Comment transformer des milliers de lignes de données internationales en décisions concrètes ? C'est la question à laquelle j'ai répondu pour l'ONG DWFA, qui souhaitait savoir où et comment agir en priorité pour améliorer l'accès à l'eau potable.
Récit « Histoire mondiale » : population, croissance démographique et accès à l'eau potable
Le défi : prioriser avec des données hétérogènes
Population, urbanisation, accès à l'eau, mortalité liée à une eau insalubre, stabilité politique : chaque indicateur raconte une partie de l'histoire. L'enjeu était de les relier pour faire émerger des priorités d'action lisibles par des décideurs non spécialistes de la data.
Une démarche en entonnoir : du monde au pays
J'ai construit trois niveaux de lecture, chacun avec son tableau de bord.
1. La vision mondiale. Cartes et séries temporelles montrent la dynamique démographique et la couverture en eau potable par grande région, de 2000 à 2018.
Tableau de bord mondial
2. Le zoom continental. La comparaison entre mortalité attribuée à une eau insalubre et stabilité politique met en évidence les zones où l'intervention est à la fois la plus nécessaire et la plus délicate.
Tableau de bord continental : mortalité et stabilité politique en Afrique
3. Le niveau national. Une segmentation des pays en trois groupes débouche sur trois axes d'action : créer des services d'eau, moderniser les services existants, ou conseiller les acteurs locaux.
Récit « Histoire par pays » : création de service, modernisation et conseil
Ce que les visualisations font apparaître
Les nuages de points montrent une relation nette : plus l'accès à l'eau de base est faible, plus la mortalité liée à une eau insalubre est élevée, et cette mortalité tend aussi à être plus forte dans les pays politiquement instables. Ce croisement permet de distinguer les pays où une ONG peut agir rapidement de ceux où un accompagnement plus progressif est nécessaire.
Vue « Consulting » : accès à l'eau, mortalité et stabilité politique
Les compétences mobilisées
- Préparation et fiabilisation des données : consolidation d'indicateurs issus de sources multiples, contrôle de cohérence, choix des bonnes granularités (rural, urbain, total).
- Analyse : tendances, corrélations, segmentation en clusters.
- Visualisation : cartes, séries temporelles, graphiques combinés, filtres interactifs.
- Data storytelling : trois récits qui guident le lecteur jusqu'à la recommandation.
- Orientation décision : traduire l'analyse en axes d'action concrets pour le client.
Et pour la Supply Chain ?
Cette démarche est exactement celle que j'applique aux opérations : partir d'une question métier, fiabiliser la donnée, construire des tableaux de bord par niveau de décision (terrain, site, direction) et raconter les chiffres pour faciliter l'action. Qu'il s'agisse d'eau potable, de productivité d'entrepôt ou de taux de service, la méthode reste la même.
