Administrations et collectivités locales : les premiers pas de l’intelligence artificielle

plan régional sur l’Intelligence artificielle « IA 2021 »
La région Ile de France s est dotée d un plan régional sur l Intelligence artificielle « IA 2021 » qui comprend 15 mesures opérationnelles.
Le 29 juillet 2019

Alors que l’intelligence artificielle (IA) fait aujourd’hui l’objet d’un engouement sans précédent, avec des investissements privés en plein essor, GAFAM en tête, et la multiplication d’une nouvelle vague d’entreprises et de start up AI first, où en est le secteur public dans l’usage de l’IA ? Quelles sont les premières expérimentations dans les administrations centrales et les opérateurs de l’État ? Comment les collectivités locales s’emparent de l’IA pour améliorer le service public ? Avec quel potentiel et quels impacts sur l’emploi et les métiers ?

Le 28 mars 2018, le député et mathématicien Cédric Villani présentait au Gouvernement son rapport sur l’intelligence artificielle Donner un sens à l’intelligence artificielle. Pour une stratégie nationale et européenne, lors du sommet « AI for Humanity » au Collège de France. Véritable feuille de route pour la stratégie IA française, ce rapport de référence préconisait notamment de transformer l’État, d’intégrer l’IA à la conduite des politiques publiques et de nommer un coordonnateur interministériel pour la mise en œuvre de la stratégie inspirée du Bureau britannique pour l’IA (Office for AI – OAI).

« De même que les entreprises, l’État doit également se transformer afin d’être en mesure d’intégrer l’IA à la conduite des politiques publiques. Cette transformation est nécessaire à la fois dans une perspective de modernisation et d’augmentation de l’efficacité de l’action publique, ainsi que dans un souci d’exemplarité : l’État doit donc se positionner, pour ses propres besoins, comme premier utilisateur et acheteur de technologies d’IA », pouvait-on lire dans le rapport Villani.

Des premières avancées au niveau de l’État

Plus d’un an et demi après, nous sommes allés rencontrer Bertrand Pailhès, le coordonnateur interministériel à l’IA, nommé en septembre 2018, et ses proches collaborateurs. Rattaché à la Direction interministérielle du numérique et du système d’information et de communication de l’État (DINSIC), il a pour mission de constituer un pôle de compétences mutualisé en IA chargé d’accompagner les administrations dans leur transformation. Son rôle est de s’assurer que la stratégie globale en matière d’IA avance bien.

Selon lui, les premiers jalons sont posés avec la création d’un hub des données de santé, le « Health Data Hub », la publication de la stratégie nationale en matière de véhicules autonomes, la mise en place progressive des instituts interdisciplinaires de l’intelligence artificielle, la création d’un centre d’expertise près de Rennes sur l’IA dans les armées, la dimension éthique ou encore la création d’un laboratoire d’intelligence artificielle – « Lab IA » –, réunissant expert IA et spécialistes de la transformation publique.

Aude Costa de Beauregard, responsable Performance, transformation et innovation à la Direction interministérielle de la transformation publique (DITP), insiste quant à elle sur le potentiel de l’IA pour transformer l’action publique et sur les expérimentations déjà à l’œuvre dans les administrations et les opérateurs de l’État.

« L’intelligence artificielle peut contribuer à améliorer l’action publique en libérant les agents des tâches répétitives et chronophages pour les recentrer sur l’accueil du public ou encore une mission plus qualitative », précise Aude Costa de Beauregard, responsable Performance, transformation et innovation à la Direction interministérielle de la transformation publique (DITP).

Deux appels à manifestation d’intérêt auprès des administrations pour expérimenter l’intelligence artificielle dans les services publics furent par ailleurs lancés. Six prototypes sont en cours de développement et quinze nouveaux projets d’expérimentation de l’IA seront soutenus à partir de septembre 2019 (voir encadré).

Pas d’IA sans de jeux de données et des compétences pour les exploiter

« Pour faire de l’IA, il faut des données et des compétences. C’est tout l’enjeu de mon poste, faire en sorte que les administrations disposent de données de qualité et des compétences pour les exploiter. Nous n’en sommes pour l’instant qu’au tout début des usages de l’IA dans les administrations françaises », confie Bertrand Pailhès, le coordonnateur interministériel à l’IA.

