Catégorie : Intelligence Artificielle

La Norvège vient de la retirer des classes jusqu’à 13 ans. La France a fixé le même seuil d’âge, mais annonce un enseignement dédié pour les lycéens à la rentrée 2027. Deux réponses opposées à la même question. Laquelle privilégier ?

Depuis la rentrée 2026, qui a lieu mi-août en Norvège, les écoliers norvégiens de moins de 13 ans n’ont plus le droit de toucher à ChatGPT, Gemini ou tout autre outil d’IA générative pendant le temps scolaire. L’interdiction couvre les classes du CP à la 5ème, soit toute l’élémentaire et les deux premières années de collège. Ensuite, de la 4ème à la seconde, l’usage reste possible sous la seule supervision directe d’un enseignant. Au-delà, les élèves sont censés apprendre à s’en servir seuls.

Pour le Premier ministre travailliste, Jonas Gahr Støre, « les enfants doivent d’abord apprendre à lire, écrire et calculer sans assistance artificielle ». Son ministère de l’Éducation précise que l’objectif n’est pas de bannir la technologie mais d’en « décaler » l’entrée, pour consolider les compétences de base, en particulier chez les élèves en difficulté. Cela semble relever du bon sens : un report d’apprentissage n’engage pas le même débat qu’un rejet de principe. Reste que le bénéfice attendu concerne les enfants dont les familles ont le moins de ressources pour encadrer l’usage à la maison, ce qui demande à être vérifié.

Pourquoi la Norvège interdit l’IA à l’école

Le déclencheur de cette décision se trouve dans les résultats du classement PISA 2022. La Norvège est tombée à 468 points en mathématiques contre 501 en 2018 : une chute de 33 points, la deuxième plus forte de l’OCDE après l’Islande, qui la fait passer sous la moyenne des pays membres. En sciences, 478 points contre contre une moyenne OCDE de 485. Les élèves français obtiennent 474 points en mathématiques, 474 en compréhension de l’écrit et 487 en sciences. Sur les trois domaines, la France fait donc mieux que la Norvège en mathématiques et en sciences, moins bien en lecture. Sa chute est pourtant elle aussi historique : 21 points perdus en mathématiques depuis 2018, la plus forte baisse enregistrée depuis la création de l’enquête en 2000. Deux pays touchés par le même décrochage, un seul en tire une interdiction. Ce qui distingue Oslo n’est pas la gravité du diagnostic, c’est la radicalité de la réponse.

Pour un pays qui équipe massivement ses classes en tablettes depuis vingt ans, le résultat était difficile à défendre. Le gouvernement finance désormais le retour des manuels papier. Les smartphones avaient déjà été bannis des établissements en 2024, et un projet de loi interdisant les réseaux sociaux aux moins de 16 ans doit arriver au Parlement d’ici la fin de l’année.

Sauf que les épreuves PISA 2022 ont été passées avant la mise en ligne de ChatGPT, en novembre 2022. Les baisses de niveau des élèves ne peuvent donc pas être imputées à l’IA générative. Ce que documente l’OCDE dans le volume V de PISA, c’est autre chose : les élèves utilisant des appareils numériques dans au moins quelques cours de mathématiques obtiennent 15 points de moins que les autres. Oslo interdit donc un outil au nom d’un diagnostic établi sur un autre. La mesure se défend malgré tout, non parce qu’elle réparerait les résultats en mathématiques, mais parce qu’elle applique un principe de précaution à une technologie qui se déploie plus vite que les études capables de l’évaluer.

La Norvège n’est pas seule. La Suède a enterré dès 2023 la stratégie de numérisation de son agence nationale de l’éducation, débloqué 685 millions de couronnes pour racheter des manuels, puis 500 millions par an. Son ministère recommande désormais peu ou pas d’écrans avant six ans. Le laboratoire européen du tout-numérique éducatif fait marche arrière. La France, elle, a décrété l’interdiction des écrans dans les crèches et les lieux d’accueil des moins de trois ans depuis juillet 2025. Le reste est resté au stade du conseil aux familles.

Une heure d’IA par semaine en seconde dès 2027

Le cadre d’usage de l’IA en éducation, publié en juin 2025, disait déjà la même chose qu’Oslo. Dans le premier degré, les élèves sont sensibilisés aux bases de l’IA « sans manipuler directement des IA génératives ». L’usage en classe est autorisé à partir de la 4e, encadré par l’enseignant, et devient autonome au lycée. La frontière est donc exactement la même, la 4e correspondant à la huitième année norvégienne.

La différence tient au fait que, le 19 juin dernier, Sébastien Lecornu a annoncé qu’à la rentrée 2027, tous les élèves de seconde suivraient une heure hebdomadaire consacrée à l’intelligence artificielle, intégrée au cours de sciences numériques et technologie : fonctionnement des modèles, usages, éthique, souveraineté numérique, esprit critique face aux manipulations et aux fausses informations. «Nous ne pouvons pas laisser une génération entière découvrir l’intelligence artificielle sans lui donner les clés pour la comprendre», a justifié le Premier ministre.

