L’Etat tente de plus en plus d’appuyer ses productions numériques en participant à des initiatives préexistantes ou en tentant d’élargir le cercle des participants traditionnels aux projets informatiques. Cette approche tend à pousser la collaboration entre organisations et à s’ouvrir vers d’autres modes de travail, savoir-faire et profils. C’est le partage qui permet d’augmenter la valeur intrinsèque du commun.

En novembre 2021, l’Etat a annoncé son [plan d’action logiciels libres et communs numériques](https://www.numerique.gouv.fr/publications/plan-action-logiciels-libres-communs-numeriques/). Il vise à recenser et pousser les initiatives numériques participant à des communs numériques. Les administrations sont nombreuses à se lancer dans des initiatives semblables et unir leurs forces pour proposer des nouvelles ressources numériques. Les premières initiatives ont pu buter sur les enjeux de gouvernance. Aujourd’hui, on progresse avec une multiplication de ressources ouvertes et réutilisables (données, codes source, algorithmes).

### Une définition des communs numériques :

_Un commun désigne une ressource produite et/ou entretenue collectivement par une communauté d’acteurs hétérogènes, et gouvernée par des règles qui lui assurent son caractère collectif et partagé. _

[16/10/2019 - Programme société numérique : les communs numériques](https://labo.societenumerique.gouv.fr/2019/10/16/les-communs-numeriques-un-modele-innovant-de-developpement-des-ressources-numeriques/)

Pour simplifier, un commun numérique est **une ressource numérique **gérée par** une communauté avec des règles explicites **(de gouvernance et de contribution).

[20/10/2021 - Bastien Guerry - Points de repère sur les communs numériques](https://bzg.fr/points-de-repere-sur-les-communs-numeriques/)

### La Ressourcerie : retour sur l’amorçage et la réalisation d’un commun

Lors de la rédaction de la feuille de route ministérielle en matière de d’ouverture et de circulation des données, des algorithmes et des codes-sources, l’ensemble des participants a évoqué à un moment ou un autre la volonté de s’associer pour créer des ressources. Cette association pouvant être interne (entre services ou acteurs de la sphère travail) ou plus large (en intégrant d’autres organisations ou individus).

La création de communs, plébiscitée par tous, semblait devoir être incarnée pour montrer qu’il était possible de participer à une initiative qui nous dépasse, tout en gagnant du temps. La Ressourcerie est née de ce point de départ : se doter d’un “anti-catalogue” des initiatives et communs numériques de la sphère travail. Il s’agissait de lister les ressources et de raconter leurs usages concrets.

### **Alors comment participer à un commun numérique ?**

**Rechercher une initiative à laquelle se raccrocher :**

Il est évident aujourd’hui que la majeure partie des ressources numériques simples ont déjà été produites. Plutôt que réinventer la roue, il est très aisé de trouver des communs existants, vivants et des communautés accueillantes.

Vous pouvez mener vos recherches auprès des sites suivants :

- [Joinup](https://joinup.ec.europa.eu/)
- [Socle interministériel de Logiciels Libres](https://sill.etalab.gouv.fr/software)
- [Codes sources du secteur public](https://code.gouv.fr/)

**Entrer en contact avec la communauté animant le commun détecté :**

Pour la Ressourcerie, nous avons rapidement trouvé [api.gouv.fr](http://api.gouv.fr). Cette plateforme avait des fonctionnalités similaires et des ressources préexistantes à proposer.

![Image](/images/guides/communs_numériques_1.png)
Grâce au gros travail réalisé par l’équipe d’[api.gouv.fr](http://api.gouv.fr) au sein de la DINUM (Direction interministérielle du numérique), nous avons pu avoir rapidement une ossature, quelques contenus et faire en sorte que nos contenus soient interopérables (une api ajoutée sur api.gouv.fr peut automatiquement être présente sur la Ressourcerie, inversement la DINUM peut présenter l’ensemble de nos contenus).

**Apporter sa différence :**

Notre conviction de départ était que cette Ressourcerie devait avoir pour objectif de s’adresser au plus grand nombre (sans forcément disposer d’un vernis technique ou numérique) et qu’elle devait permettre la mise en réseau des acteurs de la sphère travail. Nous nous efforçons depuis de préparer des contenus variés, des fonctionnalités et des contributions multiples.

