Les données et le secteur communautaire

Le secteur communautaire produit beaucoup de données pour son propre usage, pour évaluer les programmes, en apprendre davantage sur les participants, mais aussi pour les bailleurs de fonds. Ces dernières années, les nouvelles technologies et les nouveaux outils ont augmenté la disponibilité des données quantitatives et des moyens de travailler avec ces données. La tendance à la “dataification” a également eu un impact sur le secteur communautaire. Le projet “Naviguer l’univers des données” vise à identifier les opportunités et les défis qui accompagnent cette évolution, notamment dans une optique d’anti-oppression.

Ateliers de formation

En 2019 nous avons animé un atelier dans le cadre des ateliers/C qui nous a permis de mieux cerner les questions qu’ont les organismes communautaires au sujet des données. À la suite de cette expérience, nous avons créé un plan de formation pour une série de 5 ateliers interactifs, pratiques et adaptés aux besoins et réalités des organismes communautaires. Ces ateliers visaient à démystifier des concepts de l’univers des données et à rendre les groupes plus à l’aise dans leur travail avec des données. Au cœur de la démarche sont l’accès à des outils et l’application des nouvelles connaissances dans des exercices pratiques. En alignement avec nos valeurs, une lentille d’anti-oppression est appliquée dans toutes les étapes du processus. Cela signifie notamment qu’il faut se poser des questions telles que “Pour qui cela peut-il échouer ?” et mettre l’accent sur la valeur de l’équité lors de l’examen des méthodes. Pour en savoir plus, voir également la section “Approche facilitée des données”.

Le cycle des données

Dans le cadre de l’atelier offert en 2019, nous avons développé un nouvel outil pour parler du cycle de données. Bien qu’il existe de nombreux modèles de cycles de données, ceux-ci utilisent normalement un langage qui est très loin des réalités des organismes communautaires. Nous travaillons actuellement sur une illustration audio-visuelle de cet outil.

Travailler avec des groupes

Les défis que les organisations communautaires doivent relever en matière de données sont souvent très spécifiques et varient considérablement. Afin d’en tenir compte, nous privilégions une approche d’accompagnement qui nous permet d’adapter notre soutien aux besoins du groupe. Nous sommes actuellement en train de prototyper cette offre de service d’accompagnement avec plusieurs organisations communautaires.

Travailler à l’interne

Un de nos principes au COCo est d’appliquer nos pratiques à nous-même et de partager ces expériences avec le milieu communautaire. En termes de données, nous avons analysé plusieurs domaines de notre organisation, tels que la comptabilisation des heures supplémentaires, la participation aux ateliers/C et l’évaluation du travail contractuel.

Approche des données facilitées

Lorsqu’une organisation a demandé au COCo de soumettre une proposition sur la façon de mesurer la santé organisationnelle selon un cadre antiraciste, Nadia Chaney et Mich Spieler ont commencé à développer une approche combinant la facilitation créative basée sur les arts et les pratiques de données émergentes et autoréflexives. Les éléments de cette approche en développement peuvent être résumés comme suit :

Littératie numérique communautaire : comprendre comment traduire les solutions de données en fonction des valeurs, pratiques et dynamiques humaines très différentes des organisations communautaires et, inversement, traduire pour les praticiens communautaires les langages, processus et impacts potentiels de solutions de données apparemment neutres.

Accepter la complexité : Les solutions technologiques, de données et d’IA ont tendance à se concentrer sur la réduction de la complexité. Parfois, l’implication est que cet aplatissement est en soi une solution. Nous préférons travailler avec la complexité humaine et organisationnelle telle qu’elle est, vivante et réactive.

Humanisme des données : Suivant le travail de Georgia Lupi, nous considérons la collecte de données comme humaine, ludique, observationnelle, relationnelle et curieuse. Une façon de se connecter plus profondément au monde et à ses habitants.

Données narratives : Plutôt que de comprimer la vie des gens dans des feuilles Excel et des graphiques, nous croyons qu’il faut centrer les histoires qui amènent ces chiffres dans un contexte vivant, et prendre en compte les expériences vécues qui les sous-tendent. Nos histoires sont vécues dans le contexte d’histoires sociales plus importantes qui peuvent dicter le bien-être des communautés.

Travail avec les données à des fins précises : collecter des données dans l’intention de transformation sociale en se demandant quelles données sont collectées et pourquoi, dans le cadre du processus de conception et de mise en œuvre de solutions en matière de données.

Fixer des limites aux données : l’importance de fixer des limites à la collecte de données, en apprenant à discerner quand les enquêtes et les collectes ne sont pas appropriées et peuvent même causer plus de mal que de bien.

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Autres activités dans le cadre du projet

• Participation aux éditions 2019 et 2020 du Hackathon AI4GOOD de Techaide
• Collaboration au projet de recherche Artificial Intelligence (AI) for the Rest of Us, construisant un nouveau modèle d’engagement (civique) public dans les processus de prise de décision du gouvernement qui sont de plus en plus automatisés par l’IA.
• Présentation dans le cadre d’un atelier à la conférence ACM FAccT 2021.
• Facilitation d’un atelier dans le cadre du Laboratoire des organisations apprenantes.
• Échanges avec plusieurs organismes oeuvrant à l’intersection des données et du milieu communautaire.