Au mois d'octobre dernier, Stanislas Guérini lançait la première expérimentation d’usage d’une intelligence artificielle générative dans les services publics. Après deux mois de tests menés par des agents volontaires, le ministre de la Transformation et de la Fonction publiques en a dévoilé les premiers résultats : "l’outil s’est installé dans le quotidien des services publics, les agents le jugent utile et les usagers s’en disent satisfaits."
Selon le ministère de la Transformation et de la Fonction publiques, une réponse sur deux est facilitée par l’IA et le temps de réponse moyen est passé de 7 jours à 3 jours. 70% des agents déclarent avoir un ressenti positif de l’utilisation de l’outil et 74% des usagers se disent satisfait de la réponse apportée. Ce premier retour d'expérience est en revanche incomplet car il ne donne pas le détail des réponses générées par l'IA : s'agit-il de donner les horaires d'ouverture d'un centre des impôts ? Ou bien d'apporter une réponse pertinente à une question précise posée par un usager ?
Moins de 0,2% des données d’entraînement des modèles d’intelligence artificielle sont françaises
De toute évidence, le déploiement de l'IA dans les services publics n'en est qu'à ses balbutiements. La Dinum (Direction interministérielle du numérique) travaille au développement d'un outil d’IA générative, souverain, libre, ouvert et baptisé Albert. Objectif : apporter des réponses personnalisées en assurant "la transparence des sources". Albert sera déployé dans le réseau France services, auprès de conseillers France services volontaires.
De son côté, le ministre délégué en charge du Numérique Jean-Noël Barrot a annoncé l'expérimentation "d’un hub de données francophones, nommé Villers-Cotterêt, destiné à augmenter la présence du français dans les modèles IA" (sic). A ce jour, moins de 0,2% des données d’entraînement des modèles d’intelligence artificielle sont françaises. Une première version beta du projet est prévue dans 6 mois.