- Les contenus sont issus de production ministérielle et d’articles réalisés pour l’occasion
- Nos entretiens utilisateurs nous ont permis de déterminer des fonctionnalités d’animation de communauté, par exemple :

**Déterminer les règles de gouvernance (du produit et des ressources)**

C’est le chantier que nous ouvrons. A ce jour, le mode de gouvernance est bien simple :

- sont référencées toutes les ressources numériques ayant trait aux politiques publiques liées au travail, à l’emploi et l’insertion
- sont accueillis tous les membres de la sphère travail intéressés pour participer, en proposant des ressources ou en en documentant les usages.
- toute personne peut réutiliser la Ressourcerie ou proposer des modifications ou nouvelles fonctionnalités

Il s’agit aussi de diversifier les personnes concernées par le projet : agents publics (administration centrale, déconcentrée, opérateurs), chercheurs, ...

### **Quels sont nos premiers enseignements du lancement d’un projet de “commun numérique” ?**

D’abord il faut souligner que l’initiative est porteuse, en quelques semaines nous avons réalisé une dizaine d’entretiens utilisateurs, recensé de nombreuses ressources et préparé une série d’articles de témoignages, retours d’expérience ou de vulgarisation. Surtout, les échanges directs avec les agents nous permettent de rebondir vers de nouvelles personnes, de nouvelles ressources, notamment à la maille territoriale. Nous entamons également un chantier avec l’INTEFP (l’Institut National du Travail, de l’Emploi et de la Formation professionnelle).

Lors de comités plus formels, la Ressourcerie est mobilisée comme lieu de partage, mutualisation, connaissances communes. De cette manière, un agent a permis à un autre d’utiliser un outil d’OCR-isation sans avoir à en faire un autre. Surtout on observe que nos interocuteurs parlent plus spontanément de tous les aspects (techniques et non techniques) de leur projet.

Ce chantier demande également un investissement certain pour participer à la communauté préexistante du commun ou bien de créer sa propre communauté.

**C’est un point crucial : il faut du temps (et des personnes) pour s’investir, participer ou faire vivre un collectif, l’étoffer et le mobiliser sans s’essouffler.**

Ensuite, on découvre des externalités positives. Même en avançant à bas bruit, nous trouvons des relais inattendus en :

### Mettre les communs en commun

Vous avez développé un commun numérique dans l’administration et vous voulez partager votre expérience ? Vous avez un cas d’usage à rajouter ? Faites part de votre expérience sur le Q&A Ressourcerie.

Cet article vous a intrigué et vous aimeriez adapter la Ressourcerie à votre contexte ? Nous pouvons en parler ensemble ! ([ressourcerie@numericite.eu](mailto:ressourcerie@numericite.eu)).

### Pour aller plus loin...

- Les codes sources référencés comme Ressource sur cette page
- Les contenus du Labo Société Numérique : [https://labo.societenumerique.gouv.fr/](https://labo.societenumerique.gouv.fr/)


Réaliser un commun numérique dans la sphère administrative

Il est très courant d’avoir à rendre publics des documents administratifs qui contiennent des données personnelles. Pour protéger la vie privée des personnes mentionnées, il est nécessaire de retirer leurs informations personnelles (obligation prévue notamment à [l’article L.312-1-2](https://www.legifrance.gouv.fr/affichCodeArticle.do?idArticle=LEGIARTI000033205514&cidTexte=LEGITEXT000031366350&dateTexte=20161009) du Code des relations entre le public et l’administration).

Cela peut être effectué manuellement. Cependant, le processus est long et fastidieux. Des solutions existent pour automatiser complètement ou partiellement l’anonymisation ou la pseudonymisation des documents.

