L'appel à projets Tech-in-GOV

Lors de la première étape du processus Tech-in-GOV, une première analyse des dossiers est faite par un groupe d'experts constitué de membres du ministère de la Digitalisation, du Centre des technologies de l'information de l’Etat (CTIE) et du GovTech Lab. Cette première analyse se base notamment sur une série de critères d'éligibilité prédéfinis. 

Les dossiers sont regroupés selon la catégorie identifiée par les porteurs de projets: IA, données ou interopérabilité. Si le porteur de projet n'a pas précisé dans quelle catégorie se situe son projet ou si celle qui a été indiquée n'est pas appropriée, le groupe d'experts attribue ce dossier à la catégorie qu'il juge la plus adaptée.

Les projets dont la solution n'est pas clairement identifiable sont directement pris en main par l'équipe du GovTech Lab, qui examine la possibilité de lancer un appel à solutions via ses propres canaux de diffusion. Ces projets sortent dès lors du processus Tech-in-GOV. Les dossiers qui sont hors-sujet ou ne peuvent être attribués à une catégorie, respectivement les dossiers dont des solutions existent déjà ou sont en cours de développement seront écartés. Les projets qui ne représentent pas d'innovation majeure et qui devraient, en principe, suivre le chemin classique via l'annonce de projets du CTIE, seront également écartés. 

Lors de la deuxième étape du processus Tech-in-GOV, les porteurs de ces projets qui ont franchi avec succès la première sont invités à participer à une séance de pitch dédiée à la thématique dans laquelle a été classé leur projet. Les porteurs de ces projets ont alors l'occasion de présenter leur projet de manière détaillée devant un comité constitué spécialement pour chaque catégorie, qui peut alors mieux comprendre les enjeux et la faisabilité de ces projets, ainsi que leur impact potentiel. Les différents comité d'experts avec les chefs d'administration du ministère et du CTIE, procèdent alors à une sélection de projets qui passent ainsi à la 3e étape du processus. Une sélection est indispensable afin de respecter les budget alloué à l'appel à projets.

Les critères de sélection des projets varient selon les catégories. Globalement, sont considérés les éléments suivants:  

• potentiel expérimental (capacité à repousser l'état de l'art dans le service public)
• alignement stratégique avec les politiques publiques (stratégies nationales, accord de coalition);
• caractère transversal du projet, notamment pour l'interopérabilité;
• innovation et apport de nouvelles solutions bénéfiques pour un grand nombre d'agents, citoyens ou utilisateurs;
• complexité du projet et sa capacité à surmonter les défis techniques;
• maturité de l'idée;
• rapidité de mise en œuvre et/ou coût limité du projet;
• contribution à l'amélioration de l'infrastructure interopérable existante;
• éthique et responsabilité dans l'utilisation des données et des technologies d'IA;
• capacité à produire des résultats mesurables et à long terme pour les services publics.

Le degré d'innovation et le caractère expérimental constituent des filtres prioritaires. Les projets qui s’intègrent dans un programme existant ou reposent sur des technologies disponibles ou en cours de déploiement seront potentiellement réorientés vers les circuits de développement classiques.

Pour les projets sélectionnés à la suite des séances de pitch et dont la solution a clairement été identifiée, le porteur de projet collabore alors étroitement avec les experts du ministère de la Digitalisation chargés du suivi de ce projet pour rédiger un cahier des charges détaillé en vue de trouver un prestataire adapté. Lors de la réalisation du projet, un accompagnement est assuré par l'équipe d'experts concerné du ministère de la Digitalisation. Le processus du GovTech Lab est enclenché pour les projets pour lesquels aucune solution adéquate n'a pu être identifiée.

Par ce projet, le Zenter fir d'Lëtzebuerger Sprooch (ZLS) propose la création d’un corpus parallèle multilingue. Ce corpus sera centré sur le luxembourgeois en tant que langue source — et donc principale — avec des traductions dans trois langues cibles: l'allemand, le français et l'anglais. Ce corpus parallèle multilingue vise à répondre directement au manque actuel de jeux de données multilingues de haute qualité axés sur le luxembourgeois. Il constituera une ressource précieuse pour soutenir la traduction automatique avancée, l'entraînement de modèles linguistiques d'intelligence artificielle, la recherche en linguistique computationnelle, et d'autres applications technologiques, tant au Luxembourg qu'à l'échelle internationale.

