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Bonne pratique Importée

Le Regroupement de Texte par IA de CitizenLab Transforme 1 700 Idées de Jeunes sur le Climat en 15 Priorités Politiques en Belgique

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Le mouvement belge Youth for Climate a utilisé la plateforme de TAL de CitizenLab pour recueillir 1 700 idées et 32 000 votes, les regroupant automatiquement en 15 priorités transmises aux décideurs.

1,700
Idées soumises (2019)
~32,000
Votes exprimés (2019)
15
Thèmes prioritaires générés (2019)

Détails

Promoteur
CitizenLab (now Go Vocal) with Youth for Climate Belgium
Période
2019
Mots-clés
civic tech, citizen engagement, climate policy, NLP

Contexte

Lors des grèves scolaires pour le climat de 2019 en Belgique, le mouvement Youth for Climate s'est associé à l'entreprise bruxelloise de technologie civique CitizenLab (aujourd'hui Go Vocal) pour transformer un flot de propositions de jeunes en un rapport exploitable par les décideurs.

Activités

Sur environ trois mois, 1 700 idées ont été soumises et ont recueilli environ 32 000 votes. CitizenLab a étiqueté manuellement un sous-ensemble de travail puis utilisé une correspondance de similarité en langage naturel pour étiqueter automatiquement les quelque 1 400 idées restantes.

Résultats

Le regroupement a permis de dégager 15 thèmes prioritaires, partagés avec la communauté des jeunes et utilisés pour engager le dialogue avec les élus. Les vérifications manuelles de CitizenLab ont trouvé quelques erreurs d'étiquetage, généralement proches du thème correct.

Conclusions

En 2024, la plateforme sous-jacente était utilisée par environ 500 gouvernements et organisations dans le monde, bien que cette campagne jeunesse spécifique ait été un exercice ponctuel et limité dans le temps plutôt qu'un service public permanent.

Mise en œuvre
Coût indicatif
Faible (< 50 k€) — Not disclosed; a time-boxed civic-tech platform engagement rather than a capital project.
Délai jusqu’aux résultats
Court (< 1 an) — Ran over roughly three months in 2019.
Personnel et compétences
CitizenLab/Go Vocal civic-tech team

Conditions de réussite

  • A pre-existing NLP clustering platform rather than bespoke development
  • Manual tagging of a working subset to seed the similarity-matching model

Modes d’échec courants

  • Automated tagging produced some mis-tags, requiring manual spot-checking

Habituellement financé par

National / regional programmes

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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