Les marchés publics représentant environ 13 % du PIB dans les pays de l’OCDE (OCDE, 2024[61]), l’adoption de l’IA dans ce domaine est souvent motivée par la nécessité d’améliorer l’efficience et la prise de décisions opérationnelles tout en réduisant les coûts (Friton et al., 2024[62] ; Hickok, 2022[63]). Elle permet également de remédier à certaines difficultés, telles que le manque de main-d’œuvre. L’IA peut rendre la passation des marchés publics plus dynamique et réactive, permettant de répondre aux besoins d’un environnement en rapide mutation tout au long du cycle de passation des marchés (Hickok, 2022[63] ; Gastaldi et al., 2024[64]) (Graphique 5.3). Cette transformation numérique offre aussi l’occasion de repenser entièrement l’administration et les marchés publics, d’améliorer les relations entre les entités publiques et leurs fournisseurs, et de dynamiser la collaboration (Glas et Kleeman, 2016[65]). Cependant, l’exploitation du plein potentiel de l’IA doit passer par une mise en œuvre efficace, une gouvernance robuste des données et une approche centrée sur l’usager.
Gouverner avec l’intelligence artificielle
Note : AP = appel à propositions.
Source : illustration créée par l’OCDE à partir de travaux de recherche documentaire et (CE, 2020[66]).
État des lieux
Les entités publiques intègrent l’IA et des systèmes algorithmiques d’aide à la décision dans leurs processus pour améliorer leurs services, rationaliser leurs activités opérationnelles et améliorer la prise de décision, ainsi que pour renforcer la gestion des risques, la surveillance et la redevabilité. D’après une étude récente dressant une cartographie des fonctionnalités fondées sur l’IA proposées par les plateformes de marchés publics, 54 % des solutions facilitent la pré-soumission et la planification, 31 % les activités liées au processus d’appel d’offres, et seulement 4 % les activités plus opérationnelles de la phase d’approvisionnement (Guida et al., 2023[67]). En outre, 11 % des solutions, dont les assistants numériques et l’automatisation d’activités sans valeur ajoutée, facilitent le cycle de passation des marchés dans son ensemble. On peut citer parmi les fonctionnalités courantes l’analyse des dépenses, la gestion des risques, le financement de la chaîne d’approvisionnement, la recherche de fournisseurs et l’optimisation des négociations.
Rationalisation des tâches opérationnelles
L’IA peut aider à catégoriser les dépenses afin d’uniformiser la présentation de rapports. Classer les données relatives aux dépenses à l’aide de taxonomies normalisées dans le domaine des marchés publics signifie répartir les dépenses dans des catégories prédéfinies afin d’assurer leur suivi et de les analyser de manière plus efficace. Il s’agit d’une démarche importante, car elle permet d’améliorer la prise de décision, d’accroître la transparence et de recenser les pistes d’économies. Par exemple, le système de passation électronique des marchés ProZorro utilisé par l’Ukraine s’appuie sur une solution d’apprentissage automatique pour identifier le bon code du vocabulaire commun pour les marchés publics (CPV) correspondant aux biens et services visés (Encadré 5.23). Ces codes constituent un système de classification unique pour les marchés publics : ils visent à normaliser les références utilisées pour décrire les contrats d’achat afin d’accroître la transparence et de permettre aux fournisseurs potentiels de recenser plus facilement les diverses possibilités (CE, 2020[66]).
Conscients des difficultés liées à l’absence de concurrence équitable et des risques de corruption engendrés par les pratiques en matière de passation des marchés, des organisations de la société civile, des associations de spécialistes et les pouvoirs publics ukrainiens se sont associés en 2014 pour concevoir ProZorro. Ce système de passation des marchés open source utilise l’IA et l’analytique avancée pour accroître l’efficacité, la transparence et la redevabilité. Dix ans après son lancement, ProZorro est devenu un écosystème fondé sur les données qui intègre des outils de veille économique de pointe pour permettre aux pouvoirs publics, aux organismes de surveillance, aux entreprises et à la société civile de prendre des décisions fondées sur des éléments probants.
Grâce à BI ProZorro et ProBI, modules d’analyse inclus dans le système, il est possible de surveiller en temps réel et d’analyser en profondeur les données relatives aux marchés publics. Le module public BI Prozorro propose 49 tableaux de bord couvrant toutes les étapes de la passation des marchés, qui permettent aux utilisateurs d’évaluer l’évolution des prix, les marchés publics dans le secteur médical, les performances des acheteurs et les indicateurs de risques. Le module ProBI fournit un outil de génération de rapports grâce auquel les utilisateurs avancés peuvent créer des analyses personnalisées, ce qui facilite le contrôle de la réglementation et la planification stratégique des marchés publics.
