L’IA, nouvel outil de lutte contre la corruption ?

Chaque année, la corruption ne cesse d’être présente et de causer des dommages dans le monde entier. Selon un rapport annuel réalisé par Transparency International, en 2020, la corruption était encore largement répandue dans le monde. Dans plusieurs pays, il s’agit même d’un phénomène endémique. Pire encore, le rapport montre que la corruption affecte et, dans de nombreux cas, ralentit la réponse mondiale face à la pandémie de covid-19. Malheureusement, l’argument selon lequel corruption et catastrophes s’alimentent mutuellement reste toujours valable aujourd’hui. Si la corruption est davantage présente dans certains pays, elle reste le problème de tous. Il est impossible de l’éliminer complètement, car elle est trop ancrée dans le tissu social.

Les nouvelles technologies offrent un certain espoir dans cette croisade mondiale contre la corruption. Par exemple, l’utilisation de l’intelligence artificielle (IA) dans les villes intelligentes montre comment les gouvernements peuvent offrir efficacement des services aux citoyens, tout en maintenant un niveau de corruption minimal, voire inexistant. Le potentiel de l’IA pour détecter et, finalement, réduire la corruption dans divers lieux de pouvoir est élevé. De ce fait, la lutte contre la corruption doit passer par l’IA, ainsi que par d’autres outils pour renforcer son efficacité.

• L’exploration de données pour lutter contre la corruption

Sans surprise, si l’IA est utilisée comme un outil de lutte contre la corruption, les mégadonnées et l’analytique seront également d’une aide précieuse. Pourquoi les mégadonnées peuvent-elles aider l’IA à lutter contre la corruption ? Dans un premier temps, les mégadonnées joueront un rôle essentiel dans la collecte et la compilation d’informations liées à la corruption provenant de diverses sources. Ces informations seront ensuite introduites dans les systèmes d’IA pour être traitées et analysées de manière prédictive.

L’exploration de données est le processus de collecte de données en quantités massives à partir de sources pertinentes avant qu’un système d’IA n’y recherche des modèles ou des anomalies afin de trouver des liens spécifiques entre les variables. L’utilisation de l’exploration de données dans la révolution actuelle de la science des données peut être comparée à l’extraction du charbon qui a joué un rôle primordial tout au long de la révolution industrielle. Pour autant, comment l’exploration de données résout-elle le problème de la corruption ?

Au cours des dix dernières années, Transparency International Georgia, un organisme de premier plan de lutte contre la corruption, a lancé un portail internet d’analyse et de suivi des marchés publics en open source. Ce portail permet aux utilisateurs d’obtenir des informations sur les processus d’attribution des marchés publics du gouvernement géorgien à partir de sources officielles. À l’aide de ces informations, les Géorgiens peuvent vérifier des opérations d’attribution de marchés spécifiques, les noms des entreprises qui soumettent une offre, ainsi que d’autres données statistiques et factuelles concernant la manière dont leur gouvernement dépense l’argent du contribuable. Cet accès simple à des données d’une telle importance permet à toute la population de vérifier la présence d’activités suspectes dans les informations électroniques relatives aux appels d’offres. Si des violations de la loi ou une éventuelle corruption des pouvoirs publics sont détectées, le contribuable peut déposer une plainte en ligne qui sera examinée par une commission spécialisée dans la résolution des litiges. Cette commission dispose d’un délai de dix jours pour examiner et traiter la plainte. L’exploration de données est le principal outil de collecte d’informations sur les marchés publics. Les mégadonnées incohérentes repérées lors de l’exploration sont utilisées par l’IA, qui saisit, simplifie et structure les informations en modules faciles à utiliser afin que tout le monde puisse les lire et les comprendre.

L’exploration de données peut être utilisée pour repérer des incohérences dans les différentes opérations enregistrées impliquant des autorités gouvernementales élues. Les incohérences trouvées sont liées à la manière dont le gouvernement dépense l’argent public.

Une fois la phase d’exploration terminée, l’analyse des données prend le relais. L’analytique est utilisée pour détecter les fraudes ou les autres irrégularités dans les documents en ligne et les sites internet des organismes privés ou publics. Pour lutter contre la corruption dans le secteur des marchés publics, ainsi que dans d’autres secteurs liés à l’administration, il est essentiel que des informations exactes et vérifiées soient systématiquement téléchargées sur les sites internet officiels des gouvernements. Des auditeurs extérieurs et des spécialistes des données doivent être engagés pour procéder à la vérification de toutes les informations téléchargées en ligne.

L’exploration de données et l’IA sont efficaces pour détecter les fraudes fiscales, améliorer le civisme fiscal, réduire le blanchiment d’argent et d’autres types de fraudes commises par des politiciens ou des fonctionnaires en lient avec la sphère politique. Ainsi, l’exploration de données et l’IA forment un duo puissant pour faciliter la détection et la prévention des activités illicites dans plusieurs secteurs, notamment celui des marchés publics.

