L'IA explique bien mieux un service public qu'elle ne parvient à l'atteindre, dans 166 pays

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RADAR est publié. J’en suis l’un des trois auteurs, donc toutes les précautions s’appliquent. Avec Luke Jordan et Manuel Ramos-Maqueda, nous avons testé deux choses dans 166 pays : si un système d’IA peut expliquer comment obtenir un service public, et s’il peut ensuite atteindre le point d’entrée officiel pour commencer.

Il réussit le premier bien mieux que le second. Les classements conventionnels, dont l’indice de développement de l’e-gouvernement des Nations unies, mesurent l’explication assez bien et manquent largement l’accès. Un gouvernement peut siéger haut dans ces tableaux et présenter tout de même à un agent des liens instables, des pages saturées de JavaScript et des contrôles anti-robots que personne n’a choisis délibérément.

L’essentiel de la réparation est terne : des URL stables, des contenus qu’un robot d’indexation peut lire, et une navigation qui survit à une redirection.

La couche entre les systèmes publics et les outils d’IA que les citoyens utilisent déjà ressemble à une infrastructure publique numérique. L’identité, les paiements et l’échange de données ont été construits parce qu’ils étaient partagés, ternes et situés sous tout le reste, et ce que l’article appelle la lisibilité souveraine est terne de la même manière. C’est aussi la première pièce de la pile qu’un gouvernement oublie, car les agents qui se présentent à la porte ne s’annoncent pas et les outils d’analyse d’audience courants ne montrent pas le trafic qu’ils génèrent.

Qui finance une plomberie plus utile et plus terne que les déploiements qui reposent dessus ?

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Tiago C. Peixoto · English original · About

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