## Anonymiser ou pseudonymiser ses documents ?

**Tout d’abord, petit point de vocabulaire : **

**Anonymisation :** « L’anonymisation est un traitement qui consiste à utiliser un ensemble de techniques de manière à rendre impossible, en pratique, toute identification de la personne par quelque moyen que ce soit et ce de manière irréversible. »

[Guide de la CNIL sur l’anonymisation des données](https://www.cnil.fr/fr/lanonymisation-des-donnees-un-traitement-cle-pour-lopen-data)

**Pseudonymisation :** « La pseudonymisation consiste à remplacer les données directement identifiantes (nom, prénom, etc.) d’un jeu de données par des données indirectement identifiantes (alias, numéro dans un classement, etc.). [...] En pratique, il est toutefois bien souvent possible de retrouver l’identité de ceux-ci grâce à des données tierces. C’est pourquoi des données pseudonymisées demeurent des données personnelles. L’opération de pseudonymisation est réversible, contrairement à l’anonymisation. »

[Guide d’Etalab, “Pseudonymiser des documents grâce à l’IA”](https://guides.etalab.gouv.fr/pseudonymisation/pourquoi-comment/#qu-est-ce-que-la-pseudonymisation)

Le processus d’anonymisation est irréversible et présente moins de risques de retrouver l’identité des personnes. En revanche, il entraîne une perte d’informations qui peut être un obstacle à la réutilisation des données.

Pour déterminer si vous devez anonymiser ou pseudonymiser vos documents, vous devez donc prendre en compte le cadre légal, les enjeux techniques et les usages à venir des données.

Pour en savoir plus :

- Voir [le guide d’Etalab sur la pseudonymisation des données](https://guides.etalab.gouv.fr/pseudonymisation/pourquoi-comment/#quelles-donnees-personnelles-dois-je-retirer-de-mes-donnees) qui présente un exemple concret de l’anonymisation ou de la pseudonymisation de la même base de données.
- Le guide d’Etalab donne également des conseils à destination des équipes projet, techniques et juridiques pour déterminer quelles informations retirer des documents et comment.

## Quels outils ?

### **Des outils d’annotation**

Généralement, le processus d’anonymisation ou de pseudonymisation n’est pas entièrement automatisé. On va avoir recours à des **outils d’annotation ou de pré-annotation **qui vont permettre aux agents en charge de l’anonymisation/de la pseudonymisation d’aller plus vite dans leur travail. La pré-annotation consiste ici à identifier toutes les données personnelles à anonymiser ou pseudonymiser. Souvent, les documents sont revérifiés par des agents pour s’assurer que le programme n’a pas laissé passer de données.

### **Moteurs de règles de gestion vs. intelligence artificielle**

Il y a deux manières d’automatiser l’annotation des documents.

- **Par des règles de gestion :** ce sont des règles déterminées avec les équipes métier. Par exemple : “quand un mot au milieu d’une phrase commence par une majuscule, alors c’est un nom propre (et il faut l’anonymiser)”. Ces règles sont ensuite implémentées par les équipes techniques dans un programme informatique. Cependant, il est parfois difficile de lister de manière exhaustive toutes les règles (et les exceptions) d’annotation. Par exemple, une adresse peut comporter un nom propre qui ne doit pas être anonymisé.
- **Par des méthodes d’intelligence artificielle :** les méthodes d’intelligence artificielle, quand elles sont bien utilisées, permettent d’améliorer la performance des systèmes. Dans ce cas, on donne à un programme informatique des documents déjà annotés (ce qu’on appelle une “base de données d’entraînement”). A partir de ces documents et par un processus d’essai-erreur (sous la supervision de _data scientists_, des spécialistes de la donnée), le programme va déduire lui-même les règles d’annotation. Ces règles pourront ensuite être appliquées à de nouveaux documents.

Pour en savoir plus sur la différence entre moteurs de règles et intelligence artificielle : [L’IA dans la sphère travail (1)](https://ressourcerie.fabrique.social.gouv.fr/articles/IA%20partie%201)

Guide sur les techniques de pseudonymisation (à destination de publics techniques) : [https://guides.etalab.gouv.fr/pseudonymisation/en-pratique/#formater-ses-donnees-annotees](https://guides.etalab.gouv.fr/pseudonymisation/en-pratique/#formater-ses-donnees-annotees)

## En pratique : des projets d’anonymisation et de pseudonymisation dans l’administration

Plusieurs administrations se sont déjà frottées à des projets d’anonymisation et de pseudonymisation. Avant de commencer votre projet, n’hésitez pas à solliciter des retours d’expérience des différentes équipes.

### 1.Le projet Accords d’entreprise

C’est le cas par exemple du projet “Accords d’entreprise” de la direction générale du travail et de la direction du numérique des ministères sociaux, qui, en s’appuyant sur des travaux du Commissariat général à l’énergie atomique et aux énergies alternatives, a développé un outil permettant d’annoter les accords d’entreprise pour que les agents puissent anonymiser les informations relatives aux représentants du personnel.

