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bonjour rebonjour à toutes et à tous on a un petit souci logistique à l'entrée si j'ai bien compris Paris qu'il a des audiences en parallèle et donc une partie des gens je pense qu' vont arrivver un peu plus tard pour assister à la phase de
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restitution et bien ouvrir Cécile si tu veux ouvrir cette cette séquence forte du acaton merci beaucoup alors bonjour à toutes et tous c'est un grand plaisir pour moi de d'ouvrir ce ce premier
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acaton de la juridiction administrative je vous remercie d'être là pour ce moment historique alors un un acaton qui est dédié à un thème qui nous est très cher celui de la la bonne compréhension des décisions de justice euh pourquoi
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c'est important bah parce que c'est un enjeu démocratique c'est un enjeu pratique vous le savez les décisions du juge administratif c'est-à-dire du tribunal administratif de la Cour Administrative d'Appel de la du Conseil
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d'État de la Cour nationale du droit d'asile sont au cœur du quotidien des des citoyens hein c'est des délivrances de place en crèche des permis de construire des questions de bien fonder
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de l'imposition et cetera donc c'est vraiment au cœur de des sujets de préoccupation des des des des citoyens et donc il y a une nécessité de répondre à une attente croissante des usager
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qu'on observe par ailleurs et qui a été bien pointé par le Conseil d'État dans sa dernière étude sur le dernier kilomè je salue les représentants de la la section du rapport et des études qui
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sont présents et qui ont produit cette étude très intéressante qui invitait notamment les administrations à délivrer des messages compréhensibles par tous notamment en améliorant encore les la
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simplification du du langage administratif et cette nécessité elle doit s'appliquer également à la juridiction administrative alors c'est c'est ce acaton il s'inscrit dans toute une série d'initiatives he que l'on
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porte depuis depuis plusieurs années notamment la simplification de nos décisions vous le savez avec la la fin des des considérants qui qui donnaient des des surur froides aux étudiants enendroit et et
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au-delà avec également les communiqué de presse qui accompagne régulièrement nos nos décisions pour les expliquer un travail aussi de fond qui consiste pour nous à utiliser le
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numérique pour rendre plus accessibles nos décisions avec la base de l'Open Data qui a été enrichi récemment avec un un moteur de recherche et qui utilise déjà l'intelligence artificielle pour
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anonymiser ces décisions par toutes les initiatives que l'on que l'on mène pour adapter nos servicees aux citoyens donc dans le cadre de de télérecours citoyens avec
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des des préremplissages de formulaires avec également tout un ensemble de de supports de communication qui doivent rendre les procédures le droit plus accessible notamment grâce à des à des
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brochures en en français faciles à lire et à comprendre qui sont sont mis à disposition des des citoyens dans les différentes juridictions donc ce acaton il il vise à poursuivre ses
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efforts il répond notamment à un engagement de la France dans le cadre du du partenariat pour un un gouvernement ouvert et je dois saluer ici tout particulièrement l'action de la la Chancellerie qui dans le casadre de ce
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partenariat a eu un rôle d'impulsion pour l'organisation de de de ce de ce acaton euh mais nous ne serions pas ici aujourd'hui sans la mobilisation assez exceptionnelle des services du
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Conseil d'État que je veux vraiment remercier très chaleureusement les équipes de la de la DSI Grégory poau notamment Coralie duclois le le DSI lui-même également la la Direction de la
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Communication Valérie Renaud Samuel galude et le crdg Justine chass notamment qui ont voilà qui sont beaucoup impliqués dans dans cette initiative et sans plus attendre je vais
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passer la parole à un collègue qui depuis plusieurs années déjà réfléchit à l'intelligence artificielle et à la manière dont elle peut être utilisée pour améliorer l'action l'action
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publique et qui a eu un rôle aussi tout à fait déterminant dans la conception et l'organisation de ce acaton donc Alexandre Lallé merci beaucoup Cécile pour ton introduction d'abord je voudrais qu'on applaudisse cette équipe d'organisation je ne parle pas de moi mais DEES celles et ceux qui se sont
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mobilisés parce qu'ils le font en plus de tout le reste [Applaudissements] je dois dire que indépendamment de la façon don les choses se passent le simple fait d'avoir partager cette aventure avec eux c'était la plus belle
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de mes récompenses donc je je suis vraiment éclaté avec eux alors quand on parle de d'une institution qui a plus de de sièclle comme le Conseil d'État on pense pas spontanément à lia euh on a tort alors on pourrait penser que le Conseil d'État qui est la maison du
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droit réfléchit à lia en terme de risque juridique avec une certaine méfiance mais en réalité c'est pas du tout l'optique que nous avons ont retenu dans le rapport qui a été publié ou l'étude qui a été publiée l'année dernière sur l'IA et l'action publique puisque nous
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sommes partis des opportunités et des cas d'usage on a voulu dédramatiser un peu un sujet qui est trop souvent maltaité par par les médias sous un angle parfois un peu sensationnaliste ou
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apocalyptique euh on a voulu ramener lias ce qu'elle était c'est-à-dire un ensemble d'outils ni bon ni mauvais en soi euh un ensemble d'outils qu'il faut bien évidemment encadré dont il faut
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encadrer l'usage c'est le rôle des pouvoirs publics mais un ensemble d'outils qu' revient aux administrations c'est surtout le point qui nous a intéressé de s'emparer de faire
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fructifier d'utiliser de mettre au service de la performance publique et au service des de l'humain finalement Infiné et donc on a voulu envoyer un message volontariste aux administration
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en les incitant à aller de l'avant et notamment à développer des systèmes d'IA qui a qui viennent non pas pas en substitution de l'humain parce que c'est souvent le la grande crainte le le grand spectre du remplacement mais qui
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viennent en complément qui prolonge l'action humaine en accomplissant des tâches que de toute façon les humains les agents publics avec leurs moyens avec ce que nous sommes en tant qu'humains que nos limites
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physiologiques ne pourrai pas accomplir matériellement et cette préconisation que nous avons fait dans l'étude vis-à-vis des administrations à l'extérieur nous entendons nos juridictions administratives N l'appliquer aussi et ça nous amène au
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défi du jour chaque année la juridiction administrative rend plus de 300000 décisions euh en particulier pour les tribunaux administratifs plus la CNDA dans une mesure les cours et le et le Conseil d'État et les autres
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juridictions spécialisées et il est donc matériellement impossible de réaliser des synthèses des résumés des supports explicatifs des communiqués de presse je pense à la dircom qui déjà transpire beaucoup avec les quelques communiqués de presse que leur demande de faire sur
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les affaires médiatiques c'est évidemment impossible de faire la même chose sur ces 300000 décisions et donc il faut bien admettre que de fait l'essentiel de notre production n'est pas compréhensible par le peuple
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français au nom duquel nous rendons la justice et puis plus largement quel que soit la nationalité toutes les personnes qui sont concernées par par nos décisions comme le rappelait Cécile le justice administrative est une justice du quotidien et donc ce acaton alors
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vous le savez pour ceux qui ont participer pour l'extérieur c'est l'occasion de resituer un petit peu ce qu'on le défi il consiste à finalement tester la faisabilité euh de la
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production automatisée de synthèse de résumés de support en tout genre que ce soit des images vidéos ou sons qui euh des supports donc explicatifs ou
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synthétiqu de nos décision et ce pour le grand public ou je les grands publics puisque on s'adresse à potentiellement des publics extrêmement différents en terme de maîtrise de la langue française
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en terme de capacité de compréhension éventuellementfin de capacité cognitive et donc on a choisi trois personnas trois profils qui présentent des niveaux
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de de compréhension différents mais qui sont en tout état de cause des personnes dépourvues de toute compétence juridique et qui donc quand ils lisent des décisions de la juridiction rressive ne comprennent rien et c'est normal ou
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presque et donc l'objectif c'est de faire en sorte qu'il comprenne quelque chose voilà d pas parfaitement mais qu'au moins puisse comprendre ce qu'on a voulu faire et finalement quelque part à quoi on sert parce que on s'est aperçu au moment de les cahiers de
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doléance mise en place à l'occasion de la crise des gilets jaunes que les gens ne savaient pas ce qui était le Conseil d'État en fait mais pas du tout confondant absolument conse avec tout le reste des juridictions et encore bon donc il y a du boulot et sans aller
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jusqu'à espérer que chacun relise cha chacune de nos décisions traduise chacune de nos décisions dans un langage qu'il comprend qu'il puisse situer un peu le rôle de cette institution et la juridiction administrative dans sa globalité et donc pour chaque chaque
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décision l'objectif a été de enfin le défi que nous avons soumis aux équipes a été de restituer trois éléments de contenu classique l'objet du litige de quoi on par parleton ce qu'on trouve
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souvent dans les visas donc la première partie de la décision le sens de la décision ce qu'on trouve classiquement dans le dispositif les articles de de l'arrêt ou deou du jugement qui sont éclairés par les motifs et enfin les
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motifs eux-mêmes qui sont alors souvent qui pevent être assez substantiels et que la partie sans doute la plus compliqué à résumer et à hiérarchiser aussi puisquil y a des motifs d'importance différentes nous avons choisi trois
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décisions test pour comparer les performances des modèles et des équipes qui les portent ces trois décisions concernent les trois niveaux de juridiction donc le Conseil d'État avec un litige d'asile euh concernant donc le
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droit au statut de réfugié et à la protection subsidiaire donc y a les deux parties dans la dans la décision du conseil c'est une décision de rejet d'un pourvoi qui est dirigé contre une décision de la cours national du droit d'asile un arrêt de la Cour
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administrative d'appel de Lyon qui a je crois beaucoup fait parler au sein des équipes et qui al qui est extrêmement bien rédigé moi j'apprécie en tant que sachant comme certains dans cette salle mais qui est absolument incompréhensible bien sûr puisque c'est un arrêt de
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responsabilité hospitalière qui vient en plus en appel d'un jugement de tribunal qui avait accordé une indemnité pour un pour une une une personne qui était victime d'un accident qui était hospitalisé et dans le cadre de son hospitalisation elle a été victime
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d'infection dit nosocomial donc elle a contracté un virus à l'hôpital concrètement et euh elle demande la réparation des préjudices qui en résultent de et donc le l'arrêt d'appel vient finalement contrôler ce que le
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tribunal a fait et accorder une indemnisation supplémentaire sur un des postes de préjudice concernant le finalement les conséquences professionnelles de de l'accident médical euh pour pour l'intéresser donc
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c'est euh compte tenu du de la carrière qu'il entendait embrasser euh et puis euh un jugement du tribunal administratif donante qui est plus accessible celui-ci plus simple qui est dans un litige d'urbanisme et qui est un
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un rejet d'un recours contre un permis de construire c'est vraiment très classique pour défaut d'intérêt pour agir c'est-à-dire euh le le fait que le projet qui a été autorisé par la mairie n'affectait pas
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finalement les conditions n'avait pas d'influence sur les requérants qui étit qui habitait trop loin qui n'avait pas de vue très peu de vue sur la sur la la construction qui était envisagé à
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Saint-Vincent sur grand Gron je sais pas s'il y a des vendéin dans la salle mais désolé d'avoir écorché le nom euh les critères d'évaluation que nous avons retenus je le détaille pas parce que ça va nous emmener trop loin mais
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simplement pour vous ayez une idée général de ce sur quoi l'évaluation va porter c'est d'abord la réponse à la commande c'estàd les productions qui vont être faites les résumés est-ce qu'ils sont fidèles à la décision est-ce
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qu'il y a des erreurs qui a des approximations et tout à fait normal c'est le but du jeu justement c'est pas vocation à être une restitution parfaitement fidèle puisque ça doit être simple mais qui a des erreurs et plus fâcheux ça induit en erreur les les lecteurs est-ce que c'est compréhensible
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pour les publics qu'on veut toucher ou est-ce que ça reste toujours aussi incompréhensible euh pour le le commun des mortels si je puis dire et une note je dirais un peu plus générique d'innovation sur l'interface mise en
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place sur les la nature des contenus est-ce que il y a des des productions son images et cetera le critère 2 c'est la note artistique on va dire donc ça c'est ce qui va se passer maintenant c'est-à-dire les les restitutions par
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chaque équipe euh donc sur la clarté la dynamique la dynamisme et et l'intérêt de de la restitution puis le respect de du timing de 20 minutes et le critère numéro 3 c'est une note technique sur les modèles utilisés la démarche que vous avez retenu la méthodologie
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d'ensemble en fait et le fonctionnement de de l'équipe si je puis dire l'alchimie au sein de l'équipe et pour procéder à l'évaluation des copies euh nous avons un jury pas des moindres je vais d'ailleurs laisser les membres de
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ce jury se pr présenter individuellement même si leur qualité leur nom et leur qualité apparaissent on n jamais mieux servi que par soi-même président peut-être tout honneur merci beaucoup bonjour à tous tiituo président de la section de
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l'intérieur et j'ai coordonné les travaux conduits par Alexandre sur l'intelligence artificielle qui ont donné lieu à un rapport du Conseil d'État bonjour à tous Alexandre de Becher secrétaire général adjoint du
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ministère de la Justice raphaë de magistrat au tribunal administratif de Paris et j'ai écrit récemment un livre sur l'intelligence artificielle appliqué à l'histoire enchanté if fa Coch je suis étudiante en droit du numérique à
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l'université de nanter et je suis créatrice de la chaîne de vulgarisation juridique geomenis medéia bonjour s RMAN qui est data scientiste à la DSI du Conseil
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d'État merci beaucoup et donc sans plus attendre nous allons appeler la première équipe qui va Blancher mais non sans avoir applaudi l'ensemble des équipes éip participante car c'est leur contribution et leur participation leur
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engagement qui permet le succès de cette de cet événement et je précise par ailleurs que ces cinq équipes je ne l'ai pas dit sont les rescapés d'une pressélection drastique qui a été faite à partir de 13 candidatures et donc nous avons
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accueilli ces CIN équipes ce qui veut déjà dire que ce sont des équipes de grande valeur et qu'on peut applaudir [Applaudissements] chaleureusement je vois les mines
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stressées là les regards euh figés euh donc on va commencer par Novi Ji je vous laisse euh bah brancher le le PC peut-être et puis vous installleer tranquillement pour donc 20 minutes de
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de restitution nous avons demandé à chacun de consacrer au moins la moitié de ce temps à à présenter euh le les produits eux-mêmes le produit lui-même si je puis dire euh et puis euh bien sûr ils vont
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se présenter présenter toutes leur démarches bref le reste est vraiment quartier libre pour vous merci beaucoup installez-vous mettez-vous ici pour vous avez les micros faut vous brancher là-bas je
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pense là où il y a le le PC non ouais enlevez la prise HDMI et mettez la vôre parce qu'on a qu'un qu'un poste voilà ou allez-y voilà on peut enlever voilà vous
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pouvez remettre ça refermer ça et puis voil le temps que vous mettiez en place je rappelle que euh donc à l'issue de la phase de restitution le jury se retirera pour délibérer à huclos et une équipe de la Chancellerie nous
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présentera sa propre production appliqué aux décision judiciaire cette fois du juge judiciaire et non pas du juge administratif il y a beaucoup de similitudes mais il y a aussi quelques quelques différences donc ça sera intéressant de d'avoir ces points de
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comparaison et et donc le jury reviendra ensuite à l'issue de sa délibération pour annoncer les résultats voilà est-ce que ça oui ça l'air de fonctionner ben je vais vous laisser suite pardon
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oui oui oui oui je chronomètre alors à 20 minutes on vous arrêtera pour assurer la parfaite égalité entre les candidats donc soyez soyez à l'heure soyez pctuel je vous laisse
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partir qu'est-ce qui tourne la alors merci à tous donc nous allons vous faire une présentation on est une équipe de CIN personnes composé d'un juriste et de quatre profils plus
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techniques l'idée de toute cette présentation c'était de remettre comme on l'a dit le citoyen au cœur de la justice donc on s'est amusé à générer nos propres images par intelligence artificielle donc pour passer d'une