Les analyses de ProZorro ont un impact considérable. Les outils proposés par le système ont été adoptés à grande échelle : chaque année, plus de 30 000 utilisateurs analysent les marchés publics ukrainiens, dont le montant des transactions équivalait à 21 milliards EUR en 2023. Plus de 80 études sur les marchés publics ont contribué à améliorer la réglementation, et 250 millions EUR ont été économisés depuis 2021 grâce à des changements stratégiques liés à des corrections dans des appels d’offres. Par ailleurs, les évaluations des risques fondées sur l’IA aident les organismes de surveillance à détecter les irrégularités, alors que les instances chargées des marchés publics utilisent des éclairages fondés sur les données pour optimiser leurs stratégies d’achat. Le modèle de gouvernance collaborative du système, qui intègre les pouvoirs publics, la société civile et des parties prenantes privées, favorise l’innovation continue et la réactivité face aux difficultés émergentes.
Source : https://prozorro.gov.ua.
L’IA peut aider les administrations à améliorer leurs processus en simplifiant et en rationalisant rapidement des flux de travail très réglementés et structurés de bout en bout. La simplification et la rationalisation de ces flux dans le domaine des marchés publics supposent de réduire la complexité et d’automatiser des tâches, par exemple grâce à l’introduction de l’automatisation robotisée des processus (ARP) ou de grands modèles de langage (LLM) pour accroître l’efficacité. Cet objectif peut être atteint grâce à l’intégration d’outils numériques et de technologies permettant de réduire les erreurs au minimum et d’accélérer la procédure de passation des marchés. Au Chili, par exemple, ChileCompra a transformé la passation des marchés publics et a évolué au fil du temps, utilisant des technologies novatrices pour aider les équipes au sein de l’administration (Encadré 5.24).
Au Chili, ChileCompra, centrale d’achat du pays créée en 2000, a transformé la passation des marchés publics. ChileCompra gère la plateforme électronique qui centralise et rationalise les achats de biens et de services pour les entités publiques, baptisée Mercado Público. Grâce à cette plateforme, il est possible de mettre en place des accords-cadres, qui permettent à plusieurs fournisseurs de vendre des produits dans des conditions normalisées, favorisant l’inclusivité et la concurrence. Au fil du temps, ChileCompra est devenue le plus grand magasin virtuel du Chili, promouvant la transparence et l’efficacité dans le domaine des marchés publics. En outre, elle comporte désormais des outils innovants comme ChileCompra Express, place de marché en ligne permettant d’effectuer des achats directement auprès de fournisseurs préalablement approuvés sans processus d’appel d’offres supplémentaire.
ChileCompra n’a cessé d’évoluer pour remédier aux difficultés telles que la participation inégale des fournisseurs et les lacunes dans l’efficacité des accords-cadres. En 2014, plus de 850 entités publiques utilisaient la plateforme, générant environ 810 000 bons de commande pour un montant de 1.8 milliard USD par an. Le nombre de fournisseurs soumissionnaires a augmenté de près de 180 % entre 2010 et 2015, ce qui a offert des possibilités aux PME. Cependant, le système rencontrait des difficultés opérationnelles, notamment une forte concentration du chiffre d’affaires parmi un petit nombre de fournisseurs et une concurrence limitée lors de la deuxième étape dans les accords-cadres. Pour y remédier, ChileCompra a repensé ses accords-cadres en normalisant les catégories de produits et en mettant en place des mécanismes concurrentiels qui ont permis d’obtenir une réduction des prix allant jusqu’à 28 % par rapport aux prix du marché.
Ces dernières années, ChileCompra a intégré l’IA pour continuer de moderniser les pratiques de passation des marchés. Dans le cadre de son initiative relative à l’éthique des algorithmes menée en collaboration avec l’Université Adolfo Ibáñez et le laboratoire BID Lab, la centrale a introduit des modèles d’appel d’offres normalisés pour les projets liés à l’IA et à la science des données. Ces modèles incluent des exigences en matière de transparence, de protection de la vie privée, de non-discrimination et d’explicabilité afin de garantir une utilisation responsable de l’IA dans les contrats publics. De plus, l’observatoire de la commande publique de ChileCompra utilise des outils d’IA tels que les grands modèles de langage pour analyser les données relatives aux marchés publics à la recherche d’irrégularités, et pour améliorer le contrôle de la conformité. Ces progrès ont permis de mettre en œuvre une surveillance plus efficace, ainsi que de promouvoir les normes éthiques dans le cadre de la passation des marchés publics.
