Appel à manifestation d’intérêt "intelligence artificielle" : 6 lauréats à découvrir !

Publié le 21 novembre 2018

Le 14 juin 2018, la direction interministérielle de la transformation publique (DITP) et la direction interministérielle du numérique et du système d'information et de communication de l'Etat (DINSIC), ont lancé, dans le cadre du programme d’investissements d’avenir (PIA), un appel à manifestation d'intérêt (AMI) pour expérimenter l’intelligence artificielle dans les services publics. 5 mois plus tard et après 52 dossiers analysés, les 6 lauréats ont été dévoilés ce jour par le secrétaire d'Etat au Numérique, Mounir Mahjoubi ! Ils ont désormais 10 mois pour expérimenter et tester l'intelligence artificielle pour leur projet. Découvrez-les ci-dessous !

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L’intelligence artificielle a des impacts bien réels. Elle accompagne les agents au quotidien pour faciliter leur tra-vail 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

Ministères et opérateurs, invités à tester le potentiel de l’intelligence artificielle pour leurs services publics

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. Pour initier ce mouvement, 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) ont lancé le 14 juin 2018, dans le cadre du programme d’investissements d’avenir (PIA), un appel à manifestation d'intérêt (AMI) pour expérimenter l’intelligence artificielle dans les services publics.

La Caisse des dépôts et consignations (CDC) en est l’opérateur administratif et financier. Le Secrétariat général pour l'investissement (SGPI) coordonne l’ensemble du PIA.

Destiné aux opérateurs directs de services publics au niveau de l’État (ministère, opérateur national, etc.), cet AMI s’adressait à des acteurs publics désireux d’expérimenter à la fois des approches techniques d’intelligence artificielle et des modes de travail innovants (méthodes agiles) pour aborder sous un autre angle leurs problématiques métier.

Un appel à manifestation d’intérêt plébiscité

L'appel à manifestation d'intérêt lancé le 14 juin 2018 a rencontré un grand succès auprès des administrations qui ont soumis 52 dossiers de candidatures. Ce succès témoigne à la fois de la volonté des administrations publiques de se saisir du potentiel de l'intelligence artificielle et du besoin d'accompagnement de ces mêmes administrations pour expérimenter ces méthodes.

L’IA concernant tous les domaines de l’action publique, ce sont toutes les sphères de politiques publiques qui sont représentées dans ces manifestations d’intérêt, en particulier l’enseignement supérieur, la sphère sociale, l’environnement, la sphère économie - finances, et l’intérieur. De la même façon, la nature des candidats recouvre un spectre large d’administrations d’État : administrations centrales, opérateurs ou établissements publics, services déconcentrés, et autres services publics (rectorats, universités, cours de justice, hôpitaux).

Enfin, la variété des sujets proposés dans les dossiers de candidature donne à voir l’étendu du potentiel de l’IA dans l'administration : amélioration de la relation usager, facilitation de la veille métier ou stratégique, amélioration du ciblage des contrôles, accélération d’un processus ou encore aide à la décision.

Un jury pluridisciplinaire pour croiser les regards sur les dossiers

Suite à l’examen collégial des équipes DITP et DINSIC, les candidats pré-sélectionnés ont été auditionnés devant un jury d’experts (entrepreneurs, chercheurs, acteurs publics) spécialisés en intelligence artificielle ou dans la transformation de l’action publique.

Les 12 membres du jury ont auditionné, mercredi 17 octobre 2018, 13 projets présélectionnés. Une après-midi riche en échanges constructifs et positifs, permettant un vrai croisement des regards tant sur la prise en compte de l’impact métier que sur la faisabilité des défis techniques proposés.

