IA : les finances publiques face à la start-up nation

L'Humanité

La direction générale des finances publiques (DGFiP), figure de proue de la « modernisation » de l’État, s’enorgueillit d’être le fer de lance de l’implantation de systèmes d’IA dans la fonction publique. Pour la direction comme pour ses ministres de tutelle, c’est même devenu un outil de communication. Résultat, il n’y a pas moins d’une dizaine d’intelligences artificielles qui moulinent à Bercy.  Pour détecter les fraudeurs, les entreprises ou les collectivités locales en difficulté, estimer la valeur vénale des biens immobiliers des propriétaires, repérer sur des images satellites les piscines et dépendances non déclarées, contrôler la commande publique… D’autres encore sont en cours d’expérimentation.   Benjamin Gandouin de Solidaires Finance Publiques nous explique pourquoi c'est un problème.  ABONNEZ-VOUS à la chaîne de l'Humanité https://www.youtube.com/channel/UCar0yo-PpeMk51m116826pQ/  📰 Vous avez aimé cette vidéo ? Pour une info 100% libre et engagée, ABONNEZ-VOUS : https://abo.humanite.fr/2243  ✊ Nous ne sommes financés par AUCUN MILLIARDAIRE. Et nous en sommes fiers ! Pour nous accompagner face à des défis financiers constants, SOUTENEZ-NOUS : https://www.humanite.fr/donner-a-lhumanite  📣 L'HUMANITÉ C'EST AUSSI : Un site : https://www.humanite.fr/ Une application : https://app.humanite.fr Twitch :  https://twitch.tv/lhumanitefr Instagram :  https://instagram.com/lhumanitefr Threads : https://www.threads.net/@lhumanitefr Twitter :  https://x.com/humanite_fr TikTok :  https://tiktok.com/@lhumanitefr

Transcript

00:00:00Alors Benjamin Gandouin, tu es co-secrétaire national de Solidaires Finances Publiques et tu as co-écrit l'intelligence artificielle

00:00:09aux impôts aux éditions Sileps, c'est bien ça.

00:00:12Voilà.

00:00:13Pierre-Hig Marissal, tu es journaliste à la rubrique Capital Travail et tu es spécialiste notamment de la tech et

00:00:19des conséquences que ça a sur nos vies et je te laisse mener l'entretien.

00:00:24Moi, je vais surtout être là pour lire le chat si jamais je vois des trucs intéressants et puis je

00:00:28serai un petit peu aussi le naïf de l'histoire.

00:00:30Si il y a des trucs que je ne comprends pas, je vous interromperai pour dire « Attendez, ça veut

00:00:33dire quoi, ça ? »

00:00:35Non, mais très bien.

00:00:37Oui, lié aux impôts, c'est important parce que c'est un gros service public, ça touche tout le monde

00:00:44et c'est aussi un laboratoire.

00:00:46En fait, vous avez été quand même vachement un laboratoire de toute la modernisation des services publics.

00:00:55Vous avez subi la plateformisation, la start-upisation des services publics.

00:01:00Et là, du coup, plus ou moins récemment, d'ailleurs pas forcément si récemment que ça, l'intelligence artificielle.

00:01:06Et du coup, l'intelligence artificielle aux impôts, il y en a plein en fait, plein de services différents, plein

00:01:13d'outils différents.

00:01:15Est-ce que tu peux déjà nous donner quelques idées, quelques billes de ce que ça peut vouloir dire quoi

00:01:23? Quel type d'intérêt il y a aux impôts ?

00:01:26Ok, oui. Alors peut-être pour donner quelques éléments de contexte, effectivement, comme tu l'as rappelé, ça fait une

00:01:31dizaine d'années en fait que notre administration,

00:01:34donc la Direction Générale des Finances Publiques, la DGFIP, a investi dans les nouvelles technologies, on va dire.

00:01:40On parlait d'intelligence artificielle en 2010 avec des techniques de data mining.

00:01:45En 2024, on parle d'intelligence artificielle avec l'apprentissage automatique et notamment les IA génératives.

00:01:52Donc ça, c'est un panéorama des outils techniques, mais on a donc la volonté de notre administration, de la

00:01:59DGFIP, d'investir dans ces outils pour moderniser l'action publique.

00:02:03Voilà. Et aussi pour, avant tout, pour rationner, enfin supprimer des emplois.

00:02:10C'est ce qu'on va nous développer et revenir.

00:02:12Et donc, on a historiquement, on est une administration qui centralise un grand nombre de données, patrimoniales, fiscales, bancaires.

00:02:23On a des échanges aussi de données avec d'autres administrations.

00:02:27Et c'est un terrain de jeu, entre guillemets, pour, enfin ça se prête bien aux nouvelles technologies pour brasser

00:02:34de la data et tout ça.

00:02:34Et donc, un des premiers projets, c'est le, dans le contrôle fiscal, le projet CFVR, contrôle fiscal valorisation requête,

00:02:44qui consiste à croiser les données de manière industrielle et à détecter, élaborer des schémas de fraude.

00:02:52Essayer de sortir, de trouver des corrélations dans les données pour avoir un profil type de fraudeur.

00:02:57Donc ça, c'est le projet historique.

00:02:59Pour citer d'autres projets, donc emblématiques et matures chez nous, parce qu'il y en a beaucoup à l

00:03:04'état expérimental, comme tu l'as dit,

00:03:06on a le projet foncier innovant.

00:03:08Donc c'est celui qui a été hyper médiatisé.

00:03:11Ouais, on va voir une vidéo après.

00:03:12Voilà. Donc je ne fais pas plus long, mais en gros, pour vulgariser, c'est la détection des piscines par

00:03:18Google.

00:03:18Nous, on le dit comme ça.

00:03:19Mais en vrai, ce projet, il y a beaucoup plus de choses derrière.

00:03:22On le verra tout à l'heure. Donc je ne développe pas.

00:03:25Et un autre projet aussi, qui est mature, mais qui a été beaucoup moins médiatisé, parce que c'est plus

00:03:32un outil interne,

00:03:33parce qu'en fait, notre administration, donc on a plusieurs missions de service public.

00:03:36On a le contrôle de la fiscalité.

00:03:41On a l'encaissement, enfin les finances publiques, les dépenses et recettes de l'État, la mission domaniale, la mission

00:03:47foncière, cadastrale.

00:03:48Et donc là, sur la dépense de l'État, on a un outil qui permet de sélectionner automatiquement les factures

00:03:55qui seraient à risque.

00:03:57Et l'idée, c'est d'améliorer les délais de paiement derrière.

00:04:00Donc on a une IA qui, à partir de l'historique des factures à risque passé, on lui injecte ça,

00:04:07est capable, enfin en tout cas, donne des listes à traiter aux agents,

00:04:10avec les factures qui pourraient présenter un enjeu.

00:04:15Je ne développe pas, mais...

00:04:16Ok. Alors du coup, quand on est un usager des impôts, souvent on n'a que impôts.gouv face à

00:04:25nous.

00:04:25Est-ce que là, il y a de l'IA ? Parce qu'il y a aussi, c'est quoi,

00:04:28ces 12 millions de messages que les usagers envoient chaque année via impôts.gouv à vous ?

00:04:35Et du coup, qui répond ? Est-ce que c'est une IA ? Est-ce qu'il y a

00:04:39déjà de l'IA là ? Comment ça marche ?

00:04:41Alors toujours pareil, avec cette précaution sémantique, on va dire, parce que nous, en fait, ce qu'il faut bien

00:04:46voir, c'est que l'administration communique avec le terme

00:04:49« intelligence artificielle », puisqu'elle, en affichage à l'extérieur, ça modernise vraiment notre administration, qui est reconnue, voilà,

00:04:56pour le numérique et tout.

00:04:58Et du coup, pour répondre à ta question, il y a un projet concrètement en 2019 qui s'appelle e

00:05:04-Contact+, c'est un projet de chatbot.

00:05:08Donc le grand classique du chatbot, où toutes les administrations ont voulu le leur, ça a été la grande mode

00:05:13avant que ChatGPT arrive.

00:05:15On n'est pas sur les mêmes technologies actuelles de LLM, c'est plutôt des outils d'analyse sémantique, je

00:05:20ne rentre pas dans le détail.

00:05:21Mais en gros, pour revenir sur l'usager qui arrive sur impot.gouv, effectivement, il y a déjà un chatbot

00:05:27pour l'aider quand il veut communiquer avec l'administration,

00:05:30il utilise sa messagerie sécurisée. Et ce chatbot qui s'appelle AMI, donc là, nous, on aime bien, ils ont

00:05:37toujours l'art de trouver le bon, bel acronyme.

00:05:40Donc AMI, ça veut dire messagerie, alors je ne sais plus exactement.

00:05:44Assistant de messagerie impôt.

00:05:45Voilà. Donc est-ce que c'est le meilleur ami du contribuable ? En gros, il permet d'orienter, de

00:05:53répondre à des questions simples aux usagers.

00:05:56Par exemple, de quel formulaire j'ai besoin pour faire un don manuel, des trucs comme ça. Donc ça, il

00:06:02va les orienter, leur répondre automatiquement.

00:06:05Derrière, il y a aussi le projet de faciliter, enfin faciliter du coup, pas forcément, mais en tout cas de

00:06:12proposer des réponses pré-rédigées aux agents pour qu'ils puissent répondre

00:06:17plus rapidement aux mails des usagers et usagères. Tu l'as dit, 12 millions de mails par an, c'est

00:06:25aussi un des effets du tout numérique.

00:06:27C'est-à-dire que notre administration est allée vers, avec Cap 22, le programme Cap 22, je ne sais

00:06:33pas si vous en avez entendu parler,

00:06:34mais c'était l'objectif ambitieux que toutes les démarches administratives soient possibles d'être faites en ligne.

00:06:41Et c'est devenu un peu la norme, en fait, derrière. Et du coup, le moyen de contact de l

00:06:46'administration principal, c'est devenu le mail, enfin le numérique.

00:06:50On a peu à peu réduit les accueils physiques. C'est sur rendez-vous. Et donc maintenant, c'est vraiment

00:06:56le mail, le moyen privilégié pour les usagers, pour contacter.

00:06:59Donc ça, voilà, e-contact, c'est un projet chatbot IA, mais qui a coûté quand même 8 millions d

00:07:05'euros.

00:07:07Voilà, on pourra comparer avec le nouveau e-contact.

00:07:10Oui, ça, on fera après parce qu'il y a toutes les promesses de l'IA. C'est super intéressant

00:07:15avec votre exemple.

00:07:16Et puis le recul que vous avez de comparer les promesses, toutes les promesses qu'on nous fait et la

00:07:22réalité, que ce soit de l'efficacité.

00:07:25Mais déjà, est-ce que du coup, ce chatbot contact IA, il est efficace ? Est-ce qu'Ami, il

00:07:30se plante ou pas ?

00:07:31Alors, ben...

00:07:32Est-ce que vous avez un taux de réponse frauduleuse ou... ?

00:07:34En fait, là, ta question, en fait, je pourrais y répondre, en fait, si l'administration jouait vraiment le dialogue

00:07:41social avec nous.

00:07:42Il faut savoir que tous ces projets-là, d'intelligence artificielle ou de nouvelles technologies, donc l'introduction d'une

00:07:47nouvelle technologie dans le monde du travail,

00:07:49qui normalement doit être présentée dans nos instances de dialogue social, devrait faire l'objet d'attention pour les conditions

00:07:57de travail des agents, les études d'impact.

00:07:59On n'a absolument aucune information, aucun bilan. Donc ça commence toujours par des expérimentations.

00:08:04Les bilans sont fournis soit tardivement, mais ne nous sont jamais communiqués.

00:08:08On peut les avoir, mais par les journalistes, la plupart du temps. C'est-à-dire que, par exemple, c

00:08:12'est encore un autre projet, donc je ne vais pas le détailler tout de suite.

00:08:15Mais on a eu le bilan par Le Monde sur l'article 154 du contrôle fiscal. C'est la collecte

00:08:22automatique sur les réseaux sociaux de toutes les données.

00:08:25Donc ce qui était en expérimentation, donc l'idée d'aller sur Facebook, Instagram, le bon coin. Au final, c

00:08:34'est plutôt le bon coin qu'ils ont pris,

00:08:36parce qu'en fait, on ne pouvait pas récupérer les informations sans avoir de compte. On pouvait accéder aux informations

00:08:43publiques.

00:08:44Et du coup, l'efficacité derrière est assez mince. Et donc pour revenir, on n'a absolument aucune information. Et

00:08:53donc les chiffres que je vous donne, néanmoins, sont quand même sourcés et précis.

00:08:58On arrive à les avoir en cherchant sur Internet, donc en faisant un peu du renseignement ouvert. Et notamment grâce

00:09:05à la DINUM.

00:09:06C'est un acteur assez important dans tous ces projets-là. C'est la direction interministérielle du numérique. Donc elle

00:09:13ne pilote pas, mais elle anime et elle coordonne, on va dire.

00:09:16Et elle publie surtout les contrats qu'elle passe avec les administrations qui veulent bénéficier du financement pour les projets.

00:09:23Parce que tous ces projets-là bénéficient d'un financement public. On parle en millions d'euros. Donc là, j

00:09:29'ai dit 8 millions pour le chatbot.

00:09:30Il faut savoir que pour le foncier innovant, on en est à 33 millions d'euros, plus les 2 millions

00:09:35d'euros de maintenance par an.

00:09:38Ça, c'est intéressant.

00:09:39Voilà. Et donc toutes ces infos-là, on les a parce que la loi oblige... Enfin, en tout cas, pour

00:09:46les projets supérieurs à 9 millions d'euros, on est obligé de...

00:09:49Enfin l'administration est obligée de montrer qu'elle peut avoir des gains de productivité avec ces projets-là pour

00:09:56toucher le financement.

