Digipolis, de IT-partner van de stad Gent, ging op zoek naar manieren om de besluitvorming beter doorzoekbaar te maken. Niet alleen de zoekfunctionaliteit maakte deel uit van het project maar er werd ook gekeken naar hoe we de interface van het zoeken zelf konden verbeteren.
Na het onderzoeken van de mogelijkheden om informatie te indexeren, kwamen we uit bij de techniek NLP. Die technologie moest van de markt komen. We lanceerden een bestek voor een aanbieder die ons kon helpen een proof of concept te ontwikkelen. Via NLP werden de concepten geabstraheerd uit woorden. ‘Schepen in de haven’ en ‘de schepen van onderwijs’ worden zo herkend als verschillende concepten, terwijl ‘de politie’ en ‘de flikken’ herleid moesten worden tot hetzelfde concept.
Aanleiding en doelstelling
Stad Gent wil open en transparant zijn in haar bestuur, zowel naar de eigen medewerkers als naar burgers. Het doorzoeken van bestuursinformatie verloopt niet altijd zonder problemen, onze enige bron had een vrij ‘naïeve’ zoekfunctionaliteit: geef een woord als zoekterm en enkel de documenten waarin dit woord concreet voorkomt worden als resultaten getoond. Dit moest beter kunnen, vonden we.
Een betere zoekfunctie kan om met ‘concepten’. Een goede zoekfunctie kan het verschil maken tussen de schepen die in de haven liggen en de schepen die bevoegd is voor een bepaalde materie.
Bovendien zou zo’n zoekfunctie moeten weten dat ‘een kermis’, ‘een foor’ is, en in het beste geval dat in Gent ‘de politie’ en ‘de flikken’ hetzelfde zijn.
Voor de ontwikkeling van de chatbot werd samengewerkt met Cronos, dat de stad Roeselare met Arinti als partners kon leveren en Microsoft dat op zijn beurt Arinti ondersteunde voor de realisatie van dit project. Het risico werd gespreid over de diverse partners en alle betrokkenen investeerden ook zelf in de realisatie ervan. Er werd dus geen afgewerkt product aangekocht. De stad kon het project realiseren binnen het Europees project Like waardoor er cofinanciering vanuit Europa voorhanden was.
Het project liep in de loop van 2019 en werd afgerond na de testfase. De lessons learned en een deel van de code worden meegenomen in een vervolgtraject met de steun van VLAIO in het Programma voor Innovatieve Overheidsopdrachten. Dit project heet Probe (Pro-actieve openbaarheid bestuur) en heeft een langere duurtijd.
Hindernissen en tips voor andere lokale besturen die een gelijkaardig project willen uitrollen
Hindernissen/aandachtspunten:
-
Het ontsluiten van de bestuursinfo uit de softwaresilo waarin ze werd opgeslagen is niet gemakkelijk. Platformen voor lokale besturen worden nog te vaak gemaakt met een focus op de medewerkers en de politici in plaats van op de ervaring van de burger.
-
Verder is het belangrijk om de verwachtingen van gebruikers ten aanzien van de technologie te temperen. Het is niet dat je zo’n AI-brein een hoop data kan geven en dat die daar een intelligent inzicht in krijgt. Het geeft een medewerker handige hulpmiddelen, maar uiteindelijk is het toch de medewerker die de nodige linken moet leggen en conclusies trekken.
Tips:
- Zoek naar goede partners: dit kunnen andere besturen zijn of andere overheden. Deel achteraf je positieve – maar evengoed je negatieve – ervaringen zodat iedereen eruit kan leren.
- Werk ‘agile’: begin met een kleine proof of concept, maak zo snel mogelijk een minimale proefopstelling om zo beter te kunnen evalueren wat de technologie voor jouw organisatie kan betekenen en wat niet.
- Kies bewust voor innovatie en de onzekerheid van uitkomst die hiermee samenhangt. Zorg daarbij dat deze keuze gedragen wordt doorheen de organisatie.
