Bibliothèque des projets IA

Le Lab IA : Présentation | Équipe | Projets | Outils | Communauté

Depuis 2019, le Lab IA accompagne les administrations dans 24 projets intégrant de l’intelligence artificielle au service de la transformation publique. Ces projets sont lauréats de trois appels à manifestation d’intérêt (AMI) :

Les AMI IA 1 et 2 ont permis aux lauréats de bénéficier de l’accompagnement du Lab IA et de la Direction interministérielle de la transformation publique (DITP) pour développer un prototype fonctionnel et appréhender les enjeux de la transformation des métiers associés à l’IA.

L’AMI « Accompagnement recherche » à quant à lui permis aux administrations de bénéficier d’un accompagnement scientifique par l’Institut national de recherche en sciences et technologies du numérique (INRIA).

La bibliothèque des projets IA a vocation à faire connaitre le contenu et la finalité de ces projets, ainsi que d’inspirer les administrations entre elles. Ces projets couvrent de nombreux champs des politiques publiques : environnement, sûreté nucléaire, santé, sécurité, justice et économie.


SOMMAIRE DE LA BIBLIOTHÈQUE DES PROJETS IA

Environnement et transition écologique

Sûreté nucléaire

Santé, sanitaire et protection du consommateur

Sécurité et protection des libertés

Justice et contrôle de légalité

Économie, travail et emploi


LAURÉATS IA

Liste des projets lauréats de la catégorie Environnement et Transition écologique

Mieux orienter les contrôles de la police de l’environnement grâce à l’IA (lauréat 2019)

Porteur : Office français de la biodiversité

Objectif : Grâce à l’IA, l’OFB souhaite faciliter la planification des activités de contrôle réalisées par ses agents de la police de l’eau pour mieux cibler les secteurs à contrôler en priorité et réduire l’impact de l’activité humaine sur l’environnement.


Détecter automatiquement les irrégularités d’occupation des sols à partir d’images aériennes et satellites (lauréat 2019)

Porteur : Direction départementale des territoires et de la mer (DDTM) de l’Hérault

Objectif : Grâce à l’analyse d’images aériennes, la DDTM de l’Hérault souhaite automatiser la détection d’objets – caravanes, bâtis, hangars agricoles, déchets, etc. – dans les milieux sensibles. Il s’agit de repérer ceux susceptibles de constituer des irrégularités d’occupation des sols (constructions illégales, remblais en zone inondable, décharges sauvages, etc.) pour mieux cibler les contrôles.


Identifier les molécules contaminant l’environnement et profiler les sources de pollutions (lauréat 2020)

Porteur : Institut national de l’environnement industriel et des risques

Objectif : 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.


Faciliter le calcul du positionnement des points de référence terrestre à partir des données satellites (lauréat 2020)

Porteur : Institut national de l’information géographique et forestière

Objectif : 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.


Améliorer la cartographie du littoral (lauréat 2020)

Porteur : Service hydrographique et océanographique de la marine

Objectif : 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. Ce projet permet d’améliorer la cartographie sous-marine grâce à l’IA.

Voir la présentation


Aide à l’analyse grâce à la recherche intelligente dans les dossiers de projets soumis à évaluation environnementale (lauréat 2021)

Porteur : Ministère de la transition écologique

Objectif : Les auditeurs des autorités environnementales régionales (MRAe) et nationale (Ae) instruisent chaque année de l’ordre de 1000 dossiers de projets soumis à évaluation environnementale (parcs éoliens, installations industrielles, aménagements urbains …). Le dossier d’un projet est composé de nombreux documents pdf, dont notamment l’étude d’impact du projet, et comporte jusqu’à plusieurs milliers de pages. L’auditeur doit y identifier les aspects à améliorer pour éviter, réduire ou compenser les impacts environnementaux du projet. Les MRAe Ae sont tenues de rendre leur avis sur les dossiers qui leur sont soumis dans un délai contraint, qui n’est parfois pas respecté faute de ressources humaines. L’Ecolab du MTE porte le développement d’un outil pour aider les auditeurs de MRAe Ae à instruire efficacement les dossiers.

Voir la présentation


Liste des projets lauréats de la catégorie Sûreté nucléaire

Permettre une meilleure exploitation des données contenues dans les lettres de suite d’inspection (lauréat 2019)

Porteur : Autorité de sûreté nucléaire

Objectif : Pour faciliter les activités de contrôle de ses inspecteurs, l’ASN souhaite révéler les tendances statistiques issues de l’analyse des documents d’inspection des installations nucléaires (appelés « lettres de suite »).


Développer un système d’alerte automatique pour l’aide à la surveillance des travailleurs exposés aux rayonnements ionisants (lauréat 2020)

Porteur : Institut de radioprotection et de sûreté

Objectif : 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.

Voir la présentation


Liste des projets lauréats de la catégorie Santé, Sanitaire et Protection du consommateur

Optimiser la préparation des réunions de concertation pluridisciplinaire (RCP), application au cas d’usage des traitements post opératoires du cancer du poumon (lauréat 2019)

Porteur : CHU de Toulouse

Objectif : optimiser la préparation des réunions de concertation pluridisciplinaire (RCP), application au cas d’usage des traitements post opératoires du cancer du poumon.


Alim’agri (lauréat 2019)

Porteur : Direction générale de l’alimentation du ministère de l’Agriculture et de l’Alimentation

Objectif : La Direction générale de l’alimentation souhaite optimiser les contrôles des inspecteurs sanitaires. Elle veut tirer parti des commentaires et des avis présents sur les plateformes web (Trip Advisor, Google…) afin d’identifier les établissements les plus à risque.


