Cet article est rédigé par le Dr Keegan McBride, maître de conférences en IA, gouvernement et politique, Oxford Internet Institute.

Il a été commandé et publié dans le cadre du Government AI Campus , une initiative d'Apolitique visant à préparer les fonctionnaires et les décideurs politiques à diriger à l'ère de l'IA.

Points clés à retenir:

  1. Les gouvernements ont toujours cherché à collecter, gérer et utiliser des données et des informations ; L’IA n’est que la prochaine étape de ce processus.
  2. L’IA doit être considérée comme faisant partie d’une stratégie de numérisation plus large axée sur la stimulation de l’innovation et l’offre de nouveaux services.
  3. La mise en œuvre réussie de solutions basées sur l’IA nécessite des bases réglementaires, technologiques et organisationnelles solides.
  4. L’adoption de l’IA et d’autres technologies numériques transforme le secteur public, le rendant de plus en plus efficient et efficace, mais moins humain et, par conséquent, plus distant.

Pour que l’IA soit mise en œuvre avec succès, il est nécessaire de disposer de bases réglementaires, technologiques et organisationnelles solides.

Ne pas adopter une vision plus holistique ou systémique de l’IA conduira à des résultats sous-optimaux.

Avec le lancement de ChatGPT-3 d'OpenAI en novembre 2022, l'intelligence artificielle (IA) est devenue tangible pour la première fois. L’IA n’est plus une chose du futur, un outil réservé aux scientifiques – tout le monde peut l’utiliser. Alors que le monde commençait à expérimenter l’utilisation de l’IA pour rédiger des e-mails, engager des conversations ou créer des œuvres d’art, les gouvernements en ont pris conscience et se sont demandé comment ils pourraient mieux exploiter l’IA au sein de leurs structures bureaucratiques.

Bien que les gouvernements utilisent déjà l’IA depuis des années (l’Estonie, par exemple, compte plus de 100 cas d’utilisation de l’IA dans l’ensemble de son secteur public), le récent cycle de battage médiatique a conduit au lancement de nombreuses conférences, groupes de travail, documents de travail et les gros titres de l’actualité proclament que l’IA va transformer ou révolutionner certains aspects du secteur public.

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Même s’il est certain que l’IA créera de la valeur et transformera certains aspects des organisations bureaucratiques du secteur public, la plupart des débats actuels ne parviennent pas à explorer deux choses :

  • Premièrement, les bases nécessaires pour faire fonctionner l’IA dans le secteur public.
  • Deuxièmement, les implications plus larges qui accompagnent un secteur public de plus en plus dataifié et piloté par l’IA.

Commençons par les fondements : qu’est-ce que l’IA exactement ? À vrai dire, ce qui « est » ou « n’est pas » l’IA fait encore l’objet de débats aujourd’hui, et la référence est toujours en mouvement . S’il n’existe pas aujourd’hui de définition définitive de l’IA, il existe un consensus croissant autour de la définition proposée par l’OCDE :

L’IA est un « système basé sur une machine qui, pour des objectifs explicites ou implicites, déduit, à partir des entrées qu’elle reçoit, comment générer des résultats tels que des prédictions, du contenu, des recommandations ou des décisions pouvant influencer les environnements physiques ou virtuels ».

En d’autres termes, les systèmes basés sur l’IA d’aujourd’hui sont des modèles statistiques « enseignés » grâce à leur exposition aux données. La réussite de la mise en œuvre de systèmes basés sur l’IA dépend de la disponibilité des données. Cela implique non seulement que les données soient collectées, mais qu’elles soient stockées et gérées de manière à ce que les systèmes basés sur l’IA puissent y accéder.

Il n’est pas possible de discuter de l’IA en tant que telle comme s’il était possible pour le secteur public de « simplement utiliser l’IA » pour résoudre un problème spécifique. L’IA doit plutôt être considérée comme un élément d’une stratégie de numérisation plus large. Pour que l’IA soit mise en œuvre avec succès, il est nécessaire de disposer de bases réglementaires, technologiques et organisationnelles solides.

Ne pas adopter une vision plus holistique ou systémique de l’IA conduira à des résultats sous-optimaux.

