Gouverner avec l’intelligence artificielle

L’IA dans la conception et la prestation des services publics

Ces dernières années, le développement et l’utilisation de l’IA ont imprégné la conception et la prestation des services publics puisque 67 % des pays de l’OCDE y ont recours dans ce domaine (OCDE, 2024[188]). Les agents des services publics prennent de plus en plus l’initiative d’expérimenter l’IA dans le cadre de leurs fonctions (Bright et al., 2025[189]). En général, l’objectif est d’améliorer l’efficience, l’efficacité et la réactivité des réponses qu’ils apportent aux besoins de la population. L’IA peut y contribuer par l’automatisation des processus, une affectation plus efficace des ressources (optimisation des effectifs notamment), l’aide à la décision, l’amélioration de la participation citoyenne, l’adaptation et la personnalisation des contenus et les possibilités d’accès aux services pour les citoyens (2024[60] ; 2023[190] ; 2019[191] ; OCDE, 2025[192]). Elle peut aussi permettre aux administrations publiques de mieux comprendre les défis socio-économiques auxquels sont confrontés les utilisateurs — en repérant certaines tendances et liens de causalité indétectables par l’être humain — et d’améliorer la réactivité et la personnalisation des services publics (Anshari et al., 2024[193]). Les administrations publiques sont ainsi en mesure de concevoir des services publics novateurs, capables de mieux anticiper les besoins des utilisateurs et d’y répondre (Madan et Ashok, 2023[194]).

Dans certaines circonstances, la prise de décision automatisée dans les services publics peut également être perçue comme plus équitable et moins exposée à l’erreur humaine ou à la corruption (Miller et Keiser, 2020[195] ; Leyer et Schneider, 2021[196]). Divers facteurs du comportement humain, tels que la façon dont les utilisateurs perçoivent les décisions fondées sur l’IA, leur accordent leur confiance et interagissent avec elles, déterminent son efficacité et sa légitimité. L’amélioration de la prestation des services et de leur efficacité peut accroître la satisfaction des citoyens et leur confiance dans les pouvoirs publics (Sun et Medaglia, 2019[197] ; OCDE, 2024[46]). Selon certains observateurs, il est aujourd’hui nécessaire de reconsidérer totalement les effets de l’IA sur les structures de l’administration publique qui sous-tendent la prestation des services et de ne pas s’intéresser uniquement aux gains d’efficience (Babšek et al., 2025[198]).

État des lieux

Automatisation et optimisation des tâches

Dans les services publics, les tâches sont le plus souvent routinières — enregistrer, préparer, trier, classer et vérifier l’exactitude des informations — et elles présentent un potentiel d’automatisation élevé (Straub et al., 2024[199]). L’IA peut simplifier les tâches bureaucratiques, libérer du temps pour les agents publics afin qu’ils se concentrent sur les tâches qui nécessitent le jugement, la créativité, l’appréciation et la prise de décision de l’humain. Les exemples concrets d’utilisation de l’IA mettent en lumière l’importance du rapport coût-efficacité dans l’intégration des applications d’IA dans la prestation des services. Le Brésil, par exemple, emploie une solution d’automatisation robotisée des processus (ARP) pour repérer et rejeter les requêtes abusives et répétitives — formulées par des entités plus riches dans le but d’imposer aux défendeurs plus modestes des coûts et demandes de données exorbitants et non pertinents — ce qui permet de simplifier les procédures judiciaires et de gagner un temps précieux1. En Espagne, la technologie RPA permet d’automatiser ou d’accélérer des tâches répétitives à faible valeur ajoutée dans les services publics, et de garantir ainsi une répartition efficace des pensions d’invalidité et de retraite non contributives.2 L’Encadré 5.42 présente d’autres exemples relevés en Autriche et en Espagne.

Encadré 5.42. Les solutions d’IA dans les processus de planification

Examen numérique des permis de construire à Vienne (Autriche)

En Autriche, le projet BRISE-Vienne (réglementations sur la construction pour l’obtention d’un permis de construire) introduit une innovation numérique dans l’examen des permis de construire, en transformant les processus traditionnels sur papier en un processus de traitement numérique complet. Grâce au projet BRISE, les routines de contrôle basées sur l’IA comparent automatiquement la modélisation en 3D des informations du bâtiment communiquée par les concepteurs avec un modèle de référence numérique qui intègre les exigences réglementaires. Ce processus automatisé permet non seulement de repérer rapidement tout écart par rapport aux normes établies, mais aussi de fournir un retour d’information immédiat et de raccourcir ainsi très nettement le long processus d’examen des dossiers.

Automatisation des rapports sur la précarité énergétique en Catalogne (Espagne)

En Espagne, l’automatisation des rapports sur la précarité énergétique est une initiative du Consortium AOC (Administration ouverte de la Catalogne) pour développer une plateforme à base d’IA qui permet d’automatiser la production de rapports sur la précarité énergétique. Cette plateforme cible le processus manuel, impliquant des frais administratifs importants, qui est nécessaire pour déterminer la vulnérabilité sociale et générer des rapports sur la précarité énergétique destinés aux communes. L’innovation réside dans l’automatisation du processus de génération de ces rapports qui reposait auparavant sur des méthodes manuelles, chronophages et peu fiables. Cette initiative règle la question de la détermination de la vulnérabilité sociale en ayant recours à l’automatisation robotisée des processus (RPA), à la modélisation des processus métier et aux technologies d’IA pour simplifier le processus. Avant cela, les communes géraient cette tâche de manière indépendante, ce qui entraînait des résultats incohérents et une répartition inégale des ressources. L’automatisation des rapports sur la précarité énergétique présente plusieurs avantages, notamment une assistance centralisée gérée par l’IA, une intégration sans faille dans divers systèmes informatiques et une meilleure interopérabilité entre les entreprises, les communes et les autres administrations. Dans l’ensemble, la plateforme permet de déterminer avec plus d’efficacité et de précision les situations de vulnérabilité sociale, simplifie les processus administratifs et répartit équitablement les ressources afin d’atténuer la précarité énergétique.

Automatisation des registres fonciers en Grèce

Le cadastre hellénique qui était auparavant contraint de traiter manuellement les documents ce qui entraînait des retards de plusieurs mois ou même années dans les transactions immobilières, a adopté un système fondé sur l’IA qui automatise la lecture, le classement et l’évaluation juridique des contrats immobiliers. Cette innovation a permis de ramener le temps consacré à l’évaluation des contrats de plusieurs heures à 10 minutes et de réduire les coûts, les faisant passer de 15 EUR à 0,11 EUR par dossier. Elle a également amélioré la sécurité juridique des propriétaires immobiliers et stimulé l’activité économique en accélérant la conclusion des transactions.

Source : https://oecd-opsi.org/innovations/brise-vienna-building-regulations-information-for-submission-envolvement, https://uia-initiative.eu/en/news/piloting-brisevienna-results-journal-ndeg-3, https://www.aoc.cat/blog/2023/pilot-pobresa-energetica., https://www.ekathimerini.com/economy/1245436/smart-solutions-for-land-register, https://www.microsoft.com/en/customers/story/20308-hellenic-cadastre-azure-open-ai-service, Informations fournies par les agents de l’administration grecque.

L’automatisation à l’aide de l’IA est relativement aisée lorsqu’il est question de tâches répétitives et à faible pouvoir d’appréciation, à condition que la qualité des données soit garantie. Elle devient plus complexe lorsque des tâches comportant l’exercice d’un pouvoir discrétionnaire sont en jeu, mais elle est utilisée pour mettre en évidence de nouvelles options, détecter les anomalies et les risques et mieux planifier les services. Comme indiqué dans l’Encadré 5.43, il convient toutefois d’examiner les défis potentiels à relever pour s’assurer que les systèmes sont dignes de confiance.

Encadré 5.43.  L’automatisation pour plus de fluidité dans la prestation des services en Suède

En 2021, le service public de l’emploi suédois a déployé dans l’ensemble du pays le programme « Prepare and Match » destiné à améliorer la cohérence et la précision des évaluations du marché du travail et à améliorer ainsi l’efficacité de l’affectation des ressources. Les demandeurs d’emploi inscrits bénéficient d’un soutien qui prend la forme d’une orientation ou d’une formation dispensée par un prestataire sélectionné. Les décisions relatives à l’admissibilité des demandeurs d’emploi au programme « Prepare and Match » sont prises à l’aide d’un outil d’aide à la décision appelé BÄR.

Il s’agit d’un système d’apprentissage automatique entraîné à l’aide de données historiques constituées de 1.1 million de profils recueillis sur une période de 10 ans. Il formule différentes recommandations sur les mesures à prendre en fonction de la probabilité qu’a le demandeur d’emploi de trouver un emploi dans les six mois. Le système tient compte de facteurs tels que l’âge, le sexe, la formation, le lieu de résidence (ainsi que les informations démographiques correspondantes) et les activités professionnelles ou périodes de chômages antérieures.

