Le grand nombre de stocks et de retards dans le secteur public général est inquiétant pour un marché conçu pour servir les électeurs. L’été dernier, l’actualité a été marquée par la durée d’attente de quatre mois pour recevoir des passeports, une augmentation substantielle par rapport à la norme d’avant la pandémie de 6 à 8 semaines. Plus récemment, l’Irs (INTERNAL REVENUE SERVICE) a révélé qu’il avait obtenu au cours de la saison fiscale 2022 15 fois le nombre normal d’arriérés de production, parallèlement à sa préparation pour progresser.
Ces stocks fréquemment médiatisés n’existent pas en raison d’une absence d’effort. Le secteur a en fait fait des progrès grâce aux améliorations technologiques au cours des dernières années. La technologie héritée et les processus obsolètes continuent de harceler certains des départements les plus populaires de notre pays. Les agences d’aujourd’hui doivent adopter les efforts de transformation numérique développés pour minimiser les arriérés de données, améliorer les temps de réponse des citoyens et obtenir de meilleurs résultats pour les agences.
En accueillant les services d’apprentissage automatique (ML) et en incluant des améliorations dans le traitement du langage naturel (NLP), les stocks peuvent appartenir au passé.
Comment le ML et l’IA peuvent relier les mondes physique et numérique
Qu’il s’agisse de dossiers fiscaux ou de demandes de passeport, le traitement manuel des éléments prend du temps et est sujet à des erreurs du côté de l’envoi et de la réception. Un expéditeur peut examiner incorrectement une boîte incorrecte ou le destinataire peut interpréter le chiffre « 5 » comme la lettre « S ». Cela produit des retards de traitement inattendus ou, pire encore, des résultats incorrects.
Mais la gestion du problème croissant des fichiers gouvernementaux et des stocks d’informations n’est pas aussi simple et nette que le téléchargement des détails vers les systèmes de traitement. La grande variété de fichiers et d’informations sur les citoyens entrant dans les entreprises dans différents formats et états d’informations non structurés, souvent avec une mauvaise lisibilité, rend presque impossible l’extraction fiable et efficace de données pour la prise de décision en aval.
Accueillir l’intelligence artificielle (IA) et l’intelligence artificielle dans les opérations gouvernementales quotidiennes, tout comme d’autres marchés l’ont fait ces dernières années, peut fournir l’intelligence, la dextérité et l’avantage nécessaires pour rationaliser les procédures et permettre une – fin de l’automatisation des processus centrés sur les documents.
Les entreprises du gouvernement fédéral doivent comprendre que le véritable changement et le succès durable ne se caractériseront pas par des patchworks rapides construits sur la reconnaissance optique de caractères (OCR) traditionnelle ou des solutions d’automatisation alternatives, compte tenu de l’énorme quantité de données entrantes.
Il est possible de relier les mondes physique et numérique grâce au traitement intelligent des fichiers (IDP), qui s’appuie sur des conceptions ML propriétaires et sur l’intelligence humaine pour catégoriser et convertir des formats de documents complexes et lisibles par l’homme. Les fichiers PDF, les images, les e-mails et les types numérisés peuvent tous être transformés en informations structurées et lisibles par machine à l’aide d’IDP. Il le fait avec une précision et une efficacité supérieures à celles des alternatives traditionnelles ou des techniques manuelles.
Dans le cas de l’IRS, inondé de millions de fichiers tels que les formulaires 1099 et les W-2 des personnes, les conceptions ML avancées et l’IDP peuvent immédiatement identifier le fichier numérisé, extraire le texte imprimé et manuscrit et structurer dans un format lisible par machine. Cette approche automatisée accélère les délais de traitement, intègre une assistance humaine si nécessaire et est extrêmement efficace et précise.
Faire progresser les efforts de ML avec le NLP
En plus de l’automatisation et de l’IDP, la présentation des innovations en matière de ML et de NLP peut considérablement soutenir la quête du secteur pour améliorer les processus et réduire les arriérés. La PNL est un lieu de technologie informatique qui traite et comprend le texte et les mots parlés comme le font les humains, traditionnellement fondé sur la linguistique informatique, les données et la science des données.
Le domaine a en fait connu des développements substantiels, comme l’introduction de modèles de langage complexes qui contiennent plus de 100 milliards de critères. Ces conceptions peuvent alimenter de nombreuses tâches de traitement de texte complexes, telles que la classification, la reconnaissance vocale et la traduction de fabricant. Ces développements pourraient prendre en charge une extraction de données encore plus élevée dans un monde envahi par les fichiers.
Pour l’avenir, la PNL est en passe d’atteindre le niveau de capacité de compréhension de texte comparable à celui d’un travailleur du savoir humain, grâce aux améliorations technologiques guidé par une profonde connaissance. Des progrès comparables en matière d’apprentissage en profondeur permettent également à l’ordinateur de comprendre et de traiter d’autres éléments lisibles par l’homme, tels que des images.
Pour le secteur public en particulier, il peut s’agir d’images constituées de réclamations pour dépréciation ou d’autres types ou applications consistant en plus que du simple texte. Ces développements pourraient également améliorer les étapes en aval des procédures du secteur public, telles que la prise de décision basée sur le blanchiment d’argent pour les agences déterminant l’assistance-chômage, la couverture d’assurance Medicaid et d’autres services gouvernementaux importants.
Ne pas s’améliorer n’est plus un choix
Bien que nous ayons vu une poignée d’améliorations prometteuses du changement numérique, l’appel à une modification systémique n’a pas encore été pleinement répondu.
Veiller à ce que les entreprises aillent au-delà des correctifs et investir dans différents systèmes hérités est nécessaire pour progresser aujourd’hui. Le patchwork et les investissements financiers dans des procédures obsolètes ne supportent pas les nouveaux cas d’usage, sont fragiles au changement et ne peuvent pas faire face à des augmentations de volume inattendues. Au lieu de cela, l’introduction d’un service flexible qui peut prendre les fichiers les plus compliqués et les plus difficiles à lire de l’entrée au résultat doit être une évidence.
Pourquoi ? Les citoyens méritent davantage des agences qui les servent.
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