Selon un document de travail de McKinsey & Company, les États pourraient avoir beaucoup à gagner en utilisant des outils d’IA générative dans leurs opérations. Une stratégie à faible risque consisterait à tester certaines applications tout en préparant un plan de mise en œuvre à plus long terme.

Contrairement à l’intelligence artificielle (IA) traditionnelle, l’IA générative peut fonctionner sur des données non structurées. Cela pourrait permettre aux organisations de dépasser les anciennes approches en matière d’innovation numérique. Les États qui ouvrent la voie à l’adoption de l’IA générative pourraient se retrouver dans la position enviable d’atteindre les objectifs suivants :

• Améliorer l’expérience client malgré un roulement toujours élevé dans certains postes de l’État;
• Embaucher et former des professionnels du secteur public pour fournir des services essentiels de manière efficace, même dans un marché du travail tendu;
• Améliorer la productivité et réduire les retards dans le contexte des révisions budgétaires en cours;
• Moderniser les systèmes informatiques existants pour réduire la dette technique (l’accumulation hors bilan de tous les travaux technologiques qu’une entreprise devra effectuer à l’avenir) et les risques associés aux logiciels plus anciens.

Certains dirigeants d’États ont déjà réalisé des efforts afin d’établir une feuille de route pour l’adoption de l’IA générative et des principes d’organisation de celle-ci. Pour n’en citer que quelques-uns, les gouverneurs de la Californie, de l’Oklahoma et de la Virginie ont publié des directives conçues pour aborder les dimensions opérationnelles, informatiques, de main-d’œuvre et de risque de l’IA générative. Ces dirigeants mettent à l’essai les premiers cas d’utilisation tout en préparant un déploiement plus large de cette technologie.

McKinsey propose un cadre à quatre volets que les dirigeants des États peuvent utiliser pour créer des stratégies d’IA à plus long terme pour leurs gouvernements.

Un guide étape par étape garantit que ces stratégies s’appliquent efficacement à cinq domaines critiques : l’adoption, la gouvernance, la technologie et les données, les talents et les opérations.

1. Adoption d’une feuille de route
   Les questions à poser lors de l’établissement d’une feuille de route pour l’adoption de l’IA générative sont les suivantes : 
   • Quelle est la tolérance au risque de mon organisation?
   • Quels processus d’affaires de l’État offrent le plus grand potentiel de valeur aux résidents et au personnel si nous adoptons l’IA générative?
   • Quelles agences ou fonctions administratives sont les mieux placées pour adopter l’IA?
   • Quelles ressources sont nécessaires (et dans quel ordre) pour une adoption efficace de l’IA?
   • Où dans mon organisation des outils à faible risque et prêts à l’emploi pourraient-ils servir à lancer d’éventuels projets « phares » ou à petite échelle?
2. Gouvernance
   Établir une équipe interfonctionnelle pour assurer une surveillance, une orientation et des garde-fous continus. Construire un cadre de gouvernance solide pour l’adoption de l’IA générative demeure une exigence essentielle. 
3. Technologie et données
   Procéder à une évaluation des besoins en matière d’infrastructure et d’architecture de données. Pour générer de la valeur, ces modèles doivent fonctionner avec les systèmes et applications existants du gouvernement.
4. Talent
   Préparer les dirigeants et planifier les effets de l’IA générative sur le recrutement, la rétention et le renforcement des capacités. 
5. Opérations
   Identifier les processus opérationnels pour lesquels l’IA générative peut créer la plus grande valeur.