L’intelligence artificielle dans les services publics repose effectivement sur l’identification de données (données internes à l’administration, données ouvertes publiées sur data. gouv.fr, données externes obtenues dans le cadre d’un projet). Il faut ensuite les faire travailler pour les rendre intelligentes grâce à l’analyse sémantique, la reconnaissance visuelle, la détection d’anomalies ou encore les modèles prédictifs.

Sur les collectivités locales, il reconnaît que pour l’instant, ce n’est pas forcément la priorité, mais il pourrait annoncer des mesures pour soutenir l’IA dans les collectivités locales.

Deux dossiers occupent pour l’instant son agenda : l’articulation de la stratégie française en matière d’IA avec le nouveau programme « Digital Europe » (ou Europe numérique) 2021-2027 et le projet de groupe international d’experts sur l’intelligence artificielle (G2IA) pour renforcer la coopération internationale en matière d’IA, qui pourrait faire l’objet d’avancées lors du prochain sommet du G7 à Biarritz, fin août.

Pôle emploi veut installer l’IA au cœur de ses pratiques

Lauréat du premier appel à projet du Fonds pour la transformation de l’action publique, Pôle emploi a obtenu en 2018 une enveloppe de 20 millions d’euros pour se lancer dans l’IA. Pour Michel Cottura, adjoint au DGA Offre de service chez Pôle emploi, l’enjeu est de changer d’échelle pour ancrer sur ces trois prochaines années l’IA au cœur de ses actions.

« Nous avons initié une nouvelle démarche “Intelligence emploi” pour améliorer l’efficience de nos services et faciliter les échanges entre les conseillers, les recruteurs et les demandeurs d’emploi », précise-t-il. Cette démarche ouverte et innovante s’articule autour de trois acteurs : les entreprises, en proposant un appui personnalisé afin de faciliter les recrutements ; les demandeurs d’emploi, en accélérant leur retour à l’emploi grâce à une meilleure connaissance de leurs caractéristiques par le conseiller ; les conseillers, afin d’optimiser leur travail au quotidien en leur offrant un gain de temps dans le traitement des e-mails notamment. Un premier outil, destiné aux conseillers, va être testé en septembre, puis généralisé à grande échelle à partir de 2020, pour leur permettre de gagner un temps précieux dans la gestion des e-mails en mobilisant des technologies d’analyse sémantique (identification d’interlocuteurs, objets des demandes).

« Toutes les fonctions d’IA sont débrayables, les conseillers sont libres de les utiliser ou pas, nous leur fournissons une boîte à outils intelligente. C’est une démarche progressive en interne », précise Michel Cottura, adjoint au DGA Offre de service chez Pôle emploi.

À plus long terme, l’opérateur réfléchit aussi à l’évolution de ses compétences et plus globalement aux métiers demain à l’ère de l’IA. « L’évolution profonde des métiers, c’est l’un des axes à explorer : nous devons travailler sur les compétences et l’évolution des compétences associées à l’IA », confie Michel Cottura.

Des usages multiples pour les collectivités mais encore trop timides

Amélioration de la relation usager (chatbot, voicebot), outil de planification et de prédiction, aide à la décision, meilleur ciblage des contrôles ou encore détection d’anomalies et de fraudes, etc., les usages de l’IA peuvent être multiples, comme on le voit dans les administrations et opérateurs de l’État expérimentant actuellement l’IA. Et les collectivités locales, où en sont-elles dans leur appropriation des technologies de l’IA ? Une étude publiée en février dernier par le Pôle interministériel de prospective et d’anticipations des mutations économiques (PIPAME), intitulée Intelligence artificielle : état des lieux et perspectives pour la France1, dressait le constat d’un manque de politiques publiques locales en matière d’IA en France.

« Très peu de territoires ont conçu des politiques publiques spécifiquement tournées vers la promotion de l’IA », pointaient les auteurs, estimant que l’IA est absente des SR21 (schéma régional de développement économique d’innovation et d’internationalisation), des pôles de compétitivité ou des TIGA (territoires d’innovation-grande ambition). Exceptée la région Île-de-France, avec son plan régional IA 2021, l’IA est très peu présente dans les territoires.

