Challenge du hackathon GovTech
Strategic Radar x+12¶
Open Data pour l’analyse prospective de l’environnement et les indicateurs de résilience stratégique
Le challenge vise une analyse de l’environnement automatisée et pilotée par les données, avec un horizon d’environ 10 à 15 ans. L’objectif est un MVP ciblé qui regroupe des données publiques, les structure, les versionne et les visualise de manière traçable.
En bref¶
- Détection stratégique précoce
Les tendances, indicateurs de résilience et weak signals doivent devenir visibles plus tôt et de manière plus systématique que dans des analyses ponctuelles isolées.
- Usage structuré des données publiques
Statistiques, géodonnées, climat, dangers naturels, énergie, mobilité, politique, réglementation, actualités et études sont réunis dans un cadre commun.
- Traçabilité des preuves
Chaque affirmation doit rester reliée à des sources visibles. Les sorties basées sur des LLM ne sont acceptables que si les sources sous-jacentes restent explicites.
- Prototype réutilisable
L’objectif n’est pas une plateforme complète, mais un prototype robuste et extensible pour une veille stratégique continue.
Important pour les participantes et participants
Les équipes doivent sélectionner, récupérer et documenter leurs propres sources de données publiques. Les portails et API mentionnés ici sont des exemples, pas une liste exhaustive.
Ce qu’un bon MVP doit montrer¶
- L’intégration d’au moins quatre sources de données publiques
- Un schéma commun pour source, dataset, observation, indicateur, géographie, preuve et version
- Une première logique de stockage versionné
- Une interface web avec au minimum une vue cartographique, une frise chronologique et 6 à 10 indicateurs
- Des trend cards ou weak signals avec références de sources visibles
- Une documentation technique concise sur l’architecture, les sources et la reproductibilité
Pourquoi ce challenge est utile¶
Au lieu d’analyses ponctuelles isolées, une bonne solution produit un prototype traçable pour une veille stratégique continue fondée sur les données. Cela améliore la comparabilité, la transparence, la conscience de situation et la base pour une priorisation ou un pilote ultérieur.
Profils bien adaptés au challenge¶
- Data engineering et intégration de données
- Analytics, forecasting et logique d’indicateurs
- Géodonnées, open data et linked data
- UX, tableaux de bord et visualisation
- Architecture, design d’API et documentation technique