00:09:57Et ces gains de productivité sont fléchés, marqués noir sur blanc dans ces contrats. C'est, par exemple, pour le

00:10:02foncier innovant, 300 ETP, équivalent en temps plein, qui vont les supprimer.

00:10:06Donc ça, c'est la...

00:10:07Donc c'est 300 postes, quoi.

00:10:08Voilà. 300 postes. Alors ça peut être redéployé. Ce n'est pas des 300 suppressions sèches.

00:10:13Ces documents officiels qu'on va aller chercher montrent bien aussi le réel objectif du déploiement de ces projets.

00:10:19Nous, on n'est pas technophobe. Parce que là, dans notre discours, on va peut-être apparaître comme des gens

00:10:25opposés aux outils numériques au nouveau.

00:10:28Mais en vrai, nous, déjà, dès le départ, cette absence de transparence et d'opacité totale sur les projets, plus

00:10:34le fait de ne pas avoir les infos et que ça soit conditionné à des suppressions d'emplois, c'est

00:10:39juste pas possible.

00:10:40Oui, tout à fait. Est-ce qu'on peut regarder du coup peut-être la vidéo sur le foncier innovant

00:10:45?

00:10:45Tout à fait. J'espère que ça va marcher avec les problèmes de son qu'on a eus.

00:10:48Ça permettra de rentrer. Attends, je vais mettre le casque.

00:10:52Donc on en a 22 000.

00:10:53Moi, je ne l'ai pas dans mon casque. Mais si vous vous lavez, ça va.

00:10:56Derrière les fenêtres de ce bâtiment, une trentaine d'agents de l'administration fiscale...

00:11:01On la regarde maintenant, vous voulez ?

00:11:02Oui, oui, vas-y. Comme ça, après, on peut en discuter en rentrant dans le détail. Puisqu'il y a

00:11:08des promesses là-dedans.

00:11:09Derrière les fenêtres de ce bâtiment, une trentaine d'agents de l'administration fiscale, les yeux rivés sur les écrans,

00:11:16en pleine cyberchasse.

00:11:18Grâce à une intelligence artificielle, ils détectent en quelques minutes toutes les piscines des particuliers non déclarées.

00:11:24Ça, c'est vraiment ce que l'Institut national géographique et forestière nous envoie.

00:11:28Donc des images de 5 km sur 5 km. Donc on en a 22 000 parce que ça couvre tout

00:11:33le territoire national.

00:11:34On va déployer notre IA qui va analyser bloc par bloc cette image-là et détecter toutes les piscines.

00:11:40C'est-à-dire qu'on va pouvoir croiser ces points-là au plan du cadastre et aux déclarations des

00:11:44contribuables.

00:11:45Et donc grâce à ça, on est en mesure d'identifier l'ensemble des piscines sur le territoire national

00:11:49et pouvoir détecter s'il y a des anomalies déclaratives, c'est-à-dire si un particulier a bien déclaré

00:11:53sa piscine ou non.

00:11:54Une traque numérique qui a déjà permis de déceler 125 000 piscines illégales pour un montant de 40 millions d

00:12:01'euros.

00:12:01En moyenne, sur 100 piscines que l'algorithme détecte, il y en a une dizaine qui n'a pas fait

00:12:06l'objet d'une évaluation,

00:12:08d'une taxation aux impositions, à la taxe foncière notamment, ou à la taxe d'habitation sur les résidences secondaires.

00:12:13On avait déjà ce type d'outils auparavant, mais là vraiment, l'apport de l'intelligence artificielle,

00:12:19c'est vraiment d'industrialiser les processus de détection pour pouvoir aller plus vite.

00:12:25Un outil prometteur pour le fisc, car en matière d'équipement piscine, la France est au deuxième rang mondial derrière

00:12:31les Etats-Unis.

00:12:32Dans le viseur des autorités, les bassins de plus de 10 mètres carrés qui doivent être déclarés par les particuliers,

00:12:38en mairie puis aux impôts.

00:12:40On a la base du message. Ce qui est intéressant, c'est que là, il dit, le responsable du projet,

00:12:46que ça rapportait déjà 40 millions d'euros. Mais en fait, déjà, le truc a coûté 33 millions à développer,

00:12:53plus 2 millions de maintenance par an.

00:12:55C'est ça. Je ne sais pas si tu veux que je remondisse, mais c'est...

00:13:00C'est le prochain poil du micro. Avec 300 emplois en moins.

00:13:04Voilà. Et donc, ce sont des projets externalisés.

00:13:07Voilà. On va y venir. Oui, allons-y.

00:13:10Alors, on peut y aller maintenant, mais en fait, donc là, pareil, les infos,

00:13:13on les a eues par une demande CADA d'un journaliste sur les marchés publics.

00:13:19Et donc, c'est comme ça qu'on a eu le montant de ce projet.

00:13:21Une demande CADA, on rappelle, c'est...

00:13:22Ah oui, pardon.

00:13:22Non. Je n'ai plus l'acronyme en tête, mais...

00:13:25La commission d'accès aux documents administratifs.

00:13:27Voilà, c'est ça.

00:13:28Ouais. Donc, c'est... En fait, l'administration, tous les services publics produisent des données publiques.

00:13:34Et vous êtes, en tant que citoyen, vous pouvez demander, voilà, un certain nombre de données

00:13:39qui, normalement, l'administration, notamment avec la loi pour une République numérique de 2018,

00:13:46la loi Le Maire, doit publier ces données-là, notamment les marchés publics,

00:13:51a fortiori, quand ils ont été financés par de l'argent public.

00:13:55Et donc, ouais, tout ça pour dire que les 33...

00:13:59Donc, effectivement, c'est externalisé à une société...

00:14:03C'est un cabinet de conseil privé Capgemini,

00:14:07qui a pris la tâche de Google, parce qu'il faut bien voir qu'en fait,

00:14:10en matière de savoir-faire algorithmique, ce qui se fait de mieux,

00:14:14en tout cas, la maîtrise de ce savoir-faire,

00:14:16notamment pour la reconnaissance d'images, au cas particulier de ce projet-là,

00:14:21c'est dans la Silicon Valley qu'on maîtrise.

00:14:24Et donc, c'est Google, le prestataire, pour la partie reconnaissance d'images.

00:14:29Donc, pour un petit peu rentrer dans le...

00:14:31En fait, ils utilisent les orthophotos, donc, produites par l'hygiène.

00:14:37C'est-à-dire, ce sont des photos de vue aérienne,

00:14:39mais qui sont mises à jour tous les trois ans.

00:14:41Et à partir de là, les algos de reconnaissance de Google

00:14:48vont essayer de détecter les tâches bleues, en gros, pour schématiser.

00:14:53Et derrière, ces données-là, on va les croiser et voir si la piscine a été,

00:14:59avec nos données fiscales, sur notre cloud à nous, par contre,

00:15:02le cloud interne de l'administration,

00:15:04voir si elles ont été déclarées ou pas.

00:15:06Ce qui est intéressant dans le reportage aussi,

00:15:08c'est la manière dont ils perçoivent ça comme un outil magique,

00:15:13puisqu'en quelques secondes, on voit bien qu'ils sont dans cette dynamique

00:15:18de dire « ça va très vite » et qu'on industrialise les tâches.

00:15:22Il y a le mot.

00:15:23Oui, il y a le mot.

00:15:24Et donc, à partir du moment où on industrialise,

00:15:26il faut que les travailleurs se mettent en ordre de bataille.

00:15:29En tout cas, il y a des impacts sur les organisations de travail.

00:15:32Et du coup, là, ce qui s'est passé, concrètement,

00:15:34sur la détection des piscines,

00:15:35qui n'était pas forcément la priorité des géomètres.

00:15:42Là, c'est clairement une commande publique.

00:15:44On va essayer l'IA et on va faire ça sur la détection des piscines.

00:15:49Il n'y a personne qui est contre.

00:15:51On est plutôt pour que les gens qui détiennent les piscines déclarent.

00:15:56Et donc, je me suis un peu perdu, là.

00:15:59Et sur l'industrialisation.

00:16:01Oui, voilà, ça a des impacts.

00:16:02Donc là où le géomètre est plutôt une mission topographique,

00:16:07il va sur le terrain, il fait des levées de saisie sur le terrain

00:16:10avec toute la précision et le savoir-faire qu'ils ont.

00:16:15Ils ont une formation vraiment dédiée à ça.

00:16:17Et souvent, lorsqu'ils veulent être géomètre,

00:16:19c'est, je ne sais pas dire une passion, mais c'est un...

00:16:22Je ne sais plus comment on dit le mot, mais c'est ce qu'ils veulent faire dans la DGFIP.

00:16:27Du coup, là, on se retrouve avec des photos aériennes

00:16:30où il y a eu, dans un premier temps en tout cas,

00:16:32il y a eu pas mal d'erreurs, pas mal de faux positifs,

00:16:35avec le plus connu, c'est les bâches bleues qui étaient reconnues comme des piscines.

00:16:38Et ça, on peut peut-être revenir justement à l'origine de ça,

00:16:40parce que dans la chaîne de la sous-traitance, c'est quand même super intéressant.

00:16:43Donc on passe... Donc c'est de l'argent public

00:16:45qui sert à supprimer des fonctionnaires,

00:16:48enfin, techniquement, des postes de fonctionnaires.

00:16:49Donc ils passent commande à Capgemini,

00:16:52qui passent commande à Google,

00:16:53et qui, dans la chaîne de sous-traitance, au bout du bout,

00:16:56on arrive à Madagascar,

00:16:58où là, dans du travail plus ou moins informel,

00:17:02on a des personnes qui détourent des tâches bleues sur des photos satellites.

00:17:07Donc ça peut être effectivement...

00:17:09C'est là que se fait l'entraînement, en fait,

00:17:11ce qu'on appelle l'entraînement final de l'intelligence artificielle.

00:17:16Et donc la question, d'ailleurs, c'est...

00:17:19Est-ce qu'on sait à quel moment l'IA fonctionne à peu près toute seule,

00:17:25ou est-ce qu'il y a encore du travail de...

00:17:28De réentraînement.

00:17:29De réentraînement permanent, ou de correction ?

00:17:32Là, clairement...

00:17:34Alors c'est très intéressant ce que tu...

00:17:37Enfin, ce que tu soulignes, c'est-à-dire,

00:17:39on voit bien, je vais répondre à ta question,

00:17:41mais on voit bien qu'il n'y a pas de suppression d'emplois sèche.

00:17:44C'est-à-dire, on n'a pas enlevé 300 géomètres sur 5 ans,

00:17:47comme c'était fléché dans le document.

00:17:49Ce qui se passe, c'est qu'il y a un déplacement du travail.

00:17:51Donc on voit...

00:17:52C'est l'objet des travaux d'Antonio Casilli,

00:17:56un sociologue qui a travaillé dessus,

00:17:58de Maxime...

00:17:59Non, Clément Leludet, qui est Maxime Cornet,

00:18:01qui, eux, ont fait l'enquête sur le terrain et qui ont vu...

00:18:04Qui ont rencontré ces gens, mais qui ne sont pas forcément

00:18:07en contact direct avec Capgemini.

00:18:09Ils passent par des prestats intermédiaires,

00:18:11ce qui fait que toute la chaîne de sous-traitance

00:18:12est très difficile à identifier, effectivement, sur l'IA.

00:18:15Et tout ça pour dire que le travail d'annotation,

00:18:17de dire...

00:18:18Enfin, de redessiner la piscine, les contours,

00:18:21c'est du travail que pourrait faire un agent,

00:18:23même si c'est du travail précaire, pour le coup.

00:18:26Voilà, on voit bien qu'en fait, l'IA génère du travail humain,

00:18:29paradoxalement.

00:18:30Alors, du travail chronophage...

00:18:32Dégradé.

00:18:33Alors, dégradé, précaire,

00:18:35et qui ne valorise pas du tout,

00:18:36comme ils le disent dans le discours officiel,

00:18:38c'est-à-dire, on va vous enlever les tâches répétitives

00:18:41et vous mettre sur les tâches à valeur ajoutée.

00:18:43Là, concrètement, donc l'entraînement,

00:18:45et il y a réentraînement l'année d'après, bien sûr.

00:18:47Alors, a priori, depuis que ça a été médiatisé,

00:18:50ils auraient revu le truc à la baisse,

00:18:52et c'est réinternalisé, je crois, par une start-up.

00:18:55Je me retourne vers Damien,

00:18:56mais je crois que c'est une start-up française

00:18:57qui avait repris le bébé.

00:18:59C'est pour ça qu'eux, ils ne ré-externalisent pas derrière.

00:19:01Peut-être, on ne sait pas exactement.

00:19:04Mais du coup, les effets sur l'exercice d'émission

00:19:06des géomètres et leurs conditions de travail,

00:19:08c'est qu'ils ne vont plus sur le terrain

00:19:09pour la détection des piscines.

00:19:11Ils font ça depuis le bureau.

00:19:12Et ça se résume en quoi ?

00:19:13Ils ont des listes,

00:19:14est-ce que c'est une piscine, pas une piscine ?

00:19:16Ils cliquent, si c'est une piscine,

00:19:18est-ce qu'elle est taxable, pas taxable ?

00:19:19Parce qu'il y a toujours cette idée

00:19:21qu'il doit rester un humain dans la boucle.

00:19:22Pour des tas de raisons.

00:19:24Ils aiment bien le mettre en avant

00:19:25comme argument premier

00:19:26pour montrer que l'IA ne fait pas tout toute seule.

00:19:30Il reste toujours un humain dans la boucle.

00:19:32C'est aussi parce que l'ACNI l'exige,

00:19:34quand même, plus ou moins.

00:19:36Mais le travail reste quand même assez...

00:19:40Enfin, si, inintéressant sur cette partie-là,

00:19:44où ils vont moins sur le terrain

00:19:46et où on n'a aussi pas forcément la qualité

00:19:48qu'avait le travail du géomètre.

