Si les Français ne semblent pas opposés par principe à l’utilisation de l’intelligence artificielle (IA) au sein des administrations, l’opinion publique apparaît davantage nuancée quant à l’intervention de cette IA dans certains secteurs. Alors que 14 % des personnes interrogées par l’Ifop pour Acteurs publics estiment que les technologies de l’IA sont très bien exploitées par l’administration, pour la majorité des Français (56 %), les administrations ne sont pas encore entrées dans l’ère de l’intelligence artificielle, même si un processus a été enclenché et tend à se consolider dans l’avenir. L’intégration de l’IA dans les processus administratifs revêt donc, a priori, un caractère inéluctable pour la population.
Utile en matière de fiscalité
Cependant, un tiers des personnes interrogées (30 %) ressent un défaut dans l’exploitation de l’IA par les administrations, sans pour autant exprimer la volonté de son développement, en considérant que ces technologies “n’ont pas vocation à être exploitées”. Dans le détail, si l’on interroge la population sur les principaux objectifs de l’administration dans le cas où elle recourrait davantage à l’IA, les items les plus cités sont la rapidité (31 % de citations), la proximité (25 %) et l’allongement du temps d’ouverture des services (25 %), soit ceux ayant attrait à l’accueil et au service direct aux usagers. Viennent ensuite des objectifs liés à la sécurité, à la confidentialité des données ou encore à la numérisation des services, domaines “régaliens” de l’IA.
Les Français ont ensuite été interrogés sur l’utilité de l’IA par domaines, révélant une dissonance entre les objectifs cités précédemment et les domaines où l’IA est concrètement jugée utile. Cela suggère que les personnes interrogées ont en réalité évoqué des objectifs qui correspondent aux griefs habituellement adressés aux services de l’administration.
En effet, l’intervention de l’IA dans la relation avec le public, qui arrive pourtant en tête des priorités, est jugée utile seulement par 66 % des Français – un score important mais en bas de classement – contre 87 % pour la fiscalité et la détection des fraudes. Ainsi, pour la population, les domaines pour lesquels l’utilisation de l’IA serait la plus utile sont ceux de la surveillance, de la sécurisation et de la répression : la fiscalité et la détection des fraudes (87 %), la sécurité et l’analyse prédictive de délinquance (76 %). Puis, dans une moindre mesure, ce qui touche à l’assistance aux usagers : l’emploi et l’aide à la recherche d’emploi (81 %), la santé et l’aide au diagnostic (74 %), l’enseignement et l’orientation scolaire (69 %).
Frédéric Dabi, directeur général adjoint de l’Ifop
L’enquête Acteurs publics/EY pour l’Observatoire des politiques publiques réalisée par l’Ifop a été menée par questionnaire auto-administré en ligne du 21 au 22 juillet 2020 auprès d’un échantillon de 1 010 personnes, représentatif de la population française âgée de 18 ans et plus. La représentativité de l’échantillon a été assurée par la méthode des quotas (sexe, âge, profession du chef de famille) après stratification par région et catégorie d’agglomération.
ANALYSE : L’intelligence artificielle, pour accélérer la transformation de l’action publique
Par Caroline Trilles, associée EY, responsable “conseil en transformation digitale dans le secteur public”
L’IA aurait pu être d’une aide précieuse dans la gestion de crise liée au Covid-19. Alors que nous faisons face à une pandémie sans précédent, beaucoup s’interrogent sur les dispositifs et les outils qui auraient pu aider les pouvoirs publics à mieux anticiper et mieux gérer cette crise. Et parmi les premiers moyens visés par cette interrogation légitime, il apparaît que la technologie n’a pas permis d’apporter une contribution significative dans la détection et le contrôle de l’évolution de la maladie.
En l’espèce, lorsque l’on parle de “technologie”, c’est avant tout d’intelligence artificielle (IA) dont il est question, cet algorithme en plein développement – le marché mondial de l’IA a été multiplié par 10 entre 2016 et 2020 – dont la capacité d’analyse de données aurait pu, dans le cadre de la pandémie, jouer un rôle de “donneur d’alerte”. Grâce à sa capacité à “faire parler la donnée”, l’IA aurait pu permettre de déceler plus rapidement les premiers cas et aider à organiser une gestion plus efficace des personnels soignants et des équipements médicaux pour faire face au pic de l’épidémie. Elle aurait pu également faciliter l’établissement de diagnostics et la recherche d’un traitement de la maladie.
