Projets de recherche

Intelligence artificielle dans le secteur public

L'intelligence artificielle (IA) est actuellement l'un des sujets les plus débattus dans la recherche et la pratique de l'innovation. Elle implique des systèmes informatiques pour effectuer des tâches qui, autrement, nécessiteraient l'intelligence humaine. Ces dernières années, les progrès technologiques ont permis de nouvelles applications de l'IA telles que les voitures à conduite automatique et les chatbots intelligents, ce qui laisse espérer qu'elle apportera bientôt des améliorations au fonctionnement des organismes publics. Souvent, des algorithmes d'apprentissage machine (supervisés, non supervisés et des algorithmes d'apprentissage par renforcement) sont utilisés pour mettre en œuvre ces applications. Dans cet axe de recherche, nous étudions les possibilités, les opportunités et les risques des applications de l'IA, en nous intéressant plus particulièrement aux organisations publiques.

Adoption de l'intelligence artificielle dans les organisations publiques (Oliver Neumann, Katharina Guirguis, Reto Steiner)

Dans de nombreux domaines du secteur public, l'utilisation de l'IA suscite à la fois de grandes attentes et de nombreuses préoccupations. Toutefois, à ce jour, le nombre d'applications fonctionnelles de l'IA dans les organismes publics est encore très limité et nous ignorons encore quels mécanismes conduisent à une adoption réussie de l'IA. Afin d'améliorer notre compréhension de ces mécanismes, ce projet étudie de manière empirique les différentes approches adoptées par les organismes publics pour mettre en place des projets d'IA. Plus précisément, le projet explore l'adoption de l'IA dans différentes organisations publiques suisses, en se concentrant sur les organisations qui ont déjà commencé à travailler sur au moins un projet d'IA. Dans le cadre d'entretiens qualitatifs, différents facteurs possibles influençant le succès de l'adoption de l'IA sont examinés, tels que les facteurs organisationnels, environnementaux ou technologiques. Les résultats de l'étude devraient permettre à la fois de faire avancer le débat scientifique et d’aider les organisations publiques à mieux comprendre les facteurs de succès de la mise en œuvre des projets d'IA.

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