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INTELLIGENCE ARTIFICIELLE
Albert, une IA générative publique prometteuse pour les agents des France services
Un panel d’agents France services va pouvoir expérimenter un nouvel outil d’intelligence artificielle générative, Albert, afin de trouver plus rapidement les bonnes informations permettant d’aider les usagers dans leurs démarches. Mais avant cela, la DSI de l’État veut prendre le temps de rassurer leurs managers et les gestionnaires RH.
Ne pas mettre la charrue avant les bœufs. Les agents France services vont devoir encore attendre un peu avant de pouvoir “jouer” avec Albert, l’IA générative sur laquelle travaille la direction interministérielle du numérique (Dinum) depuis six mois. L’État tire déjà des enseignements de la première expérimentation d’un outil d’IA générative, lancée sur la plate-forme “Services publics+” le 5 octobre, et préfère visiblement prendre le temps de la “pédagogie” autour de ces nouveaux usages de l’intelligence artificielle.
“Il semblerait que nous soyons allés un peu vite avec la première expérimentation et qu’il soit préférable d’y aller plus doucement pour embarquer d’abord les ressources humaines et les managers”, explique-t-on à la Dinum. Une phase d’acculturation à Albert va donc d’abord se dérouler entre la mi-décembre et la mi-janvier, avec partages de documents et de tutoriels et organisation de webinaires, avant que l’outil puisse être véritablement utilisé en situation réelle.
L’État lance une alliance publique-privée pour créer des IA génératives “souveraines”
Une nouvelle réunion de l’“AllIAnce” – structure publique-privée lancée par la Dinum cet automne –, qui se tenait ce mardi 12 décembre après-midi en présence des ministres Jean-Noël Barrot et Stanislas Guerini, permet néanmoins d’en savoir un peu plus sur la prochaine expérimentation d’Albert dans les France services. Celle-ci avait été promise depuis le 5 octobre et la mise à disposition, par une entreprise privée, d’un premier outil d’IA auprès d’un millier d’agents publics pour générer des réponses aux questions des usagers sur Services publics+.
L’idée consiste cette fois à mettre un générateur de textes entre les mains des agents France services, non pas pour produire des réponses toutes faites aux questions des usagers, mais plutôt pour aider les agents à retrouver les bonnes informations dans la masse de documents et pages Web relatifs à chaque démarche. Aussi polyvalent soit-il, difficile en effet pour tout agent France services de maîtriser les rouages des dizaines de démarches administratives des 9 partenaires du réseau. D’autant plus que le catalogue de services doit encore s’étoffer, avec l’arrivée de “MaPrimeRénov” ou de démarches de la Banque de France et du Centre national des œuvres universitaires et scolaires (Cnous).
Données administratives de référence
“L’idée, avec Albert, n’était pas de proposer une copie de ChatGPT, mais une alternative souveraine et accessible à l’ensemble des administrations avec des technologies sur mesure”, expliquait fin novembre le “père” d’Albert à la Dinum, Pierre-Étienne Devineau. Le choix s’est donc porté sur des modèles ouverts que l’administration peut “bidouiller” comme elle l’entend, pour les fine-tuner, c’est-à-dire les entraîner et leur permettre de sortir des réponses beaucoup plus fiables.
Pour y parvenir, la Dinum est partie d’un grand modèle de langage réutilisable, en l’occurrence Llama 2 de Meta, et l’a nourri de données administratives sûres, en l’obligeant à s’y référer pour générer ses réponses. Cela présente un double avantage par rapport à une IA générative comme ChatGPT ou comme celle déployée pour l’expérimentation Services publics+, même si cette dernière a été entraînée à partir de bases de données de l’administration. D’une part, Albert fournit des réponses plus fiables en limitant les fameuses “hallucinations” de l’IA et d’autre part, il source systématiquement les informations qu’il restitue. Ce qui permet non seulement d’accorder davantage de crédit aux réponses, mais aussi d’aller vérifier les informations à la source, l’IA n’étant pas toujours fiable à 100 %, même en l’alimentant de données de référence comme les fiches de Service-public.fr.
