Data-Gouv-ML/inventaire-des-algorithmes-publics-de-lodap huggingface dataset:
Nom : ChatFT
Description : Chatbot (agent conversationnel) d’assistance à la réalisation de tâches quotidiennes (rédaction, rechercher d’information dans la documentation interne à l’administration).
Finalité : Organisation du travail
Domaine : Travail et emploi
Administration(s) porteuse(s) : France Travail
Concepteur(s) : France Travail ; Mistral AI
Financeur(s) : France Travail
Utilisateur(s) : France Travail
Fournisseur(s) des données : France Travail
Source des données : Données internes à l'administration
Méthode algorithmique : Apprentissage automatique
Date de lancement : 2024
Date de déploiement : 2025
État : Déployé
Budget (communiqué par l'administration) : Pas d'information
Soumis au CRPA ? : Non
Obligation CRPA remplie : Non applicable
Traitement de données à caractère personnel : Oui
AIPD publique : Pas d'information
Évaluations externes : Pas d'information
Évaluation interne, y compris sur les discriminations : Pas d'information
Nom : Arbre de décision et d'aide au tri
Description : Arbres décisionnels pour améliorer la gestion des appels d'urgence et optimiser l'envoi des secours. 
Finalité : Organisation du travail
Domaine : Santé
Administration(s) porteuse(s) : Brigade des sapeurs-pompiers de Paris
Concepteur(s) : Brigade des sapeurs-pompiers de Paris ; SAMU
Financeur(s) : Brigade des sapeurs-pompiers de Paris
Utilisateur(s) : Brigade des sapeurs-pompiers de Paris ; SAMU
Fournisseur(s) des données : Brigade des sapeurs-pompiers de Paris
Source des données : Données internes à l'administration
Méthode algorithmique : Algorithme par règles
Date de lancement : 2014
Date de déploiement : 2014
État : Déployé
Budget (communiqué par l'administration) : Pas d'information
Soumis au CRPA ? : Oui
Obligation CRPA remplie : Non
Traitement de données à caractère personnel : Non
AIPD publique : Pas d'information
Évaluations externes : Pas d'information
Évaluation interne, y compris sur les discriminations : Pas d'information
Nom : ASTREE
Description : Système d’automatisation du traitement des contentieux à l’encontre de décisions administratives visant à qualifier automatiquement la requête, identifier les ressources internes nécessaires au traitement de la requête et produire des projets de mémoires en réponse à la requête. 
Finalité : Organisation du travail
Domaine : Justice
Administration(s) porteuse(s) : Ministère de l'Intérieur
Concepteur(s) : Ministère de l'Intérieur
Financeur(s) : Ministère de l'Intérieur
Utilisateur(s) : Ministère de l'Intérieur
Fournisseur(s) des données : Ministère de l'Intérieur
Source des données : Données internes à l'administration
Méthode algorithmique : Manque d'informations
Date de lancement : 2025 (date hypothétique, annoncée dans une publication)
État : En conception
Budget (communiqué par l'administration) : Pas d'information
Soumis au CRPA ? : Oui
Obligation CRPA remplie : Non
Traitement de données à caractère personnel : Oui
AIPD publique : Pas d'information
Évaluations externes : Pas d'information
Évaluation interne, y compris sur les discriminations : Pas d'information
Nom : Camembert 2.0
Description : Modèle de langue de classification dédié à la langue française.
Domaine : Numérique et communications
Administration(s) porteuse(s) : Direction interministérielle du numérique (DINUM) ; INRIA
Concepteur(s) : INRIA
Financeur(s) : Direction interministérielle du numérique (DINUM)
Utilisateur(s) : Administrations ; Entreprises
Fournisseur(s) des données : INRIA
Source des données : Données ouvertes
Méthode algorithmique : Apprentissage automatique
Date de lancement : 2024
État : Non applicable
Budget (communiqué par l'administration) : 60k pour 6 mois de R&D
Soumis au CRPA ? : Non
Obligation CRPA remplie : Non applicable
Traitement de données à caractère personnel : Non
AIPD publique : Pas d'information
Évaluations externes : Pas d'information
Évaluation interne, y compris sur les discriminations : https://arxiv.org/abs/2411.08868
Nom : ClaudIA
Description : Chatbot (agent conversationnel) déployé sur ChorusPro pour répondre aux questions des utilisateurs. 
Finalité : Organisation du travail
Domaine : Entreprises et commerce
Administration(s) porteuse(s) : Agence pour l'Informatique financière de l'État (AIFE)
Concepteur(s) : Agence pour l'Informatique financière de l'État (AIFE)
Financeur(s) : Agence pour l'Informatique financière de l'État (AIFE)
Utilisateur(s) : Utilisateurs de Chorus Pro
Fournisseur(s) des données : Agence pour l'Informatique financière de l'État (AIFE)
Source des données : Données internes à l'administration
Méthode algorithmique : Apprentissage automatique + Algorithme par règles
Filiation ou modèle fondateur : Sopra Steria Alive Intelligence
Date de déploiement : 2018
État : Déployé
Budget (communiqué par l'administration) : Pas d'information
Soumis au CRPA ? : Non applicable
Obligation CRPA remplie : Non applicable
Traitement de données à caractère personnel : Oui
AIPD publique : Pas d'information
Évaluations externes : Pas d'information
Évaluation interne, y compris sur les discriminations : Pas d'information
Nom : Détection des opérations de désinformation
Description : Système de détection automatique des campagnes de dénigrement des intérêts français à l’étranger et de mesure du ressenti des initiatives françaises à l’international se basant sur l’analyse de contenus sur les réseaux sociaux et dans la presse internationale. 
