22_MOT_19 - Motion Didier Lohri et consorts - Amélioration et pérennisation de la qualité des données informatiques de l’Etat de Vaud.

Séance du Grand Conseil du mardi 31 janvier 2023, point 26 de l'ordre du jour

Texte déposé

A plusieurs reprises, il a été demandé au Conseil d’Etat au moyen de simple question, de question orale ou interpellation des précisions sur la qualité des données informatiques des différents registres à disposition.

Nous connaissons tous ,le registre des bâtiments, le registre des personnes, celui du registre foncier ou encore des possesseurs de véhicules.

Force est de constater que les réponses ne sont pas absolument en adéquation de la réalité du terrain.

Chaque année, l’informatique cantonale a des besoins financiers importants et des demandes de crédits supplémentaires par des EMPD traités par la CTSI.

L’évolution de la cyberadministration est une nécessité absolue et inéluctable.

Il est néanmoins indispensable d’avoir une vision claire de la qualité des données véhiculées à travers notre réseau informatique.

Est-ce pertinent de disposer d’une infrastructure à la pointe des cantons suisses pour ne pas pouvoir être certain de la qualité des bases de données ?

A l’aide de 3 exemples trouvés sur les services étatiques en quelques minutes démontrent la mauvaise qualité des données vaudoises.

Exemple qualité des données 1 RF

Une question avait été posée sur la qualité des données du Registre Foncier. Rien à signaler pour le Conseil d’Etat. Malheureusement en faisant un test rapide sans passer plus de 10 minutes, il est fait mention d’une habitation et rural alors que depuis des années (environ 50 ans) le rural n’existe plus.

Quid de la fiscalité ?

Exemple qualité des données 2 Autoindex

Cet autre cas vient tout simplement d’une personne qui coupe la priorité à un véhicule dans un carrefour.

C’est une voiture blanche.

Or en effectuant la recherche sur le registre fraîchement mis en accès public, cette voiture est en réalité administrativement une motocyclette.

Que faire ?

Imaginez le problème de mobbing, de harcèlement ou autres avec une pareille erreur dont le propriétaire serait un être fragile cisgenre gris.

Exemple qualité des données 3 SIEL

En consultant la liste des présences du Grand Conseil du 24 mai 2022, il est apparu que le nombre de députées et de députés ne correspond pas aux données SCRIS.

En effet, il apparaît sur SIEL une députée dont le nom de famille commence par la lettre Z.

Est-ce une extraterrestre ou un changement de genre ?

Toujours est-il que la qualité des données n’est peut-être pas bonne.

Toutes les démonstrations ci-dessus démontrent que la qualité des données n’est pas optimale et surtout nécessite une stratégie et des moyens financiers pour atteindre l’excellence et l’efficience entre les investissements consentis et la recherche permanente de la diminution d’erreurs ou de la maintenance des données.

En aval des méthodes d’assurance de qualité des données DQA, l’implémentation de protocoles de contrôle de qualité permet de s’assurer que les données sont exactes et que les bases ne sont pas encombrées de données inutiles. Cela consiste à décider si la donnée est utile, pertinente, mérite d’être exploitée ou bien si elle doit être supprimée. Il s’agit ici de contrôler aussi bien la qualité des données que l’usage qui en est fait par les collaborateurs de l’entreprise.

C’est ainsi que la motion proposée consiste à rendre indispensable l’ajout à chaque EMPD informatique d’un montant permettant au Conseil d’Etat de garantir la qualité des données et une stratégie de maintien des données des citoyens à jour au moyen d’une démarche participative.

Conclusion

Renvoi à une commission avec au moins 20 signatures

Documents

• Rapport de la CTSI-22_MOT_19-M. Gay
• 22_MOT_19-Texte déposé