21/09/2026
La Métropole de Lyon utilise plusieurs outils numériques pour gérer et dématérialiser ses documents, notamment la GED (gestion électronique des documents) et la signature électronique. L’objectif est de simplifier les traitements, de limiter les impressions et de faciliter le suivi des documents entre les services.
Ces outils ne sont cependant pas toujours simples à utiliser. Les agents peuvent avoir du mal à trouver la bonne information, à comprendre certains processus ou à identifier les ressources disponibles. Ils ont donc besoin d’un accès plus direct à l’information et de réponses rapides à leurs questions. Aujourd'hui ils disposent d'un espace avec des fiches ressources sur l'intranet de la Métropole ainsi que d'un mail d'assistance.
Pour répondre plus efficacement à ce besoin de recherche d'informations, la Métropole a expérimenté un chatbot dédié à la dématérialisation. Il doit permettre aux agents de retrouver plus facilement les informations utiles, de mieux accéder aux ressources existantes et de gagner en autonomie dans l’utilisation des outils.
Le projet s’adresse à tous les utilisateurs concernés par la dématérialisation : agents des services marchés et finances, élus utilisant la signature électronique, assistants informatiques (AI/MOI), autres agents ayant des usages plus ponctuels. Plusieurs centaines d'agents sont ainsi de potentiels utilisateurs du chatbot.
À ce jour, le chatbot n’est pas encore ouvert aux utilisateurs. Les retours recueillis lors des expérimentations sont actuellement pris en compte afin d’adapter et d’améliorer l’outil. Une réouverture est prévue courant novembre.
Mars 2025
Lancement du projet
Décembre 2025
Fin d'expérimentation (Chatbot ERASME)
Janvier 2026
Expérimentation 2 Delibia
Mars 2026
Fin d’expérimentation Delibia
En pratique, un agent qui a une question sur la dématérialisation par exemple sur une procédure de signature électronique, une pièce à fournir dans un marché public, ou l'utilisation d'un outil de la GED n'a plus besoin de chercher dans l'intranet ou de solliciter un agent du service de la dématérialisation : il pose directement sa question au chatbot, obtient une réponse contextualisée, et peut vérifier ou approfondir en ouvrant le document source associé.
Du point de vu technique, lorsqu'un agent pose une question au chatbot, celle-ci est convertie en vecteur numérique. Le système va alors chercher dans la base de connaissances, elle aussi convertie en vecteurs, les paragraphes les plus proches sémantiquement de la question. À partir de ces extraits, une réponse est générée puis affichée, accompagnée des documents sources qui ont permis de la construire. Ces documents sources sont cliquables, ce qui permet à l'agent de consulter le document (PDF) en complément de la réponse.
Le déploiement du chatbot ne s'est pas fait seul : en effet l'acculturation aux enjeux de dématérialisation s'est outillée d'une communauté sur l'intranet de la Métropole, ainsi que d'une nouvelle formation. C'est ce panel de solutions - connectées les unes aux autres - qui permet une diffusion équilibrée auprès de la diversité de nos agents.
L'évaluation du chabtot s'est faite par les usages et la statistique.
Pour l'évaluation statistique, nous avons utilisé RAGChecker, un outil pensé spécifiquement pour les chatbots de type RAG (Retrieval-Augmented Generation). Il permet de vérifier séparément les deux étapes du processus : la recherche des bons documents dans la base de connaissances, puis la qualité de la réponse générée à partir de ces documents. Pour chaque question, RAGChecker compare la réponse du chatbot à la réponse métier attendue, ainsi que les documents retournés aux documents source de référence. Cela permet de savoir précisément si une réponse insuffisante vient d'une mauvaise recherche documentaire ou d'une mauvaise génération, et donc de cibler les points à améliorer sur le chatbot.
Pendant deux mois, des agents ont testé le chatbot en conditions réelles. Ils l’ont jugé simple à utiliser et les réponses globalement satisfaisantes. Les documents sources, directement cliquables et accessibles en PDF, ont également été appréciés. Les retours montrent toutefois le besoin d’enrichir la base documentaire pour répondre à des questions plus avancées, au-delà des demandes de premier niveau.
12
mois d'expérimentation
60
Documents
10
Testeurs
4,2
(/5) Satisfaction agents
La suite du projet prévoit de consolider le RAG avec un fond documentaire dédié, qui permet d’intégrer un volume de ressources beaucoup plus important et offre une meilleure indexation des documents. Des référents métier seront chargés de maintenir les documents à jour, des référents techniques pourront intervenir sur le paramétrage du modèle et du prompt système, et un référent support accompagnera les agents sur les difficultés courantes. L’équipe technique formera les équipes métier et support au fonctionnement de l’outil et aux bonnes pratiques. Une dernière phase d’expérimentation est prévue fin 2026 sur la base de ce nouveau fond.