Même si le lycée me parait tardif pour aborder un outil que les ados s’approprient déjà, c’est la position qui me parait la plus intéressante. Paris fait de l’IA un objet d’étude plutôt qu’un outil à autoriser ou à proscrire. J’ai trois autres réserves. Quinze mois séparent l’annonce de sa mise en œuvre, dans un domaine où les outils changent tous les six mois. L’heure se greffe sur un enseignement de sciences numériques qui n’en compte qu’une et demie par semaine : il faudra dire ce qui en sort. Et la formation des enseignants, qui conditionne tout le reste, n’est chiffrée nulle part. La Norvège, elle, a mis de l’argent sur les manuels au moment même où elle retirait l’IA des classes.

Ce que j’ai appris à Issy-les-Moulineaux

J’écris cela en ayant défendu auprès des élus d’Issy-les-Moulineaux, dès le milieu des années 1990, l’idée qu’il fallait équiper massivement les écoles de la ville en outils informatiques, quand la proposition relevait encore de l’expérimentation. Trente ans plus tard, les indicateurs de réussite placent les établissements locaux parmi les mieux classés de l’académie de Versailles, et la sensibilisation des plus jeunes aux enjeux de l’IA y est engagée, comme l’illustre ce reportage d’Issy.TV.

Le sujet est brûlant pour les collectivités. Les communes équipent les écoles, les départements les collèges, les régions les lycées. Elles ont financé tablettes, tableaux interactifs et espaces numériques de travail sur la foi d’une doctrine ministérielle favorable. Si cette doctrine se retourne, comme à Oslo et à Stockholm, leurs investissements deviennent des actifs échoués. Avant d’engager de nouveaux crédits, et alors qu’elles doivent déjà s’adapter à l’IA Act, les élus locaux gagneraient à exiger une position d’État claire, datée, budgétée et révisable au vu de résultats mesurés.

Le devoir à la maison est la vraie question

D’autant que des acteurs du secteur technologique alertent sur le fossé qui se creuse entre les usages extrascolaires de l’IA et les pratiques en classe. Les élèves disposent déjà, chez eux, d’outils capables de rédiger une dissertation ou de résoudre un problème complexe en quelques secondes.

Personne ne reviendra à la craie et au tableau noir. Anticiper vaut mieux que subir. Un devoir rendu à la maison ne prouve plus rien sur ce que l’élève a compris, et le cadre français l’admet à demi-mot : il demande d’adapter les devoirs et les modalités d’évaluation, et déconseille les logiciels de détection de contenus générés par IA, trop peu fiables pour ne pas pénaliser un élève à tort. L’institution reconnaît qu’elle ne peut plus vérifier qui a écrit quoi.

Deux issues se dessinent. Soit le devoir à la maison disparaît et le travail personnel se replie en classe, sous les yeux du professeur. Soit il survit, doublé d’un contrôle oral vérifiant que l’élève sait expliquer ce qu’il a rendu. La seconde solution coûte du temps d’enseignant, mais c’est la seule qui teste la compréhension plutôt que la production.

L’Éducation nationale n’a pas le choix : elle doit s’emparer de l’IA pour en accompagner le développement auprès des jeunes, plutôt que de les laisser l’apprendre seuls sur un écran de smartphone. L’heure hebdomadaire de seconde montre que la bascule est comprise. Elle ne suffira pas si elle reste un module isolé à quinze ans, sans formation massive des enseignants ni refonte de l’évaluation. Décaler l’entrée, comme le fait la Norvège, est défendable. Ne rien organiser derrière ne l’est pas.

Qu’en pensez-vous ?

Un habitant pose sa question au chatbot de sa mairie. Un agent prépare un communiqué avec l’aide de ChatGPT. Une image générée illustre la newsletter municipale. Depuis le 2 août 2026, ces gestes devenus banals entrent dans le champ d’une règle européenne : l’AI Act, le règlement (UE) 2024/1689 sur l’intelligence artificielle.

Pas de révolution administrative pour autant. Ce qui s’applique aujourd’hui tient surtout en un mot, la transparence. Quand une machine parle à un citoyen, ou quand un contenu est fabriqué par IA, il faut le dire, sauf exceptions. Les obligations lourdes, celles qui visent le recrutement ou la biométrie, n’arrivent qu’en décembre 2027.

Le règlement n’oblige pas une commune à cataloguer tous ses usages ; il l’oblige à savoir où elle utilise l’IA, pour appliquer la bonne règle au bon endroit. Et c’est souvent là que le bât blesse : l’outil de synthèse de réunion, la traduction automatique ou le générateur d’images sont déjà en service, sans avoir jamais été identifiés comme de l’intelligence artificielle. Selon l’Observatoire Data Publica, 48 % des collectivités n’ont donné aucune consigne à leurs agents sur l’IA générative.

