Pourquoi ce cas
Il ne demande aucune donnée interne sensible — les bases sont publiques — et produit un éclairage immédiatement utilisable : CPOM, appels à projets, instances. C'est le cas idéal pour éprouver la méthode sans rien exposer.
Benchmark territorial de pairs (SAE, ATIH, FINESS, CNSA)
Positionner l'établissement dans son territoire à partir des bases publiques et objectiver les choix stratégiques.
Directeur général / directrice générale · DGA, secrétaire général — Outils : Claude Chat
Contexte
Les données existent — SAE, ATIH, FINESS, CNSA, DREES — mais leur exploitation reste rare faute de temps et d'outillage. L'IA rend le croisement de ces bases accessible à une direction, sans équipe data.
Données mobilisées
Bases publiques uniquement (SAE, données ATIH en accès ouvert, FINESS, data.drees, publications CNSA) ; données internes de calage non nominatives.
Résultat attendu & valeur décisionnelle
Tableau de positionnement sur 15 à 30 pairs, lecture des écarts, angles de plaidoyer territorial — un éclairage objectivé pour le CPOM, les AAP et les instances.
Extrait de livrable
Extrait anonymisé et filigrané — données 100 % synthétiques.
Garde-fous
- Millésimes et périmètres des bases vérifiés.
- Prudence d'interprétation — les écarts décrivent, ils n'expliquent pas.
- Aucune conclusion individuelle sur un pair nommé dans une communication externe.
Sources
- SAE — DREES (V ✅)
- ATIH (V ✅)
- FINESS (V ✅)
- CNSA (V ✅)
Statut de fiabilité : V Vérifié — source primaire.
La fiche complète est sous code.
Le prompt, les données types et le déroulé d'atelier de ce cas sont transmis après un premier échange, ou lors d'un atelier.
Aller plus loin avec QUUBE
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