Data-Gouv-ML/inventaire-des-algorithmes-publics-de-lodap huggingface dataset:
Nom : Albert France services
Description : Système qui aide les conseillers et conseillères France Services à répondre aux questions des usagers et usagères sur leurs droits lors de l'accueil dans une maison France Services. Le système utilise des techniques d'intelligence artificielle générative pour fournir des réponses aux conseillers à partir de plusieurs sources administratives, cela en langage "humain".
Finalité : Information
Domaine : Fonction publique
Administration(s) porteuse(s) : Direction interministérielle du numérique (DINUM) ; Agence nationale de la cohérence des territoires (ANCT)
Concepteur(s) : Direction interministérielle du numérique (DINUM)
Financeur(s) : Direction interministérielle du numérique (DINUM) ; Agence nationale de la cohérence des territoires (ANCT)
Utilisateur(s) : Maisons France services
Fournisseur(s) des données : DILA ; Ministère du travail ; Agence nationale de la cohérence des territoires (ANCT)
Source des données : Open data ; Données internes à l'administration
Méthode algorithmique : Apprentissage automatique
Filiation ou modèle fondateur : Llama 2 ; Mistral ; Mistral Hermes
Date de lancement : 2023
Date de déploiement : 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
Cadre légal : Information inconnue
Nom : Foncier Innovant : volet piscine
Description : Système utilisé par les agents de contrôle de la Direction générale des Finances publiques (DGFiP) (impôts) pour détecter les piscines non déclarées sur le territoire. Il s'appuie sur un modèle d'apprentissage automatique de reconnaissance d'image. Il s'inscrit dans un projet plus vaste (Foncier Innovant) d'automatisation du dessin du cadastre. 
Finalité : Contrôle
Domaine : Impôts et comptes publics
Administration(s) porteuse(s) : Direction générale des Finances publiques (DGFiP)
Concepteur(s) : Capgemini ; Google ; Direction générale des Finances publiques (DGFiP)
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) ; IGN
Source des données : Données internes à l'administration ; Open data ; Données d'autres administrations
Méthode algorithmique : Apprentissage automatique
Date de lancement : 2022
Date de déploiement : 2022
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 : Non
Évaluations externes : Pas d'information
Évaluation interne, y compris sur les discriminations : Pas d'information
Cadre légal : Information inconnue
Nom : LABEL
Description : Système pour pseudonymiser automatiquement des décisions de justice pour les rendre publiques (mise en open data).
Finalité : Information
Domaine : Justice
Administration(s) porteuse(s) : Cour de Cassation
Concepteur(s) : Cour de Cassation
Financeur(s) : Cour de Cassation ; Etalab (DINUM)
Programme interministériel mobilisé : Programme Entrepreneurs d'Intérêt Général (EIG)
Utilisateur(s) : Cour de Cassation
Fournisseur(s) des données : Juridictions nationales
Source des données : Données internes à l'administration
Méthode algorithmique : Apprentissage automatique + Algorithme par règles
Filiation ou modèle fondateur : Flair ; Byte Pair
Date de lancement : 2018
Date de déploiement : 2021-2025
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
Cadre légal : Article 20 & 21 loi pour une République numérique : https://www.legifrance.gouv.fr/dossierlegislatif/JORFDOLE000031589829/ ; loi de programmation justice 2018-2021 : https://www.legifrance.gouv.fr/jorf/id/JORFTEXT000038261631/ ; RGPD
Nom : Orientation des pourvois
Description : Système pour orienter les pourvois (les recours contre une décision de justice adressés à la Cour de Cassation) entre les différentes chambres de la Cour de Cassation, en les priorisant (circuit court, circuit approfondi, circuit intermédiaire) et en prédisant leur orientation vers les chambres spécialisées de la Cour.
Finalité : Organisation du travail
Domaine : Justice
Administration(s) porteuse(s) : Cour de Cassation
Concepteur(s) : Cour de Cassation
Financeur(s) : Cour de Cassation 
Utilisateur(s) : Cour de Cassation
Fournisseur(s) des données : Cour de Cassation
Source des données : Données internes à l'administration
Méthode algorithmique : Apprentissage automatique + Algorithme par règles
Date de déploiement : 2021
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 : Le Syndicat de la Magistrature a apporté une analyse d’ampleur de l’ensemble du dispositif Open Data https://www.syndicat-magistrature.fr/documents/1422/open-data-nos-observations-devant-la-cour-de-cassation.pdf
Évaluation interne, y compris sur les discriminations : Pas d'information
Cadre légal : Information inconnue
Nom : Datajust
Description : Système pour évaluer le montant de l'indemnisation des victimes de préjudices corporels.
