La plateforme n'était pas prête
Lancer 40 bénévoles sur une plateforme non fonctionnelle aurait paralysé le projet. Il fallait identifier les développements prioritaires avant d'entamer la migration. Après une formation avec le prestataire, j'ai migré une première fiche camp en autonomie pour éprouver les points de blocage, puis lancé un test collaboratif asynchrone avec 2 membres de la Direction des Études, mené sur environ un mois — pour tester la migration elle-même, et surtout l'outil de retours qui allait servir aux 40 bénévoles. Cet outil, je l'ai construit sous Notion : un ticketing où chaque problème est décrit, illustré d'une capture, qualifié en sévérité, attribué à un responsable de correction et suivi en statut. Les tests ont révélé des problèmes au-delà des difficultés d'utilisation : la plateforme n'avait pas les fonctionnalités nécessaires à la migration. Les développements ont été priorisés avec le prestataire avant toute suite.
Trente-huit noms pour une même institution
Les tests concentraient les problèmes sur une page critique : « Services et Institutions », qui recense les organisations présentes dans les camps. Les contributeurs devaient y rattacher des institutions pré-importées — mais la codification multipliait les variantes d'un même nom : le UNHCR apparaissait sous 38 formes différentes dans les fiches. J'ai extrait, grâce à l'IA, les données des 106 fiches PDF pour repérer automatiquement les variations d'un même terme et les compiler par institution. 223 variantes de noms ont été fusionnées vers leur forme canonique, dans un fichier de référence de 638 organisations avec le mapping complet de chaque variante vers sa forme canonique.
D'un stockage à un outil d'analyse
La base homogénéisée ouvrait un potentiel plus large : 61 organisations interviennent sur plusieurs camps à la fois, et chacune propose plusieurs services. Documenter ces liens rendrait possibles des analyses comparatives — quels services manquent, sur quels territoires — et des recommandations précises aux autorités publiques. J'ai construit une table de corrélation liant noms d'organisation (toutes variantes), services et sous-services, type de structure (ONG, ONGI, OI, autorités nationales) et fiches camps associées. 514 organisations uniques en sont ressorties, reliées à leurs services et cartographiées camp par camp : 1 588 relations couvrant 99 camps et 13 catégories de services. Fichier de référence et table de corrélation ont été livrés directement dans la base de données, prêts pour la migration.
Du constat au plan de développement
Des données nettoyées ne suffisaient pas : sans priorités claires, le prestataire ne saurait pas par où commencer, et la migration se ferait sans améliorer la plateforme.
J'ai synthétisé mes observations dans un tableau de recommandations priorisées par complexité et impact, chacune validée par l'équipe et rattachée à un domaine de la base — organisation, service, rôle, gouvernance — pour un traitement par lots côté prestataire. J'ai aussi conçu 2 maquettes UX pour aider les équipes de développement — et les autres parties prenantes — à se projeter : la simplification de la page Services et Institutions, et un remplissage automatique. Par exemple, sélectionner l'ONU présélectionne « organisation internationale ».