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image souvent d'un tribunal assez vide à un tribunal bien plus accessible aux citoyens la démarche que nous avons fait donc c'est donc de partir d'une décision de justice pour en retirer à la fois les trois compos qui était l'objet du litige
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le résultat de cette décision et les motifs en préparant des questions par pour chacune des composantes pour extraire à la fois pour l'objet le résultat et le motif donc réussir à
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extraire une synthèse de chacune des composantes et donc on a posé des questions par type l'idée étant donc de scinder une décision de justice donc de la partie des visar pour en connaître l'objet la
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partie du considérant au décite de la décision pour en connaître le motif et de la partie du décide à la formule exécutoire du jugement pour en connaître le résultat donc on a scindé en trois les décisions de justice pour pouvoir
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répondre à chacune des questions voilà concernant en fait la démarche technique pour afin d'avoir un résumé en fait qui refflète le qui reste euh le plus parfait possible à la
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décision nous avons fait une suivi une démarche en fait c'est essentielle dans laquelle on essaie d'extraire dans un premier temps le titre en fait un titre qui correspond en fait à la au contenu de la décision et par la suite on extrait en fait les
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différents composants de de la décision et après on résume c'est ces différents composants et par la suite en fait on fait un résumé de tous les paragraphes de toutes les parties qu'on a qu'on a généré et comme ça en fait on va voir
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dans la démonstration on peut obtenir en fait un contenu qui est plus ou moins plus proche à ce qui éta dit dans la la décision voilà d'un point de vue technique on utilise en fait des LLM
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c'est des euh modèles de langue de grand vigueur euh parmi en fait les limitations qu'on a aujourd'hui sur C technologie c'est que il n'accepte pas des textes qui sont de grande taille et du C on est limité en fait un certain en
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fait un certain nombre de mots qu'on peut passer au système pour qu'il puisse répondre soit à questions soit faire le résumé soit euh soit synthétiser en fait la décision pour cela on a suivi en fait une démarche qui permet de résoudre
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cette limitation et qui consiste dans un premier temps à mettre en place un système capable à indexer le contenu de la décision et par la suite on pose des questions et ce système là il va essayer
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de trouver où se trouve la bon paragraphe dans la décision répondant à la question et une fois on a ça on voit cette paragraphe pardon ce paragraphe à à notre LLM qui répond à la question
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demandée voilà donc au niveau des outils qui sont utilisés donc nous avons essayé en fait de voir un état de là en fait au niveau de l'état de là quels sont les modèles qui sont les plus accessibles et qui
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sont efficace au niveau des questionsréponses donc on peut par exemple installer sur tout types de machines donc nous avons choisi le lama Lama 2 donc qui est un modèle gratuit et le deuxième modèle c'est le GPT parce
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que c'est un modèle qui est qui qui est performant voilà concernant le choix du GPT pour qu'on a soit GPT parce Queen fait tout simplement euh en terme d'tude duétat de l'art c'est la solution en fait la plus
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performante et qui donne le résultat en fait plus avancé sur différentes tâches de traitement du langage naturel donc tel que la les tâes de type question réponse le résumé et d'autres et en plus
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c'est une solution Cloud qui ne demande pas dep d'infrastructure donc on n' pas besoin en fait d'avoir le cût pour mettre en place l'infrastructure elle permet aussi de faire autre chose plus loin ce qui est demandé
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c'est-à-dire on peut traduire la décision dans un langue étrangère de façon de de très bonne qualité et elle permet aussi en fait à avoir des bons résultats sans être
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obligé d'avoir en fait des données d'entraînement ça sens que la partie d'entraînement ça coûte généralement avec les LM entre 200 € et 300 € et ça demande un effort humain pour annoter tous les décisions alors tout ce travail
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là euh avec GPT en fait il y a pas besoin de le faire parce que les déjà entraîné pour répondre à ce type de challenge donc dans cette partie exemple de prompt l'idée d'exliquer que ce genre
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de modèle fonctionne avec ce qu'on appelle des prompt l'idée en fait c'est on va envoyer certains messages et on va recevoir certains messages sous certains formats l'idée c'est d'utiliser un format spécifique qu'on va utiliser et pour pour ainsi dire du coup récupérer
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par exemple ici à la fois des questions mais à la fois le résumé entier et d'avoir fait quelque chose de très général qui nous permettra à la fois d'expliquer des points précis et en même temps d'expliquer de point de vue plus classique disons le problème et la
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solution et ce qu' a décidé en fait le tribunal donc l'idée aussi du coup c'est d'avoir un outil qui soit à l'aise sur toutes les types de décisions parce qu'on a des décisions avec des la cours de cassation
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par par exemple ou le Conseil d'État qui n'utilise pas le même langage et qui n'utilise pas les mêmes mots et donc l'idée c'est de pouvoir à la fois utiliser tous ces types là mais en plus du coup pouvoir euh utiliser des
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contentieux différents c'est-à-dire par exemple un crime ou à l'inverse une affaire de blanchement d'argent c'est deux types d'affaires avec des syntaxes avec des vocabulaires différents et donc il faut pouvoir bien gérer tout ça et
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donc enfin bien sûr il s'agit de pouvoir gérer des procédures spéciales euh selon en fait des cas très spécifiques donc c'est trois types principaux donc on va procéder à la
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démonstration de d'un outil qu'on a mis en place pour pouvoir interagir avec les intelligences artificielles que nous avons utilisé afin de excusez-moi alors je vais juste partager mon
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écran tac c'est bon alors est-ce que vous voz mon écran norm ah c alle merci non tu as
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dit c'est pas le c'est pas la bonne fenétre att là excuse-moi non c'est pas grave c'est pas grave je pourrais directement entrer
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l'adresse on a produit trois types de livrables qui sont adaptés à chacun des personnas en fait l'intégralité des personnas se voit délivrer un format PDF qui sera un document entièrement téléchargeable sur la plateforme et qui
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sera donc facilement lisible depuis tout types de support à la fois un ordinateur comme un téléphone portable et sans aucun problème de licence l'idée étant que le PDF va s'adapter dans son niveau de langage à chacun des types des
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personn entre Patrice qui a un niveau de langage de français courant Anna qui a un niveau de langage de français débutant et Hugo qui souffre d'un handicap à à ce pdf vont s'ajouter
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différents outils qui sont la capacité de lecture de ce pdf par un système audio qui va permettre donc en fait de lire le PDF qui sera donc ainsi accessible sous un format entièrement
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audio et donc parfois plus compréhensible à certaines personnes qui ont plus de difficultés à lire le français qu'à le comprendre oralement et un troisième livrable qui devrait pouvoir vous être montré c'est
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la création d'une animation qui à partir du PDF va pouvoir reprendre sous la forme de deux personnages un qui fait les questions un qui fait les réponses dans un langage clair et simple le contenu de la
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décision donc voilà là on peut vous présenter donc l'affichage et donc comment s'en servir pour afficher du coup on a trois décisions et en fonction des personn on aura différents résultats par exemple je vais
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vous prendre la décision numéro 01 qui est déjà sélectionné et pour le personn an on a pu générer les différents output je veux par exemple prendre l'audio généré par un nouveau modèle que open a
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mis en place pour pouvoir générer du S à partir du texte je veux juste le lancer pour quelques minutes vous entendez ou pas non c'est att ah oui le son est coupé de mon
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côté excusez-moi 38000 € mais parce que l'hôpital n'est pas le seul responsable il va pourquoi cette décision a été prise Anna imagine une personne Monsieur A qui
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a un problème l'hôpital à cause de ça il ne peut plus travailler comme avant le juge a dit que monsieur a doit recevoir de l'argent parce que son travail est maintenant plus difficile pour lui il va recevoir 38000 € mais parce que
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l'hôpital n'est pas le seul responsable il va alors je vais du coup pour chaque résultat on a le son correspondant et le texte et je vais montrer un résultat de Patrice
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alors pour la décision numéro je veux prendre 02 ah je vais juste essayer de changer ça peut-être hop tac du coup je vais prendre Patrice euh hop voilà on a
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le le PDF généré pour cette décision euh Pauline est-ce que tu peux développer si tu veux bien chaque PDF comporte tout en haut un résumé de la décision qui donc est une synthèse cette synthèse est
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tirée en fait des trois paragraphes qui sont ci-dessous qui est en premier la présentation de la demande la deuxième qui est la présentation de la la solution et la troisième partie qui sont les raisons c'est-à-dire les motifs de
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la décision le pourquoi qui est expliqué donc les trois l'objet le résultat et la la raison sont à chaque fois expliqué et sont synthétisés tout en haut de la décision avec un niveau de langage qui
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fait que dans chacune des PDF générées la décision s'adresse directement à la personne on voit par exemple que donc là pour les raisons monsieur virgule dans l'affaire c'est véritablement un langage explicatif à destination d'une personne
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qui va véritablement être générée et avec un fort niveau de précision puisque là pour la question on voit à chaque fois qu'il y a également un titre tout en haut du PDF qui résume l'apport de l'arrêt est-ce que tu peux
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remontrer le titre tout en haut même si c'est la prochaine c'est pas grave voilà et donc cette décision du TA on voit qu'elle s'est elle est résumée en rejet des recours contre un permis de construire à Saint-Vincent pour défaut d'intérêt pour agir des requérants alors
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c'est pas forcément entièrement euh en tout cas c'est entièrement correct c'est pas forcément d'un langage totalement accessible au niveau du titre ça l' après mais c'est le même titre qui est pour chacun des personnat mais ensuite
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on a une variation si on peut prendre la la même la décision du Conseil d'État de Patrice voilà celle-ci est également pour Patrice mais donc là on est sur la décision rendue par le Conseil d'État on
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voit que le modèle a su s'adapter à un niveau de celui qui est de la cassation en ayant en plus pris en compte l'intégralité des difficultés posées par ce dossier c'est-à-dire la question de
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la récusation d'une des personnes de la formation de jugement de l'absence d'une des personnes dans la formation de grande chambre et la double question en ayant réussi à examiner si la demande était fondée à la fois sur la Convention de Genève et sur la protection
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subsidiaire donc l'intégralité des éléments du jugement réapparaissent dans la [Musique] synthèse la le PDF qui sera généré par Hugo sera
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automatiquement d'une taille plus grande pour être plus facilement lisible et on voit voyez que le niveau de langage est clairement adapté à la personne c'est la même chose que ce qui est fait pour Anna à l'inverse c'est que
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toutes les vocabulaires juridiques est expliqué entre parenthèses pour Hugo on a choisi de ne pas le faire pour ne pas surcharger la décision mais on voit qu'il y a un niveau de langage plus simple alors forcément ça donne un niveau de précision un peu moindre mais
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mais l'intégralité juridiquement la la réponse est tout aussi juste est-ce que tu peux montrer l'animation alors pour en fait on a créé notre a généré une
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animation donc qui contient du son d'image et du texte afin de simplifier en fait l'explication de la décision alors sour [Musique]
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quiir bonjour je ne comprends pas bien cette décision du tribunal tu peux m'aider bien sûr
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Hugo alors cette décision vient du tribunal administratif de Nant il s'agit d'une histoire avec un permis pour construire une maison c'est
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quoi un permis un permis c'est comme une autorisation pour faire quelque chose ici c'est pour construire une
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maison et qui veut construire deux personnes Monsieur et Madame F veulent construire cette maison mais d'autres personnes Monsieur
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et Madame G et Monsieur et Madame B ne sont pas d'accord ils ont demandé au tri voilà en fait concernant la vitesse du son on l'a fait exprès en fait un petit peu lente pour que Hugo puisse
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arrive à en fait à à comprendre ce qu' est demandé que on fait le paramétrage on a la possibilité d'augmenter diminuer la vitesse du son et on a aussi en fait essayé de choisir des vraiment des questions très simples et des réponses
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très courtes pour que la personne à Hugo puisse comprendre en fait ce qui est expliqué dans cette animation c'est bon c'est c'est ça donc en ce qui concerne le produit
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fini pour faire un petit récapitulatif on a un document PDF avec come on a expliqué un titre qui est assez carré afin quand même d'avoir les mots clés très importants pour une décision de justice dont la police peut être modifiée et adaptée et qui peut être lou
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sur n'importe quel logiciel et faire l'objet bien sûr d'une animation de son et bien sûr donc l'idée est aussi d'avoir quelque chose de très clair et efficace et aussi de quelque chose de
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léger ok les quelques difficultés que nous avons rencontré c'est qu'il reste quelques imprécisions juridiques aujourd'hui dans les décisions qui ont été produites à un niveau qui est pour le moment assez marginal on a par
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exemple la question du désistement de certains requérants dans la première décision qui n'avait pas forcément été prise en compte où on a une simplification excessive de certains vocabulaires notamment dans les décisions d'Hugo mais qui pourront
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potentiellement être résolu par la suite assez facilement puisqu'elle demeure véritablement marginale et du coup dans les suites possibles que nous voyons aujourd'hui c'est que en l'état quasiment ce qu'on
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vous présente est un complément qui peut être intégré aux outils existants puisqu'il pourrait tout simplement être intégré à l'application télérecours en permettant qui aujourd'hui permet un échange entre toutes les parties et donc
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notamment la communication du jugement il suffirait d'ajouter une page qui permettrait avec l'apparition de télécharger le PDF de se le voir lire ou de se voir proposer une animation qui serait particulièrement pertinente dans
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l'utilisation de télérecours citoyen pour tous les requérentss qui sont dépourvus d'un ministère d'avocat l'avocat étant aujourd'hui potentiellement capable de faire cette synthèse à son client mais il y a quand même une grande partie des décisions des tribunaux administratifs qui se font
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sans avocat on a pensé également qu'il était possible d'intégrer la fonction de lecture du document qu'on a déjà créé à la plateforme téléphonique de télérecours qui est existante et qui permettrait en rentrant par exemple la jurdiction et le numéro de la décision à
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toute personne de se voir lire au téléphone la décision de manière à ce que la fracture numérique finalement ne soit plus une difficulté en prenant en compte l'accessibilité téléphonique enfin vous éoquz tout à l'heure la question de la communication des
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décisions de justice et de la place du Conseil d'État et des justices administratives dans la vie de la cité tout simplement cet outil peut être utile à n'importe quelle juridiction pour faciliter en soi la communication de de communiquer sur les décisions de
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justice qui sont rendues et donc de faire que cette pratique soit plus répandue sans être une charge supplémentaire pour les juridictions administratives donc au niveau de la au niveau de la suite sur tout ce qui est technique donc
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nous avons remarquer que avec un modèle comme Lama 2 qui est un modèle gratuit euh même sans F tuning il arrive euh en fait à répondre aux bonnes questions et donc du coup avec un peu plus de travail
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c'est-à-dire d'entraînement sur le langage judiciaire en fait il serait capable de d'approcher les performances de de GPT et donc du coup pour la suite en tout cas on préconise un entarnement
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de ce genre de modèle sur des textes judiciaaires merci beaucoup voilà merci [Applaudissements]
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beaucoup si vous avez des questions parfait mer trs bien ok merci beaucoup 19 minut et quelques difficulté
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technique il a pas de question et bien merci 1000 fois je ne porterai aucune appréciation aucun jugement de valeur pour ne pas influencer supposez même que j'ai une quelconque capacité d'influence le jury que j'ai en face de moi euh on
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va appeler à présent la deuxème équipe qui a un nom qui parle qui dou aux oreilles des juristes de cette maison qui est l'équipe Gaja pour ceux qui ne sont pas familiers de cela c'est l'acronyme des grands arrêts de la
