Si la capacité des salariés et des agents publics à prendre des initiatives et à innover dans leur travail passe par l’appropriation des outils logiciels à leur disposition, alors ces outils doivent leur permettre de libérer leur créativité plutôt que l’enfermer. Mais cette évidence bute sur la réalité du monde du travail et l’organisation des systèmes d’information.

C’est un constat, les collaborateurs qui sont experts de leur métier connaissent le mieux leurs besoins en matière de gestion de leurs processus et de suivi de leur activité. Ces besoins sont souvent outillés par les applications de gestion fournies par leur département informatique, laquelle assure l’intégrité et la gouvernance du système d’information dans le cadre de processus formalisés. Ces applications de gestion assurent également le respect des règles métier par les utilisateurs finaux. Mais, quand les règles métier sont fluctuantes ou quand l’application de gestion n’existe pas, l’expert métier n’a pas d’autre choix que de recourir à un outil généraliste, flexible et simple d’emploi comme Excel pour gérer son activité et rendre des comptes. C’est ce qu’on appelle le « développement par l’utilisateur final » ou end-user development (EUD).

Le développement par l’utilisateur final (EUD)

Selon la définition qu’en donnent Lieberman et coll. (2006), l’EUD est un « set of methods, techniques and tools that allow users of software systems, who are acting as non-professional software developers, at some point to create, modify, or extend a software artifact« .

Différentes formes d’EUD ont été répertoriées par l’anthropologue spécialiste de l’interaction homme-machine Bonnie Nardi (1993) :

• la programmation visuelle (par exemple Scratch, LabVIEW…)
• la programmation par l’exemple (souvent utilisée par la robotic process automation ou RPA)
• la programmation par la spécification (par exemple une interface en langage naturel qui va créer une base de données relationnelle en faisant simplement décrire à l’utilisateur les attributs des objets et leurs relations (Protogeros et Tzafilkou, 2015))
• la programmation par du texte (où le langage de programmation est très proche du langage naturel, par exemple CoScripter).

A titre d’exemple, Excel s’appuie sur la programmation visuelle grâce à son systèmes de cellules organisées dans deux dimensions de l’espace, tandis que certaines macros VBA se construisent sur le principe de la programmation par l’exemple.

L’EUD maximise l’appropriation

Un tableur comme Excel possède un très grand degré d’abstraction (il suffit d’organiser l’information en lignes et en colonnes pour imaginer toutes sortes de processus et prendre toutes sortes de décisions) : « un tableur est un outil très appropriable car il est moins contraint que la plupart des autres outils et peut servir à un large éventail d’utilisations » (Avdic, 2018). La notion d’appropriation diffère des notions d’adoption ou d’acceptabilité en ce qu’elle revêt une dimension d’apprentissage. Lorsque l’utilisateur façonne un outil selon ses besoins, par exemple lorsqu’il va conformer son ficher Excel avec les bonnes colonnes et les bons onglets, il interroge et comprend « en faisant » le contexte dans lequel s’inscrit son activité, les règles qui s’appliquent, etc. par opposition à un outil qui serait fourni par des développeurs et dont il ne serait qu’un utilisateur plus ou moins passif.

Dans un texte qui fait référence, Lieberman et coll. (2006) expliquent ainsi que « l’objectif principal de l’EUD est l’encapacitation des utilisateurs finaux » pour en faire des « citoyens actifs de la société de l’information ».

L’appropriation et la flexibilité sont vecteurs de créativité

De ce fait, l’apprentissage de l’utilisateur lors de l’EUD ne s’arrête jamais à une réponse définitive : il va être re-questionné à chaque évolution du contexte, ce qui va donner naissance à de nouveaux besoins et demander d’ajuster les règles et les objectifs (Avdic, 2018). Cette « fin ouverte » de l’EUD est propice à « l’étude d’un problème ou d’un domaine dans le but d’explorer des opportunités et résoudre des problèmes » (Avdic, 2018). Autrement dit, l’EUD est propice à la créativité et peut ensuite impacter positivement l’esprit d’initiative, le fonctionnement des collectifs de travail, etc.

C’est ainsi qu’en ajoutant une colonne à un tableau Excel on peut compléter les attributs existants et venir apporter une nouvelle information, ou créer une jointure avec d’autres objets stockés dans d’autres tableaux, etc. Les utilisateurs avancés pourront même créer des masques, des macros… pour spécifier le comportement de leur feuille de calcul. En autorisant une créativité sans bornes, « la flexibilité et la facilité d’utilisation des tableurs en ont fait un succès commercial mondial » (Chalhoub et Sarkar, 2022).

