quand on multiplie les interactions ; les inauthentiques finissent toujours par se trahir. Or les réseaux sociaux font tout pour multiplier le nombre de ces interactions, et c’est précisément sur ces réseaux que Trump et Ocasio-Cortez s’illustrent.

Pourquoi la parole des authentiques est-elle plus importante de nos jours que par le passé ? À cause de la nouvelle typologie des médias.

Avant, pour vous adresser à vos potentiels électeurs, il fallait passer à la radio ou à la télévision. Le nombre de fréquences disponibles étant limité, ces médias exploitaient leur rareté. Dans ce contexte, les médias de masse, désireux d’augmenter leur audience, étaient obligés d’être consensuels et relativement proches de la moyenne en terme d’idées.

À l’inverse, les réseaux sociaux ont tendance à amplifier les voix dissonantes et excentriques car ce sont elles qui vont être le plus partagées. Les algorithmes de ces plateformes seront toujours capables de leur trouver une oreille attentive, quel que soit le message.

Avec cette redéfinition de l’espace médiatique, qu’on le veuille ou non, il n’y a plus de place pour les discours mesurés et policés. Ne resteront que les voix authentiques, qu’elles crient ou qu’elles murmurent.

Pour en savoir plus sur l’utilisation des réseaux sociaux par AOC, cet article de Kéliane Martenon est très complet.

L'égo ou l'ouverture ?

C’est notre projet, ce sont nos données ! Ils doivent nous mettre en avant, et pas les autres.

Combien de fois voyons-nous des projets où des gens de différents départements refusent de collaborer ? Ont peur que d’autres reçoivent les lauriers à leur place ? Considèrent que les données leur appartiennent ? Si vous travaillez dans une grosse structure comme une administration, assez régulièrement j’imagine.

Cette posture est souvent une question d’ego. Parfois une stratégie pour se mettre en avant vis-à-vis des chefs, pour sa carrière. À une époque où l’information (au sens large) était rare, sans doute que cette méthode s’est avérée efficace et permettait à celles et ceux qui la pratiquait d’avoir plus de pouvoir. En limitant le partage, en contrôlant les choses, on avait la maîtrise.

Mais dans un monde où l’information est abondante et disponible partout, tout le temps, le pouvoir ne provient plus du contrôle mais du partage. Et ce n’est plus vraiment du pouvoir, mais plutôt de l’influence. Cette influence provient de la connexion, et appartient à celles et ceux qui créent des liens plutôt que des barrières.

Outre l’abondance de l’information, une autre raison de ce changement de paradigme est l’attention portée aux usagers. Pour créer le meilleur produit possible, il faut sans cesse se concentrer sur celui ou celle qui l’aura dans les mains. Or si nous ne pensons qu’à mettre en valeur notre petit pré carré, impossible de se souvenir qu’il y a des utilisateurs. C’est la raison pour laquelle autant de sites institutionnels sont à chier : chacun ne pense qu’à mettre en avant sa structure, son organisation… au détriment des vraies attentes des utilisateurs. Sauf qu’au final, ne resteront dans le long terme que ceux qui auront été capables de répondre à cette question : qu’est-ce que je peux faire pour vous ?

Commencer avec des bouts de ficelle

Lors d’un hackathon organisé la semaine dernière par l’établissement public territorial Plaine Commune, une des équipes présentait un projet de mise en relation d’agents voulant apprendre quelque chose, avec des agents connaissant ce quelque chose. Leur présentation incluait évidemment une application numérique facilitant ces rencontres apprenantes. Sauf que dans leur plan de lancement, avant de développer une application, ils souhaitaient tester l’idée avec… un simple tableau en liège. On adore !

Soyons honnête, de la même manière que quasiment les deux-tiers des startups disparaissent au bout de cinq ans, les projets de l’administration ont également de grandes chances de foirer. Donc autant tester l’idée le plus simplement et le plus rapidement possible. Mettre un tableau en liège dans un hall et expliquer le principe par courriel coûte moins d’une centaine d’euros et peut être fait en une semaine. Par comparaison, une application coûterait plusieurs milliers, voire dizaines de milliers d’euros, et plusieurs mois de travail.

Évidemment, le nombre d’usagers potentiels n’est pas le même. Avec une solution numérique, l’effet levier est incroyable et le passage à l’échelle infiniment plus aisé qu’avec des tableaux en liège. Mais ce serait mettre la charrue avant les boeufs que de commencer avec un outil numérique. Déjà l’adhésion, la croissance et la vérification que les usagers adorent le concept. Ensuite le passage à l’échelle et l’amélioration de la solution.

J’ai travaillé dans une startup qui ne commençait à développer ses produits qu’une fois les contrats signés. Histoire vraie.

Certains attendent que tout soit parfait pour commencer à innover. Mais les projets qui marchent le mieux sont souvent ceux qui ont commencé avec des bouts de ficelle.

