AMI "Intelligence artificielle" : 15 nouveaux lauréats se saisissent de l'IA pour leurs missions de service public

Publié le 08 juillet 2019

L’intelligence artificielle (IA) a des impacts bien réels pour l'activité des administrations. Elle est porteuse d'opportunités nouvelles, en favorisant un recentrage des agents publics sur leur coeur de métier sans nécessairement diminuer le contact humain. Mais la transformation qu'elle implique doit être accompagnée et dotée de moyens financiers.

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Pour que les services de l'État se saisissent pleinement du potentiel de l’IA et l’intègrent dans la conduite de leurs missions, la direction interministérielle de la transformation publique (DITP) et la direction interministérielle du numérique et du système d’information et de communication (DINSIC) ont lancé un Appel à manifestation d’intérêt dédié à l'Intelligence artificielle dans le cadre du fonds "transition numérique de l'État et modernisation de l'action publique" du programme d'investissement d'avenir (PIA) coordonné par le Secrétariat général pour l'investissement (SGPI) et pour lequel la Caisse des dépôts et consignations (CDC) est l'opérateur administratif et financier.

Lancée le 14 juin 2018, la 1ère session de l'AMI a permis de sélectionner 6 premiers projets pour expérimenter des solutions d'intelligence artificielle dans les domaines de l'environnement, de la santé et du sanitaire, de la sphère sociale et de la sûreté nucléaire. La 2e session de l'appel à manifestation d'intérêt (AMI), lancée en avril 2019, vient de dévoiler ses résultats.

Tirant les enseignements de la 1ère session de l'AMI, un nouveau format d'accompagnement scientifique à destination des projets R&D a été mis en place pour cette 2e session. Cet accompagnement doit permettre de réaliser un prototype fonctionnel en mobilisant l'une des étapes d'un cycle de recherche et développement (R&D) : développement informatique spécifique (prototype d'interface, création d'algorithmes...) ou transfert technologique (d'une équipe de recherche vers le lauréat). Les aspects techniques seront confiés à des personnes rattachées à des équipes de recherche (ingénieurs de recherche, positions temporaires, post-doc, doctorants le cas échéant).

Par ailleurs, le budget plus conséquent dédié à cette session (3,5M € pour l’accompagnement technique et métier, 500k € pour l’accompagnement scientifique) a permis de sélectionner davantage de candidats.
 

Des candidatures toujours nombreuses et diversifiées

46 projets ont été déposés dans le cadre de la 2e session de l'Appel à manifestation d'intérêt avec des objectifs d'application de l'IA très variés, reflets des champs exploratoires désormais envisagés par les acteurs publics dans la mise en oeuvre de leurs politiques : amélioration de processus de traitement des dossiers, analyse de données de masse pour aider à la décision, amélioration de la relation usagers, amélioration de la veille stratégique, optimisation du ciblage des contrôles, analyse automatique de la règle de justice... La nature des opérateurs candidats est également très ouverte avec des directions d'administration centrale et des services déconcentrés mais aussi des établissements publics, des instances juridictionnelles, des acteurs du milieu universitaire ou hospitalier.

Un accompagnement tout au long du processus de sélection

L’accompagnement en amont de la sélection des candidatures a pris la forme d’une boîte fonctionnelle et d’une "hotline" à destination des potentiels porteurs de projet (près de 40 échanges téléphoniques), au moment de la sélection des dossiers (réponses détaillées à tous les candidats, y compris aux projets non retenus), lors de la préparation des candidats présélectionnés puis pour les lauréats.

Le jury, qui s'est réuni le 4 juillet 2019, a expertisé ces candidatures à partir de 7 grands axes d'analyse, conformément au cahier des charges de l'AMI :

  • Impacts et bénéfices pour l’administration et ses usagers
  • Pertinence de l’IA comme solution au problème identifié
  • Pertinence du défi technique
  • Existence et accessibilité des données nécessaires
  • Composition de l’équipe d’agents impliqués
  • Intérêts de l’expérimentation & réplicabilité
  • Valeur ajoutée de l’accompagnement DITP/DINSIC

 

15 nouveaux projets lauréats couvrant de nombreux domaines de la sphère publique

Cette année encore, les lauréats représentent la diversité de l'administration, tant par les secteurs de politique publique représentés - santé, justice, économie et finance, ou encore environnement, par les administrations lauréates - administrations centrales, établissements publics ou encore juridictions, que par les problématiques métier qui seront traitées grâce à l'IA.

