Wirtz, B. A., Weyerer, J. C., Geyer, C. (2019). Artificial Intelligence and the Public Sector. Applications and Challenges. International Journal of Public Administration, 42(7), pp. 596–615.
Les progrès de l'intelligence artificielle (IA) ouvrent un large éventail d'opportunités pour l'utilisation de l'IA dans le secteur public. Dans ce contexte, il est crucial d’analyser la portée et l'impact des applications d'IA et les défis qui y sont associés. Toutefois, les recherches précédentes n'ont examiné les applications et les défis de l'IA que de manière isolée et fragmentaire. Dans cette étude, les chercheurs ont synthétisé les publications scientifiques sur l’IA en vue de dresser un portait d'ensemble des utilisations de l'IA dans le secteur public. En plus de catégoriser les dispositifs d’IA mis en œuvre dans le secteur public, la publication recense les défis majeurs de l’IA. Dans la littérature sur l’IA dans le secteur public, cette publication comble une lacune de la recherche en conceptualisant une définition commune de l'IA et en fournissant un aperçu global des applications et des défis de l'IA.
Définition
L’intelligence artificielle (IA) est la notion centrale de l’article. L'IA désigne la capacité d'un système informatique à montrer un comportement intelligent similaire à celui d'un être humain, caractérisé par certaines compétences de base telles que la perception, la compréhension, l'action et l'apprentissage. Dans cette optique, une application d'IA se réfère à l'intégration de la technologie de l'IA dans un domaine d'application informatique avec une interaction personne-machine et une interaction de données.
- Si les organisations publiques testent des applications d'IA, l’utilisation de ces dernières y est moins répandue que dans le secteur privé. Parmi les 16 publications analysées traitant des applications de l'IA dans le secteur public, dix catégories d’applications ont été recensées :
- Les logiciels de gestion des connaissances basés sur l'IA ;
- Les systèmes d'automatisation des processus d'IA ;
- Les agents virtuels ;
- Les systèmes d’analyse prédictive et de visualisation des données ;
- Les systèmes d’analyse d'identité ;
- La robotique cognitive et les systèmes autonomes ;
- Les systèmes de recommandation ;
- Les assistants numériques intelligents ;
- Les systèmes d’analyse du discours ;
- Les systèmes d’analyse de la sécurité cognitive et intelligence des menaces.
- Sur la base d’une synthèse de 17 publications, les chercheurs ont répertorié quatre défis relatifs à l’application d'IA dans le secteur public :
- La mise en œuvre de la technologie de l'IA qualifie les éléments de l’IA relatifs à la sécurité du dispositif, à la qualité et intégration des systèmes/données, à la faisabilité financière ainsi qu’à la spécialisation et l’expertise requise.
- La législation et la règlementation de l'IA, pour sa part, couvre les dimensions relatives à la gouvernance des systèmes de renseignement autonomes, à la responsabilité et la reddition de comptes ainsi qu’à la protection des données privées.
- Les défis liés à l'éthique de l'IA se réfèrent aux enjeux de comptabilité entre la machine et le jugement de valeur humain, aux dilemmes moraux induits par l’introduction de dispositifs d’IA, aux risques de biais et de discrimination, ainsi qu’à l’application des règlements par les dispositifs d’IA.
- L’introduction de dispositifs d'IA implique également trois types de défis sociaux, à savoir : la substitution et la transformation de la main-d’œuvre, l’acceptation sociale et la confiance des citoyens dans l’IA ainsi que la transformation des interactions personne-machine et machine à machine.
- L'étude offre un aperçu global des pratiques et des défis de l'IA au sein du secteur public. À ce titre, la publication fournit une liste de contrôle des applications de l'IA pour les gestionnaires publics. En outre, le modèle des quatre défis de l'IA peut servir de point de référence pour éviter les pièges lors de l'introduction d'applications d'IA dans le secteur public.
- L'examen global des applications et des défis met en évidence leur interdépendance. En effet, les applications et les défis de l'IA sont étroitement liés les uns aux autres et doivent donc être considérés de concert. Toutefois, la prise en compte préalable des interdépendances potentielles peut permettre de réduire les effets de synergie potentiels et, ainsi, réduire les effets négatifs.
- Lorsqu'ils envisagent de mettre en œuvre certaines applications d'IA, les gestionnaires publics doivent être conscients qu'il est essentiel de prendre en compte simultanément la variété des défis en termes de risques et d'effets négatifs potentiels. Reconnaître leur interdépendance peut également aider les gestionnaires publics à identifier et à réaliser des effets de synergie lorsqu'ils font face à ces défis.
- La mise en œuvre des applications de l'IA devrait se faire progressivement sous la forme de projets pilotes de petite envergure, qui sont sans enjeu sur le plan éthique, qui peuvent être bien gérés et facilement compréhensibles pour tous les acteurs concernés, promettant un succès rapide et favorisant l'acceptation sociale de l'IA.
- Cette étude est une revue de littérature systématique.
- Les auteurs ont collecté en tout 30 articles qui traitent de l’IA dans le secteur public en conduisant une recherche dans les moteurs de recherche académiques, puis en passant au crible les références des publications trouvées au moyen d'une approche en boule de neige.
- Les articles trouvés ont permis aux auteurs d’identifier les secteurs d’application de l’IA et les défis qui leur sont associés dans le secteur public.
- Si cette étude se concentre clairement sur les applications et les défis de l'IA, les aspects des avantages et de la règlementation sont plutôt mis de côté et abordés de manière superficielle.
- L'approche de recherche déductive conceptuelle de cette étude ne permet pas de faire des déclarations empiriques ou de tirer des conclusions causales concernant les applications et les défis de l'IA, ce qui est une limite de l’article.
Il n’y a pas d’information concernant le financement dans l’article.