Les technologies de traitement du langage et de machine-learning peuvent-elles aider les administrations à mieux traiter les opinions exprimées par les citoyens sur les plateformes de démocratie numérique ? Avec l’aide du Nesta Collective Intelligence Grants Programme, c’est la question centrale sur laquelle nous allons nous pencher au cours des prochains mois.

Dans de nombreux projets de participation citoyenne, le principal défi n’est pas de recueillir l’avis des citoyens : c’est d’analyser ces contributions. Au cours des dernières années, les médias sociaux et les nouvelles technologies ont permis aux gouvernements de communiquer plus facilement que jamais avec les citoyens et de recueillir des commentaires à grande échelle. Au fur et à mesure que la quantité d’informations collectées augmente, il devient de plus en plus difficile pour les administrations qui manquent de temps et de compétences techniques de traiter ces données. Il s’ensuit que des informations précieuses se perdent en chemin, et que de nombreux projets de participation citoyenne peinent à récolter des résultats utilisables.

Chez CitizenLab, nous croyons que l’analyse des contributions des citoyens est une partie essentielle des projets d’engagement citoyen. Faciliter l’analyse permettrait non seulement aux gouvernements d’économiser du temps et de l’argent, mais il les aiderait aussi à puiser dans l’intelligence collective de leurs électeurs et à prendre de meilleures décisions. Ceci pourrait ainsi accroître la confiance dans la prise de décisions publiques et encourager le dialogue entre les gouvernements et leurs citoyens.

Appliquer l’intelligence artificielle à la participation citoyenne

Pour que ces ambitions deviennent réalité, nous avons développé nos propres techniques de traitement du langage naturel (natural language processing, ou NLP). Cette technologie, basée sur le machine learning et l’intelligence artificielle, est capable d’analyser un grand nombre de contributions citoyennes et d’en extraire rapidement les principaux enseignements.

Classification des idées citoyennes sur la plateforme de Rueil-Malmaison

Les idées sont automatiquement classées, regroupées ou géo-référencées. Les administrateurs de la plate-forme peuvent voir d’un coup d’œil de quels sujets les citoyens discutent, comment les sujets diffèrent selon les différents groupes démographiques et comment les conversations sont réparties à travers la ville ou la région. Il se peut que dans un quartier, les citoyens plus âgés demandent de meilleures routes alors que leurs homologues plus jeunes veulent au contraire plus de transports publics. Avec des données fiables à portée de main, les décideurs sont mieux équipés pour prendre des décisions et concevoir des politiques qui répondent véritablement aux besoins de leurs citoyens.

Localisation des idées citoyennes sur une carte

Si le sujet vous intéresse, nous revenons plus en détail sur notre technologie dans cet article.

Transformation numérique, facteur humain.

Nous sommes tout à fait conscients des défis que pose l’innovation dans le contexte des gouvernements. Premièrement, notre technologie doit être à la fois évolutive et adaptable aux particularités des différentes administrations. Elle doit refléter le fait que les modèles de classification, la langue utilisée et le contexte peuvent varier considérablement d’un pays ou même d’une ville à l’autre.

Plus important encore, les gouvernements sont des structures rigides où il peut être difficile et long de mettre en œuvre le changement. Une enquête menée en 2017 auprès des fonctionnaires américains a montré que seulement 30 % d’entre eux s’intéressaient  » fortement ou très fortement  » à la mise en œuvre de l’intelligence artificielle. Plus important encore, moins de 16 % l’avaient déjà fait. Il ne suffit pas de doter les villes d’une plate-forme de d’analyse de données : nous devons également comprendre en profondeur comment travaillent les fonctionnaires afin d’offrir un outil qui s’intègre de façon transparente à leurs flux de travail existants.

CitizenLab et Nesta: de nouvelles perspectives de recherche

Afin de répondre à ce défi, nous sommes très heureux d’annoncer que nous avons reçu une subvention pour le Collective Intelligence Programme de Nesta. Cette subvention de 20 000£ est accordée à des projets combinant intelligence humaine et intelligence artificielle pour résoudre des problèmes sociaux. Nesta est une fondation anglaise qui encourage l’innovation dans le secteur public et finance les projets audacieux qui ont un impact positif sur la société.

Au cours de la prochaine année, nous examinerons comment les fonctionnaires recueillent, analysent et utilisent actuellement les commentaires des citoyens, à la fois manuellement et à l’aide de notre outil. Nous avons choisi d’avoir une approche comparative et nous suivrons 6 villes de tailles et d’emplacements géographiques différents. En examinant en profondeur les méthodes et les flux de travail existants, nous cherchons à affiner notre outil et à mettre au point une technologie véritablement adaptée aux besoins des fonctionnaires et intégrée à leurs processus et à leurs connaissances.

Avec un taux d’adoption plus élevé de parmi les fonctionnaires, nous espérons aider les gouvernements à accroître leur efficacité et à traiter plus rapidement leurs contributions. Avec des données plus fiables, les gouvernements seront alors en mesure de prendre de meilleures décisions et d’élaborer des politiques qui répondent véritablement aux besoins de leurs citoyens, renforçant ainsi la confiance et la légitimité. C’est le début d’un voyage passionnant !

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