L'Office national de statistique indien a lancé un serveur public Model Context Protocol permettant aux assistants IA d'interroger les statistiques économiques et sociales officielles en langage naturel, avec attribution des sources, en commençant par 7 de ses quelque 19 produits statistiques.
7 products
Produits statistiques disponibles en bêta (February 2026)
~19 products
Total des produits statistiques prévus (2026 roadmap)
Détails
Maturité
Pilote
Promoteur
Ministry of Statistics and Programme Implementation (MoSPI) / National Statistical Office, with Bharat Digital
Période
2026–ongoing
Mots-clés
official statistics, open data, AI infrastructure, public administration
Contexte
En février 2026, l'Office national des statistiques de l'Inde (rattaché au ministère des Statistiques et de la Mise en œuvre des programmes, MoSPI) a lancé un serveur bêta Model Context Protocol (MCP) pour son portail statistique eSankhyiki, développé avec le partenaire à but non lucratif Bharat Digital, permettant à des assistants d'IA comme Claude ou ChatGPT d'interroger les statistiques économiques et sociales officielles en langage naturel, avec attribution de source intégrée.
Activités
Les utilisateurs peuvent ajouter mcp.mospi.gov.in comme connecteur personnalisé dans Claude ou ChatGPT, y compris sur les formules gratuites, pour poser des questions en langage simple sur l'emploi, les prix, la production industrielle ou le PIB. La phase bêta couvre sept des quelque 19 produits statistiques prévus — notamment l'enquête périodique sur la population active, l'indice des prix à la consommation, l'enquête annuelle sur les industries, l'indice de la production industrielle, les comptes nationaux (PIB), l'indice des prix de gros et les statistiques environnementales — et le code source est publié sur GitHub sous licence MIT.
Résultats
Des tests indépendants ont montré que les chiffres renvoyés par le serveur correspondaient aux communiqués de presse et bulletins officiels. Parmi les limites connues figurent la difficulté à traiter de grands sous-ensembles de données et l'absence d'avertissements automatiques sur les révisions d'année de base ou les ruptures de série, ce qui rend l'outil mieux adapté aux consultations ponctuelles qu'à une analyse approfondie des séries temporelles.
Mise en œuvre
Coût indicatif
Faible (< 50 k€)
Délai jusqu’aux résultats
Court (< 1 an)
Personnel et compétences
Ministry of Statistics and Programme Implementation (MoSPI) / National Statistical Office, Nonprofit partner Bharat Digital
