Albert a été développé sous l’impulsion de la direction interministérielle du numérique (Dinum). Il s’impose comme un pilier de l’intelligence artificielle (IA) générative pour l’administration française. Ce modèle de langue, lancé en avril 2024, repose sur des technologies open source. Il intègre notamment celles de Meta et de l’entreprise française Mistral. Son déploiement vise à répondre aux besoins spécifiques des agents de l’État. Il facilite le traitement et l’analyse de documents sensibles.
L’administration a conçu Albert pour en garder la maîtrise totale. Cela garantit un contrôle complet sur l’hébergement et l’usage des données. Ce choix assure la confidentialité et la conformité des traitements. Il permet aussi aux ministères d’adopter une solution flexible et adaptée à leurs missions. L’outil est aujourd’hui utilisé par les ministères de la Justice et de la Culture ainsi que par l’Académie de Lyon.
Une adoption progressive au sein des services publics
Albert accompagne les agents de l’État dans leurs tâches quotidiennes. Il facilite la rédaction automatique de documents et la synthèse de dossiers complexes. Parmi les fonctionnalités clés, la génération augmentée de récupération (RAG) offre une recherche optimisée au sein d’un corpus documentaire spécifique.
Le ministère de la Culture l’a intégré dans son comparateur d’IA conversationnelles, compar:IA, tandis que les outils bureautiques de l’État exploitent ses capacités pour la reformulation de textes et l’assistance aux calculs via l’outil Grist. Par ailleurs, Albert intervient dans les visioconférences en assurant la transcription des échanges.
Mutualisation et optimisation des ressources
L’Académie de Lyon a adapté Albert pour gérer la mobilité des enseignants. Ce processus est soumis à de nombreuses réglementations. Cette initiative pourrait être répliquée dans d’autres académies confrontées aux mêmes enjeux. L’objectif est de mutualiser les efforts et de rationaliser l’utilisation des modèles d’IA au sein de l’administration.
L’État ouvre l’accès au code source d’Albert sur des plateformes comme GitHub et Hugging Face. Cette politique encourage les contributions externes et améliore continuellement le modèle. Cette démarche vise à encourager les contributions externes et à enrichir continuellement le modèle grâce à des améliorations partagées.
Vers une IA juridique plus précise
Les technologies d’IA basées sur l’apprentissage automatique restent sujettes à des erreurs, ce qui représente un défi important dans les domaines sensibles comme le droit. Pour améliorer la fiabilité des réponses fournies par Albert, un graphe de connaissances est en cours de développement. Ce modèle de données relie les informations entre elles pour structurer et vérifier la cohérence des résultats fournis. Il permet ainsi d’assurer une meilleure précision des réponses, en s’appuyant sur des faits vérifiés et des sources officielles.
Un autre axe de recherche porte sur l’introduction d’un système multi-agents pour la gestion des requêtes complexes. Ce dispositif permettra de classifier les demandes selon leur niveau de précision, d’analyser les documents pertinents et d’établir une hiérarchie des sources utilisées. L’administration vise à renforcer la transparence dans le traitement des informations et à accroître la confiance des utilisateurs.
Une stratégie en évolution
Albert évolue par cycles de six mois. Chaque mise à jour intègre des ajustements basés sur les retours des utilisateurs. Cette méthode évite les dérives constatées sur d’anciens projets informatiques de l’État. Elle maintient aussi un haut niveau d’efficacité opérationnelle.
L’IA au sein de l’administration publique représente un levier majeur d’optimisation des services. L’État développe Albert en misant sur l’open source et une approche progressive. Cela permet une intégration durable des technologies tout en assurant une maîtrise complète de leur utilisation.