00:19:50C'est-à-dire, des images aériennes,

00:19:51il peut y avoir des problèmes

00:19:52pour les débords de toit, par exemple.

00:19:55Qu'est-ce qu'il y a ?

00:19:56Un toit qui...

00:19:57De par vue aérienne,

00:19:58qu'est-ce qu'il y a en dessous ?

00:19:59Les effets de parallaxe aussi.

00:20:01Les ombres.

00:20:02Je l'ai placé.

00:20:03Les ombres, voilà.

00:20:05Avec Damien, c'est un running gag là-dessus.

00:20:07Parce que finalement, en plus,

00:20:09cet outil,

00:20:10il a pour objectif

00:20:11à être étendu à l'ensemble du cadastre.

00:20:14Donc, il va...

00:20:16Alors, il y a plusieurs volets

00:20:17dans le foncé innovant.

00:20:19Tu fais bien de le dire.

00:20:20Donc, les piscines,

00:20:21ça marche plutôt bien maintenant.

00:20:22Je crois qu'on est de l'ordre

00:20:23de 4% de taux d'erreur.

00:20:25Parce qu'il reste encore quand même

00:20:26des trucs à apurer.

00:20:28Mais voilà, les tâches bleues,

00:20:29ça se détecte plutôt facilement.

00:20:31À force, on y est arrivé.

00:20:33Par contre, le deuxième volet,

00:20:35c'était le report au plan, en fait.

00:20:37Et là, pour le coup,

00:20:38il y avait une volonté

00:20:39qu'on puisse avoir un report automatique

00:20:41de ce qu'avait détecté l'IA

00:20:42dans le dessin, sur le plan cadastral.

00:20:45Ils sont sur la partie bâtiment isolé.

00:20:47C'est-à-dire les dépendances,

00:20:49les garages,

00:20:50la partie extension bâtimentaire

00:20:52type véranda.

00:20:53On oublie tout de suite,

00:20:54ça ne marche pas du tout.

00:20:55Et ce sera très, très compliqué,

00:20:56sans doute, pour la suite.

00:20:57Donc, ils ont recentré

00:20:58le gros des forces,

00:20:59enfin, voilà,

00:21:00sur la partie bâtiment isolé.

00:21:01Et là, ça marche plutôt très moyen.

00:21:04Alors, je n'ai plus les stats en tête.

00:21:06Mais c'est de l'ordre de 50%.

00:21:08Oui, 50% d'erreur.

00:21:10Voilà.

00:21:10Et donc, il y a cette idée de...

00:21:13Par contre, ils sont en train de le faire.

00:21:15Ils sont en train de généraliser ce procédé-là.

00:21:16Et on a clairement l'acceptation

00:21:19de la perte de la qualité du plan cadastral.

00:21:22Quitte à utiliser les outils technologiques,

00:21:24voilà, on aura un plan...

00:21:39Peut-être qu'on peut rappeler

00:21:40ce que c'est le plan cadastral.

00:21:41Peut-être qu'il y a des gens dans le chat

00:21:42qui ne visualisent pas très bien ce que c'est.

00:21:44Le plan cadastral,

00:21:45c'est l'ensemble des parcelles

00:21:47des propriétaires,

00:21:48voilà, sur un terrain,

00:21:50les délimitations.

00:21:51Et c'est ce qui permet

00:21:52de délimiter la propriété.

00:21:55Voilà.

00:21:55Donc oui, effectivement,

00:21:56on en parle comme ça,

00:21:57comme si c'était inné.

00:21:58Mais ça date de Napoléon.

00:22:01Et c'est aussi un vieux...

00:22:03Là, je parle des travaux

00:22:04avec qui on a bossé

00:22:05avec le Media Lab,

00:22:06aussi de Sciences Po,

00:22:07où, eux, ils avaient montré

00:22:08que c'était aussi un vieux rêve

00:22:11d'enlever ce truc-là

00:22:13de la fiscalité,

00:22:14de cadastre et fiscalité,

00:22:15de le décorréler.

00:22:16Mais bon, voilà.

00:22:17OK.

00:22:18Et du coup, voilà,

00:22:20ça, c'est les premiers témoignages

00:22:22que j'avais récupérés chez vous.

00:22:25C'est les géomètres, quoi,

00:22:27qui disaient,

00:22:27mais je n'ai pas fait

00:22:28toutes ces études de géométrie

00:22:30pour me retrouver

00:22:31à cocher des cages...

00:22:32Pas de géométrie.

00:22:34De géomètres.

00:22:35À cocher des cases.

00:22:37C'est ça, c'est des rectangles, après.

00:22:38Ouais.

00:22:39Dessinés des rectangles

00:22:40sur des...

00:22:41Ils sont censés être sur le terrain.

00:22:44D'ailleurs, on les voit,

00:22:45normalement, dans la rue.

00:22:47Enfin, du coup,

00:22:47c'est vraiment quand même

00:22:48une qualité de travail en baisse, quoi.

00:22:53Et du coup, ça, c'est un...

00:22:56On peut enchaîner là-dessus.

00:22:57Vous avez justement interviewé,

00:23:01interrogé, fait une étude solidaire informatique,

00:23:04informatique, finance publique, pardon.

00:23:06Alors, finance publique, c'est vrai

00:23:06qu'en ce moment, on nous confond

00:23:08avec informatique.

00:23:09Ils sont dynamiques aussi.

00:23:11Ouais.

00:23:12On bosse avec eux aussi.

00:23:13Puis ils bossent sur le sujet aussi.

00:23:14Ouais, tout à fait.

00:23:15Ouais.

00:23:16Du coup, cette étude

00:23:18sur l'impact de l'IA

00:23:19sur tes missions

00:23:20et conditions de travail

00:23:21à la DGFIP.

00:23:24Et du coup,

00:23:24avec plusieurs questions posées.

00:23:27Et notamment, là,

00:23:28ce qui est intéressant,

00:23:29c'est que ça va pouvoir permettre...

00:23:31Tiens, si tu cliques sur le lien

00:23:32genre voir, par exemple, Théo.

00:23:33C'est notre site.

00:23:34Je suis là, là.

00:23:35Ouais.

00:23:35Voilà.

00:23:36Et ce qui est intéressant, c'est...

00:23:37Parce que c'est assez gros.

00:23:38Je vais peut-être grossir un peu.

00:23:39Quand tu passes en page 2, par exemple,

00:23:42t'as un peu des questions, souvent...

00:23:45C'est les questions...

00:23:46Alors, là, c'est le cas pour...

00:23:48Pour ça, tu vas pouvoir naviguer

00:23:49comme tu veux sur le...

00:23:50Tiens, souris.

00:23:51Merci.

00:23:52C'est le cas, par exemple,

00:23:54à la DGFIP,

00:23:56mais c'est aussi le cas

00:23:58quand les patrons sont interrogés

00:24:00sur pourquoi vous voulez

00:24:02de l'intelligence artificielle

00:24:03dans votre entreprise.

00:24:05C'est, ben...

00:24:06Ah, ben, comme ça,

00:24:07mes salariés,

00:24:08ils pourront passer plus de temps

00:24:09à se concentrer

00:24:10aux tâches à forte valeur ajoutée.

00:24:12Ils vont gagner du temps.

00:24:14Ils feront des tâches

00:24:15moins répétitives.

00:24:16Ils seront plus productifs, etc.

00:24:19Et du coup,

00:24:20avec les informations

00:24:21que vous avez recueillies,

00:24:22notamment,

00:24:23ce qui est intéressant,

00:24:24ça va être un peu

00:24:24de battre en brèche

00:24:26un peu tous ces trucs-là.

00:24:28Et du coup,

00:24:29là, la première question

00:24:30qu'on voit sur l'écran,

00:24:32l'utilisation de l'IA

00:24:33te permet-elle

00:24:34de te consacrer

00:24:35à d'autres tâches

00:24:36plus intéressantes ?

00:24:37C'est quand même plus de 85%

00:24:38de non.

00:24:39C'est quand même fou.

00:24:41Ouais.

00:24:41Alors, cette enquête,

00:24:42on l'a envoyée,

00:24:42on va être transparents

00:24:44sur les chiffres, nous.

00:24:45Donc, on l'a envoyée

00:24:46à plus de 90 000 agents

00:24:48de la DG FIP

00:24:49et on a un panel

00:24:50de 4199 personnes

00:24:53qui ont répondu.

00:24:54Sur ces 4199 personnes,

00:24:57seules 20% ont de l'IA

00:24:59au quotidien

00:24:59dans leur mission.

00:25:00Donc, ça reste encore...

00:25:01Un peu plus de 1 000 personnes, quoi.

00:25:03Voilà.

00:25:04Et sur ces 1 000 personnes,

00:25:06donc, on a 85%

00:25:08qui répondent que,

00:25:10effectivement,

00:25:10ça ne correspond pas

00:25:11à ce qu'avait vendu

00:25:12l'administration.

00:25:13On va vous enlever

00:25:14des tâches répétitives

00:25:15pour des tâches

00:25:16à valeur ajoutée.

00:25:17Et on voit bien que,

00:25:19donc, dans un certain nombre

00:25:21de missions,

00:25:23ils se retrouvent

00:25:24avec des listes,

00:25:25en fait, de...

00:25:27Alors, des listes à traiter,

00:25:28c'est souvent ce qui revient.

00:25:29Ça se formalise vraiment.

00:25:31Pour eux, l'IA,

00:25:32c'est des listes.

00:25:33Parfois, même,

00:25:33ils disent eux-mêmes

00:25:34que ce n'est pas de l'IA.

00:25:35Je pense notamment

00:25:36au contrôle fiscal

00:25:37où, concrètement,

00:25:38ils se retrouvent

00:25:38avec des listes,

00:25:39c'est des tableurs,

00:25:40avec les listes de sociétés

00:25:41ou de particuliers

00:25:43à contrôler

00:25:44puisqu'il faut savoir

00:25:45que la programmation

00:25:46du contrôle fiscal,

00:25:48il y a à peu près

00:25:48la moitié

00:25:49chez les professionnels

00:25:50qui est faite par l'IA.

00:25:51Oui, c'est-à-dire

00:25:51qu'un contrôleur fiscal

00:25:54doit contrôler...

00:25:54Enfin, dans ce qu'on lui dit

00:25:55de contrôler,

00:25:56c'est 50% de ses contrôles

00:25:57sont dictées par l'IA.

00:25:59Oui, c'est ça.

00:26:00C'est même...

00:26:00Tu fais bien dicter,

00:26:01c'est peut-être un peu fort,

00:26:02mais en fait,

00:26:04c'est un objectif en soi.

00:26:05Ils sont obligés

00:26:05de faire au moins 50%

00:26:07de ces contrôles-là.

00:26:09C'est devenu un objectif,

00:26:10il y a même un indicateur

00:26:11pour qu'on fasse

00:26:1450% de contrôles

00:26:16qui ont été programmés

00:26:17par l'IA.

00:26:17Et donc, chez nous,

00:26:18il y a les programmeurs,

00:26:19ceux qui,

00:26:21habituellement,

00:26:22à l'aide

00:26:22de la connaissance

00:26:23du tissu fiscal local.

00:26:25C'est-à-dire,

00:26:26je ne sais pas,

00:26:26ils sont dans les Yvelines,

00:26:29par exemple,

00:26:29ils connaissent bien

00:26:30le tissu d'activité,

00:26:32ce qu'ils exercent,

00:26:33ils ont du renseignement humain,

00:26:35ils mutualisent

00:26:36avec d'autres services,

00:26:37la CAF,

00:26:37tout ça,

00:26:38ils recoupent

00:26:39et ils arrivent

00:26:40à faire des fiches

00:26:40de programmation

00:26:41qui, derrière,

00:26:42ils proposent

00:26:43aux vérificateurs

00:26:44qui, eux,

00:26:44vont sur le terrain

00:26:45pour contrôler,

00:26:46voilà, ou pas.

00:26:47Donc ça,

00:26:47on appelle ça, nous,

00:26:48la programmation d'initiative.

00:26:50Et il reste encore 50%.

00:26:52Et là,

00:26:52avec les objectifs

00:26:53qui ont été assignés

00:26:54par la Direction Générale,

00:26:57donc il y a 50% par IA,

00:26:58ce sont des listes

00:26:59qui arrivent

00:27:00avec quelques critères.

00:27:01Et il faut savoir

00:27:02qu'en termes d'efficacité,

00:27:05précisément sur ce point-là,

00:27:06en 2022,

00:27:0752% des contrôles

00:27:10des professionnels

00:27:11programmés par IA

00:27:13ont été effectués

00:27:14pour ramener

00:27:1513,4%

00:27:16des droits

00:27:17et pénalités,

00:27:18c'est-à-dire

00:27:18les sommes

00:27:19qu'on réclame

00:27:20suite à contrôle,

00:27:21voilà,

00:27:21il y a une ardoise,

00:27:23les droits et pénalités,

00:27:25seulement 13%.

00:27:26C'est-à-dire que

00:27:26l'essentiel,

00:27:27les 87%,

00:27:29c'est par de la programmation

00:27:30faite.

00:27:31Voilà.

00:27:32Il faut aussi savoir

00:27:32que les stats,

00:27:33excusez-moi,

00:27:34parce qu'il faut que je

00:27:35ne l'oublie pas ce truc-là,

00:27:36mais les stats sont

00:27:36en plus gonflés,

00:27:38c'est-à-dire que

00:27:39les programmations

00:27:40faites par IA,

00:27:41parfois,

00:27:43le programmeur

00:27:43va avoir cette liste

00:27:45à traiter

00:27:46pour l'affiner

00:27:46et parfois,

00:27:47un des critères

00:27:48qui était proposé

00:27:49par le data mining

00:27:50ne correspond pas.

00:27:51Il va en trouver

00:27:52un autre,

00:27:52un autre axe de recherche.