« Il est souhaitable que les territoires s’emparent spécifiquement de cette thématique et mettent en œuvre des diagnostics visant à identifier les forces et les faiblesses avant de concevoir des stratégies adaptées », recommandait ce rapport, car l’IA peut contribuer à « inventer de nouvelles réponses à des défis locaux nouveaux » (congestion urbaine, transition énergétique et environnementale, lutte contre la criminalité, gestion de crise) et attirer de grandes firmes technologiques sur le territoire.

Les collectivités locales adoptent les chatbots

La Banque des territoires (Caisse des dépôts), en charge d’accompagner les collectivités dans leur transformation, va publier prochainement une étude sur les collectivités locales et l’intelligence artificielle. Confiée au cabinet Cepheïd Consulting, cette étude s’est déroulée de février à juin 2019, sur la base d’une vingtaine d’entretiens (département, régions, communes, député, start up IA, éditeurs de logiciels, opérateurs institutionnels). L’idée étant de combler un manque d’informations sur les usages que font les collectivités locales de l’intelligence artificielle.

Selon Matthieu Garreau, directeur associé de Cepheïd Consulting et responsable de cette étude, il en ressort quelques enseignements clefs, notamment sur l’usage des chatbots. « Aujourd’hui, les collectivités ont des usages similaires aux entreprises (télécom, finance, etc.) pour optimiser leur relation client et leur fonctionnement interne », confie-t-il. « Ce qui veut dire aussi que nous n’avons pas identifié de nouveaux services pour les collectivités (relations citoyens, fonctionnement interne) mais de l’optimisation de services existants. Il n’y a pas de services nouveaux avec l’IA. Nous n’avons pas vu d’exemples de création de services. »

Dans ce rapport commandé par la Banque des territoires, qui pourrait à l’occasion de sa publication annoncer des mesures pour aider les collectivités à se lancer dans l’IA, les exemples étudiés couvrent un très large spectre des compétences territoriales (transport, sécurité, logement, social, urbanisme, relation citoyenne, aménagement du territoire, prévention des risques, etc.). Selon les auteurs de l’étude, il peut y a voir de l’IA partout et sur toutes les compétences.

Des collectivités, souvent les plus grosses, sont allées plus loin que les chatbots. La vidéoprotection, les transports ou encore l’urbanisme présentent un fort potentiel pour l’IA. Les villes de Marseille et de Nice sont, par exemple, deux territoires qui mettent en place des solutions avec de l’IA pour améliorer la sécurité. Sur les transports, le potentiel de l’IA est énorme, avec l’optimisation des systèmes de mobilité (transport en commun, covoiturage, gestion des trottinettes électriques, stationnement), la prévision des flux sur les transports en commun, l’optimisation des lignes, la prévision du trafic, la lutte contre les fraudes ou encore sur le stationnement (avec le développement d’applis de recherche de places).

Sur l’urbanisme, l’IA permet de simuler l’aménagement d’un quartier, d’un territoire, et peut aider à simuler les impacts des aménagements pour optimiser l’infrastructure et ses services annexes (la refonte du réseau de transports à Paris grâce à l’IA en est une illustration).

Sophie, le chatbot à moins de 25 000 euros par an de Cœur Côte Fleurie

Directeur général de la communauté de communes Cœur Côte Fleurie à Deauville, Marc Bourhis est enthousiaste et fier lorsqu’il évoque le succès de Sophie, le chatbot lancé en juin 2018 sur son territoire. Cet agent conversationnel mis à la disposition des usagers sur le site de Cœur Côte Fleurie permet de répondre aux questions simples liées à la collecte des ordures ménagères (calendrier de collecte en fonction de sa zone d’habitation, horaires et adresses des déchetteries, consignes et conseils pour le tri domestique, les encombrants ou les déchets verts).

« Nous avons récupéré la compétence de collecte des ordures ménagères en 2015, avec une population de l’intercommunalité qui passe de 20 000 à 120 000 habitants pendant la période estivale. Avec plus de 11 000 appels la première année, notre centre d’appel régional territorial a été très vite débordé. L’idée a été de recourir à l’IA pour améliorer le service en lançant un chatbot pour répondre aux questions les plus simples. Nous allons aussi expérimenter le voicebot, la version assistant vocal, sur des questions plus pointues », explique Marc Bourhis. Les économies générées par Sophie – seulement 25 000 euros par an de frais de fonctionnement – permettent même à la collectivité de financer un poste de nudge marketing et de faire évoluer la mission des ripeurs en ambassadeurs de tri.

