Intelligence artificielle (IA) dans le secteur public

Découvrez comment l'IA permet aux agences gouvernementales de gérer leurs villes plus efficacement, d'accélérer la recherche et la découverte, et d'améliorer la prise de décision sur le terrain.

Points essentiels à retenir

  • L'IA dans le secteur public utilise le Machine Learning, le Deep Learning et l'IA générative pour améliorer l'automatisation, l'analyse et la recherche.

  • Parmi les cas d'utilisation courants de l'IA dans le secteur public, citons les chatbots d'IA, les applications de ville intelligente et la recherche sur le calcul haute performance (HPC).

  • L'IA dans les applications gouvernementales a renforcé les exigences en matière de cybersécurité ainsi que la taille, le poids, la consommation énergétique et les coûts (SWaP-C).

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Pourquoi utiliser l'IA dans le secteur public ?

Les agences gouvernementales et les collectivités locales recueillent d'énormes quantités de données qui dépassent celles de nombreuses autres entités. Le Machine Learning et le Deep Learning analysent ces données pour aider les équipes de mission à prendre des décisions éclairées potentiellement plus rapidement que les processus manuels. Avec l'avènement de l'IA générative (GenAI) et des grands modèles de langage (LLM), l'automatisation devient plus accessible, car les flux de travail analytiques peuvent traiter plus de types de données non structurées pour générer des informations, et ce, malgré des budgets serrés.

Avantages de l'IA dans le secteur public

L'IA dans les services gouvernementaux pilote des applications telles que l'analytique avancée, la vision par ordinateur, le traitement du langage naturel (NLP) et la robotique pour offrir des avantages tangibles aux agences du secteur public. Parmi ces avantages figurent l'automatisation des tâches de routine, la possibilité de fournir plus de données et des informations plus approfondies pour les tâches essentielles, ainsi que l'utilisation de l'IA dans le calcul haute performance (HPC) pour accélérer la recherche et le développement dans les laboratoires nationaux de référence. Selon une enquête de l'ICF réalisée en 2024, 99 % des directeurs d'agences sont d'accord pour dire qu'une IA sûre et efficace est essentielle pour remplir leur mission.1 Selon des chercheurs d'OpenAI et de l'université de Pennsylvanie, l'IA générative pourrait également avoir un impact considérable, car les LLM pourraient permettre aux travailleurs américains d'accomplir 15 % de leurs tâches beaucoup plus rapidement, à qualité égale2.

Cas d'utilisation de l'IA dans le secteur public

Avec l'IA, les agences gouvernementales disposent de nouveaux moyens d'assurer leurs services, de remplir leurs objectifs de mission et de mener des recherches très importantes. En voici quelques exemples :

 

  • Expériences de chatbot IA personnalisées : les chatbots d'IA aident déjà les gouvernements à cibler plus efficacement leurs enquêtes publiques. L'IA générative a le potentiel de rendre ces expériences de chatbot plus empathiques, avec la possibilité de mieux comprendre les besoins de l'utilisateur et de fournir des informations plus contextuelles.
  • Applications pour les villes et transports intelligents : l'IA permet d'analyser les données en temps quasi-réel pour éclairer les stratégies de gestion des villes et des transports, ce qui facilite l'exploitation des services publics et en réduit le coût. Par exemple, les régies de transport en commun peuvent utiliser l'IA pour mesurer le taux d'occupation des bus et permettre une gestion dynamique de flotte basée sur l'utilisation publique. Les services publics d'eau peuvent utiliser l'IA pour automatiser les inspections de leurs infrastructures de canalisation afin de gagner du temps et de réduire les coûts.
  • Recherche sur le HPC dans les laboratoires nationaux de référence : l'IA analyse de grandes quantités de données pour alimenter les découvertes plus rapidement, ce qui pourrait potentiellement contribuer à améliorer la qualité de vie à l'échelle nationale ou mondiale. Par exemple, l'IA a été utilisée par des chercheurs en énergie pour analyser 32 millions de matériaux potentiels pour le développement futur de batteries en quelques jours.
  • Logistique et analytique IA sur le terrain : l'IA permet d'éclairer la prise de décision dans le cadre d'opérations essentielles telles que les services d'urgence ou les applications de défense. Ces implémentations obéissent généralement à des impératifs spécifiques liés au chiffrement et à la cybersécurité, ainsi qu'à des limites de taille, de poids, de puissance et de coût (SWaP-C). Pour répondre à ces exigences, des solutions telles que les réseaux 5G privés et portables favorisent une IA robuste et prête à être déployée.

L'IA dans les partenariats entre le secteur public et le secteur privé

Les gouvernements s'associent souvent à des organisations du secteur privé pour des projets de recherche collaboratifs afin d'accélérer le rythme de l'innovation. Par exemple, Intel® Labs est une organisation de recherche de pointe qui entretient un partenariat de longue date avec la National Science Foundation (NSF). Ces deux organisations travaillent de concert sur divers programmes afin de faire évoluer la technologie de l'IA, en privilégiant l'amélioration de la qualité de vie des citoyens, l'agriculture durable et résiliente, ainsi que de nombreux autres cas d'utilisation.

L'avenir de l'IA dans le secteur public

L'un des plus grands défis auxquels sera confrontée l'IA, qui se répand depuis le cœur du centre de données jusqu'aux périphériques à l'Edge, consistera à surmonter un périmètre de sécurité des données plus complexe. Les fonctionnalités de sécurité basées sur le matériel qui donnent accès au modèle Zero Trust, à l'informatique confidentielle et aux environnements d'exécution de confiance seront essentielles pour protéger les ressources et les données contre les accès non autorisés. La fiabilité de la chaîne d'approvisionnement contribue à garantir l'intégrité d'une technologie de l'usine au terrain, en particulier pour les cas d'utilisation de l'IA dans le secteur public.

L'utilisation responsable de l'IA est un autre élément important à prendre en compte afin de garantir que l'application des nouvelles technologies respecte les droits de l'homme et améliore les conditions de vie au sein des communautés. De la planification à l'exécution, les déploiements d'IA doivent intégrer les principes d'équité, de transparence et de responsabilité afin de réduire l'impact des biais potentiels dans les modèles et les ensembles de données d'IA. L'IA explicable (XAI) permet également aux administrations de comprendre comment l'IA aboutit à des résultats ou à des réponses spécifiques.

FAQ

Foire aux questions

L'IA dans le secteur public implique l'utilisation des flux de travail de Machine Learning, de Deep Learning et de GenAI pour permettre l'automatisation et la prise de décision éclairée au bureau, au laboratoire ou sur le terrain.

L'IA est utilisée par de nombreuses agences pour prendre en charge des cas d'utilisation clés, notamment les chatbots d'IA pour l'engagement du public, les applications de ville intelligente basées sur l'IA comme la gestion des flottes de transport public, la recherche basée sur le HPC dans les laboratoires nationaux de référence, et la prise de décision basée sur l'IA pour les opérations sur le terrain.

À mesure que l'IA continue à évoluer, les agences gouvernementales devront se conformer à des exigences strictes en matière de cybersécurité, de SWaP-C et de chaîne d'approvisionnement sécurisée afin de protéger les données et les ressources, tout en opérant avec des budgets serrés.