Voir l’article “Anonymiser les accords d’entreprise”

Ce projet en est à ses débuts : une évaluation de son efficacité sera bientôt effectuée par les équipes projet.

### 2.Pseudonymiser les décisions de justice

Certains projets proposent également déjà des briques mutualisées et de la documentation technique ouverte.

**OpenPseudo, un modèle open source mis à disposition par le lab IA d’Etalab**

Le Lab IA d’Etalab a développé un modèle de pseudonymisation qui peut être adapté à plusieurs types de documents. Dans le cadre du travail effectué avec le Conseil d’Etat, il a par exemple été entraîné sur des documents du Conseil d’Etat pour que l’outil soit adapté possible à la pseudonymisation desdits documents.

**Le modèle a permis d’améliorer les performances de 20% par rapport à un moteur de règles standard (\*\***[source](https://transformations-droit.com/webinaire-la-pseudonymisation-des-decisions-de-justice-travaux-du-lab-ia-avec)\***\*). **

[https://github.com/etalab-ia/pseudo_conseil_etat](https://github.com/etalab-ia/pseudo_conseil_etat)

Un webinaire qui présente ces travaux : [https://transformations-droit.com/webinaire-la-pseudonymisation-des-decisions-de-justice-travaux-du-lab-ia-avec](https://transformations-droit.com/webinaire-la-pseudonymisation-des-decisions-de-justice-travaux-du-lab-ia-avec)

**Les outils de la Cour de Cassation**

La Cour de Cassation devait répondre à des problématiques similaires. Elle a documenté son modèle d’annotation.

Documentation publique de la Cour de Cassation sur le sujet : [https://github.com/Cour-de-cassation/moteurNER](https://github.com/Cour-de-cassation/moteurNER)

### 3.Le guide du secret statistique de l’Insee

Une ressource utile sur l’anonymisation de données : [le guide du secret statistique de l’Insee](https://www.insee.fr/fr/information/1300624).

## Je veux lancer un projet d’anonymisation ou de pseudonymisation : que faire ?

- Rassemblez des acteurs pluridisciplinaires (expertise métier, chefferie de projet, technique, juridique)
- Explorez les ressources indiquées ci-dessus et contactez les équipes qui les ont créées
- Vous ne savez pas par où commencer ? Contactez-nous ([ressourcerie@numericite.eu](mailto:ressourcerie@numericite.eu)) !

## J’ai mené un projet d’anonymisation/de pseudonymisation dans la sphère travail : que faire ?

Nous voulons en savoir plus ! Vous voulez partager une ressource technique mutualisable ? Nous faire part de votre expérience ? Contactez-nous ([ressourcerie@numericite.eu](mailto:ressourcerie@numericite.eu)).


Retirer des informations personnelles des documents administratifs

Responsable technique, développeuse, développeur, vous travaillez sur un projet numérique dans l’administration à destination de personnes salariées, de syndicats, d’entreprises, ou d’autres administrations et vous avez besoin d’exploiter les données disponibles sur les entreprises françaises ? Des outils techniques sont à votre disposition pour vous faciliter la vie ! Découvrez ce qui vous convient le mieux en fonction de vos besoins.

## Les données détenues par l’administration française sur les entreprises

L’administration française collecte et traite beaucoup d’informations sur les entreprises.

**Une partie est disponible à tout le monde, **notamment les données contenues dans la base SIRENE de l’Insee (numéro de SIRET, date de création de l’entreprise, siège social, etc.). Une version géocodée de cette base est également disponible. Ce sont ces données qui sont disponibles dans les extraits KBIS des entreprises.

Sont également disponibles par exemple [la liste des conventions collectives](https://www.data.gouv.fr/fr/datasets/liste-des-conventions-collectives-par-entreprise-siret/#_) associées à chaque entreprise.

▶️  Voir une liste de toutes les données ouvertes dans la catégorie “Ressources” de cette page.

