Intelligence artificielle : 15 nouveaux projets vont être expérimentés dans les administrations


Découvrez les 15 projets lauréats du deuxième appel à manifestation d’intérêt Intelligence artificielle, lancé par la DINSIC et la DITP.

17 juillet 2019

Faciliter les décisions médicales, lutter contre les fausses déclarations douanières, améliorer la cartographie du littoral… 15 nouvelles applications concrètes de l’intelligence artificielle vont être testées au sein de l’administration. Ces projets ont été choisis parmi les 46 proposés par des administrations lors du deuxième appel à manifestation d’intérêt Intelligence artificielle, lancé en avril dernier par la direction interministérielle du numérique et du système d’information et de communication de l’État (DINSIC) et la direction interministérielle de la transformation publique (DITP).

Prototype et accompagnement métier

Financés à hauteur de 4M€ dans le cadre du programme d’investissement d’avenir, ces 15 projets seront accompagnés à partir de septembre 2019, pendant un an, jusqu’à la réalisation d’un prototype fonctionnel, expérimenté auprès des utilisateurs. La DINSIC fournira l’expertise technologique, en matière de traitement des données, d’intelligence artificielle et plus largement de transformation numérique. En parallèle, la DITP appuiera chaque administration pour identifier en amont, préparer, puis accompagner les transformations métier induites par l’intégration de l’IA dans les processus.

L’IA, un enjeu d’avenir pour le service public

Ces 15 nouveaux projets s’ajoutent aux 6 prototypes en cours de développement, issus du premier appel à manifestation d’intérêt. Ensemble, ils permettent à l’administration de tester sur le terrain, par des applications concrètes, le potentiel de l’IA. En libérant les agents de certaines tâches, ces technologies pourront leur permettre de se recentrer sur leur cœur de métier, notamment par un accompagnement plus personnalisé des usagers, pour un meilleur service rendu.

Les 15 projets lauréats

Optimiser le traitement des signalements des événements sanitaires indésirables

Direction générale de la santé

Les données utilisées

L’ensemble des signalements déposés sur le portail signalement-sante.gouv.fr

L’intelligence artificielle

L’intelligence artificielle pourra classifier automatiquement les signalements, extraire les concepts métiers pertinents et détecter des anomalies dans les signalements.

Les gains

  • Travail des évaluateurs facilité
  • Amélioration des délais de retour au déclarant

Faciliter l’accès aux informations sur le patient

Centre hospitalier universitaire de Bordeaux

Les données utilisées

Le dossier patient informatisé

L’intelligence artificielle

L’intelligence artificielle permettra une recherche sémantique dans le dossier patient informatisé pour retrouver les bonnes informations au bon moment.

Les gains

  • Travail du personnel soignant facilité
  • Gain de temps dans la recherche d’informations sur le patient

Développer un système d’alerte automatique pour l’aide à la surveillance des travailleurs exposés aux rayonnements ionisants

Institut de radioprotection et de sûreté nucléaire

Les données utilisées

La base de données du système d’information de la surveillance de l’exposition aux rayonnements ionisants (SISERI)

L’intelligence artificielle

Les algorithmes d’intelligence artificielle permettront un suivi personnalisé de l’exposition aux rayonnements ionisants et une détection plus facile des anomalies.

Les gains

Meilleure protection des travailleurs exposés aux rayonnements ionisants

Développer l’intelligence artificielle dans le contrôle de légalité dématérialisé

Direction générale des collectivités locales

Les données utilisées

Les actes transmis par les collectivités locales aux préfectures

L’intelligence artificielle

En triant automatiquement les actes transmissibles et non transmissibles et détectant les informations à contrôler en priorité, l’intelligence artificielle pourra faciliter le travail des agents en préfecture.

Les gains

Travail des agents en préfecture simplifié

Améliorer le système de pré-plainte en ligne

Direction générale de la Gendarmerie nationale

Les données utilisées

Les pré-plaintes en ligne

L’intelligence artificielle

En détectant automatiquement les infractions à partir des pré-plaintes en ligne et en identifiant les questions complémentaires à poser à l’usager, l’intelligence artificielle permettra de transformer les pré-plaintes en ligne en plaintes qualifiées.

Les gains

Gain de temps à la fois pour les plaignants et les agents

Identifier les fausses déclarations en douane grâce au text mining

Direction générale des douanes et des droits indirects

Les données utilisées

Les documents administratifs uniques

L’intelligence artificielle

A partir des descriptions des produits dans les documents administratifs uniques, l’intelligence artificielle permettra de détecter les produits importés qui sont déclarés à tort dans une nomenclature de produits fiscalement avantageuse.

