Approches fondées sur les données dans les programmes sociaux
Thème choisi : Approches fondées sur les données dans les programmes sociaux. Plongez dans des histoires, méthodes et outils pour transformer l’action sociale par l’évidence, sans trahir l’éthique ni l’humain. Participez, commentez et abonnez-vous pour continuer l’exploration.
Pourquoi les données transforment l’action sociale
Pendant des années, un centre social décidait au feeling. En structurant ses données, il a pivoté vers des décisions défendables, mesurables, racontables aux financeurs et aux bénéficiaires, sans perdre l’humanité du terrain. Partagez vos expériences de transitions similaires.
Collecte responsable et gouvernance des données
Consentement éclairé et confiance
Un formulaire clair, des finalités limitées, la possibilité de retrait: ces pratiques transforment la collecte en pacte de confiance. Racontez-nous comment vous expliquez l’usage des données à vos publics parfois méfiants, et quelles phrases fonctionnent réellement.
Qualité, granularité et interopérabilité
Des définitions partagées et des formats standards évitent les doublons et les erreurs. Avec une granularité suffisante, on suit des trajectoires individuelles sans stigmatiser. Quels dictionnaires de données utilisez-vous, et avec qui les maintenez-vous concrètement?
Partagez vos chartes et modèles
Une charte vivante vaut mieux qu’un PDF oublié. Envoyez vos gabarits de clauses, vos matrices de risques et vos registres de traitements pour que la communauté les améliore, les traduise et les adapte aux réalités diverses du terrain.
Mesure d’impact et indicateurs qui comptent
Plutôt que compter seulement des repas distribués, suivons la stabilité alimentaire sur six mois. Des KPI co-créés avec les bénéficiaires capturent mieux la dignité retrouvée, la confiance et la capacité d’agir. Partagez vos indicateurs vraiment utiles.
Mesure d’impact et indicateurs qui comptent
En regroupant les personnes par profils comparables, on observe des effets différenciés et on évite des conclusions hâtives. Partagez vos méthodes de suivi longitudinal, vos périodes d’observation, et vos astuces concrètes pour limiter l’attrition des participants.
Outils pratiques: du tableur aux plateformes analytiques
Commencez léger: validation de données, listes déroulantes, règles de qualité. Ces garde-fous réduisent les erreurs et permettent une rigueur silencieuse, accessible à des équipes pluridisciplinaires sans équipe data dédiée ni gros moyens techniques.
Outils pratiques: du tableur aux plateformes analytiques
Un bon dashboard parle aux travailleurs sociaux. Icônes claires, comparaisons temporelles, seuils explicites. Invitez vos collègues à commenter les graphiques, puis itérez sur ce qui les aide vraiment à décider plus sereinement, en situation réelle.
Éthique, biais et équité algorithmique
Repérer et corriger les biais
Des données historiques reflètent parfois des discriminations. Auditer les jeux de données et tester des modèles sur des sous-groupes permet d’identifier des écarts injustes avant déploiement. Racontez vos méthodes d’audit et les correctifs réellement efficaces.
Transparence et redevabilité
Documenter les sources, les critères, les limites rend les décisions explicables. Affichez vos fiches de modèle et vos processus d’escalade humaine pour que personne ne subisse un algorithme incompris, surtout dans des situations de vulnérabilité.
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