L’intelligence artificielle dans le secteur public

L’intelligence artificielle (IA) suscite depuis quelques années un énorme engouement dans le secteur privé. Des technologies d’intelligence artificielle telles que l’apprentissage automatique, la vision assistée par ordinateur, le traitement automatique du langage naturel (NLP) évoluent rapidement et sont déjà très présentes dans nos vies de tous les jours. Bien que ces technologies d’IA aient un réel impact sur la vie des citoyens, le secteur public a encore du retard sur le secteur privé dans l’adoption et le déploiement de celles-ci. Cependant les choses changent et les gouvernements expérimentent de plus en plus dans ce domaine.

Pourquoi l’IA est-elle importante pour le secteur public?

Il y a beaucoup d’avantages à intégrer l’IA dans le secteur public dont les principaux sont repris ci-dessous:

  • amélioration de l’interaction avec les services digitaux et personnalisation de l’expérience des citoyens avec ces services, car ce sont des éléments auxquelles le citoyen est maintenant habitué avec les services délivrés par des organisations privées. Il est important de réduire l’écart, en terme d’expérience utilisateur, entre les services publics et les services privés pour garder une image positive des institutions publiques.
  • augmentation de l’efficacité des services en automatisant, là où c’est possible, les tâches récurrentes et triviales afin de libérer les agents pour des tâches plus complexes. Ceci accélèrerait le traitement des dossiers et accroîtrait la disponibilité des agents pour les citoyens.
  • meilleure valorisation des données dans la prise de décision. La prise de décision dans un dossier demande souvent d’analyser un grand nombre de données et/ou de documents ce qui peut engendrer des erreurs et une variabilité dans le traitement des dossiers. Concrètement, le traitement de deux dossiers similaires pourraient mener à deux décisions différentes. L’IA pourrait aider à faire un premier triage afin de sélectionner les informations les plus pertinentes (gain de temps) ou à signaler une donnée/un document manquant.

Quels sont les applications possibles ?

Les applications d’IA se développent autour de deux objectifs principaux : améliorer l’efficacité opérationnelle des services publics en interne et proposer de nouveaux services digitaux aux citoyens. Ces applications n’ont pas pour but de remplacer les agents, elles facilitent le travail des agents afin qu’ils puissent se consacrer pleinement à leur mission. Le champ d’application de l’IA dans le secteur public est large et concerne des domaines divers tels que la santé, la sécurité, la gestion de la ville, la gestion du trafic. Il serait difficile de présenter ici une liste exhaustive de tous les use cases possibles mais quelques applications communes dans l’administration sont reprises ci-dessous.

Interface utilisateur dynamique, soutenue par l’IA pour le service au citoyen

Un service web facile d’utilisation permet de réduire le nombre d’appels passés aux agents. On peut améliorer l’expérience utilisateur avec des techniques d’IA. En se servant par exemple de chatbots pour répondre en temps réel aux questions des citoyens et pour faciliter la navigation sur un site internet.

Chatbot Student@work de l'ONSS
(
Contact - Student@work.be (mysocialsecurity.be)

Traitement automatique de documents

Les techniques d’apprentissage automatique combinées au NLP sont utilisées pour classer les documents et extraire des informations contenues dans le texte .

L’IA contribue à l’organisation des contenus en structurant l’information textuelle (non structurée) grâce aux techniques ci-dessous :

  • La classification. En une fraction de seconde un système d’IA analyse le contenu d’un document et lui attribue une catégorie (facture, contentieux, ..).
  • L’extraction d’information (NER). L’AI peut aussi se révéler très utile pour extraire à partir d’un document, un nom, une référence, une date, …

Ces outils s’avèrent très utiles dans l’administration pour la gestion des courriers entrants et l’indexation* de documents dans une base de gestion documentaire.

On note aussi le clustering qui permet de regrouper automatiquement des documents qui présentent des similarités.

*association de métadonnées aux documents dans un système de gestion documentaire

Gestion de dossiers

Dans la gestion de dossier, le nombre de données/documents à analyser est souvent important et l’agent doit avoir accès aux informations correctes et pertinentes pour prendre une décision. Un système combinant des règles business et l’apprentissage automatique permet d’accélérer le temps de recherche d’information et d’analyse. Pour cela, le système apprend à partir de données historiques sur la gestion des dossiers, à faire des recommandations sur la meilleure action à prendre (demander une attestation supplémentaire, rediriger vers un agent spécialisé, … ).

