Développement de l’intelligence artificielle au sein du secteur public : quelles stratégies gouvernementales ?
Au niveau des gouvernements, les enjeux liés à l’intelligence artificielle sont forts pour la majorité des nations. Différentes stratégies de développement privilégient des aspects complémentaires : innovation, souveraineté, service public, etc.
Les investissements publics permettent de faire bénéficier à la population de services innovants. Mais le gouvernement doit favoriser la gestion sécurisée des données à travers un cadre réglementaire pour l’utilisation des technologies et des données. https://artimon.fr/perspectives/developpement-de-lintelligence-artificielle-au-sein-du-secteur-public-quelles-strategies-gouvernementales/
Les solutions basées en intelligence artificielle peuvent alléger certains fonctionnements lourds des administrations. Nous dirigeons-nous vers une nouvelle e-bureaucratie ?
“Bonjour, quelle est votre question ?” Au bout du fil, non pas un employé mais un robot, Odéis. Cet agent vocal mis en place par le centre national Chèque Emploi Associatif est capable de répondre à plus de 350 questions et de rediriger votre question vers les conseillers – en chair et en os – référents sur votre sujet. Cet exemple, parmi tant d’autres, témoigne de l’accroissement de la place des technologies issues de l’intelligence artificielle (IA) dans le secteur public.
Les avantages multiples de l’adoption de telles technologies ne sont plus à démontrer : gain de temps, réduction des coûts, reconquête du pouvoir de décision des fonctionnaires, réinvestissement de la responsabilité individuelle au sein d’entités parfois qualifiées de bureaucratiques. Grâce à l’utilisation de l’intelligence artificielle, les organisations internes évoluent. Paradoxalement, le recours à la technologie permet de remettre l’humain au centre, notamment dans les relations entre les administrations et les administrés, même si la nature des interactions change. L’intégration de l’IA est pensée non pas afin de faire « à la place de », mais pour permettre aux agents de dégager du temps, valorisant les tâches les plus complexes, qui requièrent des niveaux d’échanges forts et font appel à l’intelligence émotionnelle.
Dans ce contexte, le secteur public adopte les technologies en lien avec l’intelligence artificielle principalement dans la recherche et le développement, la santé, les transports et la sécurité. Ces politiques publiques intègrent les nouvelles technologies comme moyen de répondre aux exigences quantitatives (plus de données, accès facilité, rapidité et agilité) et qualitatives (meilleure information ciblée, fluidité, portabilité, support disponible et accessibilité 24h/24) croissantes des citoyens.
Comme l’illustre cette image, les domaines d’application de la technologie sont multiples. Les services publics définissent son utilisation selon leur cœur de métier. Ainsi, si l’intelligence artificielle intervient progressivement dans la quasi-totalité des services publics en ouvrant des nouvelles possibilités, les choix stratégiques quant à son implantation sont aussi nombreux. Dans un ordre macro, les modes d’intégration ou d’impulsion de cette technologie complexe permettent des résultats différents à des échelons variés. Dans la suite de cet article, nous explorerons la manière dont les différents gouvernements autour du monde intègrent ou facilitent le développement de l’intelligence artificielle au service des administrations publiques. Ce qui nous permettra de voir la complémentarité entre différentes politiques publiques, malgré les spécificités au niveau des nations ou des politiques territoriales. Nous illustrerons ces éléments au travers d’exemples et de bonnes pratiques.
Tour du monde des stratégies publiques pour le déploiement de l’Intelligence Artificielle
De manière globale, les pays adoptent différentes stratégies afin de faciliter le déploiement de l’intelligence artificielle au sein du secteur public, que ce soit pour encourager l’innovation, affirmer la souveraineté technologique ou, plus proche des citoyens, pour favoriser l’adoption des services.
La carte ci-dessous de l’Observatoire de l’Innovation du Secteur Public de l’OCDE illustre et compare les visions d’implémentation et de développement de l’intelligence artificielle dans les divers gouvernements à travers le monde.
La majorité des pays avec une vision affirmée en termes de politique d’IA adopte une stratégie à l’échelle nationale, même si tous ne l’ont pas encore déployée. Dans ce sens, l’intégration de l’intelligence artificielle ne se résume pas à devenir un e-gouvernement, c’est-à-dire, d’intégrer au sein des organisations les Nouvelles Technologies de l’Information et de la Communication (NTIC), mais d’opérer une réelle transformation des structures en proposant des innovations pour la fourniture des services publics. En d’autres termes, déployer un gouvernement digital.
