Utilisation de capteurs pour surveiller les niveaux de remplissage des poubelles et optimiser les itinéraires et les horaires de collecte de déchets (Barcelone, Espagne) ; Anticipation des besoins de maintenance de la voirie (San Diego, USA) ; Plateforme en ligne pour collecter et analyser les propositions des habitants face aux défis urbains (Reykjavik, Islande) ; Traduction multilingue en direct des échanges lors de réunions publiques (San Jose, Gilroy, North Las Vegas – USA)… On voit émerger aujourd’hui dans les villes des usages variés de l’IA ; s’il faut se garder de regarder les problèmes urbains sous le seul angle technique (comme le soulignait Aissia Kerkoub, DGA de la Ville de Lyon dans un récent article), développer une culture réflexive de l’IA passe aussi par la pratique, pour en tester le potentiel comme les limites..
Dans ce sens, l’Innovation studio, qui rassemblait les 120 responsables de l’innovation de 90 villes soutenues par la Fondation, était consacré à l’expérimentation de l’IA générative dans la conduite de projets d’innovation. Le défi : prototyper des solutions de réduction des îlots de chaleur urbain pour la ville fictive de Sunville. NB pour les plus techno-béotiens : l’IA générative, c’est la catégorie d’IA qui se concentre sur la création de données, de contenu ou de choses artistiques, de façon indépendante ; elle diffère de l’IA classique, qui se concentre sur des tâches spécifiques telles que la classification, la prédiction ou la résolution de problèmes. Nous avons donc suivi un script (à retrouver ici si vous avez envie de faire l’expérience) qui nous a permis de tester et comparer différentes IA pour travailler à la définition des problèmes, à l’idéation et au prototypage. L’exercice a permis de glaner des conseils pour tirer le meilleur parti de la recherche :
- être le plus précis possible sur la tache attendue (un résumé en 10 points, une liste de 15 meilleures pratiques, un haiku…)
- Spécifier le contexte de la demande, les informations dont on dispose déjà, des exemples (quel est le but final, quelles sont les idées existantes, …?)
- Mentionner à qui doit s’adresser la production (aux habitant.e.s de tel quartier, à une élue, à un réseau militant, …)
- Ne pas hésiter, après une première réponse, à préciser une attente supplémentaire pour aller plus loin.
Le fait de dédier du temps, de manière collective, à l’exercice, permet de réaliser à quel point les niveaux de culture et d’usage de l’IA générative au sein des administrations sont variés et reposent souvent plus sur une pratique individuelle que sur une démarche collective. A titre personnel, si l’usage m’a semblé assez bluffant pour la phase de qualification d’un problème (produire une liste qualifiée des personnes potentiellement concernées par une situation par exemple), la génération d’idées nouvelles semble plus limitée (nous sommes resté.e.s dans le scope des bonnes pratiques existantes, avec un biais un peu techno-solutionniste…).
L’expérience, qui a aussi permis de souligner rapidement plusieurs biais (pourquoi tout le monde est-il blanc sur l’image ?), les failles (comment vérifier les données pour éviter les hallucinations ?), … donne envie de poursuivre la conversation : comment porter une culture de l’IA mieux distribuée au sein des administrations, au-delà des équipes d’innovation (mais aussi en termes de genre, d’âge, de niveau de responsabilité, etc.) ? De quelle manière adresser son impact sur les métiers (disparition de certaines taches, création de nouveaux besoins, … ) ? Quels usages prioriser en tenant compte de l’empreinte carbone (énorme) de cette technologie ? Comment construire ou adapter l’IA aux spécificités de l’action publique ? Pour répondre à certaines de ces questions, la ville de San José a initié en 2023 une coalition de villes pour une usage responsable de l’IA, notamment pour partager des chartes internes, des guides de marchés publics relatifs à l’IA, des cas d’usages, etc.