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L'UIP recueille des données sur les parlements depuis sa création en 1889, notamment sur la participation des femmes à la vie politique depuis 1945. Dans cette section, découvrez la base de connaissances de l'UIP sur les parlements et à leur sujet.
Gestion du portefeuille de projets : l'approche STEP
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À propos de cette sous-ligne directrice
Cette sous-ligne directrice fait partie de la ligne directrice Gestion du portefeuille de projets. La ligne directrice principale doit être lue en premier afin de situer le contexte et d'avoir une vue d'ensemble.
Cette sous-ligne directrice présente un exemple de méthodologie de gestion de portefeuille de projets (GPP) que les parlements peuvent mettre en œuvre en soutien de leur programme d'IA.
L'approche STEP
L'approche STEP offre aux parlements un moyen structuré de mettre en œuvre les technologies de l'IA et de tirer parti de leur potentiel pour améliorer la productivité et l'efficacité. Ce modèle permet aux parlements d'introduire des solutions d'IA avec rigueur et prévoyance, ce qui aboutit à des résultats positifs et à la réussite de l'organisation.
L'approche STEP comprend quatre étapes clés :
Segmentation : identifier et segmenter les tâches appropriées pour l'intégration de l'IA, sachant qu'aucun système d'IA ne peut à lui seul répondre à toutes les exigences.
Transition : processus d'intégration progressive des systèmes d'IA dans les flux de travail existants, ce qui permet d'enrichir ou de faire évoluer les postes afin d'optimiser les avantages des technologies d'IA.
Éducation : étape cruciale pour assurer la préparation et la compétence du personnel dans l'utilisation efficace de l'IA, notamment la formation sur les fonctionnalités, les biais potentiels et les meilleures pratiques d'intégration.
Performances : mesure de l'impact et de l'efficacité des systèmes d'IA dans des contextes réels, ce qui apporte des informations utiles sur leurs avantages et les domaines à améliorer.
Ces étapes sont illustrées à la figure 1 et examinées ci-dessous.
Figure 1 : L'approche STEP
Segmentation
La segmentation offre un cadre systématique pour l'analyse des activités au sein des procédures parlementaires en délimitant les processus et les tâches connexes.
La segmentation consiste à classer les tâches en trois catégories distinctes :
Tâches que l'IA ne peut ou ne doit pas accomplir conformément aux décisions prises par les responsables de la gouvernance de l'IA.
Tâches pour lesquelles l'IA peut compléter les actions du personnel (renforcement).
Tâches pouvant être automatisées par l'IA (automatisation).
Cette approche met l'accent sur le fait que le personnel parlementaire doit prendre l'initiative de la segmentation des tâches, en s'appuyant sur son expertise du domaine pour identifier les tâches adaptées à l'intégration de l'IA. Elle souligne également l'importance de l'expérimentation des outils d'IA par le personnel avant leur adoption à grande échelle, afin de pouvoir évaluer leur adéquation, leur facilité d'utilisation et leur efficacité dans des contextes réels.
En adoptant une approche proactive de la segmentation des tâches après une analyse des activités ou des compétences professionnelles, les parlements peuvent optimiser les avantages des systèmes d'IA tout en garantissant leur adéquation avec les objectifs et les priorités de l'organisation. Il sera essentiel de disposer d'une liste claire des tâches identifiées en vue d'un renforcement ou d'une automatisation lors de la phase de conceptualisation. Dans un contexte de GPP d'IA, ces tâches deviennent les premières candidates à la transformation numérique.
Transition
La phase de transition de l'approche STEP se concentre sur l'évolution des fonctions des membres du personnel parlementaire à mesure que leurs tâches sont renforcées ou automatisées du fait de l'intégration de systèmes d'IA.
Au cours de cette phase, les ressources libérées par la mise en œuvre de l'IA sont soigneusement examinées et affectées à l'une des trois catégories suivantes :
Suppression de poste : les ressources sont redéployées vers d'autres fonctions au sein du parlement.
Évolution de poste : les tâches précédemment effectuées par du personnel expérimenté sont désormais prises en charge par des systèmes basés sur l'IA.
Enrichissement de poste : les membres du personnel ont l'opportunité de consacrer du temps à des tâches ayant une plus grande valeur ajoutée, d'acquérir des connaissances plus approfondies dans leur domaine ou de participer à des activités de renforcement des compétences, telles que la préparation des supports de formation.
En gérant stratégiquement cette transition, les parlements peuvent optimiser l'affectation des ressources, améliorer la productivité du personnel et tirer parti du potentiel de transformation des technologies de l'IA.
Éducation
Dans le contexte de l'intégration de l'IA au sein du parlement, la formation représente une approche multiforme visant à stimuler une culture de formation continu et de développement des compétences, en mettant particulièrement l'accent sur l'intégration d'une éthique de la formation à l'IA dans la culture de l'organisation. Ainsi, les parlements doivent fréquemment réexaminer et mettre à jour les supports de formation pour s'assurer qu'ils suivent l'évolution des tendances et des meilleures pratiques en matière d'IA, et repenser régulièrement le processus de segmentation pour identifier de nouvelles opportunités d'intégration de l'IA.
Le personnel parlementaire peut s'inscrire à des cours de certification permettant d'acquérir les connaissances et les compétences nécessaires dans le cadre de ses fonctions pour exploiter efficacement les solutions d'IA. Ces compétences peuvent inclure l'optimisation des documents ou de la priorité des données de l'organisation, la maîtrise de la conception des invites afin de créer des commandes ou des invites efficaces pour les systèmes d'IA, et l'évaluation de la validité des prédictions faites par ces systèmes.
Performances
La phase d'évaluation des performances prend acte du fait que l'introduction de systèmes d'IA dans les parlements représente un tournant plutôt qu'une simple évolution de la dynamique opérationnelle. L'évaluation des performances englobe les aspects suivants :
Redéfinir chaque mesure des performances annuelles pour englober des facteurs tels que la rapidité, l'efficacité, l'exactitude et la créativité, en reflétant la contribution des systèmes d'IA et de la formation correspondante.
Identifier et mesurer les indicateurs de performance appropriés pour les systèmes d'IA afin de déterminer si ces systèmes ont un impact mesurable en adéquation avec les objectifs stratégiques de l'organisation.
Évaluer régulièrement la viabilité et l'efficacité des systèmes d'IA, grâce à des boucles de retour d'information fournissant des mesures qualitatives utiles pour évaluer les taux d'adoption et la satisfaction des utilisateurs.
Évaluer l'efficacité des programmes de formation liés à l'IA et mettre à jour en permanence les supports pédagogiques afin de garantir que le personnel reste au fait des dernières avancées et méthodologies en matière d'IA.
Suivre de près la disponibilité des nouvelles technologies d'IA et réexaminer la segmentation des tâches en conséquence.
Résumé
L'approche STEP fournit aux parlements une méthode structurée et adaptable de gestion des performances de l'IA. Elle permet de garantir l'adéquation avec les objectifs de l'organisation, d'optimiser l'affectation des ressources et de porter à son maximum l'impact global des investissements dans l'IA. En adoptant cette approche, les parlements peuvent évoluer en toute confiance dans le paysage complexe des projets d'IA, en stimulant l'innovation, l'efficience et l'efficacité des processus législatifs et de la gouvernance.