Les décisions concernant le programme « Prepare et Match » sont prises en bonne et due forme par des agents chargés de la gestion des dossiers qui ont pour consigne, selon les lignes directrices, de se conformer en priorité à la recommandation automatisée. Il est difficile de passer outre une recommandation négative du système. Il faut pour cela contacter un groupe de travail spécialisé au sein de l’agence. Le rôle attribué à l’IA dans le processus décisionnel met en évidence son impact potentiel sur les demandeurs d’emploi, tout en soulignant les défis liés à leur exclusion partielle ou totale des décisions qui les concernent. Le système d’aide à la décision ne prend pas en considération l’avis spécifique du demandeur d’emploi sur son besoin de soutien.

Source : (Berman, de Fine Licht et Carlsson, 2024[200] ; OCDE, 2024[201]).

Offrir de nouvelles sources d’informations pour obtenir des éclairages plus poussés

L’IA peut contribuer à optimiser la qualité et l’utilité des données, ainsi que la capacité de l’homme et des machines à les traiter et à les analyser (Jarrahi et al., 2023[202]). Son utilisation peut ainsi permettre une analyse plus approfondie et en temps réel de l’impact des services publics. Les applications d’IA, qui sont capables de reconnaître des schémas indétectables par l’être humain, peuvent repérer rapidement des problèmes qui seraient passés inaperçus (Gesk et Leyer, 2022[203]). Elles sont également en mesure de traiter des données provenant de diverses sources structurées et non structurées (images, texte, métadonnées), ce qui facilite considérablement la gestion de l’information (Cockx, Lechner et Bollens, 2023[204]). En Finlande, la ville de Tampere collecte les données provenant des caméras de circulation afin d’alimenter un algorithme prédictif qui permet d’anticiper les flux de visiteurs dans le centre-ville. Elle aide ainsi les entreprises et les agents publics à prendre des décisions éclairées dans le cadre de ce service public innovant.

Encadré 5.44.  En Finlande, Tampere Pulse anticipe les flux de visiteurs à l’aide de l’IA

Tampere Pulse est un service d’analyse prédictive qui anticipe les flux de visiteurs dans le centre-ville de Tampere, en Finlande. Mis au point pour répondre aux difficultés rencontrées par les entreprises locales pour prévoir l’affluence des clients, le service utilise les données de la plateforme de l’Internet des objets de la ville, notamment les caméras de circulation dotée de la vision intégrée, les conditions météorologiques et les calendriers des événements. Il en résulte une prévision des flux de visiteurs sur un mois, accessible à la fois sur les appareils mobiles et les ordinateurs de bureau grâce à une interface intuitive basée sur une carte.

Ce service a eu un impact significatif, l’exactitude des prévisions étant de 79.33 % pour une catégorie précise de flux visiteurs et de 97.55 % pour la catégorie correcte ou la catégorie adjacente jusqu’à trois semaines à l’avance. Cette précision permet aux entreprises d’optimiser la planification de leurs effectifs, la gestion de leurs stocks et leurs heures d’ouverture, ce qui se traduit par des économies de coûts et une amélioration du service à la clientèle. Les commentaires des utilisateurs ont été très positifs, la facilité d’utilisation du système recueillant la note de 4.47 sur 5 et la probabilité de recommandation étant de 7.16 sur 10.

Outre les avantages pour les entreprises, Tampere Pulse aide les habitants et les visiteurs de la ville à planifier leurs déplacements et les équipes d’entretien et de sécurité à affecter les ressources. Les améliorations futures devraient élargir la couverture, intégrer des données sur les comportements d’achat et établir des liens avec les progiciels de gestion intégrée (ERP). Cette initiative met en évidence le potentiel de l’IA et de l’internet des objets dans la promotion d’un environnement urbain intelligent et fondé sur les données, tout en servant de modèle susceptible d’être repris dans d’autres villes au monde.

Source : https://oecd-opsi.org/innovations/tampere-pulse.

Ces avancées sont souvent le résultat d’une combinaison d’informations issues de sources et technologies diverses. Au Portugal, le système de surveillance de la couverture des terres utilise l’IA pour intégrer les besoins des parties prenantes dans la technologie satellitaire afin de créer une cartographie ouverte, favorisant l’accès à des informations efficaces, accessibles et transparentes sur la couverture des terres (Encadré 5.45). L’Autorité saoudienne chargée des données et de l’intelligence artificielle (SDAIA) a mis au point Smart C afin de soutenir un urbanisme fondé sur les données et la prise de décision en temps réel, à l’aide d’outils tels que la simulation du trafic, la surveillance de l’environnement et la détection de la pollution visuelle fondée sur l’IA.

Encadré 5.45.  Système de surveillance de la couverture des terres (SMOS) au Portugal

Le système de surveillance de la couverture des terres (SMOS) portugais est un service public qui propose un accès libre à des cartes de couverture et d’utilisation des terres gérées par l’IA afin de favoriser une prise de décisions fondée sur des données probantes. Mis au point par la direction générale du territoire, le système SMOS garantit aux décideurs, aux chercheurs et à la population de disposer de données fiables sur les changements d’affectation des terres, en améliorant la transparence et la gestion durable du territoire.

Le système SMOS analyse les images du satellite Sentinel-2, les orthophotos en haute résolution et les données géographiques officielles à l’aide de l’IA afin de réaliser des produits cartographiques précis, tels que des cartes d’occupation et de couverture des terres (COS), des cartes de la dynamique de l’occupation des terres (COSc) et des produits de surveillance spécialisés comme la carte annuelle des cultures agricoles temporaires (MACAT). Ces produits s’appuient sur le classement automatisé des images satellites en catégories thématiques de couverture des terres, en utilisant l’IA pour distinguer des caractéristiques telles que les zones urbaines, les forêts, les plans d’eau et les terres agricoles.

Le système SMOS a franchi trois étapes : recherche et développement initiaux ; collaboration avec les utilisateurs afin d’adapter les produits aux besoins du public ; et enfin déploiement opérationnel complet. Depuis 2022, il fournit chaque année des cartes d’utilisation et de couverture des sols (COS), des cartes de la dynamique de couverture conjoncturelle des terres (COSc) et des produits de surveillance spécialisés, qui sont tous accessibles via l’infrastructure nationale de données spatiales du Portugal (SNIG).

Source : https://smos.dgterritorio.gov.pt.

Fournir des informations et des services accessibles à tout moment

Les assistants virtuels et les agents conversationnels font partie des utilisations les plus courantes de l’IA dans les services publics (Ramires Hernández, Valle-Cruz et Mendoza Méndez, 2022[205] ; Chen, Gascó-Hernandez et Esteve, 2023[206]). Ces outils permettent aux usagers d’accéder rapidement à l’information, 24 heures sur 24. À l’heure actuelle, les agents conversationnels vont des plus élémentaires (algorithmes basés sur la recherche d’informations) aux plus sophistiqués qui utilisent les systèmes d’IA générative, tels que les grands modèles de langage (LLM), et ils ont accès à des données en temps réel sur les services. Ils peuvent répondre aux requêtes à l’aide de messages personnalisés, délaissant les scripts de conversation au profit d’informations et de recommandations adaptées aux besoins précis des usagers, notamment en utilisant un langage simple ou la langue des signes à partir d’une saisie textuelle ou vocale. Outre leur commodité pour les utilisateurs, les agents conversationnels rendent les services publics plus accessibles, favorisent le recours à ces services et stimulent l’engagement.

Les efforts déployés par le Portugal montrent aux administrations publiques comment intégrer les derniers modèles dans les services publics (Encadré 5.46). Aux États-Unis, l’agent conversationnel Emma du département de la sécurité intérieure fournit aux utilisateurs des informations sur les services de l’immigration, les cartes vertes et les passeports (Chen, Gascó-Hernandez et Esteve, 2023[206]). À Singapour, l’agent conversationnel Gov.sg permet aux utilisateurs d’enregistrer et de suivre l’avancement de leurs demandes auprès des services publics. La commune de Recif, au Brésil, permet la distribution et la fourniture automatiques de plus de 700 services publics à ses citoyens via la plateforme « Conecta Recife ». Elle a recours pour cela à un agent conversationnel qui utilise des systèmes d’IA pour communiquer instantanément des informations aux utilisateurs. Au Chili, un agent conversationnel a été mis en pratique à titre expérimental sur ChileAtiende afin de répondre aux questions des citoyens sur les services publics et a ainsi démontré sa capacité à apporter une aide personnalisée et à réduire les délais de réponse de millions de demandes3.

Au-delà de la simple interaction avec les citoyens, les agents conversationnels fondés sur l’IA sont également utilisés au sein des administrations publiques afin d’aider le personnel à être plus efficient dans les services proposés. C’est ainsi que Caddy, un incubateur d’IA développé au Royaume-Uni, fait office de copilote auprès des agents publics, en les aidant à récupérer rapidement des informations fiables provenant de ressources publiques tout en garantissant leur exactitude grâce à un système de validation fondé sur l’intervention humaine4. De même, la plateforme AIBots de Singapour permet au personnel de l’administration d’adapter les assistants fondés sur l’IA aux processus internes, en simplifiant les flux de travail et en améliorant la prise de décision5. La France a développé un agent conversationnel pour aider le personnel des services publics à améliorer la prestation des services dans différents domaines (Encadré 5.46). Le gouvernement des Émirats arabes unis a cherché à innover dans le domaine des assistants virtuels en représentant à la fois des assistants virtuels et humains sous la forme d’un hologramme (Encadré 5.47). En se concentrant sur un domaine précis, l’Autorité israélienne de planification — qui est l’organisme national chargé de superviser l’aménagement du territoire, les infrastructures et les projets immobiliers — a lancé en mai 2025 la validation de principe d’un agent conversationnel conçu pour aider les professionnels de la planification à vérifier que les plans respectent les exigences nationales, en simplifiant les processus d’examen fastidieux, qui s’étalent souvent sur plusieurs années, et en veillant au respect des normes juridiques et professionnelles.

