SANDRA — l'assistant d'IA conversationnelle de Singapour pour découvrir les données statistiques nationales

Le Département de la statistique de Singapour (DOS) gère le SingStat Table Builder, un répertoire d'environ 2 400 tableaux de données provenant de 70 organismes publics et couvrant l'économie et la société du pays. En 2025, le DOS a collaboré avec le cabinet de design PebbleRoad pour créer SANDRA (Statistics ANd Data Retrieval Assistant), un chatbot d'IA conversationnelle destiné à combler l'écart entre la façon dont le public recherche réellement — avec un langage et des concepts simples — et la façon dont les jeux de données sous-jacents sont techniquement nommés et organisés ; le travail de découverte du projet, fondé sur l'analyse des journaux de recherche et des entretiens avec les utilisateurs, a montré que ceux-ci formulaient habituellement leurs requêtes en langage naturel plutôt qu'en termes techniques.

Pour construire SANDRA, l'équipe a converti les métadonnées d'environ 1 000 jeux de données de séries temporelles du Table Builder en plongements vectoriels, en travaillant avec des experts du domaine pour préserver le sens statistique, puis a déployé sur AWS le système résultant, combinant recherche sémantique et grand modèle de langage. Les utilisateurs peuvent désormais poser des questions en anglais courant et recevoir en réponse des graphiques et tableaux interactifs, le système suggérant également des jeux de données connexes. Selon l'étude de cas, le personnel du DOS a pu réorienter le temps consacré aux demandes de base vers des requêtes plus complexes.

SANDRA a été lancée en tant que bêta publique — l'étude de cas de PebbleRoad documentant sa construction est datée du 21 août 2025, et l'outil reste en ligne sur singstat.gov.sg/chatwithsandra-beta — mais ni le DOS ni PebbleRoad n'ont publié de chiffres d'utilisation, d'adoption ou de précision depuis le lancement, et seule une partie (environ 1 000 sur 2 400) des jeux de données du Table Builder a été vectorisée à ce jour. Il s'agit d'un exemple bien documenté d'une approche centrée sur le design pour la découverte de données ouvertes par l'IA, mais qui — comme le pilote MCP de l'Inde — attend encore une évaluation publiée après son lancement.