Valle-Cruz, D., Criado, J. I., Sandoval-Almazán, R., & Ruvalcaba-Gomez, E. A. (2020). Assessing the public policy-cycle framework in the age of artificial intelligence: From agenda-setting to policy evaluation. Government information quarterly, 37(4), 101509.
L’intelligence artificielle (IA) est aujourd’hui une priorité pour plusieurs États. L’IA a le potentiel d’améliorer la gouvernance, notamment en ce qui a trait aux processus, à l’interaction avec les citoyens, à la prestation de services, à la conception et à l’évaluation des politiques publiques. Dans cette publication, les chercheurs évaluent le cycle des politiques publiques à l’ère de l’IA en utilisant un nouveau cadre conceptuel, celui de cycle dynamique des politiques publiques. En procédant à une revue de la littérature qui inclut 49 publications parues entre 2010 et 2019, les chercheurs exposent les concepts, les techniques et les théories liés à l’IA, abordent l’IA en contexte de conception de politique publique et procèdent à l’analyse de certaines utilisations de l’IA à différentes étapes de la conception des politiques publiques.
Définition
Le cycle de conception des politiques publiques met en lumière que les interventions publiques traversent plusieurs étapes. Chaque étape dépend du déroulement des autres étapes. Ce cadre théorique a été utilisé comme référence de base dans la recherche, qui permet la systématisation et la comparaison des différentes approches et modèles dans le domaine et pour l’évaluation des contributions à la discipline de l’administration publique. Les quatre étapes interreliées de ce cycle sont : 1) l’établissement de l’agenda ; 2) la formulation des politiques et la prise de décision ; 3) l’implantation des politiques ; 4) l’évaluation des politiques. Selon les chercheurs, l’approche du cycle des politiques publiques englobe les différents moments dans lesquels l’IA peut être utilisée pour concevoir les politiques.
Les chercheurs développent dans cette publication un autre cadre conceptuel pour analyser les interventions publiques à l’ère de l’IA : le cycle dynamique des politiques publiques (Dynamic Public Policy-Cycle ou DPPC). En effet, l’utilisation de l’IA modifie chacune des étapes du cycle traditionnel des politiques publiques. Le flux des étapes du cycle de conception des politiques publiques est transformé, puisqu’il évolue de manière incrémentale et en spirale. L’IA peut fournir de la rétroaction à chaque étape du cycle, en analysant les données avec des techniques et des simulations. Il ne sera pas nécessaire d’attendre l’étape d’implantation pour avoir des résultats à évaluer. Désormais, l’IA peut générer des scénarios pour chaque étape du cycle des politiques publiques en temps réel. Chacune des étapes pourrait devenir pratiquement instantanée. L’établissement de l’ordre du jour pourrait avoir lieu en même temps que l’évaluation des politiques ; la formulation des politiques et la prise de décision pourraient avoir lieu presque en même temps que la mise en œuvre des politiques. En raison du traitement des données massives, chaque étape du cycle pourrait être évaluée plus rapidement et à moindre coût.
- L’IA modifie l’établissement de l’agenda du cycle des politiques publiques :
- Les médias numériques deviennent des sources majeures d’information et contribuent à construire l’agenda politique. En utilisant les algorithmes d’IA, les gouvernements peuvent suivre, presque instantanément, les sujets émergents et collecter des données provenant de différentes sources sur les réseaux sociaux.
- L’IA modifie la formulation des politiques :
- La récolte de données non structurées provenant de différentes sources en ligne par les organisations publiques peut renforcer la reddition de comptes puisque les gouvernements pourront davantage documenter les options politiques sélectionnées. Les citoyens, pour leur part, pourront regarder en temps réel le flux de données sur lequel le gouvernement se base pour sélectionner une option politique.
- L’IA peut identifier des modèles dans les données et découvrir de nouvelles options. L’utilisation de telles technologies peut entraîner une prise de décision plus complexe en raison de la découverte de nouvelles causes aux problèmes. Par ailleurs, l’utilisation de l’IA peut mener à la discrimination et au manque de confiance envers le gouvernement en raison de l’opacité des algorithmes.
- L’IA modifie l’implantation des politiques :
- La prestation de services peut être améliorée par l’individualisation et la capacité de profiler les utilisateurs en fonction de leurs caractéristiques sociodémographiques ou des modèles comportementaux.