Pourquoi je n'écris plus sur Medium

Ça fait un peu plus semaine déjà que j’ai quitté Medium pour publier mes articles sur ce blog à la place. J’adore Medium. Cette décision n’a donc pas été aisée. Sur Medium, tout est simple et facile : écrire, publier et partager se font sans accroc. On ne pense qu’au texte et n’est-ce pas le plus important finalement quand on écrit ?

Pas seulement. Car il est indispensable de mettre en adéquation ses paroles et ses actes. Or je prône régulièrement le logiciel libre, la souveraineté numérique et le respect de la vie privée.

La première chose qui me dérangeait, c’était de n’avoir aucun contrôle sur la plateforme de publication, alors qu’elle avait du contrôle sur moi. En effet, si demain une fonctionnalité change et que le produit évolue dans une direction qui ne me plait pas, je n’ai pas d’autres choix que de l’accepter. Les logiciels libres comme celui utilisé pour créer ce site permettent à l’inverse de rester maître de nos outils.

La seconde raison de ce changement, c’est la question des plateformes. De la même manière que les serfs cultivaient des terrains qui ne leur appartenait pas, quand nous publions du contenu sur une plateforme, nous travaillons pour elle plutôt que pour nous. Certes, cela est moins vrai avec Medium car son modèle d’affaire repose sur l’abonnement d’utilisateurs plutôt que la publicité, et que la plateforme rémunère une partie des auteurs. Mais en publiant grâce à des outils que je maîtrise de bout en bout, j’ai l’assurance que mon travail sert mon objectif (= contribuer à changer la culture numérique de la fonction publique) et pas ceux d’un acteur tiers.

Ma dernière motivation enfin est celle du respect de la vie privée. Sur ce blog, il n’y a aucun traqueur, aucun cookie, que du contenu (s’il en reste, n’hésitez pas à me prévenir). Non seulement cela rend le site très rapide à charger, mais cela limite également la consommation énergétique associée. En naviguant sur ce site, personne ne sait ce que vous faites, ce que vous aimez, quel est votre navigateur ou votre adresse IP. Et de mon côté, je n’ai pas de statistiques d’utilisation et donc pas d’indicateurs futiles, ce qui est plus reposant. Chacun reste le plus libre de son temps possible.

Maintenant que ce blog a déménagé, comment être quand même informé des nouveaux articles ? Rien de plus simple : pour les modernes, envoyez-moi un courriel et pour les anciens, abonnez-vous au flux RSS.

Pas à armes égales

Vous cliquez sur le lien pour regarder cette vidéo dont le titre vous interpelle. Vous regardez la vidéo et un algorithme commence à vous proposer d’autres vidéos. Vous en sélectionnez une, puis une autre et vous finissez deux heures plus tard à vous demander ce qu’il vient de se passer.

Depuis 1997 et la victoire de Deep Blue sur Kasparov, il est facile de prédire le résultat d’une partie d’échecs entre un humain et une machine. La machine gagne systématiquement. Le même phénomène est en train de se produire sur des jeux beaucoup plus complexes comme le go ou StarCraft 2.

Pour réussir ces exploits, des algorithmes sont entraînés en jouant des milliards de parties afin de déterminer automatiquement les meilleurs stratégies.

Quand nous regardons toute la nuit des vidéos recommandées par un algorithme, nous nous demandons comment nous avons pu être aussi faible. Mais de la même manière qu’en 2019 aucun champion d’échec ne peut battre un simple échiquier électronique à 50 €, nous ne nous battons pas à armes égales quand un algorithme veut que nous restions le plus longtemps possible sur une plateforme.

À chaque recommandation, nous affrontons en fait un algorithme entraîné sur des millions de personnes et des milliards de vidéos. Ce n’est pas nous, humains, qui sommes faibles. Ce sont les machines que nous avons conçues qui fonctionnent un peu trop bien.

Le poids de la transformation

Vous commencez à peser un ananas sur une balance à plateau. L’ananas est sur un des plateaux, en bas à cause de la gravité. Vous ajoutez au fur et à mesure des poids sur l’autre plateau. Au début rien ne se passe. Puis l’ananas commence à monter. Jusqu’à atteindre l’équilibre. Jusqu’à ce que la masse de vos poids soit égale à celle de l’ananas.

Pendant la table-ronde autour du thème « le code fait-il vraiment loi » lors de la restitution du programme EIG, le chercheur Clément Mabi a parlé d’un concept intéressant : il est difficile pour les grosses organisations d’investir dans la transformation numérique car les effets ne se font pas sentir au début.

Elles lancent un programme d’innovation, une formation, un hackathon. Petit poids par petit poids. Sauf que les effets concrets de ces investissements restent invisibles. Pour le Dr Mabi, là réside une des difficultés de la transformation : les effets ne se font sentir qu’au bout d’un certain temps, une fois une masse critique atteinte. Le contrepoids de la culture transformée.