00:27:54Il va le proposer,

00:27:55mais du coup,

00:27:55cette fiche,

00:27:56alors que c'est plutôt

00:27:56l'humain

00:27:57qui l'a enrichie,

00:27:58cette fiche va quand même

00:27:59être topée

00:28:00pour les stats

00:28:00en tant que fiche

00:28:02data mining.

00:28:03D'accord.

00:28:04Si je résume

00:28:04pour bien comprendre,

00:28:06sur la totalité

00:28:06des contrôles fiscaux,

00:28:07il y en a la moitié

00:28:08qui ont été suggérés,

00:28:09poussés par l'IA

00:28:10et sur ces 50%,

00:28:11il y en a seulement

00:28:1213%

00:28:13qui ont en fait

00:28:14qui étaient nécessaires.

00:28:15C'est ça ?

00:28:16C'est la somme totale

00:28:17et la somme totale.

00:28:18C'est que 13%.

00:28:18C'est que,

00:28:20en gros,

00:28:21c'est 2 milliards d'euros

00:28:22sur 12.

00:28:24On va me dire

00:28:25que je ne sais pas

00:28:25calculer,

00:28:25mais j'ai ce chiffre-là

00:28:27en tête,

00:28:27ce qui prouve

00:28:27que quand même

00:28:29la finalité,

00:28:30c'est quand même

00:28:30ce qui rentre.

00:28:31Et aussi,

00:28:32on s'est aperçu

00:28:33que c'est un travail

00:28:35centralisé

00:28:35puisque là,

00:28:36les listes

00:28:37arrivent directement

00:28:38de la centrale

00:28:38et c'est du travail

00:28:39prescrit.

00:28:40On le donne

00:28:41aux agents à traiter

00:28:42et donc,

00:28:43on arrive

00:28:44sur une industrie

00:28:45réalisation.

00:28:46avec toutes les données

00:28:47qu'on a,

00:28:48la masse de données

00:28:48qu'on a,

00:28:49comme on en a parlé

00:28:50tout à l'heure,

00:28:51l'IA trouve des axes

00:28:54de recherche

00:28:54parfois plutôt pertinents,

00:28:57je ne sais pas,

00:28:58mais en tout cas,

00:28:58elle fait du chiffre.

00:28:59Elle fait du quantitatif.

00:29:00Elle arrive à détecter

00:29:01pas mal de dossiers,

00:29:02mais pas sur la promesse

00:29:04qui a été faite,

00:29:04c'est-à-dire

00:29:05sur la fraude complexe.

00:29:06Ce sont des fraudes

00:29:07plutôt simples

00:29:08qui auraient pu être

00:29:08détectées par des agents.

00:29:10C'est quoi ce que tu as

00:29:10la fraude complexe

00:29:11et la fraude simple ?

00:29:12Alors,

00:29:13fraude simple,

00:29:14ça va être par exemple

00:29:14minoration de recettes,

00:29:16c'est-à-dire

00:29:17tu ne déclare pas

00:29:18l'ensemble de tes recettes,

00:29:19voilà,

00:29:20ou sur les remboursements

00:29:21de crédit de TVA.

00:29:22On parle pour les entreprises.

00:29:24Pour les entreprises

00:29:24et pour les particuliers,

00:29:26c'est pour le patrimoine,

00:29:27par exemple,

00:29:28ne pas avoir déclaré

00:29:29tout son patrimoine.

00:29:31Fraude complexe,

00:29:32ça va reposer plutôt

00:29:33sur des éléments

00:29:33qui sont absents

00:29:34dans les données.

00:29:35quand la fraude

00:29:35est plutôt bien faite,

00:29:37c'est les fraudes

00:29:37au carousel

00:29:39qui est la plus connue

00:29:40et qui fait le plus mal,

00:29:41celle-là qui,

00:29:42voilà,

00:29:42alors par contre,

00:29:43je ne suis pas assez spécialiste

00:29:44pour en parler de celle-là,

00:29:45j'ai juste la cité,

00:29:46mais il faut savoir

00:29:47que sur la fraude complexe,

00:29:49même la direction générale

00:29:51chez nous l'admette,

00:29:52c'est vraiment un axe

00:29:53où ils veulent progresser

00:29:55là-dessus.

00:29:55Et du coup,

00:29:55ils se retournent vers le terrain.

00:29:57Donc,

00:29:58ils demandent

00:29:59des gens du métier

00:30:00qui ont l'expertise,

00:30:01vraiment,

00:30:02les vérificateurs,

00:30:03ils ont un savoir-faire,

00:30:05une expertise

00:30:05et on va leur demander

00:30:08sans doute de travailler

00:30:09avec les data scientists,

00:30:10voilà,

00:30:10meilleure coopération.

00:30:11Et si on prend

00:30:12d'un point de vue

00:30:12plus global,

00:30:13par exemple,

00:30:14dans la lutte

00:30:14contre l'évasion fiscale,

00:30:16alors les chiffres

00:30:17de Solidaires,

00:30:18c'est de dire

00:30:19qu'il y a

00:30:19entre 80 à 100 milliards

00:30:21par an

00:30:21qui s'évadent

00:30:23et la fraude fiscale,

00:30:27c'est principalement

00:30:28des multinationales

00:30:29et c'est que

00:30:30des schémas complexes.

00:30:32Et par exemple,

00:30:33il n'y a pas très longtemps,

00:30:35c'est McDo

00:30:35qui a été redressé

00:30:38pour un milliard.

00:30:38C'est vraiment pas rien,

00:30:40un milliard,

00:30:40mais c'est pas une machine

00:30:41qui aurait pu le faire.

00:30:43Et ça pose aussi

00:30:44un autre problème,

00:30:45je trouve,

00:30:45c'est que

00:30:47le fonctionnement

00:30:48d'une intelligence artificielle,

00:30:49ça repose

00:30:50sur les données du passé.

00:30:52Et donc,

00:30:52en fait,

00:30:53l'IA,

00:30:53elle n'est capable

00:30:54que de retrouver

00:30:55les fraudes

00:30:56qui sont dans un schéma

00:30:57qui a déjà été identifié.

00:30:59Et donc,

00:31:00tous les nouveaux schémas,

00:31:01toutes les choses

00:31:02qui sont inventées

00:31:03en fonction

00:31:04d'une nouvelle niche fiscale,

00:31:07des pays bas

00:31:08qui bougent tel truc,

00:31:09etc.,

00:31:10ça,

00:31:10l'IA,

00:31:11elle ne l'a pas en donnée.

00:31:12Et du coup,

00:31:13elle ne va pas pouvoir

00:31:14le détecter.

00:31:14Donc,

00:31:15ça risque d'être

00:31:15tout un pan,

00:31:16en fait,

00:31:16de l'évasion fiscale

00:31:18haut de gamme

00:31:19qui va passer

00:31:20sous les radars.

00:31:21Oui,

00:31:21tout à fait.

00:31:22C'est un peu

00:31:23ce qui est reproché.

00:31:24C'est-à-dire que

00:31:25c'est vraiment

00:31:26faire du quantitatif

00:31:27plutôt que du qualitatif.

00:31:29C'est vraiment

00:31:29ce changement de philosophie.

00:31:31On fait du chiffre.

00:31:32Ce qui peut peut-être

00:31:33quand même poser,

00:31:34enfin,

00:31:34on se questionne

00:31:34sur des soucis

00:31:36d'équité fiscale

00:31:37parce que

00:31:38taper sur les petits fraudeurs,

00:31:40il le faut.

00:31:40Il faut occuper le terrain.

00:31:41Voilà,

00:31:42la petite fraude,

00:31:42c'est aussi,

00:31:43il faut aussi.

00:31:44Mais qu'il y ait

00:31:45une asymétrie

00:31:46entre la fraude

00:31:47dont tu as parlé

00:31:48avec des mécanismes complexes

00:31:50et que ça,

00:31:51ça passe sous les radars.

00:31:52Clairement,

00:31:53je ne rentre pas

00:31:54dans les détails

00:31:54sur autre chose,

00:31:55mais ça passe sous les radars.

00:31:56Oui,

00:31:56ça,

00:31:57il faut de l'humain

00:31:57qui enquête.

00:31:59On voit,

00:31:59effectivement,

00:32:00elle peut détecter

00:32:01les petites piscines

00:32:02mais pas,

00:32:03pas effectivement,

00:32:04les grosses fraudes.

00:32:07Et ça,

00:32:08ça peut amener

00:32:10à l'autre question

00:32:11parce que là,

00:32:11si on revient

00:32:12au contrôleur,

00:32:13quand tu disais

00:32:14c'est du travail prescrit,

00:32:15on voit la question d'après,

00:32:18seuls 9%

00:32:18des enquêtés pensent

00:32:20que l'IA

00:32:20donne plus de sens

00:32:21à leur travail.

00:32:22Donc,

00:32:22ça fait plus de 90

00:32:23qui sont en perte de sens

00:32:25à cause de l'IA.

00:32:27Alors,

00:32:28perte de sens,

00:32:29après,

00:32:29on va nous dire

00:32:31que c'est un peu,

00:32:31c'est subjectif,

00:32:33voilà,

00:32:33mais c'est le ressenti

00:32:34du panel

00:32:35qui a répondu

00:32:36à cette enquête.

00:32:37Perte de sens,

00:32:38pourquoi ?

00:32:39Parce qu'ils ont

00:32:39donc des tâches,

00:32:40finalement,

00:32:41déjà,

00:32:43on les oblige

00:32:44à utiliser ces outils

00:32:45qui sont déployés

00:32:47sans associer

00:32:48les personnels.

00:32:50sans leur demander,

00:32:51alors que c'est eux

00:32:51qui,

00:32:52c'est leur propre outil

00:32:52de travail

00:32:53et qu'ils ont une expertise,

00:32:54un savoir-faire.

00:32:55Et ce truc-là,

00:32:55ils n'ont pas de reconnaissance.

00:32:57On leur pond un outil

00:32:58de centrale

00:32:59et,

00:33:00mais vraiment,

00:33:01de manière verticale,

00:33:02on ne leur demande pas

00:33:02leur assentiment.

00:33:03Il n'y a pas de formation.

00:33:04On pourrait montrer aussi

00:33:0685% des agentes

00:33:08et des agents

00:33:08ne bénéficient pas

00:33:09de formation

00:33:10lorsqu'il y a un nouvel outil

00:33:12d'IA

00:33:12qui arrive dans leur mission,

00:33:13ce qui renforce

00:33:15l'idée d'opacité,

00:33:17l'idée de,

00:33:18enfin,

00:33:19c'est un déni

00:33:20de leur savoir-faire,

00:33:21de leur expertise.

00:33:22Et donc là,

00:33:23la perte de sens de travail,

00:33:24c'est ça,

00:33:25c'est de devoir faire du chiffre,

00:33:26répondre à des objectifs statistiques.

00:33:28Encore une fois,

00:33:29sur le contrôle fiscal,

00:33:30donc,

00:33:30c'est les,

00:33:31ou l'objectif en soi

00:33:32du service,

00:33:33c'est faire de la programmation

00:33:34par data mining

00:33:35à 50%.

00:33:36Pour les dépenses

00:33:37de l'État,

00:33:38c'est de valider

00:33:39un certain nombre

00:33:39de factures.

00:33:42Voilà,

00:33:43sur le fonds

00:33:44C'est innovant,

00:33:45pareil,

00:33:46il faut un certain nombre

00:33:48de trucs par IA,

00:33:49de ne plus aller sur le terrain.

00:33:51Au fur et à mesure,

00:33:52il y a une perte de proximité aussi.

00:33:53On ne va plus sur le terrain,

00:33:54on n'est plus en contact

00:33:55non plus avec les collectivités territoriales.

00:33:58Les géomètres étaient aussi

00:33:59en contact

00:34:00avec les collectivités territoriales.

00:34:02Et tout ça

00:34:03font que

00:34:03traiter des tâches répétitives,

00:34:05des listes,

00:34:06ne pas être reconnues aussi,

00:34:07c'est leur sens de reconnaissance.

00:34:09Il y a vraiment un sentiment aussi de,

00:34:10parce que les agentes

00:34:11et les agents des GFIP

00:34:12ont vraiment envie

00:34:13de bien faire leur travail.

00:34:14Vraiment,

00:34:15si ça tient jusqu'à maintenant,

00:34:16parce qu'on a été vraiment

00:34:17à l'os

00:34:18au niveau des suppressions d'emplois.

00:34:20On a perdu 20 000...

00:34:2130 000 suppressions d'emplois

00:34:22depuis 2008.

00:34:23C'est notre ministère,

00:34:25enfin,

00:34:25notre direction

00:34:26qui a le plus morflé,

00:34:27qui a le plus payé.

00:34:29Voilà,

00:34:29et notre utilité

00:34:31de faire rentrer les recettes,

00:34:32enfin,

00:34:32on le voit actuellement

00:34:33avec le budget de l'État,

00:34:34enfin,

00:34:35elle n'est plus approuvée.

00:34:36Et donc,

00:34:36c'est grâce à ces agentes

00:34:37et ces agents-là

00:34:38que ça tient

00:34:39et à leur sens du service public.

00:34:41Oui,

00:34:41mais qu'on finance les hôpitaux,

00:34:42les écoles.

00:34:43Les hôpitaux,

00:34:43les écoles.

00:34:43Il faut se rappeler

00:34:44à quoi ça sert un impôt,

00:34:45quand même.

00:34:45Exactement.

00:34:46Et donc là,

00:34:47il se retrouve à...

00:34:48Oui,

00:34:48il y a une perte de sens du travail,

00:34:50le sentiment de ne plus pouvoir

00:34:51bien faire leur métier.

00:34:53Et c'est un des facteurs

00:34:55des RPS.

00:34:56Maintenant,

00:34:56il y a des sociologues...

