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Bonne pratique Importée

La détection d'anomalies par IA de la DNCP — l'autorité paraguayenne des marchés publics signale les risques d'appels d'offres

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La DNCP, autorité paraguayenne des marchés publics, exploite depuis 2022 un système d'IA public pour signaler les anomalies dans les appels d'offres et prédire les risques de corruption, confirmé actif en 2025 — sans données publiques sur sa précision.

284 million PYG (~US$40,000)
Valeur du contrat de la couche d'IA (June 2022)
100+ statistics
Statistiques dynamiques publiées sur le portail des marchés publics (2025)
La détection d'anomalies par IA de la DNCP — l'autorité paraguayenne des marchés publics signale les risques d'appels d'offres

Détails

Maturité
Établie
Promoteur
Dirección Nacional de Contrataciones Públicas (DNCP)
Période
2022–2025
Mots-clés
public procurement, anti-corruption, digital government

Contexte

La Dirección Nacional de Contrataciones Públicas (DNCP) du Paraguay gère le portail national unique des marchés publics du pays, publiant déjà plus de 100 statistiques dynamiques et étant fréquemment citée parmi les systèmes de passation de marchés les plus transparents au monde.

Activités

La DNCP a attribué un contrat pluriannuel en juin 2022 (284 millions de PYG, environ 40 000 USD) intitulé « Mejora continua de la aplicación de inteligencia artificial al proceso de contrataciones públicas », pour construire et maintenir une couche d'IA sur ses données d'appels d'offres, utilisée pour détecter les anomalies dans les appels d'offres, prédire les risques et améliorer le service aux citoyens via un assistant virtuel en développement.

Résultats

En novembre 2025, le vice-ministre des Technologies, Klaus Pistilli, a confirmé que le système reste actif, dans le cadre d'un plan national plus large visant à étendre l'usage de l'IA dans l'ensemble du gouvernement.

Conclusions

L'approche s'inspire de systèmes de surveillance des marchés publics basés sur l'IA déjà en fonctionnement en Ukraine, en Colombie et en Bulgarie, mais le déploiement propre au Paraguay reste peu documenté — aucun taux de détection, taux de faux positifs ni évaluation indépendante n'a été publié — et un bot citoyen de données ouvertes antérieur (@controlcivicopy, 2021) suggère que signaler des anomalies sur le même jeu de données est techniquement simple, une référence que le bilan public du système officiel n'a pas encore égalée.

Mise en œuvre
Coût indicatif
Faible (< 50 k€) — ₲284 million (~US$40,000) multi-year contract awarded June 2022, described as ongoing/active through November 2025.
Délai jusqu’aux résultats
Moyen (1–3 ans) — Contract awarded June 2022, reconfirmed active November 2025 (~3.5 years of continuous operation reported).
Personnel et compétences
Dirección Nacional de Contrataciones Públicas (DNCP), Ministry of Technologies (Vice Minister Klaus Pistilli, public spokesperson)

Conditions de réussite

  • An already highly transparent, single national procurement portal to build the AI layer on top of
  • A sustained multi-year contract rather than a one-off pilot
  • Alignment with comparable procurement-oversight AI systems in Ukraine, Colombia and Bulgaria

Modes d’échec courants

  • No detection rate, false-positive rate, or independent evaluation has been published
  • The AI model's flagging criteria are not disclosed despite DNCP's otherwise strong data transparency
  • A prior civic open-data bot built by two individuals suggests the underlying anomaly-flagging task is not technically demanding, raising questions about the marginal value delivered by the funded system

Où cela s’applique

Type de gouvernance
national government agency
Échelle
national (single procurement portal)
Niveau de revenu
upper-middle-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.

Vous portez cette pratique ? Revendiquez-la — les porteurs vérifiés obtiennent un contact public sur la page et peuvent proposer des corrections.

Sources de données

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

Pièces jointes

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