• L’IA et la blockchain pour lutter contre la corruption dans l’industrie pharmaceutique

La blockchain et l’IA s’inscrivent dans une dynamique intéressante. Ces deux technologies possèdent également certaines faiblesses. Si les systèmes de blockchain  présentent des problèmes liés à l’évolutivité et à l’efficacité des données, l’IA comporte des lacunes dans des domaines tels que l’explicabilité, la confidentialité des données et la fiabilité. Lorsque ces deux technologies sont utilisées ensemble, elles comblent mutuellement leurs manques pour former une combinaison puissante. La blockchain apporte l’explicabilité et la confidentialité des données dans les systèmes d’IA, tandis que l’IA permet aux systèmes de blockchain d’intégrer une plus grande évolutivité qui peut être utile pour améliorer les performances, la gouvernance et la personnalisation.

La corruption n’est pas l’apanage de la sphère politique ou, en général, du secteur public. Elle est également présente dans le secteur privé. Au cours des dix dernières années, l’industrie pharmaceutique a fait l’objet de nombreuses accusations de corruption. Lorsque des cas de corruption et de fraude sont découverts dans les grandes entreprises pharmaceutiques (ou dans toute entreprise privée), l’entité responsable de ces éventuelles actions se voit infliger des pénalités, des amendes ainsi que d’autres sanctions. L’industrie pharmaceutique est régulièrement accusée d’accorder plus d’importance aux profits qu’à la vie des patients dans un hôpital.

Les systèmes d’IA et de blockchain peuvent aider à résoudre les problèmes de corruption et de fraude dans les entreprises pharmaceutiques. Par ailleurs, les informations dont disposent les patients concernant les pathologies et les médicaments peuvent être améliorées grâce à l’IA et aux systèmes de blockchain. Pour prévenir un type spécifique de corruption dans l’industrie pharmaceutique, il est essentiel que les patients soient bien informés. En effet, il arrive que des entreprises pharmaceutiques soudoient des médecins réputés pour mettre en avant leurs produits auprès de patients peu méfiants. Ces derniers, alors qu’ils étaient à la recherche d’un médicament spécifique, peuvent finir par acheter le produit que le médecin leur a recommandé. Or, si un patient est mieux informé, il ne se laissera plus duper par certains médecins qui tenteront de promouvoir des médicaments ou des produits uniquement pour que l’entreprise pharmaceutique qui les fabrique puisse augmenter ses revenus.

À bien des égards, la corruption dans l’industrie pharmaceutique, et dans d’autres domaines du secteur privé, peut différer de l’image que le public se fait du concept même de corruption. En utilisant la blockchain et l’IA, les entreprises pharmaceutiques ne peuvent plus verser de pots-de-vin aux médecins simplement pour promouvoir leurs produits.

La blockchain et l’IA favorisent une circulation plus rapide des informations et une sécurité des données renforcée, de sorte que de tels cas de corruption peuvent être évités dans l’industrie pharmaceutique. La présence croissante de l’IA dans les villes intelligentes peut donc réduire la corruption tant dans le secteur privé que dans le secteur public.

• L’analyse prévisionnelle pour anticiper les cas de corruption

Des chercheurs de l’université de Valladolid, en Espagne, ont mis au point un modèle conceptuel d’IA, doté de réseaux de neurones artificiels, capable de prévoir les cas de corruption qui pourraient survenir dans les trois prochaines années. Par exemple, les données générées par le système intègrent des facteurs tels que la taxe foncière dans une région, une hausse spectaculaire des prix du logement dans cette région, la création de toutes nouvelles entreprises et l’ouverture de succursales bancaires dans la région, afin de prévoir l’arrivée d’une potentielle activité publique corrompue.

Pour réaliser cette étude et créer ce modèle, les chercheurs ont utilisé des groupes de données sur les cas de corruption survenus en Espagne entre 2000 et 2012. Prévoir les cas de corruption peut être un véritable défi pour les systèmes d’IA, et l’utilisation de l’analyse prévisionnelle, qui consiste à utiliser des données pour prévoir des évènements futurs, est une bonne idée si de tels systèmes sont largement utilisés à l’avenir.

Les progrès technologiques et la présence de l’IA dans les villes intelligentes peuvent permettre à de tels systèmes de se développer.

• Les défis de l’exploitation de l’IA pour lutter contre la corruption

Comme toujours, toute application technologique à l’état de concept s’accompagne de son lot de problèmes. Pour l’IA, les deux principaux défis de son exploitation en tant qu’outil de lutte contre la corruption sont le manque d’explicabilité et le manque de données de qualité.

Le manque d’explicabilité laissera les administrateurs de réseau et les experts en IA sans solution, car ils seront dans l’incapacité de justifier certaines décisions de l’IA. L’utilisation du duo IA et chaîne de blocs est donc utile, comme cela a été expliqué plus haut.

Le problème du manque de groupes de données peut être résolu si les experts qui créent ces systèmes peuvent réaliser leurs recherches correctement et obtenir des informations concernant la plupart, sinon tous, les cas de corruption dans le passé récent et plus lointain. Ils pourront ainsi inclure ces informations dans leur modèle pour renforcer les groupes de données de formation.

En conclusion, l’utilisation de l’IA dans les villes intelligentes et ailleurs peut être utile pour lutter contre la corruption. Cependant, de nombreux éléments doivent être réunis pour que l’exploitation du système fonctionne efficacement. Par ailleurs, les chercheurs et les autres personnes impliquées dans ce processus doivent réfléchir correctement à la manière d’exploiter l’IA pour réduire la corruption.

Article traduit de Forbes US – Auteur : Naveen Joshi

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