Finalité : Information
Domaine : Diplomatie
Administration(s) porteuse(s) : Ministère des Affaires étrangères
Concepteur(s) : Arlequin AI (startup)
Financeur(s) : Ministère des Affaires étrangères
Utilisateur(s) : Ministère des Affaires étrangères
Fournisseur(s) des données : Ministère des Affaires étrangères ; réseaux sociaux ; presse
Source des données : Création ad-hoc
Méthode algorithmique : Apprentissage automatique + Algorithme par règles
Date de lancement : 2023
Date de déploiement : 2024-2025
État : Déployé
Budget (communiqué par l'administration) : Pas d'information
Soumis au CRPA ? : Non
Obligation CRPA remplie : Non applicable
Traitement de données à caractère personnel : Oui
AIPD publique : Pas d'information
Évaluations externes : Pas d'information
Évaluation interne, y compris sur les discriminations : Pas d'information
Cadre légal : Article 15 de l’Arrêté du 28 décembre 2012 relatif à l'organisation de l'administration centrale du Ministère des Affaires étrangères
Nom : Compar:IA
Description : Système permettant de comparer à l’aveugle différents modèles d’IA générative afin de constituer des jeux de données de préférence spécifiques au français afin de lutter contre les biais culturels présents dans ces modèles.
Finalité : Information
Domaine : Culture
Administration(s) porteuse(s) : Ministère de la Culture
Concepteur(s) : Ministère de la Culture
Financeur(s) : Ministère de la Culture
Utilisateur(s) : Citoyens ; Usagers ; Entreprises ; Administrations
Fournisseur(s) des données : Utilisateurs de la plateforme Compar:IA
Source des données : Création ad-hoc
Méthode algorithmique : Apprentissage automatique
Filiation ou modèle fondateur : Modèle de LLM open source
Date de lancement : 2023
Date de déploiement : 2024
État : Déployé
Budget (communiqué par l'administration) : Pas d'information
Soumis au CRPA ? : Non
Obligation CRPA remplie : Non applicable
Traitement de données à caractère personnel : Non
AIPD publique : Pas d'information
Évaluations externes : Pas d'information
Évaluation interne, y compris sur les discriminations : Pas d'information
Nom : Baromètre numérique des agents
Description : Système d'analyse des sentiments du questionnaire annuel du secrétariat général transmis aux agents publics sur leur environnement numérique
Finalité : Information
Domaine : Fonction publique
Administration(s) porteuse(s) : Direction interministérielle du numérique (DINUM) ; Direction générale des Finances publiques (DGFiP)
Concepteur(s) : Pas d'information
Financeur(s) : Pas d'information
Utilisateur(s) : Administrations
Fournisseur(s) des données : Agents publics
Source des données : Données internes à l'administration
Méthode algorithmique : Manque d'informations
État : Information indisponible
Budget (communiqué par l'administration) : Pas d'information
Soumis au CRPA ? : Non
Obligation CRPA remplie : Non applicable
Traitement de données à caractère personnel : Oui
AIPD publique : Pas d'information
Évaluations externes : Pas d'information
Évaluation interne, y compris sur les discriminations : Pas d'information
Nom : Transcr'IA
Description : Système de sous-titrage asynchrone de vidéos.
Finalité : Information
Domaine : Handicap
Administration(s) porteuse(s) : France Université Numérique
Concepteur(s) : France Université Numérique ; Framasoft
Financeur(s) : Framasoft ; Direction interministérielle du numérique (DINUM)
Programme interministériel mobilisé : Programme ALLiaNCE
Utilisateur(s) : France Université Numérique ; Framasoft ; membres de la communauté PeerTube
Fournisseur(s) des données : GIP France Université numérique + 680 000 heures de données multilingues et multitâches supervisées collectées à partir du web.
Source des données : Open data ; données interners ; création as hoc
Méthode algorithmique : Apprentissage automatique
Filiation ou modèle fondateur : Whisper d'OpenAI
Date de lancement : 2024
Date de déploiement : 2024
État : Déployé
Budget (communiqué par l'administration) : 160 000
Soumis au CRPA ? : Non
Obligation CRPA remplie : Non applicable
Traitement de données à caractère personnel : Oui et sensible
Évaluations externes : Pas d'information
Évaluation interne, y compris sur les discriminations : Pas d'information
Nom : Panoramax
Description : Système utilisant des photos panoramiques du terrain pour y détecter panneaux de signalisation ou infrastructures publiques.
Finalité : Information
Domaine : Urbanisme
Administration(s) porteuse(s) : Institut National de l'Information Géographique et Forestière (IGN)
Concepteur(s) : Institut National de l'Information Géographique et Forestière (IGN) ; Open street maps France (OSM) ; Contributeurices bénévoles
Financeur(s) : Institut National de l'Information Géographique et Forestière (IGN) ; Direction interministérielle du numérique (DINUM)
Programme interministériel mobilisé : Programme beta.gouv ; Programme ALLiaNCE
Utilisateur(s) : Open street maps (OSM) ; geovelo ; Ville de Bayonne ; Collectivités ; Particuliers
Fournisseur(s) des données : contributeurs volontaires , Suez, collectivités territoriales
Source des données : Open data ; données interners ; création
Méthode algorithmique : Apprentissage automatique
Filiation ou modèle fondateur : yolov8
Date de lancement : 2022
Date de déploiement : Pas d'information
Date de fin : N/a
État : Déployé
Budget (communiqué par l'administration) : 170 000€ mobilisés sur 6 mois, avec un potentiel de 170 000€ supplémentaires en 2024 après évaluation.
Soumis au CRPA ? : Non
Obligation CRPA remplie : Non applicable
Traitement de données à caractère personnel : Oui
Évaluations externes : https://geotribu.fr/articles/2023/2023-10-16_panoramax-bilan-phase-construction/#
Évaluation interne, y compris sur les discriminations : Bilan : https://panoramax.fr/#focus=pic&map=17/48.857143/2.29424&pic=40036f4e-d266-48e1-948d-0f0fa3ce681e&speed=250&xyz=56.00/0.00/30
Nom : Cassandre (Conseil Automatisé et Support par Système d'Analyse Numérique de Documents Réglementaires et Éditoriaux)
Description : Système d'aide aux gestionnaires en ressources humaines du Ministère de l'Éducation pour répondre aux questions des enseignant·es, en particulier sur les mouvements inter et intra-académiques.