L'objectif de ce projet du Commissariat aux affaires maritimes (CAM) est de développer un outil capable d'extraire automatiquement des données prédéfinies à partir de documents officiels, tels que des visas, au format PDF (texte ou image) ou JPEG, sans intervention humaine.

Dans un premier temps, cet outil vise à améliorer l'efficacité des processus de saisie de données pour le service "Gens de mer". Il s'agit notamment de:

• réduire le nombre de points de données à fournir par les clients,
• diminuer les erreurs lors de la saisie initiale,
• limiter les besoins de vérification et de correction par les agents du CAM,
• et permettre l'injection automatique des données dans les systèmes concernés.

Le projet soutient le service "Demandes d’informations" de la Commission nationale pour la protection des données (CNPD) confronté à un volume croissant de sollicitations reçues par courriel, courrier postal et téléphone.

Face à l’augmentation progressive des questions et des réponses archivées, les recherches manuelles effectuées par les agents étaient devenues particulièrement chronophages. AI4DI permet d’automatiser la recherche d’informations pertinentes au sein de la base de données existante et de générer un projet de réponse initial.

La solution repose sur un outil informatique intégrant un modèle de langage de grande taille (Large Language Model – LLM), capable d’identifier efficacement les contenus utiles et de proposer des réponses adaptées, tout en s’inscrivant dans le cadre des missions de la CNPD.

L'Organisme luxembourgeois d'accréditation et de surveillance (OLAS) a développé un outil ("Legal and normative text analyser") capable d'effectuer les tâches suivantes: 

• analyser la documentation disponible dans des bases de données reconnues et fiables telles que Legilux, EUR-Lex, ISO, CEN, EA, ILAC, IAF et les fichiers stockés localement; 
• identifier et collecter les documents ou informations pertinents démontrant la conformité aux exigences applicables à l'accréditation d'activités spécifiques; 
• analyser le contenu de ces documents ou informations afin d'identifier et d'extraire les exigences applicables nécessaires à l'accréditation des organismes d'évaluation de la conformité; 
• élaborer des rapports détaillés sur la base des résultats de l'analyse. 

La solution ScreenreaderLB, développée par le Service information et presse (SIP), a été lancée en janvier dans le cadre d’un soft launch. Cette première version propose un lecteur d’écran dédié au luxembourgeois, répondant au besoin d’accessibilité des contenus numériques pour les personnes aveugles ou malvoyantes.

Conçue pour offrir une synthèse vocale adaptée à la langue luxembourgeoise, la solution permet aux utilisateurs d’interagir plus naturellement avec les contenus en ligne. Cette phase de lancement initiale permettra de recueillir les retours des premiers usagers afin d’identifier les axes d’amélioration et de faire évoluer le produit dans les prochains développements, avec l’objectif d’optimiser progressivement l’expérience de navigation et l’accès à l’information.

Le projet "AI for Legacy" a pour objectif d'explorer l'utilisation des technologies de l'intelligence artificielle pour analyser, commenter et, si nécessaire, refactoriser du code provenant d'outils "legacy" au sein du ministère de l'Economie. L'étude se concentre sur l'évaluation des capacités des outils d'IA modernes pour revitaliser ces systèmes monolithiques, développés sur de longues périodes et devenus de plus en plus complexes et difficiles à maintenir. Le projet cherche à démontrer comment l'IA peut offrir des solutions innovantes pour améliorer la lisibilité, la maintenabilité et la performance de ces applications vieillissantes, tout en prolongeant leur durée de vie de manière efficace et durable.

Le Service information et presse du gouvernement dispose d'une vaste médiathèque de photos politiques de l'Etat luxembourgeois. Le travail d'indexation de ces photos se faisait jusqu'alors manuellement et était fastidieux et chronophage. Le projet IA visait à identifier les personnalités politiques présentes sur les photos par le biais de la reconnaissance faciale ainsi que la génération de métadonnées améliorées pour la médiathèque. La mise en place de cette reconnaissance faciale a permis ainsi de faciliter et d'accélérer la mise à disposition de métadonnées des photos pour une meilleure exploitation des contenus de la médiathèque pour l'ensemble de l'Etat.