Composition du jury :

  • Aude Costa de Beauregard, DITP
  • Laure Lucchesi, Etalab
  • Bertrand Pailhès, coordinateur IA, DINSIC
  • Laurent Michel, SGPI
  • Bertrand Braunschweig, INRIA, rapporteur du rapport France IA
  • Elisabeth Grosdhomme Lulin, Paradigmes
  • Bénédicte Tilloy, Schoolab
  • Alain Crawford, administrateur civil hors classe
  • Arnaud Weiss, enseignant à Sciences Po « data science et public policy »
  • Félicien Vallet, CNIL
  • Michael Benesty, Editions Lefebvre Sarrut, data scientist
  • Romain Aeberhardt, Veltys

 

6 projets lauréats pour "mettre le pied à l’étrier" sur l’intelligence artificielle

Les six projets lauréats couvrent de nombreux domaines de la sphère publique :

  • l'environnement avec les projets de l'Agence française pour la biodiversité et la direction départementale des territoires et de la mer ;
  • la santé et le sanitaire avec les projets du CHU Toulouse et de la direction générale de l'alimentation ;
  • la sphère sociale avec le projet de l'ACOSS ;
  • la sûreté nucléaire avec le projet de l'Autorité de sûreté nucléaire.

 

Et sont aussi représentatifs des différents usages potentiels de l'IA :

  • l'aide au ciblage des contrôles ;
  • l'amélioration de la relation à l'usager ;
  • l’amélioration d’un processus métier.

 

Enfin, les six projets font appel à un large ensemble de techniques d'IA :

  • les méthodes de détection automatique d'objets dans des images pour le projet de la direction départementale des territoires et de la mer ;
  • les méthodes de compréhension naturelle et de synthèse vocale pour l'agent conversationnel de l'ACOSS ;
  • les méthodes d'extraction d'informations de textes et de traite-ment automatique du langage pour les projets de l'Autorité de sûreté nucléaire et du CHU de Toulouse.

 

Un double accompagnement technique et métier pour les lauréats

Les lauréats bénéficieront d’un accompagnement complet, avec :

  • un accompagnement technique pour développer un proof of concept (POC) sur la problématique identifiée et monter en compétence sur les technologies d'intelligence artificielle ;
  • un accompagnement stratégique pour appréhender la trans-formation du métier associée au développement de ce POC : impacts induits sur le métier des agents, les processus, conduite du changement, etc. (1)

 

Ces projets 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 POC a fait ses preuves et sa capacité à être déployé. Des experts (institut de recherche, association, prestataire privé) en données, IA et impact du numérique sur les métiers seront mobilisés pour conduire l’accompagnement.

DÉCOUVREZ LES 6 LAURÉATS

DÉVELOPPER UN VOICE BOT POUR LES UTILISATEURS DU CHÈQUE EMPLOI ASSOCIATION - Agence centrale des organismes de sécurité sociale - Centre national Chèque emploi associatif

  • LE PITCH

Développer un voice bot capable de répondre aux questions simples et récurrentes des associations ou d’identifier l’interlocuteur le plus perti-nent vers qui renvoyer le cotisant à partir d’une question.

  • LES OBJECTIFS
    • Améliorer la qualité de service rendu aux usagers en rendant une réponse de meilleure qualité dans un temps moindre, en prenant en considération l’enjeu de l’inclusion numérique : le développement d’un service vocal, mobilisant l’intelligence artificielle et les technologies de reconnaissance vocale constitue un prolongement naturel du canal téléphonique, canal principal de contact utilisé par les associations et une voie privilégiée pour répondre aux problématiques d’illectronisme rencontrées par certains publics ;
    • Améliorer l’environnement de travail des agents en valorisant leur expertise : focaliser leur activité sur les questions dites complexes pour développer une expertise plus pointue et un accompagnement plus qualitatif.;
  • LES DÉFIS
    • Sécuriser les tests et l’entraînement du bot pour garantir la pertinence des réponses
    • Accompagner les agents de la plateforme d’appel du CEA dans l’intégration de l’élément voice bot dans leur relation au cotisant et dans l’évolution de leurs missions au quotidien.

 

DÉTECTER PAR IMAGES DES IRRÉGULARITÉS D'OCCUPATION DES SOLS - Direction départementale des Territoires et de la Mer (DDTM) de l'Hérault

  • LE PITCH

Utiliser l’IA pour automatiser la détection de nouveaux objets - caravanes, mobiles-home, bâtis, hangars agricoles, dépôts de déchets, etc. - dans les milieux sensibles pour repérer ceux susceptibles de constituer des irrégularités d’occupation des sols (constructions illégales, remblais en zone inondables, décharges sauvages, etc.) et ainsi de mieux cibler les contrôles.

