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16 projets qui mobilisent l'IA dans la sphère publique en France
Le Conseil d’État a dressé un panorama des usages de l’IA dans l’action publique. En voici quelques-uns.
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ISTIA
Projet du rectorat de l'académie de Versailles, retenu dans le cadre des « Challenges Éducation » de Bpifrance.
Perspective : un système permettant de proposer des offres personnalisées de formation aux agents, selon les besoins exprimés, leur parcours professionnel et de formation, et les besoins de l'institution.
PrédictOps
Développé à partir de 2018 par le service départemental d'incendie et de secours du Doubs (SDIS 25), en partenariat avec un laboratoire de recherche (Femto-ST, IUT de Belfort-Montbéliard). Mis en service en février 2021.
Il utilise 1200 variables (météo, trafic routier, qualité de l'air, niveau des cours d'eau, épidémiologie...) et un modèle entraîné sur les données issues des 40 000 interventions que les sapeurs-pompiers effectuent chaque année dans ce département.
Objectif : prévoir aussi bien les périodes de crue que les pics d'accident de la circulation ou de suicides, ou la survenance d'arrêts cardiaques. Et déterminer, en conséquence, le niveau de sollicitation du SDIS.
Photo © SDIS 85
Gwadastreet
De la Région Guadeloupe.
Système de photographies automatiques à 360 ° des routes du territoire. Objectif : améliorer la perception de la redevance d'occupation du domaine public et la gestion de la voirie en planifiant les travaux d'élagage.
Photo © Stéphanie Rousseau - Shutterstock
La bonne boîte
Développé par Pôle Emploi. L'outil détecte, sur un secteur géographique donné, les entreprises susceptibles d'embaucher à brève échéance.
Il s'appuie sur les déclarations préalables à l'embauche, dont la base de données est mise à jour chaque mois.
Taux de « réussite » de l'algorithme : entre 70 et 80 %.
Viginum
Logé au sein du SGDS (Secrétariat général de la défense et de la sécurité nationale). Il détecte la désinformation d'origine étrangère.
Il s'agit, à ce stade, d'un modèle algorithmique basé sur les règles, sans recours à l'apprentissage automatique.
Foncier innovant
Lancé par la DGFIP (Direction générale des finances publiques).
L'outil s'appuie sur les données de l'IGN et un modèle de reconnaissance de formes et d'objets pour identifier des bâtiments nouveaux, des extensions de bâtiments existants ou des aménagements réalisés sans autorisation ou en contravention avec une autorisation d'urbanisme.
D'abord expérimenté sur la détection des piscines. Généralisation prévue cette année.
CFVR
Également porté par la DGFIP.
Il optimise la programmation des contrôles fiscaux des entreprises en identifiant des facteurs de risque à partir des données des contrôles passés et des données externes (notamment celles qui résultent de l'échange automatique d'information entre États).
Carbur
Ce projet est mis en œuvre par le ministère de l'Écologie. Objectif : aider à détecter la fraude aux biocarburants.
Photo © Jarp2 - Shutterstock
SIANCE
Développé avec l'appui du dispositif des entrepreneurs d'intérêt général (EIG).
Cet outil traitement automatique du langage vise à améliorer la visibilité de l'ASN (Autorité de sûreté nucléaire) sur l'état du parc et de la radioprotection. Pour cela, il analyse les lettres d'inspection (22 000 courriers).
Photo © Let Ideas Compete - Visualhunt
FIS.H, Spade & Wetrend
Trois outils déployés par l'AMF (Autorité des marchés financiers).
FIS.H identifie les sites internet susceptibles de proposer des investissements frauduleux.
Spade identifie des propositions d'investisseurs via le classement automatique de spams (par exemple, des campagnes de démarchage par des acteurs non autorisés à le faire).
Wetrend vise à mettre en évidence les nouvelles tendances d'arnaques aux investissements.
Photo
via
Shutterstock
Code du travail numerique
Projet développé par le ministère du Travail, de l'Emploi et de l'Insertion.
Il est censé apporter aux usagers des réponses juridiquement qualifiées en traduisant en langage « accessible » les dispositions et stipulations applicables à sa situation. Il propose également différents simulateurs.
Premier prototype mis en ligne en avril 2018. Au 25 mai 2021, il avait dépassé les 5 millions de visites.
MathIA & Kaligo
Tous deux font partie de la panoplie du ministère de l'Éducation nationale.
MathIA propose des exercices personnalisés aux élèves, et adapte le niveau des questions aux résultats de chacun. Kaligo combine deux applications : la lecture et la dictée.
Photo © IBM
Jules
Développé par le CNED (Centre national d'enseignement à distance) dans le cadre de la mesure
Devoirs Faits
.
Il s'agit d'un asssitance numérique d'aide aux devoirs pour les collégiens.
Photo © Ermolaev Alexander - Shutterstock
ISTIA
Projet du rectorat de l'académie de Versailles, retenu dans le cadre des « Challenges Éducation » de Bpifrance.
Perspective : un système permettant de proposer des offres personnalisées de formation aux agents, selon les besoins exprimés, leur parcours professionnel et de formation, et les besoins de l'institution.
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