Tout d'abord, au niveau de l'orientation, à partir de certains éléments dispersés dans la Stratégie nationale sur l'IA, il est nécessaire d'élaborer un contenu général et plus clairement défini sur l'application de l'IA à l'ensemble du secteur public, du niveau central au niveau local, incluant les objectifs, les principes généraux, les tâches clés et la feuille de route. Le développement de l'IA dans les agences gouvernementales vise à améliorer l'efficacité et la qualité de leur fonctionnement, à mieux servir la population et à défendre ses intérêts, dans le respect des normes éthiques telles que la sécurité, la responsabilité, la transparence et l'inclusion.
Parallèlement, le cadre juridique relatif aux applications de l'IA au sein des organismes publics est essentiel. Il comprend des éléments tels que : les droits et obligations des organismes publics dans l'application de l'IA à leurs opérations, le champ d'application de l'IA ; les principes de transparence et de responsabilité ; les normes d'achat, de conception, de développement et d'utilisation des systèmes basés sur l'IA ; le processus d'orientation sur les aspects professionnels et techniques de l'application de l'IA ; l'identification et la gestion des risques liés à l'application de l'IA ; et les points à ne pas franchir lors de l'application de l'IA aux opérations des organismes publics.
Ensuite, identifier et résoudre correctement le « problème » du déploiement de l'IA dans les agences gouvernementales est d'une importance pratique, compte tenu des facteurs suivants : (1) déterminer la nécessité d'appliquer l'IA en fonction des missions spécifiques des agences ; (2) déterminer le potentiel et les risques de l'IA ; (3) les capacités des agences gouvernementales en termes d'infrastructures, de données, de ressources humaines et financières. À court terme, compte tenu des ressources financières, de données, d'infrastructures et humaines limitées, une approche ciblée, du type « couper son manteau selon son tissu », est appropriée. À moyen et long terme, lorsque les ressources seront accrues, les agences gouvernementales devront redéfinir le « problème » et pourront développer des solutions d'IA plus complexes et à plus grande échelle.
En termes de finances, afin de pouvoir calculer et dépenser de l'argent sur des solutions d'IA, qui ont de nombreuses caractéristiques uniques par rapport aux technologies de l'information, il doit y avoir des réglementations juridiques spécifiques et distinctes sur la gestion des investissements pour l'IA du budget de l'État, de la budgétisation, de la gestion, de l'utilisation et du règlement des fonds ; des méthodes de tarification et des normes pour les postes de dépenses tels que la collecte, la synthèse, les tests et le nettoyage des données ; la formation et le perfectionnement des modèles/applications d'IA ; l'exploitation des solutions d'IA au travail, etc. En particulier, il doit y avoir un mécanisme financier qui accepte les « essais et erreurs » dans une certaine mesure dans l'application de l'IA aux opérations des agences d'État.
Concernant les données et les infrastructures, la connexion et le partage des données du secteur public, ainsi que la fourniture de données ouvertes de meilleure qualité aux entreprises et aux secteurs de la recherche, sont des conditions indispensables au développement de solutions d'IA pour les agences gouvernementales. À court terme, en raison des limites des infrastructures de données et d'IA (centres de données, puces d'IA), il est nécessaire de développer des solutions d'IA plus simples et moins gourmandes en puissance de calcul, telles que des assistants virtuels pour les fonctionnaires et l'analyse documentaire. À moyen et long terme, pour moderniser les solutions d'IA actuelles ou développer des modèles/solutions d'IA complexes pour l'environnement et l'agriculture , il est nécessaire d'investir davantage dans le big data, les infrastructures de stockage cloud, les infrastructures informatiques et les puces d'IA. Les agences gouvernementales peuvent utiliser les services d'infrastructure de centres de données, les services de plateformes de cloud computing et les services de stockage de données pour l'IA des entreprises.
Enfin, pour disposer de ressources humaines capables d'appliquer l'IA dans le secteur public vietnamien, il est nécessaire de veiller à ce que les ressources humaines en charge de son application améliorent leurs connaissances, leurs compétences professionnelles et leurs techniques en IA, données, cloud, sécurité des réseaux, etc. Il est possible de financer ces ressources humaines pour qu'elles participent à des formations courtes et longues sur les sujets mentionnés ci-dessus. Pour les autres secteurs, il est nécessaire de former et de promouvoir l'IA, notamment son utilisation dans des domaines spécialisés, et d'intégrer les connaissances en IA dans les programmes de formation et de promotion actuels des fonctionnaires.
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