IA et données : le levier décisif de la transformation de l’action publique

Saisir l’opportunité de l’IA et des données pour transformer l’action publique.

En résumé :

• Sous la pression conjuguée des budgets contraints, des tensions de recrutement et d’attentes citoyennes de plus en plus exigeantes, l’action publique doit offrir des services personnalisés, accessibles en temps réel, et compréhensibles
• Une étude EY auprès de 492 dirigeants publics dans 14 pays montre que l’IA et la donnée ne sont plus des options, mais des infrastructures de politique publique
• Et si en matière d’intelligence artificielle, l’inaction coûtait plus cher que l’expérimentation ?

Le paradoxe de l’IA : la volonté d’accélérer, l’hésitation à déployer

Le message des dirigeants est clair : 58 % estiment qu’il faut accélérer l’adoption de l’IA et 64 % anticipent des gains d’efficacité ainsi qu’une allocation plus fine des ressources. Pourtant, la réalité opérationnelle dessine un autre visage : seuls 26 % ont déjà déployé des solutions d’IA, et 12 % seulement ont franchi le cap de l’IA générative. Comme souvent dans les grandes transformations, la lucidité précède l’action ; l’écart entre ce que l’on sait devoir faire et ce que l’on parvient à exécuter demeure, pour l’heure, le véritable terrain de jeu.

L’IA, levier stratégique avant d’être technologique : ce que font les pionniers

Parmi les 20 % d’administrations pionnières, le chemin emprunté n’a pas été celui des « effets waouh » immédiats, mais celui des fondations. Elles ont investi massivement dans les infrastructures (plateformes de données, interopérabilité, sécurité), développé les compétences (des filières data & IA, des formations à grande échelle, des communautés), installé une gouvernance claire (priorisation, conformité, éthique), et surtout ancré de longue date une culture d’agilité et de pilotage par la valeur. Ce socle leur a permis d’afficher un taux de satisfaction de 62 % vis‑à‑vis de résultats concrets – 2,4 fois supérieur à celui des autres administrations. Leur enseignement tient en une phrase : l’IA n’est pas un outil de plus, c’est un révélateur de stratégie publique.

Les cinq piliers de la réussite : de la donnée à la confiance

1. Données et technologies

Sans données fiables, gouvernées et accessibles, l’IA reste une promesse. Les initiatives de partage sécurisé interministériel, à l’instar de la plateforme rAPId au Royaume‑Uni, prouvent qu’une architecture de référentiels, d’API et de catalogues peut devenir un bien commun au service de la décision et des citoyens. La conformité (notamment RGPD), la sécurité et la qualité doivent y être pensées by design.

2. Ressources humaines et compétences

Aucune IA ne tient debout sans intelligence humaine. Les programmes de formation d’ampleur – tels que Jahiz aux Émirats arabes unis – montrent qu’il est possible de diffuser rapidement des compétences pratiques : acculturation des agents, montée en puissance des rôles « produit », « data », « IA », et accompagnement des managers dans un leadership fondé sur la donnée.

3. Culture agile et centrée usagers

La réussite du numérique public se mesure d’abord à la qualité du service rendu, non à la technologie déployée. Adopter une culture agile et centrée usagers suppose de passer d’une logique de projets à une logique de produits, conçus et améliorés en continu à partir des besoins réels des citoyens et des agents. En France, le programme beta.gouv.fr incarne cette approche : en incubant des « start‑up d’État », il favorise l’itération rapide, l’intégration systématique des retours usagers et le droit à l’erreur. Cette démarche pragmatique renforce l’acceptabilité des services et leur robustesse dans la durée, en plaçant l’usage au cœur de l’innovation publique.

4. Transparence et implication citoyenne

La confiance n’est ni automatique ni acquise ; elle se construit. Explicabilité des modèles, traçabilité des décisions algorithmiques, voies de recours visibles, et co‑conception avec les usagers forment la grammaire d’un État qui innove sans s’éloigner de ses principes. L’Australie illustre cette approche en privilégiant une démarche visant à « être digne de confiance » : expliquer les usages de l’IA, les bénéfices attendus, les modèles utilisés et les dispositifs de sécurité. Cette pédagogie ouverte renforce la légitimité des usages, en particulier dans les domaines sensibles, et transforme la transparence en véritable levier d’adhésion citoyenne.

5. Écosystèmes et collaboration

L’innovation publique s’épanouit lorsqu’elle s’ouvre : aux start‑up, aux laboratoires, aux universités et aux grands acteurs technologiques. En France, le Lab Urssaf en est une illustration : via des concours de pitch et des démarches de co‑développement, il permet de concevoir des solutions d’IA directement alignées sur les enjeux opérationnels. Résultat : une accélération de l’innovation, une meilleure adhésion des agents et une appropriation terrain facilitée, conditions clés pour passer de l’expérimentation à la mise à l’échelle.

