Cet article a été rédigé par Julie Michlal, associée principale au sein de la pratique numérique, données et IA de PUBLIC.

  • Le problème : les organismes gouvernementaux britanniques ont mis du temps à élaborer des stratégies et à adopter des capacités d’IA. Cela est dû en partie au manque de clarté pratique sur la manière d’expérimenter, d’évaluer et d’identifier de manière sûre et efficace les opportunités d’intégration des technologies émergentes d’IA.
  • Pourquoi c’est important : L’intégration sûre et efficace de l’IA au sein du gouvernement a le potentiel de minimiser les charges administratives, d’améliorer la prise de décision et d’améliorer la prestation des services publics.
  • La solution : l'adoption de l'IA au sein du gouvernement peut être facilitée grâce à des orientations et des cadres qui fournissent aux fonctionnaires des connaissances pratiques sur la manière d'identifier les opportunités d'intégration de l'IA, d'évaluer et de minimiser les risques, et d'élaborer des plans de mise en œuvre par étapes liés à des lignes de propriété claires qui permettent une évaluation et une évaluation. itération.

À l’ère de la transformation numérique, l’intelligence artificielle (IA) s’impose comme une force révolutionnaire dans divers secteurs, y compris les opérations gouvernementales. Pourtant, au Royaume-Uni, le rythme auquel les organismes gouvernementaux adoptent l’IA reste lent. Un rapport du National Audit Office du Royaume-Uni révèle que seule une minorité s'est aventurée à déployer des technologies d'IA ou à élaborer une stratégie globale en matière d'IA. Cet écart entre l’adoption potentielle et l’adoption réelle souligne la nécessité urgente de démystifier les opportunités offertes par l’IA pour améliorer la prestation de services publics et de s’attaquer aux obstacles qui se dressent sur son chemin. Cet article examine le pouvoir transformateur de l’IA pour les opérations gouvernementales, identifie les défis liés à son adoption et présente des recommandations pour guider les agences gouvernementales vers une intégration efficace de l’IA, dans le but de rendre les services publics plus efficaces et plus accessibles.

**Opportunités d'IA dans le secteur public**

La technologie de l’IA recèle un immense potentiel pour révolutionner les opérations gouvernementales, de la prise de décision à la prestation de services. Cette section explore les applications d’IA établies et émergentes qui promettent des améliorations significatives de l’efficience et de l’efficacité du secteur public.

  1. Analyse

Les capacités analytiques de l’IA peuvent avoir un impact profond sur la façon dont les organismes gouvernementaux prennent des décisions et comprennent des données complexes. Grâce à des techniques telles que l’apprentissage automatique et l’analyse prédictive, l’IA peut passer au crible de vastes ensembles de données pour identifier des modèles, des tendances et des informations qui pourraient échapper aux analystes humains.

Exemple d'application : programmes de protection sociale

L’IA peut être utilisée pour analyser des données socio-économiques sur diverses données démographiques afin d’identifier les communautés ayant besoin de soutien, de prédire la demande future de programmes de protection sociale et d’optimiser l’allocation des ressources. Cela peut aider à adapter les interventions plus efficacement et à prévoir les besoins futurs en fonction de l’évolution des indicateurs socio-économiques, permettant ainsi un soutien plus proactif et ciblé.

  1. Automatisation des processus

L'automatisation des processus robotiques (RPA) et les systèmes basés sur l'IA peuvent automatiser les tâches routinières et répétitives qui prennent du temps pour les employés humains. Cela accélère non seulement les processus, mais réduit également les erreurs, permettant ainsi au personnel de se concentrer sur des activités plus complexes et à valeur ajoutée.

Exemple d'application : traitement des documents et des demandes

Les agences gouvernementales sont souvent confrontées à d'importants volumes de traitement de documents, depuis les applications

des formulaires pour les passeports et les permis de conduire aux déclarations de revenus. L’IA peut automatiser l’extraction, la vérification et le traitement des informations de ces documents. Par exemple, le traitement des demandes de prestations peut être accéléré grâce à l'IA pour vérifier automatiquement l'éligibilité des demandeurs sur la base des documents fournis, réduisant ainsi considérablement les délais d'attente pour les citoyens et les coûts opérationnels pour le gouvernement.

💬 Faites savoir à l'auteur ce que vous pensez du rôle de l'IA dans la transformation des opérations gouvernementales en laissant un commentaire ci-dessous

  1. Génération de contenu

L’IA peut aider à générer et personnaliser du contenu pour la communication du secteur public, le rendant ainsi plus pertinent et accessible aux différents segments de la population. Le traitement du langage naturel (NLP) et l'IA générative peuvent créer du matériel d'information, répondre aux demandes du public et même adapter le contenu éducatif aux besoins individuels.