Encadré 5.46. Des agents conversationnels simplifient l’accès à l’information

Au Portugal, un agent conversationnel informe les citoyens

En mai 2023, l’Agence pour la modernisation administrative (AMA) au Portugal a lancé un agent conversationnel doté d’un avatar réaliste afin de répondre aux questions des citoyens sur la clé numérique mobile (CNM). Développé en partenariat avec Microsoft, DareData Engineering et Defined.ai, l’agent conversationnel est basé sur le modèle GPT-3.5 turbo d’Azure OpenAI et il est capable de reconnaître et de reproduire à la fois du texte et de la voix en portugais. Entre les mois de mai et de décembre 2023, il a facilité 23 780 conversations (soit 101 par jour en moyenne) et a contribué à une hausse de 10 % des activations de la CNM.

En janvier 2025, l’AMA a transformé l’agent conversationnel en un assistant virtuel à part entière sur le portail gov.pt, et a ainsi renforcé l’engagement du Portugal en faveur de l’inclusion numérique et de la transformation des services publics. Désormais alimenté par ChatGPT à partir d’une base de connaissances spécialisée, il fournit des informations sur plus de 2 300 services publics et offre un soutien dans 12 langues, éliminant ainsi les barrières linguistiques pour les citoyens de différentes nationalités. Intégré dans plus de 5 000 pages du site gov.pt, l’assistant virtuel devrait comporter de nouvelles fonctions transactionnelles en 2025, notamment le suivi des processus et la prise de rendez-vous, et s’imposer ainsi comme un outil essentiel au service public.

En France, Albert vient en aide aux employés des services publics

En avril 2024, l’État français a lancé Albert, une IA générative souveraine développée par le DataLab de la Direction Interministérielle du numérique (DINUM) pour aider les agents de l’administration publique à mieux répondre aux demandes des citoyens. Entraîné à partir de modèles ouverts (« open source ») et alimenté avec les fiches pratiques de service-public.fr, Albert aide les agents du service public à rechercher des informations sur la réglementation, à rédiger des synthèses et à communiquer des renseignements précis aux demandeurs. Il s’appuie sur les modèles ouverts de Meta (Llama) et de Mistral. Conçue en tant qu’outil numérique commun, l’interface de programmation d’application (API) Albert fournit des modèles d’IA générative ouverts et réutilisables, ce qui abaisse le seuil d’adoption pour les institutions publiques et concourt à la création d’une infrastructure publique numérique nationale pour l’IA.

Début 2024, Albert a été expérimenté par une soixantaine d’agents répartis dans une trentaine de centres du réseau France services. Il indique des réponses possibles, des sources vérifiées et des références utiles, tout en permettant aux agents publics de garder le contrôle des interactions finales. Lancé officiellement en avril 2024 dans l’ensemble du pays, Albert a vocation à se développer dans les administrations publiques, et à apporter une aide aux services des impôts, aux études de projets environnementaux et aux transcriptions d’actes juridiques, etc.

En France, Sofia améliore l’accès de la population à l’information

En 2025, le ministère français de la Transition écologique a lancé Sofia, un agent conversationnel qui facilite l’accès aux connaissances scientifiques et techniques de l’organisation. Sofia permet aux utilisateurs d’interroger une base de données documentaire spécialisée et mutualisée qui rend les recherches d’informations plus rapides et plus efficaces. Le système s’appuie sur un grand modèle de langage (GML) développé par Mistral et il peut apporter des réponses pertinentes tenant compte des besoins des utilisateurs. Le développement de Sofia a tenu compte de son impact écologique. C’est pourquoi il a été décidé d’indiquer aux utilisateurs l’empreinte carbone de chaque recherche.

En Grèce, des assistants IA aident les utilisateurs à s’orienter parmi les services et à trouver des informations

En Grèce, l’assistant IA mAigov du portail gov.gr aide les utilisateurs à s’orienter parmi plus de 1 300 services numériques et 3 200 procédures administratives en répondant à leurs questions en langue naturelle grecque par le texte ou par la voix. mAigov comprend les demandes formulées en langage naturel et y répond, offrant ainsi aux utilisateurs un moyen intuitif de trouver les services dont ils ont besoin. L’agent conversationnel intègre des capacités de raisonnement et conserve le contexte des conversations afin d’offrir une expérience utilisateur optimale. Accessible à la fois depuis les téléphones mobiles et les ordinateurs, mAigov a été lancé dans un premier temps à titre expérimental en décembre 2023 et peut traiter simultanément jusqu’à 240 conversations en grec. Ses fonctionnalités ont été étendues par la suite à 25 langues, ce qui lui permet de répondre aux besoins d’un plus large éventail d’utilisateurs, notamment des citoyens grecs à l’étranger. Avec plus de 1.6 million de questions traitées, l’outil mAigov s’est montré très précieux pour améliorer les interactions des citoyens avec l’État. À l’avenir, mAigov devrait pouvoir délivrer des certificats et fixer des rendez-vous au nom des citoyens, ce qui simplifiera encore davantage la prestation des services publics. Avec la collaboration du ministère de la Gouvernance numérique, le ministère du Tourisme de la Grèce a par ailleurs mis au point l’assistant numérique IA, mAiGreece, qui est destiné à améliorer l’expérience de voyage en Grèce. L’application donne des renseignements administratifs ainsi que sur la santé et la sécurité, et formule des recommandations pour découvrir la Grèce.

Source : https://oecd-opsi.org/innovations/virtual-assistant-for-public-services; https://digital.gov.pt/noticias/assistente-virtual-do-gov-pt-facilita-a-interacao-em-12-idiomas, https://www.info.gouv.fr/actualite/ia-connaissez-vous-albert, https://www.lefigaro.fr/secteur/high-tech/albert-l-ia-generative-de-l-etat-desormais-deploye-a-grande-echelle-20250212, https://digital-skills-jobs.europa.eu/en/latest/news/maigov-new-ia-digital-assistant-govgr-service-citizens, Informations communiquées par les agents de l’administration grecque.

Encadré 5.47.  Projet « Smart Mission » aux Émirats arabes unis pour les services consulaires

Le projet « Smart Mission » mis en œuvre conformément à la stratégie des EAU en matière de services publics et à la stratégie nationale en matière d’IA à l’horizon 2031 a été conçu pour rationaliser et numériser les services consulaires, en réduisant considérablement les délais de traitement, en améliorant la prestation des services et en enrichissant l’expérience utilisateur. Au cœur de cette transformation figure le service d’attestation de documents fondé sur l’IA, qui utilise un système de vérification fondé sur l’IA pour authentifier les documents officiels grâce à la reconnaissance des cachets officiels des documents personnels et commerciaux. Il en résulte une plus grande précision dans les processus d’attestation et ce dispositif renforce les mesures de sécurité qui protègent contre la fraude et les utilisations abusives.

Ce système est complété par une fonction d’assistance holographique basée sur l’IA, qui prend la forme d’un assistant virtuel interactif capable de dialoguer directement avec les utilisateurs par l’intermédiaire d’un hologramme. Ces agents fondés sur l’IA assistent les utilisateurs tout au long de leur parcours, répondent instantanément à leurs questions dans plusieurs langues et les aident à utiliser les services. Si une assistance supplémentaire est nécessaire, l’assistant IA peut transmettre la conversation à un agent consulaire humain sous forme holographique. Les systèmes d’IA prédictive analysent le comportement des utilisateurs, les données historiques et les modèles d’interaction afin d’apporter un appui dynamique aux activités consulaires. Cela permet au système d’anticiper les demandes fréquentes, de proposer des services utiles et d’informer les utilisateurs à l’avance des actions requises.

Enfin, pour garantir un accès sans faille et des services proactifs, une reconnaissance faciale par l’IA permettant aux utilisateurs de s’authentifier est également proposée. Cela évite l’utilisation de documents physiques et permet une assistance personnalisée sans saisie manuelle, notamment pour la délivrance de documents de retour aux ressortissants des Émirats arabes unis dont le passeport a été perdu ou endommagé, sans qu’aucun document ne soit nécessaire.

Source : Informations communiquées par le gouvernement des EAU, https://u.ae/en/about-the-uae/digital-uae/digital-transformation/platforms-and-apps/smart-mission.

Des travaux de recherche récents ont également étudié le rôle des agents conversationnels dans les interventions comportementales (lors des communications sur les risques et la santé publique pendant la crise du COVID-19), par exemple, pour mieux faire accepter la distance sociale. Une étude contrôlée randomisée a ainsi révélé qu’un agent conversationnel fondé sur l’IA, conçu avec l’aide des sciences comportementales, améliore la compréhension des consignes relatives à la COVID-19 et augmente les intentions de se faire dépister en réduisant les incertitudes relatives aux comportements de protection. À l’aide d’animations et de messages percutants, l’agent conversationnel répond avec efficacité aux besoins informationnels et émotionnels des utilisateurs, en montrant comment l’IA peut guider la prise de décision et encourager des comportements propices à la santé publique (van Baal, 2024[207]).

