Amendements résumés grâce à Llama 2 de Meta : une révolution signée chercheurs français

Hémicycle de l
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Une photo de l’hémicycle de l’Assemblée Nationale rempli de députés assistant à une réunion plénière illustre un article sur un nouvel outil développé par des spécialistes de l’intelligence artificielle et du big data. Sous l’impulsion de la direction générale des finances publiques (DGFiP), ces experts ont travaillé sur un outil visant à synthétiser les amendements en s’appuyant sur le modèle de langage Llama 2 développé par Meta.

Sommaire

Utilisation de l’intelligence artificielle pour simplifier le travail des législateurs

Chaque année, un grand nombre d’amendements sont déposés par les parlementaires, créant ainsi une masse de texte conséquente à traiter pour les agents publics. Pour faciliter cette tâche, la DGFiP en collaboration avec la Dila et la Dinum ont mis au point LlaMandement, un outil basé sur le traitement du langage naturel.

L’objectif de cette solution est de répondre aux défis liés au traitement manuel de nombreux amendements législatifs tout en conservant la précision d’un rédacteur juridique spécialisé. En s’appuyant sur le modèle Llama-2 70B, entraîné sur une base de 70 milliards de paramètres, l’outil se veut performant et équivalent à d’autres technologies d’intelligence artificielle telles que GPT-4 d’OpenAI.

Entraînement du modèle et tests concluants

Les chercheurs ont entraîné le LLM en utilisant une base de données regroupant environ 15 000 amendements rédigés de manière similaire. Chaque amendement comporte l’indicatif du projet de loi concerné, des précisions sur la nature de l’amendement, le texte en lui-même, ainsi qu’un exposé justifiant sa pertinence et ses objectifs.

LlaMandement est capable d’identifier ces différentes parties pour ensuite synthétiser l’amendement en quelques lignes. L’outil a été testé avec succès lors de l’étude du projet de loi de Finances 2024, permettant d’identifier rapidement les amendements pertinents parmi les milliers déposés en 2023.

Résultats et perspectives

Les synthèses générées par l’outil ont été évaluées par des agents publics, qui les ont comparées à des résumés rédigés par des humains. Les résultats ont montré que les notes attribuées aux résumés générés par l’IA étaient proches de celles des résumés rédigés par des professionnels du droit. Ces résultats encourageants laissent entrevoir une généralisation de l’outil pour faciliter le travail sur l’ensemble des projets et propositions de loi.

Source : CNEWS

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