Premier réflexe, le chatbot. Si la commune propose un assistant en ligne, l’habitant doit savoir qu’il s’adresse à une IA. Une phrase d’accueil suffit : « Vous échangez avec un assistant fondé sur l’intelligence artificielle ; vérifiez ses réponses pour les démarches importantes. » Claire, visible, dès le premier message.

L’IA peut aider à écrire, mais un humain signe

Vient le point qui intéresse le plus une direction de la communication. Un communiqué, un post ou une page web rédigés avec l’aide de l’IA n’ont pas à être estampillés « écrit par une machine », à une condition : qu’un agent les ait vraiment relus, vérifiés et validés, et que la mairie en assume la responsabilité. Relire pour de bon, pas seulement corriger une faute.

La vigilance se concentre en réalité sur le trucage. Une vidéo ou un son manipulés pour faire croire à une scène réelle — un faux propos d’élu, un événement qui n’a jamais eu lieu — doivent être signalés comme tels. Une simple illustration décorative produite par IA pour accompagner un article, non : ce qui compte, c’est le risque de faire passer le faux pour du vrai. Une question qui dépasse largement le cadre municipal, comme je l’écrivais à propos de la confiance dans l’information.

Utiliser un outil ou le mettre en service sous son nom

Reste la question du rôle. Le plus souvent, une mairie ne fait qu’utiliser un outil conçu par d’autres, et ses obligations restent limitées. Elles augmentent si elle fait développer son propre système et le met en service sous son nom : elle devient alors responsable de l’outil, pas seulement de son usage. Un argument de plus en faveur des démarches collectives, comme celle des 18 collectivités de la Métropole du Grand Paris qui expérimentent l’IA ensemble et mutualisent du même coup la charge de conformité.

Les règles les plus lourdes, celles qui visent les usages dits « à haut risque » comme le recrutement, l’attribution d’aides ou la biométrie, n’entreront en vigueur que plus tard : décembre 2027, puis août 2028 pour certains produits. Les collectivités ont donc du temps devant elles, à condition de ne pas le perdre.

Car le vrai chantier n’est pas juridique, il est de bon sens. Savoir où l’IA est utilisée, sur quelles données et sous quel contrôle. Prévoir qu’un humain valide tout ce qui touche une personne, qu’il s’agisse d’un agent, d’un usager ou d’un droit. Et dire clairement aux habitants quand c’est une machine qui leur répond. Moins une contrainte qu’une affaire de confiance, celle que les citoyens accordent à leur administration.

Source : règlement (UE) 2024/1689 (AI Act), version consolidée du 27 juillet 2026.

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.

L’Union européenne ne se limite plus à réglementer l’intelligence artificielle. Elle commence à organiser son utilisation concrète dans les services publics. Mais la France brille par son absence, en particulier des projets qui concernent directement la modernisation des administrations et la relation avec les citoyens.

Trois expérimentations ont été lancées en juillet : FLOODS & DROUGHTS, EUNOMIA.AI et EuropAI. Financées par le programme pour une Europe numérique, elles doivent tester des solutions d’IA générative en conditions réelles et produire des outils, des méthodes et des cadres de gouvernance réutilisables par d’autres administrations.

Cette démarche mérite d’être suivie, non parce qu’elle garantit déjà des résultats, mais parce qu’elle pourrait contribuer à définir les futurs standards européens. Les administrations qui participent aujourd’hui aux expérimentations auront leur mot à dire sur les usages, les règles de sécurité, les procédures d’achat et les conditions de déploiement. Les autres devront peut-être, demain, s’adapter à des choix effectués sans elles.

EUNOMIA.AI veut simplifier les services publics

EUNOMIA.AI est le projet le plus directement lié au fonctionnement quotidien des administrations. Pendant trois ans, 33 organisations issues de 13 États membres de l’Union européenne et de Norvège testeront plusieurs usages de l’IA générative. Les expérimentations porteront notamment sur la simplification des démarches administratives, le traitement de documents, la vérification de la conformité réglementaire et le développement d’assistants numériques pour les citoyens et les agents publics.

Les objectifs affichés sont de rendre les procédures plus compréhensibles, réduire les délais de traitement et automatiser certaines tâches. Reste à mesurer si les solutions développées amélioreront réellement le service rendu, sans ajouter de nouvelles couches techniques ni éloigner davantage les citoyens de leurs interlocuteurs.

EUNOMIA.AI prévoit de s’appuyer sur des modèles européens en open source, hébergés sur des infrastructures européennes, nationales ou locales. La protection des données, la cybersécurité, la supervision humaine et la traçabilité des réponses devront être intégrées dès la conception.

Le projet doit également produire des guides de déploiement et des modèles de gouvernance. C’est probablement son apport le plus utile. Les administrations expérimentent de plus en plus l’IA, mais elles disposent encore rarement de règles claires pour encadrer les usages, évaluer les réponses, protéger les données et accompagner les agents.

