L’article dont est tiré cette veille – LLaMandement, le LLM open source du gouvernement français – présente un nouveau modèle de Langage Large (LLM) développé par la DGFIP pour générer des résumés neutres des amendements parlementaires, afin d’aider les agents publics à traiter plus efficacement un grand volume d’amendements. Ce modèle, nommé LLaMandement, a été adapté au domaine législatif et a montré des performances proches de celles des rédacteurs humains, tout en étant plus rapide et économique en ressources.
Ce LLM ouvre de nouvelles perspectives pour l’innovation au sein de l’administration française. Il a été entraîné sur des milliers de paires d’amendements et de résumés, montrant une capacité à traiter des textes législatifs variés et complexes, provenant de différents ministères. L’utilisation de cette intelligence artificielle permet d’améliorer l’efficacité opérationnelle des agents tout en garantissant des résumés neutres et précis essentiels pour le processus législatif.
LLaMandement est un pas intéressant dans la modernisation des services publics en France et illustre de manière concrète comment l’intelligence artificielle, adaptée au domaine législatif, peut contribuer à rendre plus efficace, précis et fiable le processus d’analyse et de traitement des amendements par les agents du service public.
