Les outils d'IA accélèrent les tâches de conformité et de recherche dans les agences fédérales américaines

Les agences fédérales utilisent l'intelligence artificielle pour accélérer l'analyse de conformité et les tâches de recherche, tandis que les cadres et la supervision se concentrent sur la transparence et l'explicabilité de ces processus.

Les responsables de la cybersécurité du Département de l'Air Force et du Bureau de la sécurité diplomatique du Département d'État ont déclaré que des systèmes d'IA sont utilisés pour résumer les résultats de conformité, permettant aux analystes humains de revoir les informations plus efficacement. Ces outils soutiennent les analystes en convertissant des données complexes en résumés sous forme de points, ce qui peut rationaliser la prise de décision et l'achèvement des tâches.

Le Lt. Col. Frank Jamerson a décrit un processus où les analystes de conformité utilisent des résultats générés par l'IA pour indiquer la conformité, puis organisent ces conclusions en résumés concis. Manny Medrano du Bureau de la sécurité diplomatique du Département d'État a déclaré que l'IA permet aux analystes de traiter des volumes de données plus importants, ce qui leur permet de consacrer plus d'attention aux tâches nécessitant une plus grande complexité et jugement.

NORC à l'Université de Chicago a développé un cadre, connu sous le nom d'AI-DQSI, qui guide l'utilisation responsable de l'IA dans la préparation des données statistiques fédérales. Ce cadre souligne l'importance de la transparence, de l'explicabilité et de la conception avec intervention humaine pour garantir que les utilisateurs puissent comprendre et intervenir dans les résultats générés par l'IA lorsque cela est nécessaire.

Ce que montrent les chiffres

• Les agences fédérales ont signalé environ 1 200 cas d'utilisation de l'IA actuels et prévus
• Seules cinq des 23 agences civiles soumises à la loi CFO ont fourni des informations complètes pour chaque cas d'utilisation de l'IA
• Le GAO a identifié des inventaires incomplets et inexacts comme un défi de gestion

Le cadre de NORC souligne également comment l'IA peut aider avec des tâches telles que la création de métadonnées, l'harmonisation des données et l'évaluation de la qualité, tout en maintenant la supervision et le contrôle des analystes. Cette approche vise à équilibrer les avantages d'efficacité de l'IA avec le besoin de supervision humaine et de responsabilité dans les processus de données fédérales.

Malgré l'adoption croissante des outils d'IA, le Bureau de la responsabilité gouvernementale (GAO) a rapporté que les inventaires des cas d'utilisation de l'IA dans les agences fédérales sont souvent incomplets ou inexacts. Selon le GAO, un petit nombre d'agences ont fourni des détails complets pour chaque application d'IA, ce qui peut entraver la gestion efficace et la supervision du déploiement de l'IA.

Les agences fédérales ont identifié environ 1 200 cas d'utilisation de l'IA, à la fois actuels et prévus, dans 20 des 23 agences civiles soumises à la loi CFO. Cependant, le GAO a constaté que des rapports incomplets et des lacunes dans les données demeurent un problème persistant, affectant la capacité à surveiller et à guider efficacement la mise en œuvre de l'IA.

Le GAO a déclaré que ces lacunes dans les inventaires des cas d'utilisation de l'IA posent des défis pour la gestion du déploiement et de la supervision des technologies d'IA dans les opérations fédérales. Des efforts pour améliorer l'exactitude et l'exhaustivité de ces inventaires sont en cours, dans le but de soutenir une utilisation responsable et efficace de l'IA dans les agences gouvernementales.

* Cet article est basé sur des informations publiquement disponibles au moment de la rédaction.