Les lauréats sélectionnés pour un accompagnement technique et stratégique

DIRECTION GÉNÉRALE DE LA SANTÉ
Analyse & prétraitement des signalements d’événements sanitaires
 

→ objectif : optimister le traitement des signalements des événements sanitaires indésirables
→ données de départ : l'ensemble des signalements sur le portail signalement-sante.gouv.fr
+ de l'IA : classifier automatiquement les signalements, extraire les concepts métiers pertinents et détecter des anomalies dans les signalements
→ les gains : faciliter le travail des évaluateurs et améliorer la réactivité du retour au déclarant

 

CHU BORDEAUX
Analyse du dossier patient

→ objectif : faciliter l'accès aux informations sur le patient
→ données de départ : le dossier patient informatisé
→ + de l'IA : recherche sémantique dans le dossier patient informatisé pour retrouver les bonnes informations au bon moment
→ les gains : faciliter le travail du personnel soignant et diminuer les pertes de temps liées à la recherche d'informations sur le patient

 

INSTITUT DE RADIOPROTECTION ET DE SURETÉ NUCLÉAIRE (IRSN)
Surveillance de l’exposition des travailleurs aux rayonnements ionisants

→ objectif : développer un système d’alerte automatique pour aider à la surveillance des travailleurs exposés aux rayonnements ionisants
→ données de départ : registre national des doses des travailleurs
→ + de l'IA : permettre un suivi personnalisé de l'exposition aux rayonnements ionisants et une détection plus facile des anomalies
→ les gains : optimiser la détection de l'exposition des travailleurs aux rayonnements ionisants

 

DIRECTION GÉNÉRALE DES COLLECTIVITÉS LOCALES
Contrôle de la légalité des actes

→ objectif : développer l’intelligence artificielle dans le contrôle de légalité dématérialisé
→ données de départ : application @ctes
→ + de l'IA : trier automatiquement les actes transmissibles et non transmissibles et détecter les informations à contrôler en priorité : l'IA facilitera le travail des agents en préfecture
→ les gains : simplifier le travail des agents en préfecture

 

DIRECTION GÉNÉRALE DE LA GENDARMERIE NATIONALE
Appui et amélioration du système de pré-plainte en ligne : proposer une démarche en fonction de la saisine du plaignant en langage naturel

→ objectif : améliorer le système de pré-plainte en ligne
→ données de départ : données des pré-plaintes en ligne
→ + de l'IA : détecter automatiquement les infractions à partir des pré-plaintes en ligne et en identifier les questions complémentaires à poser à l'usager. L'IA permettra de transformer les pré-plaintes en ligne en plaintes qualifiées
→ les gains : gain de temps pour les plaignants et les agents

 

DIRECTION GÉNÉRALE DES DOUANES ET DES DROITS INDIRECTS
Identification des fausses déclarations douanières

→ objectif : identifier les fausses déclarations en douane grâce au text mining
→ données de départ : documents administratifs uniques
→ + de l'IA : détecter les produits importés qui sont déclarés à tort dans une nomenclature de produit fiscalement avantageuse

 

INSTITUT NATIONAL DE LA STATISTIQUE ET DES ÉTUDES ÉCONOMIQUES (INSEE)
Moteur de recommandation pour la siretisation du lieu de travail lors du recensement

→ objectif : améliorer l'identification de l'établissement employeur dans le recensement de la population
→ données de départ : déclaration de l'établissement employeur dans le recensement de la population et base SIRENE des établissements
→ + de l'IA : développer un moteur de recommandation pour les agents corrigeant les données du recensement
→ les gains : une plus grande précision des statistiques domicile-travail fournies par l'INSEE et un gain d'efficience dans la chaîne de production des données

 

CHAMBRE RÉGIONALE DES MÉTIERS ET DE L'ARTISANAT DE NOUVELLE-AQUITAINE
Outil de conseil pour l’implantation des artisans (opportunités et risques)

→ objectif : développer un outil d'aide à l'implantation des entreprises artisanales
→ données de départ : données sur les artisans et données carroyées
→ + de l'IA : déterminer les facteurs de succès d'un artisan sur le territoire
→ les gains : des choix d'implantation plus éclairés

 

INSTITUT NATIONAL DE L'ENVIRONNEMENT INDUSTRIEL ET DES RISQUES (INERIS)
Amélioration du travail de caractérisation des sources des contaminations environnementales

→ objectif : utiliser l’IA pour identifier les molécules contaminant l’environnement et profiler les sources de pollutions
→ données de départ : résultats d'analyses chimiques
→ + de l'IA : objectiver des ressemblances et des différences entre des spectres moléculaires pour mieux identifier les molécules contaminant l'environnement
→ les gains : meilleure détection des molécules