Ce projet concernait l'extraction par l'IA d’objets topographiques à partir d'images aériennes, permettant ainsi la détection de nouveaux bâtiments et routes pour identifier des zones de constructions. Cette extraction a permis de réduire la charge de travail des agents de l'Etat et d'augmenter la qualité et la rapidité de la mise à jour des bases de données de l'Administration du cadastre et de la topographie. En outre, le projet visait à permettre la création de nouvelles données et de services ainsi que la reconnaissance d'objets.

Par ce projet, la Bibliothèque nationale de Luxembourg (BnL) visait à l'amélioration de la transcription des textes des articles par l'Optical Character Recognition (OCR), à savoir la reconnaissance de caractères optiques. Cette amélioration figurait comme base nécessaire pour une identification automatique des "entités nommées" (personnes, lieux, organisations et dates). Les entités nommées, détectées par des techniques d'intelligence artificielle, sont la base d'une nouvelle application interactive, permettant l'exploration dynamique des articles, améliorant ainsi l'accès à l'archive des journaux numérisés.

Cette application est un outil d’aide à l'anonymisation de décisions de justice en vue de leur publication sur le portail internet de la justice. JUANO est basée sur un moteur d'intelligence artificielle qui reconnait les entités à anonymiser et propose automatiquement des catégories en fonction du texte. Cette application permet de garantir l'homogénéité de l'anonymisation des décisions judiciaires et d'optimiser le processus de leur mise à disposition aux juristes et autres personnes intéressées dans le respect de la protection des données.

Le projet CLAVIS des Archives nationales de Luxembourg (ANLux) concerne la soumission d'images numérisées de manuscrits des 17e et 18e siècles à Transkribus, une plate-forme de reconnaissance d'écriture assistée par IA, de transcription et de recherche dans des documents historiques. La transcription automatique contribue à rendre ces sources, difficilement exploitables jusqu'à présent, à nouveau lisibles et compréhensibles pour les nouvelles générations de chercheurs. De plus, les ANLux attendent de ce projet des nouvelles possibilités quant à la création automatisée d'inventaires ou d'index de personnes et de lieux.

Par ce projet le Centre de gestion du personnel et de l’organisation de l’Etat (CGPO) désire améliorer les procédures de recrutement en utilisant l'intelligence artificielle afin d'assister les agents du CGPO dans le contrôle des conditions de recevabilité des candidatures et les inscriptions à l'épreuve d'aptitude générale pour la Fonction publique luxembourgeoise.

Le ministère de l'Intérieur vise à mettre en place un monitoring automatisé à l'aide d'un système de détection des données aberrantes (outlier detection) dans les données financières du secteur communal. 

Par ce projet, le Service central de législation (SCL) a pour objectif de labelliser (catégoriser/classifier) automatiquement des documents sur base de leurs contenus, en vue du couplage d'un chatbot avec le graphe de connaissance de la législation luxembourgeoise.

Ce projet concerne la mise en place d'un programme de la science de données et d'apprentissage automatique pour mettre le Statec en mesure de produire des statistiques sur la base de données de téléphonie mobile.

Une plateforme d'intelligence artificielle conversationnelle qui assiste les agents qui reçoivent des messages de demandeurs d'emplois, en formulant des réponses personnalisées. Ce projet s'applique aux e-mails et demandes entrant par un nouveau service chatbot intégré au site de l'ADEM.

Ce projet permet à travers l'analyse des données existantes à l'ADEM de développer un modèle de support pour leurs agents afin d'évaluer quels demandeurs d'emploi ont besoin de quelles mesures et niveaux de soutien pour accéder à l'emploi. Ce diagnostic est possible en prenant en considération les caractéristiques et le profil professionnel du demandeur d'emploi.

Le projet "Anomaly detection" permet au syndicat communal DEA (Distribution d'eau des Ardennes) d'utiliser l'apprentissage automatique (ML) pour détecter les fuites d'eau dans le réseau et d'identifier des changements au sein d'un ensemble de données avec des différences quotidiennes et saisonnières. Par ce projet, il s'agit d'augmenter les capacités de surveillance du DEA qui est responsable de la production et de la distribution d'eau de 29 communes au Luxembourg.

Ce projet concerne un composant d'intelligence artificielle pour assister les juges dans la rédaction de documents juridiques. Il analyse en temps réel le contexte du texte en cours de rédaction et suggère automatiquement les textes de loi et décisions de justice pertinents. Ce système permet de réduire considérablement le temps consacré à la recherche juridique, tout en améliorant la précision et la qualité des références utilisées. En facilitant l'accès immédiat à l'information juridique applicable, il optimise le travail rédactionnel et renforce l'efficacité du processus judiciaire.

