Le DataLab de la gendarmerie : 20 ans de montée en puissance dans les données

La gen­darmerie a pris toute la mesure de l’intérêt du traite­ment des don­nées dès les années 1990. Elle a su cap­i­talis­er sur ses forces et appren­dre de ses erreurs pour dévelop­per sa stratégie en la matière. Le Data­L­ab est l’aboutissement et le por­teur actuel de cette poli­tique de pointe.

En 2019, un petit groupe d’officiers sci­en­tifiques ambi­tionne de révolu­tionner la façon dont les unités de gen­darmerie départe­men­tale trait­ent les inter­ven­tions quo­ti­di­ennes auprès de nos conci­toyens. Ce qui sera alors nom­mé brigade de ges­tion des événe­ments (BGE) entend ratio­nalis­er, opti­miser et amélior­er la capac­ité de la gen­darmerie à traiter les inter­ven­tions quo­ti­di­ennes. Cette approche icon­o­claste repose sur deux piliers : trois années de don­nées his­toriques des inter­ven­tions et des algo­rithmes d’optimisation conçus en interne. En 2022, cap­i­tal­isant sur l’expérience de la BGE, le Data­L­ab entre­prend de relever un nou­veau défi, celui de l’optimisation des cen­tres opéra­tionnels, véri­ta­bles tours de con­trôle de la gen­darmerie départe­men­tale, chargés entre autres de répon­dre aux appels 17. L’objectif est dou­ble : ren­forcer la qual­ité du ser­vice ren­du à la pop­u­la­tion et amélior­er les con­di­tions de tra­vail aujourd’hui dif­fi­ciles des mil­i­taires y ser­vant (sur­charge d’appels, horaires décalés et ser­vices noc­turnes fréquents…). Les forces du Data­L­ab pour réus­sir : plus de dix ans de don­nées anonymisées rel­a­tives aux appels d’urgence et aux inter­ven­tions, et des algo­rithmes « mai­son » d’optimisation et de machine learn­ing.

Aux origines de la donnée

Pour com­pren­dre com­ment la gen­darmerie a pu relever de tels défis, il faut revenir plus de vingt ans en arrière, à la veille du XXI^e siè­cle. La bulle inter­net n’a pas encore explosé, Face­book n’existe pas et on ne par­le même pas de web 2.0. Pour autant avec les moyens de l’époque la gen­darmerie, forte de ses officiers sci­en­tifiques et de sa sous-direc­tion des télé­com­mu­ni­ca­tions et de l’informatique (SDTI) créée en 1985, met en place son pre­mier sys­tème de report­ing. C’est le début de l’informatique déci­sion­nelle en gen­darmerie ; les don­nées d’activité, de délin­quance et de sécu­rité routière sont alors extraites manuelle­ment des brigades pour être trans­mis­es par le réseau radio à la com­pag­nie puis au niveau départe­men­tal, seul niveau hiérar­chique relié alors à l’échelon cen­tral via le réseau intranet. Vu de 2022 où le temps réel est devenu la norme, un tel procédé peut sem­bler archaïque, mais à cette époque le modem 56k existe à peine et le mail­lage ter­ri­to­r­i­al qui fait la force de la gen­darmerie ne per­met pas encore un rac­corde­ment inter­net des unités locales à un coût supportable.

Ce pre­mier sys­tème d’aide à la prise de déci­sion pose les fonde­ments du pilotage opéra­tionnel et déci­sion­nel par la don­née tel qu’on l’observe aujourd’hui. Il se nour­rit d’informations sta­tis­tiques pro­duites par les unités élé­men­taires et agrégées au niveau départe­men­tal puis nation­al, cou­vrant divers aspects du tra­vail et des mis­sions de la gen­darmerie : délin­quance, acci­den­tal­ité routière, activ­ité des unités. Ces don­nées dites de ser­vice ali­mentent des tableaux de bord pour les éch­e­lons ter­ri­to­ri­aux de com­man­de­ment, afin de leur don­ner une vision claire et syn­thé­tique de leur activ­ité et ain­si de pren­dre des déci­sions éclairées sur l’orientation de leur action opérationnelle.

La loi organique et la culture de la performance

En 2002, l’entrée en vigueur de la loi organique rel­a­tive aux lois de finances (Lolf) change le par­a­digme de la ges­tion budgé­taire. Large­ment inspirée du con­cept de nou­velle ges­tion publique issue des modes de ges­tion du secteur privé, elle vient sub­stituer une logique de résul­tat à une logique de moyens en imposant aux admin­is­tra­tions de ren­dre des comptes sur l’efficacité de leur action. Pour cela, elle instau­re des plans annuels de per­for­mance définis­sant des objec­tifs à attein­dre et des rap­ports annuels de per­for­mance éval­u­ant l’atteinte de ces objec­tifs. Afin de répon­dre à ce besoin de quan­tifi­ca­tion de son action et de l’atteinte de ses objec­tifs, la gen­darmerie dis­pose donc d’un atout sérieux. Pour autant le sys­tème en place mon­tre ses lim­ites en rai­son de nom­breuses faib­less­es : les remon­tées d’informations sont fas­ti­dieuses et sources d’erreur, et les chiffres sont par­fois inco­hérents d’un sys­tème à l’autre. En out­re, si des sta­tis­tiques men­su­elles répon­dent aux besoins de la Lolf, elles n’offrent pas une gran­u­lar­ité suff­isante pour un pilotage effec­tif de l’activité des unités, qui requiert une réac­tiv­ité tou­jours plus importante.