Finalité : Information
Domaine : Justice
Administration(s) porteuse(s) : Ministère de la Justice
Concepteur(s) : Ministère de la Justice
Financeur(s) : Ministère de la Justice ; Etalab (DINUM)
Programme interministériel mobilisé : Programme Entrepreneurs d'Intérêt Général (EIG)
Utilisateur(s) : Grand public
Fournisseur(s) des données : Institutions judiciaires
Source des données : Open Data
Méthode algorithmique : Apprentissage automatique + Algorithme par règles
Date de lancement : 2018
Date de fin : 2022
État : Abandonné
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 et sensible
AIPD publique : Non
Évaluations externes : Pas d'information
Évaluation interne, y compris sur les discriminations : Groupe de travail "risques" - rapport non rendu
Cadre légal : Avis de la CNIL : https://www.legifrance.gouv.fr/jorf/id/JORFTEXT000041763675 ; Décret n° 2020-356 du 27 mars 2020 : https://www.legifrance.gouv.fr/jorf/id/JORFTEXT000041763205
Nom : Séries de contentieux
Description : Système pour identifier des séries de contentieux administratifs similaires.
Finalité : Organisation du travail
Domaine : Justice
Administration(s) porteuse(s) : Conseil d'Etat
Concepteur(s) : Conseil d'Etat
Financeur(s) : Conseil d'Etat ; Direction interministérielle du numérique (DINUM)
Programme interministériel mobilisé : Appel à Manifestation d'Intérêt Intelligence Artificielle (AMI IA)
Utilisateur(s) : Conseil d'Etat
Fournisseur(s) des données : Tribunaux administratifs
Source des données : Données internes à l'administration
Méthode algorithmique : Apprentissage automatique + Algorithme par règles
Date de lancement : 2019
Date de fin : 2021
État : Abandonné
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 et sensible
AIPD publique : Non
Évaluations externes : Pas d'information
Évaluation interne, y compris sur les discriminations : Pas d'information
Cadre légal : Information inconnue
Nom : Divergences de jurisprudence
Description : Système pour identifier des divergences de jurisprudence entre différentes chambres de la Cour de Cassation ou, possiblement, entre différents tribunaux.
Finalité : Organisation du travail
Domaine : Justice
Administration(s) porteuse(s) : Cour de Cassation
Concepteur(s) : Cour de Cassation ; INRIA
Financeur(s) : Cour de Cassation ; Direction interministérielle du numérique (DINUM)
Programme interministériel mobilisé : Appel à Manifestation d'Intérêt Intelligence Artificielle (AMI IA)
Utilisateur(s) : Cour de Cassation
Fournisseur(s) des données : Cour de Cassation
Source des données : Données internes à l'administration
Méthode algorithmique : Apprentissage automatique + Algorithme par règles
Date de lancement : 2019
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 et sensible
AIPD publique : Non
Évaluations externes : Pas d'information
Évaluation interne, y compris sur les discriminations : Pas d'information
Cadre légal : Information inconnue
Nom : Complexité de la jurisprudence
Description : Expérimentation d'un système pour évaluer la complexité d'une affaire juridique.
Finalité : Information
Domaine : Justice
Administration(s) porteuse(s) : Cour de Cassation
Concepteur(s) : Cour de Cassation ; HEC ; Ecole Polytechnique
Fournisseur(s) des données : Cour de Cassation
Source des données : Données internes à l'administration
Méthode algorithmique : Manque d'informations
Date de lancement : 2020
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
Cadre légal : Information inconnue
Nom : Coach élèves
Description : Système pour personnaliser l'accompagnement pédagogique des élèves en s'appuyant sur leurs données d'utilisation des outils pédagogiques numériques.
Finalité : Information
Domaine : Education
Administration(s) porteuse(s) : Ministère de l'Éducation
Concepteur(s) : Ministère de la Justice (Numérilab)
Financeur(s) : Ministère de l'Éducation ; Etalab (DINUM)
Programme interministériel mobilisé : Programme Entrepreneurs d'Intérêt Général (EIG)
Utilisateur(s) : Ministère de la Justice
Méthode algorithmique : Manque d'informations
Date de lancement : 2017
État : Abandonné
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 : Non
Évaluations externes : Pas d'information
Évaluation interne, y compris sur les discriminations : Pas d'information
Cadre légal : Information inconnue
Nom : Signaux faibles
Description : Système utilisé par la direction générale des entreprises pour identifier les entreprises en difficulté et mieux orienter les actions d'accompagnement de l'Etat pour les aider.
Finalité : Organisation du travail
Domaine : Entreprises et commerce
Administration(s) porteuse(s) : Ministère de l’Économie ; Ministère du Travail, de l’Emploi et de l’Insertion ; Banque de France ; URSSAF Caisse Nationale
Concepteur(s) : Direction interministérielle du numérique (DINUM) (incubateur de services numériques)
Financeur(s) : Direction interministérielle du numérique (DINUM) ; Ministère de l’Economie ; Ministère du Travail, de l’Emploi et de l’Insertion ; Banque de France ; URSSAF Caisse Nationale
Programme interministériel mobilisé : Programme Entrepreneurs d'Intérêt Général (EIG) ; Programme beta.gouv
Utilisateur(s) : Direction générale des Entreprises ; DIRECCTE Bourgogne France-Comté
Fournisseur(s) des données : Banque de France ; URSAFF ; DIRECCTE ; Direction générale des Finances publiques (DGFiP) ; Direction interministérielle du numérique (DINUM)
Source des données : Données internes à l'administration ; Données d'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 ? : Non
Obligation CRPA remplie : Non applicable
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
Cadre légal : Information inconnue
Nom : Match ID
Description : Système pour rechercher et apparier des identités numériques (par exemple, pour détecter des personnes décédées dans une base de données).