- Le traitement de données par l’IA peut générer des modèles pour faire des prédictions, mais cela peut mener à l’exclusion des groupes vulnérables ou entraîner un plus grand contrôle de la part de l’État. Les sociétés ayant une fracture numérique marquée pourraient avoir des problèmes à standardiser et à légiférer sur l’utilisation de l’IA.
- L’IA modifie l’évaluation des politiques :
- L’IA et les données massives vont faciliter l’évaluation de chacune des étapes du cycle des politiques. L’évaluation seulement à la fin du cycle risque d’être remplacée par une évaluation constante. L’évaluation peut être altérée par la capacité de détecter les irrégularités et de produire des mises en garde si nécessaire.
- Les risques sont la déshumanisation de l’évaluation, une dépendance complète envers l’IA, les biais algorithmiques et la ségrégation des personnes défavorisées ayant un accès limité aux technologies avancées.
- L’utilisation d’algorithmes pose des défis éthiques. La surveillance est une composante importante de l’évaluation. Grâce à l’analyse des données, aux simulations et aux algorithmes intelligents, l’IA facilite et accélère l’évaluation des politiques. Cependant, l’IA peut également être perçue comme invasive et comme contributoire au contrôle social.
- Le modèle du cycle dynamique des politiques publiques présenté par les chercheurs a le potentiel de rendre les gouvernements plus agiles, plus précis et plus efficaces dans la conception des politiques publiques. L’IA a le potentiel de surveiller la politique publique tout au long du cycle et d’apporter des modifications en temps réel au cours du processus.
- Grâce à l’IA, chaque étape du cycle des politiques publiques peut être évaluée plus rapidement, avec plus de précision et à moindre coût en raison du traitement massif des données et des simulations. Le traitement des données grâce aux techniques d’IA générera des informations précieuses pour les décideurs.
- L’utilisation de l’IA pose certains inconvénients :
- Certains États n’ont pas l’infrastructure ou les capacités pour adopter l’IA. De plus, une utilisation accrue de l’IA par des États développés pourrait accentuer la fracture numérique.
- La conception d’algorithmes intelligents pourrait soulever des inquiétudes éthiques. Une conception biaisée pourrait mener à une mauvaise prise de décision héritée d’un comportement humain non rationnel, du racisme ou de l’exclusion sociale, ce qui pourrait accentuer les inégalités socioéconomiques. Aussi, la conception de l’IA doit être menée de manière transparente. La protection des données et le droit à la vie privée doivent être assurés. Il en va de la confiance des citoyens.
- L’IA pourrait mener au remplacement d’un grand nombre de décideurs publics (remplacés par l’automatisation et par des scénarios de gouvernement algorithmique).
- Cette recherche est une revue de la littérature de 49 études empiriques et un article théorique.
- Le processus de recherche s’est déroulé en deux étapes. La première est une exploration théorique et systémique des articles scientifiques dans le domaine de l’IA. La deuxième est l’analyse de certains cas sélectionnés. Ces cas se concentrent sur les différentes étapes du cycle d’élaboration des politiques afin d’approfondir la compréhension de l’interaction entre l’IA et le cycle des politiques publiques.
- Les résultats de la recherche doivent être interprétés à la lumière des trois limites suivantes :
- La recherche est basée sur une revue de la littérature scientifique composée d’études empiriques. Les chercheurs indiquent qu’il pourrait être nécessaire de mener une analyse plus complète des effets de l’IA sur les politiques publiques en utilisant différentes méthodes de recherche.
- La plupart des études de cas ne décrivent pas comment les différentes étapes du cycle des politiques publiques ont été réalisées, ce qui rend difficile la conception des implications longitudinales de l’IA au cours du cycle de vie des projets.
- Les défis pour les politiques publiques à l’ère de l’IA sont relativement moins étudiés que les avantages potentiels. De futures études seront nécessaires pour comprendre les différentes questions juridiques et morales, les principes éthiques, la légitimité, la transparence, la substitution de la main-d’œuvre via une automatisation intelligente, les prédictions ou la prise de décision discrétionnaire.
Cette publication a reçu du financement de la Madrid Regional Research Agency et du Fonds Social européen.