La transformation à l’œuvre : quatre illustrations françaises

La France n’en est pas au simple discours ; des réalisations concrètes jalonnent déjà le terrain. France Travail s’appuie sur l’IA pour vérifier la conformité des offres et détecter les discriminations, contribuant à un marché de l’emploi plus équitable. La Direction de la recherche, des études, de l’évaluation et des statistiques (DREES) mobilise l’IA générative pour analyser des sondages complexes et élaborer des modèles prédictifs pour anticiper les hospitalisations, soutenant des arbitrages plus informés en santé publique. L’Urssaf déploie chatbots et voicebots afin d’améliorer l’expérience usager et en fluidifiant la relation de service. Enfin, la Région Île‑de‑France automatise, grâce à l’IA, la détection et la correction d’erreurs de paie dans son système RH, libérant du temps pour l’accompagnement et la qualité.

Ces cas ont un point commun : ils privilégient des problèmes concrets, mesurables et réplicables, bâtissant la confiance au fil des résultats.

Acceptabilité citoyenne : l’équation subtile entre espoir et vigilance

Le regard des citoyens reflète une ambivalence lucide. D’un côté, 53 % perçoivent un impact positif de l’IA dans leur quotidien, signe d’une appétence pour des services plus efficaces et personnalisés. De l’autre, 39 % seulement déclarent faire confiance aux gouvernements pour « bien gérer » l’IA. Les préoccupations s’articulent autour de la collecte des données personnelles, utilisées pour entraîner les modèles et des usages sensibles – santé, justice, emploi, fiscalité. La réponse n’est pas que juridique : concevoir mieux, expliciter davantage, et associer plus étroitement les usagers : voilà les trois gestes qui convertissent la technologie en confiance.

Les freins à lever : éthique, héritage et création de valeur

Aux yeux des décideurs publics, les inquiétudes éthiques et réglementaires arrivent en tête (65 %), suivies par la dette technologique et l’interopérabilité limitée de systèmes legacy qui ont accumulé pour certains une dette technique importante (45 %). À cela s’ajoutent un ROI perçu comme flou (41 %), un manque de compétences internes (38 %) et une aversion au risque qui freine la mise à l’échelle (35 %). Dit autrement : sans socle numérique modernisé, sans gouvernance claire et sans investissement humain, l’IA reste cantonnée à des pilotes prometteurs… mais isolés.

Huit mouvements pour débloquer la transformation

D’abord, formuler une vision et une mission publique claires qui parlent la langue de la politique publique – santé, emploi, éducation, transition écologique – et la relier à des indicateurs d’impact lisibles. Ensuite, prioriser des cas d’usage où l’impact est visible et immédiat : réduction des délais, meilleure équité d’accès, productivité agent. Dans le même élan, moderniser les systèmes d’information, ouvrir les API, renforcer l’interopérabilité et sécuriser des plateformes de données pérennes.

Vient alors l’indispensable montée en compétences : acculturation pour tous, formations certifiantes, filières de carrière « data & IA », et communautés de pratique actives. Cette dynamique s’appuie sur une gouvernance de l’IA qui clarifie les rôles, formalise l’évaluation des risques, encadre la sécurité et l’éthique, et assure la traçabilité des modèles tout au long de leur cycle de vie.

Parce que la qualité d’un service public se mesure aussi à sa légitimité, impliquer les citoyens dans la conception – ateliers, panels, tests utilisateurs, évaluations publiques – devient une condition de réussite. Enfin, adopter une organisation agile pilotée par la donnée, et collaborer avec l’écosystème d’innovation – start‑up, laboratoires, grands acteurs, bacs à sable réglementaires – permet de transformer l’essai, du pilote à l’industrialisation.

La trajectoire française : un leadership européen à portée de main

La France s’est dotée d’atouts solides : investissements significatifs dans l’IA et le cloud, instances dédiées, partenariats public‑privé, cadre robuste de protection des données, développement de compétences, attraction des talents et engagement dans la normalisation internationale. Les initiatives Data.gouv.fr et FranceConnect, le programme France Très Haut Débit, les programmes de financement Plan IA de 1,5 milliard € et la stratégie nationale Cloud France 2030 de 1,8 milliard € ou encore les bacs à sable réglementaires avec la CNIL illustrent une dynamique structurante. Le chemin reste encore long et le défi des prochaines années sera double : passer à l’échelle en matière d’innovation technologique tout en conservant le cap éthique, pour transformer efficacement et durablement l’action publique.