00:34:58Des risques psychosociaux.

00:34:59Oui,

00:34:59oui,

00:35:00pardon,

00:35:00des risques psychosociaux.

00:35:01J'ai failli,

00:35:02j'ai failli,

00:35:03mais Pierre-Yves a été plus...

00:35:04C'est vrai,

00:35:04excusez-moi.

00:35:05Donc,

00:35:06les travaux de Thomas Coutreau

00:35:08et Coralie Pérez

00:35:09qui ont beaucoup bossé là-dessus

00:35:11pour montrer

00:35:11que la perte de sens de travail,

00:35:13c'est un des facteurs

00:35:14des risques psychosociaux

00:35:15et donc,

00:35:16conditions de travail dégradées,

00:35:18quoi.

00:35:18Dans un environnement dégradé

00:35:19où il y a eu

00:35:20beaucoup de suppression d'emplois,

00:35:21des restructurations.

00:35:22Et pour une efficacité,

00:35:24on en a un peu parlé

00:35:25tout à l'heure

00:35:25avec le contrôle,

00:35:26mais qui est du coup

00:35:28peu prouvée, quoi.

00:35:29Enfin...

00:35:29Alors,

00:35:30je peux juste...

00:35:31Vas-y.

00:35:31Mais ouais,

00:35:32l'efficacité,

00:35:33c'est juste incroyable.

00:35:34Il n'y a absolument aucun audit

00:35:36fait par des acteurs,

00:35:37même par la CNIL.

00:35:38En fait,

00:35:39tout se joue en amont

00:35:40des projets,

00:35:40dès la phase de cadrage

00:35:41et dès le financement,

00:35:43parce qu'il faut

00:35:43ce financement-là.

00:35:44Donc,

00:35:45c'est là où on a...

00:35:46Éventuellement,

00:35:47on peut avoir les bilans,

00:35:48mais nous,

00:35:48les organisations syndicales,

00:35:49on ne les a pas.

00:35:50Mais par contre,

00:35:51tester l'efficacité des projets,

00:35:53ça a été pointé

00:35:54par le rapport du Sénat aussi,

00:35:55comme quoi les indicateurs

00:35:57n'étaient pas adaptés,

00:35:58qu'il y avait un pilotage

00:36:00déficient aussi.

00:36:00Il n'y a pas de gouvernance

00:36:01au niveau des projets d'IA,

00:36:02au niveau notamment ministériel.

00:36:04Voilà,

00:36:05il n'y a pas de...

00:36:06L'expression des besoins,

00:36:08les ETP qui ont été fléchés,

00:36:10en fait,

00:36:10c'était fléché au doigt mouillé.

00:36:11Et qui valent en plein ETP,

00:36:12ça sent...

00:36:13Ouais,

00:36:13merci,

00:36:14désolé.

00:36:15C'est fléché au doigt mouillé.

00:36:16On pourrait peut-être maintenant

00:36:18voir si,

00:36:19avec des agents,

00:36:20en fait,

00:36:20il faudrait voir ça.

00:36:21Est-ce que si on avait payé

00:36:22des fonctionnaires

00:36:22pour faire la même chose,

00:36:23par exemple,

00:36:24pour reconnaître,

00:36:25enfin,

00:36:25faire de la détection de piscine,

00:36:27les levées de saisie

00:36:28sur le terrain,

00:36:30est-ce que ça coûterait plus cher

00:36:32que le foncé innovant, quoi ?

00:36:34Pas sûr.

00:36:34Il y a un chat qui pose une question.

00:36:35Pour moi,

00:36:36les robots ont remplacé

00:36:36le travail des ouvriers

00:36:37et l'IA va remplacer

00:36:38le travail des cadres

00:36:39et autres métiers qualifiés,

00:36:40graphistes, traducteurs,

00:36:41mais le résultat est le même

00:36:42transformé du travail vivant

00:36:43en travail mort

00:36:43pour le profit des capitalistes.

00:36:44Êtes-vous d'accord

00:36:45avec cette analyse ?

00:36:46Ouais,

00:36:46là,

00:36:47je reconnais...

00:36:47Alors,

00:36:48la patte,

00:36:48c'est marxiste,

00:36:49derrière.

00:36:50Sûrement.

00:36:51Je crois.

00:36:53Évidemment,

00:36:53alors moi,

00:36:54je retiens...

00:36:56Alors nous,

00:36:57suppression,

00:36:58encore une fois,

00:36:58remplacer le travail

00:37:00humain,

00:37:01machine,

00:37:01non.

00:37:02C'est malheureusement,

00:37:03malheureusement,

00:37:04l'idée qu'il n'y aura plus

00:37:06que des robots,

00:37:06qu'on ne fera rien

00:37:07ou l'idée qu'il n'y aura

00:37:09plus que des robots

00:37:10et qu'on fera autre chose,

00:37:11c'est surtout,

00:37:12notre travail va être dégradé,

00:37:15va devoir s'adapter

00:37:16à la machine.

00:37:17C'est ce que nous,

00:37:18on constate

00:37:18et c'est ce que les agents

00:37:19sur le terrain nous disent.

00:37:20Il y a un management algorithmique,

00:37:22c'est-à-dire,

00:37:23vraiment,

00:37:23c'est l'algorithme

00:37:24qui dicte la cadence du travail.

00:37:26On est sur du taylorisme.

00:37:27En fait,

00:37:28on connaît ces logiques-là.

00:37:29C'est pour ça que j'aime bien

00:37:30la citation

00:37:30« travail vivant,

00:37:32travail mort »

00:37:32parce que ça renvoie

00:37:33à ces logiques tayloristes

00:37:35aussi

00:37:35et aussi

00:37:36de propriété

00:37:39de son outil de production.

00:37:41Bon,

00:37:41je ne développe pas

00:37:41parce qu'on va partir

00:37:42dans d'autres analyses.

00:37:44Mais par contre,

00:37:45ce que j'aime bien,

00:37:46c'est capitaliste.

00:37:48Effectivement,

00:37:48l'IA,

00:37:48telle qu'elle est déployée

00:37:50dans nos environnements

00:37:52administratifs,

00:37:52mais aussi

00:37:53dans notre quotidien,

00:37:54elle repose

00:37:55sur l'exploitation

00:37:56d'humains avant tout

00:37:57et sur l'exploitation

00:37:59des ressources

00:38:00de notre planète.

00:38:01Ça aussi,

00:38:02ça peut vous paraître

00:38:04peut-être,

00:38:05comment dire,

00:38:06pas à propos,

00:38:06mais nous,

00:38:07dans les groupes de travail

00:38:08de ça,

00:38:08on rappelle

00:38:09qu'en fait,

00:38:09ces technologies-là

00:38:10ne sont pas neutres.

00:38:11Donc,

00:38:11d'un point de vue travail,

00:38:12évidemment,

00:38:13impact sur les missions

00:38:14et conditions de travail,

00:38:14mais d'un point de vue

00:38:16environnemental.

00:38:17Et là,

00:38:17pareil,

00:38:18on va le faire

00:38:19parce qu'on n'a pas encore

00:38:20tous les...

00:38:22le cadre

00:38:23pour savoir

00:38:24comment on peut

00:38:24les demander,

00:38:25mais on va demander

00:38:25en plus des études

00:38:26d'impact

00:38:27sur les conditions de travail

00:38:28qu'on a demandé

00:38:28dans nos instances,

00:38:30la formation spécialisée.

00:38:32Donc,

00:38:32ces instances

00:38:32où on peut demander ça

00:38:34à notre administration,

00:38:35qu'elle les finance,

00:38:35et avec l'ANACT,

00:38:37qui est...

00:38:38Je pense que c'est

00:38:38pour l'amélioration

00:38:39des conditions de travail.

00:38:40Ouais, très bien,

00:38:40merci.

00:38:41Et l'INRIA,

00:38:43l'Institut National

00:38:44de Recherche

00:38:45et d'Informatique

00:38:46Appliquée,

00:38:46peut-être,

00:38:47mais en tout cas,

00:38:47des organismes publics

00:38:50plutôt neutres,

00:38:51on va dire,

00:38:51même s'il y a un contrat

00:38:52avec l'administration,

00:38:53mais qui vont aider

00:38:54à faire ces études

00:38:54d'impact-là

00:38:55sur les conditions de travail.

00:38:57Eh bien,

00:38:57on va demander aussi

00:38:58les études d'impact

00:38:58environnemental.

00:38:59Parce qu'il faut

00:39:01qu'on mette ça

00:39:01dans la balance.

00:39:02Actuellement,

00:39:02je vais pas faire...

00:39:04Non, mais t'as raison,

00:39:05t'as raison.

00:39:05Moi, je reviens,

00:39:06je rebondis sur le

00:39:08le travail mort,

00:39:09parce que j'aime bien

00:39:10le...

00:39:10j'aime bien

00:39:11cette notion.

00:39:12Et c'est aussi

00:39:13le fait que...

00:39:16il y a une perte

00:39:17de sens,

00:39:19mais aussi

00:39:19de savoir-faire,

00:39:20finalement.

00:39:21Enfin, du coup,

00:39:21moi, je résisterais

00:39:23plutôt sur le côté

00:39:24un peu aliénant

00:39:24de la chose,

00:39:25parce que,

00:39:27finalement,

00:39:28le travailleur

00:39:29perd son autonomie

00:39:30à partir du moment

00:39:31où la machine

00:39:32lui dit quoi faire

00:39:33et puis sur la totalité

00:39:35de son métier,

00:39:36c'est la machine

00:39:37tronçonne finalement

00:39:38le métier

00:39:39et lui prend

00:39:40des bouts

00:39:41de ce qu'il doit faire

00:39:42et finalement,

00:39:43lui-même

00:39:44se voit cantonné

00:39:46à des tâches.

00:39:47Et du coup,

00:39:48effectivement,

00:39:49c'est vraiment

00:39:49un retour en arrière

00:39:51sur la pensée

00:39:52du métier.

00:39:53C'est...

00:39:55Et c'est aussi ça

00:39:56qui est inquiétant.

00:39:57Et sur certains,

00:39:59ils citaient

00:40:01le métier

00:40:01de graphiste,

00:40:02c'est un autre sujet,

00:40:03mais c'est assez juste

00:40:04parce qu'il y a

00:40:07un vrai risque

00:40:07d'oubli

00:40:08de savoir-faire

00:40:08dans ce métier.

00:40:09Et je ne sais pas

00:40:10s'il y a un vrai risque

00:40:12peut-être aussi

00:40:13d'oubli

00:40:13du savoir-faire

00:40:15chez les géomètres,

00:40:15peut-être à terme,

00:40:17parce que c'est quelque chose

00:40:18si on n'en a plus besoin

00:40:19dans les...

00:40:20Enfin,

00:40:20si on estime

00:40:21qu'on n'en a plus besoin,

00:40:23si le patronat estime

00:40:26qu'on n'en a plus besoin

00:40:26dans ces dix prochaines années,

00:40:27ce ne sera plus enseigné.

00:40:30Et du coup,

00:40:30en fait,

00:40:31au bout d'un moment,

00:40:31on trouvera aussi

00:40:33ce qu'il n'y a plus personne

00:40:34qui est capable

00:40:34de programmer une machine

00:40:35pour le faire.

00:40:36On pense aussi

00:40:37aux doubleurs

00:40:37et aux doubleuses aussi.

00:40:38C'est le même genre

00:40:39de...

00:40:40Traducteur.

00:40:41Ce que tu pointes là,

00:40:42c'est super intéressant.

00:40:44Ouais,

00:40:45le côté...

00:40:46Enfin,

00:40:47sur le...

00:40:48Pardon,

00:40:48j'ai perdu le fil.

00:40:48L'aliénation.

00:40:49Oui,

00:40:49l'aliénation,

00:40:51la perte de savoir-faire

00:40:52et d'expertise,

00:40:53effectivement,

00:40:54c'est un des effets.

00:40:57C'est vrai que ce sont surtout

00:41:00les agents expérimentés

00:41:01qui ont des résistances

00:41:03face à ces technologiques

00:41:05puisque du coup,

00:41:05ils ont plus vraiment

00:41:08ces marges de manœuvre

00:41:10pour faire valoir

00:41:11leur...

00:41:12Leur expérience.

00:41:14Leur technicité,

00:41:14leur expérience.

00:41:15Et c'est vrai

00:41:16que sur les nouveaux agents,

00:41:18nouvelles agentes,

00:41:19un peu moins de résistance

00:41:20et peut-être même

00:41:21l'outil parfois pourrait aider.

00:41:23Il y a cette perception

00:41:24un peu différente.

00:41:25Alors, évidemment,

00:41:26avec tous les biais

00:41:27peuvent embarquer

00:41:28ce type de techno

00:41:29et aussi le biais

00:41:30de, je pense,

00:41:31d'automatisation,

00:41:32c'est-à-dire de faire

00:41:33plus confiance

00:41:34au jugement de l'IA,

00:41:35au résultat de l'IA

00:41:35qu'à son propre jugement

00:41:37et du coup,

00:41:37d'arriver à une auto-censure

00:41:39et a fortiori

00:41:40dans notre contexte managérial

00:41:42où l'IA est un objectif

00:41:43en tant que tel,

00:41:44est un moyen.

00:41:45C'est-à-dire que

00:41:45est-ce que je prends le risque

00:41:47de dire que la décision de l'IA

00:41:49ou la réponse

00:41:49qu'il m'a apporté,

00:41:50non, elle n'est pas bonne,

00:41:52je vais la remettre en question

00:41:53et du coup,

00:41:54je vais devoir justifier derrière

00:41:55et de ça.

00:41:56Et alors que les objectifs,

00:41:56c'est du quantitatif,

00:41:57ben non,

00:41:58il va y avoir du clic-clic.

00:41:59Et derrière, oui,

00:42:00peu à peu,

00:42:00c'est bien le risque

00:42:01de perte de savoir-faire

00:42:02qui est clairement pompé.