Les agents conversationnels sont souvent conçus avant tout pour simplifier les opérations plutôt que pour optimiser l’expérience utilisateur. Les travaux de recherche montrent cependant que les utilisateurs ont une réaction plus positive à l’égard des services fondés sur l’IA lorsque les agents conversationnels possèdent une identité définie et conservent les informations de l’utilisateur dans toutes les interactions. Il a été constaté que les systèmes d’IA offrant des possibilités de migration, qui conservent à la fois l’identité d’un agent et l’historique de l’utilisateur pour l’ensemble des interactions, renforcent la confiance, les compétences et la présence sociale (Tejwani et al., 2020[208]). Cela tend à montrer qu’il est possible d’accroître sensiblement l’engagement des utilisateurs en concevant des agents conversationnels qui ne se contentent pas d’être efficaces, mais mettant davantage l’accent sur les habitudes et la continuité pour l’utilisateur. L’application de l’approche comportementale peut également renforcer l’efficacité des agents conversationnels en faisant en sorte qu’ils repèrent les utilisateurs ayant besoin d’une intervention humaine au lieu de leur imposer de longues interactions automatiques. Comme ils perçoivent les signes de confusion ou d’urgence, les agents conversationnels IA peuvent transmettre facilement les questions complexes à des agents humains et ainsi réduire les frictions tout en améliorant l’accessibilité du service. En privilégiant la conception d’agents conversationnels axés sur la continuité et l’utilisateur, on améliore l’efficacité tout en favorisant la confiance, l’accessibilité et l’engagement des usagers dans les services publics.

Améliorer l’adaptation et la personnalisation des services

L’utilisation de l’IA dans la prestation des services publics permet également de passer d’une mise en œuvre des services publics allant du sommet vers la base à une approche de la conception et de la prestation fondée sur les besoins des utilisateurs. Grâce à la personnalisation des services, l’IA renforce la pertinence et la réactivité des interactions avec chaque citoyen, en améliorant l’accessibilité des services et en stimulant considérablement l’engagement des usagers (OCDE/UNESCO, 2024[131]). La France a ainsi recours à l’IA pour améliorer la prestation des services publics, en facilitant les relations entre les utilisateurs, leurs besoins individuels et les agents publics (Encadré 5.48).

Encadré 5.48.  La France a recours à l’IA pour personnaliser la prestation des services publics

En France, la Direction interministérielle de la transformation publique (DITP) a déployé une nouvelle plateforme d’intelligence artificielle (IA) appelée Services publics+ afin d’améliorer la qualité et l’efficacité des services publics dans tout le pays. La plateforme, qui regroupe 45 millions d’usagers et 2.5 millions d’agents publics, comporte trois composantes principales à base d’IA : une fonctionnalité de transcription vocale qui améliore l’accessibilité ; une assistance automatisée des agents publics pour la rédaction des réponses aux usagers et une analyse en temps réel des avis exprimés par les usagers afin de cerner les tendances et les points faibles.

La mise en œuvre du système préserve un juste équilibre entre l’automatisation et la supervision humaine. Les agents publics restent pleinement maîtres des réponses générées par l’IA et ont la possibilité de modifier ou de rejeter les propositions avant de les soumettre aux citoyens ; Conformément à la législation de l’UE sur l’IA, les usagers sont avisés que les réponses ont été formulées à l’aide de l’IA et toutes les réponses générées par l’IA sont publiées sous forme de données ouvertes afin de garantir la transparence. Le système a été déployé au sein de 12 ministères et de 40 services publics, et plus de 4 000 agents publics l’utilisent régulièrement.

Cette innovation a eu un impact important, les délais de réponse moyens passant de 19 jours à trois jours. Le système a obtenu des taux de satisfaction élevés, 78 % des agents publics estimant les suggestions de l’IA utiles et 70 % des éléments proposés par l’IA étant validés par ces mêmes agents. Surtout, la satisfaction des citoyens à l’égard des réponses a progressé, 68 % d’entre eux jugeant utiles les réponses formulées à l’aide de l’IA, contre 57 % en cas de réponses classiques. Cela montre qu’il est possible d’intégrer réellement l’IA dans les services publics tout en conservant l’expertise humaine et en améliorant à la fois l’efficience et la satisfaction des utilisateurs.

Source : https://www.plus.transformation.gouv.fr, présentation des dirigeants français à l’occasion du Sommet pour l’Action sur l’intelligence artificielle (février 2025).

Au-delà de leur utilisation dans les agents conversationnels, les systèmes d’IA générative tels que les générateurs de texte, d’images, de vidéos, de code ou de fichiers audio peuvent également personnaliser les services proposés aux clients. Compte tenu de sa capacité à créer des profils d’utilisateurs et à classer les citoyens dans des groupes d’utilisateurs précis, l’IA peut adapter les informations et les services aux besoins complexes des utilisateurs et des groupes d’utilisateurs, y compris ceux qui se trouvent dans des situations de vulnérabilité ou des conditions défavorisées. Cette fonction permet, par exemple, de s’assurer que les personnes qui peuvent y prétendre sont informées des programmes et des avantages sociaux existants, et même de leur communiquer ces informations en amont (OCDE, 2024[209]) (Encadré 5.49). Elle permet également d’adapter les services aux événements de la vie en anticipant les besoins de services en fonction du contexte dans un certain nombre de domaines, notamment l’éducation, les transports et l’emploi (Kopponen et al., 2024[210]). Elle peut également aider les services publics de l’emploi, par exemple en mettant en relation les employeurs et les demandeurs d’emploi (Encadré 5.50).

Encadré 5.49.  Comment les systèmes de protection sociale utilisent-ils l’IA ?

Les progrès de la technologie et des données contribuent à améliorer l’accessibilité, la couverture et la prestation des services et avantages sociaux, même si le non-recours aux prestations demeure problématique. Les dernières avancées portent principalement sur le regroupement des données administratives provenant de différentes sources afin d’améliorer l’inscription aux programmes sociaux. En reliant des ensembles de données, les administrations publiques peuvent simplifier les processus de demande et de renouvellement, informer les bénéficiaires potentiels de leur admissibilité au bénéfice des prestations et (dans certains cas) inscrire automatiquement les utilisateurs remplissant les conditions requises.

Malgré le potentiel qu’offre l’IA, les ministères des Affaires sociales ont peu utilisé ses fonctions avancées, notamment pour la participation aux programmes. Les utilisations les plus courantes de l’IA dans les programmes sociaux des pays de l’OCDE ont été l’automatisation de l’assistance aux utilisateurs (agents conversationnels et assistants numériques), l’automatisation des processus internes (saisie des données et traitement de documents), la détection des fraudes et la recherche des anomalies dans les demandes de prestations.

Bien qu’elle n’ait été que peu utilisée, l’IA offre des perspectives prometteuses dans le domaine de la protection sociale, notamment pour recenser et inscrire les usagers des services, renforcer l’assistance aux utilisateurs, améliorer l’efficacité et garantir que les services et les prestations sont délivrés en temps voulu lorsque les besoins évoluent. Parmi les nouvelles utilisations figurent les suivantes :

• Utiliser plus largement les agents conversationnels, automatiser les tâches répétitives et détecter les fraudes ;

• Améliorer le service aux clients en l’accompagnant de prestataires de services humains dans les situations délicates ;

• Automatiser davantage les décisions concernant les prestations sur la base des critères réglementaires d’admissibilité au bénéfice des prestations ;

• Introduire de nouveaux types d’analyse prédictive tels que la détermination des vulnérabilités et risques récurrents afin de cibler les interventions des programmes sociaux sur les individus et les groupes à risque.

L’utilisation potentielle la plus intéressante de l’IA dans le domaine de la protection sociale consiste peut-être à identifier les bénéficiaires à haut risque et à les contacter en amont – ou à les inscrire automatiquement – afin d’améliorer la couverture sociale. Cette approche commence à être appliquée pour prévenir et réduire les situations d’absence de domicile fixe et pour évaluer les risques auxquels sont exposées les personnes ayant survécu à des violences domestiques. Dans ce dernier cas, les victimes sont mises en relation avec des travailleurs sociaux et d’autres prestataires de services compétents afin d’empêcher la récurrence de la violence.

Ces perspectives s’accompagnent de risques, et certaines administrations publiques (comme l’Allemagne) mettent en place une série de mesures pour les atténuer, notamment des cadres juridiques, réglementaires et de responsabilité appropriés pour protéger la vie privée des personnes et régir l’utilisation des systèmes automatisés.

Source : (OCDE, 2024[209] ; 2025[211]), réponses au questionnaire Harnessing Technology and Data to Improve Social Protection Coverage and Social Service Delivery, géré par la Division des politiques sociales de l’OCDE ; (OCDE/UNESCO, 2024[131]); (Policy Lab Digital, Work & Society within the German Federal Ministry of Labour and Social Affairs, 2024[212]).

