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LLaMandement — a ferramenta de IA de França para processar emendas orçamentais parlamentares

France · Paris · See the France profile

O LLaMandement é o modelo Llama 2 afinado pela DGFiP francesa que classifica e resume emendas ao Orçamento anual. Segundo os responsáveis, reduz o tempo de processamento de cada emenda de 6-10 horas para 15 minutos; senadores levantaram reservas sobre carga de trabalho e soberania digital.

6-10 hours to ~15 minutes
Tempo de processamento por alteração
15,000+ amendment-and-summary pairs
Pares de treino utilizados para o ajuste fino
LLaMandement — a ferramenta de IA de França para processar emendas orçamentais parlamentares

Details

Maturity
Pilot
Promoter
Direction Générale des Finances Publiques (DGFiP), with DINUM and DILA
Period
2023–present
Keywords
digital government, legislative process, natural language processing, budget policy

Context

Todos os outonos, o Parlamento francês apresenta milhares de alterações ao projeto de lei do orçamento anual, que os funcionários da Direction Générale des Finances Publiques (DGFiP) têm de ler, encaminhar para a equipa ministerial de especialistas correta e resumir para os negociadores — um exercício apelidado de 'la nuit des amendements' (a noite das alterações).

Objectives

Automatizar a classificação/encaminhamento e a redação de resumos neutros das alterações orçamentais parlamentares.

Activities

Em 2023-24, a equipa de ciência de dados da DGFiP, em colaboração com a DINUM e a DILA, construiu o LLaMandement, adaptando o modelo de código aberto Llama 2 da Meta através de ajuste fino por adaptação de baixa dimensão (LoRA), com base em mais de 15 000 pares reais de alteração e resumo extraídos do SIGNALE, a plataforma interministerial de gestão de alterações legislativas. O método foi publicado num artigo do arXiv passível de revisão por pares (janeiro de 2024), e uma versão do modelo e parte dos dados de treino foram disponibilizados abertamente na Hugging Face ('AgentPublic/LlaMAndement-7b').

Results

Funcionários da DGFiP e do Senado citaram uma redução do tempo de processamento por alteração, de 6-10 horas de trabalho manual para cerca de 15 minutos. Os autores relataram uma qualidade de resumo 'próxima da de redatores humanos' na tarefa especializada, ainda que sem publicarem um valor quantitativo preciso de precisão face a uma referência humana.

Conclusions

Quando o Senado considerou adotar uma versão da ferramenta para a sua própria sessão orçamental de 2024, o relator orçamental Jean-François Husson alertou que esta 'não aliviaria significativamente' a carga de trabalho real dos senadores, uma vez que o tempo libertado seria provavelmente dedicado a um escrutínio mais aprofundado das alterações; outros senadores levantaram preocupações de soberania digital quanto à construção de infraestruturas legislativas sensíveis sobre um modelo de fundação americano. À data da reportagem citada, ainda não tinha sido tomada uma decisão final sobre uma implementação dedicada no Senado, e a utilização da ferramenta permanece centrada no processo interno próprio da DGFiP.

Implementation

Implementation detail (cost, timeline, staffing, conditions for success) is not yet available for this practice.

Data sources

Where this practice's information was retrieved from, and when.

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