Aplicação de técnicas de IA na deteção de irregularidades em contratos públicos

Abstract

Com o passar dos anos, acompanhado pela evolução da tecnologia, existe um aumento acentuado no número de dados acumulados no setor de contratação pública em Portugal. Este aumento abre caminho para a possibilidade de tirar proveito desses dados, com recurso à utilização de técnicas emergentes de inteligência artificial, de modo a melhorar o funcionamento do processo de feitura de contratos públicos em Portugal. No panorama da contratação pública, um dos grandes problemas que afetam a qualidade dos contratos celebrados é a existência de irregularidades não detetadas aquando da celebração dos contratos, essas irregularidades geram assim contratos que não cumprem as regras definidas para os contratos e que podem comprometer a qualidade dos bens e serviços providenciados pelo Estado. Portanto, esta dissertação visa recolher um dataset de contratos públicos a partir do portal disponi bilizado pelo governo português, processar e analisar os dados recolhidos, codificar as regras do Código dos Contratos Públicos num sistema de regras, investigar e utilizar técnicas de Inteligência Artificial de modo a desenvolver um pipeline com a finalidade de encontrar padrões de suspeição de conluio e detetar irregularidades, e, por fim, conceber modelos de Machine Learning para prever os valores futuros das despesas de cada entidade ou região. Para sustentar o trabalho desenvolvido foram analisadas e relatadas na dissertação algumas implemen tações existentes de técnicas de inteligência artificial em contratação pública, juntamente com algumas abordagens de deteção de fraudes, assim como foram analisados diversos paradigmas e algoritmos de ML. Por fim é demonstrado de que forma os modelos de ML foram concebidos e otimizados, e é feita a análise de resultados dos modelos criados. A investigação e experimentação realizada abre perspetivas para o futuro da aplicação de soluções de Inteligência Artificial na área da contratação pública.

Over the years, with the evolution of technology, there has been a sharp increase in the number of data accumulated in the public procurement sector in Portugal.This increase paves the way for the possibility of taking advantage of this data by using emerging techniques of artificial intelligence, in order to improve the functioning of the public procurement process in Portugal. Within the public procurement panorama, one of the major problems affecting the quality of the contracts signed is the existence of irregularities that are not detected when the contracts are made. These irregularities thus generate contracts that do not comply with the rules defined for contracts and that can compromise the quality of the goods and services provided by the State. Therefore, this dissertation aims to collect a dataset of public contracts from the portal provided by the Portuguese government, process and analyze the collected data, codify the rules in a rule-based system, investigate and use Artificial Intelligence techniques in order to develop a pipeline with the purpose of finding patterns of suspicion of collusion and detecting irregularities. Finally, there is also the objective of designing and developing Machine Learning models to predict the future values of expenditure of each city or region. In this work were also discussed implementations of artificial intelligence techniques in the public procurement field, along with the analysis of fraud detection approaches, as well as ML paradigms and algorithms. In addition, it is demonstrated how ML models have been designed and optimized, followed by the analysis of the results of each model. The research and experimentation conducted opens up perspectives for the future of the application of Artificial Intelligence solutions in the area of public procurement.