**D’autres informations ne sont disponibles que pour un partage interne entre différents services de l’administration. **Par exemple, des informations financières et des données fiscales (DGFiP), des données concernant l’URSSAF ou l’INPI (voir une liste détaillée d’un grand nombre de ces données [ici](https://entreprise.api.gouv.fr/catalogue/)). L’accès à ces données par d’autres administrations est clairement encadré et dépend entre autres de l’utilisation qui va en être faite.

## Des API, pour récupérer automatique ces informations : quelques cas d’usages

Les [API](https://ressourcerie.fabrique.social.gouv.fr/articles/api-definition) développées par les services de l’administration vont vous permettre de récupérer les informations automatiquement et de les utiliser dans un projet numérique. Les cas d’usages sont extrêmement nombreux. Par exemple :

- [Faciliter l’accès des personnes salariées à leurs conventions collectives](https://code.travail.gouv.fr/outils/convention-collective) en cherchant simplement le nom de leur entreprise dans un moteur de recherche
- Pré-remplir et personnaliser des [formulaires](https://entreprise.api.gouv.fr/use_cases/preremplissage/)
- [Faciliter la candidature aux marchés publics](https://entreprise.api.gouv.fr/use_cases/marches_publics/#ils-utilisent-lapi-entreprise) et leur instruction

En résumé, vous pouvez, grâce aux API, rendre votre service public plus simple à utiliser pour tout le monde : pour les usagers qui doivent effectuer des démarches comme pour les agents qui doivent traiter ces démarches ou implémenter des processus métier.

Différents services de l’administration ont développé des API qui peuvent être utilisées pour récupérer ces informations et les utiliser dans un projet numérique. Utiliser une API existante va vous permettre d’économiser des heures de développement. Vous pouvez même contribuer à améliorer l’outil, dans une démarche de mutualisation des ressources.

**Le choix de votre API va dépendre de l’utilisateur-cible de votre outils. **

## Je développe un produit pour des administrations : l’API Entreprise

L’API Entreprise permet de récupérer toutes les informations détenues sur les entreprises, y compris celles réservées à un usage interne à l’administration.

Pour avoir accès à ces données par l’intermédiaire de l’API, vous devez demander une habilitation à travers l’outil [Datapass](https://api.gouv.fr/les-api/api-entreprise/demande-acces).

C’est sur cette API que reposent les cas d’usages “formulaires” et “marchés publics” mentionnés ci-dessus.

## Je développe un produit pour des personnes hors de l’administration : l’API Recherche Entreprise

L’API Recherche Entreprise permet de récupérer un nombre réduit de catégories de données, mais, à la différence de l’API Entreprise, elle est utilisable par des acteurs externes à l’administration et pour des usagers du service public.

C’est cette API qui permet à toute personne salariée de trouver facilement sa convention collective (cas d’usage mentionné ci-dessus).

▶️  Vous pouvez découvrir cette API avec [une démo visuelle en ligne](https://recherche-entreprises.fabrique.social.gouv.fr/) ainsi qu’une[ API de démonstration](https://api.recherche-entreprises.fabrique.social.gouv.fr/).

▶️  Vous pouvez découvrir l’histoire de cette API dans un article de la Ressourcerie.

## Je veux intégrer ces API à mon produit

Rendez-vous sur les pages Ressource correspondantes (indiquées à gauche de cet article) et suivez la procédure d’utilisation des Ressources !


Intégrer et traiter automatiquement des données sur les entreprises dans mon produit

En intégrant l'API dans votre système d'information, vous pouvez facilement rechercher une adresse et :

- faire de l'autocomplétion et de la vérification d'adresse

- géolocaliser une adresse sur une carte

- faire une recherche géographique inversée (trouver la rue la plus proche de coordonnées géographiques)

Exemple de réutilisation :

- Autocompléter une adresse postale dans un formulaire en ligne

- Evaluez les risques d’un bien immobilier


L'API Adresse permet d'interroger facilement la Base Adresse Nationale, en géolocalisant une adresse sur une carte ou en effectuant une recherche géographique inversée.

API Adresse (Base Adresse Nationale - BAN)

L’API Alternance a vocation à faciliter la mise en relation des candidats à l’alternance avec les entreprises accueillant des alternants et les CFA. Elle permet ainsi d’exposer et de recueillir les données des deux principales composantes de l'alternance : la formation et l'emploi. L’échange de données est possible à partir de trois services proposés par La Bonne Alternance, dans une approche complémentaire.