Finalité : Information
Domaine : Sécurité
Administration(s) porteuse(s) : Ministère de l'Intérieur
Concepteur(s) : Ministère de l'Intérieur
Financeur(s) : Ministère de l'Intérieur ; Etalab (DINUM)
Programme interministériel mobilisé : Programme Entrepreneurs d'Intérêt Général (EIG)
Utilisateur(s) : Ministère de l'Intérieur ; Grand public
Fournisseur(s) des données : Fichier national des personnes décédées ; fichier national du permis de conduire ; Institut national de la statistique et des études économiques (Insee) ; Data.gouv.fr
Source des données : Données internes à l'administration ; Open data
Méthode algorithmique : Apprentissage automatique
Date de lancement : 2016
Date de déploiement : 2017
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 : Pas d'information
Cadre légal : Information inconnue
Nom : PrédiSauvetage
Description : Système pour identifier les profils et situations à l’origine des interventions pour le sauvetage en mer.
Finalité : Information
Domaine : Sécurité
Administration(s) porteuse(s) : Ministère de la Transition écologique
Concepteur(s) : Ministère de la Transition écologique
Financeur(s) : Ministère de la Transition écologique ; Etalab (DINUM)
Programme interministériel mobilisé : Programme Entrepreneurs d'Intérêt Général (EIG)
Utilisateur(s) : Centres régionaux opérationnels de surveillance et de sauvetage
Fournisseur(s) des données : Centres régionaux opérationnels de surveillance et de sauvetage
Méthode algorithmique : Apprentissage automatique
Date de lancement : 2017
Date de déploiement : 2018
État : Abandonné
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 : Non
Évaluations externes : Pas d'information
Évaluation interne, y compris sur les discriminations : Pas d'information
Cadre légal : Information inconnue
Nom : Hopkins
Description : Système pour lutter contre les circuits financiers clandestins
Finalité : Information
Domaine : Impôts et comptes publics
Administration(s) porteuse(s) : Ministère de l'Action et des comptes publics
Concepteur(s) : Ministère de l'Action et des comptes publics
Financeur(s) : Ministère de l'Action et des comptes publics ; Etalab (DINUM)
Programme interministériel mobilisé : Programme Entrepreneurs d'Intérêt Général (EIG)
Utilisateur(s) : Ministère de l'Action et des comptes publics
Fournisseur(s) des données : Ministère de l'Action et des comptes publics
Source des données : Données internes à l'administration
Méthode algorithmique : Apprentissage automatique
Date de lancement : 2017
Date de déploiement : 2018
État : Déployé
Budget (communiqué par l'administration) : Pas d'information
Soumis au CRPA ? : Non
Obligation CRPA remplie : Non applicable
Évaluations externes : Pas d'information
Évaluation interne, y compris sur les discriminations : Pas d'information
Cadre légal : Information inconnue
Nom : Prévisecours
Description : Système pour planifier les interventions et optimiser l'allocation des ressources dans les différentes casernes de pompiers de l'Essonne
Finalité : Appariement et allocation des ressources
Domaine : Sécurité
Administration(s) porteuse(s) : Ministère de l'Intérieur
Concepteur(s) : Ministère de l'Intérieur
Financeur(s) : Ministère de l'Intérieur ; Etalab (DINUM)
Programme interministériel mobilisé : Programme Entrepreneurs d'Intérêt Général (EIG)
Utilisateur(s) : Sapeurs-pompiers de l'Essonne
Fournisseur(s) des données : Service départementai d'incendie et de secours de l'essonne
Source des données : Données internes à l'administration
Méthode algorithmique : Apprentissage automatique
Date de lancement : 2017
Date de déploiement : 2018
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 : Pas d'information
Cadre légal : Information inconnue
Nom : CosIA
Description : Système pour générer des cartes prédisant la nature du sol (bâtiment, surface d’eau, conifère, culture, broussaille...) via des algorithmes qui estiment cette nature à partir des pixels des images.
Finalité : Information
Domaine : Environnement
Administration(s) porteuse(s) : Institut National de l'Information Géographique et Forestière (IGN)
Concepteur(s) : Institut National de l'Information Géographique et Forestière ; CEREMA ; INRAE
Financeur(s) : Institut National de l'Information Géographique et Forestière ; Etalab (DINUM)
Programme interministériel mobilisé : Programme Entrepreneurs d'Intérêt Général (EIG)
Utilisateur(s) : Grand public
Fournisseur(s) des données : Institut National de l'Information Géographique et Forestière
Source des données : Données internes à l'administration
Méthode algorithmique : Apprentissage automatique
Date de lancement : 2022
Date de déploiement : 2023
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 : Pas d'information
Cadre légal : Information inconnue
Nom : MonitorFish
Description : Système pour orienter les contrôles des navires de pêche professionnelle en prédisant les navires de pêche les plus à risque. 