Aucune administration française ne participe à ce projet. Le consortium est piloté par l’Agence Digitale d’Andalousie, et rassemble des représentants de l’Autriche, l’Estonie, la Finlande, l’Allemagne, la Grèce, la Hongrie, l’Italie, la Lettonie, Malte, les Pays-Bas, la Norvège, la Pologne, le Portugal et l’Espagne. Les régions de Madrid, la Galice et la Mazovie polonaise sont également concernées, ainsiu que les villes de Wels et Graz en Autriche, Grenade en Espagne, Tampere en Finlande, Legnano en Italie et La Haye aux Pays-Bas.

EuropAI veut éviter la dispersion des initiatives

EuropAI porte sur un autre problème bien connu : chaque administration expérimente souvent dans son coin, avec ses propres prestataires, ses propres règles et ses propres outils.

Coordonné par le ministère néerlandais de l’Intérieur, le projet réunit des partenaires des Pays-Bas, du Danemark, de Belgique et du Luxembourg. On y trouve la ville danoise d’Aarhus, ainsi que, côté belge, la Région flamande, l’agence informatique de la ville de Gand et une agence intercommunale de développement wallonne. Il travaillera sur la simplification juridique et administrative, l’analyse urbaine et l’aménagement du territoire, ainsi que sur les assistants numériques destinés aux citoyens.

Les partenaires doivent partager des composants techniques, des documents de conformité, des procédures d’achat et des méthodes de mise en œuvre. L’objectif est d’éviter que chaque collectivité reprenne depuis le début les mêmes travaux sur la sécurité, la responsabilité, la protection des données ou l’évaluation des résultats.

Cette mutualisation paraît logique. Elle n’est cependant pas naturelle dans un paysage administratif européen fragmenté, où les cadres juridiques, les systèmes d’information et les pratiques professionnelles diffèrent fortement. Il faudra donc vérifier si les solutions produites sont réellement transférables, et pas seulement présentées comme telles.

Là encore, aucun acteur public français n’est associé au projet.

Paris-Saclay participe au projet sur les risques climatiques

La France n’est cependant pas totalement absente des trois expérimentations. La Communauté d’agglomération Paris-Saclay figure parmi les acteurs publics associés à FLOODS & DROUGHTS. Ce projet sectoriel porte sur la prévention et la gestion des inondations, des sécheresses et des risques liés à l’eau. L’IA générative doit aider les services publics à exploiter des données environnementales, météorologiques et opérationnelles, puis à les transformer en alertes et en recommandations plus facilement utilisables.

Cette participation française doit être relevée. Elle ne compense toutefois pas l’absence de nos administrations dans EUNOMIA.AI et EuropAI, qui traitent de sujets beaucoup plus transversaux pour la transformation des services publics.

La France ne peut pas rester simple observatrice

L’Europe expérimente, mutualise et commence à structurer l’usage de l’IA générative dans ses administrations. Pendant ce temps, la présence française demeure marginale dans les deux projets les plus directement consacrés à la modernisation des services publics. Cette situation est difficile à comprendre. La France dispose de collectivités pionnières, d’administrations qui expérimentent déjà l’IA et d’entreprises capables de contribuer à ces travaux. Pourtant, ces expériences apparaissent peu dans les consortiums européens.

Ne pas participer signifie perdre une occasion de confronter nos pratiques à celles d’autres pays, de contribuer aux standards communs et de défendre nos besoins spécifiques. Cela augmente aussi le risque de voir chaque administration française relancer demain ses propres études, ses propres marchés et ses propres expérimentations.

À défaut d’être suffisamment présents dans ces projets, il faudra au moins en exploiter les résultats. Les méthodes, les outils et les retours d’expérience devront être repris en France, évalués et adaptés, plutôt que de réinventer une nouvelle fois ce qui aura déjà été testé ailleurs.

L’intelligence artificielle est entrée dans le quotidien des collectivités locales. Le problème n’est plus de savoir si les mairies, intercommunalités, départements ou régions vont l’utiliser. Elles le font déjà. La vraie question est désormais plus sensible : qui encadre ces usages, avec quelles règles et sous quelle responsabilité ?

Le Baromètre 2025 de l’Observatoire Data Publica donne la mesure du basculement. Parmi les collectivités de plus de 3 500 habitants, 77 % ont déjà engagé un projet d’intelligence artificielle ou prévoient de le faire dans les douze mois. Dans le détail, 49 % déclarent avoir déjà lancé un projet, contre 36 % en 2024. L’enquête a été conduite de mai à juillet 2025 auprès de 292 collectivités et établissements publics locaux.

Cette progression est d’abord portée par l’IA générative. 84 % des collectivités qui expérimentent l’IA déclarent l’utiliser, contre 52 % un an plus tôt. La hausse est spectaculaire parce que ces outils sont simples d’accès, peu coûteux et déjà présents dans les pratiques professionnelles : rédiger un courrier, résumer une réunion, préparer une note, reformuler une réponse à un usager ou interroger un document réglementaire.

