Intelligence artificielle Découvrez les 6 projets retenus pour faire de l’intelligence artificielle un atout...

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Découvrez les 6 projets retenus pour faire de l’intelligence artificielle un atout pour la transformation de l’action publique

Ce mercredi, Mounir Mahjoubi, secrétaire d’Etat chargé du Numérique, a annoncé les 6 projets lauréats de l’appel à manifestation d’intérêt (AMI) lancé par la DINSIC et la DITP en juin 2018, dans le cadre du programme d’investissement d’avenir.

Pour que l’Etat s’appuie pleinement sur le potentiel de l’intelligence artificielle pour sa transformation, un appel à manifestation d’intérêt avait été lancé en juin 2018, dans le cadre du programme d’investissement d’avenir. L’objectif de cet AMI était de faire remonter des projets d’acteurs publics nécessitant des approches d’intelligence artificielle et des modes de travail innovants pour améliorer le travail des agents au quotidien, renforcer la relation aux usagers, mieux cibler les contrôles, fluidifier les processus et aider à la décision.

52 projets ont été déposés, avec une forte mobilisation des administrations centrales, opérateurs, établissements publics, services déconcentrés et autres services publics (rectorats, universités, cours de justice, hôpitaux).

Et au final, 6 projets ont été retenus. Ils développeront un pilote et bénéficieront pour ce faire d’un accompagnement technologique de pointe ainsi que d’une assistance à la conduite du changement. Pendant 10 mois, ces 6 projets vont être développés et expérimentés au sein des services publics, avec l’aide des équipes de 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).

Plusieurs modèles d’intelligence artificielle seront développés à partir de différents types de données, textes, images satellites, photographies, enregistrements audio, vidéos, détenues par l’administration ou collectées à l’extérieur. Analyse sémantique, reconnaissance visuelle, détection d’anomalies, modèles prédictifs permettront ainsi de mieux détecter les restaurants présentant des risques sanitaires, d’améliorer les traitements post-opératoires, de rendre plus efficace les contrôles pour préserver la biodiversité, ou encore de répondre plus rapidement aux usagers grâce à un « robot vocal ».

« L’intelligence artificielle a des impacts bien réels. Elle accompagne les agents au quotidien pour faciliter leur travail et leur permettre de se concentrer sur leur cœur de métier. C’est plus de performance pour un meilleur service rendu aux citoyens ». Mounir Mahjoubi, secrétaire d’Etat chargé du numérique.

Les 6 projets retenus

1. Détecter les occupations irrégulières des sols

Direction départementale des territoires et de la mer de l’Hérault

  • L’objectif : lutter contre bâtis, hangars, décharges sauvages et constructions illégales dans les milieux sensibles
  • Les données de départ : des images satellites et photographies aériennes
  • L’intelligence artificielle : Basée sur la reconnaissance visuelle, elle permet l’automatisation par comparaison d’images satellitaires de la détection de nouveaux objets — caravanes, mobil-homes, bâtis, hangars agricoles, dépôts de déchets, etc. — dans les milieux sensibles
  • Les gains : Moins de temps passé à détecter les anomalies ; Davantage de temps sur le terrain à effectuer des contrôles pertinents

2. Détecter les restaurants présentant des risques sanitaires à partir des commentaires client

Direction générale de l’alimentation, ministère de l’Agriculture et de l’Alimentation

  • L’objectif : optimiser les contrôles dans le domaine de la sécurité sanitaire des aliments en ciblant les établissements à plus fort risque
  • Les données de départ : Les commentaires et avis présents sur les plateformes et réseaux sociaux
  • L’intelligence artificielle : Basée sur l’analyse sémantique, elle reconnaît les avis négatifs et peut établir des probabilités de risques sanitaires potentiels
  • Les gains : Priorisation des contrôles pour les agents ; Moins de temps perdu sur la détection des établissements ; Davantage de temps à faire des contrôles terrain

3. Mieux maîtriser les risques et activités nucléaires

Autorité de sûreté nucléaire

  • L’objectif : mieux identifier les éléments à contrôler lors d’une visite pour mieux protéger les travailleurs, les patients, le public et l’environnement des risques liés à l’utilisation du nucléaire
  • Les données de départ : Les 20 000 lettres de suite rédigées après chaque inspection
  • L’intelligence artificielle : Basée sur une analyse sémantique, elle détecte les points de vigilance dans les lettres de suite pour les faire émerger
  • Les gains : Une plus grande vigilance sur des éléments détectés pour un contrôle plus pointu sur les zones de risques

4. Améliorer les contrôles de la police de l’environnement

Agence française pour la biodiversité, ministère de la Transition écologique et solidaire

  • L’objectif : cibler les contrôles, améliorer leur efficacité et mieux accompagner les suites des contrôles non conformes
  • Les données de départ : Des données environnementales comme les données sur la qualité de l’eau
  • L’intelligence artificielle : À partir de l’analyse des données, elle construit des modèles capables de prédire des contrôles non conformes
  • Les gains : Moins de temps passé à faire des contrôles qui sont in fine conformes ; Plus de temps pour accompagner les suites et les résolutions des contrôles non conformes

5. Améliorer les traitements post-opératoires

Centre hospitalier universitaire (CHU) de Toulouse

  • L’objectif : aider au diagnostic et optimiser les réunions de concertations médicales d’experts à partir de données déjà structurées
  • Les données de départ : Des comptes rendus médicaux et des dossiers médicaux volumineux et désorganisés
  • L’intelligence artificielle : Basée sur l’analyse sémantique, elle fera l’extraction des concepts médicaux issus des textes libres et structurera les données complexes des dossiers médicaux pour réaliser des résumés standardisés
  • Les gains : Optimisation de la recherche d’information médicale ; Gain de temps des médecins ; Amélioration de la cohérence des dossiers patients

6. Répondre rapidement aux questions des usagers grâce à un « voice bot »

Centre national Chèque emploi associatif, agence centrale des organismes de sécurité sociale

  • L’objectif : apporter des réponses administratives rapidement aux associations concernant l’utilisation du chèque emploi associatif
  • Les données de départ : Des questions simples et récurrentes de la part des associations
  • L’intelligence artificielle : Une compréhension naturelle du langage et une synthèse vocale améliorée à force d’entraînement lui permettra de répondre directement à certaines questions ou de rediriger vers un interlocuteur plus pertinent
  • Les gains : Des réponses de qualité dans un temps moindre ; Prolongement naturel du canal téléphonique ; Travail des agents focalisé sur les questions complexes pour une expertise plus pointue et un travail plus qualitatif


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Thierry Maubant

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