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jurisprudence administrative qui est un des ouvrages de référence pour tout juge administratif et tout publiciste qui se respecte al les trois décisions qu'on a sélectionné ne font pas partie de ces grands arrêts mais qu'importe
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l'essentiel est que l'équipe elle-même nous éblouisse autant que cet ouvrage que nous utilisons au quotidien je laisse vous installer tranquillement on fera partir le le chronomètre quand vous serez prêt
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je vous laisserai les deux mroir c'est une équipe plus resserrée de trois membres c'est bon vous y arrivez ah oui c'est parce que vous êtes le Mac ah bah
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super voilà la technique suit on le doit à la DSI de cette maison bravo bonjour à tous bonjour chers je nous sommes l'équipe gajia donc pierre Maxime et tiphen nous sommes tous les
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trois étudiants à l'ESS et nous avons relevé votre défi nous avons rendu la justice administrative accessible à tous et nous allons vous présenter notre solution pour rendre accessible la
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justice administrative euh à tous nous sommes partis du processus euh du juge en droit administratif pourendre sa décision euh s'approprier euh la situation du contentieux euh en effet
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les décisions du juge administratif représente un texte long et difficile d'accès pour les administrés nous avons organisé les les informations essentielles objet du litige sans et motifs de la décision dans une fiche
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d'arrêt synthétique la résolution de ces contentieux administratifs instore un dialogue entre le requérant et les différentes administrations et juridictions administratives nous avons
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représenté ces échanges sous le modèle d'une messagerie dans une conversation entre l'administré le juge et différentes administrations ce ces contentieux
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passent par plusieurs niveaux de jurdque en fonction des différents cas qui nous ont été soumis nous avons modélisé ces différents numéros de niveau de juridiction dans un module ascenseur où
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s'éclaire les cases des niveaux de juridiction concernés en effet nous avons voulu expliciter les notions constitutives d'une décision administrative que sont l'équilibre des
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intérêts entre l'administration et les administré sous la forme d'une balance un module que vous allez pouir retrouver dans la démonstration pour que les utilisateurs puissent s'approprier la situation du contentieux nous proposons
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un module avec le résumé et le récit du conflit ainsi qu'une illustration générée spécialement pour accompagner le récit et aider l'utilisateur à se représenter la
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situation au-delà du d'un choix au-delà du choix de choisir de de partir donc du droit et non pas de la technique pour pour le modèle nous avons
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également fait un choix technique qui est celui du du qui est celui du du du modèle généraliste il y a deux types de modèles
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les modèles Open Source qu'on peut prendre et spécialiser en les en les nourrissant de de données cependant le problème de cette approche est que comme l'a dit le groupe avant avant
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nous les modèles Open Source je pense qu'on peut le regretter sont malheureusement moins formant que les modèles privés comme gpt4 nous avons donc choisi de de de travailler avec
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gpt4 mais cependant nous ne voulions pas nous priver de toute la la donnée que que le Conseil d'État et les tribunaux administratifs ont mis à disposition euh
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et donc ce que nous avionons fait ce que nous avons fait c'est que plutôt que de spécialiser plutôt que d'apprendre au modèle à nous répondre nous avons euh fait ce qu'on appelle du prompt engineering c'estàdire que nous avons
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utilisé la donnée euh mise à notre disposition ce jeu de données pour euh pour euh pour tester les différents prompts les différentes entrées qu'on peut donner au modèle et ensuite nous avons
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pris ses réponses et demander encore à à gpt4 sans lui dire évidemment que ça venait de gpt4 de nous lui avons demandé de noter ses réponses ainsi nous avons pu identifier les prompes
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les les paramètres les entrées qui fonctionnaient le mieux c'est donc une approche qui se concentre plus sur la manière de perfecter les entrées plutôt que de de
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de faire en sorte que les les sorties ce que rend le modèle soit soit parfaite mais ça mais ça a beaucoup d'avantages notamment en terme de coût et en terme de diversité de de données puisque nous
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avons fait un rendu sous de multiples formes que vous le comm vous le présentera je vais maintenant vous présenter concrètement ce que le
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rendu ce que nous avons généré comme comme rendu nous avons donc décider de partir d'une décision administrative difficile à comprendre
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pour trois personnes différents et afin de faciliter la mise en place de modules ludiqu nous nous sommes d'abord concentrés sur étant donné que un des défis était de
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simplifier pour tous le langage juridique ensuite pour adapter à Annna et Hugo il n'y a plus qu'une simplification de langage général mais
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la problématique juridique est déjà traitée voici ce que gajia a réussi à nous fournir nous allons étudier le le cas
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de le demandeur d'asile afghan voici une image qui est généré par Dali 3 mais intégré directement dans notre programme et cette image arrive
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sur notre interface directement ensuite nous avons la fiche d'arrêt qui résume et qui synthétise les informations de la décision de justice pour illustrer les différents
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niveaux de juridque nous avons créé ce modèle ce module que nous avons surnommé module ascenseur et qui illustre toutes les instances ayant
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statué sur l'affaire en question finalement la décision a été la décision finale a été rendu par le Conseil d'État ce qui explique pourquoi nous l'avons mis en emphase en augmentant sa taille ensuite évidemment nous avons intégré le
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résumé qui était l'élément principal de du rendu et euh ce résumé euh suit la structure initiale du document de la décision
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h il simplifie uniquement le euh la décision rendue ici dans un langage compréhensible mais sans difficulté juridique il peut ensuite être adapté dans un langage compréhensible pour une
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personne pratiquant le français au niveau A2 ou pour une personne souffrant de déficience euh mental ensuite nous avons créé un module de conversation pour illustrer le dialogue créé entre le
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requérant et l'administration c'est un module sous la forme d'une messagerie très simple à comprendre et qui permet d'illustrer parfaitement le recours en question dans
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ce cas-là le requérant explique très simplement son problème et l'administration renvoie sa décision dans cette situation là étant donné que le reéquérant a fait appel il y a une un
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deuxième message qui montre l'appel en question ensuite nous avons nous avons eu envie d'illustrer le raisonnement du juge le juge va peser les intérêts de
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l'administration et les intérêts de de des administrés après avoir fait cette mesure là et avoir pesé les différents intérêts qui sont vous réacès qui sont
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détaillés euh le juge prend sa décision et à nouveau un message est renvoyé dans la messagerie dans ce cas-là le juge a
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refusé l'appel et la décision et le pourvoi a été rejeté nous avons fait la même chose pour le cas du permis de construire à nouveau l'image est généré l'image est
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dans un style photoréaliste et permet parfait par faaitement d'illustrer ou en tout cas de d'amener un côté un peu ludique à la décision à nouveau nous avons la même interface avec la fiche
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d'arrêt le même module ascenseur et cette fois-ci la décision s'est arrêté au tribunal administratif donc ni la cour administrative d'appel ni le Conseil d'État ont statué sur cette affaire ce qui laisse donc le module
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sous cette forme le résumé est plus court dans ce cas-là étant donné que la décision initiale était plus courte et plus facile à expliquer à nouveau le module de mess est disponible cette fois-ci il y a eu moins
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d'échange entre le réquérant et l'administration étant donné qu'il n'y a pas eu d'appel le le juge pèse à nouveau les intérêts de l'administration et les intérêts
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dadministrés et à nouveau les intérêts de l'administrationprimé et il y a eu un rejet de de cette de C cette
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demande je laisse la parole maintenant à Pierre qui va vous expliquer les obstacles que nous avons rencontrés et les prochaines étapes pour gagia le premier obstacle c'est on l' dit le le coût même si on s'est
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affranchi des des modèles open source qui qui auraiit représenté un coup bien supérieur au au 100 € nécessaire au 100 à la limite de 100 € il n'empêche que ces requêtes ne sont
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pas ne sont pas gratuites alors c'est c'est des parfois des quarts de centimes parfois des dizaines de centimes par requête ce qui représente pas grand-chose dans le cas d'une preuve de concept
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mais dans le dans l'hypothèse d'une d'une de la transformation de ce genre de technologie en en service public dans le dans le but de rendre le droit plus accessible bah ça pourrait représenter
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un véritable obstacle on peut cependant espérer que c'est coup diminueront à mesure que les les algorithmes les les algorithmes les modèles se sont plus efficaces et à
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mesure que la la pénurie euh des des GPU sont ces ordinateurs spécialisés euh qui qui qui sont très efficaces pour faire tourner ce genre de modèle ce à mesure que cette pénurie
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disparaît euh il y a également la question de la la simplicité des langages alors le problème de ces de ces de ces modèles c'est que on ne contrôle pas vraiment euh euh c'est c'est pas
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comme un algorithme où on peut contrôler et modifier un engrenage ici par exemple lorsque nous nous cherchions à à à simplifier le langage le niveau de langage utilisé par ces modèles
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notamment pour rendre plus pour rendre compréhensible une décision par une personne qui ne parle pas très bien le français et bien le le modèle simplifié non seulement son niveau de langage mais
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toute toute sa sa sortie et donc les tout tout tout ce qu'il qu'il sortait donc le les éléments de structure qui était qui qui qui n'était pas du français qui sont des acolates des doubles points des mais qui sont
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essentiels pour l'exploitation de de de ces données et bien ce sen trouvver détérioré on peut donc générer des enfin on peut donc plus facilement générer des des textes avec un haut niveau de
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langage plutôt qu'un faible un autre exemple lorsqu'on essayie de de de faire baisser le niveau de langage dans le le module de dialogue et bien le le réquérant donc qui qui qui est le le
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modèle les les les répliques générées par le modèle pour le requérant tutoyer le juge bon c'était peut-être pas ce qu'on cherchait donc on voulait juste des des mots un peu plus des démot plus simples sans pour autant euh ce genre de
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des défits néfastes et enfin le euh et enfin le le le dernier obstacle enfin et le fait que nous avons dû recourir il est vrai à gpt4 ce qui est regrettable puisque
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c'est il est vrai c'est une boîte noire c'est un obstacle mais c'est puisque dans c'est un obstacle puisquon sa on envoie vriblement des des requêtes à des serveurs à l'étranger contrôlé par une entreprise
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et une entreprise qui ne qui ne partage qui qui ne partage pas ces modèles et donc ça peut être un obstacle mais on peut espérer que l'Open Source vienne à la à la roscousse de ce genre de
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d'obstacle et enfin la taille comme le groupe précédent euh nous avons eu des problèmes avec les longues décisions euh ce qui a demandé de parfois euh les les réduire en taille avec des
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petites astuces essayer de de coller les mots essayer de parfois de d'enlever des paragraphe lié aux décisions ce qui posait parfois problème mais euh donc oui la taille c'est un problème
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également euh euh aussi vous le verrez dans les livre que nous vous avons rendu ici nous avons aggloméré les modules dans une présentation pour vous illustrer les
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fonctionnalités qu'on a proposé dans ce qui va vous être accessible vous aurez l'interface d'une page internet qui se prête aussi du coup de l'adaptation dans l'accessibilité numérique notamment la
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synthèse vocale pour bah toujours développer l'accessibilité numérique de ces différents modules qui vous ont été présentés et étant donné que nous avons fait 14
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minutes vous propose de répondre de on vous propose de répondre à vos questions si vous en [Applaudissements] avez du coup vous avez donné quoi comme exemple de Prom qui ont qui ont changé
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les résultats par exemple le premier Prom que vous avez fait et ensuite celui qui vous a donné les meilleurs résultats je pense que je peux je pense il y a la
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première découverte qu'on a faite c'est que les les prompes de structure le fait notamment de demander à ce que ce qui réponde en objet JSON plutôt que juste en en en texte ça nous a beaucoup aidé
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puisque on pouvait décomposer une ne serait-ce qu'un paragraphe on peut le décomposer en phrase numéro une phrase numéro 2 phrase numéro 3 ainsi contrôler davantage la taille des phrases donc le fait de décomposer de une réponse en
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plusieurs et le fait d'organiser la réponse ça nous a beaucoup aidé euh il y avait aussi des des des petites astuces lorsque pour pour le deuxième personat celui qui qui parlait anglais
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non qui parlait qui parlait français mais un niveau A2 le fait de de même dire écrit de telle manière que ce que ton ta réponse soit compréhensible pour
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une personne de niveau à 2 ça ça ne marche pas faut faire des petites astuces écrit de telle manière que qu'un enfant de 15 ans 16 ans pourrait te comprendre ce genre de choses et puis l'avantage du de notre de notre
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technique de prompt engineering le fait de tester des des vingtaines trentaines de prompt à la fois de de paramètres à la fois ça nous a permetté de de d'expérimenter sur des des des des
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différences assez assez minimes mais la échanger deux proposition euh ça ça ça nous a ça on a vu des des améliorations parfois euh et euh et surtout enlever
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certaines enfin ça nous a permis d'éliminer parfois des choses que c'est totalement déraillé le modèle euh et euh des notamment des tabulations des choses comme ça ce qui fait que je pense que au-delà enfin de de l'aspect anecdotique
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de de ça ça nous montre que on comprend pas vraiment comment fonctionne le le modèle enfin c'est c'est une boîte noire on comprend la technologie mais euh tout les le toute le le le réseau de poids neuronaux des choses comme ça c'est
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c'est pas quelque chose qu'on qu'on maîtrise entièrement mais ouais donc c'est c'est un c'est un des des problèmes mais c'est le prompt engineering le fait de de chercher la précision par la masse c'est une une
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vraie solution je trouve vous nous dites un mot de la la décision de la Cour d'appel en matière d'indemnisation hospitalière vous l'avez trouvé plus difficile que les autres la difficulté principale c'était
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la taille la décision était plus longue et donc le modèle a eu plus de mal avec ça h ensuite on a réussi euh en résumant en passant par en en résumant d'abord la
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décision mais il y a du coup un effet de double simplification qui augmente énormément le taux d'erreur et c'est le plus gros écueil du modèle c'est que il n'arrive pas à gérer les textes qui sont trop longs donc les décisions trop
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longue et on a préféré montrer les deux autres décisions qui étaient plus courtes et donc euh plus euh précise mais la vraie la vraie difficulté pour nous a été plutôt la taille et je sais
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pas si vous voulez rajouter quelque chose sur généralement c'est le notre notre modèle fonctionne bien sous enfin pour des des textes plus plus plus plus plus
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le modè plus le texte est court plus la décision est courte mie plus mieux mieux le modèle fonctionne mais également plus le le le langage est sophistiqué entre guillemets plus le truc plus plus plus le modèle fonctionne donc
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le le premier le le premier personnage c'est vraiment je pense là où notre modèle fonctionne le mieux question sur la taille justement vous avez le problème que vous avez eu c'est plutôt la le le fait qu'il perd
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des informations à cause de la taille ou parce que juste vous touchz à la limite de la fenêtre de contexte c'est c'est la limite de la fenêtre de contexte à partir de 24000 caractères en c'est des tokens donc c'est mais ça ça ça ça bloque donc on est obligé donc de comme
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disait Tiffen de de couper on a dû couper dans la décision alors on coupait de manière neutre on prenait les on enlevait des blocs de texte au milieu mais mais forcément ça ça altère la précision mais juste par curiosité c'est
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quel modèle de gpt4 que vous avez utilisé non F tuné gpt4 normal mais turbo ou non pas turbo juste vraiment merci beaucoup pour votre
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[Applaudissements] présentation très bien merci beaucoup cette présentation vous semblez confirmer le bien fondé quand même de la renomination de samman à la tête d' que
