Webinaire 

Disclaimer

  • Format limitĂ© : webinaire ne peut tout couvrir
  • Sujet vaste et en constante Ă©volution
  • Contenu non exhaustif
    • ❌ SociĂ©tal
    • ❌ Environnemental

Disclaimer

  • ❌ un cours d'IA
  • ❌ prĂ©sentation gĂ©nĂ©raliste

 

ce que ne sera pas cette conférence:

  • Focus sur IA et travail - zoom sur DGFiP ✅
  • Vulgarisation nĂ©cessaire - raccourcis 

Objectifs du webinaire

  • 👉 apprĂ©hender enjeux de l'IA Ă  la DGFiP
  • 👉ses impacts sur tes missions et sur le Service Public
  • 👉 Comment agir syndicalement

Objectifs du webinaire

  1. C'est quoi l'IA ?

    • DĂ©finition ?

    • ça ressemble Ă  quoi l'IA Ă  la DGFiP ?

  2. Impacts sur agent.es et services publics

    • sur missions

    • sur conditions de travail

  3. Syndicalement : comment agir ?

    • nos instances
    • communication
    • juridique

C'est quoi l'IA ?

  • omniprĂ©sente dans nos usages quotidiens ( pro, persos)
  • cas d'usages populaires : algos de recommandation , assistants vocaux, moteurs de recherche, gps, traduction, reconnaissance d'images ...
  • De nos jours intriquĂ©e partout: dans les messageries types whatsapp , dans ton pc, dans l'appareil photo de ton smartphone, voiture , TV ...

C'est quoi l'IA ?

  • Pas de dĂ©finition universelle 
  • DifficultĂ©s : notion d'intelligence ? mot valise - marketting - buzz - saturation
  • DĂ©finition gĂ©nĂ©rique qui fait consensus - parlement europĂ©en (cnil, inria...)

C'est quoi l'IA ?

C'est quoi l'IA ?

C'est quoi l'IA ?

  • IA c'est pas nouveau - 70 ans - hivers...
  • domaine recherche - statistiques , math, informatique - datascience
  • pas une IA mais des IA - les SIA
  • automatisation
  • gĂ©nĂšre du contenu : texte , videos , images, audio...
  • langage naturel LLM
  • mĂ©thodes probabilistes - prĂ©dit prochain mot - contexte
  • cas d'usages : chatbot, RAG, rĂ©sumĂ©s , synthĂšses , moteurs de rĂ©ponses etc

Et les IA génératives ?

C'est quoi l'IA

Pour que l’intelligence artificielle fonctionne, il faut :

  1. Beaucoup de données

    (textes, images, comportements
)

  2. De la puissance de calcul et de stockage

    (serveurs, cartes graphiques, cloud
)

  3. Des algorithmes

    (des instructions capables de traiter les données)

 

critĂšres communs

🧠 C'est quoi l'IA

  • Apprentissage automatique
    (Machine Learning, Deep Learning
)
    L'IA apprend Ă  partir de donnĂ©es sans ĂȘtre explicitement programmĂ©e

  • Les CAPTCHA
    (vous aidez des IA Ă  apprendre ce qu’est un vĂ©lo 😅)

  • InfĂ©rence
    (le moment oĂč l’IA "rĂ©pond", "prĂ©dit" ou "reconnaĂźt")

🧠 C'est quoi l'IA

Ce que l’IA utilise : les modùles

L'IA Ă  la DGFiP

Les promesses

 

  •  gains de productivitĂ©
  •  fin des taches chronophages
  •  libĂ©ration , taches Ă  valeur ajoutĂ©e
  •  assistant


toujours un humain dans la boucle ...

L'IA Ă  la DGFiP

  • >2010 ,CAF, datamining, big data...
  • >2017 , accĂ©lĂ©ration, startup nation
  • Transformation numĂ©rique
  • Fond Transformation Action Publique (FTAP)

Le contexte

L'IA Ă  la DGFiP

  •  gains de productivitĂ©
  •  fin des taches rĂ©pĂ©titives et chronophages
  •  libĂ©ration de temps pour se consacrer  taches Ă  valeur ajoutĂ©e
  • IA traite les taches complexes
  •  assistant / aide pour l'agent - efficience


toujours un humain dans la boucle ...

Les promesses

L'IA Ă  la DGFiP

  • Cadre objectifs et moyens 2023-2027
  • Schema directeur numĂ©rique 2025

IA partout , agents nulle part

L'IA Ă  la DGFiP

  • CFVR - contrĂŽle fiscal
  • Foncier innovant - cadastre
  • TAAP - gestion publique d'Ă©tat
  • AMI - relation Ă  l'usager
  • Datalake - entrepĂŽt de donnĂ©es

Les projets emblématiques

L'IA Ă  la DGFiP

- CFVR , ciblage et détection de la fraude fiscale

> 2014 entreprises
>2018 particuliers

Techno utilisée : datamining et apprentissage automatique

ContrĂŽle fiscal

L'IA Ă  la DGFiP

 

- TAAP - Traitement d'analyse autoprédictive
objectif : ciblage des dépenses à risques - améliorer les délais de paiement

> 2018  expérimentation

Techno utilisée : apprentissage automatique

 

Gestion publique etat

L'IA
Ă 
la
DGFiP

L'IA Ă  la DGFiP

Cadastre

  • objectif : dĂ©tection des constructions non dĂ©clarĂ©es piscines et bĂątis  + report automatique au plan
  • > 2018  expĂ©rimentation
  • Techno utilisĂ©e : apprentissage profond - DL reconnaissance d'images
  • DonnĂ©es : IGN
  • prestataires : cap gemini + google

Foncier Innovant :

L'IA Ă  la DGFiP

- Foncier Innovant :

extrait du grand plan d'investissement 2019

- Foncier Innovant :

L'IA Ă  la DGFiP

Extrait du cahier des charges du FTAP

Les autres IA Ă  la DGFiP

Toutes les missions

 

  • domaniale : homiwoo
  • gestion publique locale : analyse prĂ©dictive
  • ressources humaines : SICARDI
  • relation usagers : Econtact GMBI
  • juridique : TNMJ
  • informatique
    ...