Optimiser le traitement des signalements des événements sanitaires indésirables (lauréat 2020)

Porteurs : Direction générale de la santé, Agence du médicament, Agence du Numérique en santé

Objectif : 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.


Faciliter l’accès aux informations sur le patient (lauréat 2020)

Porteur : Centre hospitalier universitaire de Bordeaux 

Objectif : 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.


Liste des projets lauréats de la catégorie Sécurité et Protection des libertés

Améliorer le système de pré-plainte en ligne (lauréat 2020)

Porteur : Direction générale de la gendarmerie nationale 

Objectif : 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.

Voir la présentation


Développer une solution de veille et d’exploitation d’informations pour améliorer la sécurité économique (lauréat 2020)

Porteur : Direction générale des entreprises 

Objectif : À partir des demandes d’investissements étrangers en France croisées avec des sources externes, l’IA permettra 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.

Voir la présentation


Détection d’anomalie dans les événements d’authentification Windows (lauréat 2020)

Porteur : Agence nationale de la sécurité des systèmes d’information

Objectif : repérer automatiquement les incidents dans les journaux d’événements Windows pour suivre les alertes de sécurité.


Aide à l’analyse sur la lecture des différents documents soumis à la CNIL (lauréat 2021)

Porteur : Commission nationale de l’informatique et des libertés

Objectif : Les traitements informatiques utilisant des données à caractère personnel se trouvent à la croisée de nombreux textes juridiques. Bien que le RGPD ait supprimé une grande partie des formalités déclaratives auprès de la CNIL, certaines obligations demeurent qui peuvent nécessiter de transmettre des documents relatifs aux pratiques en matière de protection de la vie privée à la Commission, afin de justifier de la réalité des procédures mises en place par l’organisme. Ces documents engendrent  ainsi une instruction lourde tant pour la CNIL que pour les entreprises. L’objectif de ce projet est de faciliter l’instruction des dossiers reçus par la CNIL en permettant de repérer automatiquement, dans les documents soumis à l’approbation de la CNIL, les paragraphes d’intérêt pour les agents.


Cluster Vec (lauréat 2021)

Porteur : Ministère de l’Intérieur

Objectif : Chaque année, 20 000 000 clichés issus des radars sont envoyés à l’Agence Nationale du Traitement Automatisé des Infractions (ANTAI) et au Centre Automatisé de Contestation des Infractions Routières (CACIR) pour traitement. Parallèlement, près de 10 000 usagers reçoivent un avis de contravention alors qu’ils n’ont pas commis l’infraction routière correspondante. Dans de nombreux cas, c’est une usurpation de plaque qui est à l’origine de l’erreur. La contravention est alors envoyée au titulaire du certificat d’immatriculation renseigné dans le Système d’Immatriculation des Véhicules (SIV) et non à la personne ayant réellement commis l’infraction. Une technique existe pour repérer les plaques usurpées : comparer le numéro de la plaque au modèle du véhicule qui doit y être associé, également renseigné dans le SIV. Si les deux éléments ne correspondent pas, l’ANTAI peut effectuer un signalement et éviter de sanctionner un usager n’ayant commis aucune infraction. Grâce à l’algorithme IA flash, cette détection est possible par l’identification automatique du modèle du véhicule sur le cliché de l’infraction. Cependant le réentrainement de ce modèle supervisé par l’ajout de nouvelles données annotées manuellement est couteux en temps. L’objectif du projet est d’explorer les nouvelles possibilités d’entrainement non supervisé en computer vision afin de faciliter la maintenance du modèle.


Solution de veille de sources d’actualité ouvertes pour améliorer l’alerte et la prise de décision (lauréat 2021)

Porteur : Secrétariat Général de le Défense et de la Sécurité Nationale

Objectif : développer un outil d’automatisation de la veille sur internet. Cet outil permettra : 1) un passage à l’échelle sur la quantité de flux traitée (quantité d’informations évaluée), qui aujourd’hui est bloqué par le nombre d’agents du bureau, et qui sera débloqué par l’outil, par la capacité de stockage des données et la puissance de calcul ; 2) aux agents de consacrer plus de temps à des tâches à plus forte valeur ajoutée, en particulier d’accompagner la montée en puissance du Bureau de veille et d’alerte sur la synthèse et l’analyse.


Liste des projets lauréats de la catégorie Justice et Contrôle de légalité

Identifier automatiquement les séries de contentieux faisant appel à une décision commune (lauréat 2020)

Porteur : Conseil d’État 

Objectif : 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.

Voir la présentation

Découvrez le projet en vidéo !


Identifier les divergences de jurisprudence (lauréat 2020)

Porteur : Cour de cassation 

Objectif : 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.


Développer l’intelligence artificielle dans le contrôle de légalité dématérialisé (lauréat 2020)

Porteur : Direction générale des collectivités locales 

Objectif : optimiser le contrôle des actes des collectivités territoriales par les préfectures.


Liste des projets lauréats de la catégorie Économie, Travail et Emploi

Développer un agent vocal conversationnel pour répondre aux interrogations des utilisateurs du Chèque Emploi Associatif (lauréat 2019

Porteur : Agence centrale des organismes de sécurité sociale

Objectif : développer un agent vocal conversationnel pour répondre aux interrogations des utilisateurs du Chèque Emploi Associatif


Améliorer l’identification de l’établissement employeur dans le recensement de la population (lauréat 2020)

Porteur : Institut national de la statistique et des études économiques 

Objectif : 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.


Développer un outil d’aide à l’implantation des entreprises artisanales (lauréat 2020)

Porteur : Chambres des métiers et de l’artisanat de Nouvelle Aquitaine 

Objectif : 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.