Les agents d'IA pourront interroger directement les statistiques mondiales de l'ONU en langage naturel, sur une plateforme bâtie avec Google. Selon un test mené par l'UNICEF sur six grands modèles de langage, la précision moyenne a été de 21,2 % sur les indicateurs mondiaux de développement.
Le UN System Data Commons succède au portail UNData et permet des recherches en langage naturel dans les statistiques de plusieurs agences des Nations Unies, aussi bien pour un humain que pour un système d'IA. Cette plateforme utilise la technologie open source Data Commons de Google, qui prend aussi en charge le protocole MCP (Model Context Protocol). Ce standard permet à un agent d'IA de se connecter directement à une source de données externe.
On vous avait d'ailleurs déjà expliqué l'IA agentique, cette catégorie de systèmes capables d'agir seuls pour mener une tâche à bien. Vingt-six entités onusiennes se sont engagées à utiliser cette plateforme, et les données de près de vingt d'entre elles sont disponibles dès son lancement. « Nous profitons de cette occasion pour rendre nos données compatibles avec l'intelligence artificielle », a déclaré Shantanu Mukherjee, directeur par intérim de la Division de statistique des Nations Unies.
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Une précision moyenne de 21,2 % chez les modèles testés
D'après un test mené par l'UNICEF sur six grands modèles de langage, la précision moyenne des réponses a été de 21,2 % sur plus de 133 000 questions liées aux indicateurs de développement mondial. Le panel était composé de GPT-4o et GPT-4o-mini, Claude Sonnet 4.5 et Claude Haiku 4.5, Gemini 2.5 Flash et Gemini 2.0 Flash, a précisé João Pedro Azevedo, statisticien en chef de l'UNICEF, lors d'une conférence de presse virtuelle. Le statisticien a aussi signalé qu'environ trois réponses sur cinq n'ont fourni aucune valeur numérique exploitable, car les modèles ont le plus souvent nuancé leur réponse. Deux jours plus tard, une seconde série de questions identiques a été posée aux versions initialement testées des modèles. Parmi les réponses qui ont livré un chiffre aux deux passages, la valeur a été identique dans environ un cas sur deux.
Ce test est un document de travail interne à l'UNICEF, en cours de préparation pour une revue scientifique, et il n'a pas encore été évalué par des pairs. Selon l'agence, la méthodologie, le code et les données du test seront publiés au moment de la parution de l'article.
L'UNICEF indique que le trafic généré par les assistants IA vers son site de données a nettement augmenté cette année. Le site affiche plus de six millions de visites mensuelles, l'un des plus fréquentés de l'agence. Les visites en provenance de liens cités dans les réponses de ChatGPT ont augmenté de 67 % entre le 1er janvier et le 14 septembre, a indiqué João Pedro Azevedo à TechCrunch. Cette année, 6,4 % des sessions du site sont venues de ces liens, et les assistants IA génèrent désormais, selon les estimations de l'agence, environ une visite sur dix vers ce site.
Une intégration progressive sous vérification humaine
Le déploiement de la plateforme est toutefois progressif. Selon l'ONU, l'objectif est d'intégrer 80 % des ensembles de données statistiques du système des Nations Unies d'ici 2027. Deux millions de dollars ont été mis à disposition par Google.org pour le renforcement des capacités de la plateforme et la mise en place de son infrastructure de base, a expliqué Prem Ramaswami, responsable de l'équipe Data Commons chez Google, à TechCrunch. Le système est hébergé sur une instance gérée par l'ONU, et il est destiné à être maintenu et exploité de manière indépendante par cette dernière. « Nous avons adopté une approche de "formation des formateurs" tout au long du déploiement, et nous avons déjà constaté une montée en puissance rapide de l'équipe du système des Nations Unies », a expliqué le responsable de l'équipe Data Commons chez Google.
Lors d'une démonstration, Google a demandé à un système d'IA connecté aux données de l'ONU via MCP d'évaluer l'impact du Pepfar. Ce programme américain finance la lutte contre le sida en Afrique. Le système a identifié des statistiques onusiennes sur les infections au VIH et l'espérance de vie, avant de les utiliser pour produire une infographie, si bien que l'utilisateur n'a pas eu à chercher et à croiser lui-même les ensembles de données sous-jacents.
Un système d'IA alimenté par des données qui font autorité ne produit pas nécessairement des conclusions qui font elles-mêmes autorité. « Comme les modèles peuvent mal interpréter les nuances, il est toujours préférable qu'un humain vérifie les résultats avant de les citer ou de les publier », a prévenu Prem Ramaswami.