Chacun de ces services peut-être appelé de manière indépendante :

- La Bonne Alternance

- Matcha

- Je candidate

- RDV Apprentissage


L’API Alternance a vocation à faciliter la mise en relation des candidats à l’alternance avec les entreprises accueillant des alternants et les CFA

API Alternance

L’API Anotéa, produite et mise à disposition par le service ANOTEA, restitue les retours, quantitatifs et qualitatifs, d’individus ayant suivi une formation déterminée.


API Anotéa

API est un acronyme qui signifie (en anglais) Application Protocol Interface, ce qui n’est... vraiment pas très clair !

## Commençons par une analogie

Vous souvenez vous des annuaires téléphonique ?

⇢ Un **annuaire téléphonique **permet à un **humain** de demander une information à un autre **humain**, par **téléphone**.

Sur le web, les API jouent le même rôle que les annuaires. Sauf que le téléphone est remplacé par internet et les humains par des ordinateurs.

⇢ Une **API**, permet à un **ordinateur** de demander une information à un autre **ordinateur**, par **internet**.

## Et maintenant un exemple

C'est un peu abstrait tout ça. Rien ne vaut un bon exemple !

<ApiSireneWidget title='Un exemple d’API : l’API Sirene' />

Dans cet exemple, votre ordinateur, utilise internet, pour demander à un autre ordinateur, des informations à propos des entreprises françaises.

## Et dans l’administration ca donne quoi ?

L'administration regorge d'API. Elles permettent d'échanger des données entre deux administrations ou entre une administration et une entreprise privée, afin de construire de nouveaux service numériques ou de simplifier une démarche en ligne.

## Des API ouvertes : en accès libre

La majorité des API visibles sur la page [rechercher une api](/les-api/rechercher-commun) sont des API libres d'accès. On parle aussi d'API en opendata, ce qui veut dire que les données sont ouvertes et publiques. Elles peuvent vous permettre d'accèder à des données comme :

- l'ensemble des [adresses du territoire français](/les-api/base-adresse-nationale)
- les Diagnostic de Performance Energetique des logements particuliers (DPE)
- la [base documentaire Gallica](/les-api/api_gallica_document), de la Bibliothèque Nationale de France
- la [liste des jours fériés en France](/les-api/jours-feries)

... Et encore [bien d'autres](/rechercher-commun).

## Des API en accès restreint

D'autres API sont en accès restreint. Cela veut dire que seules les entitées éligibles peuvent les utiliser. Ce sont celles qui permettent d'accéder à des données sensibles, qu'il faut protéger. Comme par exemple :

- l'API Impôt particuler qui donne accès aux données fiscales des citoyens. Elle est utile pour simplifier de les démarches des citoyens.
- l'API Entreprise qui donne accès aux administrations aux données des entreprises. Elle est utile pour simplifier les démarches des entreprises.

## On est prêt pour les détails !

A partir d’ici, ca devient un peu plus technique et vous en savez déjà bien assez pour [découvrir la liste des API disponibles dans le service public](/rechercher-commun)

Article écrit par l’équipe d’api.gouv.fr.


Qu’est-ce qu’une API ?

## **Les accidents du travail en France**

En 2020, plus de **540 000 accidents** du travail, dont 550 mortels, ont été recensés en France. Les accidents du travail sont donc une préoccupation de taille pour le ministère du Travail, de l'Emploi et de l'Insertion (MTEI).

Un accident du travail est, comme son nom l’indique, un événement soudain (à la différence d’une maladie professionnelle) ayant provoqué des dommages corporels ou psychologiques lors d’une activité professionnelle.

Lorsqu’une entreprise déclare un accident du travail, l'Inspection du travail et la caisse d’assurance retraite et de santé au travail (Carsat) analysent les causes de cet accident : chutes, effondrement du matériel, électrocution, accident de voiture, etc. Selon le degré d'implication de l'entreprise, il en résulte des incitations ou des mesures plus ou moins coercitives pour renforcer la sécurité des employés et éviter de nouveaux accidents.

Pour les entreprises, les salariés comme pour le MTEI, l’objectif est donc de réduire le nombre d’accidents du travail (AT) et leur gravité. Ainsi, une meilleure attributions des causes des AT est nécessaire pour mettre en place des actions ciblées visant à prévenir de futurs accidents.

