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Bonne pratique Importée

La boîte à outils de TAL de Decide Madrid pour les propositions citoyennes sur la plateforme Consul

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Des chercheurs de Warwick, QMUL et de l'Alan Turing Institute ont développé quatre outils de TAL/ML — recommandation, regroupement par intérêts, résumé et agrégation de propositions — pour la plateforme Consul de Decide Madrid, avec 464 654 utilisateurs.

464,654 users
Utilisateurs inscrits sur la plateforme (2020)
800–2,400 proposals/day
Propositions reçues par jour au pic (peak period)
135 institutions
Institutions utilisant la plateforme Consul dans le monde (current)
35 countries
Pays utilisant la plateforme Consul (current)
90 million
Citoyens estimés touchés par la plateforme Consul dans le monde (current)
182 proposals
Propositions précédemment approuvées écartées après le changement d'administration de 2019 (2019)
La boîte à outils de TAL de Decide Madrid pour les propositions citoyennes sur la plateforme Consul

Détails

Maturité
Pilote
Promoteur
Ayuntamiento de Madrid / Consul Democracy Foundation
Période
2015–ongoing (platform); NLP research 2018–2021
Région (NUTS)
ES30
Mots-clés
digital democracy, participatory budgeting, civic tech, open-source government software

Contexte

Decide Madrid a été lancé en 2015 sous la maire Manuela Carmena sur la plateforme open source Consul, passant de 180 000 utilisateurs en 2016 à 464 654 en 2020, et recevant entre 800 et 2 400 propositions par jour au pic. Le code de Consul est désormais géré de manière indépendante par la Consul Democracy Foundation (créée en 2019) et fonctionne dans 135 institutions dans 35 pays, touchant environ 90 millions de citoyens.

Objectifs

Pour aider la plateforme à absorber ce volume, une équipe de recherche a appliqué le TAL et l'apprentissage automatique directement aux données de Decide Madrid/Consul, dans le but de réduire les obstacles rencontrés par les citoyens face à des volumes élevés de propositions.

Activités

L'équipe a développé quatre fonctionnalités : recommander des propositions pertinentes aux citoyens, regrouper les citoyens par centres d'intérêt communs, résumer les commentaires sur les propositions, et aider les citoyens à agréger et affiner des propositions qui se chevauchent. Un outil apparenté, « Decide ML », a été construit séparément pour orienter les propositions vers le bon service gouvernemental.

Résultats

L'évaluation publiée conclut que le TAL et l'apprentissage automatique « ont un rôle à jouer pour lever certains obstacles » rencontrés par les utilisateurs de la plateforme. La gouvernance s'est révélée fragile en pratique : après le changement d'administration de Madrid en 2019, la ville a écarté 182 propositions précédemment approuvées et réduit de moitié les ressources du budget participatif.

Conclusions

Le logiciel Consul sous-jacent s'est révélé hautement transférable à l'échelle mondiale, mais la couche IA/TAL elle-même n'a été validée principalement que dans cette étude de cas unique de Madrid, et la discontinuité politique — et non la technologie — a été le principal risque observé en pratique.

Mise en œuvre
Coût indicatif
Moyen (50 k€–500 k€) — The Consul platform itself is free, open-source software; specific budget figures for the NLP research programme or municipal deployment are not disclosed in the source material.
Délai jusqu’aux résultats
Long (> 3 ans) — Platform launched 2015; NLP research conducted and published 2018–2021; Consul Democracy Foundation established 2019 following a change of city administration that also affected PB budgets.
Personnel et compétences
Ayuntamiento de Madrid (platform owner, until 2019 administration change), Consul Democracy Foundation (independent platform steward, established 2019), Academic research team: Miguel Arana-Catania, Felix-Anselm Van Lier, Rob Procter, Nataliya Tkachenko, Yulan He, Arkaitz Zubiaga, Maria Liakata

Conditions de réussite

  • An open-source civic-tech platform (Consul) with a large, active user base to generate training data
  • Independent, foundation-based stewardship insulated from single-administration political cycles
  • Sustained political commitment to participatory budgeting outcomes, not just the software

Modes d’échec courants

  • Change of city administration in 2019 discarded 182 previously approved proposals and halved PB budget resources — AI tooling did not by itself guarantee political follow-through
  • The AI/NLP layer has been validated mainly in this one Madrid case study, so its generalisability elsewhere is not yet demonstrated

Où cela s’applique

Type de gouvernance
municipal government, with platform stewardship now held by an independent foundation
Échelle
city-wide (Madrid), platform used globally
Niveau de revenu
high-income

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.

Pièces jointes

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