O presente procedimento tem por objeto a aquisição de serviços de Investigação e Desenvolvimento de uma plataforma de análise e validação de documentos, no âmbito do parcelário, com recurso a ferramentas de inteligência artificial (IFAP-DocAI). Perante as recomendações apresentadas pela IGF no âmbito da certificação de contas, bem como das questões suscitadas pelos serviços da auditoria da Comissão Europeia, em que recomendam que seja exigido aos agricultores a apresentação anual dos títulos de posse da terra, importa dotar o Instituto de instrumentos de análise de documentos que permitam validar de forma automática os títulos apresentados/a apresentar pelos agricultores no âmbito do parcelário, os quais poderão ser na ordem dos 3 a 4 milhões de documentos/ano. Dada a existência de um protocolo de colaboração celebrado entre o IFAP e a Faculdade de Ciências de Lisboa (FCUL) e também pela existência de conhecimentos especializados nessa Instituição que permitam implementar um projeto desta natureza, propõe-se a aquisição de serviços de I&D tendo em vista o desenvolvimento de uma plataforma de análise e validação de documentos a aplicar num primeiro momento ao parcelário, o qual poderá designar-se “IFAP-DocAI”. O plano de trabalhos será desenvolvido no contexto do Departamento de Informática (DI) da Faculdade de Ciências da Universidade de Lisboa e da unidade de investigação LASIGE. O objetivo principal deste projeto é simplificar o processo de análise e validação da inscrição de parcelas no sistema de Identificação Parcelas. Este processo inclui a análise de vários tipos de documentação, extração de informação a partir de documentos digitalizados e digitais, e a comparação com outras fontes de dados. A automação de processos constitui um dos eixos-chave da estratégia de modernização da administração pública, resultando em ganhos em eficiência e na redução de custos operacionais dos serviços digitalizados. Em particular, a análise automática de documentos constitui um domínio de elevado potencial para a aplicação de técnicas de IA, tendo já demonstrado resultados robustos em contextos administrativos comparáveis. Agentes de IA que combinam modelos de linguagem de grande escala com visão computacional já demonstraram grande precisão na extração automática de informação em tabelas, imagens e texto a partir de documentos digitalizados.