Un millier d’agents expérimentent un “ChatGPT du service public”
En vue de l’expérimentation en France services, la Dinum s’est ensuite rendue sur le terrain, avec l’Agence nationale de la cohésion des territoires, afin de mieux comprendre le type d’interactions que pouvaient avoir les agents et les citoyens, et d’identifier de quelle manière Albert pouvait être vraiment utile. Car à la différence de l’expérimentation sur Services publics+, où la relation entre agents et usagers se fait à l’écrit et de manière asynchrone, la relation en France services se déroule en présentiel et en temps réel. D’où la volonté d’un outil qui fonctionne davantage comme un moteur de recherche qui cite bien ses sources.
Dans un premier temps, un panel d’agents France services devrait tester l’outil, afin de vérifier s’il répond bien à leurs besoins et s’il offre un niveau suffisant de fiabilité, avant une possible généralisation d’Albert aux plus de 5 000 agents France services, répartis dans 2 700 lieux sur le territoire national.
D’autres cas d’usage en cours d’expérimentation
L’expérimentation avec les agents des France services ne sera évidemment pas le seul cas d’étude d’Albert, puisqu’il a été conçu précisément comme un outil générique réutilisable par les administrations, et surtout adaptable à leurs propres besoins.
Albert est d’ores et déjà testé par l’Assemblée nationale et par l’Insee, dont les experts ont contribué à sa conception via le “programme 10%”.
Ainsi, l’équipe de LexImpact, ce simulateur lancé en 2019 pour permettre aux députés d’évaluer l’impact de leurs amendements sur les impôts, les cotisations et les prestations sociales, ou bien encore sur les dotations aux communes, s’est donc emparée d’Albert pour perfectionner son outil. L’idée est de l’utiliser pour maintenir à jour les 2 000 paramètres pris en compte par le simulateur, en allant chercher automatiquement sur Légifrance les nouvelles valeurs de chaque paramètre dès qu’elles sont modifiées par une loi ou un texte réglementaire. À l’Insee, Albert est utilisé comme un “moteur de recherche amélioré”, pour trouver la bonne information dans ses immenses et nombreuses bases de données.
La DSI de l’État veut renforcer sa communauté d’experts des données
Mais pour faire “passer à l’échelle” Albert et multiplier les cas d’usage, encore faut-il disposer d’une infrastructure technique adaptée à ces technologies particulièrement gourmandes en ressources informatiques. Le Datalab travaille justement à la conception d‘une infrastructure à cet effet et dotée de la puissance de calcul nécessaire, tout en garantissant la protection des données.
ACTEURS PUBLICS : article publie le mardi 12 décembre 2023 & EMILE MARZOLF
D’autres potentialités à l’étude
Ce mardi 12 décembre, se tenait une nouvelle rencontre des membres d’AllIAnce, un incubateur public-privé associant des entreprises, des administrations et des laboratoires de recherche afin de travailler sur de nouveaux cas d’usage de l’IA générative dans le service public. L’occasion pour le gouvernement de revenir sur plusieurs pistes empruntées par la direction générale de l’administration et de la fonction publique ou le ministère de la Justice – pour proposer des résumés plus ou moins simplifiés des décisions de justice – et sur les 6 premiers produits financés par l’incubateur.
Un projet de hub des données francophones a également été annoncé. Baptisé “Villers-Cotterêts”, du nom de la ville où fut signée la célèbre ordonnance de François Ier et où a récemment ouvert la Cité internationale de la langue française, ce projet emmené par le ministère de la Culture vise à renforcer la place du français dans l’entraînement des grands modèles de langage utilisés pour développer les IA génératives. Lesquelles reposent aujourd’hui bien davantage sur des corpus de textes anglophones que francophones.
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