**La difficile attribution des causes des accidents du travail**

Avant 2020, identifier des signaux d’alertes communs à un secteur ou une entreprise n’était pas une tâche aisée.

En effet, lorsqu’une entreprise déclare un accident du travail, elle explique les circonstances de l’accident sous texte libre dans un formulaire CERFA. Les agents de contrôle de l’inspection du travail attribuent ensuite une cause à chaque accident du travail.

Or, il n’existait pas de typologie standardisée des causes des accidents du travail. La même cause d’accident pouvait être qualifiée différemment en fonction de l’inspecteur chargé du dossier. D’autre part, la qualification des causes par les inspecteurs est une tâche fastidieuse et chronophage.

Enfin, les inspecteurs utilisaient les plateformes de la CPAM (Caisse primaire d’assurance maladie) mais consultaient également d’autres sites pour obtenir des informations sur les AT et les entreprises. La multiplication des plateformes ne facilitait pas la tâche des agents et il était extrêmement compliqué d’obtenir des informations précises sur la cause des accidents.

Il était donc difficile de prévenir les risques de manière ciblée.

**Un meilleur ciblage s’impose**

Au printemps 2020, la direction du numérique des ministères sociaux (DNUM) et la direction générale du travail ont donc entamé des travaux pour améliorer l’exploitation de la donnée concernant les accidents du travail. Le but est de simplifier l’exploitation des données, limiter l’utilisation de plusieurs plateformes et rendre ces données actionnables par les agents.

Pour faciliter la tâche de ciblage, les données sont croisées, regroupées et présentées sur un tableau de bord unique.

**Rassembler les données**

La première étape consistait donc à rassembler les données. Le bureau de valorisation des données (BVDD) de la DNUM s’est chargé de rassembler les différentes sources recensant les AT, qui sont : les déclarations d’AT par les entreprises, les signalements d’AT par les salariés, les AT mortels, le système d’informations Zonage (rattachement d’entreprises à des zones de contrôle de la direction générale du travail), la DSN (déclaration sociale nominative, qui regroupe les effectifs des entreprises et des administrations) et la base SIRENE (qui rassemble les données détenues par l’Insee sur les entreprises).

Le regroupement de ces sources de données, à la base silotées, permet de les valoriser et de les partager sous la forme d’un tableau de bord.

Le tableau de bord (créé via PowerBI) permet de restituer l’évolution des accidents de travail par type d’activité, par année et par type de causes (chutes, effondrement du matériel, électrocution, accident de voiture, etc). Il fait apparaître des taux de fréquence, permettant de comparer les écarts entre la moyenne régionale et nationale.

Les inspecteurs peuvent désormais voir l’évolution des accidents de travail passés pour en extraire des tendances et cibler les secteurs ou entreprises où des accidents du travail sont le plus susceptibles d’advenir. Cela permet aux agents en région de cibler puis contrôler les populations ou secteurs prioritaires.

**Qualifier automatiquement d’une cause les accidents du travail grâce à un algorithme d’intelligence artificielle**

Pour répondre au problème de la qualification des causes à partir des déclarations CERFA, le BVDD a par ailleurs mis en place un algorithme d’attribution des causes à partir de l’analyse des déclarations.

La difficulté technique réside dans les données, inscrites en texte libre, par une pluralité de déclarants. Ce type données est difficile à traiter automatiquement, et nécessite des techniques de [traitement automatisé du langage](https://ressourcerie.fabrique.social.gouv.fr/articles/IA-art) (natural language processing en anglais). Pour ce faire, les causes d’AT ont été réduites à 12 et un modèle d’intelligence artificielle a été entraîné sur les données passées.

Les causes sont ensuite vérifiées manuellement par les agents. Le cas échéant, elles sont corrigées, ce qui permet d’améliorer le modèle d’intelligence artificielle.

### **“On essaie d’aller un peu plus loin que le tableau de bord.” confie Xavier Béchade, directeur de projets à la DNUM**

**Des perspectives encourageantes **

Deux régions pilotes ont pu expérimenter le projet, la Bretagne et l’Auvergne Rhône Alpes.