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utiliseatpt pour l'instant enfin JPT exactement j'appelle l'équipe suivante qui est iacessible si vous voulez bien me rejoindre vous installezement équipe sciencep centrale
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sciencep j'ai la chance accompagné encadr enfin modestement m'avz peu sollicité donc alors effectivement j'ai l'impression qu'il faut pas trop rapprocher les
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micros faites attention l'arsè tout à l'heure ça çaonner un peu et ben je vous laisse je stage yours je vous en prie
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[Musique] ok ok très bien mesdames et messieurs les membres du jury bonjour à tous je vais vous présenter notre équipe qui se nomme
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iaccessible donc nous sommes C étudiants quatre sciences pistes et trois centraliens nous sommes convaincus que que les nouvelles technologies ont un rôle à jouer pour améliorer le service
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rendu aux citoyens et nous vouliez donc nous appuyer sur nos compétences variées euh pour tenter de relever le le défi de ce acaton et uvrer dans le sens d'une d'une justice plus
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inclusive donc on va maintenant passer à une première partie sur les enjeux qui ont été rappelés plusieurs fois maintenant mais il s'agit ici véritablement de problématiser enfin de montrer comment nous avons problématisé
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euh la recherche de solutions à travers l'intelligence artificielle donc nous avons pris acte premièrement de la réflexion entreprise par le Conseil d'État euh notamment dans ses prémisses
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par le rapport du président Philippe Martin euh qui proposait notamment 13 solutions euh comme l'emploi d'un style direct l'abandon de certains termes
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desués euh ou des la rédaction avec certains paragraphes clairement identifiables euh et euh et c'est c'est un sujet qui est donc toujours d'actualité so Caton le le l'exemplifie
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bien sûr mais mais aussi récemment en 2021 il y avait une un colloque organisé donc qui s'intitulait il me semble être utile et
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compris sur la justice administrative et et où Bruno Lasserre notamment parlait du fait que cette lisibilité des décisions administra
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rejoint plus généralement la question de l'efficacité des décisions administratives l'efficacité du juge administratif et donc de ce point de vue nous avons donc problématisé ce que
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permet l'intelligence artificielle de trois manières premièrement l'instantanéité le fait que l'intelligence artificielle permet en quelque sorte de supprimer les
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intermédiaires supprimer la nécessité d'aller aller se demander de l'aide à un sachant entre entre guillemets à un conseiller et à de manière autonome se
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rendre sur un site et accéder soi-même à une explication plus claire ce qui rejoint un deuxième une deuxème manière de problématiser la question qui est euh l'interactivité la possibilité
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d'utiliser des sons des images un français facile à lire et à comprendre euh et troisièmement d'une manière peut-être plus théorique une plus grande égalité face à
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la compréhension des décisions administratives euh qui qui donc rejoint aussi là l' enfin l'efficacité des décision administrative et qui en quelque sorte puisque la justice
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administrative est le garant de notre État de droit euh permettre cela de manière plus égale et équitable je vais maintenant euh passer la parole à
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thibo donc une fois ce se consta fait de du rôle que pouvait jouer liya dans la plus grande accessibilité de la justice administrative nous avons donc cherché une solution technique qui pourrait répondre à ce besoin et c'est tout naturellement que nous sommes tournés
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vers les LLM c'est ces grands modèles de langage préentraînés sur de larges corpus de texte dont une partie en français nous avons fait un certain nombre d'expérimentations aussi bien sur
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des des modèles open source que des modèles que des modèles propriétaires nous avons testé à travers l'utilisation d'une API nous avons testé en local la solution que nous allons vous présenter
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aujourd'hui elle repose sur donc l'utilisation de de chat GPT mais en fait notre solution n'est pas dépendante d'un modèle donné et c'est quelque chose qui pourra facilement être modifié par l'avenir l'architecture que nous avons
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choisi pour notre solution elle est basée sur une approche dite de génération augmentée par récupération euh de manière si je peux prendre l'image d'une d'une bibliothèque
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en fait c'est comme si on mettait à disposition de notre modèle de langage toute une bibliothèque qui c'est qui est ici les décisions administratives de de la justice administrative et
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euh dans dans cette bibliothèque on va mettre deux programmes en place un archiviste et un documentaliste le travail de l'archiviste ça va être de prendre les décisions administratives de les découper en petits morceau en docum
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plus simple plus réduit en paragraphe de les archiver correctement ce qui va permettre lorsqu'on interroge cette base de données de pouvoir facilement et rapidement retrouver l'archive qui contient la réponse une fois cette
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archive retrouvé on c'est là que le documentaliste va entrer en jeu qui est ici le modèle de langage que l'on va pouvoir interroger euh et qui va lire cette archive et qui va pouvoir formuler une réponse à la question posée donc
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c'est donc sur cette architecture que nous nous sommes fondés pour proposer cette solution et nous avons donc euh posé tout un tas de questions qui pouvaient être utiles à la compréhension du requérant pour pouvoir euh en en
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faire une synthèse pouvoir valoriser tous ces éléments de réponse euh au sein de notre outil que nous allons maintenant vous présenter merci Tibao pour cette présentation euh et donc une fois que le traitement des données a été fait et
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qu'on connaît les informations nécessaires euh à la transmission euh des décisions on a voulu spécifier ces informations et surtout la manière de les transmettre donc si on revient
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rapidement sur les trois personnales les trois profil type auquel les trois profils qu'on voulait aider par exemple Hugo 20 ans a des déficiences cognitive et donc la passation de l'information
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requiert une langue bien plus facilitée mais cependant même si le langage est facilité il y a énormément de règles de mise en forme qui permettent de faire passer l'information de manière plus facile facile et bien plus
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compréhensible pour cette personne donc le premier élément de langage ça a été de se restreindre à des phrase simple donc sujet verbe complément et ça ça a été fait grâce comme on l'a dit au
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prompt engineering par la suite on a rajouté de la mise en forme à savoir par exemple des codes couleur cela est déjà utilisé dans le monde de l'inclusivité par
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exemple pour les sous-titres dans les films pour les personnes malentendantes on utilise des couleurs pour associer par exemple des informations de qui est l'interlocuteur ici on a fait un choix simple on a simplement attribué une
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couleur à chaque mot par rapport à leur fonction donc une couleur pour le sujet une couleur pour le verbe et une couleur pour le complément et de cette manière on a une structure qui est redondante et qui permet à Hugo de mieux comprendre la
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une décision de justice mais ensuite de s'habituer à toutes les suivantes et donc de comprendre de manière plus rapide par la suite on a aussi utilisé des pictogrammes visuels pourquoi parce
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que certains mots peuvent être compliqués même si on a réussi à se restreindre à un vocabulaire simple le fait d'imager toutes ces décisions permet de mieux les comprendre ces pictogrammes ont été soit récupérés sur
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Internet soit générés grâce à Dali dont d'autres équipes ont déjà parlé le fait de les générer par une ni générative ça permet de le faire en direct donc si on trouve de nouveaux mots auxquels on
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avait pas pensé on peut toujours s'adapter enfin si Hugo a des difficultés à comprendre le français il peut aussi en avoir pour le lire c'est pourquoi on a implémenté un Vau codeur
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et le discours que nous notre Ia a généré va être lu un rythme adapté c'est-à-dire plus lent que la moyenne avec laquelle je parle par exemple et
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euh ça peut ensuite être rejoué et même adapté en par l'utilisateur ensuite concernant Anna elle a un niveau de français assez limité donc on va encore une fois se limiter à des
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éléments simples mais surtout c'est pas la structure des phrases qui va compter c'est le fait de pouvoir mettre en valeur des informations et donc plutôt que de faire des phrases simples avec comme on l'a vu comme on le verra tout à
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l'heure des alinéas et beaucoup d'espace on a préféré quelque chose de plus synthétique et donc qui dépend moins de la langue française à savoir un tableau avec à l'intérieur les différents
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éléments sous forme de bullet points et toujours la même structure en respectant donc les les questions qui qu'elle pourrait se poser enfin pour Patrice 60 ans il a une
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compréhension euh tout à fait normale de la langue française mais il met connaissance du droit donc on n pas besoin de se limiter pas à la longueur du texte ou même au vocabulaire utilisé seuls les concepts juridiques
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doivent être expliquer c'est pourquoi on a décidé de générer un texte mais ensuite pour tous les mots qui peuvent être compliqués à comprendre de rajouter
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un une définition lorsque le curseur de la souris passe au-dessus du mot pour avoir accès à tous les mots qui peuvent poser problème on a donc parcouru différentes différents textes de droit
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on a regardé les mots qui revenaient le plus souvent et ensuite on a dans un premier temps récupérer les 180 mots les plus complexes et générer un dictionnaire mais ce dictionnaire
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pourrait être amené à évoluer en fonction des données qu'on pourra lui donner en entrée je vais maintenant laisser la parole à Lucy pour qu'elle nous explique en concrètement ce qu'on a fait merci beaucoup alors suite à ces
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magnifiques paroles on va vous montrer ce qu'on a réellement réussi à faire dans le temps imp parti en vous faisant la démonstration il faut que je vous avoue directement qu'on a fait un partiprix qui était pas un parti prix mais plutôt une erreur de compréhension
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du sujet et on s'est plus concentré sur la production en temps réel et la l'adaptabilité de l'outil versus les rendus donc les neuf rendus prévus sur les trois les trois décisions et les et les trois personnas donc je vais vous
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présenter le site tel qu'on l'a aujourd'hui donc qui n'existe qu' en local qui est tout mignon et je vais vous montrer une fausse démonstration parce que on a eu un tout petit peu de mal à mélanger le ce qu'on appelle le
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backend et le front-end donc le calcul en soi et la présentation en ligne à la fin et donc là c'est une démonstration fausse parce que j'ai copié-collé les résultats du bac sur le site Internet pour vous montrer comment ça marcherait dans le monde parfait dont on vous parle
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depuis tout à l'heure donc sur cette décision là euh avec un petit temps d'import donc l'utilisateur peut voir la décision il peut la lire en tant que tel donc évidemment ce n'est pas compréhensible et accessible pour tout
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le monde ça c'est vraiment vraiment le texte brut et ensuite on a le choix de choisir euh le choix de choisir l'une des trois personnas Hugo 20 ans Anna 30 ans et Patrice 60 ans que nous vous avons déjà présenté évidemment en
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passant les uns sur les autres on a sa situation qui se présente en dessous l'idée pour Hugo donc un français qui a besoin de Fal pour bien comprendre un texte vous voyez ici le code couleur sujet verbe complément qu'on vous a
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présenté précédemment avec une séparation nette entre les trois points clés dont on a parlé pour la compréhension d'une décision de justice donc l'objet du du litige le sens de la décision et les motifs de la décision
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évidemment tout cela n'est pas vraiment autosuffisant encore une fois par manque de temps euh parce que là vous voyez les réponses brutes des questions qu'on a utilisé pour le prompt engineering que thbao a présenté précédemment évidemment
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il faudrait euh au moins écrire la question avant ou euh créer des structures de phrases préfaites pour que ce soit plus lésible directement mais vous voyez ici quand même euh le le cœur du sujet donc est euh une lecture qui
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qui est visuel le sujet verbe complément et différents éléments sur des questions qu'on a spécifiquement posé ensuite vu qu'on est sur l'exemple d'Hugo je vais continuer à descendre où on peut ici choisir la vitesse de la parole du
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voodeur du Vodeur pardon qu'Hugo vous a présenté et donc bah je sais pas si ça va marcher si on le teste est-ce que j'ai allumé mon son peut-être le requérant demande une compens vous voyez
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l'idée et ensuite la dernière faculté qu'on n pas fini d'implémenter mais c'était de choisir des questions pour aller plus loin pour chacune de nos personnag et donc pour Anna Hugo ce serait des questions préécrites avec du coup un propre engineering un petit peu
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plus poussé voir si ils sont très intéressés par la question et qu'ils veulent aller un petit peu plus loin on va maintenant passer à Anna Anna qui est un autre exemple où on n pas pu faire tout ce qu'on voulait notamment tout ce
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qui était Bouet point tableau trait de on y va directement c'est très clair on n est pas complètement donc là on a vraiment l'output du prompt engineering en brut ce qui est pas nécessairement le plus compréhensible pour une Française à
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de et on passe à l'exemple de Patrice et donc là euh mon internet refuse de faire afficher la petite définition dans une bulle donc j'ai dû les imprimer au-dessus mais vous voyez que les mots
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surligné donc requérant par exemple ça fait partie des 180 mots qui étaient les plus fréquents dans des décisions du juge administratif et donc vous voyez les définitions qui apparaissent du au dessus donc là la personne ou l'entité qui fait la demande avec ma souris là ça
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a marché ah oui ça marche bon ben regardez c'est magnifique et donc ça c'est l'idée derrière ce choix là c'est pour notre personnel Patrice s'il veut comprendre les termes techniques il le peut et lui vu qu'il n'a pas de problème
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de vision de compréhension du texte dans l'espace et cetera passer la souris ça le suffit ça lui suffit versus nos autres personnag qu'on a présenté précédentment alors je reviens sur les
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slides est-ce que j'ai tout dit sur celle-là et les icônes voilà donc là vous pouvez voir sur le la capture d'écran qui n'est pas du tout assez grande en bas à droite que l'idée et ça c'était pour Annna et pour Hugo que pour certains dé mot notamment là ici vous
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voyez l'agriculture accompagnée de de cette main qui porte cette plante qui représente l'agriculture afin de d'imager au maximum pour et Hugo qui a des difficultés cognitive et pour Anna qui
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ne connaît peut-être pas les définitions de tous les mots et donc un petit peu d'image permet en particulier si elle parle une langue qui ressemble un peu au français à comprendre et à faire le rapport entre les deux voilà je passe la parole à thibo et je me lève enfin parce
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que j'ai fini euh donc comme l'a rappelé Lucy c'est un produit qui n'est pas tout à fait abouti mais sur lequel nous avons de de nombre de nombreuses pistes de nombreuses
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suggestions pour continuer à l'améliorer euh donc sur l'aspect accessibilité il y a toutes ces fonctionnalités dont on vous a parlé qu'il reste encore à intégrer proprement dans dans le produit
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final euh mais dont nous sommes convaincus de l'utilité pour l'utilisateur h sur la question du modèle donc nous avons pour le moment choisi euh un modèle propriétaire que nous accédions
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euh en ligne mais euh nos premiers tests nous euh donnent confiance dans la possibilité d'utiliser un modèle local en fait c'est avant tout une question d'infrastructure technique de disposer euh de serveurs euh capablebles de faire
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tourner le modèle euh ce qui nous permettrait de d'avoir des garanties en terme de confidentialité des données de de maîtrise de ces données euh c'est quelque chose de tout fait
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envisageable enfin c'est ces modèles de langage on peut les enrichir on peut les entraîner sur des documents avec du texte juridique des documents en français pour aller plus loin dans dans leur performance il y a également un
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travail à faire sur le le prompt engineering donc l'écriture des requêtes des instructions que l'on va adresser à ces modèles et et donc les les deux derniers points qui sont la possibilité
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pour les pour les personnas d'interagir plus en profondeur avec ces modèles de pouvoir préciser des points qu'il n'auraient pas compris de pouvoir détailler certains éléments de la requette tout ça c'est des choses qui
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permettrai d'enrichir notre modèle et de le rendre plus accessible donc en bref euh nous espérons une fois que que ces que ces outils que ce ces modèles seront
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à a qu'ils seront à la fois une opportunité pour la justice administrative d'être à la fois vecteur de transformation de cette justice administrative mais aussi vecteur de transformation des relations entre la
