← Cas
Royaume-UniSecteur public2025 – en cours

Gouvernement écossais

Analyse des réponses aux consultations par Consult AI

Des fonctionnaires écossais ont utilisé l’IA pour regrouper plus de 2 000 réponses à une consultation, avec des résultats proches de ceux des évaluateurs humains

En coursDéclaration de l’entreprise

Problématique

Les gouvernements du Royaume-Uni organisaient environ 500 consultations publiques par an. Les fonctionnaires lisaient et classaient manuellement les réponses écrites avant d’élaborer les politiques publiques, ce qui mobilisait beaucoup de temps de travail.

Approche

Le gouvernement écossais a testé Consult sur les réponses à une consultation sur l’encadrement des interventions esthétiques non chirurgicales, comme les injections de comblement des lèvres. L’Incubateur pour l’IA du gouvernement britannique (Incubator for AI, i.AI) a développé cet outil d’IA générative dans le cadre de sa suite Humphrey. Consult a proposé des thèmes à partir de plus de 2 000 réponses à six questions ouvertes et leur a rattaché les réponses, tandis que des experts du gouvernement vérifiaient et affinaient les thèmes. Pour cette première utilisation en conditions réelles, les fonctionnaires ont également examiné manuellement chaque réponse afin de comparer les résultats.

Chiffres clés

0.76score F1 des affectations thématiques de l’outil par rapport aux évaluateurs humains (1,0 correspond à un résultat parfait)Déclaration de l’entreprise[1][3]
2,000+réponses à six questions ouvertes analysées lors de l’expérimentation en conditions réellesDéclaration de l’entreprise[1][2]
23 sectemps médian d’examen par réponse avec l’outilDéclaration de l’entreprise[3]
75,000 daysjournées d’analyse économisées par an selon les projections en cas d’utilisation à l’échelle du gouvernement (estimation)Déclaration de l’entreprise[1][2]

Enseignement

Les fonctionnaires ont vérifié chaque réponse manuellement pendant l’expérimentation et mesuré la concordance de l’outil avec les évaluateurs humains, avec un score F1 de 0,76. Les économies annuelles de 75 000 journées de travail et d’environ 20 millions de livres étaient des projections pour une utilisation à l’échelle du gouvernement, une évaluation complémentaire étant prévue avant l’extension.

Catégories

Type d’innovation
Innovation de procédé
Technologie d’IA
IA générative
Type de preuve
Déclaration de l’entreprise

Sources

  1. Government-built Humphrey AI tool reviews responses to consultation for first time in bid to save millions
    Department for Science, Innovation and Technology (DSIT)14 mai 2025Publication gouvernementale
  2. Consult evaluation: Scottish Government's non-surgical cosmetic procedures consultation
    Digital Government Hub2025Étude ou rapport de recherche

Résumés des sources

[1]Department for Science, Innovation and Technology (DSIT)14 mai 2025

Le ministère britannique de la Science, de l’Innovation et de la Technologie (Department for Science, Innovation and Technology) a rapporté que la première expérimentation de Consult en conditions réelles avait couvert plus de 2 000 réponses à six questions en Écosse. Son score F1 était de 0,76, et les écarts avec les évaluateurs humains modifiaient à peine le classement des thèmes. Le ministère projetait des économies annuelles de 75 000 journées de travail et d’environ 20 millions de livres sur 500 consultations. L’outil restait au stade expérimental dans l’attente d’une évaluation complémentaire.

[2]Holyrood14 mai 2025

Holyrood a rapporté que la ministre écossaise de la Santé publique avait salué l’expérimentation de Consult et que les fonctionnaires participants avaient fait état de gains de temps importants. Des personnes continuaient à vérifier les résultats. Les économies chiffrées par le gouvernement étaient des projections.

[3]Digital Government Hub2025

L’évaluation d’i.AI a établi un score F1 multi-étiquette de 0,76 et peu de changements dans le classement des thèmes par rapport aux évaluateurs humains. Le temps médian d’examen était de 23 secondes par réponse. Les évaluateurs ont identifié l’approbation des thèmes et la détection des thèmes manquants comme des points à améliorer.

Les informations complètes figurent dans les sources d’origine.

Ajouté le 25 oct. 2026 · Mis à jour le 25 oct. 2026
Ouvrir la page du cas ↗