Finalité : Information
Domaine : Education
Administration(s) porteuse(s) : Ministère de l'Éducation ; Académie de Lyon
Concepteur(s) : Pleias
Financeur(s) : Ministère de l'Éducation
Utilisateur(s) : Ministère de l'Éducation ; Académie de Lyon
Fournisseur(s) des données : Education Nationale
Source des données : Open data ; données interners
Méthode algorithmique : Apprentissage automatique
Filiation ou modèle fondateur : Modèle finetuné à partir de Mistral OpenHermès 7b et llama-3.1-8b
Date de lancement : 2023
Date de déploiement : Pas d'information
Date de fin : En expérimentation (système dont une première version non définitive est en cours d'expérimentation par l'administration pour une durée dérerminée)
État : En expérimentation
Budget (communiqué par l'administration) : Pas d'information
Soumis au CRPA ? : Non
Obligation CRPA remplie : Non applicable
Traitement de données à caractère personnel : Pas d'informations
Évaluations externes : Pas d'information
Évaluation interne, y compris sur les discriminations : Pas d'information
Nom : Qualité des données
Description : Système de mesure de sentiments des usager·es dans leurs discussions publiques sur la plateforme data.gouv.fr, en vue de l'entrainement des algorithmes de traitement du langage naturel du Ministère de l'Économie et des Finances
Finalité : Information
Domaine : Impôts et comptes publics
Administration(s) porteuse(s) : Ministère de l'Économie ; Bercy Hub
Concepteur(s) : Pas d'informations
Financeur(s) : Pas d'informations
Utilisateur(s) : Ministère de l'Économie
Fournisseur(s) des données : Discussions publiées sur le forum data.gouv.fr
Source des données : Open data
Méthode algorithmique : Apprentissage automatique
Filiation ou modèle fondateur : Pas d'information
Date de lancement : Pas d'information
État : Information indisponible
Budget (communiqué par l'administration) : Pas d'information
Soumis au CRPA ? : Non
Obligation CRPA remplie : Non applicable
Traitement de données à caractère personnel : Pas d'information
AIPD publique : Pas d'information
Évaluations externes : Pas d'information
Évaluation interne, y compris sur les discriminations : Pas d'information
Nom : Interpolation et aMélioration des images et vidéos comPRressées pOur la preuVE juriDique – IMPROVED
Description : Système permettant d’améliorer ou rendre exploitables dans le cadre d'une enquête policière des photos sous-exposées ou de mauvaise qualité
Finalité : Organisation du travail
Domaine : Sécurité
Administration(s) porteuse(s) : Service National de la Police Scientifique (SNPS)
Concepteur(s) : Université de Lille ; XLIM XLIM ; SNPS ; EKT EKTACOM ; CB Ecole normale supérieure Paris-Saclay
Financeur(s) : Agence nationale de la recherche (ANR) ; Secrétariat général de la défense et la sécurité nationale (SGDSN)
Utilisateur(s) : Service National de la Police Scientifique
Fournisseur(s) des données : Pas d'information
Méthode algorithmique : Apprentissage automatique + Algorithme par règles
Filiation ou modèle fondateur : Pas d'information
État : Information indisponible
Budget (communiqué par l'administration) : 1556000
Soumis au CRPA ? : Non
Obligation CRPA remplie : Non applicable
Traitement de données à caractère personnel : Oui
AIPD publique : Pas d'information
Évaluations externes : Pas d'information
Évaluation interne, y compris sur les discriminations : Pas d'information
Nom : Score d’employabilité
Description : Système expérimenté par France Travail pour prédire l'"employabilité" d'un·e demandeur·se d'emploi et décider de ses modalités d'accompagnement
Finalité : Information
Domaine : Travail et emploi
Administration(s) porteuse(s) : France Travail
Financeur(s) : France Travail
Programme interministériel mobilisé : Fonds pour la transformation de l'action publique (FTAP)
Utilisateur(s) : France Travail
Fournisseur(s) des données : Pas d'information
Source des données : Données internes ; données d'autres administrations
Méthode algorithmique : Manque d'informations
Filiation ou modèle fondateur : Pas d'information
Date de lancement : Pas d'information
État : En expérimentation
Budget (communiqué par l'administration) : Une fraction (tiers ?) des 49544k euros prévus par le plan Intelligence Emploi du ministère du travail
Soumis au CRPA ? : Oui
Obligation CRPA remplie : Non
Traitement de données à caractère personnel : Oui
AIPD publique : Non
Évaluations externes : Pas d'information
Évaluation interne, y compris sur les discriminations : Pas d'information
Nom : Scorpion (Synergie du contact renforcée par la polyvalence et l’infovalorisation)
Description : Système d'analyse des flux vidéo des caméras montées sur les véhicules de l'armée de Terre pour détecter des les véhicules adverses jusqu’à trois kilomètres et alerter l’équipage.
