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L’évaluation en Suisse romande – Episode 4

L’évaluation en Suisse romande

Notre série sur les acteurs et les actrices de l’évaluation continue avec le Centre d’évaluation et de développement des politiques publiques cevAde dont l’équipe a répondu au quatre questions du comité du GREVAL.

L’évaluation en Suisse romande – Episode 3

L’évaluation en Suisse romande

Notre série sur les acteurs et les actrices de l’évaluation continue avec ecosys dont l’équipe a répondu au quatre questions du comité du GREVAL.

Evaluation et Codéveloppement

A l’issue de notre séance plénière du 17 novembre 2022, un petit groupe du GREVAL a créé un groupe de codéveloppement pour expérimenter cette méthode d’intelligence collective, présentée par Payette et Champagne en 1997, puis reprise dans de nombreux ouvrages. Cette dernière permet d’éclairer une problématique professionnelle, amenée par une personne au sein d’un groupe, à la lumière de l’expérience et de l’expertise des membres du groupe. Quelle est son utilité dans le domaine de l’évaluation ?

L’évaluation en Suisse romande – Episode 2

L’évaluation en Suisse romande

Notre nouvelle série sur les acteurs et les actrices de l’évaluation continue avec Interface Lausanne dont l’équipe a répondu au quatre questions du comité du GREVAL.

Apprendre grâce au théâtre

Le 11 mai dernier, nous avons expérimenté l’échange de pratiques autour de deux saynètes typiques de situations conflictuelles pouvant intervenir dans les premières phases d’une évaluation.

L’évaluation en Suisse romande – Episode 1

L’évaluation en Suisse romande

Notre nouvelle série sur les acteurs et les actrices de l’évaluation commence avec evaluanda/dss+  dont l’équipe a répondu au quatre questions du comité du GREVAL.

Big data, machine learning et évaluation : 8. Conclusion

La data science au service des administrations

Gagnant du prix SEVAL 2021

8. Conclusion

Envie de lire plus de cas pratiques ? Consultez mon article sur l’analyse des sentiments (via Google Cloud).

8.1. Un retard d’adaptation

Les tentatives d’intégration de nouveaux modèles statistiques et de leurs applications informatiques dans le pilotage de projets, de programmes ou de politiques publiques ouvrent des voies prometteuses pour l’évaluation. La croissance exponentielle des données ainsi que la diffusion gratuite d’outils de développement accélèrent la recherche et les innovations dans le domaine. Si les organisations à but lucratif sont incitées à s’adapter, les acteurs associatifs et étatiques accusent un temps de retard et les évaluateurs peinent à innover dans leurs méthodes d’analyse.

Big data, machine learning et évaluation : 7. La détection de prestations erronées

La data science au service des administrations

Gagnant du prix SEVAL 2021

7. La détection d’anomalies

Une administration chargée de fournir des prestations financières à des individus doit également s’assurer de l’exactitude des prestations accordées, ainsi que de la qualité des données sur lesquelles reposent leurs calculs. En effet, l’égalité et la légalité de traitement des bénéficiaires ne sauraient être garanties sur la base de données erronées. Cependant, Il est impossible pour les auditeurs d’examiner les centaines de milliers de prestations et ceux-ci doivent généralement se contenter d’un petit échantillon aléatoire.

Big data, machine learning et évaluation : 6. La gestion des tickets d’incident

La data science au service des administrations

Gagnant du prix SEVAL 2021

6. La gestion des tickets d’incident

En délivrant des services informatisés (e-démarches, poursuites, etc.), l’administration assume également la gestion des problèmes des usagers. Comme pour beaucoup de supports techniques, les problèmes se ressemblent et les équipes passent un temps important à répéter les mêmes instructions. Une façon de résoudre ce problème est de créer une foire aux questions (FAQ) à disposition des usagers. Néanmoins, ces derniers préfèrent le plus souvent ouvrir un ticket, imposant un temps d’attente ainsi qu’une charge de travail pour l’équipe de support. Une solution plus ambitieuse est d’automatiser l’analyse de tickets pour trouver des contenus similaires et rediriger immédiatement l’utilisateur vers une réponse appropriée. Une telle application contribue grandement à l’expérience des usagers, tout en déchargeant l’administration qui reçoit une centaine de milliers de tickets par année.

Big data, machine learning et évaluation : 5. La prédiction des pannes (ou maintenance prédictive)

La data science au service des administrations

Gagnant du prix SEVAL 2021

5. La prédiction des pannes (ou maintenance prédictive)

La santé des serveurs informatiques est essentielle à la qualité des prestations publiques, tant pour les habitants (e.g. les services e-démarches) que pour les collaborateurs de l’État (e.g. les logiciels de travail). Dans ce contexte, l’équipe responsable des serveurs est confrontée à deux problèmes : d’une part, les pannes critiques doivent absolument être évitées pour assurer la continuité des services ; d’autre part, multiplier les opérations de maintenance est coûteux et fastidieux pour l’administration, alors que la plupart des machines examinées ne présentent aucun signe de dégradation. Un indicateur fiable de prédiction de pannes apparaît alors comme une solution enviable. Ce problème repose sur deux hypothèses :