A travers le monde, l’OCDE a recensé cinquante pays qui sont en cours de développement ou ont développé une stratégie nationale relative à l’IA avec des objectifs, un plan d’actions et des priorités bien définies. Parmi eux, trente-six ont dédié une stratégie particulière au secteur public (Canada, Finlande) tandis que d’autres en ont fait un point d’intention particulier au cœur de leur stratégie globale (Russie, France). Enfin, certains pays comme le Japon ou les Etats-Unis utilisent l’intelligence artificielle pour soutenir les objectifs du secteur privé.
Les stratégies adoptées ne sont pas exclusives et peuvent se compléter afin de travailler à la refonte des organisations (et non pas à leur simple automatisation). L’OCDE identifie ces stratégies au niveau global. Leur analyse permet de mieux cerner le positionnement des différents pays en termes de compétitivité sur le marché de l’IA, de valorisation de certaines politiques publiques ou démarches administratives, et la manière dont ils priorisent la technologie au service des citoyens.
Gouvernement co-développeur
Le gouvernement central encourage la collaboration à tous les niveaux : des secteurs publics et privés, des grandes entreprises et des start-ups, entre différents territoires… Les méthodes de travail évoluent, favorisant l’interdisciplinarité et la co-construction, notamment entre l’industrie, l’académie et le gouvernement. Les projets en cours de développement sont identifiés et encouragés par des expérimentations communes, qui constituent des écosystèmes novateurs.
A l’échelle européenne, les Etats membres souhaitent stimuler l’IA made in Europe particulièrement autour de quatre axes : l’accroissement des investissements, la disponibilité des données, le développement des talents et la confiance.
En effet, ce dernier point est l’une des principales particularités de la stratégie IA au niveau européen. En particulier en France où, selon un récent sondage IFOP, un tiers des citoyens ne fait pas encore confiance à l’IA. Ainsi, en avril 2019, le collectif Impact AI a publié un « Guide pratique pour une IA digne de confiance » adressé à l’ensemble des acteurs de l’écosystème IA (public, privés, startups, etc.). Ce guide se base sur la prévention des préjudices, la justice et « l’explicabilité » de l’IA, c’est-à-dire la transparence et la capacité à proposer un système ouvert, où les résultats sont tracés et compréhensibles.
Les gouvernements se veulent être des facilitateurs, provoquant des interactions au sein des grands groupes ainsi qu’avec les entreprises innovantes afin que tous puissent accéder et échanger avec les marchés publics. Par exemple, la stratégie allemande « AI Made in Germany » vise à créer une infrastructure de confiance pour inciter le secteur privé à partager ses données avec le gouvernement. Le principe se base sur le modèle d’une coentreprise en incluant des entreprises, des scientifiques et les services publics.
Gouvernement régulateur
Le gouvernement régulateur des règles du marché a pour mission de garantir la transparence et l’éthique dans l’emploi de l’IA et d’encadrer la conception et l’utilisation des logiciels recourant à ces technologies. Afin de garantir le respect des dispositions, il est amené à créer des partenariats d’innovation et à mettre en place des infrastructures sécurisées, comme les datacenters.
Pour exemple, l’Estonie et la Lituanie créent des incubateurs pour tester et développer des solutions innovantes propres au secteur public, et accélérer leur mise en œuvre dans un second temps. Ces « bacs à sable » donnent accès à des infrastructures et des ressources, dans un cadre régulé. En Finlande ainsi que dans les pays de la région nordique-balte, les ministres ont signé une déclaration commune dans laquelle ils se portent – notamment – garants de l’élaboration de lignes directrices claires en accord avec leurs principes éthiques afin d’encadrer le recours aux intelligences artificielles. Dans le même sens, les Emirats Arabes Unis ont créé un ministère de l’IA afin d’accélérer l’adoption de l’IA et de ses cas d’usage dans les secteurs stratégiques : la santé, les infrastructures pétrolifères, gazières ou l’utilisation des ressources naturelles.
Cette stratégie induit un gouvernement orchestrateur : il s’assure d’un portage politique et d’un ancrage administratif autour de l’utilisation de l’IA.
Gouvernement gardien de données
Alors que le traitement des données offre une richesse potentielle importante pour les acteurs publics et privés, le point de départ du cycle de valeur de la data est leur collecte. A travers leurs interactions répétées avec la population, à tous les niveaux de la vie citoyenne, les gouvernements ont la possibilité de mettre en place la collecte, la sélection et le traitement de données de qualité afin de délivrer des politiques et des services ciblés qui répondent aux besoins de la population. D’autant plus que les exigences en termes de transparence publique et de participation citoyenne s’accroissent.