Issy-les-Moulineaux illustre cette première étape. Avec IssyGPT, lancé en décembre 2023, la Ville a mis l’IA générative au service de l’information locale. L’outil montre l’intérêt d’une IA municipale concrète : rendre l’information plus accessible, réduire le temps de recherche et proposer une réponse immédiate aux habitants. Mais cet exemple montre aussi la limite de nombreux projets actuels. Lancer un service ne suffit pas à définir une politique d’IA. À Issy comme ailleurs, la prochaine étape consiste à formaliser une doctrine : quels outils les agents peuvent-ils utiliser ? Quelles données ne doivent jamais être saisies ? Qui vérifie les réponses produites avec l’aide de l’IA ? Quels usages sont acceptables dans la relation aux habitants ? Quelles garanties demander aux prestataires ? Où s’arrête l’assistance et où commence la décision publique ?

Lancer un service ne suffit pas à définir une politique d’IA

C’est précisément le point faible observé au niveau national. Selon l’Observatoire Data Publica, 48 % des collectivités n’ont donné aucune consigne à leurs agents sur l’usage de l’IA générative. Dans 38 % des cas, l’usage est autorisé avec quelques recommandations générales. Seules 10 % des collectivités ont défini des règles précises. Moins de 5 % ont choisi l’interdiction. Ce chiffre résume l’enjeu : l’IA se diffuse plus vite que son encadrement.

Le risque n’est pas théorique. Un agent peut copier des informations internes dans un outil grand public. Une réponse générée peut être reprise sans relecture. Un service peut tester une solution sans validation juridique, technique ou politique. Un prestataire peut intégrer de l’IA dans un outil sans que la collectivité en mesure clairement les effets. Le rapport IGAS-IGF-IGA publié le 2 juillet 2026 alerte sur cette diffusion fragmentée de l’IA dans les administrations françaises et sur le « shadow IA », c’est-à-dire l’usage spontané et non régulé d’outils grand public par les agents. Jusqu’à 40 % des agents y auraient recours, selon la synthèse de l’IGF.

L’entrée en application de l’AI Act européen renforce cette obligation de méthode. Le règlement européen sur l’intelligence artificielle doit devenir pleinement applicable le 2 août prochain, avec des exceptions selon les types de systèmes. Le texte repose sur une logique de risque, de transparence, de documentation, de traçabilité, de supervision humaine, de robustesse et de cybersécurité.

Pour une collectivité, la gouvernance de l’IA ne doit donc pas prendre la forme d’un document théorique de plus. Elle doit devenir un cadre de travail simple, connu des agents et utile aux directions. Elle peut commencer par un inventaire des usages, même modestes. Elle doit distinguer les usages de confort, comme l’aide à la rédaction, des usages sensibles, comme l’accès aux droits, l’urbanisme, la sécurité, les ressources humaines ou la relation usagers. Elle doit aussi préciser les règles de validation, de conservation des données, de choix des outils et de contrôle humain.

Cette gouvernance n’a pas vocation à freiner l’innovation. Elle permet au contraire de passer des tests à des usages durables. Une collectivité qui encadre l’IA sait ce qu’elle autorise, ce qu’elle refuse et ce qu’elle doit expliquer. Elle protège ses agents, sécurise ses données, clarifie sa relation avec les prestataires et renforce la confiance des habitants.

Les collectivités les plus avancées ne seront pas seulement celles qui auront lancé les outils les plus visibles. Ce seront celles qui sauront les maîtriser. Après le temps des expérimentations, l’enjeu n’est pas de faire plus d’IA. Il est de construire une IA publique locale contrôlée, documentée et responsable.

Le 16 juin dernier, à l’ISEP et dans le cadre du festival #VivaIssy, la Chambre de commerce et d’industrie réunissait des dirigeants de petites entreprises autour d’une promesse simple : repartir avec un calendrier d’intégration de l’intelligence artificielle sur trois mois. Pas de prospective abstraite, mais des cas d’usage, des démonstrations et une feuille de route.

La séquence a combiné une présentation technique baptisée « Démystifier l’IA » et une table ronde animée par Xavier Charpentier, secrétaire général d’InnoCherche, qui a confronté les promesses du secteur à la réalité du terrain.

« Le retour sur investissement ne se discute pas »

L’intervenant principal, Thierry Stahl, expert digital à la CCI Paris Île-de-France et fort de trente ans d’informatique, a posé son cadre d’entrée de jeu. Le coût mensuel d’un abonnement professionnel à un grand modèle de langage tourne autour de 20 à 30 euros. En face, il chiffre le gain à 5 à 8 heures par semaine sur les tâches répétitives, soit une demi-journée. Ramené à l’heure, l’outil revient selon lui à un euro. « Si vous gagnez un jour par semaine, ça fait quatre jours de productivité, et ça vous coûte 20 euros », a-t-il résumé.

Autre chiffre mis en avant : une réponse rapide à un prospect ferait grimper le taux de transformation de 30 à 40 %. Un écart qu’il qualifie de « monstrueux ».