L’algorithme de qualification des causes s’est constamment amélioré depuis son lancement : à son lancement à l’été 2021, il était capable de déterminer seulement 25% des causes d’accidents. En octobre 2021, son efficacité était de 79%, soit une identification correcte de 4 AT sur 5. L’algorithme continue à être amélioré.

La priorité : améliorer la qualité du ciblage grâce aux données présentées dans le tableau de bord. Cela suppose une hausse quantitative et qualitative des données brutes dont disposent les services.

L’autre préoccupation à moyen-long terme est de développer l’interpolation prédictive. En d’autres termes, il s’agit de se baser sur des données du passé pour identifier, puis potentiellement prédire, des périodes, des secteurs ou des entreprises susceptibles d’être à risque dans le futur.

Vous avez des idées ou des projets pour prévenir les accidents du travail ? N’hésitez pas à nous contacter !


Mieux prévenir les accidents du travail grâce aux données

### Face aux erreurs ou oublis d’anonymisation dans les accords d’entreprise, la DGT (direction générale du travail) et la direction du numérique des ministères sociaux ont développé un outil d’annotation basé sur des techniques d’intelligence artificielle.

## **Qu’est ce qu’un accord d’entreprise ? **

Un accord d’entreprise est un texte signé chaque année entre la direction d’une entreprise et les représentants des salariés. Ce texte fixe les règles relatives à la rémunération, au temps de travail et au partage de la valeur ajoutée. Une fois le texte signé, les accords d’entreprises doivent être déposés auprès des DREETS (Les Directions régionales de l’économie, de l’emploi, du travail et des solidarités) avant d’être publiés sur Légifrance. En 2021, plus de 87000 accords d’entreprise ont été publiés.

## **Problème d’anonymisation**

Au sein d’un accord entreprise, pour protéger les données des négociateurs et des signataires, il est de mise d’ôter les mentions contenant les informations sur leur identité. Il est donc question d’anonymisation, c’est à dire empêcher l’identification de ces personnes. Pourtant, il arrive bien souvent que les accords d’entreprise soient mal (voire pas) anonymisés. Cela peut être à cause d’erreurs humaines d’inattention ou de l’utilisation de techniques d’anonymisation obsolètes. Par exemple : surligner les informations sur les personnes de la même couleur que le texte, ce qui fait que les données restent visibles lorsqu’elles sont publiées sous format pdf. Les agents des DREETS doivent donc identifier manuellement les oublis des entreprises pour les corriger avant publication. Malgré cela, des données personnelles sont parfois involontairement publiés sur le site de Légifrance.

## **La solution numérique **

Pour palier ce problème, l’objectif a donc été de créer un système capable d’identifier les informations personnelles qui doivent être anonymisées. Ainsi, la DGT, en lien avec la direction du numérique des ministères sociaux, ont conçu un outil d’annotation en se basant sur une API conçue pour le CEA (Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives). Celui-ci permet aux agents de déposer les accords d’entreprise dans une interface en ligne. Une API identifie ensuite les données personnelles qui auraient échappé à l’anonymisation par les entreprises et les annote, proposant ainsi une pré-vérification d’anonymisation aux agents des DREETS qui s’occupent de la vérification finale. Il ne s’agit pas donc pas d’une anonymisation automatique : le but n’est pas de remplacer le contrôle humain, mais d’ôter une tâche fastidieuse à ces agents chargés de corriger et de publier les accords d’entreprise.

## **Un paramétrage ingénieux**

Toutefois, un obstacle pernicieux est à éviter. De fait, les accords d’entreprise contiennent bon nombre de noms de rues, renseignant sur la localisation du siège social, qui ne doivent pas être anonymisées. Cet outil a donc été pensé pour identifier spécifiquement les données personnelles (ici : prénom, nom) sans proposer l’anonymisation de l’intégralité des noms propres.

Ainsi, l’outil permet non seulement de limiter fortement le taux d’erreurs, mais offre également un gain de temps et une baisse de pénibilité considérables aux agents chargés de publier les accords d’entreprise, en leur permettant de traiter 1500 contrats en moins de 5 secondes.

## **Une implémentation à suivre**

L’outil en est à ses débuts. Il est prévu d’évaluer son utilisation en contexte et de travailler sur son appropriation par les agents pour décider de la suite du projet et de son éventuelle adaptation à d’autres usages.


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