Passeport, courrier, photo d’identité : dans l’administration, l’IA sait déjà lire à la place de vos agents. Reste à savoir qui tranche. Voici les règles que Lya & Co s’impose pour que la machine fasse gagner du temps sans jamais décider de l’issue d’un dossier.

Dans une administration, le temps se perd rarement au moment de décider, mais avant : ressaisir un passeport, trier un courrier, vérifier une photo. C’est là que l’IA est utile, et là qu’apparaît la tentation : puisque la machine lit, pourquoi ne déciderait-elle pas ?

Notre réponse est toujours la même. Sur e-Visa et e-Archives, nos plateformes pour les institutions, l’IA lit et propose ; l’issue d’un dossier reste une décision humaine.

Lire n’est pas décider

Sur e-Visa, la lecture automatique du passeport remplit le formulaire, mais c’est le demandeur qui confirme chaque information avant de continuer.

La machine a un droit de refus, limité aux fichiers inutilisables : une photo reprise d’un tirage papier, un fond franchement sombre, un passeport déposé à la place d’un billet d’avion. Elle demande alors de reprendre la pièce, rien de plus.

Certaines tâches ne sont volontairement pas automatisées : l’agent consulaire compare lui-même, à l’œil, le visage de la photo et celui du passeport. Il peut aussi redemander une photo pourtant acceptée par les contrôles automatiques.

Quant à la décision sur le visa, elle revient au consul : l’envoi de la réponse peut être automatisé, jamais la décision.

Même logique sur e-Archives : la machine propose l’étagère où ranger l’original papier, l’archiviste la confirme. Et l’assistant qui répond aux questions sur l’archive cite ses sources : chacun peut vérifier.

Quand l’IA hésite, un humain tranche

Une IA utile sait dire qu’elle doute. Encore faut-il que ce doute revienne à la bonne personne.

• Des champs signalés. Quand la lecture d’un champ du passeport est incertaine, le demandeur voit « Vérifiez cette valeur » au lieu d’une donnée présentée comme acquise.
• Un second lecteur, ciblé. Le film holographique de sécurité masque parfois un champ, comme le lieu de naissance. Plutôt que de le deviner, la lecture le laisse vide, puis un second moteur est sollicité pour ce champ seulement, sans écraser le reste. Le demandeur relit ensuite le tout.
• Deux avis concordants. Une photo n’est refusée pour un fond non uni que si l’avis de l’IA et une mesure objective des pixels sont d’accord. Sinon, elle passe avec un avertissement.
• « Averti à la saisie ». Si le demandeur passe outre l’avertissement sur le fond ou le cadrage de sa photo, sa demande n’est pas bloquée : l’agent voit cette mention dans le dossier et tranche.

Autre constat, sur les archives : l’IA se déclarait sûre d’elle presque à chaque fois, qu’elle ait tort ou raison. L’assurance qu’une machine s’attribue ne prouve donc rien. Nous nous fions plutôt à un signal indépendant : sa proposition concorde-t-elle avec l’étagère de documents semblables déjà rangés ? Quand les deux s’accordent, l’archiviste confirme d’un geste rapide ; sinon, il examine la pièce.

Mesurer avant de déployer

Les réglages de la lecture automatique sont mesurés sur un banc d’essai : plusieurs dizaines de documents réels, d’une vingtaine de types (passeports, billets, actes, carnets de vaccination…), dont la bonne réponse a été établie à la main. Nous comparons, champ par champ, ce que lit la machine à cette référence.

Les améliorations de vitesse mises en service ont été mesurées hors du service réel : aucun rejet à tort, aucun champ en recul. La plupart s’activent par un simple réglage, réversible instantanément.

Ces mesures contredisent parfois l’intuition :

• Plus récent ne veut pas dire meilleur. Des versions récentes de moteurs de lecture ont été écartées : l’une lisait moins bien les documents manuscrits, une autre tronquait les prénoms composés. Le manuscrit, comme les carnets de vaccination remplis à la main, reste notre point faible connu : la relecture humaine y est indispensable.
• Plus rapide non plus. Un moteur deux fois plus rapide retrouvait beaucoup moins de champs sur des pièces d’identité et confondait nom et prénom. Il a été retiré le jour même, avant d’avoir servi à un seul demandeur.

La mesure sert aussi l’équité. Sur les photos réellement déposées, une règle stricte sur la couleur du fond en aurait refusé plus d’un tiers. Or les fonds bleus ou gris de studio sont légitimes : côté couleur, seul un fond franchement sombre est refusé.

Faute de calibrage en conditions réelles, la détection d’une expression non neutre n’est qu’un avertissement, pour ne pas pénaliser à tort certaines personnes. Le seuil de netteté, lui, a été calibré sur des photos réelles : il écarte les images nettement floues sans rejeter les photos acceptables.

Ne jamais embellir, toujours expliquer, garder la trace

Une photo d’identité n’est jamais retouchée : ni fond remplacé, ni lumière corrigée, ni visage embelli. Pour la photo déposée en ligne, seuls le cadrage et l’orientation sont ajustés. C’est d’ailleurs une exigence officielle au Royaume-Uni : la photo numérique d’une demande de passeport doit être « non modifiée par un logiciel » (« unaltered by computer software »).

Refus ou avertissement, tout s’explique en langage clair, avec la marche à suivre. Ainsi, cet avertissement : « Le fond de votre photo n’est pas uni, ce qui peut entraîner un refus de votre demande. Merci de la reprendre de préférence devant un mur clair et uni. »

Côté traçabilité, les refus importants sont vérifiés et consignés par notre système, et pas seulement affichés sur l’écran du demandeur.

IA dans l’administration : quatre questions avant de se lancer

L’IA peut soulager vos agents de la lecture, du tri et de la ressaisie, sans les priver de leur jugement. Avant tout projet, posez-vous quatre questions : qui décide ? Que se passe-t-il quand la machine doute ? Comment sa fiabilité a-t-elle été mesurée ? Que voit l’usager ?

Les principes décrits ici rejoignent des textes publics. L’Union africaine a approuvé en juillet 2024 une stratégie continentale pour l’intelligence artificielle, centrée sur l’Afrique et attachée à des pratiques éthiques, responsables et équitables. En Europe, le règlement sur l’IA classe à haut risque les systèmes qui aident les autorités compétentes à examiner les demandes de visa (annexe III, point 7, c). Il prévoit un contrôle humain effectif (article 14). Pour nous, ces textes sont des repères, pas un label.

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