DFROG — De Nederlandsche Bank's Machine-Learning-Tested Nowcasting Model for GDP Growth
Netherlands
DNB's DFROG nowcasting model has tracked Dutch GDP growth in real time since 2024, publishing monthly estimates; a decade-long evaluation …
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Depuis 2019, le Storting norvégien construit StorSak, une chaîne de valeur numérique remplaçant le traitement papier des dossiers ; en 2025 il a commencé à tester un module d'apprentissage automatique qui étiquette les dossiers et documents par thème.
En 2019, l'administration du Storting (parlement norvégien) a adopté un objectif stratégique de numérisation : échanger, traiter, publier et conserver l'information parlementaire sous forme numérique plutôt que sur papier. Cela a donné naissance à deux programmes liés — SIDA, consacré à la culture documentaire interne de l'administration, et StorSak, qui vise le traitement même des dossiers parlementaires, de leur réception à l'examen en commission, au débat en plénière, à la décision et à l'expédition.
L'un des axes d'investissement de StorSak est l'usage de l'apprentissage automatique pour ce que le projet appelle la « définition thématique » (temasetting) : classer automatiquement les dossiers et documents par sujet et utiliser des critères prédéfinis pour décider quelles étapes d'un dossier doivent être conservées comme fichiers ou métadonnées dans les archives du parlement. Décrit par le service des archives du Storting lui-même comme la « première tentative de la chambre d'utiliser l'intelligence artificielle dans la constitution des archives », le module d'IA devait commencer à être testé à l'automne 2025.
L'initiative est documentée dans une étude de cas évaluée par des pairs dans l'International Journal of Parliamentary Studies (2024) et dans la littérature professionnelle norvégienne sur la gestion des archives, qui décrivent toutes deux StorSak comme un effort de numérisation pluriannuel en cours, et non comme un produit achevé et évalué. Selon le compte rendu publié le plus récent, aucun chiffre de précision, d'adoption ou d'efficacité du composant IA n'avait été publié, son usage restant confiné à une phase pilote — une limite que cette fiche signale explicitement.
Implementation detail (cost, timeline, staffing, conditions for success) is not yet available for this practice.
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Netherlands
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