Pour passer du discours à l’usage, l’orateur a tenu à clarifier un vocabulaire souvent confondu. Le chatbot fonctionne par arbres de décision et logique binaire ; il répond aux questions simples mais reste prisonnier de son contexte. L’assistant comprend et génère du texte — résumé, rédaction, traduction — mais demeure passif : « il ne fait rien tout seul ». L’agent constitue le palier décisif. Connecté aux documents de l’entreprise et à des outils externes comme l’agenda ou la messagerie, il agit de façon autonome. C’est là que se loge, selon lui, le retour sur investissement le plus fort.

Six fonctions, une matrice de démarrage

L’IA peut s’installer dans six familles de besoins : commercial, administratif, marketing et contenu, service après-vente, ressources humaines et recrutement, opérations et documentation. Reste à choisir par où commencer. L’orateur propose une « matrice de la victoire rapide » : la première tâche automatisée doit être fréquente, à faible risque, reposer sur une information disponible et permettre une validation facile. La retranscription de réunions ou la rédaction de brouillons d’e-mails de relance entrent dans cette catégorie.

Deux techniques structurent ensuite l’usage. Le « prompt maître » consiste à définir sept à huit modèles d’instructions pour les processus récurrents — diagnostic, benchmark, devis — plutôt que d’improviser chaque demande. Le « negative prompting » fixe des garde-fous en interdisant explicitement à la machine certaines décisions : « Ne propose jamais de remise sans mon accord. »

La feuille de route se déroule sur trois mois. Les trente premiers jours servent à cadrer, à créer un premier agent et à obtenir une victoire rapide. Du trentième au soixantième jour, l’entreprise déploie un second agent et forme ses équipes autour d’un référent interne. Le dernier mois est consacré à l’industrialisation, aux chartes d’usage et à la mesure des gains. Sur ce point, l’orateur insiste : la moitié des projets informatiques qui échouent le doivent à l’absence d’un référent disposant de temps dédié.

La fin du SEO, l’arrivée du GEO

Parmi les ruptures annoncées, la visibilité en ligne occupe une place centrale. Pendant vingt-cinq ans, les entreprises ont optimisé leur référencement naturel pour les moteurs de recherche. Désormais, une part croissante des requêtes passe par les IA conversationnelles, qui restituent une réponse synthétique plutôt qu’une liste de liens. L’orateur invite à basculer vers le GEO, le référencement sur les modèles de langage : pages de questions-réponses structurées, schémas explicites, contenus facilement synthétisables.

Le volet sécurité a refroidi la salle. L’intervenant rapporte une conversation du 15 juin 2026 avec le responsable de la sécurité informatique de la CCI : plus de 20 000 attaques par seconde en une heure. Sa consigne récurrente — « N’utilisez pas les LLM gratuits, vos datas sont remises dans la machine » — vise à pousser les dirigeants vers des versions payantes qui garantissent la confidentialité. Il renvoie aux bonnes pratiques de l’ANSSI et rappelle que la sécurité tient moins à la marque du modèle qu’à son paramétrage et à la gouvernance des données.

La conférence s’est close sur une note moins comptable. L’orateur a évoqué une visite à l’Institut Curie, où l’IA aurait fait gagner « 20 ans d’avance » sur le traitement des cancers du sein. Pour lui, le temps libéré par l’automatisation doit servir à « aller voir les gens » — renforcer le contact humain plutôt que l’effacer.

Table ronde : « IA en action, promesses et frictions »

Le second temps de la matinée a réuni trois profils complémentaires : Lionel Verdy, entrepreneur, Élodie Da Ponte, spécialiste de la formation, et David Fayon, expert du numérique et auteur de plusieurs ouvrages sur le sujet. Un sondage d’ouverture a donné le ton : la moitié de la salle déclarait ne pas utiliser l’IA à titre professionnel. Lionel Verdy a aussitôt nuancé la frontière. « Waze, c’est l’une des IA les plus utilisées en France », a-t-il rappelé, citant aussi Qonto branché sur son comptable, qui n’intervient plus qu’une heure par semaine pour certifier les écritures.

Le risque, selon les intervenants, n’est pas la déception mais la submersion. Face à des possibilités quasi infinies, le dirigeant peut perdre ce qu’ils appellent la « colonne vertébrale » : le go-to-market, la relation client, la rentabilité. David Fayon a résumé la mutation en cours par la formule du « processus inversé » : l’IA produit le premier jet, l’humain supervise, contextualise et assume la responsabilité. « Ce n’est pas l’IA qui est responsable, c’est toujours le chef d’entreprise », a-t-il martelé. Une exigence qui touche directement la conformité — mentions légales, RGPD, ton de marque.