Source : https://www.chilecompra.cl.
L’IA peut contribuer à rationaliser les efforts de gestion des cadres juridique et réglementaire applicables aux marchés publics. En Roumanie, par exemple, l’Agence nationale des marchés publics a mis au point un outil permettant d’examiner plus efficacement la nouvelle législation, notamment grâce à l’extraction en temps réel de documents sur les sites web des institutions publiques et à la conversion de documents numérisés en texte interrogeable (Banque mondiale, 2023[68]).
Amélioration des relations entre acheteurs et fournisseurs et renforcement des capacités des fonctionnaires
Avec l’IA, il devient possible de mettre en place une communication et un appui en temps réel grâce à des agents conversationnels capables de répondre à des requêtes, de fournir des informations à jour et de fluidifier les interactions. Cette technologie permet de rationaliser les processus, de réduire les délais de réponse et d’améliorer la satisfaction globale pour les deux parties. Aux États-Unis, par exemple, le service d’achat et d’approvisionnement stratégique de la mairie d’El Paso a intégré un agent conversationnel, baptisé Ask Laura, à son site web. Ask Laura utilise des algorithmes open source pour interpréter et traiter les questions et obtenir des informations sur les fournisseurs potentiels en s’appuyant sur les profils des entreprises et sur les questions posées (Collins, 2020[69]).
Les outils d’IA peuvent faciliter la fourniture d’un appui et d’orientations en temps réel aux professionnels des marchés publics et aux fournisseurs, en rationalisant la communication et en accélérant le traitement des requêtes. Ils contribuent à améliorer la collaboration grâce aux conseils rapides, aux formulaires pré-remplis et aux tableaux de bord personnalisés qu’ils proposent. Toujours aux États-Unis, le service des technologies de l’information de la Caroline du Nord a mis en place un agent conversationnel fondé sur l’IA pour assister le personnel de l’État dans le cadre des procédures d’achats informatiques. Ce robot conversationnel disponible en permanence répond instantanément à des requêtes courantes, qui concernent par exemple l’accès à des formulaires relatifs aux marchés publics, la présentation de demandes de dérogation et la compréhension des calendriers applicables aux marchés publics, ce qui réduit le temps d’attente et améliore l’efficacité (NCDIT, 2024[70]).
Amélioration de la gestion des risques, de la surveillance et de la redevabilité
Les contrôles de conformité automatisés, les algorithmes de détection des fraudes et les systèmes de détection des anomalies favorisent la redevabilité, car ils permettent de signaler les irrégularités et les écarts par rapport aux protocoles existants en matière de passation des marchés. Les fonctionnalités d’IA utilisent des techniques d’apprentissage automatique pour repérer automatiquement les erreurs et les fraudes, et pour gérer les risques de façon efficiente et efficace (Guida et al., 2023[67]).
L’IA peut également servir à détecter les atteintes à l’intégrité dans la passation des marchés. Les administrations publiques comme les citoyens étudient son potentiel dans ce domaine. Un exemple pertinent est celui des enchères inversées : en s’appuyant sur les données accessibles au public dans ce domaine, des chercheurs ont pu utiliser des algorithmes fondés sur l’IA pour détecter les cas de collusion avec un taux de précision allant de 81 à 95 %. Une fois les algorithmes entraînés, ils peuvent être nourris automatiquement avec les données relatives aux enchères récentes, et les utilisateurs n’ont que peu d’efforts à fournir pour vérifier les résultats (Garcia Rodriguez et al., 2022[71]). Par ailleurs, en Hongrie, 119 000 appels d’offres publics datant de 2011 à 2020 ont été analysés dans le cadre d’une étude pour recenser les stratégies subtiles, fondées sur le texte, utilisées par des acteurs corrompus pour favoriser des soumissionnaires particuliers. Cette étude, qui reposait sur des méthodes d’apprentissage automatique comme la forêt d’arbres décisionnels, a révélé que les données textuelles permettaient de faire passer le niveau d’exactitude du système de 77 à 82 %, témoignant du potentiel que recèle l’exploration de texte pour la mise au jour des comportements corrompus et l’amélioration des stratégies de lutte contre la corruption (Katona et Fazekas, 2024[72]). Pour citer un autre exemple, en Espagne, des chercheurs ont mis au point un système d’IA destiné à fournir un « système d’alerte précoce » permettant de prédire la corruption dans le secteur public. Leur outil s’appuie sur des données relatives aux facteurs économiques et politiques (comme la croissance économique et le temps passé au pouvoir par un parti politique particulier) ainsi que sur des données concernant les affaires de corruption pour prédire le risque de corruption dans les provinces espagnoles (López-Iturriaga et Sanz, 2017[73]). La lutte contre la corruption au-delà des marchés publics est évoquée dans la section intitulée « L’IA dans la lutte contre la corruption et la promotion de l’intégrité publique ».