Trois remarques importantes :

1/ Contrairement à une balance qui monte graduellement, il est très difficile de mesurer l’avancée d’une transformation. À partir de combien de magasins bio et micro-brasseries peut-on considérer un quartier est gentrifié ? Il n’y a pas de seuil ou de palier, tout cela est toujours très progressif. C’est pareil pour la transformation numérique.

2/ Contrairement à l’ananas dont la masse est invariante dans le temps, la technologie avance sans cesse. Il n’y a donc pas d’état d’équilibre, pas de moment où nous avons suffisamment agit pour nous dire « c’est bon, tout est transformé, nous pouvons arrêter ». Au lieu de cela, nous devons intégrer l’évolution comme une partie intégrante de nos métiers.

3/ Même si les effets n’apparaissent qu’au bout d’un certains temps, il est nécessaire de montrer que le train est en route et que la transformation a démarré. Pour cela, il faut des exemples concrets et facilement atteignables, pour inspirer et rallier tout le monde à la cause.

Vous n'êtes pas seuls

Hier soir avait lieu la restitution de la troisième promotion du programme « Entrepreneurs d’intérêt général » au ministère de la Transition écologique et solidaire. Au delà de la présentation des projets (incroyable ce qu’ils ont fait en 10 mois) et d’une table-ronde sur un sujet inhabituel (le code fait-il vraiment loi ?), c’était surtout une belle occasion de se retrouver avec une partie de la communauté des innovateurs publics.

Ce point a été souligné comme un élément de la réussite du projet : l’esprit de promotion qu’il existe au sein des EIG. C’est également pour cela que Data for Good est une communauté qui se rencontre principalement IRL : pour faire corps.

Pourquoi est-il si important de se rassembler ? Parce que quand nous cherchons à transformer une culture, il est inévitable de rencontrer une certaine incompréhension, voire une forme rejet de la part de la culture dominante. C’est naturel. Mais c’est parfois fatiguant. Comme ramer toujours à contre-courant.

Alors pendant une après-midi, pendant une soirée, il est agréable d’être avec des pairs déjà convaincus des méthodes et qui ont rencontré les mêmes difficultés que nous.

La difficulté, c’est de réussir à créer ce sentiment de communauté tout en restant inclusif. Comment faire en sorte que tout le monde puisse avoir ce sentiment de faire partie du même groupe, sans générer de sentiment de « eux contre nous » ?

La clef pour réussir à faire cela : rendre ces communautés ouvertes et facilement accessibles. Chez Data for Good, tout le monde est bienvenu et le critère principal pour participer est la motivation. Dans le programme EIG, la communauté ne désigne pas seulement les geeks qui sont embauchés pour l’occasion, mais aussi les mentors des administrations qui ont souvent passé tout leur carrière dans l’administration.

Créer des communautés ouvertes est complexe, mais c’est un élément indispensable à toute transformation culturelle. Car cela nous rappelle une chose : nous ne sommes pas seuls.

Une nouveauté dans le système d'exploitation

Dans sa biographie « Permanent record », le lanceur d’alerte Edward Snowden utilise une expression marquante : « […] my country’s operating system—its government […] ». Pour lui, le gouvernement est comme le système d’exploitation d’un pays.

À la manière dont Windows, MacOS ou une distribution Linux sont capables de transformer ce gros tas de métal et de silicium qu’on appelle un ordinateur en un outil magique, le gouvernement serait ainsi capable de concrétiser le concept de pays.

Pour filer la métaphore, la constitution représenterait le firmware qui contient les instructions nécessaires à l’allumage du système, les agents joueraient le rôle du processeur, utilisant leur intelligence pour transformer des informations, le système d’archives nationales serait l’équivalent du disque dur où sont stockées les données pour le long terme.

Que représentent alors les nouveaux modes d’innovation publics comme les startups d’État ou le programme « Entrepreneurs d’intérêt général » ? Une mise à jour ? Un nouveau logiciel ? Un virus ?

Et si nous faisions des startups d'État européennes ?

Je reviens d’un voyage de quelques jours en Lettonie où j’ai eu la chance de pouvoir parler de mes deux sujets préférés : l’innovation publique et les questions d’éthique liées aux algorithmes d’apprentissage automatique. Deux choses m’ont marqué par rapport à ces thèmes.

L’éthique des algorithmes est devenu un sujet grand public

L’institut français de Lettonie m’a invité à un fireside chat pour parler éthique et IA. Je me suis donc exprimé sur la connexion forte qui existe entre les deux sujets à travers la notion partagée d’objectif, sur les risques lorsque ces objectifs sont masqués et les pistes existantes pour tenter d’améliorer les choses.

J’ai été surpris par la taille et la diversité de l’audience : une cinquantaine de personnes (soit la capacité maximale de la salle) était présente un mercredi soir, pour écouter une conférence sur un sujet technique, qui n’était même pas pour certains dans leur langue natale. Des hommes et des femmes de vingt à quatre-vingts ans étaient là pour essayer d’en savoir plus sur des concepts dont ils sentent l’importance mais dont on n’entend parler que depuis récemment. Depuis nos premiers travaux en 2017, au sein de Data for Good ou d’Algotransparency, l’intérêt pour ces questions est croissant et cela fait plaisir au regard de leur importance.

