Tenir la promesse de l’IA dans le secteur public

Le déploiement à grande échelle de l’IA dans le secteur public implique de relever des défis spécifiques qui diffèrent de ceux du secteur privé. Il ne s’agit pas de reproduire à l’identique le modèle des entreprises privées, mais d’en faire une adaptation pertinente au secteur public. Les dirigeants font alors face à trois principaux défis dans le déploiement de l’IA :

Innover à grande échelle : entre ambitions et paradoxes 

L’IA marque le début d’une nouvelle ère pour les services publics avec la possibilité de repenser et d’enrichir leurs missions. L’exemple de la ville de Buenos Aires en témoigne : grâce à l’introduction de chatbots, de nombreuses démarches administratives ont été simplifiées pour les résidents. Entre 2019 et 2022, plus de 58 millions d’interactions ont été enregistrées, facilitant l’accès aux services sociaux, les demandes de permis de construire ou encore la gestion de la maintenance des infrastructures. Ce déploiement de grande envergure a significativement amélioré le quotidien des citoyens.

Innover à grande échelle ne signifie pas seulement accroître le volume des actions, mais aussi en améliorer la qualité. Aux États-Unis, par exemple, l’utilisation d’outils d’intelligence artificielle a permis de détecter des fraudes potentielles dans les paiements gouvernementaux, ce qui a permis de récupérer 4 milliards de dollars. Cette réussite s’explique en grande partie par la capacité à intégrer des données issues de différentes agences, facilitant ainsi les vérifications et générant d’importantes économies à l’échelle fédérale.

Cependant, ce passage à l’échelle de l’IA dans les services publics soulève un véritable paradoxe : si cette adoption généralisée est indispensable pour en maximiser l’impact, elle s’accompagne également de nouveaux risques qu’il faut savoir anticiper et gérer. L’usage accru de l’IA expose les organisations publiques à des défis supplémentaires, comme le risque de générer des informations erronées, ou de prendre des décisions fondées sur des recommandations inexactes. Il s’agit donc de trouver le juste équilibre entre l’ouverture à l’innovation et la maîtrise rigoureuse des risques liés à l’IA.

Pour réussir cette transformation, l’acculturation et la formation des agents publics sont également essentielles. Ces derniers doivent non seulement comprendre le fonctionnement et les limites des outils d’IA, mais aussi savoir les utiliser efficacement dans le cadre de leurs missions. Cela implique de les former selon leur niveau et leur rôle.

Ainsi, pour exploiter pleinement parti du potentiel de l’IA tout en maintenant la confiance des usagers, il est essentiel que les organisations publiques progressent de manière responsable. Cela suppose d’évaluer régulièrement les impacts de ces technologies et d’ajuster leurs pratiques à mesure que l’IA se déploie.

Un accès contrôlé à l’IA

Pour permettre un déploiement à grande échelle, l’utilisation de l’IA doit être adaptée aux missions de chaque agent public. Certains seront amenés à développer des outils, d’autres à sélectionner les solutions les plus appropriées, tandis que la majorité devra apprendre à les utiliser efficacement au quotidien. Adapter le niveau de la maîtrise de l’IA à chaque profil permet de mieux gérer les attentes et de favoriser une adoption réussie. À l’inverse, des usages inadaptés ou des attentes irréalistes peuvent freiner l’expérimentation. Il est donc essentiel de définir des niveaux de compétences adaptés à chaque rôle.

Par exemple, Singapour a misé sur la montée en compétences pour accompagner le déploiement de l’IA. Grâce à l’initiative « AI Trailblazers », le pays a développé 100 applications d’IA générative en seulement 100 jours, en s’appuyant sur la formation et l’engagement des agents publics et des entreprises. Cette expérience montre que plus l’IA est maîtrisée par un grand nombre de personnes, plus son adoption et son déploiement sont facilités.

Mesurer les résultats de l’IA 

Même lorsque l’IA est utilisée à bon escient, son déploiement reste coûteux et complexe. Pour justifier les financements nécessaires dans un contexte de contraintes budgétaires, il est indispensable de procéder à une évaluation rigoureuse du rapport coût-bénéfice.

Si les premiers avantages se traduisent souvent par des gains de temps et d’efficacité, il devient essentiel, à mesure que les usages se développent, de définir des indicateurs précis pour mesurer l’impact réel sur la mission des services publics.

Par exemple, lorsque l’IA automatise certaines tâches, elle crée de la valeur en rendant l’organisation plus efficace, ce qui peut être mesuré par le gain de temps et d’argent. Mais lorsque l’IA intervient sur des processus plus larges, il convient de mesurer l’amélioration de la performance globale. Dans le secteur public, cela se traduit par des indicateurs tels que la baisse de la criminalité, l’optimisation des prestations ou encore une meilleure qualité de vie pour les citoyens. En somme, plus l’impact de l’IA est important, plus le suivi doit être rigoureux, qu’il concerne des processus internes ou des missions relevant du service public.

Les outils et stratégies pour une adoption réussie de l’IA  

• Les plateformes et les places de marché
  Pour favoriser les meilleures pratiques au sein des organisations, donner un large accès aux outils d’IA au travers de plateformes internes et diffuser les solutions les plus efficaces à l’ensemble des collaborateurs constituent une stratégie clé pour assurer un déploiement à grande échelle.
• Développer l’expertise pour faire des choix éclairés
  Faciliter l’accès à des certifications académique et gouvernementales existantes pourrait aider à développer rapidement les compétences nécessaires en IA. Il n’est donc pas indispensable de mobiliser fortement les équipes de formation interne : il s’agit plutôt d’offrir aux collaborateurs les moyens de choisir la formation la plus adaptée à leurs besoins et d’acquérir ainsi une expertise pertinente.
• Obtenir des partenariats stratégiques
  S’appuyer sur l’expertise de partenaires techniques permet de poser des bases solides pour l’adoption de l’IA, de limiter les risques de dépendance à un fournisseur unique et de développer des solutions répondant aux exigences de sécurité et de confidentialité du secteur public.

Les dirigeants publics gagnent à s’appuyer sur l’expérience et les bonnes pratiques de leurs pairs pour faire face aux défis propres au secteur public pour surmonter les contraintes budgétaires et institutionnelles.

Le développement de l’IA dans le secteur public repose sur la diffusion des meilleures pratiques, la montée en compétence des équipes et la création de partenariats stratégiques.

Pour approfondir ces axes, découvrir des exemples concrets, et explorer en détail le potentiel de l’intelligence artificielle dans le secteur public, consultez notre article complet (English version).

Questions fréquentes