Département américain du Travail : appliquer les technologies d'IA et d'automatisation pour libérer la valeur des données

Le gouvernement regorge de données. Pour mieux comprendre ces données afin de mieux servir les citoyens, les agences appliquent des technologies telles que l'automatisation, la RPA (automatisation des processus robotiques), le ML (apprentissage automatique) et l'IA (intelligence artificielle) pour mieux gérer les données et améliorer les méthodes et les flux de travail. Le DOL (Département américain du Travail) fait partie de ces agences qui développent des moyens uniques d'utiliser les technologies émergentes dans leurs environnements riches en données.

Sanjay Koyani, directeur de la technologie du ministère du Travail des États-Unis, et son équipe travaillent dur pour intégrer diverses technologies innovantes telles que l'IA responsable, la RPA et les chatbots, et prévoient de créer une plate-forme de données au niveau de l'entreprise au ministère du Travail. Travail. Lors d'un prochain événement AI in Government le 15 septembre 2022, Sanjay explorera le parcours de l'IA, de l'automatisation et des données du secteur, ce qui doit être fait pour explorer les considérations de changement culturel et comment mieux identifier les problèmes et les besoins des clients, puis développer des solutions pour véritablement identifier et résoudre ces problèmes.

Dans une interview en avant-première avec Forbes, Sanjay explique comment le ministère du Travail applique l'IA et le ML dans des environnements riches en données, certains des défis liés à l'adoption de technologies transformatrices dans le secteur public et comment le ministère du Travail des États-Unis considère les technologies dignes de confiance et IA responsable.

De quelles manières innovantes utilisez-vous les données et l'IA pour aider le ministère du Travail (DOL) ?

Sanjay Koyani : Toutes les initiatives de modernisation informatique visent notre objectif d'être les meilleures solutions informatiques fédérales, ce qui soutient notre mission du ministère du Travail visant à améliorer le service au public américain et à fournir un meilleur service client pour soutenir un lieu de travail plus numérique.

Il y a un peu plus d'un an, nous avons créé une nouvelle direction au sein de la Division Technologie, Innovation et Ingénierie (TIE) spécialisée dans les technologies émergentes et la création d'approches de conception centrées sur l'humain pour les technologies futures du ministère du Travail. La première capacité technologique émergente que nous avons lancée et que nous travaillons à étendre à l'ensemble de l'entreprise tourne autour de l'utilisation de l'automatisation : l'automatisation des processus robotiques (RPA). Au cours de la dernière année, nous avons lancé cinq robots RPA (des applications logicielles utilisées pour automatiser des tâches administratives répétitives basées sur des règles) et nous en testons six autres. Nous développons actuellement plusieurs RPA pour une utilisation future et explorons des opportunités supplémentaires dans tous les départements du ministère du Travail. L’objectif global est de permettre aux employés de concentrer leurs capacités sur le travail critique plutôt que sur les tâches administratives, et de jeter les bases d’autres technologies avancées telles que l’apprentissage automatique et l’intelligence artificielle.

Chez TIE, nous étudions également comment utiliser l'IA en tant que service de manière plus responsable pour améliorer les performances et ajouter de la valeur. Nous avons plusieurs projets pilotes d'IA en cours et nous innovons dans le cloud en utilisant des capacités natives de prise en charge de l'IA pour évaluer les besoins des programmes tels que la synthèse vocale, la synthèse vocale, les services de traduction et l'extraction de texte et de documents structurés pour une prise de décision plus rapide. -faire un service de reconnaissance de formulaire. Dans le même temps, nous commençons également à explorer des pratiques permettant de concevoir et d’évaluer l’IA de manière éthique et responsable afin de pouvoir la faire évoluer avec plus de confiance.

Pour piloter nos efforts en matière d'IA et d'automatisation, notre équipe améliore également nos capacités d'analyse en créant l'Enterprise Data Platform pour soutenir la prise de décision basée sur les données de manière innovante. Les données constituent le fondement de l’IA et de l’apprentissage automatique, c’est pourquoi nous investissons dans des outils de gestion et d’analyse des données. Grâce au financement de modernisation technologique alloué à ce programme, le ministère du Travail peut améliorer la gestion des données et les capacités d'analyse avancées, améliorer le partage des données et entre les départements et prendre des décisions plus rapides et meilleures. Nous pouvons également faire progresser des éléments du décret sur l’autonomisation des travailleurs afin de fournir aux enquêteurs et aux équipes politiques de meilleurs renseignements, des données de haute qualité et actualisées sur la protection des travailleurs afin de rendre les emplois plus sûrs.

