Sortir
Ce blog a été écrit à l’origine pour un blog interne chez moi à Infrastructure Canada. C’est un exemple du type de communication des EGCs au sein de nos propres départements pour partager nos expériences. Il a été édité ici pour le public ici sur Medium. It’s available in English as well.
Appartenant à la cohorte des EGC, nous avons tous reçu une formation sur toute une gamme de méthodes novatrices. Mais voilà : je ne suis pas un adepte des formations professionnelles. J’aime apprendre, mais je trouve que la formation professionnelle est donnée dans une salle quelconque avec des diapositives génériques projetées sur un écran de faible luminosité. Bâillez. Or, la semaine dernière, j’ai eu la chance de participer à la formation la plus exaltante de ma vie, et j’ai voulu la partager avec vous tous.
La formation d’une journée intitulée « Thick Data Taster » a été donnée par InWithForward à Toronto. Cette organisation crée des partenariats avec des organismes de services sociaux pour concevoir et offrir des programmes sociaux avec plus d’humanité. Concrètement, cela signifie réunir l’expertise de sociologues, de concepteurs, d’anthropologues et d’évaluateurs de manière à créer des programmes sociaux qui répondent le mieux aux besoins des prestataires.
En quoi est-ce que cela me concerne? Je ne suis pas un décideur social. Certes, mais InWithForward nous a tous demandé de penser aux programmes sociaux, car ils représentent une façon tangible de comprendre les avantages des « données denses ». Lorsque vous réfléchissez à l’élaboration d’une politique ou d’un programme, il est fort probable que vous voudrez vous fier à des enseignements tirés de nombreuses observations, que vous pourriez appeler des « données massives ». Aux antipodes des données massives, on retrouve les données denses : il s’agit de connaissances qualitatives et profondes provenant de l’expérience d’une seule personne en interaction avec un système.
Le matin de la formation a été consacré à l’étude en détail de ce que j’ai décrit au paragraphe ci-dessus, ainsi que des outils et des habiletés pour recueillir des données denses. Et avant de prendre une pause pour le lunch, l’un des experts animant la formation a dit une chose qui m’a un peu surpris : en après-midi, on nous assignerait un endroit dans la ville où, en groupes de deux, nous irions recueillir des données denses en temps réel.
Ce genre d’exercice est ce qu’InWIthForward appelle une « étude ethnographique sur le terrain », laquelle nous sort de notre environnement douillet de la salle de formation/du bureau pour constater et comprendre les difficultés que rencontrent les personnes dans la réalité. Aucune réunion de consultation formelle organisée par le gouvernement et tenue dans une salle de réunion; aucun sondage universitaire interminable; aucun groupe de discussion sélectionné. Uniquement la cueillette de données denses pour obtenir une image fidèle de la vie entière de quelques personnes.
J’ai été jumelé à ma collègue Laura de l’Agence canadienne d’inspection des aliments, et nous avons été envoyés dans un hôpital à l’ouest du centre-ville de Toronto. Notre tâche? Écouter les sons de l’hôpital, surveiller l’interaction des gens avec l’établissement et parler aux gens. Nous devions avoir une conversation franche et substantielle avec au moins trois personnes afin de créer des profils anonymes et exhaustifs de ces personnes au terme des trois heures à notre disposition.
Je suis introverti de nature, alors parler à des étrangers constitue un défi de taille. N’empêche que Laura et moi, nous sommes montés à bord du tramway de la rue Queen pour nous rendre à l’hôpital. Une fois sur place, nous avons commencé à nous entretenir avec des personnes. C’était difficile au début, mais j’ai réussi à approcher des étrangers pour leur parler. Pour des raisons d’éthique, je ne peux pas vous parler des personnes que Laura et moi avons rencontrées, mais je peux vous dire qu’il s’agit d’une expérience vraiment étrange. Beaucoup de gens ne voulaient pas nous parler et presque tous semblaient un peu confus. En revanche, d’autres personnes se sont confiées, et c’était fascinant d’entendre leur expérience par rapport à l’hôpital, puis de diriger la conversation pour en savoir davantage sur leur vie : leurs enfants, leur travail, leurs passe-temps et ce qui les stresse. Il s’agit de données sur l’expérience humaine qu’aucun ensemble de données sur le temps d’attente dans les hôpitaux ou la satisfaction à la clientèle ne pourrait nous donner.
Lorsque nous nous sommes tous retrouvés quelques heures plus tard, nous avons comparé nos expériences. Certains groupes devaient se rendre dans des cafés, d’autres dans des complexes de logements sociaux et certains autres ailleurs, comme à la LCBO. Certains duos ont vécu des expériences émotives avec les gens qu’ils ont rencontrés, et d’autres n’ont eu que des interactions superficielles. La quasi-totalité d’entre nous a réagi fortement au processus, que ce soit de façon positive ou négative; sans oublier le fait que tout cela nous a sortis des sentiers battus!
Nous avons utilisé nos nouvelles données denses et créé des profils anonymes des personnes rencontrées, puis nous avons discuté des enseignements que nous pouvions tirer à partir du petit échantillonnage d’étrangers que nous venions de voir. C’était totalement fascinant et différent de tout ce que j’avais fait auparavant. Si cela avait été une vraie expérience, nous serions en mesure de combiner ces enseignements à de larges ensembles de données ou des recherches universitaires pour concevoir une politique ou un programme plus résilient et plus adapté.
Cette formation nous a rappelé une chose importante : les données courantes et les statistiques et les tendances qui en découlent ne sont pas les seules données qui sont utiles au moment d’établir une politique ou de concevoir des programmes. Combiner des données massives à des données denses peut rendre l’expérience plus riche, tant que vous êtes prêt à faire les choses autrement pour les recueillir.