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justice et et les administrés [Applaudissements] c'est is pas si on a le temps pour des questions question une question oui bonjour Merci
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euh comment vous avez d'où vient l'idée d'associer des couleurs à des parties de phrases pour rendre plus intelligible est-ce que c'est une idée que vous avez eu vous l'avez apporter de de de de de recherche de travaux
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euh l'idée elle vient du du fait que justement les sous-titres de film pour malentendant utilisent un code couleur et c'est une spécificité française euh qui est les films doublés sous-titrés par exemple aux États-Unis ne le font
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pas et euh donc c'est par des témoignages que on a appris que ça a aidé beaucoup le public français et donc on s'est dit que finalement euh notre but étant d'optimiser la passation d'information avec un même
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support on pouvait utiliser le plus euh de vecteurs possibles donc les images le texte la mise en page mais aussi euh les couleurs et euh surtout euh comme on l'a vu avec les exemples le fait d'avoir une
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structure redondante on pense que ça peut aider euh Hugo à euh comprendre euh les décisions de manière plus euh pousser et surtout euh à comprendre
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à s'habituer à un tel système merci beaucoup merci [Musique] merci ah non il sont
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là je sa pas où est l'autre en revanche mais merci beaucoup nous allons passer à l'équipe suivante qui est rapporteur à quatre moteurs tout un
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programme vous resterez d'ailleurs plus tard pour écluser tout le stock de procédure puisquon a besoin de rapporteur performant effectivement à priori si vous avez quatre moteurs je vous avez prévu les roues la carrosserie et tout ce qui va bien avec mais on vous
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fait confiance vous je laisse vous installer c'est bon vous avez tout ce qu'il faut le PC alors vous êtes 5 pour qure moteurs faud que vous nous expliquz quand même l'origine l'origine du nom oui non non mais ça fait partie des mystères de
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cette voilà de ce acaton et vous allez lever le voile immédiatement je vous laisse la main Mar bonjour à tous alors nous sommes effectivement l'équipe rapporteur à4
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moteur qui s'explique par le fait que je suis rapporteur en tribunal administratif et que j'ai derrière moi quatre moteur qui fonctionne très très bien alors nous avons été tout de suite très emballés par ce
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projet pour plusieurs raisons et notamment par le besoin qui se fait sentir le nombre de décisions qui sont rendues à peu près 350000 chaque année un contentieux important des étrangers
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plus de 40 % du contentieux et donc un public éventuellement potentiellement non francophone et enfin 1 km c'est l'objectif qui nous reste à parcourir la distance qui nous reste à
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parcourir pour approcher la justice de son justiciable alors notre présentation se déroulera en trois temps premièrement on va vous expliquer notre démarche deuxièmement vous présenter le produit
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fait et dernièrement les pistes d'amélioration alors premièrement notre démarche un cours exposé donc notre démarche par véritablement de
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l'identification des besoins qu'on a pu pressentir dans la présentation que Hermine a très bien fait alors ces besoins ces besoins on les a résumé en trois grands points donc réduire la distance entre justice et citoyens bon
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c'est donc je dois être le 5è à en parler mais mais le fait est là limiter la bureaucratie dans les instances avec le l'idée de pas rajouter une charge avec cette idée de simplification au
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magistrat ou au Greff faire en sorte que on puisse faire une pipeline toute automatisée de de d'action par intelligence artificielle qui permettent de de
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libérer du temps pour les magistrats et donc de recentrer la justice sur l'humain et d'accroître la rapidité avec laquelle est rendu les décisions et 3è point euh donc assurer la continuité du service public de la justice euh
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c'est-à-dire que construire euh des vecteurs d'information qui soit accessible 24h/ 24 euh et euh qui soit euh voilà qui soit fiable en tout temps euh notamment pour les justiciables notre caer décharges donc
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les objectifs que nous nous sommes fixés pour euh pour parvenir à nos Fos premièrement un produit qui soit simple intuitif deuxièmement la fidélité à la décision évidemment et dernièrement la frugalité du modèle pour des raisons
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plus techniques donc premièrement la simplicité du modèle pour deux raisons à la fois pour le requérant qui n'est pas forcément familier des outils numériques
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et et deuxièmement pour comme l' dit Félix pour le GREF pour ne pas lui rajouter une charge de travail de sorte que ce soit instantané et automatisé la fidélité à la décision
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c'est donc le cœur quelque chose de très important qui n'a pas été facile parce que une décision de justice est déjà très travaillée très synthétique le le juge recherche déjà la clarté et donc il a fallu travailler à la fois sur la
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structure s'appuyer sur la structure de la décision et et sur la présentation de notre produit deuxièmement sélectionner l'information et l'information utile
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selon chaque profil et dernièrement reformuler certaines choses et donc voilà ce sont trois variables sur lesquels on a joué pour s'adapter à chaque profil plus ou moins de de de présentation plus ou moins de de
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sélection dans l'formation pour vraiment apporter une plusvalue selon chaque personne et dernièrement la frugalité du modèle alors quelque chose qui a été très important pour nous donc nous on
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avait vraiment envie de construire un modèle qui soit frugal à plusieurs sous plusieurs rapports donc à la donc un un modèle qui soit peu énergivore qui soit pas trop gourmand en terme de puissance de calcul
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mais on reviendra là-dessus après euh qui soit euh aussi qui ne soit euh pas trop coûteux mais ce qui est très lié puisque on sait qu'aujourd'hui en ligne les chat GPT ils sont facturés à la puissance de calcul utilisé donc donc ce
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sont de notions qui sont très liées mais on aura l'occasion de revenir dessus mais aussi euh un modèle donc qui est souverain donc un modèle qui ne dépend pas du d'une instance euh qui peut
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modifier ses tarifs qui peut modifier son accessibilité à l'interface un modèle qui est hébergé c'est nous ou qui permettrait aussi euh le fait de ne pas dépendre du un sens permet d'avoir plus de sécurité des données euh de tout
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processer en local et euh et aussi d'être indépendant vis-à-vis du fournisseur euh et voilà dernièrement le le fait d'avoir un modèle frugal permet de de passer plus rapidement à l'échelle on sait qu'il y a plus de 800 décisions
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par jour euh voilà donc ça c'était aussi au cœur de nos préoccupation l'équipe oui on peut se se présenter très brèrement mais on a joué sur la complémentarité avec des spécialistes dans le numérique dans l'intelligence artificielle dans le
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développement d'application en entrepreneuriat et et en droit enfin et l'organisation très naturelle on a identifié des objectifs on s'est réparti les tâches et on a fait des
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tests et avec cette cette boucle incrémentale on a refixé des objectifs et cetera pour pour performer notre modèle
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donc nous allons rentrer un peu plus sur les aspects techniques de notre modèle en particulier nous nous sommes appuyés sur trois briques une première brique qui est le modèle de langage donc pour ceux qui le savent pas mais je pense que à force vous commencez à le savoir c'est
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un outil qui permet d'interpréter du texte d'en produire et parfois d'avoir une représentation mathématique du texte qui permet d'avoir des opérations intéressantes dessus ensuite on a un modèle multimodal texte et image puisque par exemple dans le cadre de Falk c'est
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important d'illustrer le texte donc on va vouloir comprendre un texte et pouvoir attribuer à ce texte là des images qui sont cohérentes et enfin on a un modèle de synthèse de voie pourquoi parce que là encore pour la compréhension c'est intéressant d'avoir
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une élocution du texte qui a été produit tout simplement pour si jamais quelqu'un a des difficultés pardon de lecture ou tout simplement pour varier un peu le le support
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alors donc dans ces trois types de modèles le plus important c'est sûrement le modèle de langage qui est vraiment au cœur de notre proposition et notre choix de modèle en fait respecte de nombreux
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critères et on a vu typiquement que la plupart des équipes utilisaient chat GPT on a vu aussi que c'était une question qui vraiment tarodait les équipes pendant la réunion de présentation euh on a choisi de ne pas l'utiliser
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tout simplement pour deux raisons donc la première c'est la souveraineté la souveraineté des données la souveraineté au niveau du cour on a vu ce qui s'est passé à open comme quoi le modèle on va dire économique d'une entreprise peut changer du tout au tout très rapidement
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et dans cette démarche de mise à l'échelle on va dire c'était quelque chose qui était très important pour nous le deuxième point c'est dans le règlement du akaton on nous avait fixé une limite budgétaire de 100 € par mois
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cette formulation en budget par mois laissz penser que cette contrainte budgétaire s'établissait dans une mentalité de mise à l'échelle euh c'est une contrainte qui est pas du tout respectée si on utilise si on choisit
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d'utiliser le chat GPT euh pour faire 800 de décision par exemple euh par jour donc on s on a décidé d'utiliser vigustral 7b donc il a un petit modèle
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parmi les modèles de langage on avait le choix auprès de d'autres modèles donc notamment vigogne qui est l'équivalent de Lama mais fine tuner en français 70b mais malheureusement on n pas non plus
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un cluster de calcul derrière nous ce qui fait qu'on peut pas le faire tourner en local alors que notre modèle on y arrive et par rapport à un modèle encore plus petit comme un modèle T5 bah là il y a vraiment un gap de performance on aurait dû on aurait eu besoin on va
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dire de F tuner vraiment le modèle avec un dataset qui était à noter et c'est pas quelque chose qu'on avait sous la main tout simplement donc pour ce qui est du
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modèle multimodal image et texte là encore on s'était dit qu'on avait deux approches soit on pouvait faire comme ça été présenté plutôt une synthèse en direct des images à partir d'un texte soit on pouvait choisir plutôt d'avoir quelque chose d'un peu plus simple avec
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une base de données dans laquelle on viendrait puiser des images qui nous intéressent ce qu'on s'est dit c'est que pour la génération d'images ad hoc bah c'était un peu embêtant parce que on avait besoin de ressources de calcul qui était beaucoup plus puissante pour une
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raison qui n'était pas forcément nécessaire ensuite c'est quelque chose qui est à nouveau assez peu contrôlable alors que par exemple pour le Falk il existe des banques de données FAL standardisé qu'on peut utiliser et donc
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pour ça on a choisi plutôt la deuxième approche c'est-à-dire d'essayer d'associer à un texte une image que l'on a dans une base de données on reviendra sur le modèle utilisé un peu plus tard alors maintenant on va vous
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présenter un peu voilà nos livrables donc nos livrable c'est un un livrable donc multiformat donc deux formats une page web assortie d'un PDF qu'on peut télécharger en haut vous à droite alors
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pourquoi une page web une page web parce qu'elle permet le multisupport elle permet donc donc de mettre de pouvoir mettre du texte de l'image de l'audio on peut même penser à de la vidéo euh parce que c'est un format qui est plus interactif donc vous voyez le petit
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bouton en bas en savoir plus euh et ben typiquement c'est une des choses auxquelles on avait pensé c'était de on affiche euh un résumé et ensuite en savoir plus permet d'avoir accès à plus d'informations en fonction de ce dont tu as besoin la personne qui vient
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consulter euh ensuite une page web parce qu'elle permet le passage les C elle est aussi euh multiible dans le sens où par multicip j'entends elle elle on peut à la fois s'en servir pour faire euh pour
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pour faire une une une interface à accès limité juste pour le requérant qui ne serait pas anonymisé mais aussi on peut aussi s'en servir pour faire une une base de données en Open Data comme on a vu que le Conseil d'État faisait déjà
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pour pour les enfin pour les décisions mais en fait en en justice administrative en général et pourquoi le PDF parce que on parce que le PDF on peut l'envoyer il est disponible offline et il est facile à stocker dans des
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bases de données traditionnelles ensuite le choix de la structure on a choisi une structure en deux temps donc dans dans nos pages web comme dans not notre PDF alors premier temps répondre aux
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questions prioritaires que veut la personne lorsqu'elle vient consulter une version simplifiée de sa décision on n pas on n pas la prétenion et ça ce n'est ça n'a jamais été l'objectif de cette
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compétition de créer un document à à valeur juridique c'est pour ça qu'il faut vraiment se centrer sur voilà la simplification que cherche la personne alors on a identifié trois questions prioritaire qui sont où où en suis-je
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dans ma procédure quelle est la décision et dans quelle mesure la décision répondt-elle à ma demande et ensuite des points mais secondaires dans une deuxième partie qui sont plus expliquer
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le sens de la décision si le citoyen qui consulte le souhaite donc comment ont été interprétés mes moyens et quelle a été la réponse du trib al voilà donc on tout de suite on
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attaque vraiment les livrables euh voilà des petites images généré par Z person not exist premier premier profil Patrice qui est patron de PME qui a un bon niveau de langue mais qui n'a pas de formation
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juridique alors voici les choix qu'on a fait pour Patrice alors on a on a utilisé trois métriques une métrique d'exhaustivité une métrique de simplicité plutôt sémantique et une métrique de lisibilité qui est plutôt visuelle donc pour
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Patrice on sait concentré sur concevoir un design intuitif avec des pictogrammes de la mise en valeur des éléments prioritaires une correspondance qu'on va lui montrer entre chaque chaque conclusion de requête et les décisions
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et chaque article de décision une frise chronologique pour qu'il sache où il en est et la définition des mot techniques qu'on ne peut pas simplifier sans en perdre le
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sens voilà sans transition on passe à la démonstration vas ok bonjour du coup je va vous présenter Leite site c'est assez basique donc là vous avez par exemple
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l'interface pour Patrick Patrice pardon au début vous avez la le résumé de la requête qui est une grande simplification de tout donc en théorie si jamais vraiment ça l'intéresse pas beaucoup il peut lire ça et sera ce
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qu'il faut donc il y a un petit pictorame ici qui expliqueon ouià vous avez ici un audio qui est transcrit tout ça ici c'est le oui pardon l'icône à droite en rouge qui
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symbolique si jamais oui ou non euh la requête a été acceptée euh ou partiellement oui ou ou partiellement et vous avez un un audio qui est ici que je peux jouer je sais
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pasus son droit d'asile le tribunal a décidé d'annuler la décision précédente qui avait rejeté le droit d'asile de Monsieur CB voilà euh et alors c'est pas le cas pour
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cette ça parce qu'il y avait pas de date euh voilà mais ici par exemple vous avez une chronologie donc ça ça permettrait à des à des gens de de situer un peu dans le temps donc le tout le tout commence en
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87 et ensuite c'est c'est voilà ça propose une autre structure et ça permet un peu à des gens qui voilà qui qui se retrouvent devant ça de voir un peu dans le temps ce qui c'est ce qui s'est passé et ensuite
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finalement vous avez des explications un peu plus longues euh avec un résumé des moyens et un résumé aussi de la décision du tribunal euh donc ça c'est pour Patrice euh on
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a bah du coup on peut revenir au à noter c'est que sur la frise on avait on a prévu de faire un code couleur qui soit un peu plus clair mais qu'on l'a pas encore implémenté alors euh du coup quel est
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l'usage du modèle de de langage donc ça c'est assez basique on l'utilise pour faire deux choses la première c'est euh retranscrire du texte en tout cas résumer euh une partie de la décision de justice avec un langage approprié et la
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deuxième c'est juste euh en fait poser les questions sur la sur le sur la décision tout simplement afin de notamment élaborer la phise synthétisant le contexte du cas euh deux mots encore sur le modèle
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qu'on a utilisé donc vigostral 7b le premier MRE mot c'est Open Source donc c'est basé sur Mistral 7b qui est un modèle développé par une start-up française complètement en open source qui a été fine tuné sur un
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euh un dataset langage en français et deuxème mot sur ce modèle c'est qu'on peut le faire tourner en fait en local plus que ça on peut même le faire tourner sans carte graphique ça prend juste un tout petit peu plus de temps
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mais typiquement pour ce matin c'est quelque chose qu'on qu'on a fait et pour euh si on veut passer justement à l'échelle il suffit pour toute notre pipeline euh une carte graphique de 12
