L'IA peut générer un gain de productivité pour les administrations publiques

Le virage de l'intelligence artificielle a déjà été entamé par la fonction publique, à l'instar du plan l'IA dans l'État annoncé par le  ministre de l'Action et des Comptes publics, le 19 juin dernier.

Pour préparer ce virage, un rapport, intitulé "Le déploiement de l'intelligence artificielle dans les administrations publiques : analyse comparée, enjeux et conditions de réussite", a été réalisé par l'Inspection générale des finances, l'Inspection générale des affaires sociales et l'Inspection générale de l'administration.

Alors que Matignon souhaitait avoir une visibilité sur "les gains de productivité susceptibles d'être réalisés par les administrations publiques françaises grâce au déploiement d'outils d'intelligence artificielle", le rapport avance que l'IA constitue "un levier majeur", mais sous condition d'une transformation de l'action publique.

En effet, la place de l'IA est très hétérogène : la direction interministérielle du numérique (DINUM) recense "sans exhaustivité" 141 produits d'IA dans 80 entités publiques, mais le nombre est de 0 à 74 selon le ministère de l'Action et des Comptes publics.

Quelque 40 % des agents dans les collectivités utilisent des outils IA de façon clandestine selon une étude du Syndicat national des directions générales des collectivités territoriales (SNDGCT) de septembre 2025.

Par ailleurs, si 90 % des métropoles ont engagé des projets d'IA, cela concerne seulement 27 % des communes de moins de 3500 habitants.

Selon le rapport, 20 % des agents de la fonction publique sont concernés par l'IA. En revanche, 47 % des agents restent "relativement non exposés".

Un déploiement de l'IA qui n'est pas sans conséquence pour eux et "améliore qualité et efficacité" : "l'utilisation de solutions d'IA documentaires par les agents pour Services publics a réduit les délais de réponse (de 19 à 3 jours en moyenne) tout en augmentant la satisfaction des usagers", détaille le rapport, alors que l'utilisation de chabots réduit significativement les pertes d'appels.

La direction des achats de l'Etat anticipe plus de 60 % de gains de temps des acheteurs publics pour le "sourcing" des fournisseurs.

Le gain n'est pas seulement en matière de temps mais également financier.

Selon un rapport de la Cour des comptes consacré à "l'intelligence artificielle dans les politiques publiques, l'exemple du ministère de l'Economie et des Finances", publié en 2024, les 35 systèmes IA développés au sein du ministère de l'Economie, des Finances et de la Souveraineté industrielle, énergétique et numérique ont fait économiser 20 millions d'euros en 2022, contre 46,6 millions d'euros en 2024. A France Travail, le déploiement d'outils IA dans le cadre du programme Intelligence emploi a coûté 63,9 millions d'euros entre 2019 et 2020 mais a permis d'économiser 205 ETP à partir de 2024, quand une économie de 164 ETP était attendue.

Si l'efficacité de l'IA est prouvée et que son utilité au sein de la fonction publique est certaine, le rapport insiste sur l'encadrement nécessaire des outils, sans quoi leur déploiement serait un échec. "La réussite du déploiement de l'IA dans les administrations publiques repose sur un dialogue social structuré, continu et adapté à la nature évolutive des technologies", insistent notamment les inspections, alors que M. David AMIEL a annoncé l'engagement de ce dialogue social au lancement de l'IA dans l'Etat.

Cependant, ce déploiement nécessite également une vision d'ensemble et une approche stratégique, afin d'éviter que "des démonstrations prometteuses s'empilent sans se transformer en outils adoptés par les agents ou en services déployés pour les usagers, faute d'objectifs clairs, de pilotage stratégique ou de capacités d'industrialisation".

Les propositions du rapport

→ Mettre à disposition de l'ensemble des agents publics des solutions d'IA "généralistes" sécurisées, dont le cadre d'usage serait défini par les administrations.

→ Elaborer, tenir à jour et mettre à disposition une cartographie des projets d'IA à l'échelle de chaque administration (par exemple, à l'échelle des secrétariats généraux pour les ministères, des caisses nationales pour les organismes de sécurité sociale, des associations d'élus pour les collectivités territoriales), dans l'objectif d'identifier les offres de service disponibles et d'éviter les redondances.

→ Mettre à disposition des solutions d'IA interministérielles sur les fonctions supports (achats, affaires juridiques et ressources humaines notamment).

→ S'assurer que les solutions d'IA "métier" s'inscrivent dans une trajectoire d'intégration dans les systèmes d'information.

→ Associer les usagers à l'évaluation des gains permis par le déploiement de solutions d'IA.

→ Adapter la méthode d'analyse et de remontée de la valeur (MAREVA) pour en faire une méthodologie d'évaluation des solutions d'IA fondée sur la valeur des projets et sur leurs coûts complets.

→ Intégrer la mesure des impacts et des coûts des solutions d'IA dès leur conception. En cas d'arbitrage favorable, évaluer la maturité de l'organisation (cf. proposition de la mission, annexe 17).

→ Etablir et financer une trajectoire pluriannuelle de mutualisation progressive des infrastructures et des "communs indispensables au développement de l'IA publique".

→ Mettre à disposition des administrations publiques des clauses contractuelles types organisant les responsabilités du fournisseur de solutions d'IA afin de garantir la réversibilité et l'autonomie de l'acheteur (compétences et propriété des données notamment).

→ Actualiser et mettre en œuvre une gouvernance de la donnée publique orientée vers un partage renforcé et pilotée au niveau interministériel en caractérisant en particulier les données et usages sensibles.

→ Renforcer le dialogue social technologique dans l'élaboration et la mise en place des stratégies et des solutions d'IA.

→ Définir et mettre en œuvre une stratégie de gestion prévisionnelle des emplois et des compétences (GPEC) intégrant les enjeux de l'IA, en ciblant en priorité les compétences nécessaires et les métiers les plus exposés.

→ Définir et mettre en œuvre une stratégie de formation initiale et continue des agents publics sur l'IA, incluant (i) un socle commun sur les enjeux, opportunités et risques de l'IA, (ii) des formations spécifiques à la conduite de projets d'IA pour les managers et (iii) des formations sur les compétences nécessaires en matière d'IA.