Réflexions sur la mise en œuvre de la politique algorithmique du secteur public
Reflexiones sobre la implementación de las políticas de algoritmos en el sector público
Cet article fait partie de la «série de blogs sur les algorithmes ouverts» de l'OGP. Lire les autres articles de la série ici.
Au cours des dernières années, le mode de fonctionnement des gouvernements a subi une transformation importante, avec davantage de services numérisés pour une prestation efficace et efficiente. Les agences gouvernementales utilisent de plus en plus des algorithmes et des données sophistiqués pour la prise de décision publique sur des questions liées à la santé, l'éducation La responsabilité au sein du système d'éducation publique est essentielle pour améliorer les résultats et la réussite, et la responsabilité est presque impossible sans des politiques transparentes et des opportunités de participation ..., la migration et d'autres domaines politiques clés. Rendre l'utilisation des algorithmes par le secteur public plus transparente et responsable est cruciale pour garantir que les technologies numériques ne sont pas utilisées à mauvais escient et que les droits des utilisateurs et des citoyens, y compris l'utilisation des données personnelles de manière éthique, sont protégés.
Intérêt public accru pour l'utilisation d'algorithmes pour la prise de décision publique, qui peut émerger à la suite de scandales tels que Algorithmes SyRI aux Pays-Bas et algorithmes de notation d'examen au Royaume-Uni, suscitent des inquiétudes mais constituent également une occasion précieuse de sensibiliser au sein et à l'extérieur du gouvernement à l'importance d'accroître la transparenceSelon les articles de gouvernance de l'OGP, la transparence se produit lorsque "les informations détenues par le gouvernement (y compris sur les activités et les décisions) sont ouvertes, complètes, opportunes, librement accessibles au public... Plus et Responsabilité publiqueSelon les articles de gouvernance de l'OGP, la responsabilité publique se produit lorsque "les règles, réglementations et mécanismes en place appellent les acteurs gouvernementaux à justifier leurs actions, à agir sur les critiques... Plus d'algorithmes.
Plusieurs membres de l'OGP, dont la France, les Pays-Bas et la Nouvelle-Zélande, utilisent désormais leurs plans d'action OGP pour faire progresser la transparence, la participation et la responsabilité des algorithmes gouvernementaux. En novembre 2020, l'OGP a organisé un échange en ligne avec des représentants gouvernementaux d'agences d'exécution du Canada, de France, de Nouvelle-Zélande et du Royaume-Uni. Ce réseau s'est réuni pour la première fois, en mai 2020 et continuera à se rassembler tous les trimestres, abordant diverses questions politiques liées à la responsabilité algorithmique. Ils seront rejoints par différents partenaires de la société civile et experts, en fonction du sujet de discussion.
Cette discussion la plus récente s'est concentrée sur le partage d'expériences nationales sur la coordination intergouvernementale et le renforcement des capacités dans les agences gouvernementales compétentes pour soutenir la mise en œuvre de la responsabilité algorithmique. Le groupe a été rejoint par Amba Kak, directrice des politiques et programmes mondiaux à Institut AI Now de l'Université de New York, qui ont partagé des exemples de lacunes et de défis sur lesquels ils avaient consulté les gouvernements. Voici quelques-unes des questions de conception et de mise en œuvre mises en évidence dans la discussion:
1. Portée et définition des algorithmes: Parvenir à une compréhension commune de la notion et de la portée d'une politique algorithmique est l'un des plus grands défis de conception de politique. Il n'y a pas de politique «universelle». Le contenu et la portée dépendent du service que le gouvernement fournit au public et des problèmes abordés - ce qui rend difficile l'adoption d'une approche plus large et la création de directives complètes pour les agences gouvernementales compétentes. Certaines des principales questions qui doivent être abordées lors de la conception de la responsabilité algorithmique sont:
- Technologie vs impact: L'accent doit-il être mis sur la technologie utilisée ou sur l'impact (ou plutôt sur la décision) ? Le groupe a noté l'efficacité de se concentrer sur l'impact pour déterminer les règles, plutôt que sur la technologie elle-même. En ce qui concerne les technologies qui devraient être impliquées dans le champ d'application, l'une des principales questions soulevées était les défis de définition de l'intelligence artificielle (IA). Ce qui a été observé, c'est que plusieurs instruments politiques utilisent «prise de décision automatiséeAlors que les gouvernements se tournent de plus en plus vers les algorithmes pour soutenir la prise de décision pour les services publics, la transparence et la responsabilité de l'utilisation des algorithmes sont nécessaires pour minimiser leurs dommages et augmenter ... Plus» comme terme générique plutôt qu'IA. Cela déplace l'attention sur la fonction, l'utilisation et l'impact de ces systèmes dans leur ensemble plutôt que sur des définitions plus étroites. D'autres questions clés incluent : qu'est-ce qui devrait et ne devrait pas être considéré comme des exemptions ? Comment prendre en compte les principes d'éthique des données ?