Excel, Grist et l’EUD

Excel limite les bénéfices de l’EUD

Si Excel est un cas d’école de l’EUD, l’EUD fait en réalité sortir Excel de sa fonction première consistant à stocker des nombres et effectuer des calculs (« feuille de calcul »), butant ainsi sur certaines de ses limites :

• pas de champs multivalués, gérés dans des listes de contrôle…
• pas de saisie de nouvelles données via un formulaire
• pas de « vues » partielles sur les données, pour le partage par exemple
• pas d’affichage des données tabulaires sous une autre forme : galerie, kanban, fiches…
• pas de possibilité de stocker des documents (image, fichier PDF…) dans une cellule
• pas d’alimentation en temps réel d’autres systèmes d’information.

Autant de fonctionnalités relevant des canons de la gestion des données structurées qui font défaut à Excel, et que l’on trouve dans des applications de gestion développées par des développeurs professionnels, ainsi que dans des solutions EUD plus évoluées qu’Excel, dites no code.

Le no code maximise les bénéfices de l’EUD

Récemment, l’EUD a trouvé son aboutissement dans les outils no code (Atkins, 2020) qui permettent de connecter (sans une seule ligne de code) autant de briques que nécessaire afin de réaliser les fonctions suivantes (Sahay et coll., 2020) :

• modélisation des données : définition du modèle de données
• définition des interfaces utilisateur : conception des formulaires et des pages qui permettent d’afficher et d’éditer les données, en gérant des rôles
• spécification des règles logiques métier et des flux de travail
• intégration de services externes : pour échanger des données ou des automatisations avec Dropbox, Zapier, Sharepoint, Office 365…
• déploiement de l’application.

Chaque brique peut être paramétrée sans avoir besoin d’apprendre un langage de programmation (d’où le terme de no code voire low code), selon les préceptes de l’EUD. Ils n’ont virtuellement aucune limite et répondent à une infinité de besoins. Quelques exemples d’outils no code sont Zoho Creator, Microsoft Power Apps, Google AppSheet, Salesforce Platform, Oracle APEX, etc. (Sahay et coll., 2020 ; Domański et coll., 2023).

Grist, un outil no code à mi-chemin entre le tableur et le gestionnaire de bases de données relationnelles

Grist est un logiciel sous licence libre qui peut-être utilisé en mode SaaS ou bien auto-hébergé. C’est un outil à mi-chemin entre le tableur et le gestionnaire de bases de données qui s’inspire d’Airtable et permet de gérer des tables liées entre elles en s’affranchissant des limites d’Excel vu précédemment. Par rapport aux outils no code déjà cités, Grist est un outil plus focalisé sur la gestion et l’exploitation de données tabulaires. C’est un outil à la fois simple d’usage (low threshold) et puissant (high ceiling) (Myers et coll., 2020), grâce à son interface de tableur rassurante et ses fonctionnalités avancées basées sur les formules Excel mais aussi Python, sur son API et ses widgets, sur son assistant intelligent etc.

A la différence des outils no code universels, Grist se prête plus à une approche data to UI que UI to data, c’est-à-dire qu’il oblige à spécifier le modèle de données avant de pouvoir gérer l’affichage des données, ce qui favorise les bonnes pratiques de gestion des données. En outre, son script est moins ouvert comme diraient les sociologues des techniques à la suite de Madeleine Akrich (1987) : il correspond à des scénarios d’usage plus évidents que les outils généralistes, ce qui facilite son appropriation. Enfin, il propose un environnement d’EUD souverain, contrairement aux plateformes hégémoniques états-uniennes.

Illustration par des cas d’usage

Cette section présente des situations où l’EUD peut être une réponse au besoin de mieux gérer les données tout en libérant la créativité et en favorisant l’agentivité des agents publics. Les exemples issus de la littérature ne mentionnent pas de logiciel en particulier, tandis que les cas d’usage observés dans l’administration français concernent Grist.

