Observation, études, et observatoires

Je dois mettre en place un observatoire ...
Mais qu'entend t'on par observatoire ?

• une base de données dans laquelle on peut puiser tout plein de statistiques ?
• une équipe d'étude qui rédige une ou deux fois par an des cahiers thématiques ?
• une série d'infos servant à évaluer une action ?
• des statistiques ou bien des données géographiques ?

Toutes les confusions sont possibles en la matière.
Ce n'est pas du tout le même travail :

• que de compiler des données au cours d'une étude préalable, à l'image des diagnostics réalisés pour les programmes locaux de l'habitat ou pour les agendas 21,
• ou de construire un centre de ressources utile à plusieurs services ou plusieurs organismes sur un territoire comme le font souvent les agences d'urbanisme, 
• ou de cibler un certain nombre de variables qui serviront à évaluer une action, comme c'est de plus en plus demandé dans les procédures de planification et de développement
• ou encore de construire des données qui contribueront à la bonne réalisation des études.

Au début d'un projet d'observatoire, il convient de bien cibler son champ de travail.
L'objet du présent blog est principalement centré sur la mise en place d'un observatoire au service d'une action : un PLH dans mon cas, mais ce peut être également un SCOT, un agenda 21, un PDU, ...  Si l'on resitue les différentes configurations évoquées ci-dessus, la création d'un observatoire, dans le cadre d'un PLH, d'un SCOT, etc recouvre principalement les deux derniers points :

• variables et indicateurs pour évaluer une action,
• données d'état des lieux nécessaires aux études.

Le travail à entreprendre dépend de l'organisation dans laquelle on s'insère. Quelquefois le "centre de ressources existe déjà et la question est plutôt comment y accéder ? et quelles informations solliciter ?. Quelquefois le travail d'étude préalable a été conséquent et dessine les bases de l'observation à venir.
L'optique dans laquelle je me situe est pragmatique : en matière d'observation, il est vite fait de se noyer dans pleins de questionnements et de compiler une masse énorme de données en oubliant ce que doivent être les objectifs de ce travail.