Les capacités prédictives de l’IA ne lui permettent pas seulement de repérer les anomalies dans les données existantes, mais aussi de signaler les irrégularités et risques et d’optimiser les procédures de passation des marchés publics. Au Brésil, par exemple, le Bureau du Contrôleur général a mis au point un outil baptisé « Alice », qui se sert de l’IA pour détecter les éventuels cas de fraude et permet ainsi une gestion des risques et une surveillance en temps réel (Encadré 5.25).
Au Brésil, les marchés publics représentent une large part des dépenses publiques, ce qui en fait un domaine dans lequel l’efficacité et la transparence sont essentielles. Pour remédier aux facteurs de vulnérabilité tels que la fraude, le manque d’efficacité et les erreurs dans la procédure de passation des marchés, le Bureau du Contrôleur général a mis au point Alice, système fondé sur l’IA qui est conçu pour analyser les offres, les contrats et les avis publics. Grâce à l’IA et à l’automatisation robotisée des processus, Alice est capable de surveiller en continu les activités de passation des marchés des différents organismes fédéraux et de repérer immédiatement les risques et les irrégularités. L’automatisation de ces processus par Alice permet de réaliser des audits à grande échelle et aide les responsables publics à prendre des décisions éclairées pour renforcer la surveillance.
Depuis son lancement, Alice produit des résultats remarquables. En 2023 seulement, cet outil a analysé près de 191 000 achats et donné lieu à 203 audits concernant des contrats d’un montant équivalent à 4.15 milliards EUR. Entre 2019 et 2022, ses alertes ont entraîné la suspension ou l’annulation d’offres pour un montant total équivalent à 1.5 milliard EUR. De plus, le système a grandement accéléré les procédures d’audit, puisque la durée moyenne d’un audit est passée de 400 jours à 8 seulement. Alice utilise des algorithmes adaptés de traitement automatique du langage naturel qui sont capables de gérer la complexité particulière des données relatives à la passation des marchés publics au Brésil, ce qui rend le système encore plus efficace pour recenser les risques au sein de quelque 40 catégories prédéfinies.
En associant technologie de pointe et cadres institutionnels solides, le Brésil a amélioré la surveillance, réalisé de vastes économies et renforcé la redevabilité en matière de dépenses publiques.
Les organismes de surveillance, notamment les institutions supérieures de contrôle des finances publiques, sont des acteurs majeurs garantissant la légalité, l’efficacité et l’intégrité des procédures de passation des marchés. (OCDE, 2015[74]). Chaque année, la Cour des comptes du Portugal mène de nombreux examens et audits liés aux procédures de passation des marchés publics (avant, pendant et après), ce qui nécessite de vastes ressources humaines et financières. Elle collabore avec l’OCDE pour renforcer les capacités de contrôle et l’efficacité de la répartition des ressources. Cela suppose de concevoir et de mettre à l’essai des pipelines de données et des systèmes d’apprentissage automatique pour repérer les signaux d’alerte, en accordant une attention particulière aux risques d’irrégularités dans les procédures de passation des marchés publics (OCDE, 2024[75]).
Autonomisation des acteurs externes et renforcement de la confiance dans les pouvoirs publics
L’IA peut également permettre aux acteurs externes, comme les citoyens et les organisations de la société civile, de mener des évaluations par des tiers des programmes de passation de marchés publics et des dépenses publiques (Santiso, 2022[76]). Les pouvoirs publics ont mis au point des plateformes grâce auxquelles les parties prenantes peuvent avoir accès aux données ouvertes concernant les marchés publics, ce qui facilite un échange d’informations transparent (Attard et al., 2015[77]). Ces plateformes publient à la fois des données structurées et non structurées qui couvrent plusieurs étapes des procédures de passation des marchés. Afin d’améliorer la présentation de ces données, certains organismes publics y ont intégré des tableaux de bord fondés sur l’IA affichant des statistiques et des indicateurs liés aux procédures de passation des marchés (Ansari, Barati et Martin, 2022[78]). Parmi les pays ayant mis en œuvre des initiatives de ce type figurent la Colombie (2024[79]), le Chili (2024[80]) et le Mexique (2024[81]).
