Parallèlement au nombre croissant de services disponibles – et donc, des carreaux dans l'application – nous travaillons pour faciliter le déplacement du mobile.
Par conséquent, un assistant est mis en œuvre qui vous permettra de trouver rapidement le service nécessaire. Vous pourrez poser des questions sur une tuile spécifique et le système nous redirigera directement vers les informations pertinentes. Parce que plus il y a de fonctions, plus la navigation intuitive est grande.
En parlant de cet assistant. Dans l'annonce de votre discours lors de la conférence Infoshare, nous trouvons la question: « Que se passera-t-il si l'intelligence artificielle est ajoutée à la demande officielle? » Eh bien, que se passera-t-il?
Ce sera plus facile! Le fait est que l'utilisation du mobile est plus simple et plus intuitive. Mais pas seulement dans le cadre de l'application elle-même. Nous voulons que le mobstor devienne un point d'accès central également pour des informations disponibles sur les pages du domaine Gov.pl.
En pratique, cela signifie que l'utilisateur pourra trouver des données sur diverses questions officielles en un seul endroit – par exemple, vérifier le nombre de points de pénalité ou découvrir comment demander un passeport. Il s'agit d'une telle étape vers la centralisation de l'accès aux services publics et aux informations, grâce à laquelle tout sera à portée de main – dans un endroit bien connu.
Début avril de cette année. La dernière édition du rapport « Stanford AI Index 2025 » a été publiée. Les auteurs ont étudié, entre autres, l'attitude envers les produits et services utilisant l'IA – qu'ils apportent plus d'avantages que de dommages. Il s'avère que le pourcentage de personnes en Pologne est d'accord avec l'affirmation selon laquelle l'IA apporte plus d'avantages, non seulement qu'il est assez faible par rapport aux autres pays (environ 45%), mais aussi diminué de 4 points de pourcentage 2022-2024. De quoi peut-il résulter et comment y faire face? Comment encourager l'IA si appelée Kowalski ordinaire?
À mon avis, cette question a deux aspects principaux. Le premier est pour quoi nous utilisons l'automatisation ou l'intelligence artificielle – peu importe ce que nous l'appelons. Par exemple, si nous entendons dans les médias les histoires de personnes qui ont reçu des décisions de refus générées par l'IA sur les demandes de compensation sans justification, il n'est pas surprenant que cela soit anxieux. Dans de tels cas, on peut avoir l'impression que la technologie est plus du mal que de bien.
La situation est complètement différente lorsque l'IA est utilisée comme outil de support – par exemple, pour de meilleurs résultats d'indexation, qui sont ensuite vérifiés par l'homme, ou comme assistant pour aider à l'accès à l'information. Ce sont deux applications complètement différentes.
Le deuxième problème important est les endroits où les gens ont un contact avec les systèmes basés sur l'IA. Un bon exemple est la ligne d'assistance – nous y parlons souvent avec un assistant virtuel qui devrait théoriquement aider, et dans la pratique, il ne comprend pas nos questions ou donne des réponses inexactes. Effet? Au lieu du soutien – frustration et demande de connexion à un consultant.
Cela montre que ce n'est pas seulement là où cela compte où et dans quel but nous utilisons l'IA, mais aussi la qualité de ces solutions. Nous voulons tous des technologies modernes, mais « le dernier » ne signifie pas toujours « le meilleur » – souvent cela signifie simplement « sous-développé ». C'est pourquoi il est si important de tester les services de services publics. Malheureusement, les tests impliquant des utilisateurs sont encore trop strictement utilisés car ils nécessitent du temps et de l'engagement, et il est plus facile de libérer la solution sans vérification complète.
Un autre problème est le faible niveau de compréhension de ce que sont les services basés sur l'IA. Par exemple – l'intelligence artificielle est utilisée dans le secteur bancaire depuis des années. Surtout, ce sont généralement des modèles interprétés si appelés – plus simples, nous pouvons facilement expliquer en leur utilisant pourquoi une décision spécifique a été prise.
Si quelqu'un soumet un prêt et reçoit un refus, alors – au moins dans l'Union européenne – il a le droit de savoir pourquoi cela s'est produit. Par exemple: la banque peut indiquer que si le revenu mensuel était un mille zlotys plus élevé, la décision serait positive. Une telle réponse peut être basée sur un modèle statistique, mais elle doit être comprise.
La banque en Pologne a longtemps utilisé ce type de solution – et avec succès. Ceci est un exemple de modèles d'IA explicables bien fonctionnels qui soutiennent les processus et ne remplacent pas la responsabilité humaine.
La base de Chatbot dans le mobile sera le modèle Flumb, qui est développé par le ministère de la Numérisation. Dans le même temps, un autre modèle polonais, un aigle à queue blanche, est également développé. Comment avez-vous l'intention de soutenir le développement de l'écosystème des modèles de langage national?
De grandes salutations à Sebastian Kondracki et toute l'équipe d'Eagle – ils font un excellent travail. Nous ne voulons en aucun cas interférer dans leurs activités, car ils se portent vraiment bien. Le fait est plutôt de partager des expériences et de s'utiliser mutuellement par le biais des deux équipes.
Nous avons des connaissances principalement dans le domaine de l'administration, et l'aigle à queue de blanc connaît très bien les besoins et les réalités de l'entreprise. C'est pourquoi il y a beaucoup d'espace pour échanger des connaissances et une coopération entre deux modèles de langue développés en Pologne.
La coopération peut non seulement s'appliquer aux modèles en tant que tels, mais aussi aux talents liés aux talents – à la fois l'équipe Eagle et nos scientifiques. Cela vous donne la possibilité de créer de nouvelles solutions qui vont au-delà des modèles de langage, tels que le blanc ou le flomb, et sont une autre étape de développement.