Finalité : Contrôle
Domaine : Agriculture
Administration(s) porteuse(s) : Centre national de surveillance des pêches
Concepteur(s) : Centre national de surveillance des pêches
Financeur(s) : Centre national de surveillance des pêches (CNSP) ; Etalab (DINUM) ; Ministère de la Transition Écologique 
Programme interministériel mobilisé : Programme Entrepreneurs d'Intérêt Général (EIG)
Utilisateur(s) : Centre national de surveillance des pêches
Fournisseur(s) des données : Ministère de la Transition Ecologique ; Centre régional opérationnel de surveillance et de sauvetage ; Centre national de surveillance des pêches (FMC) ; Navires
Source des données : Données internes à l'administration ; Données d'autres administrations ; Open Data
Méthode algorithmique : Apprentissage automatique + Algorithme par règles
Date de lancement : 2020
Date de déploiement : 2021
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 : Non
Évaluations externes : Pas d'information
Évaluation interne, y compris sur les discriminations : Tableau de bord comportant des indicateurs d'usage : https://metabase.din.developpement-durable.gouv.fr/public/dashboard/0d5bc6b0-068c-42ec-876e-08f0e4573468?ann%25C3%25A9e_de_r%25C3%25A9f%25C3%25A9rence=2021 
Cadre légal : Information inconnue
Nom : MonitorEnv
Description : Système pour orienter les contrôles des navires en prédisant ceux les plus à risque pour la protection du milieu marin.
Finalité : Contrôle
Domaine : Environnement
Administration(s) porteuse(s) : Centre d’Appui au Contrôle de l’Environnement Marin
Concepteur(s) : Centre d’Appui au Contrôle de l’Environnement Marin
Financeur(s) : Centre d’Appui au Contrôle de l’Environnement Marin ; Direction interministérielle du numérique (DINUM) ; Ministère de la Transition Écologique
Programme interministériel mobilisé : Programme beta.gouv
Utilisateur(s) : Centre d’Appui au Contrôle de l’Environnement Marin
Fournisseur(s) des données : Ministère de la Transition Ecologique ; Centre régional opérationnel de surveillance et de sauvetage ; Centre national de surveillance des pêches (FMC) ; Navires
Source des données : Données internes à l'administration ; Données d'autres administrations ; Open Data
Méthode algorithmique : Apprentissage automatique + Algorithme par règles
Date de lancement : 2021
Date de déploiement : 2022
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 : Non
Évaluations externes : Pas d'information
Évaluation interne, y compris sur les discriminations : Tableau de bord comportant des indicateurs d'usage :  
https://metabase.din.developpement-durable.gouv.fr/public/dashboard/d8d65fbb-1f10-42c8-89f7-f5c6d6a6aca5 
Cadre légal : Information inconnue
Nom : La Bonne Boite
Description : Système pour prédire les entreprises susceptibles de répondre favorablement à une candidature spontanée, qui peut être utilisé par des personnes en recherche d'emploi et des personnes qui les accompagnent. 
Finalité : Information
Domaine : Travail et emploi
Administration(s) porteuse(s) : France Travail
Concepteur(s) : France Travail
Financeur(s) : France Travail
Utilisateur(s) : Grand public
Fournisseur(s) des données : France Travail ; Direction interministérielle du numérique (DINUM) ; DGE
Source des données : Données internes à l'administration ; Données d'autres administrations ; Open Data
Méthode algorithmique : Apprentissage automatique
Date de lancement : 2016
Date de déploiement : 2016
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 : Non
Évaluations externes : Pas d'information
Évaluation interne, y compris sur les discriminations : Tableau de bord comportant des indicateurs d'usage : https://labonneboite.francetravail.fr/stats
Cadre légal : Information inconnue
Nom : Polygraphe
Description : Système pour détecter les faux avis sur Internet et orienter les contrôles de la direction de la répression des fraudes.
Finalité : Contrôle
Domaine : Numérique et communications
Administration(s) porteuse(s) : 
Direction générale de la Concurrence, de la Consommation et de la Répression des fraudes (DGCCRF)
Concepteur(s) : 
Direction générale de la Concurrence, de la Consommation et de la Répression des fraudes (DGCCRF)
Financeur(s) : Ministère de l'Economie ; Etalab (DINUM)
Programme interministériel mobilisé : Programme Entrepreneurs d'Intérêt Général (EIG)
Fournisseur(s) des données : Données en accès libre sur les plateformes en ligne
Source des données : Création ad hoc 
Méthode algorithmique : Apprentissage automatique
Date de lancement : 2018
Date de déploiement : 2019
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 : Non (mais réalisée)
Évaluations externes : Pas d'information
Évaluation interne, y compris sur les discriminations : Pas d'information
Cadre légal : Délibération CNIL 2022-125-1
Nom : IA Flash
Description : Système pour identifier automatiquement un véhicule à partir de sa plaque d'immatriculation sur les images radar, dans le cadre du contrôle des infractions routières.