Un gouvernement gardien des données induit également l’alimentation par des tiers et leur partage. Face à la quantité d’informations que génère la digitalisation des organisations, les gouvernements optent parfois pour un accès exclusif ou bien souvent pour une ouverture à d’autres acteurs économiques afin d’encourager l’innovation et le développement de nouveaux services. Il est évident que la protection des données des citoyens s’accompagne du respect du cadre régulateur pour les exploiter (Gouvernement régulateur).
En France, Etalab coordonne la politique d’ouverture et de partage des données publiques (open data). Rattaché à la direction interministérielle du numérique (DINUM), Etalab contribue à promouvoir l’innovation publique en matière d’exploitation de la donnée. Ce cadre réglementaire fait notamment suite à la loi pour une république numérique et au règlement européen sur la protection des données personnelles, qui imposent à l’Etat une obligation en termes de transparence et de redevabilité des algorithmes. A titre d’exemple, le gouvernement français a publié un guide d’encadrement des algorithmes en comptabilité. Alors que la comptabilité peut être simplifiée grâce à l’IA (automatisation de la gestion des factures, reconnaissance de caractères, correction de données, lecture…), Etalab encourage les administrations à encadrer les risques associés (biais des algorithmes apprenants, utilisation non éthique…) Concrètement, le guide détaille le cadre juridique dans lequel doit s’inscrire l’utilisation de l’intelligence artificielle dans ce champ d’application précis.
Qui dit gestion des données, induit leur exploitation au sein d’infrastructures. Celles-ci sont essentielles au développement d’innovations au service des politiques publiques et comme le souligne le cabinet Roland Berger, ce sont ces innovations qui assurent la transformation digitale du secteur public. Ce soutien passe par la création de pôles de recherche dédiés (laboratoires, incubateurs, universités) au sein desquels les travaux sont pluridisciplinaires et les expérimentations encouragées et encadrées. Par exemple, en 2020, l’OCDE a créé un observatoire des politiques de l’IA, qui propose une base de données ouvertes et accessibles à tous afin de favoriser le partage d’initiatives politiques, en toute transparences auprès des citoyens.
Gouvernement utilisateur et producteur de services
Alors que le potentiel de l’IA pour la gestion des politiques publiques s’affirme, les gouvernements produisent et utilisent des services adéquats. Pour cela, ils s’escriment à renforcer les capacités de la fonction publique par la formation et le recrutement de spécialistes. A mesure que les technologies se déploient, accroître les expertises internes et le personnel compétent sur les sujets de digitalisation, la connaissance des outils et des modes de financement, ainsi que l’intégration des personnes polyvalentes ayant des capacités en gestion et relations humaines deviennent des enjeux majeurs pour les administrations.
Au-delà des ressources internes et des fonctionnaires, ce sont également les citoyens qui doivent être formés au numérique. En effet, selon une enquête réalisée par Accenture, 70% de la population souhaite que les autorités locales lui expliquent comment l’IA va concrètement améliorer la vie dans leur ville. Les politiques publiques sont confrontées à un enjeu de taille : l’illectronisme. Le livre blanc contre l’illectronisme fait état de 23% de la population qui n’est pas à l’aise avec le numérique. En France, 88% des sondés par Soprasteria estiment que le développement numérique va rendre l’accès aux services publics plus difficile voire impossible pour certains. Contrairement à ce qu’on peut penser, ce ne sont pas seulement les personnes âgées qui sont concernées, les étudiants aussi par exemple pour remplir la première fiche d’imposition. La formation des jeunes – et des moins jeunes – devrait permettre de réduire la fracture numérique.
Afin de produire un service de qualité, c’est-à-dire que l’IA apporte une valeur ajoutée réelle aux administrés et non pas une contrainte supplémentaire, certains gouvernements mettent en place des programmes d’études. A l’instar de l’école numérique au Canada, un centre d’excellence dédié aux fonctionnaires. Également au Royaume Uni, l’institut Alan Turing vise à informer les services publics et l’administration, à faire progresser la recherche, à former les leaders de demain, à maitriser le dialogue public et les enjeux de l’IA dans les sociétés. Enfin, le programme de l’OCDE Fast Stream Programme souhaite anticiper la transformation des compétences mais aussi celle des métiers par l’apprentissage, le coaching, des publications…
Qui plus est, le gouvernement est également acheteur de performance technologique. En effet, les intérêts économiques de l’utilisation de l’IA pour les administrations sont réels puisque les coûts s’avèrent amoindris et les ressources mieux allouées : plus de ressources concentrées sur les missions tout en étant moins contraignantes.
