Beta-test d'Albert-Api, 5 mois d'expérimentations｜3 avril 2025

En marge du forum beta, les startups d'État font leurs retours d'expérience sur quelques mois d'expérimentation libre sur Albert-api.

Date : 03/04/2025 Animé par : Elsa Le Duigou et Jules Pondard Les participants : services numériques de l’État de la communauté beta.gouv L'objectif : faire le bilan, à 5 mois, de l’expérimentation sur l’Albert API

Présentation d'Albert API

Albert API est une boîte à outils d’IA souveraine conçue pour faciliter l’intégration de l’IA générative dans les services publics. Elle vise à fournir :

• Des briques prêtes à l’emploi (LLM, OCR, RAG, etc.)
• Une infrastructure mutualisée
• Une interface unifiée via une API Gateway
• Des usages sécurisés et peu coûteux

Ses caractéristiques

Avantages clés	Souveraineté, sécurité, puissance, faible coût
Profils ciblés	Explorateurs (analystes), constructeurs (développeurs), opérateurs
Services disponibles	LLM, speech-to-text, RAG sur fichiers PDF
À venir	OCR amélioré, deepsearch, suivi précis par utilisateur
Chiffres clefs d’usage	50k requêtes/semaines, 62 produits utilisateurs, 1/2 de part d’embedding

Les cas d'usage expérimentés par les services numérique de la communauté

Coop de la médiation numérique

• Finalité : Assistant conversationnel à destination des médiateurs numériques.
• Fonctionnalités : Recherche documentaire et web (filtrée via Brave), réponse aux questions des usagers.
• Albert utilisé pour : Embedding des contenus.
• Limites identifiées :

  • Performance aléatoire sur l’infrastructure Scaleway.
  • Impossibilité de spécifier une whitelist de domaines pour la recherche.

Conseil de l’évaluation de l’École (CEE)

• Finalité : Analyse des rapports d’évaluation produits chaque année par le conseil d'évaluation de l'école (env. 12 000/an, 60 000 en base).
• Objectif : Identifier des tendances et générer des synthèses pour orienter les politiques publiques.
• Albert utilisé pour : Embedding + RAG sur corpus documentaire.
• Défis :

  • Format des documents très hétérogène (PDF image, tableaux complexes…).
  • Taux d’erreur de ~20% sur certaines extractions (numéros de page notamment).
  • Produit encore en phase de test.

SignalConso

• Finalité : Optimiser le traitement automatisé des signalements citoyens.
• Fonctionnalités IA :

  • Résumé automatique avec détection d’insultes
  • Vérification de la compétence DGCCRF via le Code conso (RAG)
  • Identification de l’entreprise à partir du signalement
• Albert utilisé pour : RAG juridique + résumés
• Points de vigilance :

  • Hallucinations lors de l’analyse juridique
  • Difficultés à harmoniser les libellés pour les statistiques
  • Distinction délicate entre insultes directes et rapportées

Mon Devis Sans Oubli

• Finalité : Analyse automatique de devis dans le cadre de rénovations énergétiques.
• Pipeline technique :

  • Extraction de données personnelles via Albert (PDF → texte)
  • Reconnaissance des gestes de travaux via Mistral
• Volumétrie : 1300 devis pour 1000 utilisateurs
• Albert utilisé pour : Traitement structuré initial avant anonymisation
• Défis :

  • Problèmes d’OCR sur les scans
  • Limites du traitement synchrone (réponse attendue < 5 min)
  • Possibilité de recentrer l’ensemble du traitement dans Albert à terme

Barnabé

• Finalité : Synthèse thématique de lots de documents (ex. Contrats de Ville, Quartiers 2030)
• Albert utilisé pour :

  • Embedding
  • OCR
  • Traitement batch (asynchrone)
• Technos associées : LlamaParse
• Limites :

  • Taille de fenêtre de contexte trop restreinte pour certains cas d’analyse
  • Usage uniquement batch à ce stade, mais bonne complémentarité avec les objectifs d’Albert

✨ Conclusions et perspectives

Forces identifiées

• Mutualisation des outils IA entre administrations
• Large panel d’usages déjà opérationnels
• Flexibilité dans les architectures déployées (embedding, RAG, OCR, etc.)
• Coût d’usage maîtrisé

Axes d’amélioration

• Stabilisation des performances sur l'infra
• Amélioration de l’OCR sur documents complexes
• Meilleure adaptation aux spécificités des langages administratifs et juridiques
• Extension de l’API aux cas d’usage batch (type Barnabé)

Contact

📅 Pour prendre rendez-vous avec l’équipe Albert : 👉 albertapi.youcanbook.me

📧 Pour toute question produit, contacter l’équipe via vos canaux habituels sur beta.gouv.fr