Albert, l’IA générative novatrice, réinvente l’administration publique. *Ce dispositif révolutionnaire* déploie des applications remarquables, *transformant en profondeur le quotidien des agents.* L’État mise sur cette technologie pour moderniser ses services tout en garantissant *une interaction transparente avec les citoyens.* En combinant puissance des modèles de langage et open source, Albert façonne un avenir numérique audacieux, tout en s’attaquant aux enjeux de la souveraineté.
Le grand modèle de langue (LLM) baptisé Albert, introduit en avril 2024, représente une avancée significative pour l’État ainsi que pour ses institutions. Initialement conçu pour assister les agents dans leurs tâches administratives, Albert se déploie aujourd’hui à grande échelle au sein des ministères, notamment ceux de la Justice et de la Culture, mais également au sein de l’académie de Lyon.
Basé sur le modèle open source Llama 3.1 de Meta et d’autres LLM de Mistral, Albert incarne une solution d’IA souveraine. Cette technologie, complètement open source, a pour objectif de garantir la sécurité et la fiabilité des données sensibles manipulées au sein de l’administration publique. Ulrich Tan, chef du pôle Datalab, souligne que cette démarche a été mise en place pour répondre à chaque cas d’usage en IA générative, tout en garantissant que l’outil soit exclusivement destiné aux agents publics.
Fonctionnalités d’Albert
Albert englobe une vaste gamme de capacités d’IA générative. Sa conception permet des fonctionnalités variées, allant de la rédaction automatique à la synthèse de documents, sans oublier la génération augmentée de récupération (RAG). Ce dernier procédé permet d’extraire des réponses d’un corpus de fichiers spécifiques, ce qui améliore la qualité des informations fournies aux agents.
Une caractéristique notoire d’Albert réside dans son utilisation comme assistant au service des agents, maintenant la responsabilité de la relation avec les usagers. Les agents bénéficient ainsi d’outils performants, tout en étant impliqués dans la gestion des interactions avec les citoyens.
Mise en œuvre par l’État
La direction interministérielle du numérique (Dinum) a élaboré Albert dans une approche personnalisée, permettant ainsi aux ministères d’accéder à ses capacités à travers une API. Cette initiative a été nommée LLM as a Service, offrant ainsi aux 2,5 millions d’agents d’État l’opportunité d’intégrer ces technologies dans leurs activités quotidiennes. La Dinum œuvre dans une logique de déploiement structuré et ouvert, ayant déjà rendu accessible le code d’Albert sur des plateformes telles que GitHub et Hugging Face.
Expérimentations et premiers résultats
Au cœur d’une start-up d’État incubée par l’accélérateur de la Dinum, Albert a été intégré au sein de France Services. Cette expérimentation a donné naissance à Albert France services, destiné à supporter les conseillers d’État dans la réponse aux questions administratives des citoyens. Les résultats préliminaires sont prometteurs : 71% des utilisateurs rapportent une facilité d’utilisation et 58% souhaitent recommander l’outil à leurs collègues.
Un autre cas d’usage d’Albert est sa connexion avec compar:IA, un comparateur d’IA conversationnelles développé par le ministère de la Culture. Albert est également intégré dans la suite bureautique de l’État, où il aide à la réformulation, à la synthèse et à la génération de texte, facilitant ainsi le travail des agents administratifs.
Investissements et perspectives d’évolution
L’État a engagé plus d’un million d’euros dans le développement d’Albert au cours de l’année 2024. Les projets liés à Albert, par leur caractère open source, visent à favoriser l’innovation ouverte au sein des administrations. L’implémentation progressive des capacités d’Albert se déroule en plusieurs étapes, avec un objectif clair : concevoir des applications en production dans des délais courts, évitant ainsi les écueils des projets informatiques complexes antérieurs.