00:42:04Ben, ça aussi,

00:42:05enfin, les IA,

00:42:06ça repose sur la collecte

00:42:08de données

00:42:09et le pompage de,

00:42:11enfin, c'est même plus,

00:42:12c'est du pillage

00:42:12de savoir-faire.

00:42:14On l'a vu avec aussi

00:42:15ChatGPT

00:42:16sur toutes les œuvres,

00:42:17tous les textes,

00:42:18sur la presse,

00:42:18sur les blogs.

00:42:19Sans consentement des auteurs,

00:42:21toutes ces données-là

00:42:21sont inspirées

00:42:22et servent de corpus

00:42:23pour les entraînements.

00:42:24Et là, c'est pareil.

00:42:25On demande aux agents,

00:42:26par exemple,

00:42:27de traiter des listes

00:42:28d'erreurs, d'anomalies.

00:42:29Pourquoi ?

00:42:30Parce que derrière,

00:42:31en traitant les listes

00:42:32d'erreurs et d'anomalies,

00:42:33ça permet de calibrer,

00:42:34de rectifier les résultats

00:42:35de la machine.

00:42:36Donc, il y a besoin

00:42:37de l'humain pour ça.

00:42:38Mais à terme,

00:42:39on voit bien

00:42:39que sur certaines tâches

00:42:40spécifiques,

00:42:41une des grandes inquiétudes

00:42:42de nos agentes et agents,

00:42:43c'est qu'effectivement,

00:42:44ils seront remplacés

00:42:45peut-être par la machine.

00:42:46Là, je rejoins

00:42:46donc dans le chat.

00:42:51autre chose, autrement.

00:42:52Mais voilà,

00:42:53il y a effectivement

00:42:54un risque de perte

00:42:55du serveur.

00:42:56Du coup, en un sens,

00:42:57vous bossez gratuitement

00:42:58pour améliorer

00:42:59les outils de Capgemini.

00:43:02C'est pas bien de dire ça comme ça.

00:43:03C'est pas bien de dire ça.

00:43:03C'est brutal.

00:43:06Oui, oui,

00:43:07c'est cynique.

00:43:09C'est-à-dire qu'on a même

00:43:09des agents,

00:43:10enfin, la plupart d'ailleurs,

00:43:11ont analysé le fait

00:43:12qu'en fait,

00:43:13ils scillent la branche

00:43:14sur laquelle ils sont assises.

00:43:15Bien sûr.

00:43:15Ils rectifient les erreurs

00:43:16de l'IA

00:43:17qui prochainement fera le travail

00:43:19à leur place

00:43:19ou autrement.

00:43:21C'est une bonne transition.

00:43:23Oui, pardon, vas-y.

00:43:23Non, non, mais juste

00:43:25pour pas qu'on croit

00:43:25qu'on est vraiment technophobe,

00:43:27c'est-à-dire que moi,

00:43:27je pense...

00:43:28Non, mais vraiment,

00:43:29c'est-à-dire que si on avait

00:43:30associé dès le départ

00:43:31l'agent à son outil de travail,

00:43:33qu'on valorise son expertise,

00:43:35qu'on lui dise

00:43:35« ben voilà, toi,

00:43:36tu sais faire ça »,

00:43:37comment cet outil

00:43:38pourrait t'aider

00:43:38dans ton quotidien et tout ?

00:43:40Si vraiment,

00:43:40il y avait ce travail-là

00:43:41fait d'associations

00:43:42et aussi de communiquer

00:43:43information, consultation

00:43:45avec les représentants

00:43:46et personnel,

00:43:46le numérique,

00:43:47il y a plein de projets

00:43:49qui sont émancipateurs

00:43:49pour les utilisateurs

00:43:51et utilisatrices.

00:43:52Donc, voilà,

00:43:52nous, on n'est pas contre.

00:43:53On sait qu'on peut faire autrement.

00:43:55Peut-être qu'on appellera

00:43:55ça autrement IA.

00:43:56Là, on buzz en 2024

00:43:57avec le terme d'IA.

00:43:59Entre nous,

00:44:00il y a 5-6 ans,

00:44:01c'était les algorithmes.

00:44:02Il y a 10 ans,

00:44:03on appelait ça le big data,

00:44:04voilà,

00:44:04les systèmes experts

00:44:05un peu avant.

00:44:06Donc, on voit bien que...

00:44:07Enfin, voilà,

00:44:08on est sur des logiques...

00:44:09Oui, on est tous d'accord

00:44:10pour moins travailler.

00:44:12Pour mieux travailler.

00:44:13Pour mieux travailler.

00:44:15Et oui,

00:44:16ça pose un problème

00:44:17de qui commande ces outils

00:44:19et dans quel but.

00:44:20Le but,

00:44:21c'est pas de partager le temps,

00:44:22enfin,

00:44:22de ne pas gagner du temps

00:44:23et de partager les profits, quoi.

00:44:25Et quels intérêts ils servent.

00:44:26Et quels intérêts ils servent,

00:44:27exactement.

00:44:28Oui, tout à fait.

00:44:30Et du coup,

00:44:31question,

00:44:32tu l'évoquais un peu,

00:44:33mais quelle marge de manœuvre,

00:44:36en fait...

00:44:37Donc, en gros,

00:44:38vous n'avez pas du tout

00:44:39été consulté

00:44:40pour l'implantation...

00:44:42Enfin, je dis vous,

00:44:43c'est les travailleurs,

00:44:44pas que les syndicats.

00:44:45Oui, syndicats et travailleurs.

00:44:47Syndicats et travailleurs.

00:44:49Pour la mise en place

00:44:51de ces systèmes d'IA,

00:44:52vous n'avez pas été associé.

00:44:54On ne vous a pas demandé

00:44:55vos besoins,

00:44:56en quoi ça pourrait vous aider,

00:44:57etc.

00:44:58Et est-ce que maintenant,

00:44:59vous êtes associé

00:45:01sur leur amélioration ?

00:45:03Je ne sais pas.

00:45:03L'autre fois,

00:45:04en discutant avec Damien,

00:45:05il disait que

00:45:08le système de contrôle

00:45:10déclenche des alertes

00:45:11souvent avec les assurances,

00:45:13parce que c'est des entreprises

00:45:14qui doivent accumuler

00:45:19beaucoup de fonds

00:45:20en perspective de risque.

00:45:22Et puis, du coup,

00:45:22il y a...

00:45:22Qui font des provisions.

00:45:23Oui, qui font beaucoup

00:45:24de provisions, par exemple.

00:45:25Du coup, il y a...

00:45:25Il y a dit que c'est une anomalie,

00:45:26et du coup, il dit,

00:45:27mais bon, c'est une assurance.

00:45:28Au bout d'un moment,

00:45:28il faudrait pouvoir dire

00:45:29non, mais on arrête quand c'est ça.

00:45:31Enfin, arrêtez de mobiliser

00:45:32des agents,

00:45:33parce que...

00:45:34Pour toujours le même schéma, quoi.

00:45:35Oui, typiquement,

00:45:36là, ça a été détecté

00:45:38en tant que potentiel fraude,

00:45:40parce qu'ils font des provisions,

00:45:42donc, voilà,

00:45:42des retenues d'argent et tout.

00:45:45Et pourtant,

00:45:45c'est lié à la nature même

00:45:47de leur activité,

00:45:47les assurances.

00:45:48Et ce truc-là,

00:45:49typiquement,

00:45:50les agents se retrouvaient

00:45:51avec une liste

00:45:52que d'assurances à traiter,

00:45:54alors qu'il n'y avait pas lieu

00:45:55dès le départ,

00:45:56comme, voilà,

00:45:57ils auraient pu,

00:45:58s'ils avaient demandé,

00:45:59ou...

00:45:59Parce que ce sont des data scientists,

00:46:01en fait,

00:46:01dans des bureaux en centrale,

00:46:02qui, normalement,

00:46:03sont en lien avec

00:46:04quelques personnes du métier.

00:46:05Mais s'ils avaient vraiment été

00:46:07au bout de la chaîne de travail,

00:46:09demander et avoir le retour,

00:46:11ça aurait évité

00:46:12d'envoyer ces listes-là

00:46:13à traiter, voilà.

00:46:14Et donc, alors,

00:46:15nous, l'administration

00:46:17nous dit qu'elle associe

00:46:19le terrain.

00:46:20A priori,

00:46:21il y a des remontées

00:46:21dans l'autre sens.

00:46:22Les agents qu'on a interrogés,

00:46:24parce qu'on a aussi...

00:46:25Alors, on a fait la grande enquête,

00:46:26là, avec 4000 réponses,

00:46:28mais on a aussi fait

00:46:29des entretiens

00:46:29plus individualisés,

00:46:31où, vraiment,

00:46:32là, ils pouvaient nous parler

00:46:34de l'IA au quotidien

00:46:36et de toutes leurs inquiétudes,

00:46:37leurs craintes.

00:46:38Et c'est là où on a vraiment

00:46:39ressenti...

00:46:40Enfin, je ne vais pas dire

00:46:41la passion,

00:46:41mais c'est vraiment...

00:46:42Les agents veulent bien

00:46:44faire leur métier,

00:46:45leur mission.

00:46:46Et quand ils se retrouvent

00:46:47avec des listes

00:46:47qui sont incohérentes

00:46:49et qui se disent

00:46:49qu'en plus,

00:46:50c'est un objectif en tant que tel,

00:46:51c'est-à-dire qu'ils vont devoir

00:46:53se mettre en ordre de bataille

00:46:54pour faire ça

00:46:54au détriment de la programmation,

00:46:56par exemple,

00:46:57sur le terrain

00:46:57ou le contrôle sur le terrain,

00:46:59voilà, ça renforce

00:47:00leur sentiment d'absurdité,

00:47:03de perte de sens du travail.

00:47:05Et vous avez moyen, du coup,

00:47:06d'améliorer,

00:47:07d'avoir un droit de regard ?

00:47:08Alors, nous, je vais dire clairement,

00:47:10on ne se contente pas

00:47:11du dialogue social,

00:47:12des miettes qu'on nous laisse.

00:47:13C'est-à-dire que dans les GT,

00:47:15les groupes de travail,

00:47:15pardon,

00:47:16avec l'administration.

00:47:17Donc, on est en lien

00:47:17avec, par exemple,

00:47:18on a vu le numéro 1

00:47:21sur le foncier innovant,

00:47:22voilà,

00:47:22on a déjà eu des discussions

00:47:24sur le sujet.

00:47:25On a des visions

00:47:26carrément différentes

00:47:27du service public,

00:47:28de ce que doit être

00:47:29le service public.

00:47:30Là où, eux,

00:47:30ils délèguent un pan

00:47:32à des prestataires privés

00:47:33pour le faire

00:47:33et en affichage,

00:47:34ils disent qu'il faut

00:47:35réinternaliser.

00:47:36C'est-à-dire que chez nous,

00:47:38on doit pouvoir faire,

00:47:40donc on prend les prestataires

00:47:41au début et après,

00:47:42on doit pouvoir le faire

00:47:43en interne

00:47:43avec nos propres compétences.

00:47:45Ça, par exemple,

00:47:46c'est juste un affichage

00:47:47de valeur.

00:47:47Nous, systématiquement,

00:47:49on leur dit,

00:47:49à ce moment-là,

00:47:50faites une filière interne

00:47:51de formation

00:47:53aux outils de data science

00:47:54qu'on ait nos propres

00:47:55data scientistes,

00:47:56par exemple,

00:47:57ou data engineers,

00:47:58ou tous ces gens-là

00:47:59qui ont possession

00:48:01de ce savoir,

00:48:02mais ça ne suit pas,

00:48:03par exemple.

00:48:04Donc ça,

00:48:04on leur met systématiquement.

00:48:05On leur demande

00:48:06systématiquement

00:48:07les cartographies

00:48:08de tous les projets

00:48:09des systèmes

00:48:10d'intelligence artificielle

00:48:11ou des projets

00:48:12numériques emblématiques.

00:48:13On a à chaque fois

00:48:14des cartographies

00:48:15qui sont lacunaires.

00:48:16Elles n'y sont pas toutes.

00:48:18Dernièrement,

00:48:18je peux vous citer

00:48:20le dernier projet

00:48:21e-contact LLM.

00:48:23Oui.

00:48:23Voilà.

00:48:24Qu'on évoquait au début.

00:48:25qu'on évoquait au début.

00:48:26Les réponses automatiques,

00:48:28enfin plus ou moins

00:48:29automatisées

00:48:29aux 12 millions de mails

00:48:31que les usagers

00:48:31posent sur impôts.mouv.

00:48:33Donc là,

00:48:33ils sont revenus

00:48:34parce qu'il y a eu

00:48:36un...

00:48:36Alors,

00:48:37il faut que j'explique

00:48:37un peu le contexte.

00:48:39Il y a eu le projet

00:48:40GMBI,

00:48:41Gérer mes biens immobiliers.

00:48:42Je ne sais pas

00:48:42si vous en avez parlé,

00:48:43mais en fait,

00:48:44c'était une démarche

00:48:45administrative en même temps

00:48:46que l'impôt sur l'evenue

00:48:47pour les propriétaires

00:48:48pour déclarer leurs biens

00:48:49en ligne

00:48:49et le nombre d'occupants

00:48:50et tout ça.

00:48:51Alors,

00:48:52tous faisaient démarche en ligne.

00:48:53Tous faisaient numérique.

00:48:55Il n'y avait pas

00:48:55d'accuser réception

00:48:56pour savoir

00:48:57si la démarche

00:48:58était bien faite.

00:48:59Il n'y avait pas

00:49:00de courrier.

00:49:01Enfin,

00:49:01tu étais mal anticipé.

00:49:03Et ça,

00:49:04ça n'a pas loupé.