Finalité : Information
Domaine : Armée
Administration(s) porteuse(s) : Ministère des Armées ; Agence Ministérielle pour l’IA de Défense (AMIAD)
Concepteur(s) : nexter ; thalès ; arquus ; Safran AI
Financeur(s) : Ministère des Armées
Utilisateur(s) : Ministère des Armées
Fournisseur(s) des données : Pas d'information
Méthode algorithmique : Apprentissage automatique + Algorithme par règles
Filiation ou modèle fondateur : Pas d'information
Date de lancement : 2016
Date de déploiement : Pas d'information
État : Information indisponible
Budget (communiqué par l'administration) : Pas d'information
Soumis au CRPA ? : Non
Obligation CRPA remplie : Non applicable
AIPD publique : N/a
Évaluations externes : Pas d'information
Évaluation interne, y compris sur les discriminations : Pas d'information
Nom : Valeur des cessions immobilières
Description : Système de prédiction de la valeur vénale (prix du marché) d'un bien immobilier à usage d'habitation (maison ou appartement), dans le but de la comparer au prix de vente déclaré et identifier de potentielles fraudes
Finalité : Contrôle
Domaine : Impôts et comptes publics
Administration(s) porteuse(s) : Direction générale des Finances publiques (DGFiP)
Concepteur(s) : Pas d'information
Financeur(s) : Direction générale des Finances publiques (DGFiP)
Utilisateur(s) : Direction générale des Finances publiques (DGFiP)
Fournisseur(s) des données : Direction générale des Finances publiques (DGFiP)
Source des données : Données internes ; création ad hoc
Méthode algorithmique : Apprentissage automatique
Date de lancement : 2021
État : Information indisponible
Budget (communiqué par l'administration) : Pas d'information
Soumis au CRPA ? : Non
Obligation CRPA remplie : Non applicable
Traitement de données à caractère personnel : Oui
AIPD publique : Pas d'information
Évaluations externes : Pas d'information
Évaluation interne, y compris sur les discriminations : Pas d'information
Nom : PAROLE - Retranscriptions d'auditions d'enfants victimes
Description : Système de retranscription textuelle des auditions d'enfants victimes entendus par la gendarmerie et la police nationale
Finalité : Organisation du travail
Domaine : Justice
Administration(s) porteuse(s) : Police nationale ; Gendarmerie nationale
Concepteur(s) : DataLab de l'Agence du numérique des forces de sécurité intérieure (ANFSI)
Utilisateur(s) : Gendarmerie nationale ; Police nationale
Source des données : Open data ; données internes
Méthode algorithmique : Apprentissage automatique + Algorithme par règles
Filiation ou modèle fondateur : Whisper d'OpenAI
Date de lancement : Pas d'information
État : Information indisponible
Budget (communiqué par l'administration) : Pas d'information
Soumis au CRPA ? : Non
Obligation CRPA remplie : Non applicable
Traitement de données à caractère personnel : Oui
AIPD publique : Pas d'information
Évaluations externes : Pas d'information
Évaluation interne, y compris sur les discriminations : Pas d'information
Nom : Recherche juridique
Description : Système de recherche d'information juridique sur le moteur de la Cour de Cassation
Finalité : Information
Domaine : Justice
Administration(s) porteuse(s) : Cour de Cassation
Concepteur(s) : Cour de Cassation
Financeur(s) : Cour de Cassation
Utilisateur(s) : Personnel de la justice ; Grand public
Source des données : Données internes
Méthode algorithmique : Manque d'informations
Date de lancement : 2023
État : Information indisponible
Budget (communiqué par l'administration) : Pas d'information
Soumis au CRPA ? : Non
Obligation CRPA remplie : Non applicable
Traitement de données à caractère personnel : Non
Évaluations externes : Pas d'information
Évaluation interne, y compris sur les discriminations : Pas d'information
Nom : Retranscription
Description : Sysyème de retranscription automatique, de synthèse et de traduction de réunions et d’audiences.
Finalité : Information
Domaine : Justice
Administration(s) porteuse(s) : Ministère de la Justice
Concepteur(s) : Editeurs juridiques privés
Financeur(s) : Ministère de la Justice
Utilisateur(s) : Personnel de la justice
Fournisseur(s) des données : Pas d'information
Méthode algorithmique : Apprentissage automatique + Algorithme par règles
Date de lancement : 2023
État : En expérimentation
Budget (communiqué par l'administration) : Pas d'information
Soumis au CRPA ? : Non
Obligation CRPA remplie : Non applicable
Traitement de données à caractère personnel : Pas d'information
AIPD publique : Pas d'information
Évaluations externes : Pas d'information
Évaluation interne, y compris sur les discriminations : Pas d'information
Nom : Sesam IA
Description : Système automatisé d'analyse textuelle de documents ou de procès-verbaux pour restructurer les données qui y apparaissent
Finalité : Organisation du travail
Domaine : Impôts et comptes publics
Administration(s) porteuse(s) : Ministère de l'Économie ; Direction générale de la Concurrence, de la Consommation et de la Répression des fraudes (DGCCRF)
Utilisateur(s) : Contôleur·ses de la Direction générale de la Concurrence, de la Consommation et de la Répression des fraudes (DGCCRF)
Fournisseur(s) des données : Pas d'information
Méthode algorithmique : Apprentissage automatique + Algorithme par règles
Filiation ou modèle fondateur : Pas d'information
Date de lancement : 2020
Date de fin : 2021
État : Abandonné
Budget (communiqué par l'administration) : Pas d'information
Soumis au CRPA ? : Non
Obligation CRPA remplie : Non applicable
Traitement de données à caractère personnel : Pas d'information
AIPD publique : Pas d'information
Évaluations externes : Pas d'information
Évaluation interne, y compris sur les discriminations : Pas d'information
Nom : Score de suspicion de la CNAM
Description : Système calculant la probabilité de fraude des bénéficiaires de la complémentaire santé solidaire gratuite
Finalité : Contrôle
Domaine : Protection sociale
Administration(s) porteuse(s) : Caisse Nationale d’Assurance Maladie (CNAM)
Concepteur(s) : Pas d'informations
Financeur(s) : Caisse Nationale d’Assurance Maladie (CNAM)
Utilisateur(s) : Caisse Nationale d’Assurance Maladie (CNAM)
Fournisseur(s) des données : Caisse Primaire d'Assurance Maladie
Source des données : Données internes
Méthode algorithmique : Apprentissage automatique + Algorithme par règles
Date de lancement : 2015
Date de déploiement : 2018
État : Déployé
Budget (communiqué par l'administration) : Pas d'information
Soumis au CRPA ? : Non (l'algorithme rentre dans l'exception "recherche et prévention d'infractions")
Obligation CRPA remplie : Non applicable
Traitement de données à caractère personnel : Oui et sensible (Données sensibles au sens de l'article 4 du RGPD : données révélant des informations concernant l’origine raciale ou ethnique, l'orientation sexuelle, les opinions politiques, les convictions religieuses ou philosophiques, l’appartenance syndicale, les données génétiques, les données de santé)
AIPD publique : Pas d'information
Évaluations externes : La Quadrature du Net, Décembre 2024 (voir documentation)
Évaluation interne, y compris sur les discriminations : Première étude de faisabilité en 2010 https://git.laquadrature.net/la-quadrature-du-net/algo-et-controle/assurance-maladie/-/blob/main/Docs/Synth%C3%A8se_Exp%C3%A9rimentation_DATAMINING_CMUC_v4.pdf)
Nom : Econtact GMBI
Description : Outil de génération de texte aidant à répondre aux demandes des citoyen·nes, dans le cadre de la déclaration de biens immobiliers, sur la base des FAQ de la Direction générale des Finances publiques (DGFiP) et d'un échantillon de réponses aux usager·ères du service. 
