II. L'INTELLIGENCE ARTIFICIELLE, INSTRUMENT D'EXPLOITATION DE LA DONNÉE TERRITORIALE
A. LE RECOURS ASSEZ CLASSIQUE AUX SYSTÈMES INTELLIGENTS POUR TRAITER LA DONNÉE STRUCTURÉE
Les données structurées sont organisées sous un format défini et ont des relations claires qui sont exploitables par des traitements algorithmiques classiques. Les systèmes intelligents sont capables d'analyser rapidement des volumes importants de données qu'il ne serait pas possible de gérer à la main dans des délais raisonnables. Ils peuvent ainsi identifier des tendances ou des anomalies et déclencher automatiquement des actions prédéfinies.
L'intelligence embarquée dans ces systèmes est très spécifique à leur domaine d'intervention et leur bon fonctionnement dépend de la qualité et de la précision des données collectées. Il s'agit de systèmes d'intelligence artificielle dite étroite (ou faible) destinés à effectuer des tâches spécifiques et limitées mais qui sont très utiles.
Ces systèmes intelligents sont répandus dans l'industrie et peuvent avoir un coût initial élevé, car il faut prévoir tous les cas de figure, puis des coûts de maintenance eux aussi élevés, pour garantir une fiabilité et une performance dans le temps. Des développements informatiques particuliers et très personnalisés les conduisent à être globalement assez coûteux.
Sur les territoires, ces types de systèmes intelligents servent plutôt dans des domaines techniques, en particulier pour la gestion d'équipements complexes : usines de traitement des eaux usées, usines de traitement des déchets, distribution d'énergie. Ils sont invisibles des non-professionnels.
Des systèmes intelligents peuvent aussi être utilisés dans la gestion interne, par exemple dans des logiciels de gestion financière ou de gestion technique des collectivités territoriales. La particularité de ces systèmes tient au fait qu'ils ne s'adressent pas directement aux habitants ou aux citoyens.
B. L'IA AU SECOURS DU PROCESSUS DÉCISIONNEL
Dans un document de 2019, donc assez ancien à l'échelle de l'évolution des technologies, intitulé « Guide Intelligence Artificielle et Collectivités »5(*), la Banque des territoires rappelait que les applications d'IA couvrent en réalité la totalité du processus de décision.
Ce document segmentait les usages de l'IA en trois groupes : la qualification, l'appréciation et en troisième lieu, l'action, et donnait quelques exemples d'applications concrètes de l'IA pour les territoires :
- décrire, synthétiser : classification et catégorisation de textes permettant d'extraire un sentiment ou une intention dans des messages issus d'un texte ;
- détecter : détection d'une fraude, d'une anomalie ;
- prédire : prédiction de trafics et d'accidents routiers en secteur urbain ;
- reconnaître : reconnaissance d'images statiques ou en mouvement ;
- automatiser la réalisation de tâches complexes comme déplacer un véhicule sans pilote ;
- prescrire : recommandation au client ou à l'usager ;
- générer : produire automatiquement un texte ou une image, voire une vidéo.
Segmentation des usages de l'intelligence artificielle
Source : Caisse des dépôts, Étude Collectivités et IA, 2019
Dans tous les cas, l'IA produit des effets concrets et fait des choix orientés par le système informatique qui l'a conçue.
* 5 https://www.banquedesterritoires.fr/sites/default/files/2019-12/guide_intelligence_artificielle_et_collectivites_0.pdf