En explorant les possibilités offertes par les IA conversationnelles, Médias24 a été tenté de se prêter au jeu, en mettant en ligne un chatbot adossé à l'API ChatGPT 3.5. Doté d'un embedding personnalisé (la synthèse du rapport 2021 de la Cour des comptes), il répond aux questions liées au document, et fournit à l'utilisateur les extraits adéquats.

Le chatbot est accessible à ce lien : https://courdescomptes.medias24.chat/

Malgré ses limites — utilisant une ancienne version de GPT, il n'identifie pas correctement certaines questions et peut répondre de façon évasive, ou être hors sujet — ce robot conversationnel illustre la facilité de mise en œuvre de tels outils : il n'a pris que quelques heures à un débutant, et ne prendrait pas plus de quelques minutes à un professionnel. Le dataset est substituable : il pourrait s'agir d'un recueil de procédures légales, d'un guide d'accès à un service public ou d'un texte de loi. L'output, de même, pourrait être différent : audio au lieu du texte, en langue arabe ou en darija plutôt qu'en français.

Nous ne doutons pas que, dans quelques mois ou quelques semaines à peine, notre expérience sera ringardisée par des outils ne nécessitant aucune compétence en code, offrant de meilleurs résultats en quelques clics : chaque jour, de nouvelles plateformes et de nouveaux outils font leur chemin dans ce marché bouillonnant, et la liste des fonctions et des services remplis par les IA génératives ne cesse de s'allonger.

Autrefois réservées à public plus ou moins initié, plus ou moins doté d'un certain niveau de maîtrise technique, leur utilisation ne nécessite plus aujourd'hui qu'un accès internet. Les modèles customisés, eux, ne requièrent que des connaissances sommaires en programmation. La démocratisation des IA personnalisées, autre révolution en cours, répondra bientôt aux besoins d'un public désireux de disposer d'IA particulières, formées sur des données propres ou sur des bases de savoir sélectionnées, et programmées à exécuter des tâches spécifiques, sans nécessiter de leur utilisateur un savoir-faire avancé. Grandes entreprises comme startups développent déjà des solutions clé en main.

Des chatbots aux assistants administratifs

Quelle place pour les IA dans l'action publique ? La question a fait l'objet d'une production académique conséquente. Bénéfices attendus, limites potentielles et dilemmes éthiques sont depuis quelques années amplement discutés, et dans certains cas, assez clairement identifiés.

Si une cartographie exhaustive de l'état de déploiement des IA manque au Maroc, en France à titre d'exemple, plusieurs systèmes y recourant sont opérationnels : dans la gestion locale (circulation automobile, éclairage public, nettoyage urbain, transport public notamment), la lutte contre la fraude (contrôles fiscaux et douaniers, détection des constructions non autorisées), la justice (pseudonymisation des jugements, recherche archivistique et documentaire, évaluation des préjudices), l'emploi (personnalisation de l'accompagnement), l'éducation (prévention du décrochage scolaire, affectation en première année de l'enseignement supérieur), la protection sociale (liquidation des prestations et identification du non-recours) ou encore la santé (alertes sanitaires, aide au diagnostic, prescription médicale).

Au Maroc, des administrations comme celle des impôts disposent déjà d'outils alimentés par des intelligences artificielles, tandis que d'autres, comme la CNSS, envisagent de s'en doter. Dans l'ensemble, l'adoption traîne encore, et ne fait quasiment pas l'objet de débat. Ceci au moment où cette intégration, à bien des égards problématique, est partout discutée.

L'implication des IA dans les processus décisionnels est loin de faire consensus : biais algorithmiques, qualité de la data d'entraînement et effet "boîte noire" qui limite les capacités de motivation et d'explication des décisions produites par ces outils font partie des principaux reproches formulés.

Dès lors, comment choisir les modèles les mieux adaptés et les implémenter ? Quels mécanismes de contrôle et d'audit algorithmique mettre en place, et à quel niveau ? Faut-il, pour la lutte contre l'évasion et la fraude fiscale par exemple, opter pour un modèle opaque, mais garantissant une grande exactitude, ou à l'inverse un modèle dit "white box", d'une performance moindre, mais produisant un output et un process explicables, ou un compromis entre un modèle "black box", couplé à un modèle d'explication post-hoc ? Autant de choix qui ont de profondes implications sur la décision publique, sa motivation, et donc sa légitimité.

En Europe, l'article 22 du RGPD garantit le droit à l'explicabilité des décisions fondées sur un traitement automatisé, et exige que l'explication soit transparente et compréhensible. Cette obligation a déjà joué en défaveur des IA opaques utilisées par des administrations d'État : en 2020, le tribunal de district de La Haye avait émis un jugement en défaveur des autorités fiscales néerlandaises, le système IA de profilage des risques utilisé par elles ayant été considéré insuffisamment transparent, et ses décisions difficilement explicables.