- Périmètre sectoriel: Doit-on prendre une portée large ou étroite? Quels secteurs devraient être couverts? Les praticiens ont identifié un chevauchement à la fois sectoriel et réglementaire dans la mise en œuvre des principes de conception.
- Design et la mise en oeuvre: L'approche basée sur les risques convient-elle bien pour guider les agences sur ce sur quoi se concentrer? Comment pouvons-nous apporter la responsabilité algorithmique au unique d'algorithmes, et pas seulement dans la mise en œuvre? La plupart des fonctionnaires du groupe considèrent qu'il est tout aussi important d'intégrer ces principes aux deux étapes dans les ministères. L'un des principaux défis identifiés est de déterminer comment harmoniser les nouvelles réformes avec les cadres juridiques existants. Certains pays jugent utile de lier les réformes à leurs cadres préexistants d'éthique et de protection des données lorsqu'ils ont été co-créés avec la société civile et des experts.
2. Mandaté par la loi, la politique ou une approche volontaire: L'application de la responsabilité algorithmique dans les différentes agences gouvernementales qui utilisent des algorithmes dans leur travail est également un aspect clé à considérer. Différents modèles sont en place:
- Mandaté par la loi: La France a un cadre juridique exigeant des algorithmes ouverts, de sorte que la portée de la politique est définie dans la loi. Les administrations devraient publier en ligne une liste d'algorithmes lorsqu'ils sont utilisés pour prendre des décisions qui ont un impact sur la vie des citoyens.
- Mandaté par la politique: Le Canada a un La directive publié par le comité de surveillance des finances et des opérations du gouvernement fédéral, qui établit des exigences sur la façon dont les algorithmes peuvent être utilisés pour soutenir la prestation de services aux citoyens. Le respect de cette directive est obligatoire pour les ministères du gouvernement fédéral canadien.
- Volontaire: En Nouvelle-Zélande, l'approche des algorithmes est basée sur un engagement public des agences gouvernementales et non sur une norme légale. Le pays a créé une charte d'algorithmes (y compris dans le cadre d'un Engagement de l'OGP) qui a fait l'objet d'une consultation publique et travaille actuellement à sa mise en œuvre. Comme dans toute approche volontaire, l'un des défis est que toutes les agences ne se sont pas engagées à mettre en œuvre la charte. Il est important de considérer que bon nombre de ces changements se produisent avant que les cadres juridiques ne soient établis. C'est une contrainte mais aussi une opportunité qui a permis des mouvements plus rapides et plus agiles. Tester des approches pour la responsabilité algorithmique au sein du secteur public semble possible.
