À partir de septembre, 18 collectivités de la Métropole du Grand Paris expérimenteront pendant six mois un assistant d’intelligence artificielle destiné à leurs agents. Au-delà de l’outil proposé par Cleed.ai, la société retenue sur appel d’offres, l’intérêt de la démarche tient surtout à sa méthode : tester ensemble, partager les enseignements et éviter que chaque territoire recommence le même travail de son côté.
L’IA progresse dans les collectivités, mais en ordre dispersé. Une direction teste un outil de rédaction, une autre lance un moteur de recherche documentaire, une commune voisine engage une expérimentation comparable avec un autre prestataire. Chaque initiative fait avancer les usages, mais mobilise du temps, des compétences et des budgets pour répondre plusieurs fois aux mêmes questions : quelles données connecter, quels agents associer, comment vérifier les réponses, quels indicateurs suivre, où fixer les limites d’usage.
Le programme « ApproprIAtion Métropolitaine », adopté dans le cadre de la stratégie IA 2025-2027 de la Métropole, prend le problème dans l’autre sens. Il propose à plusieurs collectivités de tester une base commune, dans un cadre partagé, tout en cloisonnant les données et les services métier. L’objectif affiché est large : toucher 130 communes d’ici 2027.
Le « Co-Agent IA » développé par Cleed.ai doit être utilisé à partir de septembre par cinq à dix agents dans chacune des 18 collectivités participantes. Le test doit durer jusqu’en février 2027. Trois usages ont été retenus : la recherche conversationnelle d’informations, l’assistance à la rédaction et la production de documents administratifs, comme des dossiers de demande de subvention ou des projets de délibération. L’assistant pourra interroger différentes sources : sites internet des collectivités, gestion électronique de documents, espaces SharePoint, notes internes, serveurs ou logiciels métiers. Il pourra également s’appuyer sur des ressources externes telles que Légifrance. Les réponses devront indiquer leurs sources afin que l’agent puisse retrouver et contrôler les informations utilisées.
Cette traçabilité est essentielle. Dans une administration, une réponse plausible ne suffit pas. L’agent doit savoir sur quel document elle repose, de quand date ce document et s’il est toujours applicable.
Le projet s’inscrit dans le programme « ApproprIAtion Métropolitaine », adopté pour accompagner les collectivités dans la formation, la coconstruction et l’expérimentation de solutions d’intelligence artificielle. La stratégie métropolitaine couvre la période 2025-2027 et cherche à conjuguer gains d’efficacité, usages opérationnels et prise en compte des enjeux éthiques, sociaux et environnementaux.
Mutualiser permet d’abord de ne pas réinventer la roue. Toutes les collectivités n’ont ni les équipes ni les moyens nécessaires pour rédiger seules un cahier des charges, sélectionner une solution, préparer leurs données, organiser une expérimentation et évaluer ses résultats. Un pilotage métropolitain réduit cette charge et facilite l’accès des collectivités moins avancées à des outils qu’elles n’auraient peut-être pas testés seules.
Il permet aussi de comparer les expériences. Les mêmes fonctionnalités pourront être utilisées dans des organisations, des métiers et des contextes documentaires différents. Une direction juridique, un service de ressources humaines ou une équipe chargée de l’accueil des usagers n’attendent pas la même chose d’un assistant d’IA. Ce retour collectif permettra d’identifier les usages qui produisent un bénéfice réel, mais aussi ceux qui demandent trop de vérifications ou ne sont pas suffisamment fiables.
Reste le point le plus souvent négligé : partager les échecs. Une expérimentation utile ne doit pas seulement montrer ce qui marche. Elle doit documenter les données inexploitables, les réponses imprécises, les usages abandonnés, les résistances internes et les tâches où l’humain doit garder la main. C’est là que la mutualisation prend tout son sens — à condition que ces enseignements circulent vraiment entre collectivités, et ne restent pas dans les tiroirs de chacune.
Mutualiser ne signifie pas uniformiser. Chaque collectivité conserve son organisation, ses documents, ses responsabilités et ses propres règles d’accès. Selon Cleed.ai, la plateforme commune doit précisément séparer les données de chaque territoire et cloisonner les informations entre services. Elle repose sur plusieurs modèles de langage et sur un hébergement présenté comme souverain.
La réussite du projet ne dépendra toutefois pas seulement de l’architecture technique. Elle reposera sur la qualité des documents connectés, les droits accordés aux utilisateurs, la formation des agents et la capacité des directions à intégrer l’outil dans leurs processus réels.
Dans les missions que nous menons auprès des acteurs publics, nous constatons régulièrement que le principal obstacle n’est pas l’absence de solutions. Il tient plutôt à la difficulté de sélectionner les bons usages, de fixer un cadre commun et de passer d’une démonstration séduisante à un service réellement utilisé. Le rôle du conseil n’est donc pas d’ajouter une couche technologique. Il consiste à aider la collectivité à partir d’un besoin métier précis, à définir les responsabilités, à préparer les données et à construire les critères qui permettront de décider, à la fin du test, s’il faut poursuivre, modifier ou arrêter.
Dans le cas du Grand Paris, les indicateurs devront aller au-delà du nombre de connexions ou de documents générés. Il faudra mesurer le temps réellement économisé, le taux de réponses corrigées, la qualité des sources mobilisées, l’appropriation par les agents et l’effet sur les délais de traitement. Il faudra aussi savoir si les méthodes mises au point peuvent être transférées à d’autres services et à d’autres collectivités.
En matière d’innovation publique, cette capacité à avancer ensemble est souvent plus importante que l’outil lui-même. Les collectivités ont tout intérêt à mutualiser leurs expériences plutôt qu’à multiplier des preuves de concept isolées.
Laisser un commentaire