Artelys développe une IA améliorant la prise en compte des retours des Parisiens sur les détériorations urbaines
La Ville de Paris a souhaité développer une solution d’analyse automatique et de classification des commentaires laissés par les utilisateurs de l’application « Dans ma Rue » en collaboration avec Artelys. Objectif : faciliter la remontée d’informations aux services concernés et améliorer le traitement des signalements au service des Parisiens.
L’application “Dans ma Rue”
Pour améliorer la qualité de l’espace public et mieux répondre aux attentes des Parisiens dans une démarche participative, et dans le cadre de son plan de transformation numérique, la Ville de Paris a développé l’application « Dans Ma Rue » permettant de signaler toute anomalie constatée sur la voie publique et dégradation des équipements de la Ville (un mobilier urbain dégradé, des graffitis, un trou sur la chaussée, etc.).
Suite aux interventions des agents de la Ville de Paris, les utilisateurs de l’application sont invités à évaluer leur satisfaction et doivent laisser un commentaire pour expliciter leur mécontentement en cas de note faible.
Une solution opérationnelle de veille de la qualité de service
La solution développée s’appuie sur des algorithmes puissants de Natural Language Processing (NLP), technique permettant d’interpréter du texte en langage naturel : par des techniques de stemming (identification de la racine des mots), Part Of Speech (POS) tagging (identification de la fonction des mots), etc., il est possible d’interpréter automatiquement les commentaires.
Suite à l’interprétation du contenu des messages, des algorithmes d’intelligence artificielle synthétisent l’information en classifiant les commentaires en typologies de mécontentement (retard de traitement, service non rendu, service partiellement rendu, etc.). L’équipe d’Artelys a ensuite créé un tableau de suivi au sein de l’outil de reporting de la Mairie de Paris. Les équipes de la Mairie de Paris peuvent désormais analyser les retours suivant des critères géographiques ou temporels. Chaque service peut par exemple visualiser le taux de satisfaction par arrondissement.
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