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Bonne pratique Importée

VigIA — le systeme d'alerte precoce de Bogota fonde sur l'apprentissage automatique pour les irregularites des marches publics

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L'organe de controle de Bogota a deploye VigIA, un modele de foret aleatoire (AUC 0,943) entraine sur 87 387 contrats SECOP II, pour signaler les marches a risque de depassements de couts et de retards -- laureat d'un concours regional de la CAF sur l'IA pour les gouvernements.

0.943
AUC sur l'ensemble de test, prédiction des dépassements de coûts (2018-2020 contracts)
87.47 %
Précision sur l'ensemble de test, prédiction des dépassements de coûts (2018-2020 contracts)
0.936
AUC sur l'ensemble de test, prédiction des retards de livraison (2018-2020 contracts)
87,387
Contrats dans l'ensemble de test (2018-2020)
VigIA — le systeme d'alerte precoce de Bogota fonde sur l'apprentissage automatique pour les irregularites des marches publics

Détails

Maturité
Pilote
Promoteur
Veeduria Distrital de Bogota, with Universidad del Rosario's TicTank and CAF
Période
2021-2024
Mots-clés
anti-corruption, public procurement, oversight, machine learning

Contexte

En 2021, la Banque de développement d'Amérique latine (CAF) a lancé un appel régional invitant les institutions publiques de 11 pays d'Amérique latine à proposer des usages des données et de l'IA au service d'une meilleure gouvernance, recueillant 89 propositions provenant de près de 70 villes et municipalités. Veeduria Distrital, l'organe de contrôle et de reddition de comptes du district de Bogota, a remporté l'appel avec une proposition visant à construire un système d'alerte précoce pour les contrats publics irréguliers ou inefficaces.

Activités

L'outil qui en a résulté, VigIA, a été développé par le TicTank de l'Universidad del Rosario avec des chercheurs de l'Universidad de los Andes et de la Banque interaméricaine de développement, avec le soutien de la CAF. Il combine des classificateurs de régression logistique et de forêt aléatoire avec deux indices de risque conçus sur mesure (IRIC et IRICP) pour signaler les contrats susceptibles de connaître des dépassements de coûts ou des retards de livraison, en utilisant les registres de passation de marchés SECOP II ainsi que les données de sanctions de la Superintendencia de Industria y Comercio colombienne, et limite délibérément chaque modèle à 6-8 variables explicables afin que les enquêteurs puissent comprendre pourquoi un contrat a été signalé.

Résultats

Sur un ensemble de test de 87 387 contrats de Bogota de 2018-2020, le modèle de forêt aléatoire a atteint une AUC de 0,943 et une précision de 87,47 % pour la prédiction des dépassements de coûts, et une AUC de 0,936 pour la prédiction des retards de livraison. La méthodologie a été évaluée par des pairs et publiée dans Data & Policy en décembre 2024.

Conclusions

D'après les recherches publiées, VigIA est un modèle validé, doté d'un tableau de bord public au sein de Veeduria Distrital ; aucune source indépendante ne documente encore son déploiement vers d'autres villes colombiennes, bien que l'appel de la CAF ait été ouvert à près de 70 municipalités, ni le nombre d'enquêtes ou de sanctions qu'il a directement déclenchées.

Mise en œuvre

Coût indicatif
Moyen (50 k€–500 k€) — Developed with CAF competition support plus academic partners (Universidad del Rosario, Universidad de los Andes, IDB); no operating budget for the dashboard or ongoing maintenance is disclosed.
Délai jusqu’aux résultats
Moyen (1–3 ans) — Competition win in 2021, model development and validation through 2024, published December 2024; no confirmed rollout date beyond Bogota.
Personnel et compétences
Veeduria Distrital de Bogota (host institution, public dashboard), Universidad del Rosario's TicTank, Universidad de los Andes and Inter-American Development Bank researchers (model development)

Conditions de réussite

  • Access to structured national procurement data (SECOP II) plus a linked sanctions database
  • Explainable models limited to 6-8 variables so investigators can interpret flags
  • External funding/competition (CAF regional call) providing both resources and a peer network of participating cities
  • Peer-reviewed publication of the methodology supporting external scrutiny and reuse

Modes d’échec courants

  • No independent source documents rollout to other Colombian municipalities despite the originating competition being open to nearly 70 of them
  • Published results are model-validation metrics, not yet documented downstream outcomes such as sanctions issued or costs avoided
  • Public sources do not document funding for maintenance beyond the initial pilot

Où cela s’applique

Type de gouvernance
municipal oversight/accountability office with academic and development-bank partners
Échelle
city (Bogota)
Niveau de revenu
upper-middle-income

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Sources de données

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Pièces jointes

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