Détection des conflits d’intérêt (élus)

Claire, responsable du service Assemblée, vérifie pour chaque délibération que les élus concernés ne se trouvent pas en situation de conflit d’intérêts au regard de leurs fonctions, mandats ou activités déclarées. Avec l’augmentation du volume d’actes et la diversité des profils d’élus, cette mission requiert une vigilance accrue pour garantir la conformité des décisions publiques et préserver l’image de la collectivité.

L’absence d’outil dédié mobilisait fortement le service et laissait subsister un risque d’oubli ou d’erreur, malgré toute la rigueur des équipes.

Avec DinA, la prévention des conflits d’intérêt devient fluide et sécurisée :

  • Analyse automatique des actes administratifs (délibérations, arrêtés, décisions…)
  • Croisement intelligent avec les déclarations d’intérêts des élus
  • Détection des situations sensibles et génération d’alertes ciblées
  • Notification confidentielle à l’élu concerné ou au service référent
  • Historisation des alertes pour un suivi fiable et traçable
  • Tableau de bord global pour piloter la conformité et réagir rapidement

Résultats observés :

  • Gain de temps dans la préparation des conseils
  • Anticipation renforcée des situations à risque
  • Valorisation du rôle du service Assemblée, recentré sur l’appui aux élus et à la gouvernance
  • Plus de transparence dans la prise de décision
  • Renforcement de la confiance des citoyens et des élus dans les processus délibératifs
  • Sécurisation juridique et gain de temps pour les élus : ils sont informés en amont en cas de conflit d’intérêt potentiel, ce qui leur évite de s’investir dans un dossier sur lequel ils ne pourront finalement pas siéger ou voter


Dina exploite des capacités avancées de traitement de langage naturel (NLP) pour analyser le contenu des actes administratifs (délibérations, décisions, arrêtés) et les croiser dynamiquement avec une base structurée des déclarations d’intérêts des élus. Les correspondances sont détectées selon des règles métier configurables ou des modèles d’apprentissage, permettant de signaler en temps réel les situations à risque. Les alertes générées sont historisées, consultables via API ou intégrées dans les outils de gestion des assemblées, avec des options de notification sécurisée vers les services ou les élus concernés.

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