Encadré 5.50. Dans les pays de l’OCDE, les services publics de l’emploi ont de plus en plus recours à l’IA pour la prestation des services

La moitié des services publics de l’emploi (SPE) des pays de l’OCDE ont déployé des solutions fondées sur l’IA, notamment des solutions d’IA générative utilisant des grands modèles de langage (GML), dans le but de faciliter leurs activités et leurs services destinés aux demandeurs d’emploi, aux personnes menacées de perdre leur emploi et aux employeurs. À l’heure actuelle, ces solutions sont principalement utilisées pour :

• établir le profil des demandeurs d’emploi et prévoir la probabilité qu’a un demandeur d’emploi de rester au chômage,

• apparier les demandes et les offres d’emploi,

• aider à concevoir les offres d’emplois, notamment la classification professionnelle,

• donner des informations aux usagers via les agents conversationnels ou les assistants virtuels,

• faciliter la gestion des carrières et la recherche d’emploi des demandeurs d’emploi.

Depuis 2024, le service de l’emploi d’Israël a ainsi intégré des moteurs d’IA dans ses systèmes centraux afin de simplifier les processus d’appariement des offres et des demandes d’emploi pour les demandeurs d’emploi. Les solutions d’IA offrent de nombreuses possibilités aux SPE, en améliorant notamment le ciblage des mesures et des services, en optimisant l’utilisation des données, en réduisant les charges administratives et en permettant des systèmes numériques plus dynamiques. Cela étant, les SPE doivent également tenir compte de plusieurs défis et risques, notamment la nécessité de définir clairement les responsabilités en matière de systèmes d’IA, de répondre aux préoccupations relatives à la transparence et à l’explicabilité, de préserver la qualité des données et la vie privée et de gérer les résistances éventuelles ou les déficits de compétences du personnel comme des usagers. Ainsi, au début de l’année 2024, le SPE autrichien a mis en place un agent conversationnel compatible avec ChatGPT afin de fournir aux demandeurs d’emploi des informations sur la formation et l’orientation professionnelle. Cette innovation a été toutefois critiquée peu après son lancement, notamment sur la base de signalements selon lesquels les recommandations de l’agent conversationnel perpétueraient les différences entre les hommes et les femmes.

Pour relever ces défis, certains pays de l’OCDE ont pris des mesures innovantes afin de promouvoir une meilleure gouvernance de l’IA au sein de leurs services publics de l’emploi. Les SPE de la France et de la Belgique ont notamment créé des comités d’éthique multidisciplinaires et celui de la Norvège a élaboré sa propre stratégie afin de définir les ambitions, les principes et les facteurs favorisant l’utilisation de l’IA.

Source : (Brioscú et al., 2024[213]), https://www.maariv.co.il/business/carrier/article-1122739.

Les services de santé sont particulièrement prometteurs. Selon les experts, ils font partie des domaines où l’IA peut déployer son plus fort potentiel (OCDE, 2024[29]). Les systèmes d’IA peuvent proposer des diagnostics et prévoir les facteurs de risques afin de mettre en place des mesures préventives (Khalifa et Albadawy, 2024[214] ; Alowais et al., 2023[215]). Cela s’est révélé particulièrement utile pendant la pandémie de COVID-19. La Grèce a ainsi mis au point et utilisé un système d’apprentissage automatique pour cibler au mieux les voyageurs asymptomatiques à qui faire passer des tests aux frontières sur la base des données démographiques et des résultats de tests antérieurs (Bastani et al., 2021[216]). Dans certaines circonstances, l’IA peut également servir à calculer la probabilité de maladie ou de blessure. Au Portugal, par exemple, l’application PrevOcupAI est utilisée dans l’administration publique pour la prédiction des maladies professionnelles et des facteurs de risques correspondants (CCR, 2021[217]). En Arabie Saoudite, l’IA a été déployée pour prévoir et réduire les rendez-vous non honorés par les patients dans les consultations externes des cliniques6. La ville d’Incheon en Corée utilise une technologie fondée sur l’IA pour améliorer l’accès aux soins de santé des résidents étrangers et des visiteurs (Encadré 5.51).

En l’associant aux connaissances des médecins et des autres experts médicaux, l’IA peut améliorer la précision et l’efficacité et donner de meilleurs résultats aux patients. Les avantages ne se limitent pas à l’amélioration du bien-être de la population ; au Royaume-Uni, les économies budgétaires réalisées grâce au développement de la médecine préventive utilisant l’IA sont estimées à 6 milliards de livres sterling par an d’ici à 2040 (TBI, 2024[218]).

Encadré 5.51. La Corée utilise l’IA pour faciliter la communication multilingue dans les soins de santé

La ville d’Incheon en Corée a déployé SIMTOMI, un service d’assistance médicale fondé sur l’IA qui supprime la barrière linguistique entre les patients étrangers et les prestataires de soins de santé. Ce service réunit un vérificateur de symptômes multilingue basé sur l’IA et des fonctions de traduction avancées afin de permettre aux étrangers et aux touristes de communiquer avec précision leurs problèmes de santé aux professionnels de santé et aux pharmaciens locaux. Il génère des rapports anonymisés résumant les symptômes qu’il est possible de partager à l’aide de codes QR lors de consultations en personne à l’hôpital ou à la pharmacie. Cette innovation a eu un impact important : le score de satisfaction à l’égard du service a atteint 84.4 points et le taux d’intention de réutilisation s’est élevé 95,0 %, ce qui est supérieur aux objectifs de départ.

Source : https://oecd-opsi.org/innovations/simtomi-ai-powered-multilingual-medical-support.

Anticiper les besoins de services publics

L’IA offre également de nombreuses possibilités d’utilisation dans le domaine de l’analyse prédictive afin d’anticiper les besoins en matière de services, mais aussi de préparer et d’adapter les capacités de réaction en conséquence. Cette fonction peut compléter l’établissement des profils des utilisateurs et de leurs besoins, en permettant de mieux cibler les services publics qui leur sont proposés. Les perspectives qu’offre l’analyse prédictive sont bien connues dans le domaine de la police et de la justice (Macnish, Wright et Jiya, 2021[219]), comme cela est expliqué dans les sections « l’IA dans l’application de la loi et la gestion des risques de catastrophe » et « IA dans l’administration de la justice et l’accès à la justice » de ce chapitre. En matière d’optimisation des systèmes à grande échelle, l’IA prédictive a montré qu’elle améliore concrètement la qualité des services, en optimisant notamment le trafic, en diminuant les accidents de la route et en améliorant l’efficacité énergétique dans les systèmes de transport public (Jevinger et al., 2023[220]). En Belgique, l’Agence des routes et de la circulation utilise l’IA pour établir des prévisions sur l’état des routes (verglas) et faciliter la répartition des équipes chargées du déneigement des chaussées. Les Pays-Bas utilisent l’IA à titre expérimental pour prévoir la circulation et éviter les accidents de la route. Au Portugal, l’application PrevOcupAI est utilisée dans l’administration publique pour la prédiction des maladies professionnelles et des facteurs de risques correspondants (CCR, 2021[217]).

Un étape supplémentaire est franchie avec l’apparition d’une nouvelle tendance favorisant la prestation proactive des services, où l’IA peut contribuer à dépasser le contexte actuel d’un service public pour anticiper les besoins des personnes et y répondre rapidement (Pawlowski et Scholta, 2023[221])7. Il peut s’agir, par exemple, de systèmes de jumeaux numériques citoyens, qui collectent des données sur la situation globale d’une personne et aident ensuite à articuler les réponses des services en fonction des événements de sa vie (Kopponen et al., 2024[210]). De cette manière, il est possible de créer en amont des combinaisons de services personnalisées afin de répondre aux besoins particuliers des personnes en tenant compte de leur situation actuelle ou d’un événement prévu dans leur vie (comme la fin des études et l’entrée sur le marché du travail). À Singapour, l’application « Moments of Life » utilise des algorithmes d’IA pour analyser les informations des utilisateurs et envoyer des notifications personnalisées (concernant, par exemple, les vaccinations à venir ou les dates limites d’inscription à l’école) (Aldemir et Uçma Uysal, 2025[222]).

Encadré 5.52. Comment les villes utilisent-elles les outils fondés sur l’IA pour la prestation des services

L’IA commence à jouer un rôle essentiel dans la prestation des services publics et les solutions pour relever les défis liés au développement urbain. En voici quelques exemples :

• Les villes utilisent l’IA pour optimiser la circulation routière et cartographier les failles et les besoins en matière de transport. Los Angeles (États-Unis) a recours à l’IA pour détecter les difficultés de circulation, notamment les accidents ou les fermetures de routes, afin de limiter le plus possible leurs répercussions sur l’écoulement du trafic. Des systèmes fondés sur l’IA analysent les données provenant des caméras de circulation, des capteurs et des médias sociaux afin de fournir des alertes en temps réel et de suggérer de meilleurs itinéraires aux conducteurs en réduisant ainsi la congestion globale. Sydney (Australie) a recours à l’IA pour optimiser l’écoulement de la circulation et mettre à l’essai des bus sans conducteur, dans une perspective d’adoption à plus grande échelle.