Finalité : Contrôle
Domaine : Sécurité
Administration(s) porteuse(s) : Ministère de l’Intérieur ; Agence nationale du traitement automatisé des infractions (ANTAI)
Concepteur(s) : Ministère de l’Intérieur ; Agence nationale du traitement automatisé des infractions 
Financeur(s) : Ministère de l’Intérieur ; Agence nationale du traitement automatisé des infractions ; Etalab (DINUM) 
Programme interministériel mobilisé : Programme Entrepreneurs d'Intérêt Général (EIG)
Utilisateur(s) : Agence nationale du traitement automatisé des infractions
Fournisseur(s) des données : Ministère de l’Intérieur ; Agence nationale du traitement automatisé des infractions 
Source des données : Données interne à l'administration
Méthode algorithmique : Apprentissage automatique
Date de lancement : 2018
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 : Non
Évaluations externes : Pas d'information
Évaluation interne, y compris sur les discriminations : Pas d'information
Cadre légal : Information inconnue
Nom : ADLER
Description : Système pour identifier automatiquement des comportements financiers illicites dans le cadre de la lutte contre la fraude.
Finalité : Contrôle
Domaine : Impôts et comptes publics
Administration(s) porteuse(s) : Ministère de l'Action et des comptes publics
Concepteur(s) : Ministère de l'Action et des comptes publics
Financeur(s) : Ministère de l'action et des comptes publics ; Etalab (DINUM)
Programme interministériel mobilisé : Programme Entrepreneurs d'Intérêt Général (EIG)
Utilisateur(s) : Ministère de l'action et des comptes publics
Méthode algorithmique : Apprentissage automatique
Date de lancement : 2018
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 : Non
Évaluations externes : Pas d'information
Évaluation interne, y compris sur les discriminations : Pas d'information
Cadre légal : Information inconnue
Nom : Parcoursup
Description : Système pour répartir les candidats et candidates dans les formations de l'enseignement supérieur. 
Finalité : Appariement et allocation des ressources
Domaine : Education
Administration(s) porteuse(s) : Ministère de l'enseignement supérieur, de la Recherche et de lʼinnovationr
Concepteur(s) : Ministère de l'enseignement supérieur, de la Recherche et de lʼinnovationr
Financeur(s) : Ministère de l'enseignement supérieur, de la Recherche et de lʼinnovationr
Utilisateur(s) : Grand public
Fournisseur(s) des données : Académies

Les données peuvent provenir des dispositifs suivants: SIECLE, AGLAE, OCEAN, « Système d'information sur le suivi des étudiants » (SISE), « SYSCA »,
Source des données : Données internes à l'administration ; Données d'autres administrations
Méthode algorithmique : Algorithme par règles
Filiation ou modèle fondateur : APB
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 : Oui
Évaluations externes : Evaluation de ParcourSup par la commission de la culture, de l'éducation, de la communication et du sport (Sénat). Réalisé en 2023 
https://www.senat.fr/controle/dossier/2022/16672.html 

Fondation IFRAP (2022)
https://www.ifrap.org/education-et-culture/parcoursup-evaluation-dun-systeme-ne-pas-copier#_ftn6 

Collectif Nos Services Publics 
https://nosservicespublics.fr/parcoursup 

Bilan du financement de la loi orientation et réussite des étudiants (ORE)  par la commission des finances (Sénat). Publié en 2023.
https://www.senat.fr/rap/r22-790/r22-7909.html 

Cours des Comptes (2020)
https://www.ccomptes.fr/sites/default/files/2023-10/20200227-rapport-premier-bilan-loi-ORE-3.pdf 
Évaluation interne, y compris sur les discriminations : Pas d'information
Cadre légal : Délibération n° 2018-119 du 22 mars 2018 portant avis sur un projet d'arrêté autorisant la mise en œuvre d'un traitement de données à caractère personnel dénommé Parcoursup (demande d'avis n° 2134634 VI)
https://www.legifrance.gouv.fr/jorf/id/JORFTEXT000036748847

Arrêté du 31 décembre 2020 portant création d'un traitement automatisé de données à caractère personnel dénommé « Parcoursup »
https://www.legifrance.gouv.fr/jorf/id/JORFTEXT000042931763 

LOI n° 2018-166 du 8 mars 2018 relative à l'orientation et à la réussite des étudiants
https://www.legifrance.gouv.fr/jorf/id/JORFTEXT000036683777
Nom : Cibnav
Description : Système pour cibler les contrôles des navires professionnels en fonction de leur niveau de risque.