Les gains

Diminution de la fraude aux droits de douanes

Améliorer l’identification de l’établissement employeur dans le recensement de la population

Institut national de la statistique et des études économiques (INSEE)

Les données utilisées

Les déclarations des établissements employeurs dans le recensement de la population et la base SIRENE des établissements

L’intelligence artificielle

L’intelligence artificielle permettra de développer un moteur de recommandation pour les agents corrigeant les données du recensement.

Les gains

  • Plus grande précision des statistiques domicile-travail fournie par l’Insee
  • Gain d’efficience dans la chaîne de production des données

Développer un outil d’aide à l’implantation des entreprises artisanales

Chambres des métiers et de l’artisanat

Les données utilisées

Les données sur les artisans et les données carroyées

L’intelligence artificielle

L’intelligence artificielle permettra de déterminer les chances de succès d’un artisan sur un territoire.

Les gains

Choix d’implantation des artisans plus éclairés

Identifier les molécules contaminant l’environnement et profiler les sources de pollutions

Institut national de l’environnement industriel et des risques

Les données utilisées

Les résultats d’analyses chimiques

L’intelligence artificielle

L’intelligence artificielle permettra d’objectiver des ressemblances et des différences entre des spectres moléculaires pour mieux identifier les molécules contaminant l’environnement.

Les gains

Meilleure détection des molécules polluantes

Développer une solution de veille et d’exploitation d’informations pour améliorer la sécurité économique

Direction générale des entreprises - Service de l’information stratégique et de la sécurité économiques

Les données utilisées

Les demandes d’investissements étrangers en France croisées avec des sources externes

L’intelligence artificielle

L’intelligence artificielle permettra de détecter et d’identifier des entités présentant un risque pour les intérêts économiques de la France.

Les gains

  • Améliorer l’instruction des dossiers d’intelligence économique
  • Mieux détecter les risques que peuvent présenter des investissements étrangers

Identifier automatiquement les séries de contentieux faisant appel à une décision commune

Conseil d’État

Les données utilisées

Ensemble des requêtes auprès des tribunaux administratifs

L’intelligence artificielle

L’intelligence artificielle permettra de regrouper les contentieux pour détecter automatiquement des séries.

Les gains

Meilleure efficacité de la justice


Les 4 projets suivants, plus complexes, bénéficieront d’un accompagnement scientifique en collaboration avec un institut de recherche :

Détecter les clauses et pratiques abusives dans les contrats, devis et factures

Direction générale de la concurrence, de la consommation et de la répression des fraudes

Les données utilisées

Les comptes rendus et pièces récupérées par les enquêteurs de la DGCCRF lors des contrôles ainsi que les décisions, avis et recommandations de la commission des clauses abusives

L’intelligence artificielle

L’intelligence artificielle permettra de détecter la présence et le contenu des mentions obligatoires, d’identifier les thématiques des clauses des contrats et le cas échéant d’identifier les clauses abusives.

Les gains

  • Meilleure protection des consommateurs
  • Meilleure régulation concurrentielle des marchés

Faciliter le calcul du positionnement des points de référence terrestre à partir des données satellites

Institut national de l’information géographique et forestière (IGN)

Les données utilisées

Les positions des antennes permanentes

L’intelligence artificielle

L’intelligence artificielle permettra d’identifier automatiquement les ruptures dans la mesure des positions des antennes permanentes pour pouvoir les corriger.

Les gains

Amélioration de la qualité du système international de référence terrestre

Identifier les divergences de jurisprudence

Cour de cassation

Les données utilisées

Données de jurisprudence de la Cour de cassation (Jurinet) et de cours d’appel (JuriCA)

L’intelligence artificielle

L’intelligence artificielle permettra de rapprocher les décisions traitant du même thème et de détecter des interprétations divergentes de la loi.

Les gains

Meilleure garantie d’une interprétation uniforme de la loi

Améliorer la cartographie du littoral

Service hydrographique et océanographique de la marine

Les données utilisées

Les mesures de télédétection par laser (lidar) prises sur le littoral

L’intelligence artificielle

L’intelligence artificielle permettra d’améliorer la production des données en apprenant des corrections apportées par les agents pour automatiser une partie du processus.

Les gains

  • Amélioration de la qualité et précision du référentiel du littoral
  • Travail des agents facilité




Logo Investir l'avenir

Cet appel à manifestation d’intérêt et l’accompagnement associé s’inscrivent dans le cadre du laboratoire d’intelligence artificielle - « Lab IA » - porté par la DINSIC en partenariat avec la DITP. Il est financé par le fonds « Transition numérique de l’État et modernisation de l’action publique » du programme d’investissements d’avenir (PIA), piloté par le secrétariat général pour l’investissement (SGPI), avec le soutien de la Caisse des dépôts et consignations.