Six projets d’IA pour améliorer les services publics Six projets d’IA pour améliorer les services publics

Six projets d’IA pour améliorer les services publics Six projets d’IA pour améliorer les services publics © DITP / DINSIC

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Le secrétaire d’État en charge du Numérique, Mounir Mahjoubi, a dévoilé le 21 novembre 2018 six projets qui vont « transformer l’action publique par l’intelligence artificielle ». Ces projets, portés par des organismes publics, ont désormais dix mois pour être développés avant de s’exporter, si possible, vers d’autres services de l’État.

Dix mois avant un éventuel déploiement

« Ces projets sont représentatifs des différents services publics et des différents types de technologies de l’intelligence artificielle », a expliqué Laure Lucchesi, membre du jury et directrice d’Etalab, lors de l’annonce des lauréats. Ils couvrent en effet la sphère publique de l’environnement au social, en passant par la santé, le sanitaire et la sûreté nucléaire ; et utilisent des techniques différentes d’IA pour répondre à différents usages : ciblage des contrôles, amélioration des relations aux usagers et de processus métiers.

Des quelque cinquante à avoir répondu à l’appel de manifestation d’intérêt émis en juin dernier par la direction interministérielle du numérique et du système d’information et de communication de l’État (DINSIC) et la direction interministérielle de la transformation publique (DITP), six projets ont été finalement sélectionnés. Au terme des dix mois, durant lesquels ils seront épaulés à la fois techniquement et stratégiquement, leur proof of concept devra être validé lors d’une évaluation en vue d’un possible déploiement.

Analyse textuelle

L’outil proposé par le CHU de Toulouse a pour but l’utilisation de l’IA à la fois pour aider au diagnostic des patients et pour optimiser les réunions de concertations pluridisciplinaires post-opératoires. En traitant tous les comptes rendus médicaux, cet outil vise à simplifier la prise de décision des médecins et à améliorer la cohérence des dossiers des patients – sans pour autant formuler de décision.

Avec la même approche d’analyse textuelle, l’Agence de sûreté nucléaire (ASN) souhaite examiner avec une IA les comptes rendus des inspections de centrales pour mieux identifier les éléments à contrôler lors des visites. L’agence compte donc analyser les quelque 20 000 lettres de suite d’inspection, en extraire les données et développer un outil clé en main pour aider les inspecteurs.

Reconnaissance d’image

La Direction départementale des territoires et de la mer de l’Hérault (DDTM) a présenté un projet qui repose sur l’analyse d’images. En utilisant l’IA, l’organisme compte mieux cibler ces contrôles d’occupation des sols en détectant des objets (comme des caravanes, des dépôts de déchets ou des hangars agricoles) susceptibles de constituer des irrégularités.

De la même manière, l’Agence française pour la biodiversité compte utiliser l’intelligence artificielle pour élaborer des plans de contrôle qui permettront de mieux cibler les secteurs de contrôle de la police de l’environnement, tant sur les questions purement environnementales que sur les activités humaines.

Réseaux sociaux et voice-bot

Pour affiner le ciblage de ses contrôles de sécurité sanitaire dans les restaurants, la Direction générale de l’alimentation (DGAL) va, elle, utiliser l’IA pour analyser les commentaires et les avis publiés sur des plateformes Web comme TripAdvisor, Google ou La Fourchette. Cela lui permettra à la fois de mieux cibler les contrôles des inspecteurs sanitaires en amont et de vérifier la cohérence du contrôle et des commentaires postés sur le Web en aval.

Enfin, l’Agence centrale des organismes de sécurité sociale (ACOSS), compte créer un « voice bot » (ou agent vocal conversationnel) capable de répondre aux questions simples et récurrentes, voire de renvoyer vers l’interlocuteur le plus compétent à répondre.