Finalité : Contrôle
Domaine : Environnement
Administration(s) porteuse(s) : Direction des affaires maritimes
Concepteur(s) : Direction des affaires maritimes
Financeur(s) : Ministère de la Transition Ecologique et Solidaires ; Direction interministérielle du numérique (DINUM)
Programme interministériel mobilisé : Programme Entrepreneurs d'Intérêt Général (EIG)
Utilisateur(s) : Direction des affaires maritimes
Fournisseur(s) des données : Direction des affaires maritimes
Source des données : Données internes à l'administration
Méthode algorithmique : Apprentissage automatique
Date de lancement : 2019
Date de déploiement : 2020
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 : Pas d'information
Cadre légal : Information inconnue
Nom : IALim
Description : Système pour orienter les contrôles des inspecteurs sanitaires en fonction du niveau de risque des établissements, à partir des commentaires et des avis présents sur les plateformes en ligne.
Finalité : Contrôle
Domaine : Alimentation
Administration(s) porteuse(s) : Direction générale de l’alimentation du ministère de l’Agriculture et de l’Alimentation
Financeur(s) : Ministère de l'agriculture ; Direction interministérielle du numérique (DINUM)
Programme interministériel mobilisé : Appel à Manifestation d'Intérêt Intelligence Artificielle (AMI IA)
Utilisateur(s) : Direction générale de l'alimentation
Fournisseur(s) des données : Data mining sur les plateformes notes et avis
Source des données : Création ad hoc
Méthode algorithmique : Apprentissage automatique
Date de lancement : 2019
Date de fin : 2019
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 : Oui
AIPD publique : Non
Évaluations externes : Pas d'information
Évaluation interne, y compris sur les discriminations : Pas d'information
Cadre légal : Information inconnue
Nom : Arpege-IFS
Description : Logiciel de prédiction métérologique, qui intègre notamment le modèle de prévision météorologique planétaire Arpege.
Finalité : Information
Domaine : Environnement
Administration(s) porteuse(s) : Météo France
Concepteur(s) : Centre européen de prévision météorologique à moyen terme ; Météo France
Financeur(s) : Centre européen pour les prévisions météorologiques à moyen terme (CEPMMT) ; Météo France
Utilisateur(s) : Météo France
Fournisseur(s) des données : Capteurs
Source des données : Création ad hoc
Méthode algorithmique : Apprentissage automatique
Date de déploiement : Années 1990
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 : Pas d'information
Cadre légal : Information inconnue
Nom : Arome
Description : Modèle de prédiction métérologique des phénomènes dangereux à court terme (fortes pluies méditerrannéennes, orages violents, brouillard...). 
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 : Capteurs
Source des données : Création ad hoc
Méthode algorithmique : Apprentissage automatique
Date de déploiement : 2008
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 : Pas d'information
Cadre légal : Information inconnue
Nom : Aladin
Description : Algorithme de prédiction météorologique pour les outre-mers
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 : Capteurs
Source des données : Création ad hoc
Méthode algorithmique : Apprentissage automatique
Date de déploiement : 1994
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
Cadre légal : Information inconnue
Nom : Vidéo Synopsis
Description : Logiciel de vidéosurveillance algorithmique vendu par l'entreprise Briefcam et utilisé par le ministère de l'Intérieur. Le logiciel a des fonctionnalités de reconnaissance faciale.
Finalité : Organisation du travail
Domaine : Sécurité
Administration(s) porteuse(s) : Ministère de l'Intérieur 
Concepteur(s) : Briefcam - start-up possédée par CANON
Financeur(s) : Ministère de l'Intérieur
Utilisateur(s) : Ministère de l'Intérieur ; Diverses communes
Fournisseur(s) des données : Ministère de l'Intérieur ; communes
Source des données : Création ad hoc
Méthode algorithmique : Apprentissage automatique
Date de déploiement : 2015
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 : Non
Évaluations externes : Pas d'information
Évaluation interne, y compris sur les discriminations : Pas d'information
Cadre légal : Dispositif fortement controversé car déployé sans autorisation de la CNIL.Fait l'objet de questions au gouvernement et d'un contrôle de la CNIL. Injonction faite à certaines communes utilisant le dispositif de procéder à l'effacement des données à caractère personnel collectées par le biais du dispositif : TA Caen, 22 nov. 2023, n° 2303004
Nom : Mon espace santé
Description : Système qui produit des recommandations de santé personnalisées à partir des données numériques renseignées sur la plateforme en ligne "Mon espace santé".
Finalité : Information
Domaine : Santé
Administration(s) porteuse(s) : Ministère du Travail, de la santé et des Solidarités
Financeur(s) : Ministère du Travail, de la santé et des Solidarités
Utilisateur(s) : Ministère du Travail, de la santé et des Solidarités
Fournisseur(s) des données : Usagers du service "Mon dossier médical" ; personnels de santé ; Ministère de la santé
Source des données : Données internes à l'administration 
Méthode algorithmique : Apprentissage automatique
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 : Non (mais réalisée)
Évaluations externes : Pas d'information
Évaluation interne, y compris sur les discriminations : Pas d'information
Cadre légal : Décret autorisant le traitement : https://www.legifrance.gouv.fr/jorf/id/JORFTEXT000049592590#:~:text=num%C3%A9rique%20de%20sant%C3%A9-,D%C3%A9cret%20n%C2%B0%202024%2D468%20du%2024%20mai%202024%20relatif,l'espace%20num%C3%A9rique%20de%20sant%C3%A9&text=Publics%20concern%C3%A9s%20%3A%20assur%C3%A9s%20sociaux%2C%20professionnels,remboursables%20par%20l'assurance%20maladie.