Dans quels domaines avez-vous démarré vos projets de données et de technologies cognitives ?

Sanjay Koyani : Nous avons commencé à identifier des projets grâce à notre incubateur d'innovation, qui aide à évaluer les preuves de concept – en démontrant les risques et en les évaluant par rapport aux outils existants. Cela nous permet d'étendre nos programmes pilotes actuels pour voir s'ils peuvent résoudre des problèmes supplémentaires et explorer des solutions innovantes.

Une autre tactique que nous avons utilisée récemment est un Bot-a-Thon à l'échelle de l'organisation, qui aide à informer les employés sur l'utilisation des robots et sur la manière dont ils peuvent les aider dans leurs tâches administratives telles que la création de rapports, le remplissage de formulaires ou la recherche. Les résultats impliquent le développement de neuf processus robotiques différents à partir de l’exercice 21, avec cinq robots déjà utilisés permettant d’économiser des milliers d’heures de travail.

Quelles sont les opportunités uniques dans le secteur public en matière de données et d'intelligence artificielle ?

Sanjay Koyani : Nous bénéficions d'une plus grande visibilité et nous concentrons davantage sur l'importance de moderniser l'informatique au sein du gouvernement et sur l'impact de l'informatique sur plusieurs services gouvernementaux. L’administration présidentielle actuelle a fait de la modernisation de l’informatique, y compris des données et de l’IA, une priorité. Le Congrès continue de se concentrer sur l'informatique avec la loi fédérale sur la réforme des acquisitions informatiques (FITARA), qui confie aux DSI des agences le contrôle des investissements informatiques et évalue les agences dans sept domaines informatiques clés. Les failles de cybersécurité ont également recentré l’attention sur la manière dont l’IA peut aider le secteur public à atténuer les menaces et à réagir plus rapidement aux risques potentiels.

Quels cas d'utilisation pouvez-vous partager dans lesquels l'IA a été appliquée avec succès ?

Sanjay Koyani : Nous avons développé un nouveau site Web inspiré par les utilisateurs pour l'Administration de l'emploi et de la formation (ETA) du ministère du Travail, basé sur une conception centrée sur le client et une expérience client améliorée en intégrant l'IA. En conséquence, l’IA contribue à améliorer la correspondance entre l’accès des candidats et les opportunités sur Apprenticeship.gov.

Un autre exemple est notre utilisation de services de reconnaissance de formulaires basés sur l'IA pour accélérer la détermination des bénéficiaires. Notre équipe a évalué comment la technologie cloud basée sur l'IA pourrait aider les examinateurs de sinistres à évaluer l'exactitude et la fraude des formulaires de prestations afin de prendre des décisions plus rapidement. À l’aide de la technologie cloud existante, nous formons des modèles d’IA pour extraire et organiser les données de plusieurs formulaires de réclamation afin que les examinateurs obtiennent plus rapidement des informations complètes. Avant cela, les évaluateurs passaient beaucoup de temps à trier et comparer manuellement les formulaires au lieu de se concentrer entièrement sur le soutien aux bénéficiaires et sur une prise de décision plus rapide.

Pouvez-vous partager certains des défis auxquels le secteur public est confronté avec l'IA et le ML ?

Sanjay Koyani : Je vais aborder certains des défis. L’un d’entre eux est la gestion des données, qui constitue une priorité pour le ministère du Travail. Même si disposer de nombreuses données est une bonne chose, vous devez savoir quelles informations sont disponibles et savoir comment elles sont utilisées. Pour utiliser correctement l'IA et le ML, vous devez comprendre quelles données existent, les classer et aligner les parties prenantes de l'agence sur la manière dont le ministère du Travail utilise les données pour prendre des décisions plus rapides et meilleures. Cela nécessite une formation continue et un investissement dans notre stratégie de données.