3. Responsabilité des agences dédiées
L'un des défis mis en évidence par le groupe était la mise en œuvre de la responsabilité de la prise de décision algorithmique dans les contextes où la prestation de services se faisait à travers une chaîne de départements différents, chacun avec des mandats différents et responsable de différents éléments de la chaîne de prestation. Dans de tels cas, il est possible que différentes agences soient responsables de la collecte des données et d'autres de l'utilisation des données. Alors que certains utilisent les données pour les processus internes du gouvernement, d'autres sont axés sur la prestation de services. Par conséquent, l'une des principales questions politiques qui se pose est de savoir à quelles étapes les outils et mesures de responsabilisation devraient être mis en place.
Le changement de culture entre les services gouvernementaux est un autre défi qui a été identifié: au départ, on pensait que la mise en œuvre des technologies numériques nécessitait uniquement les services informatiques. Nous avons maintenant appris qu'il est nécessaire d'adopter une approche multidisciplinaire qui inclut les aspects juridiques, de confidentialité, d'impact, de conception centrée sur l'utilisateur et de livraison.
D'autres défis sont que ces agences ont des priorités politiques concurrentes et gèrent des ressources limitées, ce qui augmente la nécessité de trouver un équilibre entre ce qui est utile et ce qui peut être humainement exigé d'elles. Il existe également une perspective selon laquelle consacrer des ressources à la transparence et à la responsabilité peut se faire au détriment de l'innovation.
4. Canaux d'engagement
Une partie de la gouvernements participantsLes pays et les sections locales participant à l'OGP - souvent appelés membres de l'OGP - se sont engagés à travailler avec la société civile pour renforcer leur adhésion aux valeurs du gouvernement ouvert. Pour rejoindre OGP en tant que pa ... ont contacté de manière proactive les agences compétentes ou mis en place des groupes de travail pour coordonner le travail intra-gouvernemental. Par exemple:
- Etalab en France a mis en place un groupe de travail avec des agences gouvernementales compétentes, y compris des gouvernements locaux.
- En Nouvelle-Zélande, Stats NZ et le responsable gouvernemental des données ont établi des liens avec les agences compétentes pour promouvoir l'application de la Charte des algorithmes et travaillent avec les plus grandes agences du pays pour coordonner sa mise en œuvre. Au total, 26 organisations gouvernementales ont adhéré à la Charte des algorithmes.
- Lors de la rédaction de sa Directive sur la prise de décision automatisée, le Canada a tenu des consultations dans différentes villes du pays avec des représentants du gouvernement, des universitaires, des experts juridiques et la société civile.
La pertinence de communiquer l'importance des algorithmes et leur utilisation au public et aux collègues fonctionnaires est également essentielle. Le gouvernement français, par exemple, a créé un court vidéo pour expliquer un algorithme.
Prochaines étapes
Ce groupe continuera à se réunir en 2021 et à impliquer un groupe plus large de gouvernements, de la société civile et de partenaires internationaux d'autres régions pour faire avancer cette discussion. Nous explorerons également les questions relatives à la transparence et à la responsabilité des marchés publics d'algorithmes et de systèmes d'IA, aux biais algorithmiques, aux systèmes de responsabilité, aux normes internationales et aux cas d'utilisation concrets.
Crédit d'image en vedette: heylagostechie via Unsplash
Este artículo forma parte de la serie de artículos sobre algoritmos abiertos de OGP. Para leer el resto de los artículos de la serie, haz clic aquí.
En los últimos años, la forma de operar de los gobiernos se ha transformado significativamente, pues muchos servicios se han digitalizado para una mayor eficiencia y efectividad. Cada vez es más frecuente que las instituciones de gobierno utilicen algoritmos y datos sofisticados para apoyar la toma de decisiones en temas relacionados con la salud, educación, migración y otras áreas de política. La transparencia y rendición de cuentas del sector público en su uso de los algoritmos es fundamental para evitar malos usos alrededor de las tecnologías digitales y asegurar que los derechos de las y los usuarios y de la ciudadanía incluyendo el uso ético de los datos personales estén protegidos.