Les technologies d’IA peuvent permettre aux parties prenantes de surveiller les activités de passation des marchés et de gérer les risques avec un niveau de granularité sans précédent, car elles garantissent un accès immédiat aux données relatives aux marchés publics, à l’historique d’audit et aux indicateurs de performance. De plus, les initiatives de promotion de la transparence fondées sur l’IA peuvent renforcer la confiance du public dans les pratiques de l’administration en matière de marchés publics, favorisant ainsi une culture d’intégrité et de redevabilité. Les outils d’IA peuvent aider les pouvoirs publics à anticiper la demande, à repérer les risques potentiels et à optimiser leurs procédures de passation des marchés. Au Brésil, par exemple, le projet Labcontas (GLOBO, 2018[82]), qui a rassemblé 96 bases de données contenant des informations relatives aux travaux de la Cour des comptes fédérale brésilienne, a permis de mener des vérifications automatisées d’appels d’offres publics présentant un risque de corruption (CE, 2020[66]).
Gérer les risques et les défis
L’utilisation de l’IA dans les administrations publiques fait émerger un éventail de risques et défis potentiels qui suscitent des préoccupations (Andersson, Arbin et Rosenqvist, 2025[83] ; Shark, 2024[84]). Les problèmes les plus fréquemment constatés dans les travaux de l’OCDE et les analyses des cas d’utilisation de l’IA sont évoqués ci-après.
Risques associés
Données insuffisantes ou biaisées dans les systèmes d’IA
Manque de transparence et d’explicabilité
Les systèmes d’IA reposant sur des données d’entraînement insuffisantes ou biaisées peuvent être source de préoccupation, dans la mesure où ces données biaisées risquent de conduire les systèmes utilisés pour évaluer les offres à favoriser certains soumissionnaires, entraînant ainsi des décisions injustes lors de la passation des marchés. De plus, la capacité des équipes chargées des marchés publics à comprendre le fonctionnement exact des systèmes algorithmiques est limitée par les biais de perception humains, par des difficultés à plusieurs niveaux et par d’autres facteurs (Hickok, 2022[63]). Ces systèmes d’IA peuvent produire des résultats nuisibles qui risquent d’avoir une incidence sur une plus grande partie de la société. Lors de la passation des marchés, un agent public humain examine les offres une par une avant de prendre sa décision, tandis qu’un système d’IA peut étudier de nombreuses offres et prendre des décisions en l’espace de quelques minutes, voire de quelques secondes. En conséquence, si le système d’IA est biaisé, la vitesse et l’ampleur des préjudices causés seront aussi plus grandes que dans le cas d’un examen humain (Hickok, 2022[63]). Pour éviter cela, les acquéreurs publics doivent veiller à ce que l’IA ait été entraînée avec des ensembles de données représentatifs. Les systèmes d’IA doivent également être conçus dans une optique d’équité, en tenant compte de facteurs allant au-delà du coût et de l’efficacité. Enfin, les performances de l’IA doivent être surveillées dans des situations réelles pour détecter la moindre évolution défavorable et y remédier.
Des inquiétudes naissent également au sujet du manque de transparence algorithmique de l’IA. Lorsqu’un système d’IA est déployé au sein de l’administration publique, les pouvoirs publics doivent s’engager à respecter les principes d’équité, de redevabilité et de transparence, et tenir cet engagement. Le système doit être suffisamment explicable : l’autorité adjudicatrice doit obtenir assez d’informations sur le fonctionnement du système et les données grâce auxquelles il a été entraîné pour en tirer ses conclusions. Dans le cas contraire, les acteurs publics disposeront de systèmes intégrés, mais ne seront pas en mesure de les maintenir et de les surveiller de manière indépendante. Et sans cette capacité, aucun autre mécanisme de contrôle et de redevabilité ne sera accessible en raison de l’absence initiale de transparence ou d’accords de sous-traitance (Hickok, 2022[63]). Au Royaume-Uni, le Bureau de l’intelligence artificielle et le Service public pour le numérique ont élaboré des orientations, en partenariat avec The Alan Turing Institute, visant à préserver la confiance du public dans l’utilisation de l’IA dans le cadre des marchés publics grâce aux principes d’équité, de redevabilité, de durabilité et de transparence (FAST Track Principles) (GOV.UK, 2019[85]).
