A #Marseille, le procès d’un haut fonctionnaire et de « la pourriture de la #corruption au sein de la collectivité ». Aurait-on pu détecter l'affaire dans l'#OpenData de la #CommandePublique ? Un (long) 🧵avec plein de #data dedans⬇️

lemonde.fr/societe/articl…
Notons pour commencer que, s'agissant de détecter non pas un marché frauduleux parmi un océan de probité, mais la présence d'un système dévoyé, on va se concentrer ici sur des signaux d'alertes un peu agrégés, question de tenter d'identifier des mauvaises pratiques.
(ndlr : ce fil peut également servir de guide pratique du parfait corrompu). Première idée : réduire au max la durée de publicité des marchés pour protéger les amis de la concurrence. Si on regarde les 2200 marchés du CD13 publicisés au Tender Electronic Daily, rien de flagrant. Image
Déception, on est dans les moyennes nationales, voir au dessus (cf infra), notamment pour les 10 % des marchés publicisés le plus brièvement (32 jours de pub, 15 au minimum). C'est pas là que ça se cache. Peut-être dans le choix des procédures ?
tip 2 : tu veux aider tes amis ? choisi une procédure pas trop formalisée ou limitant la concurrence pour faciliter les petits arrangements... genre sans pub préalable (AWP), restreinte (RES), mais surtout pas ouverte (OPE). Caramba, encore raté ! 98,4% contre 84,5 en moy. Fr. ImageImage
tip 3 : fais portnawak avec les critères s'attribution pour choisir qui tu veux. à gauche le CD13 (enfin, si je puis dire...), à droite la distribution nationale. Essayons avec le poids accordé au critère prix. Sacrebleu, toujours pas là... ImageImage
Bon, on arrête là de fouiller les traces des procédures (on est sur twitter, je ne fais pas un article pour l'AER...). On peut donc regarder si des anomalies apparaissent dans les résultats (genre, toujours les mêmes qui gagnents, toujours mes voisins...)
çà c'est un peu plus chaud à objectiver... j'ai crée un indice de concentration qui, pour un acheteur et pour un type de marché (code CPV) calcule la part attribués à la même entreprise. Par construction, ça va de 0 à 100% (⚠️ si 1 seul marché attribué, c'est forcément 100) ImageImage
Encore rien d'atypique. La proximité géo peut-être (distance au fournisseur en km) ? Comparons le CD avec le reste du #13 pour contrôler les spécificités locales ? Là on voit bien un tropisme localiste. Mais peut-être le témoin d'une strat loc, pas de favoritisme nécessairement ImageImage
idem sur le degré de concurrence observé où le nombre d'offres reçues fait plutôt passer le CD13 pour un bon élève (à droite, l'ensemble de la France) ImageImage
Que conclure de tout ça ? que la #Transparence des données ça sert à rien dans la lutte contre la corruption ? Que les #redflag ça ne marche pas ? Allez, courage, encore 2, 3 tweets et je vous laisse...
1ere hyp, la corruption se passait pour des marchés passés sous les seuils du TED (vu les backshish évoqués j'en doute). Mais alors, c'est la liste des données fournies pour ce type de marchés qu'il faut questionner (car je ne peux pas faire les mêmes calculs avec les DECP)
2eme hyp (et indiqué comme tel dans l'article initialement cité) : l'agent transmettait des infos aux corrupteurs durant la phase de réception des offres, ce qui leur permettait d'ajuster leurs propositions sans avoir besoin de bidouiller la procédure (c'est l'ultimate tip !)
une étude russe identifia des pratiques douteuses constatant dans les données que les vainqueurs étaient statistiquement sur-représentés dans les entreprises qui transmettaient tardivement leurs offres. En gros, pour que ça marche, je dois jouer en dernier. En Fr, info non dispo
La détection de ces mauvaises pratiques étaient possible (pour l'institution, pour le citoyen, pour les organes de contrôle) parce que l'info sur l'horodatage des offres était dispo. Mettre ou ne pas mettre cette info modifie notre capacité à détecter certaines pratiques.
Si tout cela vous amuse ou vous interpelle, vous pouvez toujours jeter un oeil à mon petit bouquin. Si vous avez des idées de red flags ou des commentaires n'hésitez pas à commenter ici (ou à RT si vous avez 🥰 )books.openedition.org/eua/6496

• • •

Missing some Tweet in this thread? You can try to force a refresh
 

Keep Current with Pierre-Henri Morand phmorand@mastodon.social

Pierre-Henri Morand phmorand@mastodon.social Profile picture

Stay in touch and get notified when new unrolls are available from this author!

Read all threads

This Thread may be Removed Anytime!

PDF

Twitter may remove this content at anytime! Save it as PDF for later use!

Try unrolling a thread yourself!

how to unroll video
  1. Follow @ThreadReaderApp to mention us!

  2. From a Twitter thread mention us with a keyword "unroll"
@threadreaderapp unroll

Practice here first or read more on our help page!

More from @phmorand

Oct 18, 2021
#CommandePublique #OpenData
Les données de recensement de la commande publique produites par l'OECP sont toujours intéressantes. Par ex, moi qui bosse sur l'accès des PME à la commande publique, je suis avec attention ça⬇️ mais pourtant...petit thread⏬ niveau de participation des PME à la commande publique
pourtant, si je bosse sur les données essentielles de la commande publique (qui sont sensées être ouvertes) et que je croise avec les données ouvertes de l'INSEE j'arrive à des trucs comme ça ( sur l'ensemble de la période) :
alors oui me direz-vous, ça n'a rien à voir. Mais c'est justement mon point. Les DECP publiées ne sont pas exhaustives, alors qu'elles devraient l'être, les données de l'observatoire sont censées l'être (?) mais elles ne sont pas ouvertes et je ne connais pas leurs méthodes.
Read 8 tweets

Did Thread Reader help you today?

Support us! We are indie developers!


This site is made by just two indie developers on a laptop doing marketing, support and development! Read more about the story.

Become a Premium Member ($3/month or $30/year) and get exclusive features!

Become Premium

Don't want to be a Premium member but still want to support us?

Make a small donation by buying us coffee ($5) or help with server cost ($10)

Donate via Paypal

Or Donate anonymously using crypto!

Ethereum

0xfe58350B80634f60Fa6Dc149a72b4DFbc17D341E copy

Bitcoin

3ATGMxNzCUFzxpMCHL5sWSt4DVtS8UqXpi copy

Thank you for your support!

Follow Us!

:(