INTRODUCTION 1

1. LE DÉPLOIEMENT DE L’INTELLIGENCE ARTIFICIELLE (IA) DANS LES ADMINISTRATIONS PUBLIQUES S’ACCÉLÈRE SOUS DES FORMES MULTIPLES ET ÉVOLUTIVES 3

 1.1. L’IA est une innovation technologique majeure et intrinsèquement évolutive 3

 1.2. Le déploiement dans les entreprises et dans les administrations étrangères permet d’identifier des usages prometteurs et certaines bonnes pratiques transposables 4

  1.2.1. Dans les entreprises, l’usage de l’IA se développe en priorité sur les fonctions supports et la relation clients 4

  1.2.2. Dans les administrations étrangères, la diffusion des usages de l’IA s’appuie sur leur maturité numérique globale et un pilotage clairement défini 7

1.3. L’adoption de l’IA par les administrations publiques françaises a progressé très récemment de façon foisonnante et protéiforme 9

  1.3.1. Les administrations publiques françaises sont marquées par un foisonnement de solutions d’IA et une utilisation spontanée par les agents 9

  1.3.2. Trois grandes catégories de cas d’usage se dégagent : solutions d’IA généralistes, destinées aux fonctions supports et appliquées aux métiers 10

  1.3.3. La gouvernance et le pilotage actuels ne favorisent pas les mutualisations 11

  1.3.4. Les administrations publiques présentent des spécificités qui expliquent la moindre adoption de l’IA par rapport aux entreprises 12

2. L’UTILISATION DE L’IA DANS LES ADMINISTRATIONS PUBLIQUES EST UN LEVIER D’AMÉLIORATION DES SERVICES PUBLICS QUI VA AU-DELÀ DE GAINS DE PRODUCTIVITÉ 13

 2.1. L’ampleur des gains de productivité liés au déploiement de l’IA reste débattue et difficilement mesurable 13

  2.1.1. Les travaux économiques identifient des métiers plus exposés à l’IA et conduisent à des estimations hétérogènes de gains de productivité 13

  2.1.2. Entre 13 % et 20 % des emplois publics français seraient « significativement exposés » à l’IA au sens de l’organisation internationale du travail (OIT), ce qui ne préjuge pas de gains de productivité 15

 2.2. L’usage de solutions d’IA peut permettre des gains de temps et de qualité pour les agents publics et les usagers 18

  2.2.1. Les solutions d’IA généralistes apportent des gains de temps individuels diffus mais réels 18

  2.2.2. Des solutions d’IA mutualisées entre administrations devraient permettre d’obtenir des gains pour les fonctions supports 19

  2.2.3. Les solutions d’IA spécialisées sur les métiers ont vocation à améliorer la qualité et l’efficacité de nombreux services publics 20

 2.3. La création de valeur des solutions d’IA doit s’apprécier dans une approche globale incluant coûts, risques et externalités 21

  2.3.1. L’obtention de gains de productivité suppose la couverture de coûts directs et indirects dont une grande partie est récurrente 22

  2.3.2. L’évaluation de la valeur d’une solution d’IA doit s’appuyer sur une méthodologie rénovée 23

3. LES ADMINISTRATIONS PUBLIQUES PEUVENT CONCRÉTISER LES GAINS ESCOMPTÉS DU DÉPLOIEMENT DE L’IA SOUS UN ENSEMBLE DE CONDITIONS 24

 3.1. Le passage à l’échelle des solutions d’IA nécessite de lever des freins de natures différentes 24

  3.1.1. La mutualisation doit guider les choix d’acquisition ou de développement de solutions d’IA pour dépasser les limites capacitaires et les contraintes budgétaires 24

  3.1.2. La qualité et l’accessibilité de la donnée déterminent la performance des solutions d’IA 25

  3.1.3. Partir du « travail réel » des agents est un gage de passage à l’échelle effectif 26

 3.2. La mise en œuvre de solutions d’IA implique de maîtriser des risques tout au long de leur déploiement 27

  3.2.1. Communs à l’ensemble des organisations privées et publiques, les enjeux de souveraineté et de résilience emportent des contraintes particulières pour les administrations 27

  3.2.2. Les échecs récents de solutions d’IA dans les administrations étrangères illustrent la nécessité de maîtriser les risques liés à l’exploitation de l’IA et des données publiques 28

 3.3. Les facteurs de succès sont multidimensionnels et nécessitent une approche stratégique 29

  3.3.1. La gouvernance du déploiement de l’IA doit combiner cadrage transverse et initiatives des métiers 29

  3.3.2. Le dialogue social technologique est un levier d’adoption et de performance des solutions d’IA 30

  3.3.3. Une politique active de gestion des compétences est un gage d’autonomie et de performance structurelles 31

 3.4. La performance durable des solutions d’IA exige une supervision en continu 32