Le 2 avril 2019, la DINSIC et la DITP ont lancé un deuxième appel à manifestation d’intérêt (AMI) pour expérimenter l’intelligence artificielle (IA) dans l’administration — d’où le nom du projet : AMI IA 2. Un jury d’experts s’est réuni le 4 juillet. Le jury a sélectionné 15 projets, qui seront accompagnés par la DITP et la DINSIC, pour développer un prototype fonctionnel et appréhender les enjeux de la transformation des métiers associés à l’IA, au cours de l’année à venir.
11 projets bénéficieront de l’accompagnement technique et métier
Direction générale de la santé. — Optimiser le traitement des signalements des événements sanitaires indésirables
À partir des données issues de l’ensemble des signalements des événements sanitaires indésirables, l’IA permettra de classifier les signalements, d’extraire les concepts métiers pertinents et de détecter des anomalies dans les signalements.
Centre hospitalier universitaire de Bordeaux. — Faciliter l’accès aux informations sur le patient
L’IA permettra une recherche sémantique dans le dossier patient informatisé pour permettre au personnel soignant de retrouver et visualiser les informations sur le patient. Le prototype permettra de faciliter le travail du personnel soignant et de diminuer les pertes de temps liées à la recherche d’informations sur le patient.
Institut de radioprotection et de sûreté nucléaire. — Développer un système d’alerte automatique pour l’aide à la surveillance des travailleurs exposés aux rayonnements ionisants
À partir des données du système d’information de la surveillance de l’exposition aux rayonnements ionisants (SISERI), l’IA permettra un suivi personnalisé de l’exposition des travailleurs aux rayonnements ionisants et une détection plus facile des anomalies.
Direction générale des collectivités locales. — Développer l’intelligence artificielle dans le contrôle de légalité dématérialisé
À partir des données de l’application @ctes (Actes), l’IA permettra de simplifier le travail des agents en préfecture, en triant automatiquement les actes transmissibles et non transmissibles et en détectant les informations à contrôler en priorité.
Direction générale de la gendarmerie nationale. — 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, ce qui permettra un gain de temps à la fois pour les plaignants et les agents de la gendarmerie.
Direction générale des douanes et des droits indirects. — Identifier les fausses déclarations en douane grâce au text mining
À partir des descriptions des produits dans les documents administratifs uniques, l’IA permettra de détecter les produits importés qui sont déclarés à tort dans une nomenclature de produit fiscalement avantageuse et d’améliorer la lutte contre la fraude aux droits de douanes.
Institut national de la statistique et des études économiques. — Améliorer l’identification de l’établissement employeur dans le recensement de la population
À partir de la déclaration de l’établissement employeur dans les données du recensement de la population et de la base SIRENE des entreprises et de leurs établissements, l’IA permettra de développer un moteur de recommandation pour les agents qui corrigent les données du recensement. Le projet permettra une plus grande précision des statistiques domicile-travail fournie par l’INSEE et un gain d’efficience dans la chaîne de production des données.
Chambres des métiers et de l’artisanat de Nouvelle Aquitaine. — Développer un outil d’aide à l’implantation des entreprises artisanales
À partir de données sur les entreprises artisanales et de données sur la population, l’IA permettra de déterminer les chances de succès d’un artisan sur un territoire et de mieux conseiller les artisans dans leur choix d’implantation.
Institut national de l’environnement industriel et des risques. — Identifier les molécules contaminant l’environnement et profiler les sources de pollutions
À partir des résultats d’analyses chimiques, l’IA permettra d’objectiver des ressemblances et des différences entre des spectres moléculaires pour mieux identifier les molécules contaminant l’environnement et mieux détecter des molécules polluantes.
Direction générale des entreprises — Service de l’information stratégique et de la sécurité économiques. — Développer une solution de veille et d’exploitation d’informations pour améliorer la sécurité économique
À partir des demandes d’investissements étrangers en France croisées avec des sources externes, l’IA permettra de de détecter et d’identifier des entités présentant un risque pour les intérêts économiques de la France afin d’améliorer l’instruction des dossiers d’intelligence économique et de mieux détecter les risques que peuvent présenter des investissements étrangers.