Les cas d’usage cités restent terre à terre. Un restaurateur a confié à l’IA ses plannings et le calcul de ses heures supplémentaires. Une petite structure peut, à partir d’un seul script vidéo, décliner un article de blog, une newsletter et des publications sur les réseaux sociaux. David Fayon évoque un site web développé en deux jours pour un résultat supérieur à un mois de développement classique. Lionel Verdy tempère pourtant l’idée du gain immédiat : « L’IA ne m’a pas fait gagner de temps. Ça m’a obligé à me poser pour savoir comment bien l’orchestrer. »

Élodie Da Ponte a insisté sur l’accompagnement. Sans adhésion des équipes, prévient-elle, les projets « échouent lamentablement ». La condition : expliquer le pourquoi, montrer le bénéfice concret pour chaque collaborateur.

Souveraineté et atrophie des compétences

La table ronde a aussi abordé les angles morts. La dépendance aux modèles étrangers en est un : David Fayon a cité la coupure d’accès à la dernière version de l’IA d’Anthropic pour les utilisateurs non citoyens des États-Unis comme preuve de fragilité, plaidant pour des IA internes — La Poste GPT, Find d’Orange — nourries de données propriétaires et hébergées en France. La MAIF a fait le choix de maintenir ses centres d’appel sur le territoire, l’IA augmentant la valeur des conseillers plutôt que de délocaliser.

Dernier sujet, plus sociétal : la formation. Si l’IA absorbe les tâches confiées aux juniors, qui formera les seniors de demain ? Les intervenants alertent sur une « atrophie cérébrale » — la compétence que l’on n’exerce plus se perd, à l’image des chauffeurs de taxi londoniens dépossédés de leur mémoire des rues par le GPS. Une étude McKinsey a été citée : 30 à 40 % des métiers appelés à disparaître, 20 à 30 % à émerger. La réponse avancée tient en une formule de David Fayon : « C’est l’alliance entre l’humain et l’IA, avec la capacité à prompter et le jugement critique, qui fera la différence. »

Pour les dirigeants présents, le message des deux séquences converge. L’IA n’est plus réservée aux grands groupes, son coût d’entrée est faible, mais son rendement dépend du métier, de la méthode et d’une supervision humaine assumée. La CCI propose, pour amorcer la démarche, un diagnostic gratuit de trente minutes et des formations certifiées Qualiopi pour apprendre à construire ses propres agents.

• Formation à l’IA par la CCI

Maîtrisons-nous vraiment les technologies dont nous dépendons chaque jour ? C’est par cette question directe que Rémy Février a ouvert la session « Le numérique à l’épreuve du réel : illusion de maîtrise et nouvelles vulnérabilités », organisée dans le cadre du Festival #VivaIssy 2026.

Professeur au Conservatoire national des arts et métiers, ancien officier supérieur de la Gendarmerie nationale, spécialiste des questions de sécurité, de défense et de renseignement, Rémy Février a proposé une lecture lucide de notre dépendance numérique. Son propos ne relevait ni du discours alarmiste, ni de la fascination technologique. Il partait d’un constat simple : le numérique est devenu l’environnement dans lequel fonctionnent nos organisations, nos entreprises, nos administrations et une part croissante de notre vie quotidienne.

Nous avons souvent le sentiment de mieux contrôler le monde parce que nous disposons de tableaux de bord, de données, d’indicateurs et d’outils automatisés. Mais cette accumulation de mesures ne garantit pas la compréhension. « Mesurer n’est pas comprendre », a rappelé Rémy Février. Un indicateur peut être au vert alors qu’une menace progresse déjà. Un système peut fonctionner parfaitement jusqu’au jour où une panne, une attaque ou une erreur révèle des dépendances que l’on avait cessé de voir.

Le numérique donne le sentiment de rendre les organisations plus fluides, plus rapides et plus efficaces. En réalité, il les rend aussi plus interdépendantes. Données hébergées chez des prestataires, logiciels externalisés, services cloud, réseaux, API, plateformes : aucune organisation ne fonctionne plus seule. La question n’est donc plus seulement de savoir si un outil marche, mais de comprendre ce qui se passe lorsqu’il ne marche plus.

Cette réflexion concerne directement les collectivités, les PME, les services publics et les entreprises. Les grandes cyberattaques donnent souvent l’impression que seuls les grands groupes sont visés. Rémy Février a au contraire insisté sur la vulnérabilité des structures plus petites, parfois moins préparées, persuadées de ne pas intéresser les attaquants. Dans une économie connectée, une PME, un prestataire ou une collectivité peuvent devenir des points d’entrée, des cibles ou des maillons faibles.

L’intelligence artificielle accentue encore ces risques. Elle ne crée pas toutes les menaces, mais elle les accélère. Elle permet de produire des messages plus crédibles, des escroqueries plus personnalisées, des campagnes de désinformation plus rapides. L’arnaque au président, les faux ordres de virement, les imitations de voix ou de visages deviennent plus difficiles à repérer. Le risque n’est plus seulement technique. Il touche la décision, la confiance et la capacité à distinguer une situation normale d’une manipulation.

