Challenge Data IA "Dis-ADEME ?" : une équipe d’IMT Atlantique lauréate

L’équipe s’est constituée il y a un peu plus de deux mois pour participer au challenge "Innover pour la transition écologique" lancé par l’ADEME. Ce concours visait à répondre à l’un des trois défis liés aux problématiques métiers de l’ADEME, avec l’appui de l’intelligence artificielle : 
- Trouver l’aide et les services qui correspondent vraiment à mon projet ; 
- Diagnostiquer la pertinence et l’éligibilité d’une demande d’aide ou service ; 
- Améliorer l’accès aux appels à projets à venir en s’appuyant sur les retours d’expériences des appels à projets passés. 
Après avoir passé la première étape de sélection, ils ont travaillé d’arrache-pied sur ce projet pour être en mesure de présenter les résultats de leur travail lors d’un pitch organisé dans les locaux d’Ekimetrics le 4 décembre à Paris.

Baptiste, quel défi avez-vous choisi de relever ?  

B.H : Le défi n° 1. Pour mettre en œuvre leur projet de transition écologique, les professionnels doivent chercher l’aide à solliciter et/ou le service à mobiliser. L’utilisateur va d’abord compléter un questionnaire puis un catalogue de réponses lui seront adressées. Aujourd’hui, bien que des améliorations soient apportées, l’hétérogénéité des demandes, les spécificités des aides ainsi que les conditions d’éligibilité génèrent un parcours utilisateur encore trop complexe et les réponses apportées ne sont pas toujours adaptées aux besoins.  Ce défi consistait à proposer aux futurs utilisateurs, à l’aide des techniques IA, une recherche en langage naturel via un simple prompt pour lui fournir à la fois l’aide qui correspond à sa demande ainsi que toutes les offres et services associées. La réponse fournie devait être complétée de tous les services associés proposés par l’ADEME (étude, formation, retours d’expérience, accompagnement…) 

Quelle solution avez-vous proposée pour y répondre ?

B.H : Notre solution consistait à créer un chatbot boosté à l'IA permettant de proposer à partir d'une requête d'un utilisateur en langage naturel les aides / formations proposées par l'ADEME les plus adaptées à la demande utilisateur. Nous avons donc opté pour une architecture type RAG (Retrieval Augmented Generation) utilisant un LLM ( Large Language Model) qui permettait de renvoyer les 5 aides ou formations les plus proches sémantiquement du besoin indiqué dans le prompt.

En quoi cette solution contribue-t-elle à la transition écologique ?

B.H : L'ADEME participe activement à la transition écologique en finançant massivement les projets de transition au sein des PME/ETI française via des subventions ou des formations. L'objectif de ce projet était donc de faciliter l'obtention de ces subventions pour les entreprises françaisse accélérant ainsi la réalisation de ces projets de transition.

Que représente pour vous ce prix étudiant et qu'est -ce qui vous rend le plus fier dans cette expérience ?

B.H : Ce prix représente une belle reconnaissance pour notre équipe d'étudiants d'IMT Atlantique et le travail collectif que nous avons accompli. Pendant un mois, nous avons dédié notre temps libre, en parallèle de nos stages de césure et de nos cours, à relever ce défi avec beaucoup d'engagement. Ce qui nous rend le plus fiers, c’est d’avoir réussi à présenter un prototype fonctionnel qui, bien qu’encore améliorable, répond aux besoins exprimés dans le cadre du défi 1. Cette expérience a surtout été une belle opportunité de travailler ensemble, d’apprendre, et de mettre nos compétences en pratique dans un contexte réel tout en profitant d'un accompagnement personnalisé proposé par l'ADEME tout au long de ce mois (Formations, mentor, experts métiers et techniques, ...)