00:49:05Ça donnait plus ou moins

00:49:06un fiasco.

00:49:06On en avait averti

00:49:08l'administration.

00:49:09Mais il y a eu,

00:49:09donc,

00:49:10ça a été même qualifié

00:49:10dans les médias

00:49:11de fiasco.

00:49:12Et du coup,

00:49:12on s'est retrouvé

00:49:13avec des services

00:49:13d'assistance engorgés,

00:49:14notamment par les mails

00:49:15et par le téléphone.

00:49:16Puisqu'on a des centres

00:49:18de contact

00:49:18qui gèrent les mails

00:49:19et les téléphones

00:49:20comme des centres d'appel.

00:49:23Et donc,

00:49:23ils se sont retrouvés

00:49:24avec un flux croissant

00:49:25de demandes d'assistance

00:49:27là-dessus.

00:49:28Et ils se sont dit,

00:49:29vu qu'il y a

00:49:30l'IA générative

00:49:32qui est aussi

00:49:33un bon moyen

00:49:34de moderniser

00:49:35l'action publique

00:49:35et que ça serait bien

00:49:36de se mettre là-dessus,

00:49:37ils se sont dit

00:49:38on va utiliser

00:49:39les LLM

00:49:40pour faciliter

00:49:41le traitement

00:49:42de ces demandes

00:49:42en proposant

00:49:44un moteur de recherche.

00:49:46Je ne rentre pas

00:49:47dans les détails,

00:49:47mais qui permettrait

00:49:48pour l'agent

00:49:51de répondre

00:49:52aux demandes

00:49:53des usagers

00:49:53et des usagères

00:49:54sur un ensemble

00:49:55de questions

00:49:55mais là,

00:49:56ils l'ont entraîné

00:49:56spécifiquement

00:49:57sur les questions

00:49:58de GMBI,

00:49:59GM et bien immobiliers.

00:50:00Par exemple,

00:50:01comment je fais

00:50:01pour déclarer

00:50:02ma maison,

00:50:04des trucs comme ça.

00:50:05Ils ont fait ça

00:50:06avec le modèle

00:50:07de Facebook

00:50:08qui est open source

00:50:08en test,

00:50:10Yamaha

00:50:10et ils ont eu

00:50:1170% de mauvaises réponses.

00:50:13Je reviens

00:50:14à mon groupe de travail

00:50:15où on a demandé

00:50:15où en était

00:50:16l'état d'avancement

00:50:17de cette expérimentation

00:50:18dont on avait eu vent

00:50:19en fait via un webinaire.

00:50:21C'est-à-dire,

00:50:21ce n'est pas l'administration

00:50:22qui nous a donné les infos,

00:50:23on s'est procuré

00:50:24le lien par un journaliste

00:50:26du webinaire

00:50:28où l'administration

00:50:29annonçait ce projet-là

00:50:30avec de l'IA générative

00:50:32et l'achat de GPU

00:50:33puisqu'il faut faire tourner

00:50:34ça avec des puces GPU

00:50:36et ça représente

00:50:37un investissement

00:50:39important.

00:50:39C'était il y a un an.

00:50:40En groupe de travail,

00:50:41on lui demande,

00:50:41il nous dit

00:50:42non,

00:50:42c'est un projet

00:50:43qui ne marche pas bien,

00:50:44c'est à l'état expérimental,

00:50:46non, non, franchement,

00:50:47c'est pour ça

00:50:47qu'on ne vous l'a pas présenté.

00:50:49Une semaine plus tard,

00:50:50Damien m'envoie le lien

00:50:51parce qu'on fait de la veille

00:50:52dans nos modes d'action syndicales.

00:50:54On est obligé

00:50:55pour aller chercher l'info

00:50:56de faire de la veille

00:50:57et on a reçu

00:50:59les derniers lauréats

00:51:00du F-TAP,

00:51:01donc des projets

00:51:02qui touchent

00:51:03les investissements publics

00:51:05pour pouvoir faire de l'IA.

00:51:06Et dedans,

00:51:06patatras,

00:51:07qu'est-ce qu'on trouve ?

00:51:08Contact LLM.

00:51:10Alors le montant

00:51:11est dérisoire

00:51:11pour l'instant,

00:51:12c'est 100 000 euros,

00:51:13si j'ai bien lu,

00:51:14parce que des fois

00:51:14quand il y a trop de zéro,

00:51:15moi je n'ai pas l'habitude,

00:51:16mais là c'est 100 000.

00:51:17Et ça correspond sans doute

00:51:19à l'achat des cartes graphiques

00:51:20parce qu'il faut savoir

00:51:22c'est que les modèles,

00:51:23ils les récupèrent sur Internet,

00:51:25ils sont open source

00:51:26entre guillemets,

00:51:26et ils les font tourner

00:51:28sur nos serveurs à nous.

00:51:29Il y a cette volonté-là

00:51:31que ce soit

00:51:31de l'IA générative souveraine,

00:51:33qu'on ne dépend pas

00:51:34d'un acteur privé

00:51:36comme OpenAI

00:51:36pour Tchat-GPT.

00:51:38Et ils ne vous ont pas

00:51:40mis le nombre

00:51:40d'équivalent temps plein supprimé ?

00:51:42Non, alors là,

00:51:44on a ce qu'on appelle

00:51:45les lauréats FTAB

00:51:46et on attend avec impatience

00:51:47les...

00:51:48Alors j'espère

00:51:49qu'ils ne suivent pas l'émission.

00:51:51Les avis d'INUM,

00:51:53c'est là-dedans

00:51:53que la direction

00:51:55interministérielle du numérique

00:51:56dit go ou pas go

00:51:57le projet

00:51:58et c'est là-dedans

00:51:58qu'ils flèchent les emplois.

00:52:00D'accord.

00:52:01Ça vous voit

00:52:01si on est encore ensemble

00:52:02pendant une dizaine de minutes ?

00:52:03Oui, oui.

00:52:03Ça vous voit, oui.

00:52:04Très bien.

00:52:05J'ai peut-être dérivé

00:52:05sur ta question.

00:52:06Non, pas du tout

00:52:07parce que ça m'a fait repartir

00:52:09parce que j'avais noté

00:52:10donc pour le foncier innovant,

00:52:12il fallait supprimer

00:52:13300 ETP

00:52:14mais pour le...

00:52:16C'est quoi,

00:52:17c'est FVR ?

00:52:18Donc ça, c'est le contrôle fiscal.

00:52:19C'est la détection

00:52:19de la contrôle fiscal.

00:52:20C'était 500 ETP

00:52:2134,5 millions d'euros de coûts.

00:52:24Et c'est marrant

00:52:24cette manière de faire

00:52:25c'est-à-dire un projet,

00:52:26un coût,

00:52:27une suppression,

00:52:28un montant de suppression

00:52:29de postes.

00:52:30Je trouve ça assez fou.

00:52:31C'est une logique

00:52:32budgétaire.

00:52:33Dans le public, quoi.

00:52:34Dans le service public.

00:52:35Oui, c'est des logiques

00:52:36de rentabilité.

00:52:37C'est-à-dire,

00:52:38on met cet outil-là,

00:52:39on enrobe,

00:52:40on dit qu'il va aider l'agence,

00:52:41un outil d'aide à la décision,

00:52:42tout ça.

00:52:43Mais derrière,

00:52:43si on regarde la genèse,

00:52:45c'est vraiment ça...

00:52:46Voilà, ça supprime des emplois.

00:52:47Par contre,

00:52:48sur le cas particulier

00:52:49du contrôle fiscal,

00:52:50il faut savoir

00:52:50que c'est une des missions

00:52:51qui est plus ou moins préservée

00:52:53en tant que suppression d'emplois.

00:52:55Voire même,

00:52:55ils font des redéploiements

00:52:56d'emplois

00:52:57sur cette mission-là.

00:52:58Peut laisser penser

00:52:59que, en fait,

00:53:00l'IA ne marche pas tant bien

00:53:01que ça,

00:53:01que finalement,

00:53:02il y a encore besoin

00:53:03de pas mal d'humains.

00:53:04Donc là où ça devait supprimer,

00:53:05par exemple,

00:53:06ces 500-là,

00:53:07voilà,

00:53:07ils ont revu les trucs à la baisse.

00:53:10Mais bon,

00:53:10pareil,

00:53:10il n'y a pas d'audit.

00:53:11Il n'y a rien qui vérifie

00:53:13si le système est efficace

00:53:14vraiment,

00:53:15réellement,

00:53:15si on pouvait vraiment

00:53:16supprimer ces 500-là.

00:53:17OK.

00:53:18En tout cas,

00:53:18dans le chat,

00:53:18on confirme ce que tu dis

00:53:19en tant que data scientist.

00:53:20Je confirme que c'est l'essentiel

00:53:21d'être avec les gens de terrain

00:53:22pour faire des bons algos.

00:53:23On ne peut pas se passer

00:53:24de l'un et de l'autre.

00:53:24Ouais.

00:53:25Et bien du coup,

00:53:25pour amener vers la fin,

00:53:27j'aimerais du coup

00:53:28t'amener sur un sujet

00:53:29un peu plus,

00:53:30comment dire,

00:53:31je ne sais pas si syndical,

00:53:32mais comment,

00:53:35est-ce que du coup,

00:53:37Ouais,

00:53:38première question,

00:53:39est-ce que du coup,

00:53:40le dialogue social aujourd'hui,

00:53:43soit à la DGFIP

00:53:45ou plus généralement,

00:53:47est adapté à ces nouveaux outils,

00:53:49à ton avis ?

00:53:50Alors,

00:53:50très bonne question.

00:53:51L'IA,

00:53:52l'objet IA,

00:53:53en tant que tel,

00:53:54était absent total

00:53:55du dialogue social.

00:53:56C'est nous,

00:53:57organisation syndicale,

00:53:58alors,

00:53:58on peut faire un peu de promo,

00:54:00solidaire,

00:54:00finance publique,

00:54:01qui l'avons porté,

00:54:02mais on le porte aussi

00:54:02en inter-syndical maintenant,

00:54:04mais c'est des sujets

00:54:05où l'administration,

00:54:06ce n'était même pas

00:54:07à l'ordre du jour

00:54:07de nos instances.

00:54:08Donc déjà,

00:54:08rien que de le fait

00:54:09de demander l'inscription

00:54:10de ce sujet-là,

00:54:12d'avoir un panorama,

00:54:13un état des lieux

00:54:14de ce qui est fait,

00:54:15de demander les études d'impact,

00:54:16comme on a dit tout à l'heure,

00:54:17sur les conditions de travail,

00:54:19voilà,

00:54:20on essaie d'investir

00:54:22nos instances de dialogue social

00:54:23pour en faire un sujet

00:54:24central majeur,

00:54:25puisqu'on le voit,

00:54:25ce sont derrière

00:54:26des logiques de...

00:54:27En fait,

00:54:28pour nous,

00:54:28c'est un sujet

00:54:29éminemment politique

00:54:31et absolument pas technique.

00:54:32On ne veut pas

00:54:32se faire enfermer

00:54:33dans le...

00:54:34Qu'est-ce que l'IA,

00:54:35tout ça,

00:54:36on voit bien

00:54:36que ça évolue tout le temps,

00:54:37les technos évoluent tout le temps,

00:54:39que la sémantique évolue tout le temps.

00:54:41Et donc,

00:54:42voilà,

00:54:43on ne se laisse pas faire,

00:54:45on déborde même

00:54:46des instances.

00:54:47On a fait un travail

00:54:49en collaboration

00:54:50avec l'Institut

00:54:51de la Recherche économique

00:54:52et sociale,

00:54:53donc avec Odile Chani,

00:54:54que tu connais,

00:54:56et avec d'autres organisations

00:54:58syndicales,

00:54:59sur comment faire

00:55:00de l'IA

00:55:00un objet de dialogue social,

00:55:02technologique,

00:55:03on appelle ça.

00:55:04Donc,

00:55:04comment faire

00:55:05pour que toutes les parties

00:55:06prenantes,

00:55:07aussi bien l'administration,

00:55:08mais aussi bien

00:55:09que les éditeurs logiciels,

00:55:11les fournisseurs sur étagère,

00:55:12voilà,

00:55:13puissent avoir un...

00:55:16puissent avoir un document unique,

00:55:18par exemple,

00:55:18pour parler de la même chose

00:55:20et avoir toutes les infos

00:55:21concentrées là-dedans.

00:55:22Ouais,

00:55:22parce qu'on se rend compte

00:55:23techniquement qu'en gros,

00:55:24il y a un...

00:55:24Je sais pas,

00:55:25pour schématiser,

00:55:25il y a un Google qui arrive

00:55:26ou un Capgemini qui arrive

00:55:27en disant

00:55:28« Ah, on a un super projet,

00:55:29on va vous faire

00:55:32économiser de temps,

00:55:33vous allez pouvoir supprimer

00:55:34500 emplois... »

00:55:36Ça se refuse pas.

00:55:37Ça se refuse pas.

00:55:38Mais le patron,

00:55:40techniquement,

00:55:41lui,

00:55:41comprend très mal

00:55:42les conséquences,

00:55:44comprend mal

00:55:45ce qu'on lui dit,

00:55:46c'est enrobé de gros mots

00:55:48et on lui vend ce projet.

00:55:51Donc derrière,

00:55:51c'est très compliqué

00:55:52pour les organisations syndicales

00:55:54de comprendre ce qui se passe

00:55:56quand ils vous les présentent,

00:55:57parce qu'ils arrivent

00:55:58des fois pas à comprendre

00:55:59que c'est un...

00:56:01Il faut qu'ils intègrent,

00:56:02que le patronat intègre,

00:56:03que c'est un changement

00:56:05énorme des conditions de travail,

00:56:06donc que ça doit être absolument

00:56:07présenté en infoconsulte,

00:56:09au minimum.