La conception centrée sur l’humain est également la clé de l’IA/ML. Par conséquent, vous devez vous assurer de communiquer avec toutes les parties prenantes concernées pour comprendre le processus et comment elles utiliseront la technologie. C’est un moment important pour décider si l’IA/ML peut résoudre le problème. Tous les problèmes ne peuvent pas être résolus par la technologie.

Un autre défi clé est l’acceptation culturelle. Le changement de culture peut être difficile, alors assurez-vous d'en démontrer les avantages au travail, comment utiliser les nouvelles technologies de manière responsable et comment elles peuvent être utilisées dans l'ensemble de l'organisation.

En fin de compte, pour le ministère du Travail, l'évolutivité à l'échelle du département est l'objectif à long terme. Nous examinons donc les considérations culturelles et techniques, évaluons l'efficacité, puis bâtissons sur nos succès.

Comment abordez-vous les problèmes de confidentialité, de confiance et de sécurité liés à l’intelligence artificielle ?

Sanjay Koyani : Nous utilisons le cadre d'IA responsable pour garantir que l'IA est utilisée de manière fiable. Le ministère du Travail travaille avec des praticiens à but non lucratif et des experts gouvernementaux pour mettre fin aux préjugés dans le développement d’algorithmes d’IA et nous aider à naviguer dans le paysage complexe de la création d’une IA sûre.

De plus, nous avons actuellement un certain nombre de politiques et de procédures en place pour aider à résoudre les problèmes de sécurité. Celles-ci incluent des politiques de gouvernance saines et une stratégie globale qui prend en compte la sécurité dès le départ.

Dans le « Décret exécutif sur l'IA responsable » (Décret exécutif sur l'IA responsable), l'OSTP (Bureau de la politique scientifique et technologique de la Maison Blanche) a décrit 10 principes pour une mise en œuvre responsable des systèmes d'IA. De plus, la confidentialité est une considération importante lors de l’utilisation des systèmes d’IA. Non seulement nous voulons nous assurer que nous n’introduisons pas de parti pris, mais nous voulons également garantir que la vie privée de ceux dont les informations sont incluses dans les données est protégée. Nous nous conformons aux réglementations fédérales et utilisons des évaluations spécialisées de la confidentialité à cet égard.

Comment former les talents techniques en intelligence artificielle ?

Sanjay Koyani : Nous construisons une architecture d'entreprise et des processus de gouvernance informatique pour prendre en charge l'utilisation de toutes les solutions technologiques émergentes. Cela contribuera à garantir la cohérence des outils pour répondre aux besoins commerciaux de l'organisation et aux processus standardisés. Nous développons également les talents techniques en IA grâce à l'éducation, à la formation et à l'embauche d'experts en la matière. Par exemple, nous avons récemment demandé à un Presidential Innovation Fellow (PIF) d’évaluer nos cas d’utilisation pilotes d’IA digne de confiance qui soutiennent le décret de l’administration sur la promotion de l’utilisation d’une IA digne de confiance au sein du gouvernement fédéral. Notre PIF nous permet de travailler avec des experts de l'agence pour concevoir et tester de nouveaux modèles afin d'évaluer comment nous pouvons concevoir, développer et déployer l'IA de manière plus responsable, ce qui contribue à accroître la transparence et à donner aux gens confiance dans la mise à l'échelle de l'IA.

Quelles technologies d’intelligence artificielle attendez-vous le plus avec impatience dans les prochaines années ?

Sanjay Koyani : J'ai hâte de voir des initiatives de tests d'IA plus responsables qui aideront à combler les lacunes à mesure que nous modernisons les systèmes informatiques existants et utilisons davantage d'automatisation pour permettre la transformation. Chaque initiative nous permettra de faire évoluer notre architecture d'entreprise et d'utiliser les technologies émergentes.

Un autre domaine dans lequel je suis ravi de voir l’IA aider est la cybersécurité. Compte tenu de l’évolution de l’environnement et de la pression continue sur les ressources pour protéger les systèmes et les solutions réseau, je pense qu’il y aura davantage de solutions permettant d’automatiser les réponses aux cybermenaces et de réduire les risques pour les organisations.

Dans sa prochaine conférence en septembre 2022, Sanjay abordera certains des sujets abordés ci-dessus et partagera les points saillants du travail de son équipe dans l'intégration de technologies innovantes telles que l'IA responsable, la RPA et les chatbots.

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