Défi

Comment pouvons-nous aider les conseils municipaux à anonymiser rapidement et de manière fiable les procès-verbaux des séances plénières municipales afin de protéger les données personnelles, de faciliter leur publication et de garantir le respect de la réglementation ?

Contexte et problème

L'AOC fournit des services numériques aux administrations locales, qui impliquent souvent la publication de documents administratifs à contenu potentiellement sensible. Dans ce contexte, l'anonymisation des données personnelles avant publication est essentielle pour garantir la conformité à la réglementation sur la protection des données et limiter les risques d'atteinte à la vie privée des personnes.

L'un des plus representaIl s'agit des procès-verbaux des séances plénières municipales, que les collectivités locales doivent publier de manière proactive sur les portails de transparència, conformément à la loi 19/2014, de transparència, l'accès à l'information publique et la bonne gouvernance. Ce n'est qu'en 2024 que des publications ont été publiées. plus de 8 000 séances plénières sur le portail de transparència de l'AOC.

Ces procès-verbaux peuvent contenir des données personnelles non publiables, telles que des noms, des numéros de carte d'identité, des adresses, des adresses électroniques ou des coordonnées bancaires. Leur examen Il est nécessaire de distinguer quelles informations doivent être rendues publiques et lesquelles doivent être cachées afin de protéger les droits des personnes concernées.Cette décision dépend non seulement du type de données, mais aussi du contexte dans lequel elles apparaissent au sein du document. C'est une tâche qui exige du temps, une connaissance approfondie de la réglementation et une application rigoureuse des critères juridiques.

Par exemple, le nom d'un élu lors d'une séance plénière n'a pas besoin d'être anonymisé, contrairement à celui d'une personne visée par une résolution de sanction. De même, une date de naissance est une donnée personnelle qui doit généralement être anonymisée, tandis que la date d'une mesure administrative fait partie des informations qui doivent rester publiques.

Lorsque ce processus est effectué manuellement, augmente la charge de travail des équipes responsables ainsi que le risque de divulgation involontaire de certaines données personnelles.Cela peut avoir des conséquences en matière de conformité au Règlement général sur la protection des données (RGPD). De plus, lorsqu'il est constaté qu'une donnée personnelle a été publiée de manière inappropriée, le document doit être retiré, corrigé et une nouvelle version publiée, une procédure longue que l'AOC doit gérer pratiquement chaque semaine.

Dans ce contexte, l’AOC a examiné en 2025 si les technologies d’intelligence artificielle pouvaient soutenir ce processus, en aidant le personnel municipal à identifier les données personnelles qui doivent être anonymisées tout en maintenant une supervision humaine sur la décision finale.

Solution proposée

Pour répondre à ce problème, l’AOC a lancé une preuve de concept (PoC) pour valider si l’IA générative peut automatiser l’anonymisation des procès-verbaux des séances plénières municipales avant leur publication sur le portail. transparència.

Cette initiative explore comment combiner la capacité de l'IA générative à interpréter le contexte des documents avec la supervision humaine, dans le but de réduire la charge de travail associée à ce processus, de minimiser les risques de divulgation de données personnelles et de garantir la conformité aux réglementations en matière de protection des données.

L’objectif n’est pas de remplacer les critères juridiques des administrations, mais proposer un outil d'assistance qui détecte automatiquement les données personnelles et propose une anonymisation qui est ensuite validée par une personne avant la publication du document. Cette approche permet de tirer parti des avantages de l'IA tout en conservant le contrôle humain sur la décision finale.

Le prototype a été conçu comme un système à risque minimal : l’IA ne prend pas de décisions automatisées concernant les personnes ni n’affecte leurs droits, mais agit uniquement comme un outil de soutien pour transformer les documents avant leur publication.

Quelle est la solution ?

La preuve de concept consiste en une plateforme web cloud qui utilise des modèles d'IA génératifs pour identifier et anonymiser les données personnelles contenues dans les séances plénières.

Contrairement aux systèmes traditionnels basés uniquement sur des modèles prédéfinis, la plateforme interprète le contexte du document Il est essentiel de distinguer les informations qui doivent rester publiques – comme celles relatives aux élus ou aux activités institutionnelles – de celles qui doivent être protégées car elles constituent des données personnelles. Cette capacité est d'autant plus importante que la décision d'anonymiser des informations dépend souvent du contexte dans lequel elles apparaissent et pas seulement de leur nature.

La solution intègre plusieurs mécanismes pour garantir la qualité et la fiabilité du processus :

  • Détection contextuelle des données personnelles, basée sur l'IA générative.
  • Listes blanches, qui permettent d'exclure certains termes de l'anonymisation afin d'éviter une sur-anonymisation.
  • Supervision humaine (« L'humain dans la boucle »), le système ne fait donc que proposer les anonymisations et c'est à l'utilisateur de les examiner et de les valider avant de publier le document.
  • Traçabilité et explicabilité, en consignant les critères appliqués à chaque anonymisation afin que le processus soit examinable et auditable.

Comment ça fonctionne?

Le processus d'anonymisation est structuré en quatre étapes simples :

  1. L'utilisateur télécharge le document (PDF ou DOCX) sur la plateforme.
  2. Sélectionnez les critères d'anonymisation que vous souhaitez appliquer (noms et prénoms, identifiants, adresses, dates, numéros de téléphone, comptes bancaires, etc.) et lancez le processus.
  3. Le système analyse le document, interprète le contexte des informations et génère une proposition de document anonymisé. Pour ce faire, il identifie les données personnelles qui, selon les critères sélectionnés, doivent être anonymisées et les masque.
  4. L'utilisateur examine le résultat, accepte ou modifie les masques générés, peut en créer de nouveaux s'il détecte des données personnelles qui n'ont pas été anonymisées et, enfin, télécharge le document préparé pour publication.

