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Quelle soit « Big », « Smart », « Small » ou « Open », la data est partout est nous interroge en tant qu’acteur public. Le récent rapport du député Eric Bothorel le rappelle : le secteur public n’est certes pas aussi mature que Google sur la question des données et de leur exploitation mais il y a un réel enjeu à s’emparer du sujet, à la fois au plus haut niveau, pour impulser un changement mais aussi à « tous les étages » de l’organisation pour utiliser sur ce potentiel de performance et d’innovation dans le traitement de nombreux sujets, qu’ils soient internes ou tournés vers l’usager du service public.

Car s’intéresser aux données c’est finalement œuvrer pour un niveau de qualité et une volumétrie encore insuffisantes aujourd’hui, l’actuelle crise sanitaire, qui nécessiterait de croiser des données environnementales, de santé, de mobilité notamment, nous le rappelle.

Alors, comment entrer dans ce sujet, qui nous semble parfois bien compliqué, vu de la focale des collectivités territoriales ?

Les collectivités territoriales ne doivent pas sortir du jeu !

Il ne se passe pas une journée sans que nous soyons amenés à lire ou à écouter une émission qui parle des intelligences artificielles. Parmi les scénarios, des plus alarmistes au plus enthousiastes, existe une réalité : celle d’une révolution, née avec Internet, celle des données.

Les mathématiques existent depuis fort longtemps, la branche logique, comme statistique, n’est pas une innovation. Ce qui est nouveau en revanche, c’est le fait d’appliquer ces algorithmes à des sources de données, inexistantes il y a encore 20 ans.

Et comme toute avancée technologique, existe une phase emphatique qui, en l’absence de repères et de régulation, peut conduire à des excès. La mathématicienne Cathy O’Neil nous le rappelle dans son ouvrage « Algorithmes, la bombe à retardement ». Sommes-nous prêts à laisser des intelligences artificielles choisir pour nous, avoir des impacts parfois significatifs sur le déroulé de nos vies ?

La question éthique se pose donc : puis-je appliquer les intelligences artificielles à tous les domaines, comment m’assurer que les données qui sont exploitées sont d’une qualité et d’une exhaustivité suffisante, qu’elles ne contiennent pas de biais ?

Si chaque entité à son rôle à jouer dans le dessin de ces nouveaux repères, de l’ingénieur qui fabrique les systèmes, à l’entreprise qui les utilise ou les commercialise, il est bien évident que les collectivités territoriales, aux côtés de l’Etat, doivent également contribuer à réguler cette avancée technologique pour qu’elle puisse être un réel progrès, qu’elle réponde aux problématiques actuelles, celles de l’habitabilité du monde, de la santé par exemple. Et ce, en considérant l’intérêt général, que seule la puissance publique est à même de défendre.

Mais pour réguler, il faut comprendre et connaître. Se pose donc la question d’une réelle évolution des compétences et des manières d’agir au sein des collectivités territoriales pour intégrer les intelligences artificielles dans les usages. Ce n’est qu’à ce prix que la régulation sera pertinente, comprise et appliquée.

Il est impératif, comme le souligne le rapport Bothorel, de développer une culture de la donnée mais plus largement une culture de l’expérimentation au sein de la grande communauté des fonctionnaires, qui permettront à ces nouvelles approches de « passer à l’échelle » et de ne pas rester des bastions isolés que l’on peut observer ici et là, dans quelques administrations dotées de précurseurs ayant osé.

C’est le principe même de mutabilité du service public qui se joue : repenser l’offre de services, et la manière de la produire, en utilisant les leviers de notre nouvelle société du numérique. Ne pas comprendre ce virage c’est renoncer à pouvoir exercer un quelconque contrôle sur une avancée technologique qui restera entre les mains des plus « sachant » c’est-à-dire les GAFA.

Comment engager cette transformation culturelle ?

La formation a évidemment un rôle à jouer. Mais cette formation doit résolument se penser ouverte et innovante et non plus académique comme elle a tendance malheureusement, souvent à le rester. Tout peut être prétexte à l’apprentissage et au développement des connaissances : la conduite de projets avec des acteurs économiques spécialisés en intelligence artificielle, des « expériences apprenantes » permettant de manipuler concrètement des systèmes d’IA et des sets de données, des actions régulières de sensibilisation et de vulgarisation, le recrutement d’expertises en interne pour permettre une infusion-diffusion de ces nouveaux savoirs…

Mais comment ?

– Pour agir, il faut comprendre et essayer ! Développer les compétences en interne mais aussi auprès du grand public et recruter de nouveaux profils

– C’est aussi développer des opportunités : trouver des “cas d’usage apprenant” en pratiquant l’ouverture, la fertilisation croisée avec les partenaires académiques et économiques. 

Enfin, pour faire de l’IA, il faut des données !

– il est nécessaire d’entrer sans tarder dans une réelle politique des donnée, à l’échelle (rapport Bothorel) pour produire des données de qualité, en masse. 

– et il n’est pas toujours indispensable de viser forcément le Big Data qui n’est pas l’environnement naturel des collectivités territoriales, à la fois pour des raisons d’infrastructures, mais peut-être aussi d’intérêt. Le Small Data [1] est sans doute aussi une voie à exploiter. On pourra peut-être citer la startup MyDataModels qui vise à la fois le Small et le Do it yourself !

 

La conclusion : le secteur public doit évidemment s’intéresser aux questions de l’IA ne serait-ce que parce que l’IA n’est pas bonne pour tout et que nous devons conserver une ligne éthique dans son utilisation. La finalité aujourd’hui est de bien-vivre dans un environnement préservé et c’est peut être sur ces sujets encore en friche que les collectivités territoriales doivent investir le périmètre et le potentiel de l’IA. On pourra citer les lab d’intelligence artificielle qui émerge (Min des armées et Data.gouv… si tu en connais d’autres ?

 

« La connaissance s’aquiert par l’expérience, le reste n’est qu’information ». Albert Einstein.

 

 

[1] Small data : jeux de données ne nécessitant pas d’infrastructures particulières et pouvant être stockées sur un simple ordinateur. C’est la majorité des données produites et détenues par les collectivités territoriales.