Déployer l'IA dans une collectivité : ce qui change
Commande publique, données des administrés, accessibilité, RGPD : ce qui distingue un projet en collectivité d'un projet en entreprise.
Écrit par les consultants de Lick & Shannon Partners. Les contraintes du secteur public ne rendent pas les projets plus difficiles — elles les rendent différents, et l'erreur est de transposer une méthode pensée pour l'entreprise.
Les contraintes propres au secteur public
Quatre différences structurent tout le reste :
- L'achat passe par la commande publique. On ne teste pas un outil trois mois avant de décider : il faut définir le besoin, puis consulter. Ça déplace l'effort vers l'amont — le cadrage compte davantage qu'en entreprise.
- Les données concernent des administrés, qui n'ont pas choisi d'être en relation avec vous. L'exigence de protection est supérieure, et l'acceptabilité politique est un critère réel.
- L'accessibilité est une obligation. Tout service numérique public est soumis au référentiel général d'amélioration de l'accessibilité. Un outil non conforme n'est pas déployable.
- Le temps politique. Un projet qui traverse une échéance électorale doit produire un résultat avant, ou être suffisamment installé pour lui survivre.
Les usages qui se déploient le plus facilement
Les usages qui passent le mieux sont ceux qui aident l'agent sans se substituer à la collectivité dans sa relation à l'administré :
- La recherche dans la documentation interne — délibérations, procédures, règlements, marchés passés. Gain immédiat, risque nul, et c'est l'usage qui convainc les agents les plus réticents.
- La rédaction de premiers jets — courriers types, comptes rendus de commission, notes. Relus, comme toujours.
- La préparation de dossiers de subvention — synthèse d'éléments dispersés dans plusieurs services.
- L'orientation des demandes entrantes — qualifier et router vers le bon service. Sans répondre à la place de l'agent.
À écarter d'emblée : toute automatisation qui aboutit à une décision individuelle défavorable à un administré. Le cadre juridique y est particulièrement strict, et le sujet est politiquement intenable.
Données des administrés et hébergement
La question de l'hébergement se pose plus fortement qu'en entreprise, pour une raison qui n'est pas juridique : un administré ne peut pas changer de collectivité. Le consentement, ici, n'a pas le même sens.
Trois exigences à porter dans le cahier des charges, dès la rédaction :
- La localisation et le régime juridique de l'opérateur, et pas seulement le pays des serveurs.
- L'interdiction d'usage des données pour l'entraînement, écrite au contrat.
- La réversibilité — format d'export, délai, suppression attestée. C'est ce qui vous permettra de remettre en concurrence.
Les données sociales et médico-sociales relèvent d'un régime distinct et ne doivent jamais être traitées par un outil grand public — c'est l'usage informel le plus fréquent que nous rencontrons dans ce secteur.
Passer par la commande publique
L'erreur la plus coûteuse est de rédiger un cahier des charges qui décrit une solution plutôt qu'un besoin. Vous vous privez des offres qui répondent autrement, et vous vous exposez sur la mise en concurrence.
- décrire le processus actuel et le résultat attendu, pas la technologie ;
- exiger la réversibilité et les engagements de service, qui se comparent objectivement ;
- prévoir la formation et l'accompagnement au changement dans le marché, sinon ils n'existeront pas ;
- poser l'accessibilité comme exigence et non comme souhait ;
- prévoir une phase pilote contractuelle avant généralisation.
Un allotissement bien pensé — le cadrage d'un côté, la solution de l'autre — permet de faire accompagner la définition du besoin par un tiers qui ne vend pas l'outil.
Ces contraintes valent pour le secteur. Elles ne disent pas quel usage prioriser dans votre collectivité, ni comment articuler le calendrier du projet avec vos échéances — c'est ce que règle un cadrage avant rédaction du marché.
Cadrer un cas d’usage sur votre périmètre
On prend une fonction, on regarde ce qui est automatisable, et on chiffre le gain avant d'outiller.
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