  • L'OBJECTIF

Améliorer l’efficacité des contrôles en augmentant le nombre de contrôles terrain pertinents, et favoriser ainsi l’équité de l’action publique : améliorer les délais entre l’observation de l’infraction et sa verbalisation.

  • LES DÉFIS
    • Intégrer ce nouvel outil dans la chaîne de contrôle des acteurs et des outils existants
    • Proposer un outil adapté à l’environnement de travail des contrôleurs : mobile, ergonomique, interfacé avec ses autres outils.

 

CIBLER LES CONTRÔLES DE RESTAURANTS À PARTIR DES COMMENTAIRES D'UTILISATEURS  - Ministère de l'Agriculture et de l'Alimentaiton - Direction générale de l'alimentation

  • LE PITCH

Optimiser le ciblage des contrôles en matière de contrôle dans le domaine de la sécurité sanitaire des aliments en orientant la programma-tion des contrôles des inspecteurs sanitaires à partir des commentaires et des avis présents sur les plateformes web (Trip Advisor, Google…).

  • L'OBJECTIF

Augmenter l’efficacité des contrôles en identifiant les établissements présentant des risques sanitaires.

  • LES DÉFIS 
    • Accompagner les inspecteurs dans l’utilisation de cet outil ;
    • Utiliser les sites d’avis en ligne pour identifier les établissements les plus à risque.

MIEUX MAÎTRISER LES RISQUES ET LES ACTIVITÉS NUCLÉAIRES - Autorité de sûreté nucléaire (ASN)

  • LE PITCH

Mieux identifier les éléments à contrôler lors d’une visite à partir d’une analyse des lettres de suite.

  • L'OBJECTIF

Détecter automatiquement, grâce aux lettres de suite des ins-pections, les signaux faibles et les tendances statistiques pour accompagner les inspecteurs dans leur travail.

  • LES DÉFIS 
    • Analyser les informations contenues dans les 20 000 lettres de suite d’inspection et en extraire des données structurées ;
    • Développer un outil "prêt-à-utiliser" pour aider les inspecteurs dans leur travail.

MIEUX ORIENTER LES CONTRÔLES DE LA POLICE DE L'ENVIRONNEMENT GRÂCE À L'IA - Agence française pour la biodiversité

  • LE PITCH

Utiliser l’IA pour élaborer des plans de contrôle pour la police de l’environnement. Ces plans permettront de mieux cibler les secteurs de contrôles de la police de l’environnement, pour un impact plus efficace sur l’environnement et sur les activités humaines.

  • LES OBJECTIFS
    • Améliorer l’efficacité des contrôles en identifiant et priorisant le contrôle des zones à risque ;
    • Mieux accompagner les suites des contrôles non conformes ;
    • Exploiter de manière optimale les informations et les données dis-ponibles en matière d’environnement.
  • LES DÉFIS
    • Construire un plan de contrôle qui maximise la probabilité de trouver des points de non-conformité à l’aide des données ;
    • Accompagner les agents dans l’utilisation de l’outil.

APPUYER LES MÉDECINS DANS LA PRÉPARATION DES RÉUNIONS DE CONCERTATIONS PLURIDISCIPLINAIRES -Centre Hospitalier Universitaire (CHU) de Toulouse

  • LE PITCH

Utiliser l’IA pour aider au diagnostic et optimiser la préparation des réunions de concertations pluridisciplinaire (RCP) post-opératoire. L’outil permettra de transformer un compte-rendu médical en un résumé standardisé grâce à l’extraction des concepts médicaux précis issus des textes libres et la structuration des données complexes contenues dans les dossiers médicaux.

La solution n’a pas vocation à formuler des décisions mais simplement à instaurer un cadre décisionnel.

  • LES OBJECTIFS
    • Améliorer la qualité de soins des usagers en permettant aux praticiens de diminuer le temps consacré à la recherche d’information médicale ;
    • Mieux accompagner le patient et améliorer la cohérence des dossiers patients.
  • LES DÉFIS
    • Accompagner les praticiens et les soignants à la prise en main et à l’appropriation de ce nouvel outil ;
    • Extraire de l’information structurée des comptes rendus médicaux.

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