8 décideurs sur 10 du secteur public montrent un intérêt pour l’IA générative

L’intelligence artificielle (IA), en particulier la branche de l’intelligence artificielle générative, suscite un fort intérêt médiatique depuis plusieurs mois en raison de sa diversité d’applications potentielles. Une récente étude de Markess by Exaegis montre que 8 décideurs publics sur 10 interrogés ont déjà adopté ou envisagent d’adopter une solution d’IA générative.

Pensez-vous recourir à l’IA générative* d’ici 2026 ?

Échantillon : 53 décideurs du secteur public – 2023

* IA générative : type d’intelligence artificielle qui est capable de générer de nouveaux contenus, tels que des images, des vidéos, de la musique, des textes ou des modèles 3D, à partir de données d’apprentissage. Il utilise des techniques de traitement automatique du langage, de la vision par ordinateur, de la reconnaissance de la parole, de l’apprentissage en profondeur, de la génération de données et de l’optimisation pour produire des résultats qui imitent les créations humaines.

De manière générale, les technologies d’intelligence artificielle suscitent trois cas d’usage selon ces mêmes décideurs publics :

• L’amélioration des services aux citoyens en orientant les citoyens vers les services ou les informations appropriés pour améliorer la qualité du service public,
• L’automatisation des tâches administratives grâce à la robotisation de tâches chronophages et/ou répétitives permettant de libérer du temps aux agents et de les orienter vers des tâches à plus grande valeur ajoutée,
• L’amélioration de la prise de décision publique en explorant massivement les données stockées dans les silos métiers pour extraire de nouvelles connaissances.

Il est certain que les applications d’intelligence artificielle mobilisent l’intérêt des acteurs publics tout en suscitant une certaine défiance. C’est le cas de la ville de Montpellier qui interdit, selon le principe de précaution, l’utilisation de ChatGPT par ses agents dans l’attente de la définition d’un cadre d’utilisation qui définira notamment les profils de données autorisés à être exploités par l’IA generative intégrée dans la suite Microsoft 365.

A l’inverse, les initiatives fleurissent à tous les échelons avec par exemple :

• L’expérimentation d’une IA générative lancée par la DITP et la Dinum début octobre, pour accompagner les agents à préparer leurs réponses aux usagers. 1000 agents volontaires ont la possibilité de recourir à cet outil pour répondre aux usagers. Les organismes sociaux (CNAM, CNAV…) se sont engagés ainsi que la Justice et les Affaires étrangères. Cette IA générative a été réalisée par la start-up française AllobBrain. Le modèle a été alimenté par des données issues des 5 000 fiches d’information du site Service-public.fr, de 500 fiches du forum “Ameli” de la Sécurité sociale, mais aussi et surtout des 40 000 réponses déjà apportées aux questions des usagers sur la plate-forme Services-publics+,
• Le Service Départemental d’Incendie et de Secours (SDIS) du Doubs a pris une position innovante en la matière en collaborant avec le laboratoire de recherche Femto-ST, pour mettre en service en 2021 un outil baptisé « PrédictOPS ». Cet outil utilise 1200 variables, telles que les données météorologiques, la qualité de l’air, le trafic routier, etc. Il repose également sur un modèle entraîné à partir des données provenant des 40 000 interventions des sapeurs-pompiers du département. L’objectif est de prédire les pics d’accidents de la circulation, les suicides, les arrêts cardiaques, etc., afin d’anticiper le niveau de sollicitation du SDIS dans un délai allant d’une heure à 72 heures, en fonction de la nature de l’incident.

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Anthony Brasdefer,
Research Analyst – Secteur Public & Santé

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