La méthode IBM Client Engineering offre aux clients l’avantage de pouvoir se familiariser avec les produits qu’ils utilisent sous la direction d’experts. ZentDok utilise depuis longtemps la technologie IBM pour la collecte de données, ainsi que la solution IBM Watson Explorer pour le traitement automatique du langage naturel (NLP) depuis 2016. BMLV a donc décidé d’aller de l’avant avec la technologie du studio d’IA IBM watsonx.ai.
Avec ChatZentDoc est née une interface qui utilise le NLP pour fournir des réponses basées sur des faits. Dans le front end spécialement conçu, les utilisateurs peuvent interroger la base de données et isoler les réponses à l’aide d’options de filtre. Les réponses peuvent être exportées avec les documents sources. ChatZentDoc s’exécute à l’aide d’informations mises à jour quotidiennement afin de garantir la rapidité nécessaire. C’est ainsi qu’un OSINT (Open-Source Intelligence Tool) a été créé, lequel peut également être employé pour d’autres applications dans l’administration publique.
Collaboration très efficace, malgré un calendrier ambitieux
Le colonel Klaus Mak, qui dirige ZentDok, décrit la collaboration avec IBM comme profonde et hautement professionnelle : « La qualité de la première présentation nous a tous positivement surpris. Aucun projet n’a fonctionné aussi rapidement et avec autant de succès. »
L’étape suivante consistera à créer un environnement de test qui permettra aux utilisateurs des autres services de tester les capacités de l’outil. Pour ce faire, il importe d’assurer la formation et l’éducation des personnels à l’utilisation de l’IA générative et du NLP : « Nous entrons dans un monde complètement nouveau. Le prompting étant le mécanisme essentiel, les capacités de l’utilisateur deviendront de plus en plus importantes. »
Capacité à agir en cas d’afflux massif de données
« L’intelligence open source », explique Benedikt Klotz d’IBM, « est universellement utilisable dans les domaines qui imposent de rechercher et d’analyser des quantités importantes de données non structurées. Les solutions d’IA pour le secteur public ont toujours représenté un défi particulier en termes de sécurité et de dispositions réglementaires telles que le RGPD, la loi sur la sécurité informatique et la loi européenne sur l’IA. L’expérience acquise dans le cadre de ce projet pilote profite également à d’autres secteurs de l’économie qui traitent des données sensibles. »
Klaus Mak considère l’IA comme un outil puissant pour faire face aux menaces hybrides : « Vous pouvez observer les flots de données avec l’intelligence humaine, mais vous ne pouvez pas les évaluer. Or, leur évaluation et leur classification sont un préalable incontournable à la capacité à agir en permanence à la lumière de scénarios de risque. »