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Pourquoi les collectivités territoriales doivent s’intéresser de près aux intelligences artificielles

datalab
L’INET a su prendre le risque d’une formation atypique en mars 2020 en proposant un nouveau format, le Datalab, permettant à des agents publics territoriaux, aux profils variés, de vivre un cycle expérimental de 3 journées mettant en pratique l’intelligence artificielle, en collaboration avec la startup MyDataModels, spécialisée dans le Machine Learning [1] appliqué au Small Data
©Mydatamodels
Le 3 février 2021

Qu'elle soit « Big », « Smart », « Small » ou « Open », la data est partout et nous interroge en tant qu’acteur public. Le récent rapport du député Eric Bothorel le souligne, le secteur public n’est certes pas aussi mature que Google sur la question des données et de leur exploitation mais il y a un réel enjeu à s’emparer du sujet, à la fois au plus haut niveau, pour impulser un changement mais aussi à « tous les étages » de l’organisation pour utiliser ce potentiel de performance et d’innovation dans le traitement de nombreux sujets, qu’ils soient internes ou tournés vers l’usager du service public.

 

Car s’intéresser aux données c’est finalement œuvrer pour un niveau de qualité et une volumétrie encore insuffisantes aujourd’hui, l’actuelle crise sanitaire, qui nécessiterait de croiser des données environnementales, de santé, de mobilité notamment, nous le rappelle.

 

Alors, comment entrer dans ce sujet, qui nous semble parfois bien compliqué, vu de la focale des collectivités territoriales ?

1- Les collectivités territoriales ne doivent pas sortir du jeu!  Il ne se passe pas une journée sans que nous soyons amenés à lire ou à écouter une émission qui parle des intelligences artificielles. Parmi les scénarii, des plus alarmistes au plus enthousiastes, existe une réalité : celle d’une révolution, née avec Internet, celle des données. Ne pas s’y intéresser, c’est renoncer à réguler ce progrès. Les mathématiques existent depuis fort longtemps, la branche logique, comme statistique, n’est pas une innovation. Ce qui est nouveau en revanche, c’est le fait d’appliquer ces algorithmes à…
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