Finalité : Information
Domaine : Impôts et comptes publics
Administration(s) porteuse(s) : Direction générale des Finances publiques (DGFiP)
Concepteur(s) : Direction générale des Finances publiques (DGFiP)
Financeur(s) : Direction générale des Finances publiques (DGFiP)
Utilisateur(s) : Direction générale des Finances publiques (DGFiP) ; Propriétaires de biens immobiliers
Fournisseur(s) des données : Direction générale des Finances publiques (DGFiP)
Source des données : Données internes
Méthode algorithmique : Apprentissage automatique
Date de lancement : 2024
État : En conception
Budget (communiqué par l'administration) : Le budget pour cette application elle-même n'a pas été communiqué. La Cour des Comptes a indiqué que le coût de développement de l'outil GMBI (hors chatbot) de son élaboration à son déploiement et à la campagne 2023, était de 37,2M€. Au total, en comptant les mesures d'urgences prises dans le cadre de l'élaboration de l'outil, GMBI a coûté au moins 56,4M€. 
Soumis au CRPA ? : Non
Obligation CRPA remplie : Non applicable
Traitement de données à caractère personnel : Oui
AIPD publique : Pas d'information
Évaluations externes : Pas d'information
Évaluation interne, y compris sur les discriminations : Pas d'information
Nom : Econtact+
Description : Outil d'analyse de texte aidant les agents en centre de contacts des impôts à traiter les messages des usagers, en leur proposant une réponse type pour certaines questions.
Finalité : Organisation du travail
Domaine : Impôts et comptes publics
Administration(s) porteuse(s) : Direction générale des Finances publiques (DGFiP)
Concepteur(s) : Direction générale des Finances publiques (DGFiP) ; Prestataire privé
Financeur(s) : Ministère des Finances ; Direction générale des Finances publiques (DGFiP)
Programme interministériel mobilisé : Fonds pour la transformation de l'action publique (FTAP) ; Fonds de transformation ministériel du Ministère des Finances
Utilisateur(s) : Direction générale des Finances publiques (DGFiP)
Fournisseur(s) des données : Direction générale des Finances publiques (DGFiP) ; contribuables posant leurs questions au chatbot
Source des données : Données internes ; création ad hoc ; traitement de données personnelles
Méthode algorithmique : Apprentissage automatique + Algorithme par règles
Date de lancement : 2019
État : Déployé
Budget (communiqué par l'administration) : 6.124M€ (en 2022) 

Montant de subvention FTAP connu de 3.7M€
Montant Fond de Transformation Ministériel : 1.925M€
Soumis au CRPA ? : Non
Obligation CRPA remplie : Non applicable
Traitement de données à caractère personnel : Oui
AIPD publique : Pas d'information
Évaluations externes : Pas d'information
Évaluation interne, y compris sur les discriminations : Pas d'information
Nom : Espresso
Description : Outil utilisé par Météo France pour estimer les précipitations sur l'ensemble du globe, en temps réel, à partir d'images satellites, y compris en l'absence de radar ou de station météorologique, afin de mieux appuyer les pouvoirs publics dans la gestion d'événements naturels (cyclones, tempêtes). 
Finalité : Information
Domaine : Environnement
Administration(s) porteuse(s) : Météo France
Concepteur(s) : Météo France
Financeur(s) : Météo France
Utilisateur(s) : Météo France
Fournisseur(s) des données : Données issues du satellite GPMCO et de différents satellites géostationnaires 
Source des données : Open data
Méthode algorithmique : Apprentissage automatique
Filiation ou modèle fondateur : DeepLabv3+
Date de lancement : 2023
Date de déploiement : 2024
État : Déployé
Budget (communiqué par l'administration) : Pas d'information
Soumis au CRPA ? : Non
Obligation CRPA remplie : Non applicable
Traitement de données à caractère personnel : Non
Évaluations externes : Pas d'information
Évaluation interne, y compris sur les discriminations : Un article scientifique produit par des data scientists du Lab IA de Météo France, qui présente les performances du modèle : http://bibliotheque.meteo.fr/exl-php/document-affiche/mf_-_internet_recherche_avancee_anonyme/OUVRE_DOC/202258?fic=doc00056486.pdf.
Nom : GenIAI.Intradef
Description : Plateforme d'outils d'IA générative mise à disposition des agents des armées pour répondre aux questions défense, faire des synthèses, de la reconnaissance de caractères (OCR), de la traduction, de la transcription, de la génération d'image.
