A quand le Smart Citoyen et la Smart Administration ? 

 

Le sujet de la ville intelligente (‘Smartcity’) est souvent abordé sous l’angle des objets connectés (‘IOT’) (ex. lampadaire, VMC, route tactile, capteurs embarqués …). Dans ce cadre, le citoyen devient une source d’information au travers de ses comportements et des données qu’il génère. Cela est précurseur d’un progrès formidable : les acteurs publics et privés peuvent analyser, voire prédire, les besoins des citoyens et ainsi adapter leurs politiques et leurs services. Cette Smartcity pourrait être qualifiée de ‘descendante’.

Pour autant, malgré le fait que le citoyen fait l’objet de toutes les attentions statistiques, il est paradoxalement mal, voire pas ‘écouté’. L’enjeu qui se présente aux élus locaux se serait-il pas d’être en capacité d’apporter des réponses immédiates, personnalisées et ‘certifiées’ en faisant faire preuve d’écoute active, tout en soulageant les référents (humains) de son Administration?

Smartcity ne doit pas être cantonné à l’IOT et à l’exploitation des big data

Les salons Smartcity, auxquels nous participons, sont souvent orientés autour des objets connectés, de l’énergie, de l’exploitation et de l’optimisation des moyens, des ressources naturelles, de l’amélioration de l’environnement. Cette évolution est structurelle et louable.

De même, de nombreuses cartographies applicatives publiées par les spécialistes de la Smartcity existent. Elles listent les composants et les applicatifs dans l’écosystème de la ville intelligente, sans pourtant traiter le sujet de l’écoute active du citoyen.

En effet, il est étonnant que la Smartcity ne soit que rarement considérée sous l’angle de l’optimisation des relations et des informations partagées avec le citoyen. Or, il nous semble que les notions ‘citoyen 3.0’, ‘administration 3.0’devraient prendre une plus grande place.

 

Une Smartcity à l’écoute réelle de ses citoyens

L’intelligence artificielle ne peut pas, à l’heure actuelle, répondre de façon complètement fiable aux interrogations des citoyens. Contrairement à la reconnaissance d’images, les logiciels dits ‘d’intelligence artificielle’ comprennent encore mal et peinent à lever les ambiguïtés de langage. L’intelligence artificielle, aussi puissante soit-elle, n’est pas en capacité de comprendre et d’interpréter les dispositions issues du code civil ou du code de l’urbanisme par exemple (…). 

Tout au plus serait-il capable d’orienter vers un texte, tel un moteur de recherche open-text… mais il ne remplit pas l’objectif d’écouter, de comprendre et de répondre à des questions précises.

Or, les citoyens devraient pouvoir formuler leurs interrogations et recevoir des réponses précises et ‘certifiées’.

Les principaux outils présents sur le marché sont ceux du type ticketing (1 question = 1 ticket), les FAQ (foires aux questions) plus ou moins élaborées, les moteurs de recherche open-text (cf. Google), ou encore les chatbots. Ces outils ne remplissent cependant pas l’objectif ou impliquent des investissements lourds (30.000 à +150.000€ par process), pour in fine obtenir un ratio de 50% de satisfaction (60-70% dans certains cas précis).

Alors comment faire ? 

Selon nous, la solution la plus efficace et économique passe par l’hybridation : utiliser des solutions qui combinent l’homme et la machine.

Le machine learning, associé aux référents humains, permet en effet de tirer profit du meilleur des deux mondes: la machine est parfaite pour traiter automatiquement les redondances et appliquer des workflows ; l’humain ainsi ‘augmenté’ retrouve toute sa valeur à savoir interpréter des règles complexes, faire des liens avec des sujets connexes, le tout en faisant appel à un esprit critique et un jugement empreint de recul et de sensibilité. La singularité humaine deviendrait un atout dans un monde envahi de robots.

Les acteurs publics et privés pourraient écouter les citoyens, leur répondre efficacement et s’améliorer en continu grâce à leurs ‘agents augmentés’. En quête perpétuelle d’économie et d’efficacité, ils pourraient optimiser leurs services quantitativement (moins d’agents pour traiter les questions redondantes ou non) et qualitativement (meilleure écoute et alignement des réponses), pour le bonheur des usagers, des clients et des administres.

Auteur : Alexandre Colin, Président de TeamBrain (TeamBrain, Démultipliez vos connaissances opérationnelles share …https://teambrain.fr/), lauréat ‘Villes Innovantes’ de Business France (Toronto & Boston – Sept. 2017).