La proposition de ressources fiables et de fournisseurs reconnus par le gouvernement encourage les administrations dans leur choix en termes d’éthique et de transparence. L’Etat valorise le rôle des acheteurs publics en créant des directions dédiées afin de les faire monter en compétences sur l’achat innovant.
Au Canada, le gouvernement a communiqué une « liste source » pour aider les bureaux gouvernementaux à rationaliser les achats en IA et sélectionner des fournisseurs ayant une expertise en éthique de l’IA. Cela entérine notamment un partenariat durable avec les compagnies privées du secteur.
Gouvernement financeur ou investisseur
Le gouvernement finance et investi en l’IA. Il propose des fonds pour supporter le développement et l’adoption de technologies… tout en réduisant certains coûts.
Au Portugal, l’initiative nationale « Portugal INCoDe.2030 » vise à accélérer l’utilisation de la data science dans l’IA en misant sur l’investissement dans les compétences numériques. Concrètement, le gouvernement souhaite valoriser trois piliers : « culture et inclusion digitale pour garantir l’exercice de la citoyenneté », « spécialisation dans les technologies et applications digitales » et « produire de nouvelles connaissances scientifiques ».
Cette stratégie oriente une partie des financements ou les rassemble sur des plateformes gouvernementales, en organisant des concours d’innovations.
C’est ce que la Corée a mis en place, une plateforme R&D pour les investissements et leurs évaluations. Cette plateforme rassemble les données de domaines variés : véhicules autonomes, médecine de précision, drones haute performance, atténuation de la pollution atmosphérique, fermes intelligentes, réseaux intelligents, robots intelligents et villes intelligentes. L’objectif étant de mieux comprendre les projets, leur faisabilité et leur faiblesse afin de prendre des décisions éclairées.
Conclusion
Les cinq stratégies que nous venons de décrire ne sont pas exclusives. Au contraire, elles se complètent afin d’implanter de manière raisonnée l’intelligence artificielle dans l’administration, d’encourager l’innovation et d’en maîtriser et cadrer son déploiement. Les administrations ont ainsi intérêt à encourager la collaboration entre différents secteurs (publics, privés) et à coordonner les initiatives dans divers domaines. En définissant un cadre avec des règles d’utilisation des technologies innovantes, le secteur public favorise une gestion sécurisée des données qui alimentent l’IA. Enfin, l’investissement financier permet de faire bénéficier la population des avancées technologiques et des nouveaux services tout en permettant des évolutions au sein des administrations.
Restent à traiter deux points majeurs, qui constituent les principales clés de réussite du déploiement de ces technologies. D’une part, la prise en compte et la mesure de la sensibilité et de l’aisance de la population avec les technologies. D’autre part, un service public qui accompagne ses agents et ses administrés pour mettre en place des outils qui présentent une valeur ajoutée réelle, accompagnés de conditions d’utilisation à bon escient.
Comme nous l’avons montré dans notre papier « La transformation digitale du secteur public », la décentralisation à l’échelle des régions permet aux gouvernements d’être au plus près des besoins des administrés tout en articulant chaque spécificité dans une stratégie globale à l’échelle nationale. A l’heure où le secteur public peut être critiqué pour son aspect trop administratif, l’intelligence artificielle est une solution qui allège certains lourds fonctionnements. Néanmoins, comme le démontre Christian BOUDREAU[1], même à l’ère des nouvelles technologies, une certaine bureaucratie ne veut pas dire une absence de performance.
Sources
OECD, Hello, World Artificial intelligence and its use in the public sector, 2019
Tim Dutton, An Overview of National AI Strategies, Medium, juin 2018 accessed Janvier 2021
Japan Gov, Artificial Intelligence projects in the public administrations of Japan, September 2019, accessed November 2020
Ambassade de France au Japon, L’intelligence Artificielle au Japon, état de l’art de la recherche, rapport d’Ambassade, 2018
Eggers W., Schatsky D., Viechnicki P., AI-augmented government, Deloitte Center for Government Insights, 2017
Carrel, M. (2013). La gouvernance est-elle démocratique ? Les enjeux de la participation citoyenne. Informations sociales, 179(5), 144-151.
[1] Christian BOUDREAU, Qualité, efficience et efficacité de l’administration numérique à l’ère des réseaux, Revue française d’administration publique 2009/3 (n° 131), pages 527 à 539
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