L’innovation publique pourrait profiter à l’Europe

Pendant ce séjour, j’ai eu l’opportunité d’échanger avec des représentants d’administrations locales. Grâce au séminaire que j’ai animé sur l’innovation publique, j’ai également pu partager avec des fonctionnaires du Kosovo, du Monténégro ou de Bosnie-Herzégovine. J’en tire un double constat. Premièrement, les administrations de tous ces pays ont les mêmes difficultés que les nôtres pour innover et créer des services publics numériques. Les administrations et leurs sous-ensembles fonctionnent en silo, les compétences internes sont rares et l’autonomie manque souvent cruellement. Pourtant comme en France, les citoyens réclament de plus en plus de fluidité et de facilité dans leurs relations avec l’État.

Les programmes comme Entrepreneur d’intérêt général et startups d’État semblaient radicaux et prometteurs à ceux à qui je les ai présentés, tout comme ils devaient semblé radicaux et prometteurs aux membres d’Etalab qui les ont ramenés des États-Unis. Avec tous les produits et services qui ont déjà été réalisés dans ces cadres, l’Europe ne serait-elle pas une bonne occasion de les faire passer à l’échelle et de commencer à construire des outils communs ? Chaque pays pourrait dès lors apporter son expertise (par exemple la France pour la codification de la loi ou la Lettonie pour la numérisation des ordonnances) et bénéficier de celle des autres. Quoi de mieux pour raviver le sentiment européen sinon que de construire un avenir numérique en commun, en ce lendemain des 30 ans de la chute du mur de Berlin ?

Le seul critère pour être volontaire à Data for Good

Pendant le temps où j’ai fait partie de l’équipe organisatrice de Data for Good, plus de mille volontaires se sont inscrits sur notre site pour proposer leurs compétences en science des données, développement ou design. Trois grands types de profil se dégagent parmi les bénévoles :

1/ Les étudiants encore à l’école et qui souhaitent appliquer ce qu’ils apprennent à des cas concrets, pour le bien commun. Cela leur apportent en plus des projets à ajouter à leur portfolio ce qui est de nos jours parfois plus important que le diplôme.

2/ Les employés de grosses structures, type banque, conseil ou assurance qui trouvent que leur travail manque de sens. L’association a pour eux une sorte de fonction expiatoire et leur donne l’occasion de se sentir utile à la société.

3/ Les employés de startups technologiques excités par les nouveaux défis et le fait de pouvoir tester de nouvelles technos. À côté de Data for Good, ils sont souvent engagés dans trois ou quatre autres projets et passent leur week-end dans des hackathons ou à se battre pour le leaderboard de Kaggle.

Ces catégories sont évidemment réductrices et les parcours des bénévoles sont souvent un mélange de ceux cités plus haut.

Peu importe.

En observant les volontaires les plus impliqués dans les projets, cela n’a jamais été une question de diplôme, d’expérience professionnelle ou de connaissance technique.

Un seul critère est pertinent : l’enthousiasme, l’envie, bref, la motivation.

C’est cette motivation qui fait que des volontaires qui ne se connaissent pas sont prêts à passer des soirées et des week-ends pour des projets auxquels ils croient. Dans l’organisation de Data for Good, tout est donc pensé pour que les bénévoles soient enthousiastes et le restent (NB : « pensé » est un bien grand mot ; « trouvé par tâtonnement » serait plus exact).

Le formulaire d’inscription, par exemple, comporte treize questions et demande une vingtaine de minutes pour être complété. Nous aurions pu ne demander que l’adresse e-mail mais cette première friction agit comme un filtre : 58 % des gens ne remplissent pas le formulaire jusqu’au bout.

Autre exemple, lors des journées de lancement, chaque volontaire peut choisir le projet qu’il ou elle préfère, sans limite dans la taille des équipes. Cela génère parfois de grosses équipes, ou des projets qui ne trouvent pas de bénévole. Mais le plus important est que chaque personne qui a choisi de donner de son temps puisse être sur son projet préféré, celui qui le fait vibrer et qui lui parle.

Dans une association où tout le monde est bénévole, quelle est la colle qui peut faire tenir toute une communauté ensemble si ce n’est la motivation ?

Article publié à l’origine sur Medium le 31 octobre 2019.

L’innovation cyclique

Dans le MOOC du CNAM « Fabriquer l’innovation » tout un chapitre est consacré à la création du Minitel. Une des choses frappantes dans cette histoire est la similarité de certaines idées de l’époque avec des concepts très contemporains.