 

IA génératives à la DGFiP

IA génératives à la DGFiP

  • Albert
  • Econtact GMBI
  • caradoc
  • LLAMANDEMENT

 

assistants code informatique

 

IA génératives à la DGFiP

L'IA Ă  la DGFiP

Sur le terrain, la réalité ?

 

 

L'IA Ă  la DGFiP

- Ca coûte cher 

- inefficace

 

L'IA Ă  la DGFiP

  • objectifs par IA imposĂ©
  • stats gonflĂ©es artificiellement
  • fraudes complexes non dĂ©tectĂ©es

L'IA Ă  la DGFiP

Impacts sur les missions

  • industrialisation des taches

  • casse des chaines de travail , taylorisation

  • dĂ©placement du travail

L'IA Ă  la DGFiP

Impacts sur les missions

  • Moins d’autonomie

  • Moins de liens avec le terrain

  • Perte de technicitĂ©

Presse-bouton

L'IA Ă  la DGFiP

Impacts sur les missions

  • Pas d'informations

  • Absence de formations ou formations lowcost

L'IA Ă  la DGFiP

Impacts sur les missions

  • Quantitatif, boĂźte noire, inexplicabilitĂ© des rĂ©sultats

  • Risques de biais - hallucinations

  • Faux positifs , erreurs contentieux

  • SP dĂ©gradĂ© : plan cadastral,

  • Relation usager dĂ©shumanisĂ©e

Qualité de Service Public ?

L'IA Ă  la DGFiP

Impacts sur les missions

  • Externalisation

    • cabinets de conseil - Gafam- etc

  • DĂ©pendance numĂ©rique croissante
    ProblĂšmes de :

    • SĂ©curité (fuites, surveillance, secret fiscal menacĂ©)

    • Budget (coĂ»ts croissants de licences & services)

    • Éthique & souveraineté (donnĂ©es publiques confiĂ©es Ă  des intĂ©rĂȘts privĂ©s)

Qualité de Service Public ?

L'IA Ă  la DGFiP

Impacts sur les missions

  • PrĂ©carisation du travail
    DerriÚre l'IA, des milliers de micro-travailleurs précaires (souvent dans le Sud global) :

  • annotent des donnĂ©es, modĂšrent du contenu,

  • sous-payĂ©s, invisibles

Qualité de Service Public ?

L'IA Ă  la DGFiP

Impacts sur les conditions de travail

  • Nouvelles tĂąches, mais toujours autant de boulot !

  • Charge de travail : rĂ©parer les erreurs de l’IA

  • L’IA gĂ©nĂšre des RPS : stress,  perte de sens au travail
.

L'IA Ă  la DGFiP

Impacts sur les conditions de travail

L'IA Ă  la DGFiP

Impacts sur les conditions de travail

L'IA Ă  la DGFiP

discours officiel DGFiP vs réalité

  • Non l’IA n’allĂšge pas les tĂąches

  • Non l’IA ne permet pas de se consacrer Ă  des tĂąches Ă  plus haute valeur ajoutĂ©e

  • Non l’IA ne se dĂ©veloppe pas sans consĂ©quences sur les emplois, l'exercice des missions et des conditions de travail

    • Suppressions et FTAP

    • DĂ©placement du travail

Action syndicale ?

  • absence de transparence sur les projets d'IA
  • ZĂ©ro info
  • expĂ©rimentations et gĂ©nĂ©ralisation des projets  sans rendre de compte (ex:FI)
  • absence de bilans
  • SpĂ©cificitĂ©s des projets IA - cycle diffĂ©rent projet informatique classique

Constats

Action syndicale ?

  • CSAR, FSR, CSAL , FSAL
    • dĂ©cret 2020-1427 du 20 novembre 2020
      articles 51, 73 et 74
  • Ă©tudes impact :
    • sur conditions de travail
    • environnementale

Agir dans nos instances locales et nationales

Action syndicale ?

  • retours terrains : enquĂȘte , visites de services , entretiens avec agent.es...
  • sensibiliser et informer : matos tracts , 4 pages , videos etc
  • communication externe : mĂ©dias et Ă©lus
  • veille : OSINT
  • juridique : demandes CADA 

Revendicatif

  • 👉 Association des agent.es et des OS en amont des projets
  • 👉 Transparence : bilans, audits...
  • 👉 ArrĂȘt des suppressions d'emplois :
    l'IA ne doit pas ĂȘtre financĂ©e dans cet objectif
  • 👉 RĂ©versibilitĂ© des projets d'IA
  • 👉 Formations  :
    - avant mise en place outil numérique : formations datascience qualifiantes  pour informaticiens DGFiP

Technocritique

  • Les Commissions Nationales SpĂ©cialisĂ©es
  • les retours terrains

Action syndicale ?

ressources

ressources

ressources

👉 Tract : "derriùre les lettres, les chiffres" lien

👉 EnquĂȘte de l'impact de l'IA sur les agents lien

👉 DĂ©bat l'IA est-elle au service du public ? lien

👉 Le foncier innovant lien

👉 Twitch : Les impîts cobayes de l'IA ? lien

👉 Cash investigation : L'IA supprime des emplois à la DGFiP? lien

👉 Cash investigation : L'IA, vraiment efficace ? lien

 

 

 

 

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