Retour sur le hackathon GenAI for Public Good

L’objectif de ce hackathon : répondre à des défis d’intérêt général s’inscrivant dans le cadre des défis « AI Convergence » portés par le secrétariat général pour l’investissement et l’initiative France 2030, visant à mettre en œuvre des solutions d’IA souveraines pour répondre à des défis critiques d’intérêt public. Retour sur cet événement exceptionnel.

Plus de 100 professionnels du numérique, issus des secteurs publics et privés, venant de différents pays tels que le Canada, l’Allemagne, le Royaume-Uni, en plus de la France, se sont réunis au ministère de l’Action publique, de la Fonction Publique et de la Simplification.

Ils ont travaillé par équipe de 4 à 6 personnes et relever 2 défis principaux s’inscrivant dans le cadre de la stratégie numérique de l’État : plus de simplification, d’efficacité et de souveraineté grâce au numérique.

• « High-Value Algorithms : algorithmes à haute valeur ajoutée, axés sur les progrès fondamentaux de l’IA, tels que la traduction automatique, la synthèse vocale et l’analyse géospatiale » ;
• « High-Impact Use Cases with APIs : cas d’usage à fort impact, appliquant l’IA pour créer des outils pratiques fournissant de nouveaux ou de meilleurs services aux citoyens, en s’appuyant sur l’efficacité, la simplicité et/ou l’inclusion ».

3 projets lauréats à haut potentiel par catégorie parmi 17 projets présentés

• SONIC - Smart Open Navigable Intelligent Consultant pour la catégorie « High-Value Algorithms » visant à faciliter la compréhension et l’application du règlement européen sur l’intelligence artificielle pour les entreprises, chercheurs et décideurs.
• De Facto - mon assistant juridique pour la catégorie « High-Impact Use Cases with APIs » visant à réduire les délais de traitement des dossiers pénaux pour les justiciables et les procureurs.

Prix spécial du Jury
Démarches Simplifiées : Éliane est un agent conversationnel innovant conçu pour accompagner les agents publics dans leur mission de simplification des démarches administratives. Cet outil d’aide à la décision s’appuie sur l’intelligence artificielle pour évaluer les formulaires de demande et suggérer des améliorations en accord avec les principes de simplicité et de clarté du langage.

Retrouver la liste et le descriptif des autres projets en bas de cette page.

« Our goal was to collaborate with teams from France and other countries on how to use generative AI for the public good. We formed a diverse team of agencies and government bodies to tackle the challenge of promoting open data and better access to information. We focused on the issue of free information requests, which are time-consuming for government employees to process. It’s difficult to determine what information can be publicly released. So, we developed a generative AI tool that scans documents for sensitive information, like personal data. If the document is clear of sensitive information, it can be easily released. This allows employees to quickly review highlighted documents, speeding up response times and increasing confidence in what can be shared. Ultimately, this tool helps make more data and information publicly available. Personally, I found this project incredibly valuable, not just for the tool itself, but also for the opportunity to work with international teams, exchange perspectives on AI, and learn about different AI strategies from various ministers. » German Team.

« C’est super intéressant de rencontrer ici des personnes qui travaillent sur les mêmes technologies que nous, même si leurs approches sont parfois différentes des nôtres. On développe “Albertine”, la petite sœur d’Albert. C’est une application avec une extension Chrome qui permet d’interagir avec n’importe quel site web. On peut discuter avec un chatbot et il peut même trouver des infos sur le site en surlignant les éléments de réponse importants. On l’a testée sur des sites du gouvernement et ça marche plutôt bien. En gros, c’est un peu comme ChatGPT, mais intégré au navigateur web. Franchement, je reviendrai sans hésiter au prochain Hackathon. C’est vrai qu’on fait un peu la même chose dans le privé et dans le public, mais l’ambiance dans le secteur public est plus sympa et ouverte. » Fana Rakotoasimbola, ingénieur MLOPS chez SFR.

« We’re really similar to the French incubator – we’re an incubator in the UK civil service too. We’re big fans of hackathons, especially those focused on public good, and this one has been fantastic. It’s been so relaxed and the venue is gorgeous! We’ve been working on a tool to help streamline large infrastructure projects, making them more efficient and cost-effective. This hackathon has been incredibly valuable. Getting to use Albert AI, seeing other platforms (some very similar to our own), and working with different datasets has been great. The best part has been collaborating with the other teams, seeing the challenges they face, and learning how they approach problem-solving. It’s been really insightful. » UK Team.

Des moyens inédits

Pour ce faire, ils ont eu accès à des ressources techniques de pointe, notamment l’API Albert, exploitant des GPU H100 pour fournir une puissance de calcul optimisée, adaptée aux tâches d’IA générative telles que la création de textes, la transcription audio et la recherche sémantique. Ils ont également bénéficié des infrastructures du CNRS et des plateformes collaboratives comme Onyxia Datalab et le système statistique public - SSP Cloud de l’INSEE, conçues pour répondre aux exigences des projets nécessitant une capacité de traitement intensif et une manipulation avancée des données.

Les équipes techniques ont été accompagnées par des coachs de l’INSEE, de la DINUM et de beta.gouv.fr

Prochaines étapes

Les projets lauréats bénéficieront de moyens immédiats de la part des équipes de la DINUM leur permettant de passer à l’échelle, en particulier un accompagnement de la part de l’incubateur ALLiaNCE et l’accès à l’API Albert.

En organisant ce hackathon, l’État créé les conditions de stimuler l’innovation et démontrer l’expertise française en matière d’IA, mais également de poser les fondations d’une IA responsable et au service du bien commun, tout en préparant le terrain pour les défis de demain.

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