• Les villes ont recours à l’IA pour fournir des services publics et des informations. Buenos Aires (Argentine) a créé un agent conversationnel du nom de Boti, qui a d’abord été utilisé sur le canal officiel de l’État pour les vaccinations contre le COVID-19 et qui sert maintenant de canal d’informations sur des sujets tels que le partage de vélos et l’aide sociale. Yokosuka (Japon) développe actuellement un service de prévention de la démence qui utilise l’IA générative conversationnelle afin de renforcer la santé mentale des personnes âgées.

• En Grèce, le projet Ellinikon vise à transformer l’ancien aéroport international d’Athènes en un quartier intelligent à l’avant-garde de la technologie. Des technologies de pointe, notamment l’internet des objets, l’analyse fondée sur l’IA, la connectivité 5G et la fibre optique à ultra haute vitesse seront intégrées de manière transparente dans le tissu urbain. Des capteurs intelligents et des algorithmes d’IA très pointus seront déployés pour gérer efficacement les infrastructures, améliorer l’affectation des ressources et la prestation des services. Des solutions de mobilité intelligente, notamment des systèmes d’aide au stationnement et des solutions de transport partagé simplifieront davantage les déplacements urbains. En outre, l’IA jouera un rôle déterminant dans l’optimisation de la gestion de l’eau et des déchets, en préservant ainsi la viabilité écologique. Un jumeau numérique de la ville sera créé pour surveiller et optimiser la consommation des ressources et les conditions environnementales en temps réel.

L’IA générative, en particulier, a le potentiel de transformer le fonctionnement des villes ; elle peut prévoir la demande et rationaliser les services publics, améliorer les capacités d’innovation des collectivités locales, renforcer la prise de décision fondée sur des données, optimiser l’affectation des ressources et simplifier les processus administratifs. Cela est à présent possible, car certaines villes recueillent en continu des données provenant des véhicules, des bâtiments, des infrastructures et des personnes à l’aide de capteurs, de drones et d’appareils mobiles ce qui leur permet de disposer d’une image actualisée à la seconde près. C’est notamment le cas des villes suivantes :

• Amsterdam (Pays-Bas), Eslöv (Suède), Helsinki (Finlande) et Munich (Allemagne) utilisent des jumeaux numériques pour améliorer la planification et la gestion de la ville et construire des villes capables de mieux résister aux menaces futures. Une réplique numérique, qui est constamment mise à jour à l’aide des données provenant de son jumeau physique, permet aux villes d’analyser les données, de surveiller les systèmes, d’effectuer des simulations et d’élaborer des scénarios. Chacun d’eux est évalué en fonction de critères déterminants tels que l’accessibilité sociale, la viabilité écologique et le rendement financier, ce qui facilite la prise de décision en matière de logement, d’utilisation des sols, de densité, d’infrastructures vertes et de transports.

• Shanghai (Chine) utilise des jumeaux numériques fondés sur l’IA générative et la technologie de l’internet des objets pour gérer ses infrastructures urbaines complexes en associant des données en temps réel provenant des appareils utilisant l’internet des objets et des analyses complexes. Ce dispositif aide la ville à fluidifier le trafic, à améliorer l’efficacité des transports publics, à optimiser la consommation d’énergie, à mieux se préparer à d’éventuelles catastrophes et à faire des projets d’infrastructures.

Malgré les perspectives qu’elle offre, l’IA générative n’en est qu’à ses débuts dans les villes. Selon une enquête réalisée en 2023 par Bloomberg Philanthropies auprès de 100 villes au monde, seuls 2 % d’entre elles utilisaient activement l’IA générative pour leurs activités, tandis que 69 % exploraient ou appliquaient cette technologie à l’essai, mais n’avaient pas encore développé les capacités et les stratégies nécessaires à cet effet. Les obstacles à sa mise en œuvre sont le manque de sensibilisation, les contraintes budgétaires, l’absence de lignes directrices pertinentes et de gouvernance des données, les déficits de compétences, les questions de respect de la vie privée et de sécurité ainsi que les défis administratifs et techniques liés à l’intégration des technologies d’IA, telles que l’IA géospatiale, dans les processus de planification et de conception des services.

À l’avenir, pour exploiter le potentiel et les apports de l’IA, les villes devraient :

• combler les fractures numériques en coordination avec les pouvoirs publics afin de garantir l’accès de toute la population aux services d’Internet ;

• prendre en considération et aborder de manière proactive les futurs défis, risques et inconvénients éventuels de l’IA (comme les questions de respect de la vie privée, de qualité et de disponibilité des données qui freinent la prise de décision) ;

• élaborer, avec le soutien des administrations nationales, des systèmes réglementaires garantissant que les systèmes d’IA utilisés sont sûrs, transparents, traçables et non discriminatoires afin de préserver la vie privée, les valeurs éthiques et les droits des personnes ;

• étudier la possibilité de bacs à sable réglementaires afin de favoriser les partenariats public-privé dans un environnement contrôlé et innovant et mettre à l’essai des idées en toute sécurité ;

• investir pour que leurs agents publics locaux acquièrent des savoirs fondamentaux dans le domaine de l’IA, développer des compétences spécialisées en matière d’IA au sein de leurs services juridiques ;

• nouer des partenariats avec des établissements d’enseignement et des entreprises technologiques à des fins de partage des connaissances.

Source : (OCDE, 2024[223] ; 2023[224] ; Bloomberg Philanthropies, 2023[225]), https://theellinikon.com.gr/en/smart-and-sustainable/smart-city.

Données probantes sur l’impact

Dans une récente étude consacrée aux perspectives d’automatisation des services publics au Royaume-Uni, l’Institut Alan Turing a constaté que l’IA pourrait contribuer à automatiser 84 % des transactions liées aux services et à économiser l’équivalent d’environ 1 200 années-personnes de travail chaque année (Straub et al., 2024[199]). Par ailleurs, l’allègement des formalités et l’amélioration de la réglementation entourant la conception et la prestation des services publics pourraient être très profitables pour les usagers en permettant de réduire le temps, les efforts et les ressources ou en raccourcissant le délai de réponse de l’administration.

Malgré ces perspectives prometteuses, peu d’éléments attestent à ce stade que l’IA a produit ou produira ces résultats. Les connaissances actuelles sur l’adoption de l’IA dans le service public sont fondées sur des études de cas qui synthétisent les premiers résultats des pratiques mises en œuvre8. Les cas d’utilisation se multiplient rapidement, et les sections suivantes donnent un aperçu des nouvelles tendances en matière d’innovation.

La plupart des données probantes sur l’impact des dernières innovations en matière d’IA dans les services publics sont fondées sur des projets et des cas individuels et s’appuient généralement sur des données autodéclarées. Les études de cas décrites dans les publications donnent une image globalement positive des avantages de l’IA. En tout état de cause, il est rare que les projets d’IA annoncent à l’avance les effets négatifs qu’ils pourraient avoir (Birhane et al., 2022[226]). Rien d’étonnant à cela, car les applications sont relativement récentes, suscitent encore des interrogations et n’ont généralement pas fait l’objet d’évaluations.

Alors que l’IA ne cesse de redéfinir les services publics, il est indispensable de procéder à des essais rigoureux des interventions comportementales pour garantir que les technologies sont non seulement efficaces, mais aussi réellement capables d’influencer le processus décisionnel et la participation citoyenne (Soman, 2024[227]). Certaines équipes de l’administration publique s’emploient déjà à concevoir des prototypes et mettre à l’essai rapidement des solutions utilisant l’IA. Des méthodes d’évaluation plus structurées, comme les ECR, l’analyse par la méthode des doubles différences et les tests A/B, permettent de déterminer les applications d’IA qui fonctionnent le mieux, pour qui et dans quels contextes. L’établissement de partenariats avec des universitaires afin d’intégrer ces approches expérimentales dans la mise en œuvre de l’IA permettrait d’apporter des données empiriques plus solides sur l’impact réel de l’IA, en veillant à concevoir et à adapter les services publics sur la base d’approches comportementales et non d’hypothèses.

Gestion des risques et défis

Si l’IA recèle un immense potentiel d’amélioration de l’efficience, de l’efficacité et de la réactivité, elle s’accompagne également de risques et de défis susceptibles d’en limiter l’adoption et de causer des dommages concrets. Selon une étude menée en 2022 sur les enseignements tirés de 61 initiatives d’automatisation des services publics annulées dans différents pays, bon nombre de ces projets ont échoué notamment en raison de leur manque d’efficacité, de l’opposition de la société civile, des enquêtes critiques dans les médias et des actions en justice (Redden et al., 2022[228]). On trouvera ci-après une présentation des principaux risques et défis.

