Trois cas d’usage IA à tester avec des données fictives
Courriers, préparation du conseil et suivi des contrats : trois pilotes utiles avec des sources, des limites et une validation humaine.
Un premier pilote doit être limité, mesurable et réversible. Il ne doit ni décider à la place d’un agent ou d’un élu, ni exiger un dossier nominatif pour démontrer sa valeur.
Voici trois cas qui permettent de tester la méthode avec des documents publics, anonymisés ou entièrement fictifs.
1. Préparer un projet de courrier
Entrée : une fiche fictive contenant l’objet, les faits utiles, le service compétent et les dates validées.
Assistance possible : structurer un accusé de réception, reformuler en langage clair et proposer un premier jet cohérent avec un modèle existant.
Contrôle : l’agent vérifie les faits, les délais, la compétence du service et les coordonnées. La signature reste dans le circuit habituel.
À exclure : nom, adresse personnelle, situation sociale, santé, contentieux ou information relative à un enfant dans un outil non autorisé.
2. Préparer un conseil municipal
Entrée : un corpus public ou autorisé, paginé et versionné, dont les annotations confidentielles et données nominatives inutiles ont été retirées.
Assistance possible : produire un résumé factuel, lister les points à arbitrer, formuler des questions de contrôle et indiquer les références de page.
Contrôle : le service porteur et la direction vérifient chaque affirmation. L’outil doit signaler les informations absentes au lieu de les compléter.
Limite : le débat, l’opportunité politique et le vote ne sont pas automatisés.
3. Suivre les échéances contractuelles
Entrée : un inventaire fictif ou un environnement validé contenant objet, durée, échéance et préavis.
Assistance possible : extraire les dates, classer les pièces à revoir et préparer un tableau d’alertes.
Contrôle : le service achat ou juridique relit les clauses. L’assistance ne décide ni de dénoncer, ni de renégocier, ni de prolonger un contrat.
Mesurer sans promettre
Avant le test, relever :
- le temps actuel sur un échantillon comparable ;
- le temps de contrôle et de correction ;
- le nombre d’erreurs ou d’informations manquantes ;
- la satisfaction des utilisateurs ;
- tout incident lié aux données.
Après le test, retenir le temps net après contrôle, pas seulement la vitesse de génération. Si la qualité baisse ou si le risque augmente, le pilote doit être corrigé ou arrêté.
Les recommandations de l’ANSSI sur les systèmes d’IA rappellent que la sécurité doit être pensée avec l’architecture, les accès, les données et les usages, pas ajoutée après le déploiement.
Source principale : consulter la publication officielle.