C’est plus facile à dire qu’à faire, surtout dans le contexte du secteur public. Par exemple, des restrictions réglementaires peuvent empêcher la collecte ou l'échange de certains types de données . Technologiquement, si l’infrastructure de données ou les systèmes d’échange de données nécessaires font défaut, il est plus difficile de développer et de mettre en œuvre l’IA. Sur le plan organisationnel, si le secteur public manque de capacités, il peut s'avérer nécessaire de mettre à jour les compétences requises pour les fonctionnaires, par exemple en augmentant leurs connaissances en statistiques, en mathématiques ou en technologie.

En fin de compte, un secteur public capable de surmonter ces obstacles et de réussir sa numérisation représente une vision future spécifique du secteur public. Il s’agit d’un avenir dans lequel le secteur public est capable de collecter et d’utiliser de grandes quantités de données, géré par des fonctionnaires dotés de solides compétences en matière de technologie et de données et d’un environnement réglementaire qui soutient et donne la priorité au numérique. Pour certains, un tel avenir est intimidant, mais ce n’est pas nécessairement le cas.

En fait, cette transformation n’est pas nouvelle ; cela se déroule depuis des centaines d'années . Les États et les structures bureaucratiques qui les gèrent ont toujours été intéressés par la collecte et l’utilisation des données. Vue sous cet angle, l’IA est la continuation de quelque chose d’ancien, à savoir la rationalisation et l’utilisation de la technologie pour améliorer l’efficacité du secteur public. « Améliorer » dans ce contexte est associé à une croissance du contrôle, du pouvoir et de la surveillance. Même si ces termes suscitent souvent de vives réactions négatives, la vérité est qu’ils constituent aujourd’hui le fondement de nos gouvernements.

La fourniture de services sociaux par les gouvernements démontre la nécessité du contrôle et de la surveillance. Si vous souhaitez accorder des prestations, vous devez disposer d’informations sur ceux qui vont les recevoir. Par exemple, si vous souhaitez bénéficier d'allocations de chômage, il est essentiel de savoir si une personne est employée ou non. Sans la disponibilité des données, il s’agit d’un processus qui devient de plus en plus complexe et risqué. Dans une telle situation, certains gouvernements pourraient se tourner vers l’IA pour améliorer la fourniture de ces services.

C’est exactement ce qu’a fait récemment le gouvernement néerlandais, en tentant d’utiliser l’IA pour identifier les cas de fraude aux prestations. Malheureusement, le système a mal tourné et s'est révélé illégal et discriminatoire, entraînant une amende de plusieurs millions d'euros. Il existe de nombreux exemples de gouvernements qui se trompent en matière d’IA. Cela ne devrait pas détourner l’attention de l’expérimentation ou de la mise en œuvre de solutions basées sur l’IA, mais plutôt souligner l’importance de bien maîtriser l’IA et d’investir dans les fondations.

Si les gouvernements investissent dans les fondations et commencent à mettre en œuvre l’IA dans le secteur public, de nombreuses opportunités apparaissent . L’IA peut être utilisée pour automatiser les processus, augmenter les processus décisionnels, améliorer la sécurité publique, transformer l’élaboration des politiques publiques et les délibérations, permettre des niveaux plus élevés d’accessibilité et réinventer les services publics numériques. Si elles sont développées et soutenues correctement, ces innovations conduisent à une efficacité accrue du secteur public, à des économies de coûts, à une augmentation de la satisfaction des citoyens et à une réduction des formalités administratives, parmi de nombreux autres avantages.

Poussé par la volonté de tirer parti des technologies numériques, le secteur public sera amené à collecter des quantités de plus en plus importantes de données numériques. La collecte de ces données est essentielle au bon fonctionnement d’un secteur public numérisé et offrira de nombreux avantages. Cela représente également un mouvement vers un avenir centralisé défini par les données et les statistiques. Cette transformation représente non seulement un changement dans le secteur public et son fonctionnement, mais également dans la manière dont les citoyens le vivent et interagissent avec lui.

Un secteur public numérisé et axé sur l’IA le rapprochera plus que jamais des citoyens, les services étant fournis de manière numérique et proactive. Dans le même temps, la diminution des contacts physiques avec le secteur public, qui s’accentue à mesure que la numérisation devient de plus en plus omniprésente, conduira à un système de plus en plus distant. Ces transformations créeront de la valeur et un impact positif, mais elles représenteront également un changement sérieux et fondamental dans notre façon de comprendre l’État, le gouvernement et la société.

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(Crédit image : Pexels )