Finalité : Information
Domaine : Armée
Administration(s) porteuse(s) : Ministère des Armées
Concepteur(s) : Ministère des Armées
Financeur(s) : Ministère des Armées
Utilisateur(s) : Ministère des Armées
Fournisseur(s) des données : Ministère des Armées
Source des données : Données internes
Méthode algorithmique : Apprentissage automatique + Algorithme par règles
Filiation ou modèle fondateur : Modèles disponibles en Open Source et Open Weights
Date de lancement : 2023
Date de déploiement : 2024
État : Déployé
Budget (communiqué par l'administration) : Pas d'information
Soumis au CRPA ? : Non
Obligation CRPA remplie : Non applicable
Traitement de données à caractère personnel : Oui
Évaluations externes : Pas d'information
Évaluation interne, y compris sur les discriminations : Pas d'information
Nom : Génération d'éléments pour la formation du service national de police scientifique
Description : Outil d’intelligence artificielle générant des éléments réalistes (SMS, photos d’armes ou de drogues) pour former les agents du service national de police scientifique aux enquêtes (SNPS).
Finalité : Organisation du travail
Domaine : Sécurité
Administration(s) porteuse(s) : Service national de police scientifique (SNPS)
Utilisateur(s) : Service national de police scientifique (SNPS)
Méthode algorithmique : Apprentissage automatique
État : Déployé
Budget (communiqué par l'administration) : Pas d'information
Soumis au CRPA ? : Non
Obligation CRPA remplie : Non applicable
Traitement de données à caractère personnel : Pas d'information
AIPD publique : Pas d'information
Évaluations externes : Pas d'information
Évaluation interne, y compris sur les discriminations : Pas d'information
Nom : Prevail - Aide à la planification des manœuvres militaires
Description : Outil expérimenté au sein de l'armée de terre, en partenariat avec la startup Comand.AI, pour concevoir une manœuvre militaire, élaborer des options et les confronter aux circonstances d'un ennemi, sur la base d'un rapport. 
Finalité : Information
Domaine : Armée
Administration(s) porteuse(s) : Ministère des Armées
Concepteur(s) : Comand.AI
Financeur(s) : Ministère des Armées
Utilisateur(s) : Ministère des Armées
Méthode algorithmique : Apprentissage automatique
Date de lancement : 2024
État : En expérimentation
Budget (communiqué par l'administration) : Pas d'information
Soumis au CRPA ? : Non
Obligation CRPA remplie : Non applicable
Traitement de données à caractère personnel : Non
Évaluations externes : Pas d'information
Évaluation interne, y compris sur les discriminations : Pas d'information
Nom : IAccueil
Description : Agent conversationnel (chatbot) permettant aux gendarmes et policier·ères chargés de l'accueil de répondre aux questions des citoyen·nes à partir d'une base documentaire composée des codes juridiques et de la documentation professionnelle. 
Finalité : Information
Domaine : Sécurité
Administration(s) porteuse(s) : Agence du numérique des forces de sécurité intérieure (ANFSI) ; Ministère de l'Intérieur
Concepteur(s) : Agence du numérique des forces de sécurité intérieure (ANFSI) ; Ministère de l'Intérieur
Financeur(s) : Gendarmerie nationale
Utilisateur(s) : Gendarmerie nationale ; Police nationale
Fournisseur(s) des données : Direction générale de la gendarmerie nationale
Source des données : Données internes
Méthode algorithmique : Apprentissage automatique
Filiation ou modèle fondateur : LLAMA 3 70B avec un système RAG
Date de lancement : 2025
État : En expérimentation
Budget (communiqué par l'administration) : Pas d'information
Soumis au CRPA ? : Non
Obligation CRPA remplie : Non applicable
Traitement de données à caractère personnel : Oui
AIPD publique : Pas d'information
Évaluations externes : Pas d'information
Évaluation interne, y compris sur les discriminations : Pas d'information
Nom : Algorithmes de data.ina.fr
Description : Outils d'IA utilisés par l'INA pour analyser les contenus produits par treize chaînes de télévision et sept chaînes de radio depuis 1992, récoltés par l'INA dans le cadre de sa mission de dépôt légal de l'audiovisuel. Les analyses sont faites via de la transcription, de la reconnaissance d'entités nommées, et de la reconnaissance des sons de voix femmes/hommes, de la musique et du bruit. Ces analyses sont restituées sur le site data.ina.fr, via quatre clés de lecture : les personnalités, les lieux, la part de voix femmes-hommes et les mots.
Finalité : Information
Domaine : Culture
Administration(s) porteuse(s) : Institut national de l'audiovisuel (INA)
Concepteur(s) : Institut national de l'audiovisuel (INA) ; WeDoData
Financeur(s) : Institut national de l'audiovisuel (INA)
Utilisateur(s) : Grand public
Fournisseur(s) des données : INA
Source des données : Données internes
Méthode algorithmique : Apprentissage automatique
Filiation ou modèle fondateur : INASpeechSegmenter, Whisper, TextRazor
Date de lancement : 2024
Date de déploiement : 2024
État : Déployé
Budget (communiqué par l'administration) : Pas d'information
Soumis au CRPA ? : Non
Obligation CRPA remplie : Non applicable
Traitement de données à caractère personnel : Oui
AIPD publique : Pas d'information
Évaluations externes : Pas d'information
Évaluation interne, y compris sur les discriminations : https://data.ina.fr/traitements-ia
Nom : OCAPI - Contrôle ciblé DPFCI
Description : Système permettant de cibler les contrôles envers les personnes inscrites à France Travail, sur la base d'un score de probabilité de fraude.
