L’IA fascine, parfois elle inquiète, et surtout elle s’invite désormais au coeur du service public. Les dernières enquêtes 2024 et 2025 de l’Observatoire Data Publica montrent que l’engouement est réel et qu’il dépasse le cercle des métropoles pour toucher de plus petites communes. Mi-2024 déjà, une collectivité sur deux déclarait en effet avoir déjà testé un système d’IA ou prévoyait de le faire à court terme. Si les régions et métropoles restent en tête, la dynamique s’étend donc aux EPCI et aux communes intermédiaires, signe d’une maturation rapide des usages et des gouvernances locales.
Où en sont vraiment les collectivités face à l’IA
2024, puis 2025, ont confirmé une bascule.
L’usage des données irrigue désormais la quasi-totalité des domaines de l’action publique, et l’IA a trouvé sa place dans ce mouvement.
Les projets se concentrent généralement sur deux familles d’enjeux. D’un côté, l’administration interne avec des assistants pour la rédaction, la gestion documentaire, l’analyse de pièces, la préparation budgétaire. De l’autre, les fonctions urbaines essentielles comme l’énergie, l’eau, les déchets ou la mobilité, où l’IA prédictive et l’analyse d’images apportent des gains tangibles.
Dans ce panorama, l’IA générative progresse vite car elle est facile à tester à petite échelle, tandis que les modèles prédictifs restent les mieux alignés avec les besoins territoriaux structurels.
L’analyse de 250 projets conduite par l’Observatoire Data Publica montre cependant un contraste entre effervescence et industrialisation. Peu de cas sont pleinement en production. Beaucoup demeurent en phase pilote faute de données orchestrées, de compétences mobilisées, ou d’un retour sur investissement clarifié.
« L’enjeu n’est pas de multiplier les POC, mais de franchir le cap du « run ». Sans données maîtrisées et sans organisation dédiée, la promesse de l’IA se dilue. »
Quels cas d’usage IA émergent vraiment dans le secteur public ?
Assez naturellement, les projets les plus avancés sont pragmatiques, ancrés dans des irritants quotidiens.
En interne, les directions financières, juridiques et RH expérimentent des aides à l’analyse de factures, au contrôle de cohérence ou à la préparation des actes. Côté « smart city », la modélisation énergétique, la gestion de l’arrosage, la détection de fuites ou la maintenance prédictive du patrimoine progressent.
Côté relation usager, l’ambition se partage entre des agents mieux outillés et des nouveaux points d’accès plus inclusifs, par exemple avec des interfaces en langage naturel et des parcours simplifiés.
Ce que disent les chiffres et l’opinion
Deux enseignements se dégagent des derniers baromètres de l’Observatoire Data Publica.
D’abord, la priorité stratégique n’est pas la coupe budgétaire, mais l’impact sur la qualité du service rendu. 73 % des collectivités placent l’amélioration du service public dans leurs trois objectifs majeurs lorsqu’elles investissent la donnée, loin devant la seule recherche d’économies.
Côté citoyens, l’usage croissant des données suscite des réserves générales, toutefois les Français semblent exprimer un niveau de confiance bien supérieur envers leurs collectivités locales qu’envers d’autres acteurs lorsqu’il s’agit d’utiliser les données pour l’intérêt général.
Les attentes convergent vers l’environnement, la mobilité et la transparence.
« La confiance locale repose sur des preuves locales. Hébergement en Europe, transparence, comités d’éthique, et information des usagers ancrent la légitimité des projets. »
Les conditions d’une IA publique vraiment utile et acceptable
Quatre axes structurent globalement des critères concrets et vérifiables qui permettent à une collectivité de décider, piloter puis industrialiser un usage d’IA :
- L’utilité prouvée au regard d’un besoin de politique publique ;
- La confiance par la maîtrise des biais, la transparence des systèmes et la protection des données ;
- La frugalité environnementale, désormais objet d’exigences concrètes ;
- L’impact capacitant sur les métiers, avec une attention aux conditions de travail et au rôle managérial.
