15 nouveaux projets d’intelligence artificielle vont être expérimentés dans les administrations françaises

15 lauréats AMI IA

Depuis avril 2019, 46 projets avaient été proposés par les administrations en réponse au 2e appel à manifestation d’intérêt Intelligence artificielle. La direction interministérielle du numérique et du système d’information et de communication de l’État (DINSIC) et la direction interministérielle de la transformation publique (DITP) en ont retenus 15 qui seront expérimentés à partir de septembre 2019.

Faciliter les décisions médicales, lutter contre les fausses déclarations douanières, améliorer la cartographie du littoral… Ces 15 nouvelles applications concrètes basées sur l’intelligence artificielle vont être testées au sein de l’administration.

Prototype et accompagnement métier

Financés à hauteur de 4M€ dans le cadre du programme d’investissement d’avenir, ces 15 projets seront accompagnés à partir de septembre 2019, pendant un an, jusqu’à la réalisation d’un prototype fonctionnel, expérimenté auprès des utilisateurs.

La DINSIC fournira l’expertise technologique, en matière de traitement des données, d’intelligence artificielle et plus largement de transformation numérique. En parallèle, la DITP appuiera chaque administration pour identifier en amont, préparer, puis accompagner les transformations métier induites par l’intégration de l’IA dans les processus.

L’IA, un enjeu d’avenir pour le service public

Ces 15 nouveaux projets s’ajoutent aux 6 prototypes en cours de développement, issus du premier appel à manifestation d’intérêt. Ensemble, ils permettent à l’administration de tester sur le terrain, par des applications concrètes, le potentiel de l’IA. En libérant les agents de certaines tâches, ces technologies pourront leur permettre de se recentrer sur leur cœur de métier, notamment par un accompagnement plus personnalisé des usagers, pour un meilleur service rendu.

Les 15 projets lauréats

1- Optimiser le traitement des signalements des événements sanitaires indésirables – Direction générale de la santé

Les données utilisées : L’ensemble des signalements déposés sur le portail signalement-sante.gouv.fr

L’intelligence artificielle : L’intelligence artificielle pourra classifier automatiquement les signalements, extraire les concepts métiers pertinents et détecter des anomalies dans les signalements.

Les gains : 

  • Travail des évaluateurs facilité
  • Amélioration des délais de retour au déclarant

2- Faciliter l’accès aux informations sur le patient – Centre hospitalier universitaire de Bordeaux

Les données utilisées : Le dossier patient informatisé

L’intelligence artificielle : L’intelligence artificielle permettra une recherche sémantique dans le dossier patient informatisé pour retrouver les bonnes informations au bon moment.

Les gains : 

  • Travail du personnel soignant facilité
  • Gain de temps dans la recherche d’informations sur le patient

3- Développer un système d’alerte automatique pour l’aide à la surveillance des travailleurs exposés aux rayonnements ionisants – Institut de radioprotection et de sûreté nucléaire

Les données utilisées : La base de données du système d’information de la surveillance de l’exposition aux rayonnements ionisants (SISERI)

L’intelligence artificielle : Les algorithmes d’intelligence artificielle permettront un suivi personnalisé de l’exposition aux rayonnements ionisants et une détection plus facile des anomalies.

Les gains : 

  • Meilleure protection des travailleurs exposés aux rayonnements ionisants

4- Développer l’intelligence artificielle dans le contrôle de légalité dématérialisé – Direction générale des collectivités locales

Les données utilisées : Les actes transmis par les collectivités locales aux préfectures

L’intelligence artificielle : En triant automatiquement les actes transmissibles et non transmissibles et détectant les informations à contrôler en priorité, l’intelligence artificielle pourra faciliter le travail des agents en préfecture.

Les gains : 

  • Travail des agents en préfecture simplifié

5- Améliorer le système de pré-plainte en ligne – Direction générale de la Gendarmerie nationale

Les données utilisées : Les pré-plaintes en ligne

L’intelligence artificielle : En détectant automatiquement les infractions à partir des pré-plaintes en ligne et en identifiant les questions complémentaires à poser à l’usager, l’intelligence artificielle permettra de transformer les pré-plaintes en ligne en plaintes qualifiées.

Les gains : 

  • Gain de temps à la fois pour les plaignants et les agents

6- Identifier les fausses déclarations en douane grâce au text mining – Direction générale des douanes et des droits indirects

Les données utilisées : Les documents administratifs uniques

L’intelligence artificielle : A partir des descriptions des produits dans les documents administratifs uniques, l’intelligence artificielle permettra de détecter les produits importés qui sont déclarés à tort dans une nomenclature de produits fiscalement avantageuse.

