Service de Gestion du changement et accompagnement
Les travaux qui se sont concentrés sur l’application de l’intelligence artificielle (IA) pour la collecte, le nettoyage et la modélisation des données à des fins d’évaluation, ainsi que l’utilisation de ces technologies pour la synthèse de contenu et les analyses théoriques en contexte d’évaluation ont mis de l’avant les avantages en gain d’efficacité.
En effet, la nature manuelle des analyses traditionnelles empêche l’examen complet et systématique de volumes importants de données d’évaluation.
L’application des technologies de l’IA au domaine de l’évaluation a donc l’avantage de révolutionner la capacité à donner un sens aux données massives et offrir une synthèse beaucoup plus rapide, plus complète et systématique des données tout en enrichissant les résultats des évaluations. De plus, ces analyses automatisées pourraient être régulièrement mises à jour, à mesure que de nouvelles données et connaissances sont générées, ce qui garantirait l’actualisation continue des connaissances sur le développement des projets.
Par conséquent, un des défis de l’IA en évaluation de programme est l’avènement de l’évaluation continue des politiques publiques. L’utilisation de l’IA représente certes une occasion stratégique pour l’amélioration du processus d’élaboration des politiques publiques et leur efficacité. Cependant, modifier l’approche traditionnelle du cycle des politiques publiques et adopter les changements organisationnels et culturels nécessaires constitue tout un défi pour les organisations.
Pour y faire face, celles-ci doivent adopter une attitude d’ouverture et de collaboration pour permettre l’agrégation des données au-delà des frontières et des cloisons des départements administratifs.
Performetrix se propose d’accompagner au décloisonnement des départements administratifs.
Les administrations publiques sont aussi appelées à intégrer une certaine rapidité dans la prise de décision et l’exécution des tâches. Le déploiement de l’IA doit tenir compte des capacités de l’organisation et de son ouverture au changement.
Performetrix déploiera les expertises nécessaires à la gestion du changement.
En outre, le recours aux systèmes d’IA pourrait soulever des préoccupations éthiques. L’IA pourrait intentionnellement ou accidentellement accroître les inégalités sociales et économiques, car une conception biaisée des algorithmes risque d’aboutir à une décision erronée. En règle générale, les modèles d’apprentissage automatique reflètent les données sur lesquelles ils ont été formés. S’il existe un biais dans les données de formation, le modèle reflétera celui-ci (le cas récent d’une application IA proposant systématiquement un policier blanc et un prisonnier noir). La qualité des données et leur représentativité s’avèrent ainsi déterminantes pour éviter les effets discriminatoires des décisions prises par l’IA et garantir la qualité de l’évaluation.