Comment la Fondation Openpolis renforce l’analyse des inégalités territoriales grâce aux API d’Openapi

La Fondazione Openpolis est une organisation indépendante à but non lucratif qui promeut la culture de la donnée comme infrastructure de la démocratie. À travers la collecte, la systématisation et l’analyse d’informations sur la politique, le pouvoir, la dépense publique, les services et les territoires, Openpolis développe des outils d’information accessibles aux citoyens, aux médias, aux institutions et aux organisations du tiers secteur.
Le travail de la fondation couvre l’ensemble de la chaîne de valeur de la donnée : de la cartographie des sources à la création de bases de données structurées, jusqu’à la publication de plateformes numériques, de tableaux de bord et de contenus de data journalisme. Ces dernières années, l’attention s’est particulièrement portée sur des analyses territoriales à haute granularité, avec l’objectif de mesurer et de réduire les inégalités d’accès aux services, notamment dans les zones urbaines et métropolitaines.

La vision stratégique : de l’analyse à une infrastructure habilitante

Au cours du triennat actuel, Openpolis a résumé son orientation dans la vision de “Fucina Civica”, avec l’objectif d’évoluer d’un producteur d’analyses vers une infrastructure informationnelle au service de l’écosystème civique.
Parmi les priorités stratégiques :

• renforcer la redevabilité du pouvoir grâce au suivi des flux de dépenses et des niveaux institutionnels ;
• approfondir l’analyse des inégalités territoriales et sociales ;
• investir dans l’innovation civic-tech en renforçant les API et les infrastructures de données ;
• transmettre des compétences par la formation et la collaboration avec les communautés locales.

Dans ce contexte, la scalabilité et la qualité de la donnée géographique sont devenues des facteurs clés.

Le défi : transformer des jeux de données complexes en analyses territoriales fiables

Pour Openpolis, la dimension spatiale est centrale : analyser les inégalités signifie comprendre où les services publics sont présents — ou absents.
La fondation gère de grands volumes de données provenant de sources hétérogènes, souvent non uniformes et dépourvues de coordonnées géographiques. Cela a entraîné plusieurs défis :

• difficulté à garantir précision et cohérence dans la localisation des services ;
• temps opérationnel élevé nécessaire au géocodage manuel ;
• risque d’erreurs dans la création de cartes et d’analyses spatiales ;
• complexité dans le calcul des distances, des bassins d’usagers et des couvertures territoriales à l’échelle infra-urbaine.

Pour passer de jeux de données descriptifs à des données réellement exploitables, Openpolis avait besoin d’une infrastructure de géoréférencement fiable et évolutive.

Les API Openapi intégrées : géoréférencement, normalisation et validation

En 2024–2025, Openpolis a intégré les API d’Openapi dans ses workflows d’analyse territoriale, en particulier dans les projets infra-communaux et dans les activités liées au rapport présenté lors de l’audition parlementaire auprès de la Commission des périphéries.
Les API ont été utilisées pour :

• Le géoréférencement précis des adresses, permettant de localiser avec exactitude des services tels que des écoles, des structures de santé et des guichets publics.
• La normalisation et la validation des jeux de données territoriaux, garantissant la cohérence entre différentes sources.
• L’enrichissement des bases de données internes avec des coordonnées géographiques fiables, essentielles pour les analyses spatiales avancées et les cartes interactives.

L’intégration a répondu non seulement à un besoin technique, mais aussi à une exigence méthodologique : construire une base de données solide permettant des analyses reproductibles et vérifiables.

Le problème résolu : passer à l’échelle pour le géocodage et rendre les analyses reproductibles

Avant l’adoption des API, la gestion de grands volumes d’adresses nécessitait des interventions manuelles et des processus difficiles à faire évoluer. Cela ralentissait la production des analyses et introduisait inévitablement des marges d’erreur dans la localisation des services, avec un impact direct sur la qualité des cartes et des évaluations territoriales.
L’intégration des API de géoréférencement et de normalisation a transformé cette étape en un workflow automatisé et reproductible. Openpolis est ainsi passée d’une gestion artisanale de la donnée géographique à une infrastructure structurée capable de traiter des datasets complexes de manière cohérente entre différents projets. Les API ont permis de résoudre un défi méthodologique clé : rendre la composante spatiale des analyses fiable et évolutive, en posant des bases solides pour le développement de modèles interprétatifs et de visualisations.

Bénéfices opérationnels : plus d’efficacité et plus de valeur pour l’équipe data

L’impact de l’intégration s’est rapidement traduit par une plus grande efficacité opérationnelle. En automatisant le géoréférencement et la validation des adresses, l’équipe a considérablement réduit le temps de préparation des datasets et standardisé les processus entre les projets. Cela a amélioré la cohérence des analyses spatiales et libéré des ressources internes, permettant aux data analysts de se concentrer davantage sur des activités à plus forte valeur ajoutée, telles que l’interprétation des données et la production de contenus de data journalisme.
L’adoption des API s’inscrit ainsi dans le parcours d’innovation civic-tech de la fondation, contribuant à rendre son infrastructure informationnelle plus solide et durable dans le temps.

Les résultats : des analyses territoriales plus approfondies et des politiques urbaines data-driven

Grâce aux API Openapi, Openpolis a pu développer des analyses infra-communales plus robustes et précises, mettant en évidence avec plus de clarté les déséquilibres dans la distribution des services au sein des villes métropolitaines. Les informations géoréférencées ont également renforcé la base empirique des activités institutionnelles, comme le rapport présenté lors de l’audition parlementaire, en appuyant les arguments par des cartes et des données territoriales précises.

Parallèlement, la construction de jeux de données géolocalisés réutilisables a augmenté la valeur cumulative du travail réalisé, améliorant la qualité des visualisations et des cartes interactives publiées. À l’avenir, cette intégration consolide une approche toujours plus data-driven des politiques urbaines : non plus des descriptions génériques des “périphéries”, mais des preuves mesurables sur la distribution réelle des services et des opportunités.