 

DIRECTION GÉNÉRALE DES ENTREPRISES - COMMISSAIRE À L'INFORMATION STRATÉGIQUE ET À LA SÉCURITÉ ÉCONOMIQUES (CISSE)
Développement d’une solution de veille et d’exploitation d’informations dans le cadre de la politique de sécurité économique

→ objectif : développer une solution de veille et d’exploitation d’informations pour améliorer la sécurité économique
→ + de l'IA : détecter et identifier des entités dans les documents du service pour améliorer l'instruction des dossiers d'intelligence économique

 

CONSEIL D'ÉTAT
Détection automatique de séries dans les contentieux pour repérer les similitudes dans les requêtes et les groupes

→ objectif : identifier automatiquement les séries de contentieux faisant appel à une décision commune
→ + de l'IA : regrouper les contentieux pour détecter automatiquement des séries
→ les gains : une meilleure efficacité de la justice

 

Les lauréats sélectionnés pour un accompagnement scientifique

DIRECTION GÉNÉRALE DE LA CONCURRENCE, DE LA CONSOMMATION ET DE LA RÉPRESSION DES FRAUDES
Solution d’aide à la décision dans le cadre de l’analyse des contrats, devis et factures pour la recherche des clauses & pratiques abusives

→ objectif : détecter les clauses et pratiques abusives dans les contrats, devis et factures
→ les gains : une meilleure protection des consommateurs, une meilleure régulation concurrentielle des marchés

 

INSTITUT NATIONAL DE L'INFORMATION GÉOGRAPHIQUE ET FORESTIERE (IGN)
Traitement de séries de données sur les positions des stations GNSS et modélisation pour le repère international de référence terrestre

→ objectif : faciliter le calcul du positionnement des points de référence terrestre à partir des données satellites
→ données de départ : séries des positions des antennes permanentes
→ + de l'IA : identifier automatiquement les ruptures dans la mesure des positions des antennes permanentes pour pouvoir les corriger
→ les gains : améliorer la qualité du système international de référence terrestre

 

COUR DE CASSATION
Développement d’une solution d’identification des divergences de jurisprudence

→ objectif : identifier les divergences de jurisprudence
→ données de départ : données de jurisprudence de la Cour de cassation (Jurinet) et de Cours d'appel (JuriCA)
→ + de l'IA : rapprocher les décisions traitant du même thème et détecter des interprétations divergentes de la loi
→ les gains : une meilleure garantie de l'interprétation uniforme de la loi

 

SERVICE HYDROGRAPHIQUE ET OCÉANOGRAPHIQUE DE LA MARINE (SHOM)
Projet d’accélération du programme Litto3D® (référentiel géographique du relief à haute résolution)

→ objectif : améliorer la cartographie sous-marine
→ + de l'IA : améliorer la production des données en apprenant des corrections apportées par les agents pour automatiser une partie du processus
→ les gains : améliorer la qualité du référentiel continu et précis du littoral

Une période de 10 mois pour expérimenter l'IA avant une évaluation des résultats

Les lauréats bénéficieront d’un accompagnement complet, sur le plan technique et sur le plan stratégique pour appréhender la transformation du métier associée à l'intégration de l'IA dans l'organisation.

Comme pour le 1er AMI, les nouveaux projets lauréats seront menés à titre expérimental sur une durée de 10 mois. À la fin de cette période, une évaluation sera menée - à l’appui des retours des tests utilisateurs, de la maturité de l’IA, de l’appréhension des impacts métier induits, etc. - pour déterminer si le prototype a fait ses preuves et évaluer sa capacité à être déployé. Des experts (instituts de recherche, associations, prestataires privés) en données, IA et impact du numérique sur les métiers seront mobilisés pour conduire l’accompagnement.

Intelligence Artificielle et Action Publique

La démarche gouvernementale #FranceIA, initiée en mars 2017, identifie l’intelligence artificielle (IA) comme un enjeu d’avenir sur lequel il faut mobiliser dès aujourd’hui tous les acteurs et investir.

Dans une volonté forte du Gouvernement de transformer l’action publique, l’intelligence artificielle se positionne comme vecteur innovant pour rendre l’administration française plus proche des besoins des usagers, plus efficace, plus efficiente et tournée vers l’avenir.

Avec AI for humanity, lancé en mars 2018, le gouvernement souhaite que l’État se saisisse pleinement du potentiel de l’IA et l’intègre dans la conduite de ses missions, pour un meilleur service rendu aux usagers. L’Appel à manifestation d'intérêt s’inscrit dans cette volonté d’impulser un mouvement dans la durée.

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