En ocasiones, el interés en el uso de los algoritmos para la toma de decisiones surge como consecuencia de escándalos como el caso de los algoritmos SyRI de los Países Bajos y los algoritmos para la calificación de exámenes del Reino Unido. Esto es una razón para preocuparse, pero también una oportunidad para sensibilizar a actores de fuera y dentro del gobierno sobre la importancia de la transparencia y la rendición de cuentas de los algoritmos.
Varios miembros de OGP, incluyendo a Francia, los Países Bajos y Nueva Zelanda, están aprovechando sus planes de acción de OGP para mejorar la transparencia, rendición de cuentas y participación en los algoritmos de gobierno. En noviembre de 2020, OGP organizó un intercambio virtual con funcionarios de las instituciones implementadoras de Canadá, Francia, Nueva Zelanda y el Reino Unido. Esta red se reunió por primera vez en mayo del 2020 y seguirá reuniéndose cada trimestre para discutir temas relacionados con la rendición de cuentas de los algoritmos. Además, en estas sesiones participarán organizaciones de la sociedad y diversos expertos dependiendo del tema a discutir.
La sesión más reciente se enfocó en compartir experiencias sobre esfuerzos intergubernamentales de coordinación y desarrollo de capacidades en instituciones de gobierno para apoyar la implementación de mecanismos de rendición de cuentas en los algoritmos. Al grupo se unió Amba Kak, directora de política global y programas en el Instituto AI Now de la Universidad de Nueva York, quien compartió retos que había consultado con gobiernos. A continuación presentamos algunos puntos sobresalientes:
1. Alcance y definición de los algoritmos
Uno de los retos asociados más importantes al diseño de políticas es tener un entendimiento común sobre la noción y el alcance de las políticas de algoritmos. El contenido y alcance dependerán del servicio ofrecido al público y de las problemáticas que busca atender, por lo que es un reto establecer lineamientos generales para las instituciones de gobierno. Las siguientes son algunas de las principales preguntas a responder en el diseño de mecanismos de rendición de cuentas para los algoritmos:
- Tecnología vs. impacto: ¿El enfoque debe ser en la tecnología o el impacto (o en la decisión)? El grupo comentó que enfocarse en el impacto para determinar las reglas es más efectivo que enfocarse en la tecnología en sí misma. En términos de qué tecnologías deben involucrarse en el alcance, una de las preguntas clave se relaciona con retos de definición de la inteligencia artificial (IA). Se ha observado que varios instrumentos de política utilizan la “toma de decisiones automatizada” como un término sombrilla y no el concepto de IA, transfiriendo el enfoque hacia la función, uso e impacto de los sistemas en general y no en definiciones más estrechas. Otras preguntas clave son: ¿Qué debe y no debe ser considerado una excepción? ¿Cómo pueden incorporarse los principios de la ética de datos?
- Alcance sectorial: ¿Es recomendable implementar un alcance amplio o más definido? ¿Qué sectores deben cubrirse? Se ha identificado una superposición sectorial y regulatoria en la implementación de los principios de diseño.
- Diseño e implementación: ¿Es recomendable implementar un enfoque basado en riesgos para guiar a las instituciones sobre el enfoque que deben tomar? ¿Cómo podemos incorporar la rendición de cuentas de los algoritmos desde el diseño y no solamente durante la implementación? En la opinión de la mayoría de los funcionarios, es igualmente importante incorporar estos principios en ambas fases en todos los departamentos de gobierno. Un reto clave es determinar cómo armonizar las reformas de nueva creación con los marcos legales existentes. Para algunos países fue útil vincular reformas con sus marcos existentes de ética y protección de datos en sus procesos de cocreación con expertos y la sociedad civil.