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Go de RAM euh seulement vous avez peut-être pas la la notion de de quantité de RAM mais c'est la taille d'une carte graphique on va dire d'un ordinateur fixe un peu puissant mais
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c'est tout pas du tout d'un cluster ensuite euh quelque chose qui a été présenté c'est qu'on a un apparillement des conclusions et décisions dans la page web ça c'est quelque chose qu'on a fait à nouveau avec un modèle de langage mais pas avec le même on l'a fait avec
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un autre modèle de langage un peu plus petit qui s'appelle mini LM L6 qui nous permet tout simplement de créer une représentation mathématique de chaque décision et ensuite de faire des paires pour s'assurer de la cohérence ce qu'on s'est dit ici c'est que c'était pas la
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peine d'utiliser des gros modèle si jamais il y en avait pas besoin parce que là encore les ressources de calcul doivent être utilisées avec parsimonie c'est un c'est un modèle qui est Open Source là encore c'était l'une l' de nos critères
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donc du coup euh mini LM euh on l'utilise pour faire justement un matching entre les requêtes du requérant et euh les décisions donc les décisions de finale du tribunal et ça nous permet
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de matcher une à une et du coup d'avoir dans le PDF final une requête la décision référente maintenant Annna on va vous montrer tout de suite le C parce que le temps tourne euh donc les enjeux de Anna
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c'est qu' Anana elle a un niveau faible en français elle niveau A2 elle a pas de déficience de langage en revanche euh alors on va néanmoins la traiter différemment puisque on va donc on va
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donc on va accroître la police on va et on va surtout simplifier le texte auparavant on avait juste un résumé de texte et là le texte il est simplifié dans un français facile à lire
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et à comprendre et voilà oui quelque chose qui est à noter c'est que que on a un modèle qui était censé mettre en grade et moins important pour que ce soit plus facile à comprendre
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mais on a pas réussi à l'implémenter encore juste par pure contrainte de temps donc on aurait eu 2 heur de plus on l'urait fait voilà juste ouis je tiens à PRC préciser que le modèle il tourne il identifie bien les bon mots mais juste il est pas présent sur notre interface voilà euh voilà je pense qu'on
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peut passer au personnage suivant on peut passer à Hugo donc non mais tu as qu'à mettre le site direct ah non quoi que il y a des il y a peut-être des euh
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pardon est-ce qu'il y a vas-y va à la slide suivante ah ou voilà peut-être que juste pour répéter on a une couche de simplification du texte mais on a aussi là encore quelque chose qui est
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important pour elle le fait de prononcer les mots donc là on a utilisé un modèle à nouveau open source qui permet de synthétiser du des voix à partir du texte un modèle qui s'appelle xtts V2 qui est proposé par
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Cooki alors voilà et maintenant on va passer à Hugo dont on peut regarder le le site également donc Hugo c'est quelqu'un qui a des déficiences de langage donc ce qui implique une police
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beaucoup plus généreuse et également des icônes grandes qui sont censées illustrer à chaque fois le le le contenu qui est au-dessus donc par exemple là on voit des grandes
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icônes qui sont plutôt des icônes introdu la partie mais ensuite à droite on voit la petite icône bleue qui est une icône générée euh avec enfin plutôt sélectionner selon la base avec ce dont tu as parlé Adrien euh voilà et euh et
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ici également quelque chose qu'on qu'on qu'on a implémenté enfin qu'on a dont le modèle marche mais qui n'est pas implémenté ici c'est la simplification des des textes enfin la la définition
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des mots techniques qui ne peuvent pas être simplifiés sans perdre le sens de la décision là encore on a un modèle qui marche dont qu'on pourrait vous montrer mais euh mais du coup on n' pas réussi à l'implémenter ici sur le site euh voilà
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autre composante importante c'est le passage à la ligne euh ici qu'on a fait euh qu'on a fait très simplement en fonction des conjs de coordination mais qu'avec l'implémentation de no mots clés on peut faire avec les mots clés et qui est qui
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ne laisse pas des petits CB ou des petits am à la ligne qui est beaucoup plus cohérent donc là encore c'est quelque chose qu'on aurait pu implémenter euh mais donc on a pas eu le temps d'implémenter mais l'algorithme tourne voilà
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donc là on vous a présenté Hugo donc le modèle qu'on utilise pour les images notamment c'est une version enfin une version clip qui fait un matching entre une base de données de d'icône et le texte à côté donc encore une fois qu'
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respecte nos de contraintes open source et capacité de calcul on va maintenant passer directement juste aux actes de travail pour le futur éventuellement le premier c'est l'amélioration de la faabilité du
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modèle donc ça on a on avait parlé de la possibilité de fine tune euh notre modèle de langage euh sur un corpus notamment juridique sur la base de données du Conseil d'État par exemple le deuxème axe de travail euh c'est la mise
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à l'échelle de la solution donc ça on en a parlé le premier problème euh c'est le fait que les formats des documents en fait c'est pas du tout homogène typiquement le sur le site Open Data c'est des fichiers XML ce matin c'était
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des fichiers Word donc ça ça pose un problème et le trisème axe de travail pour l'avenir c'est l'expérimentation avec de nouveaux supports donc ça il y a des équipes qui l'ont fait avec des
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histoires de chat de on va dire de questionsréponsse avec un modèle c'est quelque chose qui nous paraissait secondaire secondaire dans un premier temps parce que ça prend beaucoup de temps à générer et mais c'est tout à
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fait quelque chose qu'on pourrait faire avec plus de moyens plus de données et plus de capacité de calcul tout simplement justeés voilà du coup très court résumé
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donc en résumé nous on on a un modèle qui est souverin donc on a relevé le défi de créer un modèle sans chat GPT c'est pour ça que aussi que la présentation était plus longue parce que c'est pas c'est un modèle central mais c'est 10 modèles annexe qu'on a dû développer qu'on a essayé de vous
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décrire autant que faire ce peut c'est un modèle qui est ergonome qui nous permet de qui nous Prévent vraiment de simplifier à la fois la structure et la simantique de la formation pour la rendre accessible et
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c'est un qui est multimodal donc à la fois texte image son mais également online et offline voilà merci beaucoupp merci infiniment à équipe
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rapporteur à 4 moteurs donc là on était dans la le champ mécanique et on je pense qu'on va passer à un champ plus chimique puisquequon a le l'équipe H4 ce je ne sais pas s'il faut l'interpréter ainsi ils vont aussi nous expliquer d'où
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vient ce sigle je j'accueille donc l'équipe H4 ce pour sa présentation de 20 minutes normalement je le rappelle euh à titre de point de repère installez-vous il y a plus qu'un micro d'ailleurs c'est
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curieux ah non non il est il est là en fait donc cas vous auriez besoin d'un second micro ou merci voilà et je vous laisse la place bonjour à tous euh messieurs les
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jurés monsieur le Président euh d'abord je vais commencer par remercier les quatre équipes qui nous ont précédés bravo pour vos exposés hyper intéressant euh hyper enrichissant euh on va commencer tout de suite je
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vais présenter l'équipe d'abord qui est à parité donc deux juristes et deux informaticiens on va dire deux techniciens qui ont mis en place le système informatique qu'on va vous qu'on va vous
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présenter tu peux passer la suivante euh d'abord reparlons un petit peu des enjeux on a on en a identifié trois évidemment le premier c'est que les décisions de justice sont difficiles à
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lire pour le citoyen puisque elles ont plusieurs objectifs notamment informer les partis mais aussi renseigner la communauté des juristes sur la jurisprudence qui a été appliqué pour ce cas le cas en question le contexte
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concernant liia est assez mouvant ces derniers temps des risques sont identifiés notamment sur les cas d'usage justice l'Union européenne devrait classer ça de manière assez risquée et
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enfin dans le cadre du travail qu'on a fait du travail préparatoire on s'est beaucoup documenté et on est tombé sur des études des études scientifiques qui expliquent que en particulier concernant
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les cas les cas d'usage justice les modèles de langage sont en général très inefficaces et même certains scientifiques expliquent que ils sont peut-être pas prêt en fait ces modèles
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de langage pour traiter les cas d'usage justice voilà donc c'est dans ce concept pardon c'est dans ce contexte là qu'on a commencé à travailler la démarche qu'on a
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qu'on a adopté en fait les double partie partie haute du tableau c'est la construction du produit et des modèles de langage la partie basse c'est la partie alimentation des modèles de langage et production des restitutions
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donc en gros la partie haute c'est l'informatique la partie basse c'est le juridique comme je l'ai dit tout à l'heure on s'est beaucoup documenté et on a essayé de mettre en place une démarche rationnelle et
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systématique dans chacun des différents aspects dans les deux aspects de de construction de notre de notre solution voilà on va pas s'appesantir sur cette démarche je propose de
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continuer je vais je vais laisser la parole à à David concernant les modèles de langage en fait on a pris le parti de vraiment essayer de les test donc la réponse du tribunal euh et
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euh et et donc les motifs de la décision euh alors du coup alors là on va avoir une démonstration justement pour le
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casén la nationalealé r vous avez vous avez l'idée donc effectivement ça c'est c'est une vidéo donc ça a été généré c'est très simple on a juste fait une sorte de de
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surtitrage comme ça un peu grotesque en mettant le le Voice Over dessus mais c'est simplement pour imaginer que derrière on peut aller plus loin on peut euh utiliser les pictogrammes qu'on aurait généré pour générer une vidéo qui
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soi cohérente sur le plan juridique bien sûr mais aussi sur le plan des des des des images des animations et cetera euh et qui permettent à des personnes qui effectivement préfèrent l'oral que que
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la lecture et cetera de de de de s'emparer de ces discussions via des channels YouTube ce genre de choses comme ça qui sont finalement des trucs qui sont parfois plus populaires on va dire que le site du Conseil d'État donc c'est quelque chose qui permet d'aller
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aussi vers son public et d'aller le chercher là où il est euh j'ai un dernier commentaire qui rebondit sur la question que vous avez posé une autre équipe s'agissant de la décision du tribunal pourquoi est-ce qu'on l' trouvé
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plus compliqué alors on a insisté sur la taille du contenu de la décision qui effectivement pose le problème du contexte du modèle ce qui est déjà un peu plus levé quand quand on arrive à travailler avec des GPU qui sont capables de faire enfin des GPU assez puissants où l'inférence peut absorber
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beaucoup de d'usage mémoire on va dire euh mais je pense que la complexité peut-être votre question qui était derrière c'était ok on n'est pas on n'est pas dans une question où on peut dire le requérant enfin le demandeur a gagneré le demandeur a perdu on était sur quelque chose de beaucoup plus
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nuancé il y a une partie de ce que vous avez demandé qui a été reconnu même augmenté une partie qui qui n' qui a été rejeté et effectivement c'est le genre de subtilité comme je le signalais tout à l'heure qui sont difficiles à mettre en avant ok moi si je suis une per
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personne où effectivement je veux une réponse simple donc je rejoins aussi ce que disait mon camarade on a fait ma camarade excusez-moi on a fait des réponses courtes moi je crois pas que quelqu'un qui veut lire quelque chose simplifié lira plus deux paragraphes ça ne veut pas dire qu'ils ne sont pas
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pertinents mais on cherche aujourd'hui du cours et on veut quelque chose de simple est-ce que j'ai gagné et dire oui et non ça commence déjà à être un processus de simplification un peu un peu sujet à à débat voilà c'était ma
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parenthèse je sais pas si latiffa ou doroté voulait ajouter quelque chose voilà [Applaudissements] 18 minutes 55
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question vous avez parlé que vous avez utilisé plusieurs modèles pour ces résumés là c'était lequel c'était chat GPT 3.5 ou alors pour tout ce qu'on a montré c'est chat GPT 3.5 j'insiste les les résultats de l'alama 70b était
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similaire mais on avait un effet d'hallucination qui ont fait qu'on a préféré on savait pas à quel point on allait faire une live et on voulait pas se retrouver avec des réponses alors les deux les deux problématiques je pense que nos camarades ont d rencontré c'est des des des phrases qui deviennent
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spontanément en anglais ce qui ce qui est déjà un premier handicap ou des hallucinations on perd de la cohérence au milieu du paragraphe voil et chat j'aipét là-dessus grâce à la boîte noire qu'il est a justement fait l'effort
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commercial de gérer ça je on n'est pas pour ce modèle là mais c'était la bonne solution du moment dans la démonstration d'accord merci moi j'ai une question également pardon
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j'ai anyway moi je voulais avoir plus votre point de vue direct quelles sont quelles ont été les difficultés auxquelles vous avez été confronté quand vous avez cherché à vulgariser le propos et à le
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rendre plus intelligible notamment dans le cas de du Fal voilà euh alors la la difficulté alors on a tester plusieurs modèles idéalement on voulait partir sur
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un modèle donc Open Source français c'était l'ambition qu'on avait initialement on en a testé vraiment plusieurs et euh ce qui nous a limité c'est c'est la c'est la restitution la
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la alors comment dire ça la qualité de la restitution qui était euh à mon sens assez faible sur les autres modèles et qui n'arrivait pas à rivaliser avec ce que proposait GPT 3.5 et assez
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étonnamment euh les résultats pour l'expérimentation qu'on a qu'on a faite était meilleur avec le 3.5 qu'avec le 4 et le 4 avvec avait tendance à ajouter des éléments inexistants et ça pour nous
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c'est un problème assez important parce que on parle d'une décision de justice ce qu'on ne veut surtout pas c'est d'extrapoler ce serait contre-productif et ça ça viendrait à l'encontre de de
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cet exercice de l'objectif qui était recherché voilà le cas particulier du falkc est-ce qu'on a travaillé quelque chose quel que soit le modèle qui fait alors effectivement en terme de promting
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on a demandé au modèle de simp'lifier de se mettre en situation de d'expliquer la synthèse initiale euh à l'attention d'un enfant de 10 ans effectivement on a réussi à obtenir
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quelques résultats mais c'est vraiment euh la Personna qui nous a posé le plus de souci en terme de simplification et de de cohérence aussi avec le fond de la décision en fait c'était c'était pas
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évident de trouver un un une synthèse qui puisse être vraiment totalement euh euh adapté euh à l'objectif euh pour pour euh c'est vrai que ça c'est quelque chose qui nous a
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surpris c'est-à-dire que pour faire une décision la plus simple en fait c'est là où c'était le plus compliqué parce que il y a une difficulté du modèle à à retranscrire quelque chose comme ça et pour pour aller euh dans ce sens par
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rapport au Falk euh bah remettre l'aspect sur le fait déjà il y a un des cinq critères des Falk qui est les pictogramme c'est vraiment quelque chose qui est euh fondamental donc euh on a vraiment voulu euh offrir ça de manière
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concrète en utilisant des choses qui font partie de de du gouvernement effectivement on n'est pas allé sur du Dalier et cetera parce que même si c'est génial c'est pas forcément adapté à la situation mais voilà sur ce côté
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multimédia des des des retranscriptions au Falk merci merci à tous merci [Applaudissements] beaucoup
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[Musique] je précise que les questions réponses ne sont pas incluses dans la limite des 20 minutes quand même merci infiniment pour cette dernière présentation et pour l'ensemble des restitutions que vous avez faites ce qui est extrêmement
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intéressant c'est que en l'ENS on avait l'idée de focaliser sur je dirais la qualité de la restitution textuelle on pensait d'ailleurs que toutes les équipes allaient proposer uniquement des textes des résumés et on s'aperçoit qu'en réalité vous avez beaucoup
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travaillé sur l'accessibilité concrète euh visuel sonore sensoriel d'une certaine manière et c'est c'est vraiment très intéressant c'est complètement dans l'esprit de ce qu'on voulait faire et de ce point de vue ça ça dépasse même nos
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espérances donc vraiment félicitations pour tout ce travail que vous avez accompli ensemble j'espère que vous avez pris du plaisir à le faire quoi qu'il arrive il y a encore évidemment une un enjeu qui est la décision du jury et la
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remise de de la ou des récompense donc on va laisser le jury que je remercie infiniment se retirer dans ses locaux pour pour en délibérer on va faire une petite pause pour ceux qui sont dans la salle 5