L’UX design, par exemple, existait déjà dans les années 80. Plutôt que de balancer des Minitels à tous les Français en mode gros bourrin, la Direction générale des Télécommunications (DGT, ancêtre de France Télécom, ancêtre d’Orange) a décidé de tester l’utilisabilité de ce dispositif, censé remplacer l’annuaire papier, en Ille-et-Vilaine. Cette expérience a permis de mettre en lumière quelques limites du système :

  • Faire une recherche prenait plus de temps que sur l’annuaire papier ;
  • Les utilisateurs avaient du mal avec le clavier alphabétique car ils étaient déjà habitués à l’AZERTY à cause des machines à écrire ;
  • Le système n’avait aucune tolérance quant aux fautes d’orthographe ;
  • Avoir une seule fonctionnalité (l’annuaire) n’était pas suffisant.

Le bénéfice de cette expérience est double pour la DGT : les connaissances acquises permettent de faire évoluer le modèle et l’implication des usagers facilite l’acceptation du système. Pour résoudre la question des fonctionnalités, un nouveau dispositif est imaginé : le kiosque. Il s’agit de permettre à des éditeurs de déployer des services payants sur le Minitel. La DGT gère la facturation et reverse deux tiers de l’argent aux éditeurs. Ce modèle de gestion centralisé de services et son modèle économique rappellent furieusement celui qui a fait le succès de l’iPhone : l’App Store d’Apple. Le pourcentage reversé aux développeurs par l’entreprise y est d’ailleurs de 30%.

Sur ce kiosque, de nouveaux services apparaissent et ressemblent déjà à ceux qui seront plus tard disponibles sur internet (à ceci près qu’il n’y a pas de souris sur le Minitel et qu’il faut donc tout faire au clavier). Dès les années 80, il est donc possible de lire le journal, de consulter ses comptes ou même de discuter en ligne depuis son salon. Et signe avant-coureur de l’importance de l’industrie du porno sur internet, plus de la moitié des revenus tirés du Minitel viennent des « messageries roses ».

Évidemment, depuis le Minitel, beaucoup de choses ont évolué, de la puissance de calcul et la taille réduite des appareils, à la simplification des interfaces. Mais pour les innovateurs, il est souvent utile de regarder dans le rétroviseur : à la fois pour y puiser de l’inspiration, mais également pour prendre une bonne dose d’humilité en remarquant que beaucoup de belles choses ne nous ont pas attendu pour être inventées.

Article publié à l’origine sur Medium le 30 octobre 2019.

La méthode « startup » : trier le bon grain de l’ivraie

Dans « startup d’État », il y a « startup » (merci Captain Obvious). Cela sème parfois la confusion et nous sommes obligés d’expliquer que ce sont seulement les méthodes des startups que nous utilisons, mais que nos produits sont fait par l’État et pour l’État (ou plutôt pour ses concitoyens).

Est-ce que cela veut dire que nous reprenons exactement le fonctionnement des startups ? Évidemment non. Nous nous efforçons de n’en garder que les meilleurs aspects, et d’en retirer les moins bons.

Ce que nous avons garder :

1/ La responsabilité et l’autonomie. Dans une startup, il y a beaucoup plus de boulot que d’employés pour le faire. Des juniors se retrouvent ainsi lead développeur ou jonglent parfois entre trois casquettes différentes. Et de toute façon, personne n’a le temps de micro-manager parce que la levée du fond met du temps à arriver et que la trésorerie est bientôt dans le rouge. Le seul moyen pour que cela fonctionne, c’est de recruter des personnes talentueuses, de leur donner un objectif et de les laisser faire leur travail en autonomie.

2/ Produit minimum viable et déploiement continu. Pour s’assurer de la justesse de leurs hypothèses, les startups sont obligées de sortir très rapidement la première version de leur produit. Et pour s’assurer que le produit est d’une qualité exceptionnelle pour les clients, il est indispensable de le modifier rapidement et régulièrement pour prendre en compte leurs retours. Cela a des implications techniques car il faut être capable de tester et de déployer du code facilement et automatiquement.

3/ L’importance de la culture. Chaque startup affiche fièrement sa mission, sa vision, ses valeurs, etc. C’est aspect culturel peut sembler trivial mais dans un contexte où les nouveaux arrivants sur le marché du travail sont plus que jamais en quête de sens, avoir une culture forte est un élément différenciant important. De plus, vu la croissance rapide des jeunes pousses, il est nécessaire de se mettre d’accord dès le départ sur une culture commune, afin de garder une certaine stabilité une fois que le nombre d’employés aura été multiplié par dix ou par cent.