Au Canada, l’entreprise BlueDot avait pourtant ouvert la voie. Grâce à ses outils d’IA spécialisés dans la surveillance des maladies et des symptômes associés, cette start-up avait détecté l’épidémie de coronavirus à Wuhan dès fin décembre 2019, soit sept jours avant le Center for Disease Control and Prevention (CDC) chinois et dix jours avant l’alerte de l’Organisation mondiale de la santé (OMS). Le dispositif est basé sur un algorithme qui traite et analyse les données collectées dans les médias, et ce en 65 langues : les articles en ligne, les forums, les déclarations officielles, les bulletins de santé sur les nouvelles pathologies, les reportages de télévision… L’agrégation et l’analyse de ces données a permis de repérer une anomalie dans la courbe d’évolution du nombre de pneumonies dans la région chinoise et ainsi d’alerter sur l’émergence du Covid-19. Cette prédiction n’aurait pu être possible sans l’accès à toutes ces précieuses données.
Données indisponibles
De nombreuses initiatives utilisant les outils de l’IA ont également été engagées dans le secteur de la santé : certains hôpitaux se sont équipés très tôt d’un logiciel d’imagerie médicale basé sur l’IA pour détecter les lésions pulmonaires provoquées par le Covid-19. D’autres utilisent l’intelligence artificielle pour prédire le flux de patients aux urgences… De même, des outils pour assister les citoyens dans la crise ont été déployés dans le domaine de la protection sociale (agents conversationnels, etc.).
Mais au niveau de l’État et des administrations centrales, l’IA n’a pas été suffisamment exploitée. C’est justement un accès trop limité à des données de qualité qui a freiné l’expression du potentiel de l’IA au sein des administrations françaises et des collectivités. L’indisponibilité de données pertinentes à analyser et à “faire parler” n’a pas permis à l’IA d’apporter une aide déterminante à la gestion de cette crise extraordinaire.
Pour autant, la crise sanitaire a permis une prise de conscience des perspectives ouvertes par l’IA. Des initiatives ont été prises pour accélérer la collecte et l’agrégation de données : l’application StopCovid a été déployée dès la fin de la période de confinement pour permettre un meilleur suivi de la diffusion du Covid-19 et ainsi maîtriser sa propagation ; des solutions comme Qualtrics (solution SAP de questionnaires intelligents) ont été étudiées pour permettre la collecte d’informations via des dispositifs d’enquêtes étoffés, etc.
Toutefois, ces démarches sont encore loin d’être suffisantes et devront être multipliées pour faire de l’IA un véritable outil de soutien aux politiques publiques.
Traitement des images satellite
L’IA constitue pourtant un formidable levier pour améliorer l’efficacité des politiques publiques. Car elle constitue en effet un outil puissant entre les mains des décideurs pour les aider à construire la société de demain. Elle ouvre la voie à de nouvelles solutions pour soutenir la croissance économique, engager la transition vers une économie bas carbone et aborder avec plus de volontarisme des sujets complexes, où l’information est cruciale pour prendre de bonnes décisions.
Ainsi, en matière de développement durable, priorité des citoyens en ce début de XXIe siècle, elle peut aider à concevoir de nouvelles façons de consommer : le traitement des données météorologiques provenant des images satellite permet de mesurer les niveaux de pollution et estimer le potentiel de production des énergies renouvelables ; l’analyse des données du trafic routier en temps réel permet d’optimiser la circulation ; la collecte des données des véhicules et de leurs conducteurs permet d’améliorer l’autonomie des automobiles et de réduire leur consommation en carburant, etc.
Sur le plan économique, l’IA peut également être une source d’information précieuse. Ainsi, pour évaluer les conséquences de la crise sanitaire sur les activités industrielles, le média Les Échos a lancé l’indice de reprise “Kayrros – EY Consulting”, qui permet, grâce au traitement d’images satellite, d’analyser l’état de l’économie mondiale et les signes précurseurs de reprise ou de ralentissement.
Autre secteur dans lequel l’IA pourrait révéler tout son potentiel d’accélérateur des politiques publiques : la santé. En effet, la capacité à prédire et prévenir, plutôt que guérir, est clé pour que les patients soient plus rapidement pris en charge et aient de meilleures chances de guérison. L’IA suscite des espoirs substantiels : accélération de la recherche, amélioration des diagnostics, optimisation des flux de patients, réalité augmentée. Elle promet de bouleverser la gestion des établissements hospitaliers et de transformer les pratiques tout en étant de plus en plus efficace avec le renforcement d’un meilleur partage des données. Et à travers l’analyse de données scientifiques, de gènes, ou encore d’images, l’IA est déjà un renfort précieux pour aider les chercheurs à contrer la pandémie.
De nombreuses autres applications sont également possibles, dans le domaine des transports, l’administration des citoyens, les collectivités territoriales, etc., le tout dans un cadre réglementaire strict qui garantit la protection et la sécurité des données personnelles exploitées. En France, le secteur public commence à prendre conscience du potentiel de l’IA. L’État reconnaît désormais que l’IA est un puissant outil de transformation du secteur public. Cette nouvelle priorité donnée est soulignée par la mise en place des fonds d’appui aux transformations publiques qui financent aujourd’hui des projets de réformes prometteuses, dont des projets liés à l’IA. Ainsi, le Fonds pour la transformation de l’action publique (FTAP)1, doté de 700 millions d’euros sur cinq ans, a accordé 25 % de cette enveloppe à des projets IA au profit d’établissements publics et d’administrations centrales.
