vérifier-données-publiques

Liste de vérification à exécuter avant de publier un nombre, un graphique ou une comparaison issu de données publiques (statistiques officielles, marchés publics, budgets, registres municipaux). Capture les années non concordantes, les mauvaises unités, les contrats confondus avec des dépenses, les petits échantillons, les entités en double et les problèmes de licence. À utiliser chaque fois qu'une réponse ou un produit cite des données ouvertes.

Qu'est-ce que vérifier-données-publiques ?

Cette compétence fournit une checklist systématique en huit points pour valider les données publiques avant leur publication dans un rapport, un graphique ou une réponse automatisée. Elle couvre la vérification de la période de référence, des unités et de l'échelle, de la définition exacte de ce qui est mesuré, des lacunes de couverture, des petits nombres et valeurs aberrantes, des doublons d'entités, de l'équité des comparaisons, et des licences d'utilisation. Chaque règle est illustrée par des exemples concrets tirés de cas réels au Portugal mais applicable à tout pays. Un modèle de sortie standardisé permet de documenter systématiquement les sources, la méthode, la date d'extraction et les réserves. Cette compétence est indépendante de la plateforme et fonctionne avec tout agent ou outil capable d'invoquer des instructions structurées.

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npx skills add https://github.com/jorgesousa/apis-publicas-pt/tree/main/skills/verificar-dados-publicos

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Documentation

Vérifier les données publiques avant de les publier

Les données publiques sont faciles à récupérer et faciles à interpréter de travers. La plupart des erreurs ne viennent pas de l'appel API mais de ce que le nombre signifie réellement. Exécutez cette checklist avant de fournir une réponse, de tracer un graphique ou de publier une page, et intégrez ce que vous avez trouvé dans le résultat (une note de bas de page, une ligne de mise en garde, une mention "comment nous avons calculé"). Ne cachez jamais une réserve pour rendre un résultat plus propre.

Chaque règle ci-dessous provient d'un cas réel. Les exemples utilisent des données portugaises, mais les vérifications s'appliquent à n'importe quel pays.

Comment l'utiliser

  1. Écrivez l'affirmation en une phrase ("Arouca dépense 845 € par résident en marchés publics").
  2. Parcourez les huit vérifications. Pour chacune, confirmez-la ou ajoutez une réserve.
  3. Terminez la sortie avec : sources, période(s) de référence, date d'extraction, méthode en une ligne, et les réserves.

Les huit vérifications

1. Période de référence

  • Chaque nombre reçoit une année (ou une plage de dates) explicite. "Dernière" n'est pas une année.
  • Lorsque vous combinez des sources, comparez leurs années. Si elles diffèrent, indiquez-le sur le graphique, pas seulement dans une note de bas de page.
  • Vérifiez que la dernière période contient réellement des valeurs : certaines API renvoient une dernière année vide (Eurostat lastTimePeriod=1 a renvoyé value: {}), et l'INE marque les années récentes comme "Donnée provisoire".
  • Surveillez la date qu'utilise un jeu de données. Les fichiers du portail BASE ont un champ "année" qui est l'année du contrat tandis que le portail indique que les dates sont des dates de publication ; choisissez l'une et précisez-la.
  • Une année en cours nécessite une étiquette partout ("2026 au 4 oct."), et ne doit pas être comparée à une année complète sans le mentionner.

Exemple : les contrats datent de 2025, la dernière population INE est de 2023 → "€/résident = contrats 2025 ÷ population 2023".

2. Unités et échelle

  • Lisez les métadonnées avant les données. Les indicateurs de finances municipales de l'INE sont en milliers d'euros (puissance de 10 = 3) : 23754 correspond à 23,8 M€, pas 23 754 €.
  • Vérifiez la devise, le nominal vs réel (inflation), la base de caisse vs engagement, et si "%" signifie part ou variation.
  • Les chiffres par habitant nécessitent la population de la même zone et, idéalement, de la même année.