Défis de mise en œuvre
Cadres juridiques et réglementaires rigides ou obsolètes
Manque de données de qualité et incapacité à les partager
Déficits de compétences
Aversion pour le risque
Verrouillage des données et dépendance à l’égard des fournisseurs
Dans de nombreuses juridictions, il n’existe aucune réglementation ni directive officielle concernant l’usage de l’IA, ce qui donne lieu à des ambiguïtés juridiques et ouvre la voie à une remise en question de l’équité de la procédure par les soumissionnaires non retenus. En raison de ces lacunes de la réglementation, il devient de plus en plus nécessaire de mettre en place des cadres réglementaires et des lignes directrices pour fixer des orientations claires concernant l’utilisation de l’IA dans la passation des marchés publics, de façon à promouvoir la transparence et l’équité, à réduire les ambiguïtés juridiques et à limiter la contestation des soumissionnaires non retenus. L’Encadré 5.26 montre comment certaines administrations unissent leurs forces pour affronter cette difficulté.
La Coalition GovAI est une initiative interinstitutionnelle ayant pour objectif de promouvoir l’utilisation responsable et éthique de l’IA dans l’administration publique. Fondée en 2023 par la ville de San José, elle s’est agrandie et inclut désormais des organismes locaux, fédéraux et des États de l’ensemble des États-Unis. Elle fait office de plateforme pour la collaboration et le partage entre organismes des connaissances et des bonnes pratiques en matière de gouvernance de l’IA, et aide les pouvoirs publics à promouvoir l’innovation tout en favorisant la redevabilité.
Les membres de la Coalition GovAI ont œuvré de concert pour créer un ensemble de modèles de passation de marchés et d’outils de partage des connaissances accessibles à tout organisme public souhaitant lancer son propre programme de gouvernance de l’IA. La coalition a notamment créé la plateforme AI Contract Hub, lancée en février 2025 en partenariat avec Pavilion. Cette plateforme permet de rationaliser les achats publics de systèmes d’IA en proposant un répertoire commun de modèles de contrat, d’accords de coopération et de bonnes pratiques. Elle vise à réduire les coûts et les délais d’achat, à accroître la transparence des contrats et à élargir l’accès aux fournisseurs de solutions d’IA. Dans un contexte où les administrations publiques ont de plus en plus recours à l’IA (le montant des contrats fédéraux dans ce domaine s’élevait à 3.3 milliards USD en 2022), la Coalition GovAI contribue à faire en sorte que les organismes publics possèdent les outils nécessaires pour acheter efficacement des solutions d’IA tout en respectant les valeurs du service public.
L’ensemble du cycle de passation des marchés publics peut être grandement amélioré grâce à l’IA. Cependant, si l’IA ne s’appuie pas sur des données normalisées et accessibles, qui nécessitent une stratégie de gouvernance des données cohérente à l’échelle de l’ensemble de l’administration, elle est vouée à produire des effets limités. Les organismes publics ont de surcroît tendance à mettre en place différents systèmes d’IA sans normes unifiées : il en résulte des systèmes incompatibles, des données fragmentées et un manque d’efficacité de l’agrégation des informations relatives aux marchés publics. Les limitations en matière de partage des données accentuent ces difficultés et ne permettent pas d’exploiter tout le potentiel des systèmes d’IA en élargissant la portée de leur entraînement et de leur analyse (Andersson, Arbin et Rosenqvist, 2025[83]). Bien que les pays de l’OCDE aient beaucoup progressé en la matière, la majorité des données contenant toutes les informations pertinentes relatives aux marchés publics demeurent indisponibles, et très peu sont des données ouvertes (c’est-à-dire des données réutilisables dans un format accessible) dans la plupart des pays évalués (da Rosa, 2023[86]).
Les déficits de compétences numériques, comme le manque de compréhension des possibilités offertes par l’IA, constituent des freins non négligeables au déploiement réussi de l’IA dans le cadre des procédures de passation des marchés (Guida et al., 2023[67]). La puissance de l’IA ne suffit pas, à elle seule, à garantir l’adoption réussie de plateformes de passation des marchés de pointe ; la gestion des données, l’évolution de la culture et le développement des compétences jouent aussi un rôle essentiel (Handfield, Jeong et Choi, 2019[87]). Si ces lacunes et ces problèmes de compréhension ne sont pas résolus, les entités publiques risquent d’avoir des difficultés à mettre en œuvre et à gérer efficacement les systèmes d’IA ou à atténuer les risques qui y sont liés, ce qui peut rendre les procédures de passation des marchés inefficaces, voire inadéquates.