Finalité : Contrôle
Domaine : Travail et emploi
Administration(s) porteuse(s) : France Travail
Concepteur(s) : Cap Gemini ; Sopra Steria
Financeur(s) : France Travail
Utilisateur(s) : France Travail
Fournisseur(s) des données : France Travail ; personnes inscrites à France Travail
Source des données : Données internes ; Autres administrations
Méthode algorithmique : Apprentissage automatique + Algorithme par règles
Date de lancement : 2017
Date de déploiement : 2018
État : Déployé
Budget (communiqué par l'administration) : Pas d'information
Soumis au CRPA ? : Oui
Obligation CRPA remplie : Non
Traitement de données à caractère personnel : Oui
AIPD publique : https://git.laquadrature.net/la-quadrature-du-net/algo-et-controle/france-travail/-/blob/main/Docs/Algo%20scoring%20fraude/PE2021_AIPD_SI_fraude.pdf?ref_type=heads
Évaluations externes : Pas d'information
Évaluation interne, y compris sur les discriminations : Pas d'information
Nom : Automatisation des transcriptions-traductions du Ministère des Affaires étrangères
Description : Système permettant d'automatiser les tâches de transcription-traduction du Ministère des Affaires étrangères
Finalité : Organisation du travail
Domaine : Diplomatie
Administration(s) porteuse(s) : Ministère des Affaires étrangères
Concepteur(s) : Ministère des Affaires étrangères
Financeur(s) : Ministère des Affaires étrangères
Utilisateur(s) : Ministère des Affaires étrangères
Fournisseur(s) des données : Ministère des Affaires étrangères et de l'Europe
Source des données : Données internes
Méthode algorithmique : Apprentissage automatique
Date de lancement : 2024
État : Déployé
Budget (communiqué par l'administration) : Pas d'information
Soumis au CRPA ? : Non
Obligation CRPA remplie : Non applicable
Traitement de données à caractère personnel : Oui
AIPD publique : Pas d'information
Évaluations externes : Pas d'information
Évaluation interne, y compris sur les discriminations : Pas d'information
Nom : ArGiMi
Description : Ensemble de grands modèles de language (LLMs) francophones intégrant davantages de données issues du patrimoine culturel français (collections numérisées de la BNF, archives audiovisuelles de l'INA)
Finalité : Information
Domaine : Culture
Administration(s) porteuse(s) : Bibliothèque Nationale de France (BNF) ; Institut national de l'audiovisuel (INA)
Concepteur(s) : Mistral AI ; Artefact ; Giskard ; Bibliothèque Nationale de France (BNF) ; Institut national de l'audiovisuel (INA) ; Centrale Supélec
Financeur(s) : Banque Publique d'Investissement (BPI)
Programme interministériel mobilisé : Plan d'investissement d'avenir France 2030
Utilisateur(s) : Entreprises privées; Bibliothèque Nationale de France (BNF) ; Institut national de l'audiovisuel (INA)
Fournisseur(s) des données : BNF, INA, Ardian, CDiscount, Crédit mutuel Arkéa
Source des données : Données internes ; création ad hoc
Méthode algorithmique : Apprentissage automatique
Filiation ou modèle fondateur : Modèles de Mistral AI
Date de lancement : 2023
Date de déploiement : 2024
Date de fin : 2026
État : En conception
Budget (communiqué par l'administration) : Pas d'information
Soumis au CRPA ? : Non
Obligation CRPA remplie : Non applicable
Traitement de données à caractère personnel : Oui
AIPD publique : Pas d'information
Évaluations externes : Pas d'information
Évaluation interne, y compris sur les discriminations : Pas d'information
Nom : Lecture de documents scannés pour le service des impôts
Description : Outil de conversion de documents scannés (typographiques, manuscrits, formulaires, lettres) en fichiers numériques lisibles et modifiables, en cas d'absence ou de limite des téléprocédures, via des méthodes d'OCR (reconnaissance de caractères).
Finalité : Information
Domaine : Impôts et comptes publics
Administration(s) porteuse(s) : Direction générale des Finances publiques (DGFiP)
Concepteur(s) : Direction générale des Finances publiques (DGFiP)
Financeur(s) : Direction générale des Finances publiques (DGFiP)
Fournisseur(s) des données : Direction générale des Finances publiques (DGFiP)
Source des données : Données internes ; création ad hoc
Méthode algorithmique : Apprentissage automatique
État : Information indisponible
Budget (communiqué par l'administration) : Pas d'information
Soumis au CRPA ? : Non
Obligation CRPA remplie : Non applicable
Traitement de données à caractère personnel : Oui
AIPD publique : Pas d'information
Évaluations externes : Pas d'information
Évaluation interne, y compris sur les discriminations : Pas d'information
Nom : Outil de labellisation de texte dans les vidéos du Ministère de l'Économie
Description : Outil de labellisation automatique des prononcés produits dans des vidéos, utilisé pour la recherche documentaire et pour la traduction en temps réel.
Finalité : Information
Domaine : Impôts et comptes publics
Administration(s) porteuse(s) : Ministère de l'Économie
Concepteur(s) : Ministère de l'Économie
Financeur(s) : Ministère de l'Économie
Utilisateur(s) : Ministère de l'Économie
Méthode algorithmique : Manque d'informations
Date de lancement : 2019
Date de déploiement : 2019
État : Déployé
Budget (communiqué par l'administration) : Pas d'information
Soumis au CRPA ? : Non
Obligation CRPA remplie : Non applicable
Traitement de données à caractère personnel : Oui
AIPD publique : Pas d'information
Évaluations externes : Pas d'information
Évaluation interne, y compris sur les discriminations : Pas d'information
Nom : LIRIAe
Description : Outil qui facilite le traitement des dossiers d’évaluation environnementale soumis au ministère de la transition environnementale : facilitation dans la recherche d’informations mais aussi pré identification des points de vigilance (e.g. contradictions avec la réglementation) et suggestion dans la rédaction d’avis.
