Système d’information en Afrique : à la recherche de la donnée fiable

Les systèmes d'information sont un enjeu clé de développement en Afrique mais l'une des difficultés concerne les données qui sur ce continent sont une denrée aussi rare que l'énergie.

La croissance exponentielle du nombre de données et d’informations à traiter n’est pas un phénomène étranger au continent africain. Épine dorsale des organisations privées comme publiques, les systèmes d’information doivent aujourd’hui faire face à des problématiques connues de gestion de flux massifs de données. Un des enjeux critiques, en amont même de cette capacité à maîtriser les défis du big data, demeure la maîtrise de la qualité des données. En effet, les SI ne sont en mesure de fournir les résultats attendus – appui à la prise de décision ou au pilotage, authentification forte des individus, pour n’évoquer que ces illustrations - que sur la base des données fiables dont ils disposent. En ce sens, une donnée fiable et de qualité constitue autant une ressource essentielle qu’un actif immatériel précieux pour toute organisation. Focalisée sur l’accès à l’information, ou sur les réponses technologiques apportées par les directions informatiques – via des projets de rationalisation des SI, la mise en place de référentiels de données centralisées (Master Data Management) ou encore d’entrepôts de données (ETL) par exemple –   l’étude des enjeux de la qualité et de la fiabilité des données se doit en réalité de dépasser le strict point de vue informatique.

La fiabilité des données pose la question de leurs sources et des processus liés. Si certaines données sont, de part leur origine ou leurs qualités intrinsèques, dignes de confiance (les normes ISO par exemple), d’autres sources internes ou externes nécessitent une œuvre de fiabilisation. A cet égard, l’inflation réglementaire, la croissance exponentielle des échanges, les obligations de contrôle interne renforcées, des exigences en termes de traçabilité, de sécurité publique ou, plus prosaïquement, les attentes des clients ou usagers, constituent des défis majeurs : la qualité des données s’impose. Ces défis sont particulièrement présents en Afrique, où les institutions publiques, garantes de données fiables d’identification (équivalent de l’INSEE en France) sont souvent peu structurées, et où les acteurs privés ne disposent bien souvent pas des moyens satisfaisants pour fiabiliser toutes les données. La mise en place de processus adéquats apparaît comme l’une des réponses à même de garantir l’identification, la sélection et la production de données fiables. 

La gestion de l’accélération des flux massif des données couplée à la problématique de confiance est désormais bien connue au sein des agents des économies les plus avancées. On constate cependant que les opérateurs ont développé des structures informatiques au fil de l’apparition des besoins, via une superposition souvent désordonnée de systèmes et de données trop contextualisés ou liés à leur finalité initiale. De ce point de vue, les puissances africaines émergentes, fortes de ces retours d’expérience et d’un timing plus favorable, bénéficient d’avantages compétitifs manifestes. La conception et la mise en place de structures humaines, fonctionnelles et organisationnelles constituent une occasion privilégiée de prendre en compte ces contraintes nouvelles.

A la recherche de la donnée perdue ou inexistante

La donnée fiable est le point de départ de l’information, elle-même base de toute rationalité économique. Indispensable aux investisseurs, naturellement averses à l’inconnue et donc au risque, elle constitue le point de départ de toute décision stratégique et de l’évaluation des résultats. Seules des données macroéconomiques de confiance ou des indicateurs de développement social transparents, permettent par exemple de juger l’efficacité d’une politique publique ou fiscale. Leur fiabilisation apparaît dès lors comme une mission d’intérêt général. Or, la recherche, l’organisation et l’analyse de ces données est bien souvent le fruit d’acteurs privés en Afrique. Fondations, services dédiés d’entreprises ou organismes spécialisés en intelligence économique, viennent pallier les lacunes dans la collecte, la fiabilisation et la mise à disposition de données au caractère public. Ces initiatives font bien souvent face aux réticences de gouvernements peu motivés par l’idée de laisser la société civile s’immiscer dans des domaines sensibles et stratégiques.

L’initiative la plus emblématique de ces dernières années est probablement le lancement de la plateforme « open data », intitulée « Autoroute Africaine de l’information »[1] par la Banque Africaine de Développement (BAD) en 2012. Cette dernière énonce ainsi au sujet de la présentation de ce projet que « des données fiables et opportunes sont essentielles non seulement pour formuler des stratégies propres de la BAD, et pour le suivi des résultats de ses programmes et projets, mais aussi pour tous ceux qui souhaitent assurer la trajectoire future de croissance positive du continent »[2]. Cette plateforme, outre son contenu propre, renvoie utilement aux portails standardisés de données ou « data portal » de la très grande majorité des 54 Etats du continent africain. Cependant, la mise à disposition à tous de ces données ne saurait constituer l’arbre qui cache le manque de moyens consacrés à l’élaboration de données fiables et actualisées.