Risques associés à l’IA

• Utilisation abusive ou discutable de l’IA, soulevant des préoccupations en matière de surveillance et de protection de la vie privée

• Données insuffisantes ou biaisées dans les systèmes d’IA

• Manque de transparence et d’explicabilité

• Aggravation de l’exclusion sociale et des fractures numériques

L’utilisation de l’IA dans les innovations des services publics nécessite un accès accru aux données à caractère personnel des utilisateurs, en particulier lorsqu’elle est associée à la prestation proactive et personnalisée des services. Elle suppose également d’avoir accès à diverses bases de données d’organismes publics et à des informations sur les services afin de définir la meilleure approche en matière du service. La prestation de services proactifs, par exemple, nécessite souvent le traitement algorithmique de données issues de multiples sources publiques, voire privées (Nikiforova et al., 2023[229]). Le recours à l’IA suscite des préoccupations relatives à la protection de la vie privée et à l’utilisation ciblée et responsable des données et ces services peuvent faire l’objet de contestations (voir au chapitre 1 la section intitulée « Pour tirer parti des bénéfices de l’IA, ses risques doivent être maîtrisés »). Selon une hypothèse communément admise, des outils d’IA adaptés, intelligents et entraînés à l’aide de données doivent inévitablement mettre en balance les capacités (prédictives) et la protection de la vie privée. Les dernières recherches se sont toutefois intéressées aux façons de contourner cette hypothèse générale au moyen de technologies de préservation de la vie privée (PPT pour « privacy preserving technologies) ou de technologies d’amélioration de la protection de la vie privée (PET pour « Privacy enhancing technologies) qui utilisent des données anonymisées ou chiffrées (OCDE, 2023[230])9.

Des inexactitudes ou des conséquences négatives pour certains individus ou groupes pourraient résulter de systèmes d’IA qui s’appuient sur des données insatisfaisantes ou biaisées. En ce qui concerne la conception et la prestation des services publics, cela pourrait aboutir, par exemple, au traitement préférentiel injustifié de certains individus ou groupes ou à l’accentuation de stéréotypes erronés. En partie liées à des données inappropriées ou biaisées, les fractures numériques — où certains groupes sont plus représentés que d’autres dans les données — limitent le potentiel de personnalisation des services de l’IA, qui ne sont alors utiles et précis que pour les populations bien représentées dans les données et laissent de côté certains groupes moins représentés (UNESCO, 2019[231] ; Perry et Lee, 2019[232] ; Dieterle, Dede et Walker, 2024[233]).

Compte tenu de la nature des services publics, il est essentiel de garantir la responsabilité, la transparence et l’explicabilité du processus décisionnel et des résultats des systèmes d’IA. Cela suppose d’établir et de mettre en œuvre des cadres des services publics qui définissent clairement les lignes de responsabilité des systèmes d’IA tout au long de leur cycle de vie au sein des services publics. Plus la transparence de l’utilisation de l’IA dans les services publics sera grande, plus il sera aisé de contrôler ses effets indésirables et de renforcer le sentiment d’explicabilité et de confiance dans les résultats de l’IA (Sun et Medaglia, 2019[197] ; Thiebes, Lins et Sunyaev, 2020[234]).

Défis de mise en œuvre

• Coûts élevés de l’adoption et de la généralisation de l’IA

• Manque de cadres et d’orientations pratiques sur l’utilisation de l’IA

• Difficulté à établir une surveillance constante pour suivre les progrès et détecter les risques

• Manque de données de qualité et incapacité à les partager

• Déficits de compétences

Les coûts afférents à la création et à l’entretien des systèmes d’IA dans les services publics (infrastructures, contrôle, formation et éducation du personnel) sont une réalité. Il serait ainsi possible d’augmenter le coût des abonnements commerciaux à l’IA lorsque les entreprises cherchent à devenir rentables et de couvrir les frais généraux et les charges d’exploitation élevées pour répondre aux attentes des investisseurs (Shark, 2025[235]).

L’adoption de systèmes d’IA dignes de confiance dans la conception et la prestation des services publics nécessite une surveillance continue afin de suivre les progrès et d’aider à repérer les risques naissants, mais les administrations publiques ne disposent généralement pas de cette fonction. Des systèmes d’IA totalement autonomes qui ont un impact sur la vie des citoyens peuvent poser des problèmes juridiques et contribuer à accroître la défiance et la résistance à l’égard de leur adoption. Les politiques publiques nécessitent donc souvent le contrôle et la décision de l’humain ou, en tout état de cause, lui accordent la priorité. La législation de l’UE sur l’IA exige un contrôle par l’humain des cas d’utilisation à « haut risque », nombreux dans les services publics. Le recours à la seule intervention humaine peut néanmoins donner un sentiment illusoire de sécurité dans l’adoption des algorithmes (Green, 2022[236]). L’intervention de l’humain dans le processus ne dispense pas de l’obligation de procéder à des analyses coûts-bénéfices et bénéfices-risques pour peser le pour et le contre et à des évaluations tout au long du cycle de vie de l’IA. Par conséquent, l’adoption de l’IA dans la prestation des services publics nécessite une évaluation technique et détaillée sous l’angle de la création de valeur publique dans un contexte où des effets indésirables peuvent apparaître pendant la mise en œuvre du système d’IA (Medaglia, Gil-Garcia et Pardo, 2021[237] ; Madan et Ashok, 2023[194])..

Certains exemples d’erreurs et échecs enregistrés au début de l’utilisation de l’IA dans les services publics sont imputables à des problèmes liés à la qualité des données. Les recherches menées par l’OCDE (2019[191]) ont mis en lumière la nécessité de vérifier continuellement l’exactitude, la fiabilité et la pertinence des données alimentant les systèmes d’IA, ce qui aide les prestataires de services à recenser les erreurs présentes dans les données.

Enfin, les niveaux divers de maîtrise de l’IA et des ensembles de compétences correspondants au sein des administrations sont problématiques (Medaglia, Mikalef et Tangi, 2025[238]). Alors que les outils faisant appel à l’IA générative s’adaptent dans une large mesure de la base au sommet des organisations, il n’existe pas encore de formation à l’IA suffisante au sein des administrations ni de lignes directrices claires sur son utilisation dans les organismes publics pour développer et informer les services publics. En outre, le développement rapide des systèmes d’IA exige un apprentissage permanent pour se tenir informé. Les compétences nécessaires à l’adaptation des systèmes d’IA ne sont pas uniquement technologiques, mais aussi d’ordre éthique, juridique, managérial et sociotechnique ; les administrations publiques doivent comprendre comment les systèmes d’IA interagissent avec l’organisation et la population (Trajkovski, 2024[239]). La créativité et la conception créative sont ainsi nécessaires pour mettre en œuvre des services centrés sur l’humain adaptés aux besoins du public. Cela exige également des niveaux élevés de compétences interpersonnelles, car les fonctionnaires doivent collaborer efficacement avec des experts en science des données, des juristes, des spécialistes de l’éthique et des partenaires externes. La pénurie de compétences peut entraîner des retards dans l’adoption de l’IA ou avoir des conséquences plus néfastes encore, notamment des systèmes algorithmiques biaisés ou opaques. Les démarches systémiques de développement de ces ensembles de compétences au sein des administrations font cruellement défaut. Certaines personnes ont proposé de créer une nouvelle profession de spécialistes fonctionnels de l’IA qui joueraient le rôle d’intermédiaires entre les aspects techniques et les aspects liés à l’action publique et contribueraient de ce fait former les agents des services publics (Labanava et al., 2022[240]).

Potentiel inexploité et perspectives

Il existe un potentiel important d’utilisation de l’IA dans d’autres domaines des services et dans de nouveaux cas d’usage. Dans le domaine des soins de santé, par exemple, l’IA faciliterait des interventions préventives et personnalisées et des « incitations » comportementales éclairées conduisant à de meilleurs résultats et permettant aux professionnels de santé de consacrer plus de temps à la prise en charge des patients. Elle pourrait également déboucher sur de nouvelles techniques permettant d’exploiter les volumes considérables de données sur la santé dont 97 % restent inexploitées dans les pays de l’OCDE (Sumner et al., 2023[241] ; Bennett Institute, 2024[242] ; OCDE, 2024[243]). Dans ce domaine, la norme de l’OCDE (2017[244]) visant à promouvoir l’utilisation des données de santé dans l’intérêt général aide les administrations faciliter l’accès à ces données afin de favoriser l’innovation dans les soins de santé. Les difficultés liées à la mise en œuvre des principes de cette recommandation sont abordées dans (OCDE, 2022[245]) et dans le rapport à paraître de l’OCDE : « Faciliter l’utilisation secondaire des données de santé à des fins répondant à l’intérêt général par-delà les frontières ». Les progrès de l’IA pourraient également contribuer à atténuer la pénurie de main-d’œuvre dans le domaine de la santé qui devrait s’élever à 3.5 millions de personnes à l’horizon 2030 dans les pays de l’OCDE (OCDE, 2024[243]).

L’utilisation de l’IA dans la conception et la prestation des services publics n’en est encore qu’au stade expérimental. Même si les exemples d’automatisation, de rationalisation et même de création de nouveaux types de services ne manquent pas, les administrations publiques sont encore loin de l’utilisation opérationnelle de l’IA et de son adoption généralisée. L’engouement pour l’IA et les impératifs de réduction des coûts pourraient inciter les administrations à automatiser rapidement les services. Comme indiqué dans cette section, les évaluations et les critiques des premiers usages laissent toutefois penser qu’une approche plus progressive, adoptée conjointement avec les agents publics, aurait de meilleures chances de réussite. Les administrations ont besoin de stratégies sur la manière d’utiliser des modèles hybrides dans lesquels l’IA complète le processus décisionnel humain et de gérer l’évolution du rôle des agents publics dans ce nouveau format de bureaucratie algorithmique (Vogl et al., 2019[246]). Si l’IA promet de libérer du temps pour que les agents publics en consacrent davantage aux tâches à plus forte valeur ajoutée — telles que le dialogue avec les citoyens pour régler des questions sociales complexes — elle peut également avoir l’effet inverse, en éloignant les agents publics de la société à mesure que leur rôle dans la collecte directe des données et les interactions avec les utilisateurs des services diminue (Bullock, Young et Wang, 2020[247] ; Madan et Ashok, 2023[194]) (voir également l’étude de « L’IA dans la réforme de la fonction publique » dans ce même chapitre).