Exemple d'application : résumés de réunions du conseil

Après une réunion du conseil, les outils d'IA peuvent générer rapidement des résumés mettant en évidence les décisions clés, les projets à venir et les discussions importantes. Ces résumés peuvent être mis à disposition sur le site Web du gouvernement local et distribués via des bulletins d'information, permettant aux résidents de rester plus facilement informés sur la gouvernance locale sans avoir à parcourir de longs comptes rendus de réunions.

Obstacles à l’adoption de l’IA dans le secteur public

Malgré les promesses de l’IA, plusieurs obstacles entravent son adoption à grande échelle dans les milieux gouvernementaux. Cette section explore ces défis, notamment les problèmes de données, les limitations technologiques, l'état de préparation de la main-d'œuvre et les goulots d'étranglement procéduraux, et fournit des informations pour surmonter ces obstacles.

  1. Données

Les données constituent le fondement de tout système d’IA. Sa standardisation, son interopérabilité et sa qualité sont primordiales pour développer des solutions d’IA à la fois efficaces et fiables.

  • Standardisation des données : il est essentiel de garantir que les données des différents systèmes et sources respectent des normes communes pour que les systèmes d'IA puissent interpréter et utiliser les informations avec précision. La standardisation facilite l'intégration transparente des données, permettant une analyse plus complète et des informations plus précises.
  • Interopérabilité des données : Cela fait référence à la capacité de différents systèmes informatiques et logiciels à échanger, comprendre et utiliser des informations de manière transparente. Dans le contexte gouvernemental, l’interopérabilité permet une collaboration efficace entre les ministères et organismes, conduisant à des services publics cohérents et unifiés.
  • Qualité des données : les données de haute qualité sont précises, complètes et opportunes, ce qui les rend essentielles à la formation de modèles d'IA fiables. Une mauvaise qualité des données peut conduire à des prédictions inexactes et à des biais, compromettant l’efficacité des solutions d’IA et pouvant conduire à une prise de décision erronée.
  1. Technologie

L’infrastructure technologique au sein de laquelle l’IA opère comprend non seulement le matériel et les logiciels, mais également les principes de conception qui rendent les outils d’IA accessibles et efficaces.

  • Systèmes technologiques modernes : des infrastructures technologiques à jour sont nécessaires pour prendre en charge les exigences complexes de calcul et de traitement des données de l’IA. Investir dans des systèmes modernes garantit l’évolutivité, la sécurité et l’efficacité des mises en œuvre de l’IA.
  • Systèmes conviviaux : les interfaces par lesquelles les utilisateurs interagissent avec les technologies d’IA doivent être intuitives et accessibles. Cela garantit que tous les utilisateurs, quelle que soit leur expertise technique, peuvent bénéficier des outils et services d’IA, améliorant ainsi leur adoption et leur impact.
  1. Personnes

Le succès des initiatives d’IA dépend largement des individus qui les développent, les gèrent et les utilisent. Des compétences techniques et une vision stratégique sont toutes deux essentielles pour exploiter tout le potentiel de l’IA.

  • Compétences et capacités techniques : la constitution d'une main-d'œuvre possédant l'expertise technique nécessaire est cruciale pour développer, mettre en œuvre et maintenir des systèmes d'IA efficaces. Les programmes de formation et de développement continus garantissent que le personnel reste au courant des progrès de l’IA.
  • Vision stratégique : les dirigeants et les parties prenantes doivent comprendre clairement comment l'IA peut être utilisée de manière stratégique pour atteindre les objectifs de l'organisation. Cette vision guide le développement d’initiatives d’IA qui s’alignent sur les objectifs et les valeurs du secteur public .
  1. Processus

Les processus qui régissent le développement et le déploiement des systèmes d’IA déterminent leur efficacité, leur adaptabilité et leur alignement éthique.

  • Passation des marchés : les agences gouvernementales devraient procéder à une évaluation rigoureuse des fournisseurs d'IA, en se concentrant sur les pratiques éthiques en matière d'IA, le traitement des données et le respect des réglementations, tout en garantissant que les critères d'approvisionnement sont transparents et collaboratifs, impliquant les parties prenantes de tous les départements.
  • Méthodes de travail agiles : l'adoption de méthodologies agiles dans les projets d'IA favorise la flexibilité, la réactivité et l'amélioration continue. Cette approche permet aux agences gouvernementales de s’adapter efficacement aux nouvelles informations, aux progrès technologiques et à l’évolution des besoins du public.
  • Gouvernance de l’IA : l’établissement de cadres de gouvernance solides pour l’IA garantit que les considérations éthiques sont intégrées dans le développement et l’utilisation de l’IA. Il englobe des aspects tels que la transparence, la responsabilité et l’équité, garantissant que les systèmes d’IA s’alignent sur les valeurs et les réglementations publiques.
  • Évaluation et assurance qualité : des évaluations complètes des risques et une surveillance continue sont essentielles pour identifier et atténuer les risques liés à l'IA, garantissant que les systèmes fonctionnent de manière fiable, sont exempts de biais et maintiennent des normes de qualité élevées tout au long de leur cycle de vie.

