Comment l’intelligence artificielle est-elle utilisée par les villes du Québec?

Les documents étudiés par Leandry Jieutsa étaient issus de sources variées: articles de presse, contenus gouvernementaux, rapports d’entreprises technologiques, documents municipaux et publications d’organismes intermédiaires. Cette analyse a permis de connaître les acteurs de l’IA urbaine, leurs rôles et les relations qu’ils entretiennent, mais aussi de recenser les outils employés, leurs usages et leurs modalités d’implantation. «L’analyse de réseau que j’ai réalisée met au jour près de 300 acteurs et un rôle central d’interconnexion joué par les organismes à but non lucratif. C’est un écosystème naissant, mais qui évolue rapidement», souligne le chercheur.  

Puis il a mené une vingtaine d’entretiens avec des élus, des cadres municipaux, des responsables des technologies de l’information et des gestionnaires. Il a ainsi pu explorer les motivations derrière l’adoption de l’IA, les stratégies de mise en œuvre, les collaborations entre intervenants et les effets attendus. Enfin, il a mis sur pied un atelier auquel ont participé différents acteurs de cet écosystème. 

«Mon objectif était de savoir quelle est l’incidence de l’intégration de l’intelligence artificielle sur la gestion des villes et quels sont les éléments qui peuvent permettre de tirer parti de la technologie et de garder en tête un ensemble de principes et de bonnes pratiques», explique le chercheur.  

Loin d’être une technologie du futur, l’intelligence artificielle est déjà largement utilisée par les villes québécoises. Dans l’administration, des outils automatisent le traitement de factures ou facilitent la rédaction de documents. «On recourt à ces outils pour améliorer le temps de réponse», dit Leandry Jieutsa. D’autres systèmes, parfois développés à l’interne, permettent d’accélérer la production de demandes de financement. 

Du côté des services aux citoyens, les robots conversationnels sont désormais courants sur les sites municipaux. Certaines villes ont aussi mis en place des outils de transcription automatique pour les appels téléphoniques, ce qui permet aux agents de se concentrer sur l’échange avec les citoyens pendant que les rapports sont produits en parallèle. 

Les infrastructures urbaines bénéficient également de l’IA. Elle est employée pour optimiser les opérations de déneigement ou planifier l’entretien des routes. Grâce à des données météorologiques, elle permet aussi de prévoir les besoins en sel, en sable ou en matière de déploiement des équipes. Enfin, les domaines du transport et de l’environnement sont particulièrement concernés. Des systèmes modulent la signalisation en fonction du trafic, tandis que d’autres outils servent à prédire les risques climatiques ou à analyser les répercussions des changements environnementaux sur les services municipaux. 

Contrairement à ce qu’on pourrait penser, il n’existerait pas de fracture numérique entre de grandes villes qui utiliseraient l’IA et des villes de taille plus modeste qui en feraient une utilisation moindre. Des municipalités de petite taille se servent de ces outils parfois pour compenser un manque de ressources humaines et financières. «L’IA leur permet de gagner en temps et en efficacité et plusieurs m’ont dit qu’elles ne pourraient plus s'en passer dans certains domaines, comme pour les contrôles des permis des bâtiments», indique Leandry Jieutsa. 

Ses recherches mettent plutôt en évidence des différences sur les plans organisationnel et humain. «Les grandes villes comme Laval conçoivent des outils à l’interne, car elles en ont les capacités. Mais les plus petites s’appuient sur des acteurs externes qui agissent comme bureau des technologies de l’information en pilotant les projets d’intégration de l’IA dans l’organisation», mentionne-t-il. Cependant, sur le plan humain, et peu importe la taille de la municipalité, la résistance au changement et le scepticisme à l’égard de la technologie sont un réel frein. Un facteur ressort toutefois comme déterminant: le leadership. «Ça prend vraiment quelqu’un qui va pousser l’intégration d’un outil d’IA», observe-t-il. Dans les municipalités où cette impulsion existe, la technologie s’implante plus rapidement. 

Certaines villes encouragent également leurs employés à expérimenter de nouveaux outils en soutenant les initiatives internes et en allouant des budgets. D’autres comme Sherbrooke disposent de structures de veille technologique pour désigner les solutions pertinentes. 

Si les municipalités sont conscientes des enjeux liés à l’IA (transparence, équité, protection des données), leur capacité à agir est limitée par leur dépendance aux acteurs externes tels que les fournisseurs de technologies et différents organismes. 

«C’est difficile de parler d’utilisation responsable quand il y a un manque de souveraineté sur les plans à la fois technologique et cognitif», selon Leandry Jieutsa. La plupart des outils reposent sur des solutions développées par de grandes entreprises comme Microsoft, Google ou OpenAI, ce qui soulève des questions quant au contrôle des données et des équipements. De plus, l’opérationnalisation des principes reste floue. «Les villes doivent avoir des outils concrets pour rendre opérationnels les principes de l’IA», souligne le doctorant, qui prône la mise en place de registres municipaux d’IA et de normes d’achat des solutions d’IA.  

Le chercheur propose également de structurer l’écosystème local en croissance pour une mutualisation des ressources économiques, technologiques et cognitives qui interviendrait dans le cycle de vie de l’IA. «Il pourrait s’agir d’une infrastructure infonuagique partagée, d’employés qui travaillent pour plusieurs municipalités ou encore de financer l’élaboration de solutions en groupe», illustre-t-il. Cette approche permettrait de réduire les coûts, de renforcer l’autonomie des municipalités et de limiter leur dépendance aux acteurs externes.  

Le recours à des solutions en libre accès est aussi envisagé, notamment pour concevoir des outils adaptés à des besoins précis, ce qui favoriserait une forme de solidarité technologique entre municipalités. 

Leandry Jieutsa insiste sur la nécessité de renforcer les capacités internes afin que les municipalités puissent mieux comprendre et encadrer les technologies qu’elles utilisent.  

Plus largement, il soutient que la transformation numérique responsable des municipalités par l’IA est un facteur de croissance pour l’écosystème provincial de l’IA. «Les municipalités constituent un milieu preneur important pour l’IA», affirme-t-il. Un plus grand déploiement permettrait donc non seulement d’améliorer la fourniture de services aux citoyens et la performance des municipalités, mais également d’accélérer le développement souverain de l’IA dans lequel le gouvernement est lancé.  

Le doctorant propose enfin une réflexion sur l’évolution possible de la gouvernance municipale à l’ère de l’intelligence artificielle. Selon lui, trois niveaux d’intégration se dessinent. Le premier, déjà observable, correspond à une «gouvernance assistée», où l’IA soutient la prise de décision à l’aide d’outils de prédiction. Le deuxième, lui aussi déjà observable, est une «gouvernance augmentée» dans laquelle humains et systèmes intelligents collaborent en temps réel. Un troisième niveau, encore prospectif, pourrait émerger: une «gouvernance auto-opérante», où l’intelligence artificielle apprendrait en continu à partir de ses propres informations et adapterait ses décisions de manière autonome. Si ce scénario soulève des questions importantes, il témoigne surtout de l’ampleur des transformations à venir. «Il faut tirer profit de la technologie, mais avec des balises», conclut Leandry Jieutsa.