Présentation
Dans le monde entier, les organismes gouvernementaux sont de plus en plus nombreux à adopter des technologies d'intelligence artificielle (IA) et d'apprentissage automatique (AA) dans le but de relever les défis majeurs liés à la distribution des services publics en simplifiant les processus longs, complexes et coûteux. Le développement et la mise en place d'outils d'IA pour optimiser les services permettant de répondre aux besoins des usagers (de la gestion et de l'analyse des données au soutien aux activités quotidiennes) jouent un rôle essentiel dans la transformation et la modernisation du secteur public.
Les organismes publics découvrent peu à peu de nouvelles façons d'utiliser l'IA dans leurs services. Actuellement, deux grandes technologies s'imposent : l'IA prédictive, qui exploite des données historiques pour prévoir les événements et tendances à venir afin de gérer les risques, et l'IA générative, qui crée, traduit ou modifie des contenus sur la base de grands ensembles de données. L'IA peut donc rationaliser et améliorer la précision du traitement des demandes des usagers, faciliter la détection et la prévention des fraudes, réduire le nombre de tâches manuelles et fournir des prévisions de meilleure qualité sur la base de données.
Bénéfices de l'IA dans le secteur public
Les avancées en matière d'IA peuvent grandement améliorer et fluidifier l'expérience des usagers en transformant leur façon d'interagir avec les services publics. Les décideurs et autres administrateurs du secteur public ont la possibilité de gagner en efficacité et de mieux utiliser les ressources qui leur sont allouées.
Les organismes qui déploient l'IA pour adapter la prestation de services publics bénéficient de divers avantages, notamment la possibilité d'extraire des données issues de plusieurs sources pour mieux gérer les demandes existantes, ainsi que d'obtenir et de transmettre les informations les plus récentes pour mieux prévoir, identifier et prévenir les fraudes.
L'amélioration du processus de distribution des données permet aux administrateurs de hiérarchiser et vérifier efficacement les demandes, ce qui rationalise le processus global. Les usagers, décideurs et responsables politiques reçoivent ainsi des informations plus précises, plus rapidement. Le regroupement des données pour alimenter les algorithmes des services publics peut également aider ces organismes à anticiper les besoins des usagers et donner aux administrateurs les moyens de mieux gérer la disponibilité des services et de l'améliorer si nécessaire.
Principaux avantages de l'IA
Voici quelques-uns des avantages clés de l'IA dans le secteur public, pour les usagers, les administrateurs et les décideurs.
Amélioration de l'expérience
L'utilisation d'algorithmes d'IA et d'analyse prédictive en temps réel permet d'améliorer la distribution des services et l'expérience des usagers qui peuvent recevoir de la part des services concernés les réponses dont ils ont besoin, lorsqu'ils en ont besoin. En plus d'améliorer l'efficacité de ces services, cette approche évite de mobiliser des ressources inutilement. Par exemple, l'EJIE (Eusko Jaurlaritzaren Informatika Elkartea), le service informatique espagnol du Pays basque, a utilisé des technologies Red Hat® pour fournir à ses citoyens des services numériques basés sur l'IA. Le gouvernement basque souhaitait donner aux usagers un accès aux services dans la langue de leur choix. En s'appuyant sur le framework du projet Itzuli, l'équipe informatique a utilisé l'IA pour développer des outils de synthèse vocale qui traduisent le texte basque en espagnol, en français et en anglais, ainsi que des outils de transcription de la parole en basque et en espagnol.
Optimisation du traitement des demandes
La gestion des demandes de subvention et d'aides sociales, ainsi que leur versement, peut demander des milliers d'heures de travail. Leur traitement manuel augmente le risque d'erreurs humaines, ce qui peut avoir des effets négatifs sur les usagers comme sur l'efficacité de l'organisme en lui-même. L'intégration de l'IA à ces workflows permet d'automatiser le dépôt des demandes et de générer des recommandations basées sur les données. Cette approche peut ainsi accélérer le traitement des dossiers et améliorer l'expérience, aussi bien pour les fonctionnaires que pour les usagers.