En quête de la donnée fiable

Ces progrès notoires en termes d’accessibilité ne règle aucunement les questions de qualité, de fiabilité et donc de confiance en l’information. Les données échangées par des acteurs économiques privés, soumis aux exigences réglementaires de transparence, passées au crible des audits diligentés par des tiers indépendants et auréolées de certifications en tout genre, offrent un niveau de confiance communément reconnu et partagé. A contrario, les soupçons de manipulations politiques et la défiance des citoyens envers leurs représentants ou administrations laissent planer le doute sur la véracité des données qui, toujours plus accessibles, n’en restent pas moins falsifiables. Les motivations sont multiples : masquer la santé financière d’une entreprise ou des compte-publiques afin de nier leur mauvaise gestion à l’ensemble des parties prenantes (actionnaires, salariés, ou investisseurs potentiels, citoyens et administrés) ou manipuler des indicateurs macro économiques (PIB, indice des prix à la consommation, taux de chômage, production industriel, etc.) afin de déjouer les fourches caudines des analystes politiques et financiers et de dissimuler l’échec d’une politique publique.

Trouver des solutions pour annihiler ces falsifications et dissiper les doutes inhérents à ces données est indispensable à l’amélioration du climat des affaires. Parmi elles, l’automatisation de la génération de données via la mise ne place d’outils spécifiques, conduit à limiter les risques d’altérations, fortuites ou volontaires, et donc à renforcer la confiance. Les initiatives de type « e-gouvernement » encouragent ainsi les Etats à publier leurs données et statistiques sous des formats standards et uniformisés. C’est dans cette optique que Yusuf Mago Murangwa, directeur de l’institut national rwandais de la statistique, affirmait lors des Assemblée annuelles de la BAD en mai 2014, que « les gouvernements africains devraient faire davantage d’efforts pour publier des chiffres exacts parce que les décideurs politiques et les partenaires commerciaux ont besoin de ces données, qui les aident à identifier les occasions à saisir », citant l’exemple du Rwanda, qui mène une politique destinée « à recueillir des statistiques et à les transmettre aux décideurs politiques afin d’accélérer la croissance économique du pays ». On le voit, données fiables et performances économiques sont intimement liées. Or ces données continuent de faire cruellement défaut. Le précédent du Nigeria en est une illustration patente. Autoproclamé première économie d’Afrique depuis la mise à jour de son mode de calcul de son PIB en 2014, le pays fut contraint cette même année de recalculer son PIB - débouchant sur une estimation de son économie de 90% supérieure aux estimations initiales basées sur des statistiques erronées.

Comment, dès lors, favoriser, sinon garantir, l’exactitude de ces informations ? Comment lutter contre les données erronées, tronquées, voire redondantes ? L’explosion des volumes va de pair avec des attentes toujours plus fortes. L’utilisation des nouvelles technologies de l’information et de la communication apporte certes des solutions pratiques en termes de collecte, de délais de traitement, de mise à jour ou encore d’archivage et de conservation, mais le problème de l’authentification n’est pas entièrement soluble dans la numérisation. Toute solution informatique a ses limites et requiert des informations fiables et donc validées en entrée. Le rempart apparaît dès lors de nature organisationnelle et il peut s’avérer utile, voire indispensable de mettre en place des processus de validation et d’authentification adaptés. La tâche est ardue tant il s’agit souvent de construire et formaliser à partir de référentiels partiels voire inexistants (cadastres, registres d’état civil inexistants ou détériorés, etc.). Pour autant, c’est en priorité sur ces circuits de validation de l’information et des processus idoines de fiabilisation qu’il convient de concentrer et d’accélérer les efforts. Une entreprise de fiabilisation est avant tout une problématique culturelle, sociologique et donc organisationnelle. Fiabiliser ses données c’est d’abord et avant tout configurer son organisation.

C’est dans cette voie qu’il convient de s’engager pour répondre à l’engouement actuel des entreprises occidentales pour les formidables potentialités du marché africain. Au-delà des capacités techniques et du savoir-faire, c’est la volonté politique affichée, relais d’une prise de conscience collective, qui représente aujourd’hui le meilleur espoir. S’il faut se garder d’appliquer des grilles de lecture définies à l’aune des expériences occidentales et de prôner des règles uniformes sous prétexte qu’elles auraient fait leurs preuves ailleurs, il apparaît pour autant indispensable de renforcer les garanties de l’autonomie institutionnelle des services de statistiques. Leur indépendance à l’égard des gouvernements bailleurs de fonds et l’augmentation substantielle des ressources allouées à la collecte de données fiables doivent être des chantiers prioritaires. La crédibilité des données passe par une gouvernance plus efficace, des incitations claires et la définition de bonnes pratiques. Elle ne pourra faire l’économie d’une collaboration renforcée entre les secteurs publics et privés, tous deux acteurs et moteurs d’une « révolution des données » correspondant aux réalités du terrain.

[1] ”Africa InformationHighway" 

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