Le projet devra permettre à l’administration de cibler puis contacter proactivement des usagers (particuliers, entreprises ou associations) susceptibles d’être éligibles à un droit, une aide ou une prestation, et les encourager à réaliser une démarche pour en bénéficier. Idéalement le projet permettra même de leur attribuer automatiquement ce droit, cette aide ou cette prestation.

Exemples :

• l’envoi d’un courriel automatique au public cible ;
• informer lors d’une démarche de la possibilité de réaliser d’autres démarches connexes ;
• l’utilisation d’API pour attribuer des aides au public éligible ;
• l’octroi automatique d’une aide à des personnes éligibles ;
• etc.

Ces projets s’appuieront nécessairement sur des traitements de données permettant de cibler les usagers éligibles sur la base de critères à définir.

Il s’agira de projets :

• de mise à disposition de données au grand public (open data),
• de partage de données entre administrations (API),
• ou d’espace commun de données pour partager des données entre acteurs.

Cela inclut à la fois des travaux de préparation, enrichissement et nettoyage de données, des développements permettant de diffuser ou partager les données (portail de diffusion, API, infrastructure de partage de données) et animation de communautés d’utilisateurs.

Si le projet s’incarne via des API, leur référencement dans api.gouv.fr est une obligation ; si le projet implique de la mise en open data, le référencement des données dans data.gouv.fr est obligatoire.

Les projets à accompagner seront choisis de manière à améliorer l’efficacité d’une politique publique en ayant recours à l’intelligence artificielle ou aux data sciences ou à faciliter le pilotage d’une politique publique via des tableaux de bord.

Pour limiter les risques d'effet tunnel, les projets soumis seront particulièrement questionnés sur leur capacité à produire de l'impact réel de manière expérimentale en moins de 6 mois, puis incrémentale pour être généralisés.

Les projets devront respecter plusieurs principes de qualité :

• Les codes sources produits dans le cadre des projets devront être publiés en open source ;
• Référencement sur api.gouv.fr et data.gouv.fr ;
• Accessibilité aux personnes en situation de handicap ;
• Éco-responsabilité.

Ces projets s’appuieront nécessairement sur des traitements de données permettant de cibler les usagers éligibles sur la base de critères à définir.

Le cofinancement ne dépassera pas 50% du coût total du projet, 50% restant à la charge de l’administration porteuse du projet.

Le taux de cofinancement effectif fera l’objet d’échanges en amont avec la DINUM.

Pour les demandes de financement supérieures à 200 000 euros ou s’étalant sur plus de 6 mois, le financement sera débloqué par tranches.
Au terme de chaque jalon de 6 mois, l’équipe se réunira avec l’équipe de pilotage de la DINUM pour :

• rendre compte de l’impact obtenu sur la période précédente ;
• ajuster ou confirmer la stratégie permettant d’atteindre le jalon suivant ;
• débloquer, avec l’accord de la DINUM, la tranche suivante.

Pour les projets portant sur l’administration proactive, les indicateurs suivants seront obligatoires :

• Nombre d’usagers ayant bénéficié des effets d’une proactivité (en distinguant information et attribution automatique d’un droit / d’une action de l’administration) ;
• Taux de conversion suite à une information proactive (nombre de démarches réalisées / nombre d’usagers contactés hors attribution automatique de droit)

Pour les projets portant sur la création ou l’amélioration de la mise à disposition de données à des tiers, les indicateurs suivants seront obligatoires :

• Nombre de projets réutilisant la donnée mise à disposition (dans le cas d'une mise à disposition par fichier) ;
• Nombre de transmissions effectives de la donnée (dans le cas d'une API) ;
• Temps écoulé entre la demande d’accès et l’accès effectif à la donnée par un tiers

Les critères de sélection des projets d’administration proactive sont les suivants ?

Le projet devra permettre à l’administration de cibler puis contacter proactivement des usagers (particuliers, entreprises ou associations) susceptibles d’être éligibles à un droit, une aide ou une prestation, et les encourager à réaliser une démarche pour en bénéficier. Idéalement le projet permettra même de leur attribuer automatiquement ce droit, cette aide ou cette prestation.

Exemples :

• Proactivité “jusqu’au bout” (l’attribution automatique de l’aide/la prestation sera davantage valorisée qu’une simple notification d’éligibilité potentielle), dans ce cas en précisant le montant total estimé en euros ;
• Si des démarches seront supprimées car conséquentes à l’attribution proactive pour l’usager ;
• Réutilisation de briques et API interministérielles ;
• Prise en compte des risques liés à la proactivité (risques de communication, gestion des oublis dans le criblage, gestion des attributions automatiques à tort) ;
• Délai de mise en œuvre (les délais courts, même au moyen de déploiement progressifs, seront favorisés).

Il s’agira de projets :

• Le projet est au bénéfice d’une politique prioritaire du gouvernement ;
• Le projet participe à l’enrichissement du service public de la donnée ;
• Les bénéfices du projet (via les cas d’usages des données concernées) pour les usagers, le grand public, les administrations ou les différents acteurs de l’écosystème ;
• Le projet participe à l’enrichissement du service public de la donnée ;
• Pertinence et cohérence des choix techniques au regard des objectifs ;
• Les gains budgétaires (remplacement d’infrastructures plus coûteuses, dépenses évitées liées aux cas d’usage de réutilisation des données...) ;
• Les externalités du projet pour l’action publique (ouverture du code source, mutualisation des développements, utilisation potentielle de l’outil en interministériel, retour d’expérience partagé, etc.) seront un facteur favorable ;
• La cohérence du projet avec la politique publique de la donnée (Cadre interministériel, doctrine API, schema.gouv.fr, utilisation des données du service public de la donnée quand pertinent), sera un facteur favorable.

• Les bénéfices du projet pour les usagers, le grand public, les administrations ou les différents acteurs de l’écosystème ;
• Pertinence technique de la solution proposée pour répondre au problème posé. Le défi technique doit être clairement identifié, la solution proposée doit être adaptée au problème, en particulier, la pertinence du recours (le cas échéant) à l’intelligence artificielle ou aux data sciences ;
• Les sources de données nécessaires au projet doivent être clairement identifiées. Ces données doivent être disponibles, de qualité suffisante. Si des données personnelles et/ou sensibles sont traitées dans le cadre du projet, s'assurer que le cadre juridique le permet et que les exigences associées soient remplies ;
• Solidité et pertinence du projet en termes de gouvernance, moyens, équipe mobilisée, calendrier, agilité de la démarche, gestion des risques du projet présenté ;
• Les éventuels risques éthiques liés au recours à l'intelligence artificielle ou aux data sciences doivent être identifiés et des moyens pour prévenir ces risques doivent être mis œuvre s’ils sont avérés.