CitiLink: Enhancing Municipal Transparency and Citizen Engagement through Searchable Meeting Minutes
CitiLink est une plateforme de démonstration qui utilise des modèles de langage et des techniques de recherche d'information pour transformer les procès-verbaux municipaux portugais non structurés en données consultables et filtrables, améliorant ainsi la transparence et l'engagement citoyen.
Auteurs originaux :Rodrigo Silva, José Evans, José Isidro, Miguel Marques, Afonso Fonseca, Ricardo Morais, João Canavilhas, Arian Pasquali, Purificação Silvano, Alípio Jorge, Nuno Guimarães, Sérgio Nunes, Ricardo Campos
🏛️ CitiLink : Le Traducteur Magique des Réunions de la Mairie
Imaginez que les réunions du conseil municipal sont comme de gigantesques livres de contes, mais écrits dans une langue très spéciale : le « langage administratif ». C'est un style très formel, rempli de mots compliqués, de phrases longues et de jargon que personne ne parle dans la vie de tous les jours.
Bien que ces livres soient ouverts à tout le monde (ils sont publics), essayer de trouver une information précise dedans, c'est un peu comme chercher une aiguille dans une botte de foin. Un citoyen ou un journaliste doit lire des centaines de pages pour savoir si la mairie a voté pour construire un nouveau parc ou pour augmenter les impôts. C'est long, ennuyeux et décourageant.
CitiLink est la solution à ce problème. C'est une plateforme qui agit comme un traducteur et un organisateur magiques.
🧙♂️ Comment ça marche ? (La Magie derrière le rideau)
Le Robot Lecteur (L'IA) : Imaginez un robot très intelligent (une intelligence artificielle appelée LLM) qui a lu tous les documents de la mairie. Au lieu de simplement copier-coller le texte, ce robot réécrit l'histoire. Il lit les minutes de réunion et en extrait les points clés, comme un chef de cuisine qui sépare les ingrédients pour les ranger dans des bocaux étiquetés :
Quel a été le verdict ? (Qui a voté "Pour", "Contre" ou s'est abstenu).
La Grande Bibliothèque Numérique : Toutes ces informations extraites sont rangées dans une base de données ultra-organisée. Fini le chaos des documents PDF illisibles ! Tout est maintenant structuré, comme des cartes dans un jeu de cartes bien rangé.
Le Super-Moteur de Recherche : Grâce à cette organisation, CitiLink offre une interface simple. Vous pouvez :
Filtrer comme dans un supermarché : "Montrez-moi seulement les votes sur la santé à Porto".
Chercher instantanément : Tapez "parking" et le système vous montre immédiatement toutes les discussions et décisions liées aux parkings, sans que vous ayez à lire 50 pages.
Voir l'histoire : Une ligne du temps pour voir comment les décisions ont évolué au fil des mois.
🧪 L'Expérience et les Résultats
Les créateurs de CitiLink ont testé leur invention avec de vrais employés de mairies (les gens qui écrivent ces documents).
Le verdict : Tout le monde a trouvé l'outil intuitif. C'est comme passer d'une carte dessinée à la main à un GPS précis. Les employés ont dit qu'ils utiliseraient l'outil à nouveau.
La performance du robot : L'intelligence artificielle a été très bonne pour trouver les dates et les noms (90% de réussite). Pour les sujets de discussion, elle a bien compris le sens, même si les mots exacts n'étaient pas toujours identiques. Pour les votes, c'était un peu plus difficile (comme un examen de logique complexe), mais le robot a réussi à identifier correctement la majorité des positions.
🌍 Pourquoi c'est important ?
CitiLink ne sert pas seulement à faire gagner du temps. C'est un outil de transparence.
Pour le citoyen : Vous n'avez plus besoin d'être un expert en droit pour comprendre ce que fait votre maire. Vous pouvez vérifier si vos impôts sont bien utilisés.
Pour la démocratie : Quand l'information est facile à trouver, les gens sont plus impliqués. C'est comme passer d'une porte fermée à une vitrine ouverte.
En résumé : CitiLink prend des documents administratifs ennuyeux et incompréhensibles, et les transforme en une conversation claire et accessible pour tout le monde. C'est la fin de l'époque où il fallait être un détective privé pour comprendre les décisions de sa ville.
Titre du Projet
CitiLink : Amélioration de la transparence municipale et de l'engagement citoyen grâce à des procès-verbaux de réunion recherchables.
1. Problématique
Les procès-verbaux des conseils municipaux sont des documents essentiels à la transparence démocratique, mais ils présentent plusieurs obstacles majeurs pour les citoyens et les journalistes :
Style bureaucratique : Ils sont rédigés dans un langage formel, technique et souvent dense.
Structure non structurée : Bien que disponibles publiquement, leur format textuel brut rend la recherche d'informations spécifiques difficile et chronophage.