Il est aussi intéressant de signaler que la plupart des gestionnaires des marchés publics sont sceptiques vis-à-vis de l’IA, car ils estiment que les compétences en matière de négociation appartiennent strictement aux acheteurs humains et que ces connaissances, souvent tacites et non formalisées, ne peuvent pas être transférées à des agents ou systèmes autonomes (Guida et al., 2023[67]). Par conséquent, ils doutent que ces connaissances puissent être transférées efficacement à des agents ou systèmes autonomes. Cette aversion pour le risque met en lumière l’importance de la préparation au numérique et du niveau de compétences numériques des agents publics, éléments nécessaires à l’intégration réussie de l’IA dans les procédures de passation des marchés.
Des accords de licence de données mal conçus ou restrictifs peuvent donner lieu à un verrouillage des données empêchant l’autorité adjudicatrice de partager les données nécessaires avec le développeur de l’IA, et limitant donc l’efficacité du système d’IA. Il existe également un risque de dépendance à l’égard du vendeur, susceptible de rendre l’autorité adjudicatrice très tributaire de la technologie propriétaire et des formats de données du vendeur de l’IA.
Potentiel inexploité et perspectives
Les conclusions de l’OCDE et de travaux de recherche externes indiquent que peu d’études ont été consacrées à l’utilisation de l’IA pour la passation des marchés publics et que le niveau de maturité en matière d’IA au sein des entités chargées des marchés publics est assez faible (Andersson, Arbin et Rosenqvist, 2025[83]). Afin d’aider les organismes chargés des marchés publics à évaluer leur propre maturité et à recenser les éléments nécessaires à la croissance, l’IBM Centre for The Business of Government a mis au point un modèle de maturité en matière d’IA pour la passation des marchés publics qui peut constituer une référence utile (2023[88]).
Si l’IA est adoptée avec succès dans le domaine des marchés publics, elle pourra notamment permettre de réaliser les tâches suivantes : évaluation automatique des fournisseurs ; utilisation de systèmes prédictifs pour anticiper des événements tels que des pénuries de produits ou le meilleur moment pour obtenir les prix les plus avantageux ; détection d’influences potentielles résultant d’enjeux économiques et géopolitiques plus larges ; et création de plateformes d’appels d’offres intelligentes capables de mettre en lien automatiquement des besoins en matière d’achats avec les soumissionnaires les plus aptes à y répondre (Shark, 2024[84]). Les grands modèles de langage pourraient servir à promouvoir l’intégrité en matière de dépenses publiques. Par exemple, des modèles comme ceux qui alimentent ChatGPT peuvent permettre aux responsables de la passation des marchés publics d’analyser de grands volumes de données sur une entreprise et un contractant potentiel pour tenter de détecter les risques de fraude ou de corruption (Ugale et Hall, 2024[89]).
L’IA peut également se révéler utile pour fixer les critères et les spécifications dont a besoin un responsable des achats, évaluer les offres et garantir des prix équitables et raisonnables, optimiser la sélection des fournisseurs et veiller au respect de la réglementation (IBM, 2023[88]). Elle pourrait aider les responsables de la passation des marchés publics à définir les spécifications applicables à un achat en leur fournissant des informations sur les précédents appels d’offres, ou en recensant et présentant de façon dynamique les produits et services pertinents sur le marché (IBM, 2023[88]). Améliorer leur connaissance du marché grâce au contenu collecté et synthétisé par l’IA pourrait également aider les responsables des marchés publics à recenser les prix raisonnables et équitables de différents produits et services, afin qu’ils servent de référence dans le cadre d’achats directs ou de l’examen d’offres mises en concurrence. De plus, l’IA pourrait contribuer à résumer les renseignements relatifs aux fournisseurs à l’appui des décisions d’achat. Ces renseignements peuvent être analysés au moyen de méthodes de traitement du langage naturel à partir de différentes sources, notamment des profils d’entreprise, des données financières et des avis en ligne (Burger, Nitsche et Arlinghaus, 2023[90]).
Il est également possible de trouver d’autres applications potentielles en s’intéressant à l’utilisation des outils d’IA par le secteur privé. Les marchés privés ont fait l’objet de beaucoup plus de recherches, même si les entreprises sont lentes à adopter l’IA en ce qui concerne d’autres fonctions opérationnelles (Andersson, Arbin et Rosenqvist, 2025[83]). Ces approches peuvent inspirer les acheteurs publics, pour qui il n’est pas toujours possible de mettre en œuvre directement les mêmes solutions que le secteur privé en raison des cadres juridiques et réglementaires. Voici quelques exemples :
Walmart a adopté Pactum AI, agent conversationnel chargé de négocier avec les fournisseurs proposant des biens non destinés à la revente, afin d’améliorer les conditions de paiement, d’obtenir des réductions et de fournir des préavis de résiliation de contrat ajustables1.