En évaluant régulièrement les applications d'IA par rapport à des références établies et aux commentaires du public, les agences gouvernementales peuvent affiner leurs approches.

Recommandations stratégiques pour l'intégration de l'IA

Les organismes gouvernementaux du gouvernement britannique se situent à différents niveaux de maturité de l’IA en fonction de l’avancée de leurs capacités dans chacun des piliers fondamentaux. Afin de bénéficier de l’IA et d’atteindre l’objectif primordial consistant à améliorer l’efficacité, la précision et la qualité des services offerts au public tout en garantissant le respect des considérations éthiques et de l’inclusivité, chaque organisme doit auditer ses capacités à travers les piliers et développer une stratégie d’IA sur mesure. adapté à ses besoins et pour guider sa progression.

Compte tenu de la nature exploratoire de l’adoption de l’IA au sein du secteur public , une approche structurée centrée sur des principes fondamentaux est essentielle pour favoriser une mise en œuvre efficace. Ces principes, détaillés ci-dessous, servent de feuille de route pour naviguer dans les complexités de l’intégration responsable et efficace des technologies d’IA.

Évaluations des risques liés à l'IA

Adopter des approches pratiques adaptées à chaque cas d’utilisation pour évaluer les risques potentiels associés aux applications d’IA. Cela implique de mener des analyses approfondies pour identifier tout risque éthique, de confidentialité, de sécurité et opérationnel. La mise en œuvre de procédures standardisées d’évaluation des risques garantit que les problèmes potentiels sont identifiés et atténués dès le début du processus de développement, jetant ainsi une base solide pour une utilisation responsable de l’IA.

Plans de mise en œuvre par étapes

Élaborer des plans de mise en œuvre clairs, détaillés et par étapes qui décrivent la portée, les objectifs, les jalons et les étapes des projets d’IA. Chaque étape doit faciliter l’évaluation et l’itération, permettant de procéder à des ajustements sur la base de ces évaluations, garantissant ainsi une amélioration continue et une adaptabilité. Les plans doivent clairement délimiter les lignes de propriété et de responsabilité, garantissant que chaque membre de l'équipe comprend ses responsabilités. Cette clarté est cruciale pour coordonner les efforts entre les ministères et garantir que les initiatives en matière d’IA sont alignées sur les objectifs plus larges de la fonction publique.

Responsabilité et transparence

Il est impératif d’établir des cadres qui garantissent la responsabilité et la transparence tout au long des processus décisionnels en matière d’IA. Cela implique la création de mécanismes de surveillance publique et de compréhension des systèmes d’IA, y compris des explications accessibles sur la façon dont les technologies d’IA fonctionnent et sont appliquées au sein des services publics. En outre, il est essentiel de fournir aux citoyens des moyens de remettre en question ou de contester les décisions prises avec l’aide de l’IA, renforçant ainsi une culture de confiance et d’ouverture.

Contrôle et évaluation

Mettre en œuvre des outils et des méthodologies pratiques pour le suivi et l’évaluation continus des initiatives d’IA. Cela devrait non seulement se concentrer sur l’évaluation des performances et de l’impact des systèmes d’IA, mais également faciliter l’apprentissage continu et l’itération des stratégies d’IA. En évaluant régulièrement les applications d’IA par rapport à des références établies et aux commentaires du public, les agences gouvernementales peuvent affiner leurs approches, améliorer la prestation de services et garantir que les technologies d’IA évoluent conformément à l’intérêt public et aux normes éthiques.

En donnant la priorité à ces principes, les agences gouvernementales peuvent tracer la voie vers une adoption réussie et durable de l’IA, en garantissant que les progrès technologiques contribuent positivement à la qualité et à l’efficacité des services publics.

Vous avez fini de lire ? Partagez vos propres réflexions sur les opportunités ou les défis de l'IA qui, selon vous, sont les plus critiques pour le secteur public en laissant un commentaire ci-dessous ⬇️

(Crédit image : Unsplash )