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minutes et ensuite on va ça permettra à l'quip de la chancellerie de s'installer euh au pupitre ici pour pouvoir faire sa propre restitution mais dont je précise qu'elle est hors compétition c'est le
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festival Off du acaton et j'en profite d'ailleurs pour dire et remercier la Chancellerie non seulement pour la présentation qui vient mais aussi et surtout pour ce qui me concerne l'équipe d'organisation pour le rôle d'impulsion
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qu'elle a eu parce que la Chancellerie a été pour nous a eu un rôle moteur pour nous notamment dans le cadre du partenariat pour un gouvernement ouvert avait pris l'engagement pour la France d'organiser ce type d'événement au
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niveau d'une desune juridiction suprême ou d'un ordre de juridiction et c'estes choses faites donc je suis content qu'on ait pu répondre présent mais je voulais remercier encore très chaleureusement pour ce rôle moteur et et pour l'aiguillon qu'ils ont été pour nous
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parce que sans eux on serait peut-être resté finalement au gar age et on sera jamais vraiment sorti donc voilà merci 1000 fois petite pause pour souffler un petit peu et puis ensuite retour ici
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rapidement pour cette restitution on verra quand le jury nous rejoindra merci beaucoup pour votre attention à tout de suite sin on se met sur des trucs comme ça c'est bon bonjour à tous c'est à nous que
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revient la lourde tâche de clôturer ces présentations nous étant le ministère de la Justice la Chancellerie comme comme indiqué par Alexandre lall on a le bonheur de représenter donc l'équipe Chanel
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lia qui composé donc à la fois d'expert métier personne de Camille et de Jérôme et d'expert technique avec Stéphane et Emmanuel
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je vais laisser Jérôme amorcer cette présentation et je voulais juste dire un grand bravo à tous pour la qualité des présentations qui ont été faites juste avant nous c'est compliqué de passer après vous il y a vraiment beaucoup de
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d'éléments très intéressants donc merci bonjour donc en fait pour expliquer un peu le le sens de la démarche euh on est parti donc sur au niveau des des sources de données euh
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sur un éventail assez large de données euh à la fois de décision de justice de l'ordre judiciaire et l'ordre administratif donc toute juridiction confondue euh on a testé les les outils
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en fait sur autour d'une quinzaine de décisions qui nous ont plutôt rassuré sur le le fonctionnement euh en terme de données donc on s'est appuyé sur le guide Falk et puis les référentiels en
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fait qui sont euh comment dirais-je validé par les associations tête de réseau du handicap euh le le référentiel d'apprentissage sur le cadre européen euh sur les compétences à de en en
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langue et puis euh des des vidéos et des et des photos sources au niveau des outils on a à la fois en fait des outils propriétaire donc chat GPT 4 turbo la
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dernière version donc publiée début novembre et puis des outils Open Source sur la la reconnaissance faciale synchronisation euh vocal euh voilà donc
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vous avez la liste qui est affichée sur l'écran on a respecté aussi euh les contraintes euh imposé dans dans le règlement c'est-à-dire euh euh de respecter le plafond des 100 € euh pour
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le développement là on est à 18,50 € euh voilà merci euh ah maisain non tu faisd c'est encore à moi euh donc la la réflexion qu'on a eu nous vis-à-vis de
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nos personnas parce qu'on s'est quand même inscrit dans le cadre du acaton on vous a annoncé qu'on allait faire du judiciaire on fait pas que du judiciaire on a aussi voulu jouer le jeu jusqu'au bout et donc passer les décisions que vous avez tous eu ce matin qu'on a reçu
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peu de temps après vous c'était un peu d'aller affiner mais comme vous l'avez tous fait affiner notre notre réflexion autour des personnats qui nous étaient présentés sachant que nous on est évidemment confronté à un peu ces
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publics et c'est des réflexions qu'on a déjà au sein du ministère donc on a qualifier un peu pour chacun de nos personnat des éléments qui permettaient de les les caractériser davantage sachant que donc pour Hugo ça a été déjà dit mais on est sur du Fal donc des
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phrases simples attendu et une définition des termes un peu techniques pour annana on a essayé au maximum d'aller venir expliciter le fonctionnement judiciaire à la française enfin ou
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administratif et pour Patrice on a imaginé un parcours dans lequel on a un individu qui cherche à aller un peu plus droit plus loin pardon dans sa cons conception dans sa compréhension des de la décision de justice et donc de
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pouvoir faire des recherches supplémentaires vis-à-vis de la décision qui lui est proposé et derrière on s'est attaché aussi à réfléchir à comment pourquoi dans quelles conditions on on arrive sur
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une décision de justice parce que je sais pas vous les uns les autres avant àaton mais si vous aviez déjà ouvert une décision de justice mais en fait c'est assez rare qu'on se retrouve face à une décision de justice ministère de la Justice 6 on a cette problématique et on
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l'a déjà identifié de nombreuses fois et dans le cadre de l'Open Data des décisions du 6 où justement l'objectif c'est de faire connaître les décisions de les mettre à disposition on se pose la question de dans quel cas on pourrait
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bien arriver sur une décision pour réfléchir à ensuite une fois qu'on ouvre cette décision vous l'avez tous dit elle devient assez incompréhensible pour le command des mortel donc derrière effectivement il faut la simplifier pour
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que tous selon nos niveau de lecture on arrive à les lire et du coup on a commencé par réfléchir sur bon dans quel cas on arrive à cette décision parce que ça va moduler un peu la taille du résumé
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le niveau de précision des informations et cetera les trois cas qu'on a identifié là comme ça il y en a d'autres he évidemment mais les trois principes au cas qu'on a identifié c'est un et ben je suis concerné par cette décision donc
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je suis parti je suis témoin je suis le le le le le tuteur de de la de la personne qui est concernée voilà je je suis à titre personnel intéressé par cette décision euh le deuxè et donc ça
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on avait mis un petit C de couleur pour chaque personn ça ça concerne tout le monde en fait et en fait chacun des cas concerne potentiellement tout le monde mais pas exactement de la même manière et c'est ça qui va être intéressant à
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réfléchir donc le deuxième cas c'est ben en fait c'est une décision dont on parle dont on parle dans les médias dont on parle dans les soirées dont on parle que j'ai croisé sur TikTok parce que la chasse au tétralire et perdri Barta je
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sais pas quoi est suspend a été suspendu par le tribunal administratif en sa voix ou parce que j'ai lu dans le monde que une décision de la Cour administrative d'appel sur sur l'hôpital Grand Paris
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Nord alors ce sera pas forcément les mêmes parcours pas forcément les mêmes types d'accès selon qui je suis on a préjugé que Hugo était plutôt TikTok et que Patrice éétait plutôt le monde mais
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voilà c'est c'est c'est des parcours qu'on un peu imaginer le 3isème cas c'est un cas qui en réalité est plus rare aujourd'hui hein je c'est le cas où
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je cherche une information juridique en réalité aujourd'hui quand je cherche une information juridique je vais plutôt aller sur servicepubl.fr je vais plutôt aller sur google et je vais pas réellement tomber
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sur une décision de justice mais on peut imaginer que avec la avec l'OP data des décisions de justice avec le développement de ces outils qui rendent accessible la justice et bien on pourrait arriver là arriver à moi je
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suis euh donc là on a imaginé que à gauche Patrice était entrepreneur et que il avait un restaurant et qu'il avait envie d'ouvrir une terrasse sur ce restaurant et qui voulait savoir si on pouvait autoriser l'utilisation du
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trottoir pour pour construire sa terrasse on a imaginé aussi à droite que Anna elle avait besoin d'une prolongation de son autorisation de séjour parce que elle avait elle continuait sa formation et donc que ben elle faisait sa
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recherche et et là on pourrait imaginer parce que effectivement quand on fait ces recherches là on tombe sur des résultat de décision de justice que la personne clique et ouvre une décision et là qu'est-ce qui se passe dans un de ces cas j'arrive j'ai une décision dans les
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mains je suis Hugo je suis Anna je suis Patrice qu'est-ce qui m'arrive dans certains cas alors on a orienté ça assez ministère de la Justice le Conseil d'État a les mêmees problématiques mais
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dans certains cas cet accès à la décision de justice elle est médiatisé aujourd'hui on a un avocat parce que dans l'affaire qui me concerne j'ai un avocat dans on a on est allé au point d'accès justice ou dans des centres avec
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des personnes qui nous aident à lire les décisions on est allé au au tribunal et on est allé voir et on allit dire voir le GREF et on allit dire aidez-moi à comprendre cette décision donc dans
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certains cas l'accès à la décision est médiatisée il y a des gens qui sont là pour aider à à la décision mais dans d'autres c'est ça notre petit omme euh dans d'autres et Ben et ben on se retrouve face à cette décision et on
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sait pas comment la lire quoi comprendre et c'est ça notamment si on y arrive via Internet et donc là la réflexion c'est de dire notre solution votre solution hein euh notre solution à tous va
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permettre de résoudre cette difficulté de l'accès non médiatisé aux décisions de justice h et donc voilà notre solution ce serait de générer un compenu adapté euh en complément de l'Open Data des décisions de justice en soutien aux
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agents pourquoi pas euh qui qui qui doivent fournir des explications sur les décisions euh ou en réponse aux situations personnelles donc comment et ben c'est là qu'on va faire une démonstration euh de de de cette
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proposition qui s'offre qui qui se propose comme vous l'avez tous fait par différents euh supports texte audio et on a beaucoup travaillé sur la
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vidéo bonjour à tous euh alors vous avez en haut le on a développé deux pipeline on va dire euh une on est un petit peu sorti du cadre du acaton pour la la la partie du haut c'est-à-dire qu'on
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voulait une interéaction vocale avec la décision de justice pouvoir poser directement la question et avoir une réponse relativement courte euh des modèles donc euh sans rentrer trop dans les détails vous vous DZ bien donc on
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pose notre question il y a un on envoie ça à open a qui nous transcrit euh notre question en texte on joint la décision de justice euh à la question on réenvoie ça à chpt en demandant de répondre à la
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question et ensuite on fait l'inverse on retranscrit euh enfin on on converti donc le texte en audio ce qui nous donnera je vous ferai une petite démo tout je vous on fera une petite démo tout à l'heure
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euh ensuite un pipeline donc de génération des personnas pour le coup euh donc en entrée décision de justice avec un gros préprompte qu'on a bien travaillé euh pour essayer de de coller
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à chaque cas euh on envoie ça à chat GPT on a les trois résumés on convertit tout ça euh en audio c'estàd que chaque résumé est converti en audio et ensuite on envoie l'audio couplé à une vidéo
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qu'on a choisi on a plusieurs vidéos potentiels potentiellement possible on choisit le présentateur en fait euh on cloupe ça à l'audio et derrière il y a tout un tas de modèles qui s'occupent de faire synchronisation labiale euh détection de face détection d'éléments
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de la face c'est-à-dire les yeux le nez la bouche et euh et un dernier modèle qui permet de de flouter tout ça parce que quand on passe dans des dans des traitements wave to LEP par exemple la synchro labiale les modèles open source
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sont pas super performants mais il y a quand même des techniques pour améliorer ça en passant notamment par des modèles de défloutage en fait donc voilà donc je vais vous faire voir une petite démo
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alors VO donc on a fait une petite interface qui était vraiment juste pour l'occasion c'est que elle ne fait voir que les fonction qu'il y a derrière une API l'idée c'est de faire ça de manière
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automatique c'estd que par exemple sur le site de Jud libre on aurait les décisions de justice qui sera traiter tout de manière automatique et à la fin qui restituer les les différents personn et les différentes vidéos
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donc je vais vous faire écouter ex pour le premier cas donc je vais pas vous lire les résumés mais ça génère évidemment donc un audio euh peut-être que je mette le
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son alors est-ce que j'ai oui s'il te plaît son évidemment je n'ai pas de son je l'ai non non si c'est allez je ne sais pas pourquoi l'audio ne
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veut pas se mettre et bien étonnamment ha parleur ça va être ça ok de raison de se PLRE un couple a demandé à la justice d'annuler la
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permission donnée à le voisin pour construire une mais car il P que cela va gâcher la vue de le propre maison le couple a aussi demandé de l'argent pour les problèmes que cel le
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causee il a expliqué que la maison des voisins est trop loin pour vraiment changer la vue du couple de plus la maison à construire est petite et ne sera pas très haute alors
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le couple n'a pas vraiment de raison de se plaindre un couple le juge a donc décié ok on Esser d'améliorer ça quand Mme donc comme vous pouvez le voir en attendant je présente donc il y a le
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texte la piste audio et la vidéo on a pris en vidéo l'idée c'était quand même de pas utiliser l'image de personnes qui l'avaient pas euh accepté donc on a pris Zitrone à droite qu'on a attribué de
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façon un peu arbitraire à Patrice 60 ans on a pris Hugo décrypte sans lui demander son avis c'est vrai mais on s'est dit que c'était une personne publique qui peut-être nous autoriserait
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cet emprunt à gauche pour Hugo et au milieu on a pris Manon ici présente en robe de magistrats pour pour montrer qu'avec une vidéo eu fait une minute de vidéo faite
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euh comme ça en piquant la robe d'une collègue on arrivait à générer quelque chose qui qui rend très bien euh et puis après on vous montrera quand on aura le son euh d'autres générations
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euh des habitants de ont porté plainte contre le maire pour avoir autoriser leurs voisins les FF à bâtir une maison qui selon eux gâcherait leur vue et ne respecterait
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pas certaines règles d'urbanisme il voulait annuler l'autorisation et obtenir de l'argent pour les problèmes causé toutefois le tribunal a jugé qu'ils étaient trop éloignés du projet
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pour être affecté et que la petite maison prévue ne perturberait pas réellement leur propriété en conséquence leur demande a été rejetée et ils ont été condamnés à indemniser la commune et lesf pour les
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frais juridiques OK je vous en mets une deuxième dans la fou un permis de construire octroyé pour une maison l'affaire concerne une opposition
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à un permis de construire octroyé pour une maison individuelle les requérants résidant à proximité invoqua une atteinte à leur vue et à leur environnement la décision rendue a
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conclu à l'irrecevabilité de la requête des opposants considérant qu'il n'avait pas démontré en quoi la construction impacterait de manière directe leur biens immobiliers le jugement se fonde sur des
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critères de droit de l'urbanisme et de la justice administrative notamment l'article L 6012 du Code de l'Urbanisme qui conditionne la recevabilité d'une requête à la capacité du requérant à
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prouver un impact direct sur son bien ainsi les plaignants ont été déboutés et doivent supporter les frais de justice des partis défendressess conformément à l'article L 760
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du code de justice [Musique] administrative jus la permissionoup à la justiannuler la permission donné à leur voisin pour construire une maison car ilens que c la
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vue de leur propre maison le couple a aussi demandé de l'argent pour les problèmes que cela leur cause mais le juge a dit non il a expliqué que la maison des voisins est trop loin pour
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vraiment changer la vue du couple de plus la maison à construire est petite et ne sera pas très haute alors le couple n'a pas vraiment de raison de se plaindre le juge a donc décider que le
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couple doit payer de l'argent à la commune et au voisins pour les embêter avec C faire on a pris volontairement des résumés hyper court donc qui se disent en moins d'une minute l'idée c'est
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plutôt je clique sur une décision de justice que j'ai vu dans les médias j'ai envie d'avoir une explication notre partie prix c'est plutôt de se dire on part sur un truc hyper court et derrière si on a envie d'approfondir on a un un
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chat vocal ou quelque chose pour pouvoir poser des questions aller plus loin alors ça répond pas tout à fait à la problématique de cette décision me concerne j'ai envie de d'avoir l'explication mais en revanche ça répond à en gros j'ai envie de savoir ce qui a été dit dans cette décision quel est le
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sens de la décision comme certains d'entre vous avant on avait bossé sur par par le passé sur de la structuration de décision où on identifie les faits là on a fait brut de décroffrage on shoot
