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12/02/2018

Intelligence artificielle : quels impacts pour le secteur public français ?

L’intelligence artificielle est annoncée comme la prochaine révolution économique et sociale : après la révolution agricole, la révolution industrielle, elle serait la révolution du cerveau

Les impacts de cette révolution font encore l’objet de débats, qui dans certains cas viennent tout juste de s’ouvrir. Tel est le cas des impacts de l’intelligence artificielle sur le secteur public français, ses organisations, les politiques publiques qu’il porte au quotidien, et enfin ses plus de 5,5 millions d’agents publics.

Pour preuve, le premier forum parlementaire de l’intelligence artificielle s’est tenu à Paris le 14 novembre 2017. Le député Cédric Villani, désigné chef d’une mission sur l’intelligence artificielle [1] par le Premier Ministre, a déclaré lors de cet événement « aujourd’hui, nous sommes dans une phase d’incertitude et de mystère… » [2].

C’est pourquoi Sia Partners propose ici une réflexion sur l’intelligence artificielle et ses impacts sur le secteur public français.

L’intelligence artificielle : une définition au-delà des fantasmes

 

Loin des images fantasmées de science-fiction, l’intelligence artificielle est consensuellement conçue comme une technologie qui peut penser humainement, agir humainement, penser rationnellement ou agir rationnellement[3]. Naturellement, tous les programmes informatiques agissent rationnellement, mais l’IA est supposée faire davantage : fonctionner de manière autonome, percevoir son environnement, s’adapter au changement voire créer et poursuivre des objectifs.

L’IA est ainsi un agent rationnel qui agit de manière à atteindre la meilleure solution ou, dans un environnement incertain, la meilleure solution prévisible. L’exemple le plus connu car le plus probant est celui du programme intelligent AlphaGo qui en 2016 a battu le champion du monde sud-coréen du jeu millénaire de Go en en découvrant des champs inconnus jusque-là[4]

Les technologies d’intelligence artificielle datent de plusieurs décennies, mais récemment, elle s’est répandue grâce à des avancées majeures dans 3 domaines :

 

Enfin, on ne serait être complet sans rappeler que selon ses détracteurs, la notion d’intelligence artificielle peut sembler quelque peu abusive car elle n’est pas vraiment artificielle…puisqu’elle est toujours conçue, testée, mise en œuvre et suivie par l’homme. 

La conviction de Sia Partners est toutefois que l’intelligence artificielle va impacter l’ensemble des secteurs économiques, et leurs emplois associés [5].

Si l’arrivée de l’intelligence artificielle au sein du secteur public français est – elle – encore balbutiante, ses impacts à moyen et long terme sont à anticiper afin d’y trouver les réponses les plus satisfaisantes.

Des impacts sur toute la chaîne de valeur du secteur public

Sur toute la chaîne de valeur, l’intelligence artificielle a déjà des résultats probants chez nos voisins

La chaîne de valeur du secteur public peut être décomposée en 5 étapes[6].

A l’étranger, chacune de ces étapes voit déjà des applications de l’intelligence artificielle bousculer leur fonctionnement traditionnel. Ce schéma en propose ainsi une première synthèse :

En France, l’impact de l’IA est encore mal appréhendé, malgré quelques projets lancés

 

Symptôme des fantasmes autour de l’IA et de la cécité quant aux gains potentiels en termes de coûts et de qualité de la justice, la récente expérimentation menée aux Cours d’Appels de Rennes et de Douai d’une solution de justice prédictive s’est soldée par un échec[7], notamment à cause d’un manque d’accompagnement des magistrats et des greffiers.

Le premier écueil des projets d’intelligence artificielle est en effet de considérer que cette dernière est auto-suffisante. En réalité, les premiers retours d’expériences à l’étranger par exemple aux Etats-Unis, au Royaume-Uni nous montrent – s’il le fallait – la pertinence de former les futurs utilisateurs voire de les associer dès la conception.

Toutefois, quelques projets sont en lancement :

Cependant, et à l’échelle des acteurs publics français, le faible nombre de ces projets met en lumière le manque de stratégie globale d’IA jusqu’à encore une date récente ; à l’inverse des stratégies récemment annoncées par la Chine (140 millions d’euros sur 3 ans), ou encore la Corée du Sud (800 millions d’euros sur 5 ans). En comparaison, le secrétaire d’Etat chargé de l’Industrie, du Numérique et de l’Innovation et le secrétaire d’Etat chargé de l’Enseignement supérieur et de la Recherche ont lancé, le 20 janvier 2017, la démarche #France IA, qui a abouti récemment à un premier rapport de synthèse[8].

Se préparer

La Maison Blanche l’a fait…il y a 2 ans[9]. Il est donc nécessaire de faire et de faire vite, car comme le rappelle la mission France Intelligence Artificielle, c’est un enjeu de souveraineté, qu’elle soit économique, sociétale, ou encore juridique.

Pour amorcer le virage de l’intelligence artificielle au sein du secteur public français, plusieurs pistes nous dès lors semblent pertinentes :

Nos convictions en termes de méthodologie de projet d’intelligence artificielle

Outre ces grands chantiers législatifs, budgétaires, humains à mener, quelques bonnes pratiques méthodologiques à décliner pour réussir un projet d’intelligence artificielle dans le secteur public peuvent être tracées. Avant même de lancer le projet, Sia Partners dresse ici ses convictions, qui sont par la suite structurantes :

En termes de méthodologie, Sia Partners est convaincu de la pertinence d’un avancement incrémental, sur la base de « POC » :

Sia Partners peut vous accompagner dans plusieurs directions :

 

 

 


[2] https://www.acteurspublics.com/2017/11/16/intelligence-artificielle-la-france-se-cherche-une-place, consulté le 5 janvier 2018

[3] Artificial Intelligence: A Modern Approach, par Stuart Russell, et Peter Norvig

 [4] Voir sur ce point le documentaire « AlphaGo » de Greg KOHS, 2017

[5] Le consulting 4.0 : vers une intelligence augmentée, Mathieu Courtecuisse, CEO de Sia Partners, Les Echos, 2 janvier 2018.

[6] Howlett, M. and Ramesh, M., Studying Public Policy: Policy Cycles and Policy Subsystems, 2003.

 

 

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