Nom : Affelnet lycée
Description : Système permettant d'orienter les collégien·nes au lycée, en première année de CAP et dans les formations d'apprentissage.
Finalité : Appariement et allocation des ressources
Domaine : Education
Administration(s) porteuse(s) : Ministère de l'Éducation
Concepteur(s) : Beta.gouv.fr
Financeur(s) : Ministère de l'Éducation
Utilisateur(s) : Ministère de l'Éducation ; établissements scolaires
Fournisseur(s) des données : Ministère de l'éducation ; établissements scolaires
Source des données : Données internes à l'administration 
Méthode algorithmique : Algorithme par règles
Date de lancement : 2022
Date de déploiement : 2023
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 : Non (mais réalisée)
Évaluations externes : Evaluation et enquêtes sur le fonctionnement de l'algorithme par des collectifs de parents militants : GitHubs (https://github.com/fgaume/affelnet), groupes facebook dédiés
Évaluation interne, y compris sur les discriminations : Pas d'information
Cadre légal : Décret autorisant le traitement : https://www.legifrance.gouv.fr/jorf/id/JORFTEXT000048736103
Nom : Contrôle des atteintes à l'environnement
Description : Système permettant de mieux orienter les contrôles de la police de l'eau en se basant sur des données passées.
Finalité : Contrôle
Domaine : Environnement
Administration(s) porteuse(s) : Office français de la biodiversité (OFB)
Financeur(s) : Etalab (DINUM)
Programme interministériel mobilisé : Appel à Manifestation d'Intérêt Intelligence Artificielle (AMI IA)
Utilisateur(s) : Office français de la biodiversité (OFB)
Fournisseur(s) des données : Office Français pour la biodiversité
Source des données : Données internes à l'administration 
Méthode algorithmique : Apprentissage automatique
Date de lancement : 2019
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
Cadre légal : Information inconnue
Nom : Risque travailleur·ses nucléaires
Description : Système d'alerte automatique pour l'aide à la surveillance des travailleur·ses de la filière nucléaire exposé·es aux rayons ionisants.
Finalité : Information
Domaine : Travail et emploi
Administration(s) porteuse(s) : Institut de radioprotection et de sûreté
Concepteur(s) : SIA Partners ; Ernst&Young
Financeur(s) : Etalab (DINUM)
Programme interministériel mobilisé : Appel à Manifestation d'Intérêt Intelligence Artificielle (AMI IA)
Utilisateur(s) : Institut de radioprotection et de sûreté ; inspection du travail ; travailleur·ses ; employeurs de la filière nucléaire
Fournisseur(s) des données : IRSN 
Source des données : Données internes à l'administration
Méthode algorithmique : Apprentissage automatique
Date de lancement : 2020
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 : Non
Évaluations externes : Pas d'information
Évaluation interne, y compris sur les discriminations : Pas d'information
Cadre légal : Information inconnue
Nom : PAVED
Description : Système testé par la gendarmerie nationale pour prédire les vols de véhicules et les cambriolages, à court terme (jusqu'à une semaine) et au niveau local. 
Finalité : Appariement et allocation des ressources
Domaine : Sécurité
Administration(s) porteuse(s) : Gendarmerie Nationale
Financeur(s) : Gendarmerie Nationale
Utilisateur(s) : Gendarmerie Nationale
Fournisseur(s) des données : Observatoire national de la délinquance et des réponses pénales ; Institut national de la statistique et des études économiques (Insee)
Source des données : Données internes à l'administration ; Données d'autres administrations
Méthode algorithmique : Apprentissage automatique
Filiation ou modèle fondateur : Predvol
Date de lancement : 2017
Date de fin : 2019
État : Abandonné
Budget (communiqué par l'administration) : Pas d'information
Soumis au CRPA ? : Non applicable
Obligation CRPA remplie : Non applicable
Traitement de données à caractère personnel : Non
Évaluations externes : Evaluation externe par une équipe de recherche : Camille Gosselin. « La police prédictive : enjeux soulevés par l’usage des algorithmes prédictifs
en matière de sécurité publique ». Paris : IAU Île-de-France, 2019. https://www.institutparisregion.fr/fileadmin/NewEtudes/Etude_1797/Etude_Police_Predictive_V5.pdf

https://www.laquadrature.net/wp-content/uploads/sites/8/2024/01/20240118_LQDN_policepredictive.pdf 
Évaluation interne, y compris sur les discriminations : Pas d'information
Cadre légal : Information inconnue
Nom : Predvol
Description : Système de prédiction des vols de voitures pour répartir les patrouilles de police.