L’impact sur les métiers des agents publics

L’automatisation des tâches répétitives, l’amélioration de la prise de décision et l’ouverture de nouvelles possibilités d’action au quotidien sont souvent présentées comme des bénéfices de l’IA. Mais qu’en est il de l’impact de l’IA sur les métiers, la fiche de poste, les compétences ou encore le recrutement ?

Dans une étude intitulée Transformation digitale dans le secteur public2, le cabinet Roland Berger estime que l’automatisation des tâches administratives pourrait affecter à court terme entre 40 000 et 110 000 agents publics sur les 1,4 millions de fonctionnaires d’État.

Plus récemment, la DITP a publié en novembre 20183 une étude sur la question qui souligne que 70 % des 3,5 millions d’agents des fonctions publiques d’État et hospitalière seront impactés à moyen terme par les technologies du numérique. Enseignants, métiers à dominante administrative, infirmiers, forces de sécurité et fonctions supports pourraient voir leur fiche de poste sensiblement modifiée. Dans le secteur public comme privé, il faudra donc apprendre à travailler avec l’intelligence artificielle.

Les 21 expérimentations IA dans les administrations et les opérateurs de l’État en 2019

6 prototypes sont actuellement testés par les administrations et opérateurs de l’État depuis début 2019, sélectionnés dans le cadre du premier appel à manifestation d’intérêt. 15 nouveaux projets d’expérimentations vont être lancés à partir de septembre 2019, suite au deuxième appel à manifestation d’intérêt. Gains de temps et de ressources pour rendre les tâches des agents moins répétitives, rendre les contrôles ou les diagnostics plus pertinents, etc., les bénéfices de l’IA sont multiples.

Les 6 prototypes

La Direction départementale des territoires et de la mer de l’Hérault utilise l’IA pour détecter les occupations irrégulières des sols (les bâtis, hangars, décharges sauvages et constructions illégales dans les milieux sensibles). Basée sur la reconnaissance visuelle, l’IA 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.

La Direction générale de l’alimentation (DGAL) (ministère de l’Agriculture et de l’Alimentation) utilise l’IA pour détecter les restaurants présentant des risques sanitaires à partir des commentaires client sur les réseaux sociaux. Basée sur l’analyse sémantique des posts et commentaires sur les réseaux sociaux, l’IA reconnaît les avis négatifs et peut établir des probabilités de risques sanitaires potentiels.

L’Autorité de sûreté nucléaire (ASN) utilise l’IA pour mieux maîtriser les risques et activités nucléaires, et mieux identifier les éléments à contrôler lors d’une visite dans le but de protéger les travailleurs, les patients, le public et l’environnement des risques liés à l’utilisation du nucléaire. Basée sur une analyse sémantique des 20 000 lettres de suite rédigées après chaque inspection, l’IA détecte les points de vigilance dans les lettres de suite pour les faire émerger.

L’Agence française pour la biodiversité (ministère de la Transition écologique et solidaire) a recours à des algorithmes pour mieux cibler les contrôles environnementaux afin d’améliorer l’efficacité et d’accompagner avec plus de pertinence les suites des contrôles non conformes. À partir de l’analyse des données environnementales comme les données sur la qualité de l’eau, l’IA construit des modèles capables de prédire des contrôles non conformes.

Le Centre hospitalier universitaire (CHU) de Toulouse utilise l’IA pour améliorer les traitements post-opératoires. À partir de l’analyse sémantique des comptes rendus médicaux et des dossiers médicaux volumineux et désorganisés, l’IA est capable d’extraire des concepts médicaux issus des textes libres et structurera les données complexes des dossiers médicaux pour réaliser des résumés standardisés.

Le Centre national Chèque emploi associatif (agence centrale des organismes de sécurité sociale) expérimente un voice bot pour répondre plus rapidement aux questions de usagers sur l’utilisation du chèque emploi associatif à partir de l’analyse des questions récurrentes.