La Dinum envisage des projets de recherche et développement autour d’un graph de connaissances qui garantira des réponses plus précises, notamment sur des questions juridiques. Cette avancée pourrait réduire les erreurs que certains modèles actuels peuvent générer, en améliorant ainsi la qualité des informations fournies.
RAG multi-agent et nouvelles innovations
Un projet de recherche mené sur la base d’Albert explore la possibilité d’un RAG multi-agent. Ce dispositif permettra à plusieurs agents d’évaluer et de traiter les questions posées, en classifiant les demandes selon leur degré de complexité. Un travail de synthèse sera alors effectué pour fournir les réponses les plus pertinentes.
Implications sociétales
Albert ne se limite pas seulement à une amélioration de l’efficacité administrative. Sa mise en œuvre soulève également des questions sur l’éthique et la gouvernance des technologies d’IA. La multiplication des projets doit se faire dans un cadre de transparence et de responsabilité, afin d’éviter les risques associés aux inégalités et à la fracture numérique.
Les ambitions d’Albert s’inscrivent dans un contexte de régulation et de sécurité croissantes, tant au niveau national qu’européen. Des initiatives comme la future régulation européenne de l’IA générative s’appuieront sur des outils comme compar:IA, illustrant ainsi le potentiel de cette technologie pour renforcer les capacités administratives tout en veillant à la protection des utilisateurs et à l’équité.
Questions fréquentes sur Albert, l’intelligence artificielle générative de l’État
Qu’est-ce qu’Albert et quelle est sa fonction principale au sein de l’administration ?
Albert est un grand modèle de langage (LLM) développé par la direction interministérielle du numérique pour assister les agents publics dans leurs missions. Il est conçu pour faciliter des tâches telles que la rédaction automatique de textes et la synthèse de documents.
Comment Albert est-il intégré et utilisé par les différents ministères ?
Albert est mis à disposition des ministères via une API, leur permettant de développer des applications personnalisées pour répondre à leurs besoins spécifiques en matière d’intelligence artificielle générative.
Quelles sont les implications d’Albert pour les agents de l’État et leur relation avec les usagers ?
Albert est conçu comme un aide pour les agents, qui restent responsables de l’interaction avec les usagers. Cela permet d’automatiser certaines tâches tout en maintenant la responsabilité humaine dans le processus.
Quels cas d’usage concrets ont été développés avec Albert jusqu’à présent ?
Des cas d’usage incluent le support aux conseillers de France Services pour répondre aux questions administratives des citoyens, ainsi que son intégration dans des outils bureautiques pour la génération et la synthèse de texte.
Comment Albert gère-t-il les données sensibles et la sécurité des informations ?
Albert est installé sur des instances sous contrôle complet de l’administration, assurant la protection des données sensibles traitées. Son modèle open source permet également de répondre à divers cas d’usage tout en respectant la sécurité des informations.
Quels retours ont été reçus sur l’utilisation d’Albert auprès des agents de France Services ?
Les premiers retours indiquent que 71% des utilisateurs trouvent Albert facile à utiliser, et 58% se déclarent prêts à recommander l’outil à leurs collègues, ce qui souligne son efficacité dans le cadre des missions administratives.
Quel est l’engagement de l’État en matière de financement et de développement d’Albert ?
Pour l’année 2024, l’État a investi plus d’un million d’euros dans le développement d’Albert, avec une intention de continuer à ouvrir et à partager les projets qui en découlent sous une approche open source.
Albert est-il destiné uniquement à l’administration française ou peut-il être utilisé à l’international ?
Bien qu’Albert soit principalement développé pour l’administration française, le modèle peut inspirer d’autres administrations publiques à travers le monde, et son modèle open source pourrait être adapté à des besoins similaires ailleurs.
Quelles innovations futures sont prévues pour Albert et les modèles de langage associés ?
Des projets futurs incluent l’intégration d’un graph de connaissances pour améliorer la précision des réponses, ainsi que le développement d’une architecture multi-agent pour gérer des questions complexes de manière plus efficace.