Les gains : 

  • Diminution de la fraude aux droits de douanes

7- Améliorer l’identification de l’établissement employeur dans le recensement de la population – Institut national de la statistique et des études économiques (INSEE)

Les données utilisées : Les déclarations des établissements employeurs dans le recensement de la population et la base SIRENE des établissements

L’intelligence artificielle : L’intelligence artificielle permettra de développer un moteur de recommandation pour les agents corrigeant les données du recensement.

Les gains :

  • Plus grande précision des statistiques domicile-travail fournie par l’Insee
  • Gain d’efficience dans la chaîne de production des données

8- Développer un outil d’aide à l’implantation des entreprises artisanales – Chambres des métiers et de l’artisanat

Les données utilisées : Les données sur les artisans et les données carroyées

L’intelligence artificielle : L’intelligence artificielle permettra de déterminer les chances de succès d’un artisan sur un territoire.

Les gains :

  • Choix d’implantation des artisans plus éclairés

9- Identifier les molécules contaminant l’environnement et profiler les sources de pollutions – Institut national de l’environnement industriel et des risques

Les données utilisées : Les résultats d’analyses chimiques

L’intelligence artificielle : L’intelligence artificielle permettra d’objectiver des ressemblances et des différences entre des spectres moléculaires pour mieux identifier les molécules contaminant l’environnement.

Les gains :

  • Meilleure détection des molécules polluantes

10- Développer une solution de veille et d’exploitation d’informations pour améliorer la sécurité économique – Direction générale des entreprises – Service de l’information stratégique et de la sécurité économiques

Les données utilisées : Les demandes d’investissements étrangers en France croisées avec des sources externes

L’intelligence artificielle : L’intelligence artificielle permettra de détecter et d’identifier des entités présentant un risque pour les intérêts économiques de la France.

Les gains :

  • Améliorer l’instruction des dossiers d’intelligence économique
  • Mieux détecter les risques que peuvent présenter des investissements étrangers

11- Identifier automatiquement les séries de contentieux faisant appel à une décision commune – Conseil d’État

Les données utilisées : Ensemble des requêtes auprès des tribunaux administratifs

L’intelligence artificielle : L’intelligence artificielle permettra de regrouper les contentieux pour détecter automatiquement des séries.

Les gains :

  • Meilleure efficacité de la justice

Les 4 projets suivants, plus complexes, bénéficieront d’un accompagnement scientifique en collaboration avec un institut de recherche :

12- Détecter les clauses et pratiques abusives dans les contrats, devis et factures – Direction générale de la concurrence, de la consommation et de la répression des fraudes

Les données utilisées : Les comptes rendus et pièces récupérées par les enquêteurs de la DGCCRF lors des contrôles ainsi que les décisions, avis et recommandations de la commission des clauses abusives

L’intelligence artificielle : L’intelligence artificielle 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.

Les gains :

  • Meilleure protection des consommateurs
  • Meilleure régulation concurrentielle des marchés

13- Faciliter le calcul du positionnement des points de référence terrestre à partir des données satellites – Institut national de l’information géographique et forestière (IGN)

Les données utilisées : Les positions des antennes permanentes

L’intelligence artificielle : L’intelligence artificielle permettra d’identifier automatiquement les ruptures dans la mesure des positions des antennes permanentes pour pouvoir les corriger.

Les gains :

  • Amélioration de la qualité du système international de référence terrestre

14- Identifier les divergences de jurisprudence – Cour de cassation

Les données utilisées : Données de jurisprudence de la Cour de cassation (Jurinet) et de cours d’appel (JuriCA)

L’intelligence artificielle : L’intelligence artificielle permettra de rapprocher les décisions traitant du même thème et de détecter des interprétations divergentes de la loi.

Les gains :

  • Meilleure garantie d’une interprétation uniforme de la loi

15- Améliorer la cartographie du littoral – Service hydrographique et océanographique de la marine

Les données utilisées : Les mesures de télédétection par laser (lidar) prises sur le littoral

L’intelligence artificielle : L’intelligence artificielle permettra d’améliorer la production des données en apprenant des corrections apportées par les agents pour automatiser une partie du processus.

Les gains :

  • Amélioration de la qualité et précision du référentiel du littoral
  • Travail des agents facilité
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