Finalité : Organisation du travail
Domaine : Environnement
Administration(s) porteuse(s) : Ministère de la Transition écologique
Concepteur(s) : Ministère de la Transition écologique ; équipe externe
Financeur(s) : Ministère de la Transition écologique
Programme interministériel mobilisé : Programme ALLiaNCE
Utilisateur(s) : Ministère de la Transition écologique
Fournisseur(s) des données : Ministère de la Transition écologique ; données de candidatures
Source des données : Données internes à l'administration ; création ad hoc
Méthode algorithmique : Apprentissage automatique
Filiation ou modèle fondateur : Albert, Camembert, RAGtime
Date de lancement : 2024
État : En expérimentation
Budget (communiqué par l'administration) : 150 000€ pour une équipe externe (experts NLP, développement et déploiement) sur 6 mois. Le MTECT mobilisera aussi une équipe interne.
Soumis au CRPA ? : Non
Obligation CRPA remplie : Non applicable
Traitement de données à caractère personnel : Non
Évaluations externes : Pas d'information
Évaluation interne, y compris sur les discriminations : Pas d'information
Nom : 3D - Lutte contre la fraude
Description : Système visant à détecter des fraudes et
orienter les contrôles dans différents
domaines douaniers, dans le cadre du projet 3D (Développement de la donnée en douane)
Finalité : Organisation du travail
Domaine : Impôts et comptes publics
Administration(s) porteuse(s) : Direction Générale des Douanes et Droits Indirects (DGDDDI) ; Ministère de l'Économie
Concepteur(s) : Direction Générale des Douanes et Droits Indirects (DGDDDI)
Financeur(s) : Direction Générale des Douanes et Droits Indirects (DGDDDI)
Programme interministériel mobilisé : Fonds pour la transformation de l'action publique (FTAP)
Utilisateur(s) : Direction Générale des Douanes et Droits Indirects (DGDDDI)
Fournisseur(s) des données : Direction générale des douanes et des droits indirects
Source des données : Données internes à l'administration
Méthode algorithmique : Apprentissage automatique
État : En conception
Budget (communiqué par l'administration) : 29,4M€ du FTAP entre 2019 et 2022
Soumis au CRPA ? : Non
Obligation CRPA remplie : Non applicable
Traitement de données à caractère personnel : Oui
Évaluations externes : Pas d'information
Évaluation interne, y compris sur les discriminations : Pas d'information
Cadre légal :  https://www.legifrance.gouv.fr/jorf/id/JORFTEXT000043129895
Nom : MatchFT
Description : Outil utilisé par France Travail pour contacter proactivement par SMS les candidat·es présélectionnés sur une offre, puis leur poser des questions  sur leur intérêt pour l'offre et les éventuels prérequis via un agent conversationnel, et d'effectuer une présélection des candidats sur la base de ces échanges. 
Finalité : Appariement et allocation des ressources
Domaine : Travail et emploi
Administration(s) porteuse(s) : France Travail
Concepteur(s) : Mistral AI ; France Travail
Financeur(s) : France Travail
Utilisateur(s) : France Travail ; Demandeurs d'emploi
Fournisseur(s) des données : France Travail, candidat·es
Source des données : Données internes ; création ad hoc
Méthode algorithmique : Apprentissage automatique
Filiation ou modèle fondateur : Modèle LLM Mistral Large (transformer, multilingue)
Date de lancement : 2024
Date de déploiement : 2025
État : Déployé
Budget (communiqué par l'administration) : Pas d'information
Soumis au CRPA ? : Non
Obligation CRPA remplie : Non applicable
Traitement de données à caractère personnel : Oui et sensible
AIPD publique : Non
Évaluations externes : Pas d'information
Évaluation interne, y compris sur les discriminations : Pas d'information
Nom : Mon Assistant Parquet
Description : Système de soutien à l'analyse des dossiers au parquet des juridictions relevant de la Cour d’appel de Paris. Il aide à détecter la nature des infractions, à synthétiser les faits et permet au magistrat de rechercher directement dans le dossier numérisé.
Finalité : Organisation du travail
Domaine : Justice
Administration(s) porteuse(s) : Ministère de la Justice ; Direction interministérielle du numérique (DINUM)
Concepteur(s) : Parquet général de la cour d'appel de Paris
Financeur(s) : Ministère de la Justice
Programme interministériel mobilisé : Programme ALLiaNCE
Utilisateur(s) : Magistrats du parquet
Fournisseur(s) des données : Ministère de la Justice
Source des données : Données internes
Méthode algorithmique : Manque d'informations
Date de lancement : 2025
État : En conception
Budget (communiqué par l'administration) : Pas d'information
Soumis au CRPA ? : Non
Obligation CRPA remplie : Non applicable
Traitement de données à caractère personnel : Oui et sensible
AIPD publique : Non
Évaluations externes : Pas d'information
Évaluation interne, y compris sur les discriminations : Non
Nom : Assistant IA pour les agents publics
Description : Agent conversationnel s'appuyant sur les modèles de Mistral IA, à destination des agents publics
Finalité : Information
Administration(s) porteuse(s) : Direction interministérielle du numérique (DINUM) ; Ministère de la Justice ; Ministère de l'Economie et des Finances ; Ministères sociaux ; Ministère de la Culture ; Ministère de l'Education
Concepteur(s) : Mistral AI
Programme interministériel mobilisé : Programme ALLiaNCE
Méthode algorithmique : Apprentissage automatique
Filiation ou modèle fondateur : Modèles Mistral
Date de lancement : 2025
État : En expérimentation
Budget (communiqué par l'administration) : 300 000 euros pour les infrastructures, plus le coût des licences Mistral
Soumis au CRPA ? : Non
Obligation CRPA remplie : Non applicable
Traitement de données à caractère personnel : Oui et sensible
AIPD publique : Non
Évaluations externes : Pas d'information
Évaluation interne, y compris sur les discriminations : Pas d'information