Barrière linguistique et cognitive : Le jargon administratif et la longueur des documents découragent la consultation.
Manque d'exploration : Les recherches antérieures se sont concentrées sur les enregistrements vidéo, laissant les documents écrits (surtout en portugais européen) largement inexplorés par des outils de traitement automatique.
L'objectif est de transformer ces documents non structurés en données structurées et interrogeables pour faciliter l'accès à l'information.
2. Méthodologie et Architecture du Système
CitiLink est une plateforme web complète reposant sur un pipeline de traitement de données intégrant l'IA générative et la recherche d'information (RI).
Données : Le système a été entraîné et testé sur un corpus de 120 procès-verbaux anonymisés provenant de six municipalités portugaises (Alandroal, Campo Maior, Covilhã, Fundão, Guimarães et Porto). Un ensemble de données traduit en anglais a également été créé pour démontrer les capacités multilingues.
Pipeline de Traitement (NLP & LLM) :
Utilisation du modèle Gemini 2.0 Flash via des techniques de prompt engineering.
Le modèle extrait trois couches d'informations à partir du texte brut :
Métadonnées : Participants, lieu, date, type de réunion.
Sujets de discussion : Thèmes abordés (ex: "Modification du code de la route").
Résultats des votes : Positions (pour, contre, abstention) de chaque membre.
Validation : Les métadonnées extraites sont croisées avec des collections de base de données prédéfinies pour assurer la cohérence. Une interface "Back-office" permet une validation humaine (Human-in-the-Loop) par les municipalités.
Architecture Technique :
Stockage : MongoDB Atlas pour gérer les données structurées.
Moteur de Recherche : Implémentation de la recherche plein texte avec le classement BM25 et filtrage par facettes.
Interface Utilisateur : Développée en React (Front-end) avec une API Flask (Back-end). Elle offre plusieurs vues : vue par municipalité, liste, chronologie (timeline) et page de détail structurée.
3. Contributions Clés
Transformation de données non structurées : Création d'un pipeline robuste convertissant des documents administratifs complexes en données structurées exploitables.
Interface de navigation avancée : Développement d'une interface permettant non seulement la recherche plein texte, mais aussi la navigation par facettes (par sujet, parti, participant) et l'exploration chronologique.
Résumé décisionnel : La plateforme génère des résumés structurés (métadonnées, synthèse des votes, sujets) permettant aux utilisateurs de comprendre les décisions sans lire l'intégralité du document.
Ressources ouvertes : Le code, les prompts, les guides d'évaluation et les données générées sont disponibles publiquement sur GitHub.
4. Résultats et Évaluation
L'évaluation a été menée en deux volets : l'expérience utilisateur et la performance technique du modèle LLM.
A. Évaluation de l'Utilisabilité (Qualitative)
Méthode : 8 sessions de test avec du personnel municipal (juillet-septembre 2025) utilisant la méthode "Think-aloud".
Résultats :
Tous les participants ont trouvé la navigation intuitive.
6 participants sur 8 ont indiqué qu'ils utiliseraient à nouveau la plateforme.
Le système a permis d'identifier rapidement les votes et les sujets, validant son utilité pour moderniser l'accès aux archives.
B. Évaluation de la Performance du LLM (Quantitative)
Métadonnées : Atteint un F1 macro de 0,84, indiquant une extraction très fiable des entités (participants, dates, lieux).
Sujets de discussion : Comparaison difficile due à l'absence de décalages textuels (offsets) par le LLM. Après alignement via des embeddings BERTimbau et similarité cosinus, les scores sont ROUGE-L : 0,31 et BLEU : 0,21. Cela montre que le modèle capture le sens et la structure, malgré des variations de formulation.
Votes : Le modèle a atteint un F1 macro de 0,67 pour l'identification des positions de vote (pour/contre/abstention). Ce score plus bas reflète la complexité accrue de cette tâche par rapport à l'extraction de métadonnées simples.
5. Signification et Perspectives
CitiLink démontre l'efficacité des modèles de langage (LLM) couplés aux techniques classiques de RI pour améliorer la transparence gouvernementale.
Impact : Le système réduit la charge cognitive pour les citoyens et les journalistes, transformant des documents illisibles en bases de connaissances navigables.
Évolutivité : L'architecture est conçue pour s'adapter à de plus grands archives municipales.
Travaux futurs : Les auteurs prévoient d'intégrer des modèles de langage open-source, d'élargir l'évaluation auprès des citoyens et des journalistes via des questionnaires, et d'affiner l'extraction des votes pour améliorer les performances.
En conclusion, CitiLink représente une avancée significative dans l'application de l'IA pour la gouvernance locale, rendant les processus démocratiques plus accessibles et compréhensibles.
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