Un usage des IA dans la sphère publique apparaît en revanche plus consensuel : les IA d'information et d'accompagnement destinées au grand public.

Entraînées sur des corpus de lois, de règlements et de procédures administratives spécifiques, elles pourraient informer de façon plus efficiente que des plateformes institutionnelles parfois antédiluviennes (et sur-amorties...), pleines de promesses de lendemains meilleurs et de pages introuvables. À terme, les IA pourraient parfaitement remplir des tâches dont s'acquittent aujourd'hui les agents de première ligne, de l'assistance et l'accompagnement des usagers à la délivrance de documents officiels, avec une plus grande efficience, en garantissant une accessibilité maximale aux services publics, et une disponibilité continue. De tels outils d'information et d'accompagnement sont parfois perçus comme le "low-hanging fruit" de la modernisation de l'administration : leur implémentation mobilise un moindre coût, comparé à celui de dispositifs IA plus complexes (ou celui de réformes de fond, qu'ils permettent commodément d'ajourner selon les cas...), tout en offrant un important avantage perçu.

En la matière, les expériences pionnières sont suffisamment éprouvées. En 2015, le U.S Department of Homeland Security lançait EMMA, un chatbot chargé de produire des réponses aux questions des usagers. À fin 2016, EMMA traitait plus d'un demi-million de questions par mois, déchargeant ainsi les employés du département d'une tâche trop chronophage. Libérées d'une besogne répétitive, parfaitement automatisable, les ressources humaines du Department of Homeland Security ont été redéployées sur les demandes plus complexes, qui nécessitent un arbitrage humain.

D'autres expériences ont suivi. En 2018, le registre de commerce letton introduisait UNA, une IA conversationnelle chargée de répondre aux questions les plus fréquentes : processus d'immatriculation des entreprises, marche à suivre pour la liquidation d'une société, modifications statutaires, suivi des demandes. Là encore, le recours à l'IA a permis de réorienter les ressources humaines de l'agence vers d'autres missions.

Au niveau local, plusieurs villes ont initié des projets plus ou moins ambitieux. Simples chatbots entraînés à répondre aux questions des habitants et des usagers des services de la ville (San Francisco, Dubaï, Los Angeles notamment), ou assistants administratifs à part entière comme le GovBot de la ville de Bonn, lancé en 2017 — et visiblement abandonné depuis... — qui devait non seulement répondre aux requêtes, mais aussi fournir une aide personnalisée aux usagers souhaitant remplir des formulaires et les documents administratifs.

Ces projets, lancés des années avant le boom des IA, ont induit des coûts de développement considérables. Aujourd'hui, la multiplication des modèles, leur disponibilité et leur faible coût ont changé les règles du jeu. Les barrières à l'accès ont diminué. Il n'est dorénavant plus nécessaire d'être une organisation fortement dotée en ressources pour embarquer une IA.

Des IA au service de la performance publique

Regrettant la sous-exploitation des IA dans l'action publique et leur déploiement inégal dans les administrations, le Conseil d'État français avait plaidé, dans un document paru en mars 2022, pour une politique IA au service de l'intérêt général et de la performance publique. Les bénéfices mis en avant sont nombreux : continuité du service public 24h/24, réduction des délais d'examen des demandes des usagers et rapidité des décisions et des prestations délivrées, égalité de traitement, renforcement de la relation humaine entre le citoyen et l'agent public en dégageant du temps grâce à l'automatisation de certaines tâches comme les accusés de réception et les demande de documents supplémentaires, amélioration de la qualité du service par l'accomplissement de tâches jusque-là matériellement impossibles.

L'on peut dès lors envisager des déploiements possibles dans la sphère publique : chatbots informatifs créés par les villes, les ministères et les agences d'État pour répondre aux questions des usagers, ou assistants administratifs déchargeant citoyens comme fonctionnaires de la corvée de certains documents et requêtes ; outils IA formés sur des bases de données institutionnelles, capables de répondre aux questions des citoyens et de produire des extraits de notes et de rapports (Bank Al-Maghrib, Cour des comptes, CESE entre autres) ; guides virtuels offrant une assistance personnalisée aux utilisateurs cherchant des réponses sur des dispositions législatives particulières ou sur des procédures dans des corpus parfois denses, de navigation difficile (Code général des impôts, procédures douanières, etc.).

Le développement d'outils IA portés par les administrations marocaines n'est probablement qu'une question de temps, mais sera tributaire de la progression du chantier de la digitalisation des services publics.