No. 05 · Conceptual

Les quatre approches de la modernisation par l'IA

De la réparation d'un système à la fois à la dissolution complète de l'application : les quatre voies par lesquelles un gouvernement se reconstruit à grande vitesse.

Les documents précédents de cette collection ont mesuré le parc et montré pourquoi il ne peut pas être réparé à l'ancienne. Nous savons ce que nous exploitons, nous connaissons son état de santé, et nous savons qu'au rythme où le gouvernement a toujours travaillé, la facture des réparations se compte en décennies. Ce document porte sur ce que nous faisons de ce savoir. Il existe quatre façons de moderniser un système gouvernemental au moyen de l'IA. Elles gagnent en ambition, du geste le plus léger à la reconstruction la plus complète, et aucune d'entre elles ne couvre tout à elle seule. Un véritable parc gouvernemental a besoin des quatre.


## §01 Quatre voies à suivre

Les quatre approches sont le **Garage IA**, l'**Usine IA**, la **rationalisation par l'IA** et le **Gouvernement 3.0**. Le Garage répare un système sur place. L'Usine en construit un nouveau pour le remplacer. La rationalisation regroupe tout un portefeuille de systèmes qui se chevauchent en quelques modules modernes. Le Gouvernement 3.0 dissout entièrement l'application et laisse des agents d'IA travailler directement sur des données encadrées. Chacune convient à un type de système différent, et chacune exige davantage de l'organisation que la précédente.

L'approche qu'un système reçoit dépend de son état. Le Ministère décide au moyen d'un simple test à quatre voies, appliqué à un système à la fois : le tolérer, y investir, le migrer ou l'éliminer. Un système en bonne santé peut être toléré et légèrement corrigé. Un système solide reposant sur une technologie en fin de vie devrait être migré vers une nouvelle construction. Un enchevêtrement de systèmes qui se chevauchent est candidat à la rationalisation. Un système sans besoin d'affaires résiduel est éliminé. Le test est ce qui maintient l'effort orienté vers les systèmes où il rapporte, et c'est ce qui fait des quatre approches un plan plutôt qu'un menu.


## §02 Le Garage IA

La première approche est la plus légère. Nous prenons un système à la fois, comme on amène une voiture au garage, et nous réparons ce qui ne va pas. Une personne clone le code, l'IA le lit et effectue la réparation, la personne vérifie le résultat, et le changement est réintégré. Nous l'appelons le Garage. C'est l'approche au risque le plus faible et la plus proche de la façon dont les équipes travaillent déjà, ce qui explique pourquoi c'est la première que nous avons mise en production.

Le Garage accomplit trois types de travail, et le bon dépend du système devant lui. Il répare : l'IA corrige un défaut connu, met à niveau une bibliothèque périmée, écrit un test manquant. Il remédie : lorsqu'un système comporte une exposition à la sécurité, celle-ci est corrigée en premier, et nous traitons le portefeuille par ordre de risque, les systèmes ouverts au public avant l'arrière-guichet. Et il reproduit : lorsque la technologie sous-jacente à un système est arrivée en fin de vie mais que la façon dont le système fonctionne demeure solide, l'IA le reconstruit sur une fondation moderne qui se comporte exactement comme l'original. Les écrans et les données se retrouvent là où l'utilisateur s'attend à les trouver. Seule la technologie vieillissante sous-jacente est remplacée, de sorte qu'un système autrefois accessible par un contournement Citrix devient une application ordinaire dans un navigateur moderne, de retour dans un cycle de vie pris en charge.

Le Garage a une limite délibérée. Il traite les symptômes plutôt que la maladie. Un système réparé reste le même vieux système, et une reconstruction par reproduction reste le même flux de travail sur des pièces plus neuves. Pour bien des systèmes, c'est exactement ce qu'il faut, parce qu'ils fonctionnent, que les gens en dépendent, et que tout ce dont ils ont besoin, c'est d'être rendus sûrs et pris en charge. Pour d'autres, ce n'est pas suffisant, parce que c'est la chose devant nous qui est le problème. Les trois approches suivantes vont plus loin.