Les 15 nouveaux projets d’expérimentations IA

La Direction générale de la santé (ministère des Solidarités et de la Santé) va développer des algorithmes pour optimiser le traitement des signalements des événements sanitaires indésirables à partir de ceux qui sont déposés sur le portail signalement-sante. gouv.fr. L’IA pourra classifier automatiquement les signalements, extraire les concepts métiers pertinents et détecter des anomalies dans les signalements.

Le Centre hospitalier universitaire (CHU) de Bordeaux souhaite faciliter l’accès aux informations sur le patient en exploitant mieux les dossiers patients informatisés sur signalement-sante. gouv.fr. L’intelligence artificielle permettra une recherche sémantique dans le dossier patient informatisé pour retrouver les bonnes informations au bon moment.

L’Institut de radioprotection et de sûreté nucléaire entend développer un système d’alerte automatique pour l’aide à la surveillance des travailleurs exposés aux rayonnements ionisants en exploitant la base de données du système d’information de la surveillance de l’exposition aux rayonnements ionisants (SISERI).

La Direction générale des collectivités locales a le projet d’exploiter les actes transmis par les collectivités locales aux préfectures pour améliorer le contrôle de légalité dématérialisé. L’objectif est de faciliter le travail des agents en préfecture grâce à une IA qui serait capable de trier automatiquement les actes transmissibles et non transmissibles et détectant les informations à contrôler en priorité.

La Direction générale de la Gendarmerie nationale (DGGN) pourrait améliorer le système de pré-plainte en ligne. En détectant automatiquement les infractions à partir des pré-plaintes en ligne et en identifiant les questions complémentaires à poser à l’usager, l’IA permettra de transformer les pré-plaintes en ligne en plaintes qualifiées.

La Direction générale des douanes et des droits indirects va expérimenter l’IA pour détecter les produits importés qui sont déclarés à tort dans une nomenclature de produits fiscalement avantageuse à partir des descriptions des produits dans les documents administratifs uniques.

L’Institut national de la statistique et des études économiques (INSEE) va expérimenter l’IA pour améliorer l’identification de l’établissement employeur dans le recensement de la population à partir des déclarations des établissements employeurs dans le recensement de la population et la base SIRENE des établissements.

La Chambre des métiers et de l’artisanat de Nouvelle Aquitaine va se servir de l’IA pour déterminer les chances de succès d’un artisan sur son territoire, à partir des données sur les artisans et les données carroyées.

L’Institut national de l’environnement industriel et des risques va recourir à l’IA pour identifier les molécules contaminant l’environnement et profiler les sources de pollutions. Des algorithmes permettront d’objectiver des ressemblances et des différences entre des spectres moléculaires pour mieux identifier les molécules contaminant l’environnement.

La Direction générale des entreprises – Service de l’information stratégique et de la sécurité économiques va expérimenter l’IA pour améliorer la sécurité économique. L’IA permettra de détecter et d’identifier des entités présentant un risque pour les intérêts économiques de la France à partir des demandes d’investissements étrangers en France croisées avec des sources externes.

Le Conseil d’État utilisera l’IA pour identifier automatiquement les séries de contentieux faisant appel à une décision commune. L’IA permettra de regrouper les contentieux pour détecter automatiquement des séries à partir de l’ensemble des requêtes auprès des tribunaux administratifs.

4 autres projets, plus complexes, bénéficieront d’un accompagnement scientifique en collaboration avec un institut de recherche : la Direction générale de la concurrence, de la consommation et de la répression des fraudes pour détecter les clauses et pratiques abusives dans les contrats, devis et factures, l’Institut national de l’information géographique et forestière (IGN) pour faciliter le calcul du positionnement des points de référence terrestre à partir des données satellites, la Cour de Cassation pour identifier les divergences de jurisprudence et enfin le Service hydrographique et océanographique de la marine pour améliorer la cartographie du littoral.

  1. Julien Nessi, « Entreprises, administrations et territoires : Comment prendre le virage de l’intelligence artificielle ? », horizonspublics.fr 21 févr. 2019.
  2. Roland Berger, Transformation digitale dans le secteur public. Faire converger l’intérêt des citoyens et des agents, Think Act, mars 2017.
  3. DITP, Transformation numérique : dessinons les métiers publics de demain !, nov. 2018.