Scénario n° : 001
Auteur : Département informatique, Chambre des députés d'Italie
Date : 22 mai 2024
Objectif :
Classer automatiquement les actes d'orientation et de contrôle du gouvernement suivant le thésaurus EuroVoc, au moyen d’un algorithme d'apprentissage automatique de classement.
Acteurs :
- Services opérationnels
- Système de classification
Conditions préalables :
- Existence d’une base de données de documents servant de données d'apprentissage
- Connaissance du thésaurus EuroVoc
- Modèle IA de classification entraîné à attribuer des libellés aux documents
Scénario :
- Un nouvel acte d'orientation ou de contrôle du gouvernement est proposé et introduit dans la base de données.
- Le modèle de classification propose les libellés EuroVoc les plus adaptés à cet acte.
- L'utilisateur peut accepter ou modifier la liste des libellés.
- Les libellés associés à l'acte sont stockés sous forme de métadonnées.
Résultats attendus :
- L'attribution de libellés EuroVoc aux documents est plus efficace.
Problèmes potentiels :
- Données asymétriques
- Modèle non interprétable (p. ex. réseaux neuronaux)
- Apprentissage long (et peu évolutif en termes de volume de données d’entraînement)
- Certains types de modèles pourraient ne pas résister à des valeurs aberrantes
- Empêcher le surapprentissage
Données requises :
- Base de données des actes d'orientation et de contrôle
Intégration à d'autres systèmes :
- Base de données des actes d'orientation et de contrôle
Indicateurs de réussite :
- Réduction du temps nécessaire pour classer les actes d'orientation et de contrôle
- Pourcentage d'actes de contrôle classés sans aucune modification humaine des libellés
- Temps de réponse moyen nécessaire pour établir la classification