2. Obligatorio por ley o política o de forma voluntaria
La aplicación de mecanismos de rendición de cuentas en los algoritmos en las diferentes instituciones de gobierno es un aspecto importante a considerar. En ese sentido, existen diferentes modelos:
- Obligatorio por ley: Francia cuenta con un marco legal que regula los algoritmos abiertos, por lo que el alcance de la política está definido en la ley. Los administradores están obligados a publicar en línea una lista de algoritmos cuando éstos son utilizados para tomar decisiones que impactan la vida de la ciudadanía
- Obligatorio por política: Canadá cuenta con una disposición emitida por el comité de supervisión financiera y de operaciones del gobierno federal que establece requisitos sobre el uso de algoritmos para la provisión de servicios públicos. Todos los departamentos del gobierno federal de Canadá deben cumplir con esta disposición.
- Voluntario: En Nueva Zelanda, la visión sobre los algoritmos se basa en un compromiso público por parte de las instituciones de gobierno, pero no existe un estándar legal. El país creó un estatuto (como parte de un compromiso de OGP) que fue sujeto a consulta pública y actualmente están trabajando en su implementación. Como cualquier acción voluntaria, un reto es que no todas las instituciones se han comprometido al estatuto.
Es importante tomar en cuenta que muchos de estos retos están ocurriendo antes del establecimiento de marcos legales. Esto representa una limitación, pero también una oportunidad que ha promovido un movimiento más ágil y rápido. Es posible probar mecanismos para la rendición de cuentas alrededor de los algoritmos en el sector público.
3. Responsabilidad de instituciones especializadas
Uno de los retos que identificó el grupo fue la implementación de mecanismos de rendición de cuentas alrededor de la toma de decisiones con algoritmos en contextos en los que la provisión de servicios ocurre a través de una serie de departamentos, cada uno de los cuales tiene mandatos diferentes y que son responsables de diferentes elementos a lo largo de la cadena de provisión del servicio. En dichos casos es posible que diferentes instituciones sean responsables de colectar datos y que otras tengan a su cargo el uso de dichos datos. Algunos grupos utilizan datos para procesos internos del gobierno y otros se enfocan en el servicio. Por lo tanto, una de las preguntas clave que surge es en qué etapas deben implementarse medidas y utilizar herramientas para la rendición de cuentas.
Otro reto identificado fue el cambio en la cultura entre departamentos de gobierno: inicialmente se creía que la implementación de las tecnologías digitales únicamente requería del apoyo del departamento de informática. Hoy sabemos que es necesario un enfoque multidisciplinario que incluye aspectos legales, de privacidad y de diseño centrado en las y los usuarios.
Además, estas agencias tienen muchas prioridades que atender y cuentan con recursos limitados, lo cual aumenta la necesidad de encontrar un equilibrio entre lo que es útil y lo que es factible. Finalmente, hay quienes opinan que dedicar recursos a la transparencia y rendición de cuentas podría limitar la innovación.
4. Canales de participación
Algunos miembros han contactado proactivamente a dependencias de gobierno y creado grupos de trabajo para coordinar el trabajo al interior del gobierno. Por ejemplo:
- En Francia, Etalab creó un grupo de trabajo con instituciones de gobierno relevantes que incluye gobiernos locales.
- En Nueva Zelanda, Stats NZ y el director de protección de datos del gobierno trabajó con las instituciones de gobierno relevantes para coordinar su implementación. Hasta la fecha, 26 instituciones gubernamentales se han unido a los estatutos sobre algoritmos.
- En el diseño de su disposición sobre toma de decisiones automatizada, Canadá organizó consultas en diferentes ciudades con representantes de gobierno, académicos, expertos en derecho y la sociedad civil.
Es de fundamental importancia comunicar la importancia de los algoritmos y su uso tanto al público como a otras instituciones de gobierno. Por ejemplo, el Gobierno de Francia publicó un video para explicar el algoritmo.
Siguientes pasos:
El grupo se seguirá reuniendo en 2021 e invitará a más grupos de gobierno, organizaciones de la sociedad civil y socios internacionales de otras regiones para seguir impulsando la conversación. Además, exploraremos diversos temas sobre transparencia, rendición de cuentas de los procesos de compra de algoritmos y sistemas de AI, sesgos de los algoritmos, estándares internacionales y casos de uso concretos.
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