Le milieu des années 2000 sera donc un véri­ta­ble tour­nant, avec le lance­ment de trois pro­jets majeurs : le pro­jet Saphir 3G doit per­me­t­tre un accès intranet à l’ensemble des unités de gen­darmerie ; le pro­jet Puls@r vise à rem­plac­er l’outil de bureau­tique brigade, per­me­t­tant entre autres d’automatiser la remon­tée des don­nées de ser­vice ; enfin le pro­jet STATS (sys­tème de traite­ment et d’analyse tac­tique et stratégique) tend à refon­dre les bases exis­tantes pour les met­tre en cohérence au sein d’un puits de don­nées unique, sur lequel s’appuiera un out­il de con­sul­ta­tion lui aus­si unique. Ce dernier pro­jet est par­ti­c­ulière­ment ambitieux et vise non seule­ment les don­nées « métiers » mais égale­ment les don­nées finan­cières, immo­bil­ières, les matériels et les RH.

Le tournant de l’urbanisation

La fin de la décen­nie 2000 sera charnière pour la gen­darmerie et ses sys­tèmes d’information. Tout d’abord 2009 signe son rat­tache­ment au min­istère de l’Intérieur, puis 2010 voit le rem­place­ment de la SDTI par le ser­vice des tech­nolo­gies et sys­tèmes d’information de la sécu­rité intérieure (ST(SI)²) mutu­al­isé avec la police nationale. Mais surtout les grands pro­jets précé­dents ren­con­trent cer­taines dif­fi­cultés. Tout d’abord, l’externalisation du pro­jet Puls@r est un échec par manque de con­nais­sance méti­er du prestataire, créant de fait un décalage entre les besoins du ter­rain et l’outil dévelop­pé. Ensuite, la mise en place d’ERP (Enter­prise Resource Plan­ning), en par­ti­c­uli­er pour la ges­tion RH (Agorh@ en 2007 qui devien­dra la pierre angu­laire de la dématéri­al­i­sa­tion de la ges­tion du per­son­nel de la gen­darmerie, en inté­grant pro­gres­sive­ment la ges­tion du temps de tra­vail puis le cal­cul de la sol­de), a ren­for­cé le cloi­son­nement des appli­ca­tions et des don­nées. La mise en place d’un entre­pôt de don­nées unique n’est de ce fait que par­tielle, avec la seule inté­gra­tion des don­nées de ser­vice. Le pro­jet STATS, trop ambitieux, ne ver­ra donc pas le jour tel qu’il a été ini­tiale­ment imaginé.

“Un grand mouvement d’urbanisation du système d’information.”

Néan­moins, ces échecs et dif­fi­cultés ouvrent des per­spec­tives. Ain­si, la mise en place d’Agorh@ s’accompagne-t-elle de la créa­tion de référen­tiels dits « piv­ots » issus de ce sys­tème. Mais ce n’est qu’une des nom­breuses réal­i­sa­tions de cette péri­ode, avec égale­ment la bas­cule vers le logi­ciel libre (dont Gend­Bun­tu pour les postes de tra­vail), mou­ve­ment unique au sein de l’administration, et la mise en place d’un SSO (Sin­gle Sign-On, ou sys­tème d’authentification unique, per­me­t­tant notam­ment une ges­tion automa­tisée des droits d’accès aux dif­férentes appli­ca­tions et fichiers). On assiste là à un pre­mier grand mou­ve­ment d’urbanisation du sys­tème d’information de la gen­darmerie dont on peut prof­iter dix ans plus tard.

À l’heure des grands chantiers

La décen­nie 2010 sera donc celle des grands chantiers appli­cat­ifs. Puls@r voit finale­ment le jour au début des années 2010 avec toutes les fonc­tion­nal­ités utiles au com­man­de­ment et au fonc­tion­nement de la brigade, depuis la plan­i­fi­ca­tion du ser­vice jusqu’à la remon­tée des sta­tis­tiques d’activité et de la délin­quance, en pas­sant par la ges­tion du cour­ri­er. Cet out­il devient de ce fait une source d’information fan­tas­tique pour le suivi et le pilotage opéra­tionnel des unités de gen­darmerie départe­men­tale, même si ces don­nées ne sont pour l’heure pas exploitées à la hau­teur de leur poten­tiel. Mais surtout ces don­nées sont cen­tral­isées, fia­bil­isées et his­torisées au sein d’un entre­pôt de don­nées unique sur lequel s’appuient les deux out­ils de Busi­ness Intel­li­gence de la gen­darmerie (un out­il de requê­tage pour les éch­e­lons régionaux et départe­men­taux et un out­il de visu­al­i­sa­tion d’états sta­tis­tiques pour les éch­e­lons locaux). C’est égale­ment la décen­nie de la mise en place du sys­tème opéra­tionnel de la gen­darmerie, dédié tant à la ges­tion et la sécuri­sa­tion des inter­ven­tions qu’à la remon­tée et l’exploitation du ren­seigne­ment. Déployé dès 2010, il est la source majeure d’information sur la réal­i­sa­tion de la fonc­tion « inter­ven­tion » par les unités de gen­darmerie, depuis la prise des appels d’urgence jusqu’aux comptes ren­dus d’intervention, et ali­mente lui aus­si l’entrepôt de don­nées à des fins statistiques. 

