Intelligence artificielle et apprentissage automatique au service d'une meilleure gouvernance.
La planète entière s'enthousiasme pour l'intelligence artificielle (IA) et l'apprentissage automatique. Ces technologies ont aussi le potentiel de renforcer la transparence, l'efficacité et le respect des règles dans le monde entier. Le Groupe de la Banque mondiale est à l'avant-garde de la recherche sur la manière dont ces outils peuvent améliorer la gouvernance et les résultats du développement. Des initiatives telles que le GovTech Innovation Lab (le Lab) exploitent l'IA pour analyser les défis de gouvernance dans les pays et à l'échelle mondiale, et pour montrer la voie vers plus d'équité et d'efficacité dans l’administration publique.
Le recours à l'IA par les pouvoirs publics va croissant, notamment dans les domaines de la santé, de l'éducation, de la prestation de services, de l'accès à l'information, de la détection des fraudes et de l'administration fiscale pour n'en citer que quelques-uns. La Banque mondiale, de son côté, a développé ses propres capacités à utiliser ces technologies pour la recherche, la conception de projets et le conseil stratégique.
Données synthétiques pour les services fiscaux
Les administrations fiscales du monde entier sont aux prises avec les complexités des économies modernes et les tactiques sophistiquées d'évasion fiscale. Les systèmes traditionnels, à base de règles, sont bien sûr fondamentaux, mais ils ne parviennent pas toujours à détecter avec précision les cas potentiels de fraude. Toutefois, les algorithmes d'apprentissage automatique peuvent enrichir les systèmes existants en améliorant la prise de décision, l'automatisation et l'optimisation. Cette technologie permet aux systèmes d'apprendre à partir des données et d'affiner leurs performances sans programmation particulière.
Constatant la nécessité de disposer de modèles d'apprentissage automatique robustes, le Lab a créé un générateur de données synthétiques qui utilise des algorithmes et des méthodes statistiques pour imiter au mieux les données des opérations fiscales réelles. À partir de ces données synthétiques, un prototype d'outil d'apprentissage automatique a été conçu et il peut être utilisé pour sélectionner des dossiers de contrôle fiscal.
Pour tester et valider cette méthode, l'équipe a entraîné les algorithmes à l'aide de vastes ensembles de données générées de manière synthétique. Elle a ensuite affiné le modèle à l'aide de données nationales provenant du Georgia Revenue Service (GRS), qui a fourni des données de haute qualité, mais en plus petite quantité. L'utilisation de ces données réelles anonymes provenant du GRS a permis de garantir la confidentialité et le respect de la vie privée. Les résultats sont prometteurs : le prototype identifie les fraudeurs fiscaux potentiels avec un taux de précision de 63 % dans un sous-ensemble de test sur les données du GRS, surpassant ainsi l'efficacité des méthodes de sélection traditionnelles basées sur des règles ou manuelles. Cette approche hybride, combinant des données synthétiques pour l'apprentissage initial et des données spécifiques à un pays pour ajuster le modèle, a révélé un potentiel significatif d'amélioration de la détection de l'évasion fiscale.
Outil GovTech de conseil et d'orientation
En réponse à la demande croissante d'accès facile aux informations sur les projets avec des composantes numériques, le GovTech Lab a collaboré avec l'ITS Technology and Innovation Lab (ITSTI) pour développer un prototype d'agent conversationnel. Cet outil, qui s'appuie sur le retour d'expérience d'un grand nombre d'utilisateurs, aide les praticiens du développement qui travaillent sur des projets numériques et leur fait gagner du temps dans la recherche de données pour les discussions stratégiques, la conception et la conduite de projets.
Ce prototype consolide des informations provenant de diverses sources, au sein et en dehors de la Banque mondiale. Les données de la Banque mondiale englobent tous les projets ayant une composante numérique depuis 1991, soit un total de 1 449 projets en octobre 2022.
L'outil puise dans un large éventail de documents de projet, apprend à partir de ces derniers et génère dynamiquement des réponses aux questions des utilisateurs. Par exemple, si vous préparez un nouveau projet numérique dans un pays A et que vous avez besoin de données relatives à un projet antérieur mené dans un pays B — dépenses liées à certaines composantes du projet, nombre d'experts recrutés pendant la mise en œuvre ou total des heures consacrées par chaque expert à la préparation du projet par exemple — l'outil rationalise le processus de recherche, ce qui permet de gagner un temps précieux et de trouver efficacement les informations les plus pertinentes dans un contexte donné. Accédez ici à la démonstration (a).
Ces deux exemples montrent comment l'IA peut potentiellement renforcer nos capacités et favoriser les progrès pour nos clients. Alors que nous continuons à explorer les vastes possibilités de l'IA, le GovTech Innovation Lab de la Banque mondiale s’emploie à exploiter pleinement ce potentiel de manière responsable et créative pour contribuer à répondre aux enjeux de la gouvernance (a) que sont le manque de transparence, de redevabilité et de confiance, l'accessibilité limitée aux services publics ou encore la participation des citoyens aux débats sur les politiques à mener.
Explorez avec nous les avancées novatrices que nous réalisons grâce à des technologies de pointe et contribuez à la discussion sur ce levier de transformation de la gouvernance, en contactant l’équipe GovTech et en partageant vos idées et vos commentaires.
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