00:56:09Et du coup,

00:56:11il y a ce côté

00:56:12où, en plus,

00:56:13des fois,

00:56:14enfin, je sais pas

00:56:14quels interlocuteurs

00:56:15vous avez à l'ADG,

00:56:16mais vous avez pas forcément

00:56:17en plus des gens

00:56:18capables de répondre

00:56:19à vos questions.

00:56:20C'est une très bonne remarque.

00:56:21On se retrouve...

00:56:22Alors, au début,

00:56:23on se retrouvait

00:56:23avec les bureaux métiers,

00:56:25c'est-à-dire ceux

00:56:25qui sont en charge

00:56:27du pilotage

00:56:28de la mission cadastrale,

00:56:29du foncier,

00:56:30de la fiscalité.

00:56:31Mais, donc,

00:56:32quand on posait des questions

00:56:33sur ces projets-là,

00:56:34ils bottaient en touche

00:56:35et c'était...

00:56:37Ils bottaient sur l'informatique,

00:56:39sur les bureaux informatiques.

00:56:40Quand on avait des GT informatiques,

00:56:42groupe de travail informatique,

00:56:43ils bottaient sur les...

00:56:44Voilà, ping-pong

00:56:45sur les bureaux métiers.

00:56:47Du coup, on a demandé,

00:56:49déjà, et ça,

00:56:50on a eu gain de cause,

00:56:50à avoir des GT mixtes

00:56:52où il y ait bureaux métiers

00:56:53et informatiques.

00:56:54Il y a aussi d'autres acteurs

00:56:55comme la direction

00:56:56à la transformation numérique

00:56:57qui concentrent un certain nombre

00:56:59de data scientifiques

00:57:00de la DGFIP.

00:57:00Et c'est eux qui font la...

00:57:02Voilà, qui conçoivent aussi

00:57:04la plupart des projets.

00:57:05Ensuite, on n'a pas forcément

00:57:07plus d'informations,

00:57:08mais toujours pas, en fait.

00:57:10Il y a effectivement

00:57:10ce savoir-faire

00:57:11qui est concentré

00:57:12plutôt dans les bureaux de conseil,

00:57:14les cabinets de conseil,

00:57:15je veux dire,

00:57:15type Soprasteria,

00:57:17Capgemini,

00:57:17CGI,

00:57:18Foraltran,

00:57:19tout ça.

00:57:20Et ce savoir-faire-là,

00:57:22on ne va pas se mentir,

00:57:23nos décideurs publics,

00:57:25ils ne comprennent pas

00:57:25grand-chose non plus.

00:57:26D'où les fiches,

00:57:27parfois, qu'on a.

00:57:27J'aurais dû venir avec

00:57:28vraiment la prochaine fois,

00:57:29il faut qu'on le fasse.

00:57:30On a eu une fiche

00:57:31où un jour,

00:57:32ils nous ont montré une fusée.

00:57:33C'était un dessin

00:57:34d'une fusée bleue

00:57:35avec plusieurs étages

00:57:36et vraiment un langage abscon.

00:57:39Et ça devait représenter

00:57:40le projet.

00:57:41Donc c'est un projet

00:57:42de transformation numérique,

00:57:45juridique,

00:57:45du métier juridique.

00:57:46Il y a un gros, gros projet derrière.

00:57:48Je ne développe pas ici,

00:57:49mais ça devait...

00:57:50Pour nous, les syndicats,

00:57:52on devait comprendre

00:57:52ce qu'ils voulaient nous dire.

00:57:53Donc autant vous dire

00:57:54que ce n'est pas l'administration

00:57:55qui avait fait ce schéma-là.

00:57:56C'était un cabinet de conseil.

00:57:57Donc on a des copiés-collés même.

00:57:59Pareil,

00:57:59on a fait des fouilles

00:58:02sur les GT d'il y a 8-9 ans

00:58:04puisqu'à la DGFIP,

00:58:05on a des projets d'IA qui datent.

00:58:07Et bien on a retrouvé

00:58:08des fiches d'il y a 8-9 ans

00:58:10avec des copiés-collés

00:58:11du contenu

00:58:11qui correspondent

00:58:12à celles de maintenant.

00:58:13Donc on est vraiment...

00:58:15Effectivement,

00:58:15on ne parle pas forcément

00:58:16la même chose.

00:58:17Ils n'ont pas forcément

00:58:18la connaissance.

00:58:19D'où le projet d'IA-LIA

00:58:20avec Odile.

00:58:21On a abouti

00:58:22d'un outil concret,

00:58:24donc un registre des SIA,

00:58:26ça s'appelle.

00:58:26C'est une sorte de tableur,

00:58:28on va dire,

00:58:28qui,

00:58:30pour un projet d'IA,

00:58:31recense toutes les informations,

00:58:33financements,

00:58:34tous les acteurs,

00:58:35la chaîne de sous-traitance,

00:58:36la fameuse,

00:58:37les risques aussi,

00:58:38puisque ces technos,

00:58:39on n'a pas trop parlé,

00:58:40mais on embarque évidemment

00:58:41des risques de biais.

00:58:42risques d'explicabilité,

00:58:44là où nos collègues

00:58:45ont été vraiment confrontés,

00:58:47il faut que je vous le cite

00:58:48en exemple,

00:58:48sur les dépenses de factures.

00:58:49Là où avant,

00:58:51des factures étaient validées,

00:58:53il n'y avait pas de soucis,

00:58:54elles deviennent problématiques,

00:58:55l'IA les détecte,

00:58:56et d'un coup,

00:58:57les agents doivent vérifier

00:58:59les factures de dépenses

00:59:00de carburant, par exemple.

00:59:01Donc ce sont les ambassades,

00:59:02ils ont des dépenses de carburant,

00:59:04et nous,

00:59:05à la gestion publique d'État,

00:59:06on doit valider l'IA,

00:59:09détecter toute une liste.

00:59:10Eh bien, les ambassades ont appelé

00:59:12et ne comprennent pas pourquoi,

00:59:14parce que d'habitude,

00:59:14ça ne posait pas de soucis.

00:59:15Et l'agent, derrière,

00:59:16n'a aucun moyen d'expliquer

00:59:18la décision de l'algorithme.

00:59:19Donc ils ont essayé

00:59:19de faire remonter par la hiérarchie,

00:59:21qui elle-même a joué le jeu.

00:59:22La hiérarchie, souvent,

00:59:23elle est démunie aussi,

00:59:24elle n'a pas plus d'infos en vrai.

00:59:26Eh bien, derrière,

00:59:27c'est un acteur privé

00:59:28qui développe ça,

00:59:29voilà, c'est un prestataire privé,

00:59:31qui a la connaissance

00:59:32de comment les critères sont retenus

00:59:34et impossible d'expliquer.

00:59:36Donc, problème pour le mission

00:59:37de service public.

00:59:38Pas pouvoir expliquer

00:59:39la décision d'un algorithme,

00:59:40là, voilà,

00:59:41c'est juste un exemple

00:59:42parmi tant d'autres.

00:59:43Peut-être dernière question.

00:59:45Et moi, j'en ai une.

00:59:46Il y a un truc qui m'a marqué tout à l'heure.

00:59:47Tu as dit que ça ne tient

00:59:49que par la bonne volonté des agents.

00:59:50La semaine dernière,

00:59:51il y avait une grande mobilisation

00:59:53de toute la fonction publique.

00:59:55Est-ce que,

00:59:57enfin, toi qui travailles aux impôts,

00:59:59est-ce que finalement,

00:59:59c'est la même chose

01:00:00que les gens qui travaillent à l'hôpital,

01:00:02les gens qui travaillent

01:00:04dans l'éducation, etc.

01:00:05Est-ce qu'en fait,

01:00:06ce que tu racontes là,

01:00:07ce n'est pas aussi

01:00:08les conséquences

01:00:09d'un rejet

01:00:10du service public

01:00:12par le gouvernement ?

01:00:13Oui, clairement,

01:00:15ça s'inscrit dans

01:00:16les logiques néolibérales

01:00:18de destruction

01:00:19du service public.

01:00:20Effectivement,

01:00:21je n'en ai pas parlé,

01:00:22mais les autres secteurs,

01:00:24privés, publics,

01:00:25éducation nationale,

01:00:27les hôpitaux,

01:00:28les PTT,

01:00:29enfin, la poste, pardon,

01:00:30les cheminots,

01:00:31sont aussi touchés

01:00:32par ces logiques

01:00:33de suppression d'emplois,

01:00:35rationalisation,

01:00:36tout ce truc-là,

01:00:37ce qui fait qu'on voit aussi

01:00:38des projets d'Ir,

01:00:39chez eux,

01:00:40je n'aurais pas le temps

01:00:41de développer,

01:00:41mais on travaille aussi

01:00:43en interpro,

01:00:44avec notamment,

01:00:46on a une commission

01:00:47d'intelligence artificielle,

01:00:48là,

01:00:48avec qui il y aura

01:00:49Sud PTT,

01:00:50il y aura Sud Rail,

01:00:52et on voit les mêmes logiques

01:00:53à l'œuvre

01:00:53dans ces structures-là.

01:00:55Ce sont des prestataires privés

01:00:57qui déploient ces projets.

01:00:58Derrière,

01:00:58il y a systématiquement

01:00:59des suppressions d'emplois,

01:01:00je pense à Solidaires Informatiques

01:01:01aussi,

01:01:02qui se sont battus

01:01:02sur Onclusive,

01:01:04où du jour au lendemain,

01:01:05ils ont eu un,

01:01:06alors ils appellent ça PSE,

01:01:08mais comment on peut dire,

01:01:09un plan de licenciement,

01:01:10de la moitié des effectifs

01:01:12parce que l'IA arrivait.

01:01:13Et donc,

01:01:13oui,

01:01:14ça s'inscrit

01:01:15dans ces mêmes logiques-là,

01:01:17et il est nécessaire,

01:01:17donc,

01:01:18de faire du lien

01:01:19et de vraiment

01:01:19travailler mutualisé

01:01:21avec les autres métiers,

01:01:23les autres secteurs,

01:01:24évidemment, quoi.

01:01:25Eh bien,

01:01:25merci beaucoup.

01:01:26Je peux rebondir

01:01:26la dernière question là-dessus ?

01:01:28Allez,

01:01:28dernière question,

01:01:29mais toute derrière,

01:01:29Pierre-Éricard.

01:01:30Parce qu'il y a le...

01:01:30Je me rebondis

01:01:31sur les caméras

01:01:32de Onclusivre

01:01:33parce que c'est quand même...

01:01:36En gros,

01:01:37ils sont fait licencier

01:01:39soi-disant par une IA,

01:01:40mais en fait,

01:01:40l'IA existait pas vraiment.

01:01:43Et du coup,

01:01:44derrière question...

01:01:45c'était quand même un prétexte,

01:01:46c'était une délocalisation

01:01:47à Madagascar.

01:01:48Et derrière question

01:01:50un peu plus ouverte,

01:01:51du coup,

01:01:52est-ce que,

01:01:52notamment en prenant

01:01:53cet exemple-là,

01:01:54est-ce que le...

01:01:56Alors,

01:01:56peut-être que ça va...

01:01:57Enfin,

01:01:58tu me dis

01:01:58si ça te met en difficulté,

01:02:01mais est-ce que le...

01:02:02Couper !

01:02:04Le devoir de vigilance,

01:02:06ça te semble un outil

01:02:07syndical pertinent,

01:02:08c'est qu'elle a...

01:02:09Parce qu'à un moment,

01:02:10il y a...

01:02:11Est-ce que, du coup,

01:02:13il est facilement utilisable ?

01:02:14Parce que là,

01:02:14on se dit à la Direction Générale

01:02:16des Finances Publiques,

01:02:17quand ont-ils su

01:02:19qu'au bout de la chaîne

01:02:21du foncier innovant,

01:02:23il y avait des travailleurs

01:02:25malgaches

01:02:26qui travaillaient dans des conditions

01:02:27pas forcément déclarées ?

01:02:30Et là,

01:02:32techniquement,

01:02:33c'est la DGFIP

01:02:34qui est donneuse d'ordre

01:02:35et qui est responsable

01:02:37au nom du devoir de vigilance.

01:02:38Donc est-ce que...

01:02:39Alors,

01:02:39prouver la...

01:02:41Alors, pareil,

01:02:41c'est vrai que ça soulève

01:02:42la question de la responsabilité,

01:02:45responsabilité juridique,

01:02:46aussi bien pour les décisions d'Algo,

01:02:48mais aussi bien pour les...

01:02:49Pour la chaîne de sous-traitance,

01:02:51là, en l'occurrence.

01:02:52Sur la loi

01:02:53qui impose le devoir de vigilance,

01:02:55je sais...

01:02:55Alors, moi, honnêtement,

01:02:56je suis un peu light là-dessus.

01:02:57Je l'ai...

01:02:58J'ai vu qu'on pouvait le mobiliser,

01:03:00mais je ne sais pas dans quel...

01:03:01C'est encore jamais été fait.

01:03:03Ça n'a jamais été fait,

01:03:04mais c'est évidemment

01:03:04que l'outil juridique

01:03:06est un levier d'action pour nous

01:03:08et que, voilà,

01:03:09si on peut forcer

01:03:10l'administration

01:03:11à s'expliquer sur le choix,

01:03:13il semblerait quand même

01:03:14qu'ils étaient plutôt...

01:03:16Enfin, il semblerait

01:03:17qu'ils n'avaient plutôt

01:03:18pas connaissance quand même

01:03:18de cette externalisation

01:03:20et sous-traitance, voilà,

01:03:22à des travailleurs précaires.

01:03:23On peut penser

01:03:24qu'ils sont de bonne foi,

01:03:25mais...

01:03:26Ouais, l'outil juridique,

01:03:27nous, on...

01:03:27Enfin, voilà,

01:03:29on prend tout, quoi.

01:03:30Bien sûr.

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