À titre d’exemples, le projet “Pilat”, pour le ministère de l’Économie, des Finances et de la Relance, consiste, à la direction générale des finances publiques, à refondre les systèmes d’information du contrôle fiscal en améliorant l’interfaçage entre les différentes applications et l’agrégation des données pour lutter contre la fraude (montant de la dotation accordée : 13,4 millions d’euros). Dans le secteur de la santé, 9,6 millions d’euros sont accordés au projet “Health Data Hub” pour le ministère des Solidarités et de la Santé (Drees), qui vise à créer une “plate-forme des données de santé” afin de réunir les outils et les compétences permettant de mettre ce patrimoine de données au service du patient et du système de santé. Dans le domaine de l’emploi, Pôle emploi a lancé le programme “Intelligence emploi” pour accélérer le retour à l’emploi durable, avec une dotation de plusieurs millions d’euros.
La transition écologique fait également l’objet de réflexions. Le projet “Systèmes experts en météorologie et climat”, pour le ministère de la Transition écologique (Météo France), consiste à mobiliser des technologies innovantes (machine learning) pour mieux prévoir les impacts des phénomènes météorologiques et du changement climatique.
Ces soutiens à des projets d’envergure témoignent d’une véritable volonté d’investir dans l’IA. Mais ces “projets pilotes” mettent en évidence que les enjeux métiers de l’IA sont encore peu perçus par les administrations publiques. Ils témoignent également des difficultés encore rencontrées dans le passage à l’échelle du déploiement d’une réelle stratégie numérique au sein des ministères et des établissements publics, bien qu’une part croissante des budgets “IT” soit désormais dédiée à des projets IA.
Plusieurs défis à relever
Pour profiter réellement des promesses de l’IA dans la mise en œuvre des politiques publiques, l’administration doit se donner les moyens de cette ambition et relever plusieurs défis.
Le premier est d’acter la priorité donnée à la collecte de la donnée : mettre en place une gouvernance rigoureuse de la donnée issue de multiples sources et en améliorer la qualité constituent les fondations d’une bonne stratégie IA. La réflexion autour de la donnée au cœur de l’innovation française a déjà vu ses premières réalisations dans la mise en place de principes d’open data, appuyés par Etalab2, qui concrétise l’idée d’un État plate-forme. Ce chief data officer de l’État, au sein de la direction interministérielle du numérique, développe et maintient le portail des données ouvertes des acteurs publics français, rendant ainsi disponibles plusieurs dizaines de jeux de données publiques (Insee, RNCP…). Cette initiative doit aujourd’hui être structurée au niveau interministériel comme au sein de chaque ministère.
Le second défi est d’attirer et de fidéliser des compétences pour porter cette stratégie. Les talents spécialisés dans l’IA sont très recherchés ; le secteur public doit être capable d’offrir les conditions nécessaires pour être attractif, sur le plan de la rémunération comme du dynamisme ou de l’intérêt des projets à développer. Enfin, le dernier défi, et non le moindre, est de créer une véritable “culture de l’IA”, portée au plus haut niveau de l’État, en favorisant l’ouverture et l’innovation dans ses organisations, par un leadership fort et en dépassant le stade des (trop) nombreuses expérimentations pour engager un véritable passage à l’échelle.
Les fondements d’une stratégie IA en France sont déjà posés : la promulgation de la loi pour une République numérique3 et le rapport Villani4 ont impulsé la démarche en promouvant “une politique de la donnée offensive qui vise à favoriser son accès, son partage et sa circulation”5. Et la nomination d’un coordonnateur interministériel de l’IA pour veiller à la mise en place des mesures recommandées, notamment par le rapport Villani, témoigne de la volonté d’État. L’intelligence artificielle peut et doit être un accélérateur de la transformation de l’action publique. Il s’agit désormais de savoir tirer parti des enseignements de la crise sanitaire pour asseoir cette stratégie et accélérer son déploiement à tous les niveaux.
[1] Mis en place pour contribuer à l’amélioration de la qualité de service pour les citoyens et les entreprises et à la modernisation de l’environnement de travail des agents publics.
[2] Etalab est un département de la direction interministérielle du numérique (Dinum), dont les missions et l’organisation sont fixées par le décret du 30 octobre 2019.
[3] Loi n° 2016-1321 du 7 octobre 2016 pour une République numérique.
[4] Rapport de Cédric Villani « Donner du sens à l’intelligence artificielle : pour une stratégie nationale et européenne ».
[5] Extrait du rapport Villani sur l’intelligence artificielle (IA), mars 2018.