Nous ne sommes néanmoins pas naïfs et la culture startup peut avoir des aspects toxiques que nous faisons tout pour ne pas importer.

a/ Le présentéisme. Comme il y a beaucoup de travail, les employés des startups ont tendance à faire beaucoup d’heures. À tel point que dans certaines discussions entre employés, il n’est pas rare d’assister à des batailles pour savoir qui a fait le plus de nuits blanches ou qui a travaillé tout le week-end. Dans la fonction publique, le travail qui doit être fait est fait mais nous avons des horaires normaux, qui nous permettent de profiter des autres aspects de la vie, comme sortir avec ses potes ou passer du temps avec sa famille. De toute façon, les gens reposés travaillent mieux !

b/ Le côté boys’ club. Dans certaines boîtes, la culture peut être assez misogyne, avec une équipe dirigeante qui ressemble parfois à un BDE d’école de commerce. De plus la culture “bro” présente dans le milieu de la technologie peut s’avérer inhospitalière pour certaines personnes. Sans virer dans le côté social justice warrior, nous faisons en sorte que chacun et chacune se sente à sa place au sein de notre incubateur.

c/ Le design centré revenu. Quand une entreprise doit choisir entre ses clients et sa rentabilité, il est très difficile de choisir les premiers au détriment du second. En même temps, il faut bien continuer à payer les salaires. Mais parfois le problème est encore plus complexe : les clients et les usagers du produit ne sont pas les mêmes. Pour toutes les startups sur le crédo de l’économie de l’attention, le client est celui qui achète l’attention alors que l’usager est celui qui la fournit. Du côté du secteur public, même si les bureaucrates veulent évidemment créer des produits qui leur facilite la vie, plutôt que celle des usagers, il est quand même possible de faire du design vraiment centré sur l’utilisateur.

Comme dans toutes choses, il y a à prendre et à laisser dans la culture et les méthodes des startups. Et qui sait, peut-être qu’un jour ce sont les startups qui s’inspireront de la culture et des méthodes des startups d’État ?

Article publié à l’origine sur Medium le 29 octobre 2019.

Éthique et algorithme : une question d’objectif

Qu’est-ce qu’une éthique ? La proposition de se rapprocher d’un objectif de vie, en suivant une certaine voie. Les éthiques antiques par exemple se concentrent souvent sur la recherche du bonheur. Contrairement aux morales qui imposent, les éthiques recommandent : « tu devrais » plutôt que « tu dois ».

Les algorithmes, notamment ceux utilisés pour l’apprentissage machine (machine learning), essaient eux aussi d’atteindre des objectifs. Pour apprendre en effet, il faut connaître ce que l’on recherche afin de savoir vers quoi il faut s’orienter. Un algorithme de reconnaissance faciale a par exemple pour objectif de reconnaître des visages. Pour mesurer s’il remplit correctement sa mission, cet algorithme est testé sur des images qu’il n’a jamais vu pendant sa période d’apprentissage pour vérifier s’il est capable de les reconnaître correctement. « Correctement » peut ici avoir plusieurs significations, selon que nous souhaitions limiter les faux positifs ou les faux négatifs par exemple.

La question principale dans le débat autour de l’éthique et de l’intelligence artificielle peut donc se résumer ainsi : est-ce que les objectifs des algorithmes sont alignés avec les nôtres ?

Imaginons un algorithme chargé d’élaborer les menus d’une cantine scolaire. Son objectif est de s’assurer que les assiettes sont toutes vides à la fin du repas. S’il s’aperçoit pendant sa période d’apprentissage que les aliments très salés et très sucrés remplissent cette mission, il finira sûrement par ne servir que des frites, des nuggets et des glaces.

Le choix de ce genre d’objectif pour les algorithmes prédictifs peut donc générer des effets secondaires indésirables. Pourquoi alors est-ce que ce sont ces objectifs qui sont choisis ? Parce qu’il est facile de mesurer si l’on s’en rapproche, grâce des capteurs physiques ou virtuels. Quantifier ce qu’il reste dans les assiettes d’une cantine est simple : il suffit de peser le poids des poubelles à la fin du service. Mais mesurer si les enfants sont en bonne santé (ce qui devrait finalement être l’objectif de notre algorithme-cuisinier) est excessivement plus complexe, voire intrusif.

Le sujet de la pertinence du pilotage par des indicateurs mesurables est vaste et se rencontre également dans d’autres domaines comme l’administration où le débat fait rage (voir cette discussion passionnante). Mais concernant l’intelligence artificielle (comme disent les marchands), centrer la discussion sur les objectifs permet de faire un pont entre la technique (quel est la fonction objectif de l’algorithme ?) et l’éthique (quel est l’objectif de la vie humaine ?). Et cela permet enfin de s’affranchir de la complexité grandissante des modèles utilisés, pour se recentrer sur une question simple : qu’est-ce que les algorithmes sont censés faire pour nous ?

Article publié à l’origine sur Medium le 11 octobre 2019.

Sortez du bâtiment pour tester votre produit

« Et qu’en disent les utilisateurs ? »

Si cette simple question était posée de manière systématique, la majorité des problèmes posés par les produits développés par les administrations seraient résolus.

Ce n’est pas une posture facile à avoir. Sortir de son bureau et aller parler à des humains est tellement plus difficile que de rester enfermer avec son équipe à imaginer les éventuels comportements et réactions de ces derniers.

