Intelligence artificielle dans l’administration

Date
12.04.2021

L’intelligence artificielle est considérée comme l’une des technologies les plus innovantes de la transformation numérique. Lors de la journée de l’innovation organisée par Bedag le 23 mars 2021, Thomas Alabor, responsable Solution Engineering de Bedag Informatique SA, a présenté aux invités les possibilités offertes par « l’IA dans l’administration publique ». Dans l’interview qui suit, il explique les éléments essentiels de son intervention.

Thomas Alabor

homas, lors de la journée de l’innovation, tu as donné un aperçu passionnant. Qu’entends-tu par IA ?
IA, pour intelligence artificielle, est un terme générique désignant les méthodes et les solutions mises en œuvre pour amener les ordinateurs et les machines à appliquer des modèles de comportement appris à de nouvelles données ou à un nouvel environnement, et donc à agir de manière similaire à l’humain. L’IA est un champ très vaste qui couvre de multiples technologies et applications. Les capteurs en sont une partie importante mais elles comprennent aussi de nouvelles possibilités telles que la reconnaissance d’images et la reconnaissance vocale.

Pour simplifier, le but de l’IA consiste à rassembler un maximum d’informations, à les analyser dans toute leur complexité (multidimensionnelle) et ainsi de reconnaître des modèles et en déduire des actions ou des recommandations d’action.


Peux-tu donner un exemple de la façon dont l’IA fonctionne ?
On pourrait par exemple combiner les données fournies par les capteurs du jardin sur le temps qu’il fait actuellement, les informations sur l’évolution météorologique locale, la saison et l’heure de la journée avec les modèles de comportement individuels enregistrés au cours des derniers mois et avec les modèles de comportement de milliers d’autres utilisateurs. Ces données serviraient ensuite pour développer une commande automatique de volet roulant, qui, dans la majorité des cas, fermera et ouvrira le volet au bon moment dans le futur.

L’IA a donc besoin de données d’apprentissage (modèles de comportement d’un certain nombre d’utilisateurs), du modèle individuel de l’utilisateur ainsi que d’autres données (dans le cas ci-dessus, il s’agit des données fournies par les capteurs et la météo et des informations temporelles) pour pouvoir prévoir avec une probabilité élevée le moment où le volet sera fermé ou ouvert la prochaine fois.

Aujourd’hui, on retrouve partout des applications plus ou moins matures et complexes basées sur ce principe : par exemple, j’ai reçu dernièrement des coupons Cumulus de Migros avec comme titre « Spécialement pour vous » qui étaient adaptés à moi personnellement. Il y a de forte chances que l’IA se cache derrière. Nous retrouvons le même modèle dans les recommandations des boutiques en ligne : « Les clients qui ont acheté ce livre ont également consulté ce livre ».


Qu’en est-il de « l’IA dans l’administration publique » ?
Je suis convaincu qu’il existe de grandes différences entre l’administration publique et le secteur privé dans l’application de l’IA. Pour l’administration publique, la protection des données, la transparence (au sens de la traçabilité) et l’égalité de traitement sont essentielles et déterminantes pour que la population et l’économie aient confiance dans l’État.

L’UE et la Confédération affirment toutes les deux que l’IA sera cruciale dans le futur. La Confédération considère l’IA comme une technologie de base - elle a assurément raison. Cependant, nous n’en sommes encore qu’aux balbutiement en ce qui concerne la maturité de l’application. On peut le mesurer, par exemple, avec la liste des projets publiée sur eGovernment.ch : elle comporte quelques agents conversationnels (chatbots) et deux ou trois services qui montrent la voie en tant qu’early adopters, par exemple l’Office fédéral de la statistique avec son programme « Experimental Statistics ».

Dans le même temps, on observe toutefois que le sujet progresse sensiblement depuis quelques mois.


Quelle peut être la contribution de Bedag ?
L’IA couvre un champ très vaste. Chez Bedag, nous avons mis en place une équipe de spécialistes des données qui a conduit quelques projets passionnants au cours des dernières années. Nous avons, par exemple, réalisé des expériences de reconnaissance d’images et de reconnaissance vocale. Mais pour soutenir nos clients le mieux possible, nous nous sommes spécialisés dans l’optimisation du traitement des dossiers et des données. C’est notre objectif principal.

En ce qui concerne l’optimisation du traitement des dossiers à l’aide de l’IA, nous travaillons sur deux axes :

Premièrement, nous voulons identifier les dossiers qui sont correctement remplis, et cela avant la vérification manuelle du dossier, de façon automatiser le traitement.

Deuxièmement, nous aidons les experts dans la vérification et la correction des dossiers : cela va du regroupement de cas similaires aux recommandations sur la façon dont un dossier est généralement corrigé. Cela peut réduire considérablement le temps de traitement.

Le projet que nous avons déjà pu mettre en œuvre en 2017 comme proof of concept avec le canton de Berne et l’année dernière avec le canton d’Obwald en est un bon exemple : un algorithme d’IA calcule la probabilité que les dossiers fiscaux aient besoin d’être corrigés. L’administration fiscale peut alors décider de traiter automatiquement les dossiers qui n’ont probablement pas besoin d’être corrigés. De tels cas d’utilisation permettent d’augmenter l’automatisation de manière significative et d’utiliser ailleurs les ressources libérées.

De plus, nous mettons naturellement en œuvre des chatbots et nous travaillons avec des partenaires sur la reconnaissance de pièces justificatives, c’est-à-dire l’extraction d’informations des pièces.

La transparence et la compréhension des affaires sont au cœur de notre démarche. Travaillant depuis des décennies pour l’administration publique, nous comprenons ses valeurs et connaissons souvent déjà une partie des données traitées. Le modèle de processus ouvert « CRISP-DM » (cross-industry standard process for data mining) est à la base de nos projets. Ce modèle garantit la traçabilité du projet ainsi qu’une compréhension commune avec nos clients et partenaires.

Il est important pour nos data scientists que nos clients comprennent également comment fonctionne l’IA. Saviez-vous, par exemple, que quatre méthodes différentes interagissent dans un chatbot (syntaxe, reconnaissance des choses et des intentions, sémantique et conversation) ? Non ? Nos clients de chatbot le savent car nous pensons que la transparence et la traçabilité augmentent la confiance dans la solution - et c’est la seule façon de développer des solutions durables.

Merci beaucoup pour tes explications, Thomas.

Vous voulez aussi savoir comment vous utiliser l’IA dans votre domaine d’activité ? Contactez-nous - nos experts identifieront avec vous les possibilités dans le cadre d’un atelier et vous présenteront les applications possibles : thomas.alabor@bedag.ch ou +41 79 172 31 77

Vous pouvez retrouver intégralité de la présentation donnée par Thomas Alabor lors de la journée de l’innovation de Bedag dans un enregistrement.