L'Administration du cadastre et de la topographie est responsable de la gestion des données cadastrales du pays. Ces données sont systématiquement organisées depuis 200 ans, à la fois sous forme graphique (plans cadastraux et cases-croquis) et sous forme de tableaux recensant l'évolution des droits de propriété. Les informations relatives aux droits de propriété ont été consignées manuscritement dans des registres structurés en tableaux, de 1824 à 1972. L'objectif de ce projet est de comparer différentes approches d'interprétation de certains de ces registres pour une commune donnée, d'identifier la méthode la plus adaptée, puis de la mettre en œuvre au sein de l'ACT.

Dans le cadre de ses efforts de digitalisation et d'amélioration de son agilité, l'ADEM entend développer ou améliorer des données à forte valeur stratégique. Le présent projet amélior les données nécessaires au renforcement des capacités de l’organisation à faire correspondre l’offre et la demande d’emploi, et ainsi facilite l'insertion professionnelle.

Il prévoit le développement de deux modules dans la chaîne de prétraitement des contenus textuels des offres d’emploi reçues par l’ADEM de la part des employeurs luxembourgeois et des plateformes d’emploi en ligne:

• Détecteur de doublons: ce module permettra d’éliminer les offres d'emploi en double provenant de différentes sources.
• Détecteur d'anomalies: ce module identifiera et exclura les phrases du texte de l'annonce qui ne sont pas liées aux compétences ou aux exigences professionnelles (par exemple, la description de l’entreprise).

Le Zenter fir d'Lëtzebuerger Sprooch (ZLS) a développé le prototype schreifmaschinn.lu, un outil basé sur l'intelligence artificielle de speech to text dans différentes langues, dont le luxembourgeois.  Le projet "Sproocherkennung fir d'Lëtzebuergescht" étend le jeu de données texte et audio hypersynchronisé actuel de 55 heures à 80 heures pour améliorer la performance de schreifmaschinn.lu. L'objectif est de répondre à une double exigence: la diversification des locuteurs et des situations, d'une part, et la rigueur orthographique d'autre part.

Le Service information et presse du gouvernement (SIP) a la charge du monitoring de l'accessibilité numérique des sites et applications du secteur public luxembourgeois. L'Observatoire est un site web accessible, présentant un tableau de bord des principaux indicateurs de l'accessibilité numérique au Luxembourg, ainsi que leur évolution, comme le classement des sites et applications les plus accessibles, avec des labels or, argent et bronze basés sur un score d'accessibilité.

Ce projet du ministère de la Recherche et de l'Enseignement supérieur consiste à explorer la manière dont il est possible de croiser des données synthétiques et ensuite d’évaluer l'utilité de telles données. La difficulté de ce projet réside dans le fait que deux jeux de données synthétisés séparément ne contiennent pas les mêmes individus et qu'il est donc impossible de les croiser sur base d'un identifiant commun (qui serait lui aussi artificiel). Toutefois, il existe des méthodes statistiques permettant de rapprocher des individus similaires sur de nombreux points et donc de réaliser un croisement sur base de caractéristiques statistiques de ces individus. Les résultats obtenus lors de ce projet ouvrent de nouvelles perspectives d’utilisation de données synthétiques.

Avec le projet NIF#PRESERV, les Archives nationales du Luxembourg visent à définir une politique de préservation numérique à l'échelle de l'Etat ainsi qu'à proposer une démarche d'implémentation concrète à partir de services associés à cette politique. Le projet répond à la recommandation n°31 du Cadre d'interopérabilité national (NIF) qui préconise la définition d'une politique de préservation numérique à long terme pour le secteur public entier.

Le projet REG4Gov du Département de la mobilité et des transports du ministère de la Mobilité et des Travaux publics vise à concevoir et à mettre en œuvre une architecture de référence pour les systèmes de registres de base. Le résultat attendu est la définition d'une approche systématique et standardisée dans le développement des systèmes des registres de base conformes aux exigences réglementaires en la matière.

Ce projet concerne la création d'un webservice au format REST API pour le logiciel de gestion interne du ministère de l'Economie pour faciliter l'accès à la banque de données MM-AET (autorisation d'établissement) aux autres administrations dans l’exercice de leurs fonctions.