Rémy Février a également rappelé que la souveraineté numérique ne se mesure pas dans les périodes calmes. Elle se révèle dans les crises. Être souverain ne signifie pas vivre sans dépendance. Cela signifie savoir ce que l’on maîtrise, identifier ce dont on dépend et être capable de continuer à agir en état dégradé. Peut-on fonctionner si un prestataire est indisponible ? Peut-on reprendre la main si un service critique tombe ? Les équipes savent-elles décider lorsque les outils habituels ne répondent plus ?

Cette culture de la résilience suppose un changement de regard. La sécurité numérique ne peut plus être considérée comme une simple fonction support. Le système d’information est devenu la colonne vertébrale des organisations. Il conditionne l’activité, la relation aux usagers, la production, la facturation, la communication et parfois la sécurité physique. La gouvernance doit donc intégrer les risques numériques au plus haut niveau, avec des procédures claires, des exercices de crise et une vraie capacité de décision.

La conférence a aussi ouvert une perspective plus lointaine avec l’arrivée du quantique. Certaines informations protégées aujourd’hui pourraient ne plus l’être demain. Cette évolution oblige les organisations à penser la sécurité dans la durée, à inventorier leurs données sensibles et à anticiper la migration vers des solutions de chiffrement plus robustes.

Au fond, le message de cette session tenait en une idée forte : le numérique n’a pas supprimé le réel, il l’a rendu plus exigeant. Rémy Février a rappelé que l’innovation ne peut être durable sans lucidité.

Comment continuer à faire confiance à l’information lorsque l’intelligence artificielle permet de produire en quelques secondes une image réaliste, une voix imitée ou un article parfaitement rédigé, mais entièrement fictif ? C’est autour de cette question que s’est conclue l’une des journées du Festival #VivaIssy 2026, avec une rencontre consacrée à « L’information à l’épreuve de l’IA : peut-on encore distinguer le vrai du faux ? ».

Pour en débattre, deux observateurs du monde des médias étaient invités : Patrice Romedenne, rédacteur en chef à Franceinfo TV, et Isabelle Bourdet, directrice du Press Club de France. Tous deux ont rappelé que l’intelligence artificielle n’a pas créé la désinformation. Elle l’a rendue plus rapide, plus massive et surtout plus difficile à repérer.

Le risque tient moins au faux grossier qu’au faux vraisemblable. Une photographie générée par IA peut paraître authentique. Un texte peut adopter les codes du journalisme. Une vidéo peut sembler familière, bien cadrée, bien montée, convaincante. « On ne voit pas les coutures », résume l’un des constats de cette rencontre. Le danger est là : le public ne se demande plus toujours si une information est vraie, mais si elle paraît crédible.

Cette évolution crée un véritable brouillard informationnel. Dans un flux continu de contenus, d’images, d’avis et de commentaires, les repères se brouillent. Les plateformes accélèrent encore ce phénomène en enfermant parfois chacun dans ses préférences. Les algorithmes recommandent ce qui retient l’attention, suscite l’émotion ou confirme une opinion. Or une information qui émeut fortement mérite souvent une pause avant d’être partagée.

Face à cela, le rôle du journaliste reste central. Sa valeur ajoutée ne tient pas seulement à l’écriture ou à la rapidité. Elle tient d’abord à la vérification, au croisement des sources, à la hiérarchisation et à la contextualisation. Une information fiable n’est pas seulement bien formulée. Elle doit être sourcée, datée, située, expliquée et confrontée à d’autres éléments.

La rencontre a aussi rappelé que les méthodes classiques restent indispensables. Qui parle ? D’où vient l’image ? Quand a-t-elle été produite ? Dans quel contexte ? Quelle source confirme l’information ? Ces réflexes simples, souvent résumés par les questions « qui, quoi, où, quand, pourquoi et comment », restent les meilleurs outils pour résister aux contenus trompeurs.

L’intelligence artificielle peut cependant devenir une alliée si elle est utilisée avec exigence. Elle peut aider à comparer des points de vue, à faire émerger des contradictions, à tester un raisonnement ou à identifier des biais. Encore faut-il ne pas lui déléguer l’esprit critique. La réponse la plus probable n’est pas toujours la plus juste. L’IA peut faire gagner du temps sur la forme ; ce temps doit être réinvesti dans le fond.

La discussion a également insisté sur l’éducation aux médias. Les jeunes s’informent massivement sur TikTok, Instagram, YouTube ou via des créateurs de contenus. Une forte audience ne garantit pas la fiabilité. Les médias doivent donc investir ces espaces sans renoncer à leur exigence. Les familles, les enseignants et les professionnels ont aussi un rôle à jouer pour apprendre à identifier les manipulations, les images trop parfaites, les titres émotionnels ou les contenus sans source claire.

Le conseil le plus marquant de cette rencontre tient en quelques mots : penser contre soi-même. Lire des médias différents, écouter des points de vue opposés, sortir de sa bulle, demander du contradictoire. À l’ère de l’IA, l’esprit critique ne consiste pas seulement à douter des autres. Il consiste aussi à interroger ses propres certitudes.