Les subventions sont l’élément vital de nombreuses organisations. Mais leur obtention s’avère souvent un processus long et laborieux. La rédaction d’une proposition peut prendre des centaines d’heures, nécessiter les services d’un rédacteur spécialisé et coûter des milliers de dollars, ce qui réduit le nombre de candidats potentiels.
Sean Carroll, ancien chef de cabinet et directeur de l’exploitation de l’Agence américaine pour le développement international (USAID), connaît bien les difficultés liées à la rédaction des demandes de subvention. À l’USAID – l’agence gouvernementale américaine chargée de distribuer l’aide civile à l’étranger et l’aide au développement – M. Carroll a supervisé le versement de milliards de dollars de subventions.
« La rédaction d’une proposition de subvention peut être un processus coûteux, avec des centaines d’heures passées à concevoir des programmes, à rédiger le contenu, à répondre aux questions des donateurs, à effectuer des contrôles de conformité et à s’assurer que chaque document est correctement formaté », a déclaré Carroll à TechCrunch lors d’une interview par courrier électronique. « Pour les petits groupes locaux, gagner ou perdre une proposition peut être une crise existentielle.
La solution de Carroll ? Faire appel à l’IA pour l’aider à rédiger les demandes de subvention.
Avec Mustafa Hasnain (fondateur de l’agence de services créatifs Creative Frontiers), Syed Murtaza (ancien banquier d’entreprise) et Gilberto Lopez (universitaire de Harvard), M. Carroll a fondé Grant Assistant, qui propose un ensemble d’outils alimentés par l’IA et conçus pour aider les auteurs de demandes de subvention à réfléchir à leur approche, à cibler les bénéficiaires et à extraire des informations potentiellement utiles des documents pertinents.
M. Carroll insiste sur le fait que Grant Assistant n’est pas destiné à remplacer les rédacteurs professionnels de propositions de subventions – ce qui était franchement ma première idée. Il s’agit plutôt, selon lui, de les soutenir dans leur travail professionnel.
« La plupart des outils de création de documents placent l’utilisateur dans un environnement d’écriture vierge, attendant de lui qu’il compose l’ensemble du document comme une symphonie raffinée à partir d’une seule note », a-t-il déclaré. Notre expérience montre que ce n’est pas la meilleure approche, car il est contre-intuitif de commencer par le « haut » d’une proposition complexe et interconnectée. En d’autres termes, vous ne pouvez pas rédiger un résumé tant que vous n’avez pas terminé la substance du programme.
En revanche, Grant Assistant demande aux utilisateurs de remplir un questionnaire contenant des questions similaires à celles qu’un consultant de projet pourrait poser – ce qui informe un projet de proposition de subvention généré par l’IA. Un « moteur de suggestions » met en évidence le contenu des documents que les utilisateurs téléchargent sur la plateforme pour « enrichir » les propositions de subventions avec des références.
M. Carroll n’a pas voulu dire exactement quel modèle d’IA générative alimente la rédaction des demandes de subvention de Grant Assistant, si ce n’est qu’il s’agit d’un modèle « affiné » en quelque sorte.
Crédits d’image : Assistant(e) financier(ère)
« Le modèle a été peaufiné sur les guides de style et les documents de politique de l’USAID », a-t-il ajouté. « Nous formons l’outil à la rédaction de propositions complexes pour des bailleurs de fonds tels que l’USAID, l’Union européenne, les agences d’État, les instituts nationaux de la santé, le département de l’énergie et d’autres.
Ce qui n’est pas clair pour cet auteur, c’est de savoir si Grant Assistant, qui fournit également des outils pour gérer les étapes et les examens des propositions, suivre les échéances imminentes et évaluer l’état des projets de propositions de subventions, a correctement atténué l’une des principales limites de l’IA générative aujourd’hui : l’hallucination.
Même l’IA génératrice de texte la plus sophistiquée hallucine, ce qui signifie qu’elle a tendance à présenter des informations fausses ou trompeuses comme des faits. Il n’est pas difficile d’imaginer comment cela peut poser problème lors de la rédaction d’une proposition de subvention – une proposition de subvention dont on espère qu’elle est basée sur des faits et étayée par des preuves.
M. Carroll affirme que le moteur de suggestions de Grant Assistant, qui apporte des recherches et des points de données à partir de documents ainsi que des citations, constitue un contrôle raisonnable du modèle de rédaction de propositions de la plateforme. Mais J’aurais je dirais qu’il incombe simplement à l’utilisateur de comparer les recommandations du moteur de suggestions à la copie générée par le modèle de rédaction de propositions.
Pour donner un coup de pouce à Grant Assistant, la startup n’en est qu’à ses débuts. Elle dispose d’une équipe de huit personnes et est essentiellement autofinancée, à l’exception d’un tour de table de 200 000 dollars et d’une subvention de 50 000 dollars accordée par Atlantic Philanthropies, une fondation privée. J’espère qu’au fil du temps, Grant Assistant développera des moyens plus fiables et plus concrets pour lutter contre les hallucinations et leurs effets – surtout si l’on considère tout ce qui est en jeu dans l’attribution des subventions.
À court terme, l’entreprise semble se concentrer sur l’acquisition de clients, principalement. Grant Assistant est en phase de pré-revenu. Mais la startup a conclu des accords non contraignants avec des entrepreneurs gouvernementaux dans le domaine du développement international, affirme M. Carroll.
Avec un peu de chance, ces accords non contraignants se transformeront en contrats – et en munitions contre les rivaux de Grant Assistant tels que Fundwriter.ai et Grantable.
« Bien qu’il existe d’autres organisations dans le domaine de la rédaction de demandes de subvention, elles ne disposent pas des outils intégrés robustes, de l’IA intuitive et du flux d’utilisateurs pratique de Grant Assistant », a déclaré M. Carroll. « Nous pensons que Grant Assistant réduira considérablement le temps et les coûts consacrés à la création d’une proposition, permettant ainsi aux grandes organisations axées sur leur mission de consacrer les ressources économisées à la mise en œuvre de programmes cruciaux, tandis que les petites organisations pourront mieux rivaliser avec leurs idées. »