Les villes se mobilisent pour tirer le meilleur parti de l’IA générative

la grande majorité des maires (96 %) souhaitent savoir comment ils peuvent utiliser des outils d’IA générative comme ChatGPT, qui s’appuient sur l’apprentissage automatique pour identifier des modèles dans les données et créer ou générer de nouveaux contenus après avoir reçu des invites – pour améliorer le gouvernement local. Parmi les villes interrogées, 69 % déclarent qu’elles explorent ou testent déjà la technologie. Plus précisément, ils souhaitent savoir comment cela peut les aider à relever plus rapidement et avec succès les défis émergents en matière de circulation et de transport, d’infrastructures, de sécurité publique, de climat, d’éducation, etc.

Pourtant, même si la majorité des dirigeants urbains interrogés explorent le potentiel de l’IA générative, seule une petite fraction d’entre eux (2 %) déploie activement cette technologie. Ils ont indiqué qu’un certain nombre de problèmes entravent une mise en œuvre plus large, notamment le manque d’expertise technique, les contraintes budgétaires et les considérations éthiques telles que la sécurité, la confidentialité et la transparence.

Photo gracieuseté de Bloomberg Philanthropies.

le MIS de cette année a été conçu pour offrir aux maires une expérience pratique de l’IA générative et la possibilité de travailler ensemble et avec des experts de premier plan pour tracer la voie à suivre pour exploiter cette technologie de la manière la plus efficace et responsable dans les mairies. Certaines des nombreuses stratégies dont ils ont discuté comprennent :

Les villes se mobilisent pour tirer le meilleur parti de l’IA générative

Les données montrent que les maires sont désireux d’en savoir plus sur l’IA générative et sur la manière dont elle peut améliorer leur travail au nom des résidents. Mais ils ont aussi des inquiétudes et ont besoin d’aide, notamment en matière d’expertise technique. L’une des clés pour les villes est donc d’envisager de désigner quelqu’un pour devenir un référent interne en matière d’IA générative. Cela signifie identifier les membres de l’équipe qui se donneront pour mission de rester à jour sur la technologie et d’explorer ses applications.

Démystifier l’IA générative est essentiel pour garantir une compréhension globale et généralisée de ses possibilités. Comme l’a souligné Mitchell Weiss, professeur à la Harvard Business School : « Une condition préalable pour décider comment nous devrions et ne devrions pas utiliser ces outils est de savoir comment nous pourrions et ne pourrions pas utiliser ces outils. » Pour cette raison, les villes devraient éviter de confiner ce travail à un service informatique. Au lieu de cela, les dirigeants de la ville et leurs équipes devraient s’engager directement dans la technologie et, peut-être, rendre visite aux professeurs des universités locales ou aux entreprises axées sur les applications d’IA générative. De cette façon, les dirigeants, leurs équipes et un échantillon représentatif d’employés peuvent développer une idée tangible de la direction que prend la technologie.

Photo gracieuseté de Bloomberg Philanthropies.

De plus, comme cette technologie est en constante évolution, les villes devraient intégrer des tests continus dans leurs plans afin de tirer le meilleur parti de toute avancée. « Ne figez pas votre image sur ce que l’IA générative est basée sur ce que vous voyez aujourd’hui, car elle évolue [and] ça va probablement mieux », a déclaré Weiss.

C’est quelque chose qui est au cœur de Buenos Aires’ efforts avec son chatbot Boti, que les résidents peuvent envoyer par SMS en utilisant WhatsApp pour accéder à des services comme le partage de vélos. Melisa Breda, sous-secrétaire de la ville chargée des politiques publiques fondées sur des données probantes, affirme que des tests sont effectués en permanence car « les outils d’aujourd’hui évoluent, ils changent ».

