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Bonne pratique Importée

Contrôle Juridique Assisté par IA au Cadastre Hellénique — Retards Nationaux Réduits Jusqu'à 90%

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Preuves: Observationnel / avant-après Top 14% 80/100 · Demandez à Evidence Copilot à propos de cette pratique

Le Cadastre hellénique est devenu la première autorité publique grecque à utiliser l'IA pour appuyer des décisions, en lisant les contrats et signalant les éléments manquants. Les retards ont chuté de 80% à Athènes et 90% à Thessalonique, avec 310 000 actes assistés par IA.

310,000 acts
Actes enregistrables traités avec l'aide de l'IA (by mid-2026)
~1.1 million acts
Total des actes enregistrables réalisés depuis 2024 (2024 to Q1 2026)
80 %
Réduction des dossiers en attente, bureau d'Athènes (2024-2026)
90 %
Réduction des dossiers en attente, bureau de Thessalonique (2024-2026)
79,200 acts
Record mensuel d'actes réalisés (March 2026)

Détails

Maturité
En expansion
Promoteur
Hellenic Cadastre (Ελληνικό Κτηματολόγιο), Ministry of Digital Governance
Période
2024–2026
Région (NUTS)
EL30
Mots-clés
land registry, digital government, legal tech, back-office automation

Contexte

Le Cadastre hellénique, l'organisme public grec responsable de l'enregistrement foncier, est devenu, selon son président Stelios Sakaretsos, la première autorité publique du pays à utiliser l'intelligence artificielle dans un rôle d'aide à la décision administrative.

Objectifs

L'outil, présenté par le ministre de la Gouvernance numérique Dimitris Papastergiou et le vice-ministre Konstantinos Kyranakis, lit le texte en langage naturel d'un acte soumis, identifie le type d'acte juridique et le vérifie par rapport à des éléments requis tels que les déclarations fiscales et les déclarations de la taxe foncière ENFIA.

Activités

Le système fournit à l'agent chargé de l'examen une recommandation d'approbation ou de rejet pour chaque acte soumis, la décision finale restant du ressort de l'agent humain et non de l'IA.

Résultats

À la mi-2026, le Cadastre a indiqué que 310 000 actes enregistrables avaient été traités avec l'aide de l'IA sur environ 1,1 million réalisés depuis 2024. Les retards de dossiers en attente auraient diminué de 80% au bureau cadastral d'Athènes et de 90% à celui de Thessalonique, des chiffres cités dans un rapport de la Cour des comptes grecque et repris par plusieurs médias indépendants.

Conclusions

Ces chiffres proviennent principalement du Cadastre et des ministères concernés, et non d'un audit technique indépendant du système d'IA lui-même ; aucun taux d'erreur ou de recommandation erronée n'a été publié, et l'accélération coïncide avec un effort de numérisation plus large (600 millions de pages d'archives numérisées), non entièrement imputable à l'IA.

Mise en œuvre

Coût indicatif
Moyen (50 k€–500 k€)
Délai jusqu’aux résultats
Moyen (1–3 ans) — Deployed nationwide across cadastral offices from 2024, with results reported through the first quarter of 2026.
Personnel et compétences
Reviewing officers who retain the final approve/reject decision on every deed, Ministry of Digital Governance leadership (Minister Dimitris Papastergiou, Deputy Minister Konstantinos Kyranakis)

Conditions de réussite

  • Keeping the AI to a decision-support/recommendation role, with the final decision retained by a human official
  • Integration with existing tax and property records (ENFIA filings) for automated cross-checking
  • Part of a broader digitisation push (600 million archive pages scanned) that supports the same workflow

Modes d’échec courants

  • No error or false-recommendation rate has been published for the AI's suggestions.
  • The acceleration coincides with a broader digitisation push, so the gains are not solely attributable to the AI component.

Où cela s’applique

Type de gouvernance
national land registry authority
Échelle
national
Niveau de revenu
high-income

Habituellement financé par

National / regional programmes Digital Europe Programme

Pistes de financement indicatives pour des pratiques de ce type — vérifiez toujours les appels en cours et les règles d'éligibilité de chaque programme.

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Sources de données

D'où proviennent les informations de cette pratique, et quand.

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