Quel regard portez-vous sur la maturité réelle des territoires face à l’IA ?

Mick Levy : L’intelligence artificielle exerce toujours une très forte fascination, ce qui n’est pas une preuve de maturité des organisations. On évoque encore trop souvent des usages " bluffants " de l’IA générative. Pourtant le vrai sujet n’est plus là. Le message principal de mon livre iA MANiA (1) est qu’il faut désormais sortir de cette fascination pour entrer dans une logique de transformation durable. Cela signifie réfléchir à la valeur réelle créée par l’IA tout en prenant en compte ses impacts éthiques, environnementaux et organisationnels.

Globalement, la maturité des collectivités reste aujourd’hui très variable. Certaines sont déjà engagées dans des démarches structurées, avec une stratégie IA, une gouvernance et des projets opérationnels. D’autres restent encore dans une logique d’expérimentation ou d’effet de mode.

Et contrairement à ce que l’on pourrait penser, la maturité ne dépend pas uniquement de la taille de la collectivité. Sur ce que j’appelle " l’IA du quotidien ", avec l’usage d’outils comme Copilot, Mistral ou encore des ChatGPT privés ou assistants génératifs divers, on voit aussi bien des petites collectivités que des grandes métropoles avancer rapidement.

La vraie différence apparaît lorsqu’on parle « d’IA à l’échelle » : des projets qui transforment réellement les processus, les services publics ou les politiques territoriales. Là, les grandes collectivités disposent généralement de davantage de moyens pour investir, expérimenter et structurer ces démarches.

Quels cas d’usage IA permettent réellement de créer de la valeur pour les territoires ?

Les usages de l’IA dans les collectivités se répartissent en quatre grandes familles. La première, et probablement la plus mature aujourd’hui, concerne l’efficacité opérationnelle. Elle est sans conteste source de valeur durable et surtout mesurable.
Face aux contraintes budgétaires, l’IA peut les aider à maintenir ou améliorer le niveau de service public sans augmenter les moyens humains ou financiers. Cela passe par l’automatisation, l’aide à la décision ou l’optimisation de certains processus.

On retrouve dans cette catégorie la génération automatisée de comptes-rendus, l’assistance juridique, l’aide à la rédaction et à l’analyse des appels d’offres, la détection des fuites d’eau ou encore l’optimisation de l’éclairage public.

La deuxième grande famille d’usages concerne la relation au citoyen. L’IA permet d’améliorer l’interaction avec les citoyens grâce à des chatbots ou des assistants capables de répondre à des demandes complexes et personnalisées. Ces outils peuvent générer de la valeur en renforçant le lien entre l’administration territoriale et ses habitants.

Je peux citer par exemple un projet mené avec la métropole de Marseille, où une IA conversationnelle répond aux appels téléphoniques pour la gestion des encombrants et peut aller jusqu’à la prise de rendez-vous automatisée. Là, on ne parle plus seulement d’un outil interne : on crée un nouvel accès au service public.

La troisième famille porte sur la maîtrise de l’écosystème : lutte contre la fraude, conformité réglementaire, optimisation énergétique ou réduction de l’empreinte environnementale. L’IA peut aider les collectivités à mieux piloter les grands enjeux territoriaux et leurs obligations réglementaires.

Enfin, la quatrième famille concerne l’innovation. C’est probablement la partie la plus prospective aujourd’hui : utiliser l’IA pour créer de nouvelles expériences ou de nouveaux usages territoriaux. Dans ce domaine, la majorité des services reste encore à inventer.

Quels risques juridiques, de gouvernance ou de souveraineté l’IA fait-elle peser sur les collectivités ?

Le principal danger aujourd’hui demeure le " Shadow AI " ou " IA clandestine ". De nombreux agents utilisent des IA grand public, souvent américaines, pour des usages professionnels, sans cadre clair ni validation de la DSI.

Le problème est majeur : les données échangées avec ces outils peuvent être réutilisées pour l’entraînement des modèles. Cela signifie que des données personnelles, sensibles ou confidentielles peuvent potentiellement fuiter. Or, ces usages non encadrés de l’IA se généralisent dans les organisations publiques comme privées.

Le deuxième risque concerne la gouvernance et la prise de décision. Les collectivités sont et resteront juridiquement responsables des décisions prises avec ou par l’IA. L’IA n’est jamais juridiquement responsable : c’est toujours l’organisation qui déploie l’outil qui porte la responsabilité finale. Cela impose de mettre en place une véritable gouvernance : chartes IA, acculturation, formation, supervision humaine et mécanismes de contrôle.

Enfin, il y a un troisième risque à mettre en avant : l’impact environnemental de l’IA. Les grands modèles nécessitent énormément d’énergie, d’eau et de ressources matérielles. Une des solutions est de développer des petits modèles d’IA spécifiques à un usage ou une fonction, plutôt que d’utiliser un gros modèle énergivore pour tous les usages.

Les collectivités doivent donc désormais entrer dans une logique d’IA durable : une IA utile, maîtrisée, gouvernée et déployée de manière responsable, plutôt qu’entrer dans une simple course poussée par la fascination technologique.

* " iA MANiA : Sortez de la fascination, entrez dans la transformation ! " ouvrage de Mick Levy, paru le 5 mai aux éditons Vuibert. Préface de Cédric Villani.