Pourquoi et comment utiliser l’IA ? La Confédération a dévoilé sa stratégie en matière de science des données. L’exécutif y explique le potentiel de ces techniques pour l’administration publique et les mesures pour renforcer et encadrer son emploi. La Confédération souhaite recourir davantage à la science des données, à l’intelligence artificielle et au machine learning. Elaborée par l’Office fédéral de la statistique (OFS), la «Stratégie en matière de science des données» vise à encourager le recours à ces techniques au sein de l’administration, et à mettre en place les bases nécessaires, en matière de compétences, d’infrastructure et d’organisation.

Le rôle pivot de l’OFS

C’est une nouvelle étape pour la Confédération dans le domaine de l’IA, qui avait fixé ses orientations en la matière fin 2020. Depuis, l’exécutif a mis en place un Centre national de compétences en science des données (DSCC) et mis sur pied mettre sur pied un réseau de compétences en intelligence artificielle (CNAI), afin de promouvoir cette technologie au sein de l’administration fédérale. Dénominateur commun de toutes ces initiatives, le rôle pivot de l’OFS. La stratégie précise d’ailleurs: «On dit parfois que la science des données est l’enfant de la statistique et de l’informatique. En filant cette métaphore, on peut conclure que la science des données a hérité quelque chose (dans l’idéal le meilleur) de ses deux parents, pour devenir une unité distincte. Son centre d’intérêt du moins la distingue de ses parents».

Pourquoi gouverner avec les données?

Comme de nombreuses entreprises privées, l’Etat veut donc s’appuyer davantage sur les données et l’IA. Les auteurs de la stratégie jugent que la science des données peut faire office d’instrument complémentaire dans l’élaboration des politiques publiques. Ils y voient notamment un moyen de mieux appréhender les tendances et événements sociaux ou économiques, d’évaluer les dispositions en place et d’en simuler de nouvelles, ou encore de fournir des insights pour soutenir le débat et la décision politique.
Dans sa stratégie, la Confédération relève toutefois que ces techniques doivent êtres centrées sur l’humain, tenir compte des besoins du personnel de l’administration et respecter les valeurs éthiques, juridiques et démocratiques du pays pour inspirer la confiance nécessaire. Plusieurs principes fondamentaux – protection des données, explicabilité, non-discrimination, reproductibilité, etc. – devraient ainsi guider l’application de la science des données dans l’administration.

Ancrer la pratique

Pour augmenter et encadrer l’usage de la science des données, la Confédération s’appuiera sur deux leviers. Premièrement, diverses mesures doivent ancrer ces techniques au sein de l’administration: code de bonnes pratiques, définition d’une gouvernance (responsabilités, financement), identification et promotion active de cas d’usages transversaux.

Coordonner la pratique

Deuxièmement, la stratégie mise sur plusieurs «rouages» pour coordonner et donner un cadre à l’application de la science des données dans l’administration fédérale: une communauté de pratique pour le partage d’expériences et savoir-faire et l’établissement d’un catalogue des outils disponibles; le développement des compétences avec la mise en place d’un programme de formation et le recrutement de spécialistes; l’emploi commun et coordonné des outils et la définition de standard; le développement d’une infrastructure permettant le partage de données au sein de l’administration conformément aux principes fondamentaux et aux dispositions légales.

Collaboration avec les cantons et la recherche

Qualifiant la science des données de «sport d’équipe» interdisciplinaire et transversal, la stratégie mise en outre sur la collaboration avec d’autres organisations. Avec les autres niveaux de l’administration suisse (cantons, communes) qui pourraient profiter du cadre et des plateformes mises en place au niveau fédéral; avec l’économie et la recherche, à l’image de la collaboration entre le Centre de compétences en science des données de la Confédération et le Swiss Data Science Center des EPF; ou encore à l’international notamment en matière de règlementation de l’IA.

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