Réduction des fraudes, du gaspillage et des abus
L'automatisation robotisée des processus est une technologie qui permet d'analyser des documents plus rapidement et efficacement qu'avec des méthodes manuelles. L'outil d'IA peut signaler les activités frauduleuses et le gaspillage, ce qui optimise l'utilisation des ressources et fonds publics. Grâce à l'amélioration continue de ses algorithmes, le système détecte plus efficacement les fraudes et protège mieux les citoyens et les organismes de manière évolutive.
Élargissement de l'accès aux services publics
Les conseils basés sur l'IA peuvent augmenter la disponibilité des services et en faciliter l'accès aux citoyens. L'IA libère les administrateurs des tâches de vérification et de traitement des demandes pour qu'ils puissent se consacrer à la gestion des demandes de prestations, ce qui allège la charge des équipes réduites et accélère le processus de traitement.
Accélération de l'élaboration des politiques
Le développement de politiques implique de nombreuses parties prenantes et nécessite d'analyser en profondeur les différents facteurs susceptibles d'affecter la situation des usagers. Les outils d'IA spécialisés dans les calculs peuvent accélérer ce processus en utilisant des modèles plus efficaces pour créer et vérifier des politiques, plutôt qu'en procédant par tâtonnement. Cette approche réduit les difficultés techniques et juridiques, ainsi que les coûts globaux.
Ressources Red Hat
Modèle de solution : applications d'IA avec Red Hat et NVIDIA AI Enterprise
Créer une application RAG
Red Hat OpenShift AI est une plateforme qui sert à réaliser des projets de science des données et à distribuer des applications basées sur l'IA. Il est possible d'intégrer tous les outils nécessaires pour prendre en charge la génération augmentée de récupération (RAG), qui permet d'obtenir des réponses d'une IA basées sur des documents de référence spécifiques. L'association d'OpenShift AI et de NVIDIA AI Enterprise permet d'utiliser des grands modèles de langage (LLM) afin de trouver le modèle optimal pour chaque application.
Concevoir un pipeline pour les documents
Pour tirer parti de la RAG, il faut commencer par ajouter des documents dans une base de données vectorielle. Dans notre exemple d'application, nous intégrons un ensemble de documents relatifs à des produits dans une base de données Redis. Comme ces documents changent fréquemment, nous avons créé un pipeline qui sera exécuté régulièrement pour ce processus afin de garantir que l'IA disposera toujours des dernières versions des documents.
Découvrir le catalogue de LLM
NVIDIA AI Enterprise donne accès à un catalogue varié de LLM. Il est donc possible de tester plusieurs modèles et de sélectionner celui qui offre les meilleurs résultats. Les modèles sont hébergés dans le catalogue d'API de NVIDIA. Une fois le jeton textuel API configuré, il est possible de déployer un modèle directement à partir d'OpenShift AI, en utilisant la plateforme de mise à disposition des modèles NVIDIA NIM.
Choisir le modèle le plus adapté
Lors du test de différents LLM, les utilisateurs peuvent noter chaque réponse générée. Il est possible de configurer un tableau de bord de surveillance Grafana pour comparer les notes ainsi que la latence et le temps de réponse pour chaque modèle. Ensuite, ces données peuvent être utilisées pour choisir le meilleur LLM à utiliser en production.
Nos solutions
La gamme Red Hat® AI offre des fonctionnalités d'inférence rapides, flexibles et efficaces au moyen d'un serveur basé sur vLLM. Elle relie de manière fiable les modèles aux données pour unifier la personnalisation et le développement d'agents spécialisés sur une seule et même plateforme. Conçus sur une base Open Source, nos produits donnent un contrôle total sur les workflows d'IA, de bout en bout et à toutes les échelles.
La gamme Red Hat AI inclut Red Hat AI Enterprise, une plateforme qui permet de déployer, gérer et mettre à l'échelle des opérations d'inférence d'IA, des workflows d'IA agentique et des applications basées sur l'IA dans tous types d'infrastructures.
Votre stratégie est-elle réellement souveraine ? Présentation de l’outil Red Hat Sovereignty Readiness Assessment
L’outil Red Hat Sovereignty Readiness Assessment est un service d’évaluation en libre-service basé sur le Web qui fournit une base de référence claire et objective du contrôle numérique de votre organisation dans sept domaines essentiels.
