1. Contexte & objectifs

Comme de nombreuses villes de taille moyenne, la municipalité souffrait de contraintes budgétaires, de postes vacants dans ses services, et d’une fragmentation technologique : CRM et gestion 311 isolés, ERP financier vieillissant, GED sous-utilisée, CMMS pour les travaux publics peu intégré au reste. Les processus restaient largement papier et courriel, ce qui créait lenteurs et frictions.

Les citoyens, habitués à l’instantanéité du e-commerce, attendaient :

• un suivi en ligne des demandes 311,
• des réponses rapides sur mobile,
• plus de transparence sur les délais et sur les politiques municipales.

Objectifs stratégiques fixés :

• réduire le WIP et accélérer la résolution des demandes 311 et des permis,
• diminuer la saisie manuelle des factures et formulaires,
• passer d’une maintenance réactive à une logique préventive/predictive,
• respecter MFIPPA (Ontario), AODA (accessibilité), sécurité et journalisation,
• prouver la valeur en moins de 16 semaines sur 2–3 domaines, pour ensuite industrialiser.

2. Architecture — Ingestion & compréhension

Le cœur du dispositif repose sur un 311 omnicanal (web, e-mail, téléphone, chat, appli mobile) connecté à une file d’événements.

Chaque entrée est :

• classifiée automatiquement (OCR sur documents, détection d’images de nids-de-poule, bacs brisés),
• enrichie (données GIS, historique de tickets, météo, calendriers de collecte),
• analysée par un LLM + moteur de règles qui normalise l’intention (“déchets manqués”, “stationnement”, “éclairage”),
• validée par un moteur RAG interrogeant les bylaws et guides internes.

Le résultat est une “enveloppe de demande” normalisée contenant type, priorité, service responsable et SLA cible, envoyée ensuite vers l’orchestration métier.

3. Parcours cible — Décision & orchestration

• Triage automatique : fast-track pour les cas simples et complets (ex. collecte manquée).
• Routage intelligent vers le bon service (travaux publics, déchets, urbanisme, stationnement).
• Assistance aux agents : résumé IA avec extraits des bylaws, faits saillants et étapes suggérées.
• Boucles de mise à jour citoyennes : notifications SMS/e-mail à chaque étape avec lien de suivi public.
• Gestion SLA : délais définis par catégorie (nid-de-poule artère principale < 72 h), avec escalade en cas de dépassement.

4. Permis & urbanisme — du dépôt à la décision

• Les citoyens disposent d’un portail unique avec formulaires adaptatifs.
• OCR extrait les champs clés, contrôle la complétude et la cohérence.
• Le moteur RAG interroge les règlements (zonage, stationnement, hauteur) et propose une checklist de conformité citée.
• Workflow d’approbation multi-services (urbanisme, incendie, environnement), avec e-signature et rapports automatiques.
• Transparence : estimation des délais par type de permis, suivi en ligne.

Résultats : dossiers mieux formés dès le premier dépôt, délais réduits de 30 %, échanges inutiles divisés par deux.

5. Finances & approvisionnement — comptes fournisseurs

• Factures reçues via e-mail ou portail dédié.
• OCR extrait fournisseur, PO, taxes, montants ; règles assurent la correspondance 3-voies (commande, réception, facture).
• Approbations routées selon seuils, avec rappels automatiques.
• Écritures comptables injectées dans l’ERP et paiements préparés.

Résultats : coût par facture -50 %, délais de paiement -40 %, erreurs de saisie -70 %.

6. Maintenance & travaux publics — prédictif & tournées optimisées

Les sources (tickets 311, IoT capteurs eau & routes, météo, historique réparations) alimentent un modèle prédictif qui :

• estime la probabilité de panne ou de dégradation,
• planifie les tournées en optimisant trajets, fenêtres temporelles et types d’équipement,
• ajuste automatiquement les ordres de travail dans le CMMS et les stocks de pièces.

Résultats : interventions urgentes -25 %, temps d’arrêt -35 %, coûts de maintenance -20 %.

7. Données, sécurité & conformité

• MFIPPA & AODA respectés : consentement, accessibilité, transparence.
• Sécurité : chiffrement, RBAC, PIM pour accès privilégiés, journalisation inviolable.
• Vie privée : minimisation des PII, anonymisation pour l’analytique.
• Éthique IA : garde-fous humains obligatoires au-delà d’un certain risque/montant, explications conservées.

8. Supervision & observabilité

Des tableaux de bord centralisent les SLA et KPI par domaine (311, permis, finances, maintenance).
Chaque demande est suivie avec un trace-ID unique, et des alertes proactives préviennent les dérives SLA.
Les workflows sont idempotents, redémarrables et audités, garantissant fiabilité et conformité.

9. Résultats & KPI (12 mois)

• 311 : délai de traitement -45 %, appels transférés -60 %, satisfaction citoyenne +12 pts.
• Permis : cycle moyen -30 %, taux de dépôts “complets” +25 pts.
• Finances : coût facture -50 %, délais de paiement -40 %.
• Maintenance : interventions urgentes -25 %, backlog prioritaire stabilisé.
• Global : capacité en pics doublée sans renforts supplémentaires.

10. Risques & atténuations

• Qualité données → règles de complétude, tutoriels de dépôt.
• Erreur IA → seuils anti-sur-automatisation, revue humaine obligatoire.
• Adoption équipes → co-conception, formations courtes, champions internes.
• Interopérabilité SI → passerelles API, tests d’intégration, déploiement progressif.
• Accessibilité → conformité AODA, canaux non numériques maintenus.

11. Stack solution

• OCR & vision (documents, images), LLM + RAG (règlements), moteur de règles, orchestrations (n8n, Power Automate, Logic Apps), intégration CRM/ERP/GED/CMMS/GIS, notifications multicanal, observabilité centralisée, sécurité IAM/PIM/KMS (Canada).

12. Délais & modèle financier

• Déploiement initial : 12–16 semaines pour 311 + finances + premiers permis.
• Extension progressive vers maintenance prédictive et autres services.
• ROI projeté : 2,8× à 4,5× en 12 mois selon volume et adoption.