Plusieurs raisons font que nous oublions souvent de demander l’avis de celles et ceux qui vont avoir le produit dans les mains :

1/ Cette culture tout d’abord, façonnée depuis l’école où l’on nous a expliqué qu’il y a d’un côté ceux qui savent, et de l’autre ceux qui reçoivent le savoir. Donc si c’est nous qui sommes chargés de construire le produit, c’est que nous devons posséder le savoir, non ? Sauf que le savoir technique (comment coder une application) n’apporte aucune réponse sur la manière dont les utilisateurs vont utiliser notre produit. C’est même souvent l’inverse : si vous laisser seuls des ingénieurs développer un logiciel, ce dernier risque d’avoir de nombreuses fonctionnalités tellement complexes que personne ne saura les utiliser. Il faut donc écouter les utilisateurs, car eux seuls vont pouvoir vous dire si votre produit est suffisamment simple et utilisable.

Faire des tests, ne serait-ce qu’avec un seul utilisateur, apprend énormément. Quand j’étais à l’Agence du numérique, un proche (habitué à utiliser un ordinateur) m’a servi de cobaye sur un forum que je mettais en place. Je l’ai mis devant le site en lui demandant seulement de créer un nouveau sujet sur le forum. Au bout de cinq minutes, il n’avait toujours pas trouver comment faire. Avec un unique utilisateur, j’ai compris que mon site était trop compliqué et que j’allais devoir revoir ma copie.

2/ Le profil psychologique des geeks ensuite jouent un rôle dans cet état de fait. Même si c’est un stéréotype, la plupart des développeurs que je connais sont plutôt introvertis. Cela semble plutôt normal : vouloir passer plusieurs heures seul devant un écran, ce n’est pas trop le kif pour un extraverti. Et de la même manière, sortir du bâtiment pour parler à des inconnus, ce n’est pas trop le kif pour un introverti. C’est pour cela qu’il est indispensable d’avoir des designers (introvertis ou extravertis) dans une équipe produit : pour aller parler aux sacs à viande et essayer de comprendre pourquoi ils ne sont pas foutus de cliquer sur le bouton que nous avions pourtant mis au bon endroit 😅

Quand nous avons intégré des designers au sein des équipes de volontaires de Data for Good, la qualité des projets a fait un bond en avant. La première fois que vous vous rendez sur la page d’accueil d’AlgoTransparency par exemple, vous n’avez pas des dizaines d’informations qui vous sautent à la figure. À la place, vous avez une introduction didactique qui présente le projet et prend le temps de raconter ce que vous allez trouver sur le site. Tout cela été pensé par des designers et testé auprès de vraies personnes.

Sortir du bâtiment, c’est sortir de notre zone de confort. C’est effrayant car il a de grande chance que nous nous plantions, et notre cerveau reptilien n’aime pas tellement prendre ce genre de risque. Mais rappelons à notre cerveau reptilien qu’il vaut toujours mieux se planter aujourd’hui devant une personne, plutôt que demain devant des milliers.

Article publié à l’origine sur Medium le 30 septembre 2019.

Design d’État : design éthique ?

Nouveau message : « Cliquez ici pour lire le message que vous avez reçu. »

Toutes les entreprises tech affirment créer des produits « centrés sur les utilisateurs ». Toutefois la manière dont sont conçues certaines fonctionnalités pourrait nous en faire douter. Les plateformes internet spécialisées dans le business de l’attention envoient par exemple des courriels pour nous signaler que nous avons reçu un nouveau message, sans afficher le message en question.

Si le design était vraiment centré sur l’utilisateur, pourquoi ne pourrions-nous pas lire immédiatement le message, voire répondre directement par courriel ? Personne n’est dupe : l’objectif est de nous faire passer du temps sur la plateforme car le produit n’est pas vraiment centré sur l’utilisateur, mais plutôt sur celui qui achète l’espace publicitaire.

Les services numériques créés par les administrations n’ont pas cette contrainte. Du point de vue du service public : un bon site web est un site où le citoyen reste le moins longtemps possible, parce qu’il a réussi à effectuer rapidement sa démarche ou à trouver facilement l’information qu’il cherchait. L’État est donc un des rares endroits où il est vraiment possible de faire du design centré sur l’humain, car les intérêts des administrations et des citoyens sont parfaitement alignés. En tout cas en théorie…

Dans les faits, tout n’est pas si simple car la culture « produit » est encore balbutiante au sein de l’État. Et pour cause, mesurer l’efficacité d’un produit dans une entreprise est assez simple : il suffit de regarder ce qu’il rapporte par rapport à ce qu’il coûte. Mais dans l’administration, comment savoir si un design est bon ou pas ? La seule manière est de se reconcentrer sur les missions : pourquoi faisons-nous ce service numérique ?

Dans nos startups d’État, nous nous efforçons de revenir sans cesse à ces missions. Pour notre plateforme de recrutement, nous mesurons combien de personnes ont été embauchées via ce canal. Pour notre application de transport avec chauffeur, nous comptons combien de courses sont réalisées chaque jour. Si ces chiffres augmentent, c’est que nous sommes dans la bonne direction.

