Par Ryan van Leent et Ian Ryan, SAP
L’intelligence artificielle (IA) est à la base de la prochaine révolution technologique. Il s’agit d’une révolution qui offre d’énormes avantages potentiels pour les services sociaux. Mais, malgré la promesse de l’IA d’accélérer la croissance et de rationaliser les opérations quotidiennes, l’adoption de l’IA dans le secteur public à l’échelle mondiale a été limitée. Le SAP Institute for Digital Government a collaboré avec l’Université du Queensland pour examiner les défis et les raisons de cette situation.
Réussir un programme de transformation de l’IA
Nous avons étudié neuf projets d’IA et avons interrogé et sondé des spécialistes des données, des développeurs de systèmes, des experts du domaine et des gestionnaires. Notre enquête nous a permis d’identifier un ensemble de défis communs qui ralentissent l’adoption de l’IA. Nos recherches suggèrent que pour garantir une utilisation réussie de l’IA, les organisations du secteur public doivent lancer des programmes de transformation qui répondent systématiquement à ces défis et maximisent la création de valeur pour une série de parties prenantes, notamment les citoyens.
Lignes directrices pour les responsables gouvernementaux
Nous présentons les lignes directrices suivantes pour la mise en œuvre de programmes d’IA réussis dans les services sociaux :
1. Renforcer les capacités de l’IA: Le développement de l’IA est gourmand en ressources et nécessite un engagement permanent important pour garantir des données, des plateformes et des talents de haute qualité.
2. Redéfinir le travail pour l’IA: La capacité croissante des systèmes d’IA à surpasser les humains dans certaines tâches peut représenter un défi managérial de taille. Malgré ses capacités, l’IA est limitée dans sa capacité à comprendre le contexte et à interpréter les situations. Il est donc important de tenir les gens au courant pour les protéger des erreurs de la machine.
3. Supervision et assurance de l’IA: Le processus décisionnel de l’IA peut être opaque pour les décideurs humains et il a été démontré que certaines IA sont partiales et discriminatoires. Les organisations du secteur public doivent établir des mécanismes précis de surveillance et d’assurance afin de minimiser les risques pour les parties prenantes (en particulier les personnes vulnérables).
4. Gérer le changement culturel: Les organisations du secteur public peuvent être confrontées à la résistance de leurs consommateurs internes et externes concernant l’utilisation de l’IA pour la prise de décision.
5. Créer de la valeur pour les parties prenantes: Justifier les dépenses publiques pour des projets qui sont risqués et dont les mesures de la valeur ne sont pas claires, peut rendre difficile l’adoption précoce de l’IA.
Figure 1 : Un cadre pour construire un programme réussi de transformation de l’IA
Recherches complémentaires
Cette première étape de notre recherche a permis d’identifier les défis communs de l’IA pour le gouvernement et de développer un cadre de haut niveau de capacités, de compétences et de processus nécessaires pour créer de la valeur à partir de l’IA tout en minimisant les risques. D’autres recherches (à publier dans les prochaines éditions du bulletin d’information de l’ESN) exploreront les défis spécifiques de l' »explicabilité » de l’IA et du renforcement des capacités de l’IA.
Le document de recherche peut être téléchargé ici.