Identifier les zones où les habitants n'accèdent pas aux aides
Un système d'analyse territoriale basé sur l'intelligence artificielle croise les données sociales et géographiques disponibles pour localiser les zones où le non-recours aux droits est le plus élevé. Cela permet aux structures de concentrer leurs actions d'aller-vers là où elles sont le plus nécessaires.
Le défi initial
Des milliers de personnes éligibles à des aides sociales ne les demandent jamais par méconnaissance, complexité administrative, isolement ou par défiance vis-à-vis des institutions. Ce phénomène, appelé non-recours aux droits, est massif et largement invisible. Les collectivités et associations savent qu'il existe, mais ne disposent d'aucun outil pour le localiser précisément, l'évaluer et orienter leurs efforts là où ils auront le plus d'impact.
La solution IA Occitanie
Un outil d'analyse croise plusieurs sources de données publiques et internes disponibles sur le territoire. Un modèle de machine learning identifie les zones géographiques où l'écart entre le nombre de personnes théoriquement éligibles à une aide et le nombre de personnes qui la perçoivent réellement est le plus significatif.
Ces zones sont visualisées sur une carte interactive, avec pour chacune un profil synthétique. Un LLM génère automatiquement des fiches d'action. Le dispositif peut fonctionner à l'échelle d'une commune, d'un quartier prioritaire ou d'un département entier, selon les données disponibles.
Résultats et impact direct
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Des actions d'aller-vers concentrées
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Une réduction mesurable du non-recours aux droits
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Meilleur pilotage des ressources humaines et budgétaires
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Une connaissance territoriale partagée
La supervision humaine
La carte et les fiches d'action produites par l'outil sont des points de départ pour la réflexion stratégique des équipes. Elles ne remplacent pas la connaissance terrain. Les décisions d'intervention sont prises collégialement, en associant les équipes terrain, les partenaires locaux et les élus concernés.
Limites et points de vigilance
La fiabilité de l'analyse dépend de la qualité et de la fraîcheur des données disponibles. Enfin, localiser des zones de non-recours ne suffit pas. L'outil doit s'inscrire dans une stratégie d'aller-vers portée par des moyens humains réels, sans lesquels les données restent sans effet.
La Stack Technique
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Autres cas d'usage
Prévoir le nombre de couverts du soir avec précision
Un système de prévision basé sur l'intelligence artificielle croise le carnet de réservations, l'historique de fréquentation et les données contextuelles pour produire chaque matin une estimation fiable du nombre de couverts du soir et une suggestion de mise en place ajustée.
Moins de gaspillage
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Traduire son expérience dans le langage d'un nouveau métier
Un assistant conversationnel basé sur l'intelligence artificielle extrait les compétences réelles d'une personne en reconversion à travers un dialogue structuré. Il les traduit dans le vocabulaire du secteur cible et produit des supports concrets adaptés à chaque type de poste visé.
Des compétences plus visibles
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Produire les bilans financeurs sans y passer trois jours
Un système basé sur l'intelligence artificielle génère automatiquement les bilans d'activité dans le format attendu par chaque financeur. Pas besoin de repartir de zéro à chaque échéance, les rapports sont créées à partir d'une base de données commune alimentée au fil de l'eau par les équipes.
Plusieurs jours de travail récupérés
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