Ces axes s’opérationnalisent via des clauses contractuelles data, des analyses d’impact, une supervision humaine réelle, des métriques d’empreinte numérique, et une gouvernance de données qui clarifie la propriété, les standards et les formats. A noter qu’une majorité de grandes collectivités déploie d’ailleurs déjà ces outils.
« La meilleure IA publique est documentée, mesurée et pilotée. On doit désormais l’évaluer comme un service critique. »
Les points d’attention qui reviennent sur chaque projet
Bien sûr, malgré l’enthousiasme, quelques écueils reviennent régulièrement. Le premier tient à la donnée elle-même. Les projets patinent lorsque la qualité, les droits d’usage ou la standardisation ne sont pas au rendez-vous.
Le deuxième concerne les compétences. Les DSI et directions métiers doivent monter ensemble en puissance, car les cas d’usage se construisent à l’intersection des savoirs.
Le troisième touche à l’industrialisation. Sans trajectoire claire du prototype au déploiement, sans budget pluriannuel ni dispositif de supervision, les bénéfices se limitent à des gains ponctuels.
Pour aider à prioriser et concentrer l’effort là où l’IA crée de la valeur publique mesurable, voici deux points essentiels à garder en tête.
- Effet levier sur une politique prioritaire : Choisissez des domaines où un point de précision ou de prédiction change concrètement la donne, par exemple sur l’énergie des bâtiments, l’eau ou la gestion des déchets.
- Frugalité et acceptabilité dès le départ : Mesurez l’empreinte, documentez les choix d’architecture, associez le DPO, instaurez une supervision humaine réelle dans les décisions individuelles…
Evidemment, ces éléments ne valent que s’ils s’inscrivent dans une gouvernance de données claire et un cadre RGPD robuste.
« La bonne question ici n’est pas « peut-on le faire », mais « doit-on le faire ici et maintenant », avec quelles données, et avec quel bénéfice sociétal mesurable. »
Effets métiers et organisation, le vrai chantier
Que l’on soit bien clair, l’IA ne remplace pas les agents, mais elle déplace la valeur de leurs gestes.
Les premiers impacts positifs se lisent dans la réduction des gestes répétitifs, la capacité à analyser de gros volumes d’informations et à proposer des options argumentées.
Viennent ensuite les transformations plus profondes. Nouvelles routines de contrôle, nouveaux rôles pour les encadrants, exigence de traçabilité renforcée. Les équipes qui réussissent s’y préparent en amont avec des formations ciblées, de la transparence sur les objectifs et une conduite du changement pragmatique.
Gouvernance, cadre juridique et confiance citoyenne
Le cadre européen et national s’est densifié. À l’échelle locale, il se traduit par des arbitrages concrets. Tenir une ligne de souveraineté raisonnable, héberger et traiter en Europe, contractualiser l’accès aux données publiques avec les prestataires, publier lorsque c’est possible, informer les usagers lorsqu’un algorithme intervient dans un processus les concernant… La cohérence avec le RGPD est impérative et l’implication du DPO devient une bonne pratique dès le cadrage.
Les baromètres Data Publica témoignent d’ailleurs d’une progression notable de la conformité et de l’usage de clauses data, notamment dans les grandes collectivités.
Dans ce contexte, ancrez la confiance dans des choix vérifiables. Privilégiez des solutions IA françaises ou européennes, exigez un cloud de confiance et de la réversibilité. A noter que l’État suit ce cap avec l’Assistant IA interministériel testé avec Mistral AI, dans un environnement opéré en France et auditable, repère utile pour les collectivités souhaitant conjuguer productivité, sécurité et RGPD.
Des projets IA et data qui doivent rester concrets et gouvernables
Chez Blueway, nous considérons que l’IA territoriale n’a de valeur qu’adossée à une donnée maîtrisée et à des processus gouvernés. Notre approche s’inscrit dans la continuité des trois grandes priorités des collectivités : l’utilité publique mesurée, la confiance et la frugalité, l’appropriation par les métiers. C’est la raison pour laquelle, à travers notre gamme dédiée, nous plaçons la gouvernance des flux et des référentiels au cœur des projets, et que nous faisons de l’orchestration des données une discipline à part entière, au service des cas d’usage IA que vous jugerez prioritaires.
Article mis à jour le 20/11/2025
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