Vers une plateforme unique et des visions dynamiques multisources 

Le milieu de la décen­nie 2010 va voir se con­cré­tis­er pour la pre­mière fois les grandes ambi­tions du pro­jet STATS qui, bien qu’abandonné, a con­tin­ué d’irriguer les réflex­ions ultérieures. Ain­si, le tableau de bord des com­man­dants de région est un pre­mier pro­jet pilote dès 2014, présen­tant pour la pre­mière fois une vue dynamique à 360° des don­nées de ser­vice, RH et logis­tiques utiles au pilotage des unités. L’apport de ces dernières se révèle cru­cial pour éval­uer l’action opéra­tionnelle, non plus seule mais à l’aune des moyens humains et matériels alloués. Mais surtout une nou­velle plate­forme de Busi­ness Intel­li­gence est lancée, s’appuyant sur un puits de don­nées unique vers lequel migreront dans les années suiv­antes l’ensemble des sta­tis­tiques des appli­ca­tions logis­tiques et RH. La gen­darmerie entre ain­si pleine­ment dans l’ère des sta­tis­tiques self-ser­vice où les éch­e­lons régionaux et départe­men­taux peu­vent créer leurs pro­pres tableaux de bord de pilotage et les partager avec leurs unités sub­or­don­nées. C’est égale­ment le dépasse­ment des tra­di­tion­nels tableaux de chiffres, pour aller vers des doc­u­ments syn­thé­tiques et visuels mêlant car­togra­phie, graphiques dynamiques et KPI (Key Per­for­mance Indi­ca­tors).

Lire aussi : La transformation numérique de l’innovation de la Gendarmerie nationale

À l’ère de l’intelligence artificielle 

Assez naturelle­ment, tous ces change­ments à une époque où le big data est le mot d’ordre con­duisent à pouss­er la réflex­ion plus loin. Ces nou­veaux out­ils ont ouvert l’horizon et per­mis de réalis­er la valeur du pat­ri­moine de don­nées de la gen­darmerie. Think big, Act small ! : sous l’impulsion de chefs vision­naires, une pre­mière équipe est sanc­tu­ar­isée pour explor­er ces poten­tial­ités avec une offici­er de gen­darmerie de for­ma­tion sci­en­tifique dis­posant d’une bonne con­nais­sance des don­nées sta­tis­tiques disponibles et une data sci­en­tist expéri­men­tée recrutée pour l’occasion. À tra­vers de pre­miers PoC (Proof of Con­cept) sur l’analyse des risques psy­choso­ci­aux ou encore l’aide à la mobil­ité des officiers, elles légitimeront cette approche des don­nées par l’IA et ouvriront la voie aux réal­i­sa­tion ultérieures. 2020 voit ain­si la con­créti­sa­tion de tout ce tra­vail par la créa­tion offi­cielle du Data­L­ab au ST(SI)² avec un effec­tif quadru­plé, sym­bole des ambi­tions pour cette équipe. Le mod­èle est donc éprou­vé avec un équili­bre entre des officiers de car­rière forts d’une dou­ble com­pé­tence méti­er et tech­nique, des officiers com­mis­sion­nés recrutés pour leurs com­pé­tences en sci­ence des don­nées et des sous-officiers développeurs de la fil­ière infor­ma­tique de la gendarmerie. 

La gen­darmerie investit ain­si avec de sérieux atouts le haut du spec­tre du traite­ment des don­nées avec l’IA. Les résul­tats sont déjà promet­teurs, avec cinq pro­jets en pro­duc­tion (tels que la BGE ou l’aide à la plan­i­fi­ca­tion du ser­vice des brigades), trois en cours d’industrialisation et sept en phase de développe­ment. Cette réus­site ne doit rien au hasard, elle est la suite logique des vingt années précé­dentes et tire pleine­ment prof­it d’officiers avec une forte cul­ture sci­en­tifique. Pour autant, ce n’est pas l’arrivée, mais un nou­veau départ, et de nom­breux défis se présen­tent au Data­L­ab, dont le mod­èle évolue pour accélér­er le développe­ment et l’industrialisation de nou­veaux cas d’usage.

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