Cas issus de la littérature

Anders Avdic (2018) étudie trois cas d’utilisation de l’EUD par des agents publics d’une collectivité suédoise.
Le premier gère un programme d’aide aux personnes âgées et doit recenser le nombre de lits, le nombre de visites, le contenu de chaque visite… autant d’informations qui sont absentes des applications de gestion. Selon Avdic, l’utilisateur « ne se considère pas comme un expert des tableurs mais apprend à chaque nouveau besoin. Le tableur est suffisamment simple d’usage pour lui. » En outre,

par principe la DSI n’encourage pas l’EUD mais puisque le système d’information ne fournit pas l’information dont cet utilisateur a besoin (…), l’EUD est accepté. Il n’y a pas de projet de développer d’application de gestion dédiée car les besoins ne peuvent pas être spécifiés une fois pour toute, rendant les développements difficiles, au moins pour le moment. D’après cet utilisateur : « il y a toujours besoin de traiter plus de données. Ca ne s’arrête jamais. » Les conditions changent, les idées changent, l’environnement change ; par conséquent, les systèmes aussi doivent changer. (…) « Ce serait impensable d’arrêter le développement de cette application. J’ai besoin de cette flexibilité, de cette liberté. Le traitement de données qui se produit en raffinant l’application apporte une compréhension plus profonde de l’organisation. En tant qu’expert métier, la donnée n’est pas qu’un nombre. Je peux la traduire en une réalité. »

Le deuxième agent de cette collectivité est contrôleur de gestion à la Direction des finances. Il a développé plusieurs feuilles de calcul pour l’allocation des coûts de courrier entre services, pour la planification des investissements informatiques et pour le calcul des loyers. Ces outils apportent de la transparence dans les échanges et motivent un certain nombre de décisions.

Le troisième agent est ingénieur urbaniste et a développé une application d’aide à la décision pour la valorisation du foncier municipal, en estimant des prix de vente en fonction de l’emplacement (orientation, attrait, nature, centralité) et du potentiel bâtimentaire (forme du site, topographie, terrain). Il explique que « mon expertise métier, en combinaison avec un outil flexible, a permis de s’accorder enfin sur un modèle de fixation du prix. En fait, le système formalise le savoir existant (…). » Différentes versions du système ont été présentés aux élus, simulant ainsi les discussions politiques. Le modèle étant interactif, les simulations pouvaient être modifiées en direct pendant les réunions.

Cas observés dans l’administration française

La start-up d’Etat « Données et Territoires » incubée à l’Agence nationale de la cohésion des territoires (ANCT) propose une boîte à outils évolutive constituée d’outils préexistants, adaptés ou développés pour répondre aux besoins en manipulations de données des collectivités et de l’ANCT. Parmi ces outils, une instance de Grist permet la saisie de données structurées (colonnes typées, gestion des droits très fine…), utilisé dans un cas d’usage pour que toutes les préfectures de France remontent des données au même endroit qui sont ainsi colligées directement au niveau national (Rose-Richer, 2023).

Dans un autre cas d’usage, la Direction des systèmes d’information de l’Eurométropole de Strasbourg a décider de ne plus faire évoluer les outils de gestion du quotidien, et de se tourner vers la solution OnlyOffice d’abord, puis vers Grist afin de dépasser les limitations d’OnlyOffice. De premières expérimentation avec un petit cercle d’utilisateurs montrent que Grist se prend bien en main et produit des résultats intéressants, notamment une fois le concept de vues chaînées compris. Cette expérience montre qu’il est important d’accompagner les utilisateurs. L’Eurométropole de Strasbourg y voit l’opportunité d’aller vers des communs numériques internes, et de permettre l’autonomie des agents tout en évitant la redondance grâce aux vues personnalisées sur les données qui en font une source de vérité (Leblond, 2023).

Conclusion

Avec plus de 2 000 agents publics inscrits sur le forum Tchap (messagerie sécurisée des agents de l’Etat) consacré à Grist, plus de 17 000 utilisateurs mensuels sur l’instance Grist de la suite numérique des agents de l’Etat opérée par la Direction interministérielle du numérique (DINUM, 2026), et des retours d’expérience qui s’accumulent (lors de webinaires mensuels, via la publication de tutoriels et de modèles Grist…), l’engouement pour Grist dans l’administration française est avéré. Nicolas Imbert (2025) raconte qu’il a été recruté par l’ANCT pour promouvoir Grist dans l’administration mais qu’il n’a jamais eu besoin de le faire tellement le bouche à oreille était puissant et les cas d’usage venaient tout naturellement des utilisateurs eux-mêmes !

En éclairant Grist à la fois sous l’angle de l’EUD (qui explique son appropriation par les utilisateurs) et sous l’angle de la gestion des données (qui explique son attrait chez les gestionnaires du système d’information et les personnes en charge de la gouvernance des données), j’espère avoir contribué à élucider les raisons profondes de ce succès.