Conseil d’État. — Identifier automatiquement les séries de contentieux faisant appel à une décision commune
À partir de l’ensemble des requêtes auprès des tribunaux administratifs, l’IA permettra de regrouper les contentieux pour détecter automatiquement des séries et d’améliorer l’efficacité de la justice administrative.
4 projets bénéficieront de l’accompagnement scientifique
Les 4 projets suivants sont considérés comme plus complexes d’un point de vue technique et bénéficieront d’un accompagnement scientifique en collaboration avec un institut de recherche.
Direction générale de la concurrence, de la consommation et de la répression des fraudes. — Détecter les clauses et pratiques abusives dans les contrats, devis et factures
À partir des comptes rendus et pièces récupérées par les enquêteurs de la DGCCRF lors des contrôles et des décisions, avis et recommandations de la commission des clauses abusives, l’IA permettra de détecter la présence et le contenu des mentions obligatoires, d’identifier les thématiques des clauses des contrats et le cas échéant d’identifier les clauses abusives afin d’assurer une meilleure protection des consommateurs et une meilleure régulation concurrentielle des marchés.
Institut national de l’information géographique et forestière. — Faciliter le calcul du positionnement des points de référence terrestre à partir des données satellites
L’IA permettra d’identifier automatiquement les ruptures dans la mesure des positions des antennes permanentes (GNSS) pour pouvoir les prendre en compte afin d’améliorer la qualité du système international de référence terrestre.
Cour de cassation. — Identifier les divergences de jurisprudence
À partir des données de jurisprudence de la Cour de cassation (Jurinet) et de cours d’appel (JuriCA), l’IA permettra de rapprocher les décisions traitant du même thème et de détecter des interprétations divergentes de la loi afin de garantir une interprétation uniforme de la loi.
Service hydrographique et océanographique de la marine. — Améliorer la cartographie du littoral
À partir des mesures de télédétection par laser (lidar) prises sur le littoral, l’IA permettra d’améliorer la production du référentiel du littoral en automatisant le travail de correction des agents.
Un jury pluridisciplinaire pour sélectionner les projets
Comme l’an passé, l’AMI IA a suscité un grand intérêt auprès des administrations. 46 projets ont ainsi été soumis aussi bien par des administrations centrales que des administrations déconcentrées, des juridictions, des directions ministérielles et des opérateurs sous tutelle.
Sur les 46 projets candidats, 27 ont été auditionnés devant un jury d’experts regroupant des personnalités qualifiées internes et externes à l’administration reconnues pour leur connaissance de l’action publique ou pour leur compétence en intelligence artificielle. La croisée de ces regards a permis de sélectionner les projets sur leur pertinence à la fois pour la transformation de l’action publique et technique.
Composition du jury
- Laure Lucchesi (DINSIC) ;
- Aude Costa de Beauregard (DITP) ;
- Bertrand Pailhès (DINSIC) ;
- Laurent Michel (SGPI) ;
- Sandra-Jeanne Lara-Golliot (DITP) ;
- Ioana Manolescu (INRIA) ;
- Bertrand Braunschweig (INRIA) ;
- Philippe Lefort (MEAE) ;
- Carole Maudet (DGFIP) ;
- Michael Benesty (Groupe Lefèbvre Sarrut) ;
- Elisabeth Grosdhomme Lulin (Paradigmes) ;
- Romain Aeberhardt (Veltys) ;
- Martin Daniel (AirBNB) ;
- Tiphaine Phe-Neau (Renault Digital) ;
- Sacha Alanoca (The Future Society) ;
- Thomas Cottinet (Liberty Living Lab).
Les projets seront accompagnés à partir de septembre 2019 sur une année pour réaliser un prototype fonctionnel et évaluer les impacts métiers associés à l’utilisation de l’IA.
Cet accompagnement s’inscrit dans le cadre du « Lab IA » porté par la DINSIC, en partenariat avec la DITP, pour aider les administrations à se saisir du potentiel de l’IA. Il bénéficie d’un financement du programme d’investissement d’avenir, piloté par le secrétariat général pour l’investissement, avec le soutien de la caisse des dépôts et consignations.