## §03 L'Usine IA

La deuxième approche construit à neuf. Au lieu de réparer un ancien système, nous en construisons un neuf à partir de zéro, conçu comme nous le concevrions aujourd'hui. Nous le construisons dans ce que nous appelons l'Usine IA. L'usine est faite de logiciels, et non de machines. À l'intérieur, une équipe d'agents d'IA spécialisés travaille comme le fait une équipe de livraison performante. Un agent conçoit l'architecture. Un autre écrit le code. D'autres prennent en charge la base de données, les tests, la revue de sécurité, l'accessibilité, la documentation. Ils travaillent ensemble à partir d'une seule spécification partagée, se vérifiant et se corrigeant mutuellement jusqu'à ce que l'application soit terminée.

L'Usine a des partis pris assumés. Chaque application qu'elle produit est construite de la même façon moderne, sur la même fondation, de sorte que la qualité provient de la chaîne elle-même plutôt que du soin d'une seule personne. La spécification est le contrat. Les agents construisent en fonction d'elle, le travail est vérifié par rapport à elle, et une personne reste dans la boucle pour accepter ou rejeter ce que les agents produisent. Deux choses distinguent ensuite une application construite par l'Usine de celle qu'elle remplace. Elle est modulaire, assemblée à partir de petites pièces, dont aucune ne dépasse beaucoup un millier de lignes de code, chacune assez petite pour être lue et vérifiée séparément. Et le gouvernement en possède la totalité, construite sur des fondations à code source ouvert, sans licence dont nous ne puissions sortir et sans fournisseur que nous ne puissions quitter.

Construire à neuf nous permet aussi de partir propre, sans les dépendances mortes et les hypothèses vieilles de plusieurs décennies du système qu'elle remplace. C'est l'approche pour un système dont la technologie est irrécupérable, et pour un service tout neuf qui n'a aucun héritage, l'une des nombreuses nouvelles demandes qui continuent d'arriver pendant que les travaux plus anciens sont encore en cours.

L'Usine est la plus développée des quatre approches, et elle comporte trois rouages, chacun faisant l'objet de son propre document. Le travail est façonné et spécifié dans un environnement de conception, où une demande en langage courant devient un plan constructible que les agents peuvent suivre. Les agents le construisent, le testent et le déploient ensuite à l'intérieur d'un bac à sable sécurisé sous contrôles d'entreprise. Et l'ensemble de l'effort est suivi et évalué dans un système qui rend les progrès visibles et permet à des approches concurrentes de s'affronter sur le même travail. Ce document présente l'approche. Ces trois documents montrent comment l'Usine fonctionne réellement.


## §04 La rationalisation par l'IA

La troisième approche prend du recul par rapport au système unique et considère tout un ministère d'un seul coup. Imaginez une ville qui a grandi sans plan. Chaque bâtiment a creusé son propre puits, fait tourner sa propre génératrice et pavé sa propre route jusqu'à sa porte. Les logiciels gouvernementaux ont grandi de la même façon. Presque chaque application a construit sa propre ouverture de session, son propre téléversement de fichiers, ses propres rapports, encore et encore, sans que deux soient tout à fait pareilles. La rationalisation est le travail de cartographier ce que le ministère fait réellement, puis de poser l'infrastructure partagée une seule fois, de sorte que chaque besoin commun soit construit une seule fois et utilisé par tous.

C'est l'approche que Git Insights Ministry rend exécutable. Cet outil lit tout le code d'un ministère d'un seul coup et propose une architecture cible; la rationalisation est l'acte de la construire. Le schéma se répète partout où il est appliqué : des centaines d'applications qui se chevauchent à l'intérieur d'un ministère se regroupent en un petit ensemble de modules bien factorisés, les parties communes étant construites une seule fois et partagées. Dans un ministère, 185 applications se sont résolues en 16 modules. Parce que l'IA fait l'essentiel de l'analyse et la majeure partie de la construction, un programme qui durait autrefois de cinq à huit ans peut se réaliser en quelques semaines ou mois.

La rationalisation procure le plus grand gain à court terme de toutes les approches en matière de coût, de rapidité et de qualité, et c'est aussi celle qui exige le plus des gens. Regrouper 185 applications en 16 est un véritable changement pour le personnel qui a bâti ses habitudes de travail autour des anciens outils, et ce changement doit être planifié avec autant de soin que la reconstruction elle-même. La technologie est la moitié la plus facile du problème. La moitié la plus difficile est d'amener les gens à suivre.