Cela paraît tellement simple une fois écrit dans un article. Mais combien d’applications étatiques ont des indicateurs qui correspondent à la mission de l’administration ? Combien n’ont même pas d’indicateurs ?

L’État a donc besoin de designers pour continuer à transformer sa culture interne, afin d’imaginer des services réellement centrés sur nous, les humains. Et pour les designers, il s’agit d’une opportunité unique de vraiment faire du design éthique. Rejoignez-nous !

Article publié à l’origine sur Medium le 29 mars 2019.

L’État plateforme : un fournisseur de services publics ouverts ?

Alors que 9,3 milliards d’euros du Grand plan d’investissement (GPI) du gouvernement sont consacrés à la numérisation de l’administration, l’association Free Software Foundation Europe démarre une campagne intitulée « Public Money, Public Code ». Son objectif ? Que les logiciels financés par le contribuable soient publiés sous licence libre. Grâce à ces licences libres, les logiciels peuvent être personnalisés et réutilisés, contrairement aux licences propriétaires habituellement choisies par les administrations qui interdisent toute modification.

Les infrastructures publiques sont en effet censées bénéficier à l’ensemble de la société : les villes font par exemple construire des bibliothèques accessibles à tous. Certes, les plans des bâtiments ne sont pas rendus publics mais l’intérêt serait limité car les infrastructures physiques sont très spécifiques. En revanche, partager les « plans » qui permettent de construire les logiciels (ce qu’on appelle les codes sources) présente de nombreux avantages.

Tirer parti de la multitude

Les logiciels propriétaires sont des boîtes noires dont il est illégal de chercher les failles, comme un contrat inaccessible dont seuls les effets seraient visibles. À l’inverse, les logiciels libres font le pari de la transparence car leur code source est exposé publiquement. Lorsque des développeurs identifient un problème, ils modifient le code source puis le partagent afin que tout le monde bénéficie de la correction. Les plus aguerris peuvent également ajouter les fonctionnalités dont ils ont besoin et les partager.

Les outils numériques publics pourraient ainsi être développés une seule fois et adaptés selon les spécificités, au lieu d’être achetés encore et encore pour des besoins similaires. Un logiciel de paie créé par une administration pourrait être réutilisé par une autre, qui a son tour l’améliorerait et en ferait profiter la multitude. On imagine le gain d’efficacité si cette politique était déployée sur l’ensemble du territoire.

L’ouverture a commencé

La France est déjà avancée sur ces sujets. La mission Etalab, chargée de coordonner la politique open data, a déjà ouvert le code source derrière la plateforme de partage de données data.gouv.fr. Résultat : le Luxembourg l’a reprise pour diffuser ses données publiques et la Cour des comptes est en train de l’adapter pour partager ses données en interne. Si l’État est loin de publier tous ses logiciels en licence libre, des initiatives encourageantes apparaissent comme le ministère de l’Éducation Supérieur qui étudie les conditions d’ouverture du système Admission Post-Bac (APB).

Outre-Manche, l’association mySociety à développé FixMyStreet, un service qui propose aux habitants de déclarer leurs problèmes locaux — trottoirs abîmés, éclairage public défaillant, etc. — afin que leur ville intervienne. Ce logiciel libre est utilisé aujourd’hui dans plus d’une dizaine de pays, mais nécessite à chaque fois des ressources humaines et matérielles pour installer et administrer la plateforme. Ces contraintes freinent les collectivités qui ne disposent pas des moyens nécessaires. Pour que ce genre d’initiative soit diffusé à plus grande échelle, il faut réfléchir à de nouvelles stratégies de déploiement.

Vers un État plateforme

Une solution est de proposer des « logiciels en tant que service », aussi appelés SaaS pour Software as as Service. Des services comme Google Mail ou Hotmail sont des SaaS : inutile d’être expert pour les configurer, il suffit de s’inscrire en ligne pour bénéficier d’une messagerie complètement paramétrée. Les logiciels créés par l’État pourrait suivre la même logique : une administration ayant besoin d’un logiciel de paie ouvrirait un compte sur paie.gouv.fr pour accéder à un service configurable maintenu par le gouvernement. L’infrastructure ne serait gérée que par un seul opérateur, et si par exemple une loi changeait les taux de prélèvements, un seul changement mettrait tout le système à jour.

Ce nouveau paradigme, en plus des économies qu’il génère, a le potentiel de contribuer au rayonnement international de la France en la transformant en fournisseur de services pour les administrations à l’échelle mondiale. Dans une économie numérique basée sur l’abondance, le pouvoir n’est plus dans les mains de ceux qui possèdent le savoir, mais de ceux qui partagent leurs ressources. C’est là l’essence même de la notion d’État plateforme : construire un environnement de partage de logiciels libres et de données ouvertes au service de l’intérêt général. Y parvenir va nécessiter une volonté politique forte plus qu’un plan d’investissement, afin que les toutes les administrations deviennent comme Etalab des créatrices de services publics numériques pour les démocraties de demain.

Article publié à l’origine sur Medium le 2 octobre 2017.