Le codage des règles est une autre approche naissante de l’automatisation dans les services publics qui consiste, parallèlement aux textes juridiques traditionnels, à encoder les règles de l’administration sous une forme exécutable par les machines (Mohun et Roberts, 2020[4]). Les services s’appuyant de plus en plus sur l’IA pour faciliter la prise de décision, le codage de règles sert de base à des applications IA plus précises, transparentes et évolutives dans l’administration. En intégrant des règles dans un format numérique, le codage de règles améliore la cohérence de la prestation des services utilisant l’IA, en veillant à ce que les systèmes automatisés interprètent et appliquent correctement les réglementations dans différents contextes. Plusieurs administrations ont commencé à utiliser le codage de règles pour simplifier le respect de la réglementation et améliorer la prestation des services utilisant l’IA. Les Émirats arabes unis ont ainsi lancé un programme national de codage des règles qui vise à élaborer des lois et réglementations avec l’IA, en transformant l’écosystème financier10.

À l’inverse des approches traditionnelles fondées sur les tâches — où la prestation des services est séparée en plusieurs opérations séquentielles distinctes — les approches utilisant l’IA peuvent intégrer simultanément les fonctions et les processus décisionnels. Cette évolution a le potentiel de transformer la façon d’organiser les services publics.

En ce qui concerne l’acceptation plus large des services publics utilisant l’IA par les citoyens et les résidents, quelques enseignements clairs se dégagent des recherches menées actuellement. Il est généralement admis que l’IA parvient mieux à traiter de grandes quantités de données qu’à définir des tendances (Rane, Choudhary et Rane, 2024[248]). Cependant, plusieurs facteurs, tels que l’utilité perçue des systèmes d’IA, les attentes en matière de performances, les comportements, la confiance et les efforts attendus, influent généralement sur la volonté d’utiliser l’IA dans les différents secteurs (Kelly, Kaye et Oviedo-Trespalacios, 2023[249]). La perception du risque et la confiance à l’égard des systèmes d’IA varient selon qu’il s’agit de services publics d’intérêt général (fournis par l’administration sans en faire la demande et concernant l’ensemble ou la majorité des citoyens, comme l’enseignement de base et la sécurité publique) ou de services publics spécifiques (explicitement demandés par des citoyens et ne concernant qu’un seul citoyen ou un petit nombre, tels que les programmes de prise en charge des personnes âgées ou l’aide au logement pour les populations à faible revenu). Les services d’intérêt général sont plus abstraits et les utilisateurs ont une moindre connaissance de la situation, ce qui les conduit à accepter plus facilement l’IA11. Dans le cadre des services spécifiques, la possibilité de décision entre en ligne de compte ; les utilisateurs souhaitent généralement avoir le choix d’utiliser ou non une application d’IA dans la décision relative au service (Gesk et Leyer, 2022[203]).

Il ressort également des premières études que la confiance dans les applications d’IA est plus élevée lorsque ces applications sont intégrées dans des services préexistants plutôt que dans de nouveaux services (Aoki, 2020[250]). Cela signifie que les innovations plus proactives en matière de services pourraient avoir à faire leurs preuves auprès des utilisateurs et être examinées de plus près. Dans tous les cas, la participation des utilisateurs à la création conjointe des services publics est corrélée à une perception positive des décisions prises par l’IA et favoriserait une plus large adoption (Gesk et Leyer, 2022[203]). Il s’agit là d’un point essentiel, car le vécu des usagers vis-à-vis des services publics peut influer sur leur perception de l’administration en général et la satisfaction du public à l’égard des services administratifs est un déterminant important de la confiance (OCDE, 2024[46]). Les organismes publics risquent de voir leur légitimité démocratique remise en cause si la population n’a pas confiance dans les services que l’administration entend fournir grâce à l’IA. (Aoki, Tay et Yarime, 2024[251] ; Aoki, 2020[250]).

Les pouvoirs publics doivent également mieux appréhender et prendre en compte les besoins des utilisateurs afin de concevoir des services fondés sur l’IA qu’ils sont susceptibles de vouloir utiliser. Il faudra pour cela veiller à ce que les politiques et les services soient conçus en fonction du comportement réel des personnes, plutôt que de leur comportement supposé. Même lorsqu’elles sont judicieuses, les mesures prises peuvent échouer lorsqu’elles provoquent des frictions (« complexités inutiles »), qui entravent l’accès des citoyens aux services, les formalités de leur demande ou la prise de décisions éclairées. L’utilisation plus large des sciences comportementales peut y contribuer en offrant des leviers concrets pour réduire les complexités inutiles, améliorer l’accessibilité et faire en sorte que les services soient centrés sur l’utilisateur et bénéficient de la confiance des citoyens. En s’attaquant aux obstacles cognitifs — tels que la complexité, la fatigue décisionnelle et l’inertie —, les administrations publiques peuvent concevoir des services plus simples, plus intuitifs et plus faciles à utiliser. Les outils fondés sur l’IA permettent de repérer les services qui ont besoin d’audits mis en œuvre pour faire la « chasse à la bureaucratie », d’évaluer l’efficacité des interventions et d’améliorer la conception des services. Le traitement du langage naturel et l’analyse de sentiments permettent d’analyser les avis des utilisateurs en temps réel et ainsi de cerner les points faibles des plateformes en ligne et des canaux de services aux clients. L’IA est également capable de quantifier les interactions des utilisateurs et d’adapter les interventions aux groupes de population en veillant à mieux cibler les politiques et à les rendre plus inclusives. À l’heure où les administrations s’orientent vers une gouvernance numérique et fondée sur les données, il sera déterminant d’intégrer les observations comportementales dans l’IA afin d’améliorer la convivialité, l’efficacité et la réactivité des services publics (OCDE, 2024[252]).

Enfin, il existe un décalage considérable entre la vitesse à laquelle l’IA pénètre les services publics et l’ampleur des évaluations approfondies menées. Les analyses les plus poussées mettent déjà en évidence les nombreux effets imprévus et parfois négatifs qui sont susceptibles d’apparaître parallèlement aux gains d’efficience globaux. Des investissements supplémentaires sont nécessaires à cet égard.

Dans tous les domaines, la coopération internationale est décisive pour renforcer les capacités de l’IA dans le secteur public. Plus les administrations publiques partageront leurs pratiques en matière d’IA pour développer les services publics (notamment les algorithmes ouverts, les infrastructures, les ensembles de données intergouvernementaux et les efforts conjoints en faveur du développement responsable des technologies émergentes), plus les probabilités de garantir la qualité à tous les niveaux seront élevées. Les initiatives multilatérales telles que le Partenariat mondial sur l’intelligence artificielle (PMIA) peuvent jouer un rôle décisif à cet égard.

Notes

← 1.  https://oecd-opsi.org/innovations/use-of-robotic-process-automation-in-forensic-routines/

← 2.  https://oecd-opsi.org/innovations/streamlined-benefits-for-a-more-equal-society/

← 3.  Voir : https://cms.hacienda.cl/cmod_cl/assets/documento/descargar/3a29739655166/1712674476.

← 4.  Voir : https://ai.gov.uk/projects/caddy.

← 5.  https://www.tech.gov.sg/gtpc-product-1.

← 6.  https://oecd-opsi.org/innovations/no-show-prediction-at-outpatient-clinic.

← 7.  Des services publics proactifs sont des services qu’un organisme public propose à un utilisateur en anticipant les « besoins, la situation, les préférences personnelles, les événements de la vie et l’emplacement géographique » de ce dernier (Linders, Liao et Wang, 2018[325]).

← 8.  Les cas d’utilisation de l’IA concernent principalement des domaines où les enjeux sont élevés et les données nombreuses, notamment la sûreté et la sécurité (détection, prévision et simulation des risques (Margetts et Dorobantu, 2019[324] ; Xavier et al., 2022[322] ; Zhang, Atasoy et Vasarhelyi, 2022[321]), reconnaissance faciale dans la police (Zilka, Sargeant et Weller, 2022[320]), prédiction de la récidive en matière pénale (Kleinberg et al., 2017[326]), automatisation des processus (Ojo, Mellouli et Ahmadi Zeleti, 2019[323]) et prévision des besoins futurs (Bright et al., 2019[327]).

← 9.  Voir : https://www.oecd.org/en/topics/privacy-enhancing-technologies.html.

← 10.  https://u.ae/en/about-the-uae/digital-uae/digital-technology/artificial-intelligence/rules-as-code.

← 11.  Les services publics peuvent être répartis dans deux catégories : les services d’intérêt général (fournis à l’ensemble de la population, comme les feux de circulation) et les services spécifiques (à la demande d’une personne et lui étant destinés en particulier).