Le ministre de la fonction publique Stanislas Guerini veut généraliser l’expérimentation de l’IA Générative

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Stanislas Guerini encourage les tests d’IA générative

Le ministre de la Fonction publique, Stanislas Guerini, a récemment donné un coup d’accélérateur aux tests d’IA générative au sein de l’administration. Cette initiative se matérialise par la mise en place de deux projets parallèles.

Projet 1 : L’IA Générative pour une meilleure réactivité

La DITP (Direction interministérielle de la transformation publique) mène le premier projet, qui cible les agents du site Services Publics. Il implique la création d’une plateforme permettant aux usagers de partager leurs expériences avec l’administration. Les agents auront accès à un bouton, activant une IA générative qui leur proposera des réponses aux témoignages. Ils pourront éditer et modifier ces réponses avant de les publier. Les premières expérimentations réalisées auprès des agents de la CNAV ont permis de diviser par deux le temps de réponse. Bientôt, on équipera 1 000 agents volontaires, et les tests s’étendront aux agents des maisons France services pour accompagner les usagers au guichet.

Technologie utilisée pour le projet 1

Pour cette première phase, la DITP a opté pour un modèle commercial, en utilisant le modèle Claude d’Anthropic via la start-up Allobrain.

Projet 2 : L’IA Générative « Albert » en préparation

La Dinum (Direction interministérielle du numérique) supervise le deuxième volet de cette campagne autour de l’IA générative. Son objectif est de développer une solution « souveraine ». Le développement se déroule au sein de Datalab, visant à créer une IA polyvalente avec plusieurs modèles. Différents LLM (Large Language Models) sont en test, notamment Falcon, XGen, Llama, et Llama 2 (13B). On envisage également le modèle Mistral AI, reconnu pour sa légèreté et son efficacité

Développement et infrastructures

Outre le choix des modèles, des travaux importants sont en cours, incluant le « fine tuning » des modèles, le RAG (Retrieval Augmented Generation) pour sourcer les données d’entraînement, et la création de modèles pour effectuer des inférences. En ce qui concerne l’infrastructure, les entraînements sont testés sur des instances hybrides avec des instances dédiées SecNumCloud utilisant des A100 80 Go, en prenant en compte les enjeux de sécurité des données. Cette IA générative, provisoirement baptisée « Albert, » devrait être opérationnelle d’ici la fin de l’année.

Utilisations prévues

Ulrich Tan, chef du pôle Datalab du département Etalab, évoque les cas d’usages potentiels, notamment l’aide apportée aux agents des maisons France Services.

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