"La même ouverture de session, reconstruite dans des dizaines d'applications, devient une seule authentification partagée. La rationalisation repère chacune de ces redondances et la construit une seule fois, pour tous." · Document 5 · Les quatre approches de la modernisation par l'IA


## §05 Gouvernement 3.0

La quatrième approche est la plus radicale, et elle remet en question le besoin même d'applications traditionnelles. Dans ce modèle, les données restent là où elles sont, mais elles sont correctement encadrées et exposées au moyen d'une interface propre et bien documentée qu'un agent d'IA peut lire. Au-dessus de ces données encadrées se trouve une couche d'agents. Il n'y a aucune application figée au milieu. Lorsqu'une personne doit faire quelque chose, l'agent assemble l'interface pour cette tâche, cette personne et ce moment, puis la retire une fois le travail terminé.

Deux idées font fonctionner cela. Premièrement, les règles d'affaires sont écrites une seule fois, sous forme de code, tirées directement de la législation, de la réglementation et des politiques. À mesure que la loi change, les règles changent, et chaque interaction suit la nouvelle règle le jour même. Deuxièmement, l'IA devient le client des données. Au lieu d'un millier d'écrans accédant chacun à la base de données à sa propre façon, les agents lisent et écrivent au moyen d'une seule interface encadrée et auditée. Les milliers d'interfaces utilisateur distinctes que le gouvernement maintient aujourd'hui, chacune construite, corrigée et sécurisée séparément, disparaissent en grande partie, et avec elles la majeure partie du code qu'il faut garder en vie.

C'est le modèle le plus économique et le plus rapide des quatre, parce que la chose la plus coûteuse dans les logiciels gouvernementaux, le logiciel lui-même, a en grande partie disparu. C'est aussi le plus exigeant. Il dépend du fait que les données soient véritablement bien encadrées, que les règles soient fidèlement codifiées, et que chaque action d'un agent soit observable et redevable envers une personne nommée. Nous n'en sommes pas encore là. Mais c'est la direction que prend le travail, et les choix que nous faisons maintenant sont censés être compatibles avec elle. C'est, comme on dit, là où la rondelle s'en va.

Il est utile de voir la trajectoire. Le Gouvernement 1.0, c'était le papier et les comptoirs. Le Gouvernement 2.0, c'était les formulaires numériques et les sites Web, plus rapides que le papier mais encore lents. Le Gouvernement 3.0, c'est la fonction publique travaillant avec des agents d'IA comme des travailleurs à part entière, redevables à chaque étape, où une demande qui prenait autrefois des jours reçoit réponse en quelques minutes.


## §06 Les quatre, et la suite

Ces quatre approches sont compatibles au sein d'une même organisation. Nous n'avons pas à n'en choisir qu'une seule. Un parc gouvernemental est trop varié pour cela. Certains systèmes sont tolérés et légèrement corrigés dans le Garage. Certains sont reconstruits à neuf dans l'Usine. Certains sont intégrés à une consolidation plus vaste par la rationalisation. Et au fil du temps, une part de plus en plus grande du travail évolue vers le modèle agentique du Gouvernement 3.0. Le test à quatre voies, tolérer, investir, migrer ou éliminer, oriente chaque système vers l'approche qui lui convient, de sorte que l'effort aboutit là où il produit le plus de valeur. Les quatre sont nécessaires pour moderniser un gouvernement à grande vitesse.

La cible que visent les quatre approches ~95 %. Une réduction d'environ quatre-vingt-quinze pour cent du coût et du temps de construction et de maintenance des logiciels gouvernementaux. C'est la différence entre reconstruire le parc à l'intérieur d'un seul mandat de gouvernement et y consacrer la plus grande partie d'un siècle au rythme conventionnel.

Prises ensemble, les quatre approches sont la façon dont nous atteignons cette cible. Nous avons maintenant une image claire de la manière dont le gouvernement peut être reconstruit. Cela soulève la question suivante. Si l'IA doit accomplir une telle part du travail, réparer, construire, consolider et, avec le temps, exploiter les systèmes sur lesquels le gouvernement repose, comment nous assurons-nous qu'elle accomplit ce travail bien, en toute sécurité et selon une norme que nous pouvons défendre? La réponse réside dans la structure que nous bâtissons autour de l'IA elle-même. 


Nous appelons cette structure le harnais, et c'est le sujet du prochain document : **Le harnais bien construit**.

Tags: modernization, architecture, ai-factory, government-3-0, strategy

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