Finalité : Appariement et allocation des ressources
Domaine : Sécurité
Administration(s) porteuse(s) : Gendarmerie Nationale
Concepteur(s) : DINSIC
Financeur(s) : DINSIC
Utilisateur(s) : Gendarmerie Nationale
Fournisseur(s) des données : Institut national de la statistique et des études économiques (Insee) ; Gendarmerie nationale
Source des données : Données internes à l'administration ; Données d'autres administrations
Méthode algorithmique : Apprentissage automatique
Filiation ou modèle fondateur : XGBoost’ ; algorithme de Predpol ; chartes de valeurs évolutives
Date de lancement : 2015
Date de fin : 2018
État : Abandonné
Budget (communiqué par l'administration) : Pas d'information
Soumis au CRPA ? : Non applicable
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
Cadre légal : Information inconnue
Nom : Oreilles d'or
Description : Système pour aider les analystes en guerre acoustique (qui identifient la nature et la position de navires à partir des signaux qu'ils émettent) à cibler les sons à traiter en priorité.
Finalité : Information
Domaine : Armée
Administration(s) porteuse(s) : Ministère des Armées
Concepteur(s) : Agence Ministérielle pour l'IA de Défense
Financeur(s) : Ministère des Armées
Utilisateur(s) : Marine nationale
Fournisseur(s) des données : Ministère des Armées
Source des données : Données internes à l'administration
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
Cadre légal : Information inconnue
Nom : ARU (Autonomous Remote Unit)
Description : Robot développé par la start-up Nimble One, pour faire de la reconnaissance de terrain en contexte militaire et civil. Il contient des algorithmes de détection d'objets dans l'environnement.
Finalité : Information
Domaine : Armée
Administration(s) porteuse(s) : Ministère des Armées
Concepteur(s) : Start-up Nimble One
Financeur(s) : Ministère des Armées
Utilisateur(s) : Battle Lab Terre
Méthode algorithmique : Apprentissage automatique
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 : Non
Évaluations externes : Pas d'information
Évaluation interne, y compris sur les discriminations : Pas d'information
Cadre légal : Information inconnue
Nom : ResIstAnce-Traduction
Description : Système permettant de traduire des voix, documents audio et photos (19 langues) et prononcer cette traduction, développé dans un contexte militaire.
Finalité : Information
Domaine : Armée
Administration(s) porteuse(s) : Ministère des Armées
Concepteur(s) : Délégation à la transformation ministérielle
Financeur(s) : Ministère des Armées
Utilisateur(s) : Ministère des Armées
Méthode algorithmique : Apprentissage automatique
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
Cadre légal : Information inconnue
Nom : ResIstAnce-Vision
Description : Système pour reconnaître automatiquement des objets militaires à partir d'une photo. 
Finalité : Information
Domaine : Armée
Administration(s) porteuse(s) : Ministère des Armées
Concepteur(s) : Délégation à la transformation ministérielle
Financeur(s) : Ministère des Armées
Utilisateur(s) : Ministère des Armées
Méthode algorithmique : Apprentissage automatique
État : En expérimentation
Budget (communiqué par l'administration) : Pas d'information
Traitement de données à caractère personnel : Non
Évaluations externes : Pas d'information
Évaluation interne, y compris sur les discriminations : Pas d'information
Cadre légal : Information inconnue
Nom : Algorithmes d'analyse automatique d'images satellites et de détection d'objets

Description : Marché attribué à l'entreprise française Preligens, visant notamment à créer des algorithmes d'analyse automatique d'images satellites et détecter des objets pour le Ministère des Armées. 
Finalité : Information
Domaine : Armée
Administration(s) porteuse(s) : Ministère des Armées
Concepteur(s) : Start-up Preligens (marché sur 7 ans)
Financeur(s) : Ministère des Armées
Utilisateur(s) : Ministère des Armées
Méthode algorithmique : Apprentissage automatique
Date de lancement : 2017
Date de déploiement : Pas d'information
Date de fin : Pas d'information
État : En conception
Budget (communiqué par l'administration) : Le marché Tornade prévoit un montant maximum de 240 000 000 euros.
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
Cadre légal : Information inconnue
Nom : Panneaux-ramax
Description : Un outil d’intelligence artificielle utilisant des photos panoramiques du terrain pour y détecter panneaux de signalisation ou infrastructures publiques et créer un jeu de données géographiques. Panneaux-ramax utilise un système pour anonymiser les images (floutage des visages et plaques d'immatriculation), et détecte et classifie automatiquement les panneaux de signalisation routière.
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 Map ; Crowdworkers
Financeur(s) : Ministère de l'Intérieur ; Direction interministérielle du numérique (DINUM) ; Institut National de l'Information Géographique et Forestière (IGN) ; Open street map
Programme interministériel mobilisé : Programme beta.gouv
Utilisateur(s) : Open street map ; citoyen·nes ; Institut National de l'Information Géographique et Forestière (IGN)
Fournisseur(s) des données : Open street map ; IGN ; Métropole de Lyon ; Métropole de Lille ; Veolia
Source des données : Données internes à l'administration ; Open data ; création ad hoc
Méthode algorithmique : Apprentissage automatique
Date de lancement : 2022
Date de déploiement : 2023
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 : Pas d'information
Cadre légal : Information inconnue