Hugo.lv — le réseau national letton d'assistants virtuels IA pour les services publics
Lettonie
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Lancé en août 2025, Anansi est l'assistant national d'IA de Trinité-et-Tobago, reliant 32 ministères et plus de 7 000 FAQ. Développé par iGovTT sous le MPAAI — l'un des premiers ministères de l'IA au monde —, il a obtenu 88 % de retours positifs de plus de 600 utilisateurs et 93 % de satisfaction dans les premiers jours.
Une enquête nationale menée avant le lancement a révélé que 45% des citoyens trouvaient les sites web gouvernementaux confus et que 30% signalaient de longs temps d'attente — la lacune de service que vise Anansi.
Anansi regroupe les connaissances de 32 ministères, départements et organismes gouvernementaux au sein d'une seule assistante IA, dans le but de simplifier l'accès des citoyens aux services publics.
Lancé le 5 août 2025 par iGovTT sous l'égide du nouveau ministère de l'Administration publique et de l'Intelligence artificielle (MPAAI, créé en mai 2025), le système indexe plus de 7 000 questions fréquentes et est accessible via le portail anansi.tt ou la passerelle ttconnect, avec prise en charge de la prise de rendez-vous. Les questions non résolues sont transférées à des agents ttconnect en direct.
Quelques jours après le lancement, Anansi a reçu plus de 3 000 visites et traité 635 questions de citoyens. Sur plus de 600 citoyens interrogés au lancement, 88% ont donné un avis positif et déclaré qu'ils réutiliseraient le système ; une enquête de satisfaction précoce a rapporté un taux d'approbation de 93%. Les agents ttconnect ont collectivement résolu plus de 15 000 tickets avec un taux de satisfaction de 97%.
La création par Trinité-et-Tobago d'un ministère de l'IA dédié au niveau du cabinet (MPAAI) constitue un engagement institutionnel notable, soutenu par une subvention de l'UE de 3 millions d'euros combinée à un prêt de la CAF de 50 millions de dollars pour une infrastructure numérique plus large. Toutefois, à la mi-2026, Anansi était en service depuis moins d'un an et les chiffres de satisfaction proviennent d'échantillons initiaux très restreints, sans évaluation longitudinale indépendante publiée.
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