3. Ce que mesure le nombre

  • Nommez le concept exactement. Les marchés publics ne sont pas les dépenses totales : ils couvrent ce qui a été contracté (et publié), pas les salaires, les transferts ou tout ce qui a été payé. Les recettes et dépenses municipales proviennent de l'exécution budgétaire (DGAL, via l'INE).
  • La valeur du contrat ≠ le montant payé. Dans le portail BASE, le champ "prix effectif" est souvent 0 ou manquant — ne le traitez pas comme réel.
  • Les estimations, prévisions et transcriptions générées par IA ne sont pas des documents officiels. Dites de quoi il s'agit.

4. Couverture et lacunes

  • Vérifiez les entités et années manquantes (par exemple, une municipalité sans données budgétaires pour une année ; écoles supprimées lorsque moins de 15–20 élèves).
  • Les valeurs supprimées ("*", "-99.0", "donnée non disponible") sont manquantes, jamais nulles. Excluez-les des moyennes et indiquez combien.
  • Si un jeu de données est abandonné (par exemple, le flux OCDS de BASE, gelé depuis 2020 ; l'API api.openar.pt, archivée en 2026), ne le mélangez pas avec des données en direct.

5. Petits nombres et valeurs aberrantes

  • Un grand élément peut dominer un total : à Arouca, un projet (Parque da Saúde) représentait 35 % des contrats 2025. Mentionnez-le chaque fois qu'un élément dépasse environ 20 % du total.
  • Les petites populations rendent les chiffres par habitant instables. Classez ensemble les petites et grandes localités seulement avec une réserve, ou regroupez par taille.
  • Montrez l'incertitude ou la taille de l'échantillon là où elle existe (par exemple, indicateurs scolaires "observé vs attendu" avec peu d'élèves).

6. Entités et doublons

  • Le même fournisseur, école ou organisme apparaît sous différents noms → faites correspondre sur un identifiant (numéro de TVA NIF/NIPC, code scolaire DGEEC, code géographique INE), pas sur le nom.
  • Vérifiez les doublons entre fichiers (fichiers annuels qui se chevauchent, le même contrat modifié plus tard).
  • Les codes de classification peuvent être peu fiables (codes CPV dans les contrats) : utilisez-les comme signal, vérifiez et rapportez la part encore "en cours d'examen".
  • Ne publiez jamais de données personnelles d'individus privés. Masquez les numéros de TVA personnels ; les conseillers et fonctionnaires agissant dans le cadre de leurs fonctions publiques sont acceptables.

7. Comparaison équitable

  • Comparez ce qui est comparable : même période, même définition, même unité, taille ou contexte similaire.
  • Préférez les indicateurs ajustés au contexte aux classements bruts lorsqu'ils existent (par exemple, "observé vs attendu pour un profil similaire" des écoles).
  • Présentez les tendances comme des tendances, pas des accusations ("notes au-dessus du profil attendu", pas "inflation des notes par l'école X").

8. Licence et attribution

  • Enregistrez la licence de chaque jeu de données ou ressource ; sur dados.gov.pt, le même jeu de données peut apparaître avec différentes licences.
  • Cas typiques : portail BASE other-pd (domaine public) ; INE cc-by (citer INE + code indicateur) ; IPMA pas d'usage commercial ; Eurostat et BCE gratuits y compris usage commercial avec attribution ; Assembleia da República attribution requise.
  • Si la licence est non spécifiée ou peu claire, indiquez-le et n'intégrez pas les données dans un produit commercial tant qu'elle n'est pas confirmée.

Modèle de sortie

Terminez chaque réponse ou page de données par un bloc comme celui-ci :

Sources : portail BASE/IMPIC via dados.gov.pt (contrats 2025, domaine public) · INE, population résidente 2023 (indicateur 0008273, CC BY)
Extraction : 2026-11-02
Méthode : valeur des contrats 2025 ÷ population résidente 2023
Réserves : années de référence différentes ; contrats ≠ dépenses totales ; un projet = 35 % du total de Arouca

Passage rapide (quand le temps est limité)

Année ? Unité ? Que mesure exactement le nombre ? Quelque chose de manquant ? Un élément qui domine ? Même entité comptée deux fois ? Comparaison équitable ? Licence ? — Si une réponse est "pas sûr", dites-le dans la sortie.

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