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toute la décision d'un coup et objectivement il y a un gap là par rapport au passé et je pense que ce gap va continuer sur la qualité et en particulier la capacité à repérer le
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point euh intéressant et et à ne pas passer trois phases sur sur l'article 700 ou les frais dépend et les choses comme ça et là effectivement c'est c'est assez c'est assez bluffant euh petite
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démo du coup pour le K A2 on s'est dit bon on va on n'est pas en compète donc du coup on va un petit peu se libérer de ce cette contrainte et laisser la possibilité finalement de bah de de générer des
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vidéos dans n'importe quelle langue si une personne parle mal français elle a la possibilité du coup de choisir sa propre langue 利 この所 の役割 は決定法確認こ juste pour faire une démo je vais pas vous la mettre en entière je
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suppose que difficile pour nous juger de la qualité de la réponse euh mais voilà B l'idée voilà c'était de pouvoir générer dans n'importe quelle langue les résumés et ensuite un dernier cas qui
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est là vraiment aussi pour le folklore euh c'est Hugo face swap voilà nous avons également la possibilité de on va lui
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dire donc nous avons mis la justice administrative française résout les conflits entre les individus ou entités et les autorités administratives
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elle veille à la conformité des actes administratifs avec le droit dans ce cas spécifique la SL zavier et Marguerite gérant une librairie à Nice a contesté devant le juge des
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référ je m'arrête là je pense pour la démonstration vidéo donc vous avez compris juste pour illustrer donc ce que vous venez de voir là cette partie là il a suffi d'une seule photo Linkin pour génér
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l'entièreté de la vidéo il y a absolument rien d'autre que une photo c'est pas flippant du [Musique] tout donc juste pour vous faire voir un petit peu si ça marche parce que j'ai un
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réseau assez assez médiocre mais donc sur cette partie là donc c'est la partie que je vous disais tout à l'heure on peut chatter directement avec la décision de justice alors je l'ai un peu contraint donc des fois il veut pas trop me répondre mais on va voir ce que ça
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donne de quoi traite la décision de justice un peu de temps ça envoie ça open ça retranscrit déjà en texte envoie open bon vous avez compris l'idée de toute façon là il est trop je
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vaisessayer quand même de quoi traite la décision de justice s'il veut pas je vous embête [Musique] plus la décision de conne la
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condamnation de l'État à verser une provision de 1000 € à la SAREL zavierre et Marguerite pour préjudice moral suite à l'occultation illégale de la vitrine de sa
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librairie réponse courte en général fait exprès pour les échanges vocaux sinon sil nous met à raconter beaucoup trop de choses on perd un petit peu le cette interactivité qui est déjà pas énorme puisque il y a quand même le
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temps de latence des réponses des modèles mais sinon globalement voilà on a essayé de calibrer ça au plus donc je pense que c'est bon pour moi on enchaîne je veux bien un support merci
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alors comme vous tous he on a rencontré aussi des difficultés du fait du temps à partie et de de nos compétences techniques sur le sujet déjà la première Ière difficulté à laquelle on a fait face c'est surtout sur l'aspect données
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puisque ça a déjà été cité mais on avait pas forcément de jeux de données d'entraînement notamment les correspondance entre la décision de justice et les résumés FAL A2 et générique donc donc ça resterait à construire pour avoir un modèle un peu
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plus F tuné même si on avait déjà nous entraîné le modèle sur un aspect juridique sur la connaissance du Fal on a passé un certain temps à essayer de de lui faire comprendre ce que c'était que le FAL on a eu aussi un peu des difficultés
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à trouver des vidéos vidéo qui était pertinente pour pouvoir supporter le le le format et le lipsing que nous faisit Emmanuel et on a aussi la gestion alors
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orale mais pas que des anonymisations puisque je sais pas si on l' entendu dans dans le l'exemple qu'on a montré mais on a une vidéo où j'essaie de parler et je m'arrête au milieu d'une
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phrase parce que c'est un un G point qui remplace quelqu'un enfin le nom d'une personne donc ça fait un effet un peu étrange quand on écoute la magistrate parler ça a été également cité mais tout ce qui est contrainte SS Informatique et
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Liberté on n pas fait le choix d'une solution souveraine aussi parce que c'était une demande de la part du Conseil d'État donc on a utilisé chat GPT pour essayer de voir un peu ce qui se faisait sur le marché mais on a aussi
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du coup fait le choix de se restreindre en terme d'entraînement des du modèle et on a testé avec quelques décions de justice mais très peu pour éviter l'envoi de nos données à l'étranger et ensite ensite sur les parcours
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utilisateurs alors en dehors de cette réflexion on a un peu du mal même si camille a bien expliqué mais il il reste encore à construire toute cette logique de pourquoi on a accès à une décision de justice il y a aussi une tension entre
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donc cette accessibilité de la justice pour le justiciable et l'exactitude juridique qui en ressort mais aussi et c'est une inquiétude qu'on peut avoir le rôle de conseil et la relation avec l'avocat
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quel est comment se situe l'avocat dans ce cas où le justiciable dispose directement d'une analyse euh juridique euh ou un résumé de sa décision euh où est-ce que lui il vient apporter sa valeur ajouté et son vrai rôle de
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conseil tuter et juste parce que ça a été dit euh aussi tout à l'heure euh nous aussi on a essayé de générer du texte avec des pictos et ça marchait plutôt pas mal enfin il fallait pas mal l'entraîner sur ce que c'était que du
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Falk pour faire gérer les retours à la ligne et les choses comme ça mais euh on a on a on a commencé à essayer et ça mais en fait on pouvait pas en même temps Prompter on veut quelque chose qui puisse être dit dans une vidéo et
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quelque chose qui génère du picto donc on a commencé à regarder voir comment il pouvait apprendre et puis bon on on a switché sur le mode vidéo et donc ça il faudra l'approfondir évidemment voilà et puis alors donc pour
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terminer notamment sur les nos axes de réflexion en terme de perspective donc on s'est dit aussi notamment pour aller un peu plus loin sur l'inclusion et l'accessibilité universelle euh ce
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serait de développer en fait un outil donc ce serait le le le modèle LLM qui permettrait en fait de détecter notamment les points de blocage les difficultés qu'a une personne dans sa
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compréhension notamment tout à l'heure à travers le le le parcours de enfin le le personnat de de Hugo atteint de déficienceces cognitives euh on s'est dit que il serait intéressant en fait en
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tout cas pertinent d'aller plus loin sur ce sur cette aide auprès de l'usager euh notamment alors le LLM permettrait en fait à la fois de détecter en fait
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les difficultés que la personne a les points de blocage et du coup à travers un l'usage d'un chatbot peut-être reformuler expliquer euh simplifier aussi la compréhension de
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de la décision en fait je sais pas si tu veux compléter stéan non non c'est très clair bah l'idée c'est de d'avoir euh parce que trois personnages c'est très limitatif en fait personne ne rentre forcément
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dans une case et notamment les déficiences cognitives bon il y en a pltor et donc c'est de de servir du LLM comme d'un point de de support en fait
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comme un peu comme un comme un tuteur comme un professeur qui voudrait expliquer un problème de math à à quelqu'un et qui va identifier si le problème vient d'un d'un manque de niveau euh que là on se pourrait
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rapprocher des difficultés linguistique euh ou si le problème vient d'un manque de compréhension et d'une faiblesse de l'élève et donc ben mon professeur est capable d'accompagner son élève et de s'adapter dans son dans dans son
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explication et donc voilà ça nous semble être une piste à creuser et il y a des travaux de recherche qui sont dans ce sens-là voilà donc voilà qui sont cités voilà ça nous
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semble être une piste intéressante voilà ben en conclusion merci beaucoup merci beaucoup pour vos idées qui nous ont enrichi par exemple on en discuta là pendant la petite pause
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euh l'idée de d'expliquer à à la personne qui se voit notifier sa décision quelle réponse a été donnée à quel argument par une question de réponse mais moi j'ai dit ça 'est ce qui a été répondu c'est si j'ai trouvé que
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c'était une excellente idée je sais plus quelle équipe a proposé ça mais je trouvé que c'était une excellente idée et ça va nous enrichir sur nos réflexions à nous aussi au ministère de la Justice Conseil d'État je n'en doute pas sur sur comment on avance et puis et
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puis ben effectivement on va continuer à travailler à à cette question d'accessibilité donc merci beaucoup au Conseil d'État pour cette idée à bientôt merci beauoup alors on peut prendre quelques questions mais comme le jury n'est pas
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là je propose que vous nous fassiez part surtout de vos difficultés les vraies celles que dont vous avez pas parlé pour qu'on puisse avoir un vrai échange et sur les aspects métiers et sur les aspects techniques après on peut prendre
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des questions aussi oui j'ai deux questions la première c'est pourquoi avoir choisi de faire une vidéo avec un humain enfin quelle est la valeur ajoutée d'avoir un humain pour une vidéo plutôt que d'avoir par exemple des représentations de pictogramme nous c'est un peu ce qu'on voulait regarder
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et la deuxième chose c'était vis-à-vis du Fal vous disiez que vous avez des difficultés avec le fait d'avoir des retours à la ligne par exemple et d'avoir des images je comprends pas pourquoi c'est un problème dans la mesure où on pourrait très bien enfin nousement c'est ce qu'on avait essayé de faire avoir un texte simplifié qui
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pourrait être le niveau A2 par exemple et ensuite traiter ce texte là pour avoir le formatage mais si jamais on veut retrouver une image utiliser le le premier texte en fait je comprends pas quoi c'est une limitation d'avoir des retours à la ligne d'autant plus que
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pour clip typ enfin je sais pas ce que vous utilisez pour trouver des images mais pour clip c'est un peu un bag of words le le le modèle utilisé donc à la limite les retours à la ligne change pas grand-chose je crois MERCI alors sur la
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deuxième question très clairement c'est l'effet acaton c'estàd qu'on a fait un prompte pour tout et donc au bout d'un moment on était un peu limité dans notre promt et lui demander de générer un texte pour le la version texte un texte pour la version audio tout ça dans le
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même prompt donc à un moment on a simplifié enfin je voilà pour la question de pourquoi un humain il nous a semblé que c'était plus facile à comprendre et puis ça nous permettait de
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mettre monsieur lala dans la vidéo j'avais une question enfin c'est plus une remarque je pense que la difficulté que vous avez eu à à avoir un seul prompte pour différents formats de sortie l'idée qui avait été suggérer je
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crois par cette équipe c'est d'arriver à obtenir du format gison qui obtient des métadonnées que vous pouvez cacher ou pas pour vos et je trouvis que c'était une excellente idée aussi moi j'aurais [Musique]
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une quelquun c'est bah par rapport justement à au système qui va détecter la la performance cognitive de la personne ou ou tout ça euh bah est-ce que vous avez
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eu des résultats est-ce que euh est-ce que c'est pertinent enfin qu'est-ce que c'est du coup éventuellement vos premiers retours concrets sur ces sujets alors on va être humble parce Queau ministère on n'est pas bien
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doté on n pas pu faire tout ce qu'on voulait euh donc voilà donc on s'est appuyé voilà on s'est appuyé essentiellement sur des travaux de recherche et on a fait des des propositions de prompte
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voilà pour l'instant on manque un petit peu de euh voilà on n pas pu faire aboutir tout ce que tout ce qu'on voulait faire aboutir malheureusement voilà ouais ouis
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exactement on semaine dernieven peut-être une dernière question ah pardon désolé merci beaucoup
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[Applaudissements] [Musique] bien chers amis on va mettre fin au suspense le plus vite possible je je me borne à à quelques mots on va vous donner tout de suite le résultat de nos délibérations nous nous avons choisi une
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équipe difficilement parce que nous avons été tous extrêmement impressionnés par la qualité et de vos prestations et surtout de votre réflexion et et de votre production et nous avons décidé
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également de de décerner aux quatre équipes qui n'ont pas le prix pour chacune le titre de lauréa du acathon du Conseil d'État avec une mention spéciale que dont on vous demandera de vous
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prévaloir ensuite comme étant l'un des accessite et nous n'avons pas classé les quatre autres équipes nous en étions incapables et il nous a été difficile de de choisir merci d'avoir aidé à confirmer l'idée
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qui est celle du Conseil d'État que l'intelligence artificielle n'est pas une menace ou un danger mais un outil que des gens intelligents des êtres humains intelligents peuvent utiliser avec efficacité au nom et dans l'intérêt
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du service public et et du public alors l'équipe que nous avons retenu pour ce premier prix du premier acaton est celle de quatre [Applaudissements] moteurs
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nous nous avons tout particulièrement apprécier comme partout ailleurs le le professionnalisme et l'engagement de l'équipe mais en particulier le fait qu'elle a eu une préoccupation qui nous a paru très professionnel et très
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soucieuse de l'intérêt général qui soit vraiment à 360 degrés qui prennent en compte l'utilisateur comme comme citoyens et comme personne les juridictions la souveraineté l'empreunte écologique les fonctionna é du système
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pour un travail qui nous paraît comme tous inaboutit pas forcément aussi abouti que d'autres d'ailleurs mais qui nous paraît quand même prometteur et qui nous paraissait répondre avec beaucoup de richesse au au cahier des charges
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c'est pourquoi nous nous l'avons retenu d'une courte tête par rapport aux quatre autres équipes et je vais laisser chacun de mes camarades dire pour chacune d'entre elles la mention que nous lui décernons alors lauréa Conseil d'État
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moi je desserre la mention adaptabilité citoyenneté et respect de la de la personne et donc comme le nom l'indique i accessible était voilà l'équipe qui a le le a pu répondre au
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mieux à cette notion de adaptation à l'individu aux citoyens et au aux profils différents félicitations à vous
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alors l'équipe le lauréat de la mention ergonomie et l'équipe gajja pour son ergonomie tout le contenu sur son site le module de conversation
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la génération d'images et et l'ascenseur o on voyait dans sur quelle juridiction on était merci nous avons voulu décerner la mention de meilleur rendu à l'équipe noviden parce que c'était les textes qui
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nous paraissaient parmi les les plus les plus solides par rapport au au textes initiaux aux décisions initiales en tenant bien compte des différentes spécificités de de ces jugements de ces décisions et par ailleurs nous avons également apprécié bah l'ensemble du du
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du panel de de production qui était fourni y compris la la vidéo et d'autres d'autres aspects multimodaux disons de cette de cette production et ça et donc cette qualité des promptes notamment et de l'usage de de ces modèles de langage
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nous apparu digne de ce cette mention de meilleur rendu [Applaudissements] voilà et pour l'équipe H4 ce alors on
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aurait pu utiliser le le le terme de de meilleur rendu on a choisi celui de de meilleur méthodologie on vous a trouver à la fois très clair dans la méthode scientifique et la manière de construire
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l'outil les attendus de cette construction et puis dans dans l'analyse juridique qui a été fait des résultats et la manière de les faire progresser et ce qui aboutit effectivement aussi à des rendus qui sont immédiatement exploitables contenu des choix que vous
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avez fait notamment technique de vous appuyer sur sur les les les modèles d'IA que vous avez décrit donc on a choisi le terme de méthodologie parce que vraiment c'est une démarche globale qui était très convaincante et encore
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félicitations à vous pour pour ce prix particulier merci à tous d'avoir participé merci à tous ceux qui ont permis que cette manifestation a lieu cé une première pour nous mais mais je suis persuadé que ça n'est pas la la dernière
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loin de là j'ai d'ailleurs une requête pour l'ensemble des participants si vous pouvez faire un qui permette de délibérer au jury ça nous éviterait bien des affres parce que ça n'est jamais
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très simple mais on a été en même temps extrêmement heureux il y a une chose que la ne donnera jamais c'est le le plaisir de travailler avec vous nous espérons pouvoir continuer et à cette fin d'ailleurs je vous convie à passer au 3è
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étage o où des rafraîchissements non artificiels vont être nous permettre de de partager rapidement encore quelques propos sur cet après-midi merci à tous à bientôt
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