Dans le contexte de la coordination des activités, l'accès aux données est également un élément important. Il existe un département spécial responsable de la gestion des données dans notre ministère – y compris l'équipe derrière le portail Dane.gov.pl ou le système Chronicle.
La Pologne se classe deuxième en Europe en termes d'ouverture des données – c'est un excellent résultat. Mais dans le cas de grands modèles de langue, ce n'est pas encore suffisant. Nous avons besoin de plus de données ouvertes. Il est crucial pour de plus en plus d'institutions publiques de fournir des données, bien sûr, en maintenant les principes de sécurité et de protection de l'information.
Il existe encore de nombreuses ressources qui pourraient être rendues publiques et ne le sont pas encore. Les travaux sur l'augmentation de la disponibilité des données sont un élément important de la construction d'un écosystème commun pour le développement de modèles linguistiques et de l'intelligence artificielle en Pologne.
Ou peut-être que la direction n'est pas du tout LLM, seulement SLM, c'est-à-dire de petits modèles, mais spécialisés dans des zones spécifiques. Avez-vous pensé à cela?
Dans un sens, on peut dire que les modèles White et Flumb sont des modèles SLM – il existe des versions qui peuvent être lancées même sur une seule carte graphique. Bien sûr, ce n'est que le début – le Flum a déjà une spécialisation dans la langue officielle, mais le modèle peut être développé plus loin, par exemple dans le sens du langage juridique ou médical.
En Pologne, nous avons de très bonnes compétences dans la construction de ce type de modèles – nous en avons déjà deux. Bien sûr, aux États-Unis, ces modèles sont créés beaucoup plus, principalement dans le secteur privé, mais si nous examinons les initiatives créées en bas – Up, socialement ou par des institutions publiques, nous plaçons vraiment dans cette liste.
Je vois un grand potentiel ici – surtout si nous considérons les problèmes énergétiques. Il ne s'agit pas de construire un énorme modèle au détriment de l'environnement, mais de créer des solutions efficaces et en même temps sûr.
Il s'agit également d'une question de localité, c'est-à-dire en tenant compte par ex. Variétés régionales de langue et d'éléments de notre culture. Mais aussi une question de sécurité des données et de compétences. Parce que si nous n'utilisons que des modèles créés à l'extérieur du pays, nous ne développons pas nos propres compétences dans le domaine de cette technologie clé.
Il ne s'agit pas de construire quelque chose de mieux que Chatgpt, car nous ne le ferons pas. L'idée est de construire quelque chose qui répond à nos besoins, et en même temps développe nos compétences et vous permet de créer de meilleures solutions à l'avenir.
L'administration publique est divisée en celle qui entreprend les initiatives liées à l'IA – y compris le ministère de la Numérisation ou le ministère des Sciences et de l'enseignement supérieur – et qui attend les réglementations et détermine les sources de financement. Y a-t-il des idées pour réduire ces disproportions?
Le ministère de la Numérisation, comme son nom l'indique, vise à développer des technologies numériques et à mettre en œuvre l'intelligence artificielle de confiance dans l'administration. Cependant, disons que le ministère de l'Agriculture a d'autres tâches et autres priorités.
La construction de solutions telles que Plumb est une tâche pour le ministère de la Numérisation. Nous voulons montrer à d'autres départements qu'ils ont des technologies à leur disposition qu'ils peuvent utiliser dans leurs activités. Cependant, la mise en œuvre elle-même est une autre affaire – souvent les départements sont tellement accablés par les tâches actuelles que la numérisation n'est qu'une obligation supplémentaire pour eux, ce qui peut être traité comme un « complément agréable ». Habituellement, c'est la dernière chose sur la liste des priorités, car, par exemple, ils doivent faire face à des questions urgentes, telles que l'achat de nouveaux bureaux ou rénovations.
Par conséquent, il est crucial de soutenir ces institutions dans le processus de mise en œuvre de l'intelligence artificielle. Par exemple, dans le cas d'un mobile ou de la mise en œuvre d'un modèle Flumb dans d'autres ministères, nous voulons créer des solutions qui seront faciles à mettre en œuvre. Bien sûr, nous ne parlons pas de solutions complètement agnostiques, car une telle créature est pratiquement impossible, mais nous voulons que les technologies soient si intuitives que le ministère n'aura pas à consacrer de grandes ressources pour les mettre en œuvre.
Nous voulons créer des produits qui seront prêts à mettre en œuvre – du Genai à l'automatisation – c'est-à-dire des packs de solutions que le ministère sera simplement en mesure de mettre en œuvre sans difficultés inutiles et efforts excessifs.
–
Pamela Krzypkowska – Directeur du Département de la recherche et de l'innovation au ministère de la Numérisation. Il supervise les projets clés visant à soutenir les efforts de numérisation en Pologne. Elle est allée à l'administration publique de Microsoft, où elle a travaillé en 2019-2023, notamment dans les positions du stratège de la technologie de compte et de l'architecte de solutions cloud (Data & AI). Diplômé de l'informatique à l'Université de technologie de Varsovie. Conférencier à l'Académie de Leon Koźmiński. Highlified sur la liste « 30 avant 30 » du magazine Forbes (une liste des personnes les plus influentes du monde des affaires, de la politique et de la science avant l'âge de 30 ans).
Elle sera une conférencière de la conférence Infoshare 2025 la plus proche, organisée du 27 au 28 mai. Le deuxième jour de l'événement, il se produira avec la présentation « Le mobatiste a plus facilement avec l'IA – l'architecture d'un assistant intelligent dans l'application Mobkati ». « Computerworld » est un mécène des médias de la conférence.
