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Le DataLab de la gendarmerie, vecteur de l’innovation

Auteur : Gendarmerie nationale - publié le
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Lundi 23 mai, une trentaine de responsables d’innovation et chefs de projet en intelligence artificielle de diverses entreprises privées et administrations sont venus à la direction générale de la gendarmerie nationale afin de se voir présenter comment le ST(SI)² a conçu et organisé son DataLab pour traiter l'enjeu de l'innovation.

Depuis 2020, la gendarmerie nationale est membre de l’Innovation Makers Alliance (IMA), une association regroupant les responsables d’innovation et de R&D d’une centaine de grands groupes privés et d’administrations publiques. Assumant une forte culture de l’innovation, qui irrigue l’ensemble de ses services, l’institution est un acteur actif de cette association. C’est à ce titre qu’elle a organisé, lundi 23 mai, un événement d’immersion, appelé DeepDive, autour de la data-science et des bénéfices associés.

Le DataLab

Créé en septembre 2020, avec une équipe de préfiguration depuis 2019, le DataLab du Service des technologies et des systèmes d’information de la sécurité intérieure (ST[SI]²) est composé de neuf militaires : des officiers de carrière spécialisés dans le domaine de l’Intelligence artificielle (I.A.), des officiers commissionnés, recrutés après un parcours académique et/ou des expériences en start-up, et des sous-officiers spécialistes de la filière SIC (Systèmes d’information et de communication).

Ce mélange particulier et innovant entre spécialistes de data-science issus du monde privé et gendarmes de carrière formés à l’I.A. permet de répondre au mieux à la mission du DataLab : valoriser les données de l’institution en les utilisant pour concevoir des outils innovants, permettant de dégager des marges de manœuvre au profit des gendarmes de terrain et des états-majors centraux.

Pour remplir cette mission, le DataLab a progressivement développé trois pôles de compétence :

 - l’optimisation sous contraintes, qui permet de résoudre rapidement des problèmes complexes ;

 - l’analyse prédictive (machine learning, deep learning) ;

 - le traitement automatique du langage naturel.

Ouvrir le champ des possibles

La maîtrise de ces technologies permet de disposer de leviers d’action variés et nombreux, tels que l’optimisation de la planification annuelle des escadrons, au profit du Centre national des opérations (CNO), ou encore des outils de simulation (plan annuel de mutation, plan de charge des écoles), au profit de la Direction des personnels militaires (DPMGN).

Cela offre également pour le futur la possibilité d’imaginer de nouveaux services. Ainsi, le DataLab mène des travaux prospectifs dans le but de rendre « intelligente » la future plainte en ligne, en posant automatiquement les questions pertinentes, évitant ainsi au plaignant de devoir se rendre en brigade pour compléter sa déposition.

Sur un plan plus proche, le DataLab axe actuellement ses efforts sur deux thématiques : faire bénéficier les Centres d’opérations et de renseignement de la gendarmerie (CORG) des capacités de l’I.A., en anticipant la charge de travail attendue pour mieux concevoir le service par exemple, et faire gagner du temps aux gendarmes, en facilitant certaines tâches, grâce au speech-to-text.

DeepDive, un événement d’immersion

Cette matinée d’immersion, organisée conjointement avec l’IMA, a donc permis à la trentaine d’acteurs présents de bénéficier des retours d'expérience du DataLab sur ces différents sujets et d’échanger longuement sur la problématique cruciale du passage à l'échelle des prototypes. De manière générale, les solutions et outils développés par les DataLab doivent impacter réellement les métiers. Développer des algorithmes ou entraîner des modèles de deep learning n’est pas un objectif en soi, mais seulement le moyen d’aider les utilisateurs finaux. Il s’agit donc de ne pas s’arrêter à la phase de prototypage, mais au contraire d’intégrer les solutions développées au sein des systèmes d’information existant, afin de les rendre pleinement utilisables. Sur ce sujet, les participants ont notamment pu découvrir la stratégie d’industrialisation mise en place par le ST(SI)² lors du passage à l’échelle de l’assistant P4S.