Routing des requêtes

Le contenu des emails et autres courriers entrants est analysé pour en extraire les sujets ou les thèmes auxquels le courrier se rapporte. Les résultats de cette analyse permettent de prioriser le courrier et de le renvoyer vers le service adéquat.

Lutte contre la fraude

L’apprentissage automatique est très souvent utilisé pour détecter la fraude en identifiant des motifs qui relèvent de la fraude dans les données relatives à une personne ou à une entité. Cela nécessite généralement de pouvoir collecter et combiner des informations provenant de sources diverses.

Analyse des sentiments

Largement utilisé dans le secteur privé, les outils de NLP permettent d’évaluer la tonalité de messages adressés aux services administratifs (positif, négatif, neutre) et de déterminer la satisfaction des utilisateurs par rapports à ces services.

ObjectifContexte
Libérer des ressourcesLes activités sont répétitives, simples et prennent beaucoup de temps à l’agent
L’agent doit souvent répondre à des questions simples qui ne nécessitent pas d’expertise
Valoriser les donnéesIl y a beaucoup de données (structurées et textuelles) à analyser par l’agent
Il faut combiner plusieurs sources de données externes et internes pour une analyse efficace
Faire des prédictionsLa situation est prédictive et il existe des données historiques
Résumé des situations ou l’intelligence artificielle peut avoir une plus-value

Quelques points d’attention pour l’adoption de l’IA dans le secteur public

  • Pour adopter l’utilisation de l’IA dans le secteur public, il faut pouvoir garantir que les solutions développées sont justes, transparentes et éthiques (https://ec.europa.eu/digital-single-market/en/news/ethics-guidelines-trustworthy-ai).
  • Comme pour tous services publics, les services utilisant l’IA doivent pouvoir être accessibles à tous. L’IA ne doit pas renforcer les inégalités, tous les citoyens doivent pouvoir bénéficier des services publics avec la même facilité.
  • L’adoption de l’IA doit s’inscrire dans un projet global de digitalisation des services publics. Par exemple, privilégier les canaux électroniques d’échange de documents augmente en aval les performances d’un système de routing automatique de courriers.
  • Les données sont au cœur du développement de l’IA. Trois éléments sont essentiels pour profiter pleinement du potentiel de l’IA.
    • L’open data pour les données à caractère non personnel, l’Union européenne a établi une stratégie européenne pour les données, consciente de l’importance de celles-ci pour l’évolution technologique dans l’IA. Précisant que les données à caractère non personnel devraient être accessibles à tous.
    • L’interopérabilité pour faciliter l’accessibilité aux données (voir projet SEMIC)
    • La qualité des données. Il est impossible de construire un modèle d’IA fiable si les données ne sont de qualité ce qui peut être le cas avec des données en open data.
  • La plupart des solutions d’IA sont proposées sur le cloud via des plateformes comme AWS (Amazon) ou Microsoft Azure, cependant les institutions gouvernementales sont peu enclines à mettre leurs données sensibles sur le cloud.
  • Il faut disposer d’une technologie appropriée. Certaines solutions requièrent le traitement automatique du langage naturel, cependant des langues comme le néerlandais sont souvent sous représentées.

Pour conclure, la révolution de l’IA est en marche et affectera aussi la façon dont les institutions gouvernementales fonctionnent. Cependant l’utilisation de cette nouvelle technologie dans les administrations devra être fortement encadrée. Encore plus que dans le domaine privé, la transparence sur l’utilisation de l’IA dans le secteur public est cruciale pour garder la confiance des citoyens. Les institutions peuvent s’appuyer sur l’IA pour gagner en efficacité et améliorer ses services aux citoyens mais ces services doivent être accessibles à tous.

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Ce post est une contribution individuelle de Katy Fokou, spécialisée en intelligence artificielle chez Smals Research. Cet article est écrit en son nom propre et n'impacte en rien le point de vue de Smals.

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