Résultats de validation de principe

La preuve de concept a été validée avec 52 documents fournis par 9 municipalitésCe processus a été complété par de nombreux tests internes réalisés par l'AOC lors du développement de la solution. La validation a ainsi permis d'évaluer la qualité de l'anonymisation et le comportement de la plateforme en situation réelle d'utilisation.

Les résultats obtenus confirment la faisabilité technique et fonctionnelle de la proposition, ainsi que la pertinence du modèle basé sur la combinaison de l'intelligence artificielle générative et de la supervision humaine. Plus précisément, la validation a permis de vérifier que :

  • La plateforme atteint une précision globale de 96 %.Autrement dit, lorsque le système identifie une donnée à anonymiser, il le fait généralement correctement, réduisant ainsi la nécessité d'examiner les fausses détections.
  • L'indicateur F1 global, qui combine la précision et la couverture de la détection des données personnelles en une seule mesure de qualité, dépasse 90 %. Dans le derniereres Les itérations de la preuve de concept ont atteint des niveaux de qualité globaux supérieurs à 95 %.
  • La combinaison de l'IA et de la supervision humaine Il s'agit d'un modèle efficace pour réduire les efforts manuels tout en maintenant les garanties nécessaires avant la publication des documents.

La preuve de concept a également permis d'identifier les principaux défis à relever avant un éventuel déploiement en production :

  • Augmenter la couverture de détection (Rappeler) afin de réduire les cas dans lesquels certaines données personnelles peuvent rester non anonymisées, notamment dans les documents à structure complexe ou hétérogène.
  • Faire évoluer l'architecture de la solution afin d’améliorer son évolutivité, ses performances et son efficacité, rendant possible un service partagé durable pour un grand nombre d’administrations.
  • Poursuivre la formation et le perfectionnement des modèles sur la base des résultats obtenus et de nouvelles validations avec des documents réels, intégrant les connaissances générées lors de l'examen par l'utilisateur.

En ce sens, la preuve de concept nous a également permis de définir l'évolution architecturale de la solution. La version actuelle résout l'intégralité du processus d'anonymisation grâce à un unique modèle d'IA générative à haute capacité, une approche adéquate pour valider la viabilité de la solution, mais peu efficace pour un déploiement à grande échelle. Évolution attendue dissocie l'identification des données personnelles de la décision relative aux données à anonymiser en fonction du contexteAinsi, chaque phase pourra utiliser les modèles d'IA les plus appropriés et les plus efficaces. Cette évolution améliorera l'évolutivité, les performances et la durabilité du futur service partagé.

Globalement, la preuve de concept confirme que cette approche est viable et fournit une base solide pour continuer à faire évoluer la solution en vue d'un déploiement futur en production.

Ressources et collaboration

La preuve de concept a été développée conjointement entre l'AOC, responsable du pilotage fonctionnel du projet ; la société technologique OMNIOS, chargée du développement de la plateforme et de l'analyse des résultats ; et 9 conseils municipaux, qui ont fourni des documents réels pour valider la solution en situation réelle. representautilisation de.

Depuis sa conception, la plateforme a été pensée conformément aux principes de sécurité, transparència, la traçabilité et la supervision humaine spécifique aux systèmes d'IA appliqués au secteur public, dans le but d'explorer un modèle d'anonymisation assistée par l'intelligence artificielle qui pourra évoluer vers un futur service partagé pour les administrations locales.

Valeur pour les entités locales

Cette preuve de concept met en lumière le potentiel de l'IA générative pour faciliter les processus administratifs exigeant un examen documentaire approfondi et une appréciation juridique rigoureuse. Si cette solution évolue vers un service partagé, elle pourrait apporter des avantages considérables aux collectivités locales.

  • Réduire le risque de divulgation accidentelle de données personnelles, minimisant ainsi le risque de publier des informations qui ne devraient pas être accessibles au public.
  • Gagner du temps et améliorer l'efficacité, automatiser une grande partie du processus d'identification des données examen manuel personnel et réducteur.
  • Une plus grande homogénéité dans l'application des critères d'anonymisation, favorisant ainsi une prise en charge plus cohérente entre les administrations.
  • Davantage de garanties de traçabilité et d'audit, grâce à l’enregistrement des anonymisations effectuées et des critères appliqués.
  • Capacité à améliorer continuellement la solution, intégrant les contributions des utilisateurs et les progrès réalisés dans le domaine des modèles d'IA de plus en plus performants.

Conclusions

La preuve de concept a permis de valider la faisabilité technique et fonctionnelle d'un outil basé sur l'intelligence artificielle générative pour soutenir l'anonymisation des procès-verbaux des séances plénières municipales avant leur publication.

Les résultats obtenus montrent que la combinaison de la détection automatique et de la supervision humaine est une approche appropriée pour réduire la charge de travail des entités locales et le risque de divulgation de données personnelles, tout en maintenant les garanties nécessaires dans un processus de cette nature.

La preuve de concept a également permis d'identifier les principaux axes d'amélioration avant un éventuel déploiement en production, notamment en ce qui concerne la détection de certains types de données personnelles dans des documents complexes et l'intégration de la solution aux services de l'AOC. Cette preuve de concept constitue une base solide pour poursuivre le développement du projet et évaluer sa transformation en un futur service partagé pour les administrations locales.

L'état du projet

Preuve de concept réalisée et potentiellement validée. La continuité de cette initiative est en cours de contractualisation avec la réalisation d'un projet pilote à plus grande échelle.

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