/p>

En savoir plus

Stratégies pour relever les défis urbains complexes

En savoir plus

En savoir plus

Les maires et autres dirigeants municipaux sont à juste titre déterminés à éviter de s’aventurer trop profondément – ​​ou trop rapidement – ​​dans une nouvelle technologie, pour ensuite voir les expériences échouer. Après tout, certains ensembles de données utilisés pour former des systèmes d’IA générative peuvent ne pas représenter toute la réalité et conduire à des résultats biaisés. Même des faux pas modestes risquent de gâcher les résultats et l’engagement des résidents.

« Nous pourrions perdre la confiance de nos résidents s’ils sentent que, lorsqu’ils interagissent avec nous, ils n’obtiendront pas de véritables réactions de notre part, qu’ils ne font que recevoir cette machine », a déclaré Santiago Garces, directeur de l’information. dans Boston.

La boîte à outils de Boston pour l’utilisation de l’IA présente trois guides simples : premièrement, n’incluez pas d’informations sensibles ou confidentielles dans les invites ; ensuite, divulguer l’utilisation de l’outil afin que les citoyens en soient informés ; et enfin, examinez les sorties de l’IA pour en vérifier la précision et la sensibilité. Ces garde-fous simples laissent beaucoup de place à l’utilisation de l’IA, depuis l’utilisation de la technologie pour rédiger des descriptions de poste jusqu’à un effort encore exploratoire pour lui faire traduire un langage distinctif afin d’impliquer plus efficacement les résidents qui parlent des langues autres que l’anglais.

Comprendre comment l’IA générative est déjà utilisée à la mairie.

City AI Connect. Mais les dirigeants locaux devraient également chercher des idées et de l’inspiration au sein de leur propre mairie.

Une approche pour y parvenir peut consister à dresser un inventaire de l’utilisation actuelle de l’IA dans leurs organisations. Les villes peuvent combiner cela avec d’autres méthodes de communication plus en temps réel. À Boston, la ville est allée jusqu’à créer une chaîne Slack pour discuter du potentiel et des problèmes de l’IA, et suivre les progrès. Une chose qu’ils ont apprise, c’est que les citoyens, les membres de la communauté et d’autres acteurs civiques font eux-mêmes des progrès.

« C’est déjà là, les gens y ont déjà accès », a déclaré Blauer. « Il faut donc fondamentalement savoir ce qui existe et comment cela est utilisé. »

À Buenos Aires, la ville a décidé de se concentrer initialement uniquement sur les catégories d’utilisation de l’IA générative à faible risque pour garantir que les chatbots et autres outils qu’ils ont déployés n’abusent pas de la confiance ou n’abordent pas de sujets polarisants. C’était important, étant donné que les outils d’IA générative ont le potentiel de présenter des informations incorrectes comme des faits. En d’autres termes, ils peuvent inventer des choses.

Buenos Aires a également mis en place des garanties supplémentaires pour empêcher la technologie de recevoir ou d’afficher du contenu sensible. « Il existe un premier niveau de sécurité qui garantit que ni l’entrée ni la sortie ne contiennent des informations que nous ne souhaitons pas fournir », a déclaré Breda.

Les villes qui ne disposent pas des ressources nécessaires pour imposer des garanties précises peuvent envisager de commencer à utiliser l’IA générative pour des tâches à faible risque, telles que la rédaction de lettres ou de documents permettant de dialoguer plus rapidement et de manière plus réactive avec le public. Même dans ce cas, il est essentiel qu’un membre du personnel examine les documents générés par l’IA, pour garantir leur exactitude et leur pertinence, avant qu’ils ne soient partagés avec le public.

Mais plus important encore, les maires devraient envisager d’identifier des opportunités claires pour expérimenter en toute sécurité, plutôt que de retarder complètement l’exploration de la technologie.

« Ne choisissez pas d’abord la chose la plus difficile et la plus sensible », a suggéré Cara LaPointe, une futuriste qui a codirigé le Johns Hopkins Institute for Assured Autonomy. « Choisissez les choses qui présentent un faible risque, mais qui ont potentiellement un impact très élevé. »