Le décret exécutif 61 de la gouverneure Hochul a chargé les agences de New York d'utiliser l'IA de Stanford RegLab pour analyser 18 millions de mots de réglementations d'État ; un premier ensemble de 50 mesures dans 22 agences devrait faire économiser aux résidents des dizaines de millions de dollars et plus d'un million d'heures par an.
18 million words
Texte reglementaire analyse par IA
~4,000
Contributions a la consultation publique (from all 62 NY counties)
50
Actions reglementaires du premier train de mesures
22
Agences couvertes par le premier train de mesures
1 million+ hours/year (estimate)
Economies de temps annuelles projetees
1.5 million+
Residents estimes beneficiaires
Détails
Maturité
Pilot
Promoteur
New York State Executive Chamber, in partnership with Stanford University's RegLab
Période
2026 (ongoing)
Mots-clés
public sector, regulatory reform, government efficiency, legal technology
Contexte
En juillet 2026, la gouverneure de l'Etat de New York, Kathy Hochul, a signe le decret executif 61 lancant « Regulatory Reset », presente comme l'examen systematique le plus vaste jamais mene par l'Etat sur ses propres reglementations, associant une analyse par IA du texte reglementaire de l'Etat -- realisee avec le RegLab de l'universite de Stanford (dirige par le professeur Daniel Ho), le Recoding America Fund et U.S. Digital Response -- a une consultation publique ayant recueilli pres de 4 000 contributions provenant des 62 comtes de l'Etat de New York.
Activités
Les outils d'IA ont traite environ 18 millions de mots de texte juridique et reglementaire dans l'ensemble des agences de l'Etat, faisant ressortir des regles candidates a l'abrogation ou a la simplification. Les relecteurs humains ont conserve la supervision et l'approbation finale a chaque etape ; le role de l'IA etait de faire remonter des candidats a l'examen, non de prendre les decisions reglementaires finales.
Résultats
Un premier train de 50 actions reglementaires concretes couvrant 22 agences a ete annonce, visant des exigences documentaires inutiles, des frais lourds, ainsi que des rapports et instances obligatoires devenus inactifs. Le bureau de la gouverneure estime que ce train d'actions permettra aux New-Yorkais d'economiser des dizaines de millions de dollars en frais et couts de mise en conformite et plus d'un million d'heures par an, au benefice de plus de 1,5 million de residents.
Conclusions
L'initiative n'ayant ete annoncee qu'a la mi-2026, ces chiffres d'economies et de temps sont des estimations propres a l'administration, et non des resultats mesures et audites ; il est encore trop tot pour dire combien des 50 actions proposees seront formellement adoptees ou quel sera leur effet reel.
Mise en œuvre
Coût indicatif
Medium (€50k–€500k)
Délai jusqu’aux résultats
Short (< 1 year)
Personnel et compétences
New York State Executive Chamber leads the initiative, Stanford University's RegLab (led by Professor Daniel Ho) built the AI scanning tools, Recoding America Fund and U.S. Digital Response are delivery partners
Conditions de réussite
Human reviewers retain oversight and final sign-off at every stage; AI surfaces candidates but does not decide
Public comment process incorporated nearly 4,000 submissions from all 62 counties
Modes d’échec courants
Savings and time estimates are administration projections, not yet independently audited
Adoption rate of the 50 proposed actions is not yet known
Où cela s’applique
Type de gouvernance
state government with academic/nonprofit partnership
Échelle
statewide (New York)
Niveau de revenu
high-income
Sources de données
D'où proviennent les informations de cette pratique, et quand.