AutogenAI a mis au point un outil d’IA conçu pour accélérer la rédaction des offres dans le cadre de la passation des marchés. Cet outil aide les entreprises à élaborer des propositions plus efficacement, réduisant ainsi le délai et les efforts requis pour répondre aux occasions se présentant en matière de passation de marchés2.
Sievo, entreprise d’analyse des achats, propose une plateforme visant à rendre les procédures d’achat plus efficaces : celle-ci utilise l’IA pour analyser les données relatives aux dépenses, anticiper la demande et optimiser la sélection des fournisseurs, ce qui améliore la prise de décision et l’efficacité opérationnelle3.
DocuSign a élaboré un outil de gestion des contrats fondé sur l’IA qui se sert du traitement du langage naturel pour parcourir et interpréter des documents juridiques, afin de repérer des pistes d’économies et de garantir la conformité4.
Les autorités adjudicatrices au sein des administrations publiques doivent prendre des mesures pour faire en sorte d’agir et de décider de façon éclairée au moment d’intégrer l’IA à leurs procédures de passation des marchés. Elles doivent s’efforcer en particulier de réduire à la fois les risques et l’aversion pour le risque, de renforcer les compétences et les capacités, d’encourager les responsables des marchés publics à dialoguer avec les fournisseurs, et d’améliorer la collecte des données et le suivi des résultats. La Recommandation de l’OCDE sur les marchés publics (2015[74]) et les Principes de l’OCDE sur l’IA (2024[91]), parmi d’autres normes adoptées par l’Organisation et à l’échelle internationale, aident les autorités adjudicatrices à orienter leurs efforts pour intégrer une IA digne de confiance dans leurs processus respectifs. S’ils n’adoptent pas d’approche éclairée et fiable, les acteurs du secteur public pourraient passer à côté des avantages procurés par les systèmes d’IA et se retrouver avec des systèmes extrêmement intégrés, mais défaillants, sans capacité indépendante de les maintenir ni compétences permettant de surveiller leurs performances (Hickok, 2022[63]).
Le succès de l’intégration de l’IA dans les procédures de passation de marchés repose sur sa mise en œuvre efficace par l’organisme acheteur autant que sur l’engagement des parties prenantes clés. L’approche centrée sur l’utilisateur est un élément essentiel de la transformation numérique des marchés publics. Une gouvernance des données et des infrastructures solides sont également nécessaires, ce qui comprend la normalisation, le partage et l’utilisation des données relatives aux achats, ainsi que les systèmes informatiques modernes devant être utilisés pour héberger et transférer les données et faire fonctionner les systèmes d’IA de façon efficace.
Les mécanismes de gouvernance et les structures de redevabilité demeurent indispensables. Une réglementation encadrant l’utilisation de l’IA dans la passation des marchés publics est en cours d’élaboration par les décideurs et les organisations intergouvernementales. Afin de garantir la robustesse de la gouvernance et de la redevabilité, les obligations et les documents propres à l’utilisation de l’IA dans les marchés publics doivent s’appliquer de la même façon aux solutions d’IA acquises et à celles développées en interne (Heikkila, 2022[92]).
Les pouvoirs publics doivent également investir dans des programmes de renforcement des capacités, des initiatives de formation et des plateformes de partage des connaissances pour appuyer l’adoption de l’IA dans le domaine des marchés publics. S’ils investissent dans des programmes de renforcement des capacités et de formation, les professionnels des marchés publics pourront acquérir les compétences et les connaissances nécessaires à une utilisation efficace des technologies d’IA.
De plus, la collaboration entre les secteurs public et privé, la sphère universitaire, la société civile et, dans certains cas, le public est indispensable pour favoriser l’innovation et diffuser les bonnes pratiques en ce qui concerne les systèmes de passation des marchés fondés sur l’IA. Grâce à la promotion du partage des connaissances et de la collaboration, les administrations peuvent accélérer l’adoption des technologies d’IA et optimiser les avantages potentiels pour la société. Cette approche collaborative permet également de décider si l’IA constitue la meilleure solution à un problème donné par rapport à d’autres méthodes ou technologies, ce qui est une étape importante bien que souvent négligée (Hickok, 2022[63]).
Les organismes responsables des achats publics devraient considérer l’évaluation et l’itération continues des systèmes d’IA utilisés dans la passation des marchés publics, notamment le suivi des performances des algorithmes d’IA, comme des priorités. Ils devraient évaluer leur incidence sur les résultats des marchés publics et sur la population, et solliciter l’avis des parties prenantes.