Tous les ministres en parlent. Tous les rapports parlementaires s’y consacrent. Tous les directeurs d’administration centrale y vont de leur plan IA. Sur le terrain, en 2026, où en est-on vraiment ? Bilan honnête à partir de nos interventions dans une douzaine d’administrations et d’établissements publics français.
Le décalage entre discours et déploiement
Le discours officiel : « la France est à la pointe », « notre administration se transforme », « 200 cas d’usage IA déployés ». La réalité opérationnelle : moins de 8 % des agents publics utilisent l’IA générative de façon hebdomadaire en mai 2026, contre 32 % dans le privé. L’écart est massif.
Les 200 « cas d’usage déployés » sont en grande majorité des POCs qui n’ont jamais atteint la production réelle, ou des outils utilisés par 3-5 personnes dans une administration de plusieurs milliers.
Les causes structurelles du retard
1. La commande publique. Les marchés publics IA prennent 9-18 mois entre conception et exécution. Quand le marché aboutit, le modèle visé est déprécié. La machine administrative n’est pas alignée sur la vitesse d’évolution technologique.
2. La souveraineté juridique sur-interprétée. Beaucoup d’administrations refusent ChatGPT et Claude au motif que les données traitées sont confidentielles. Position défendable pour certains secteurs, surdimensionnée pour 80 % des cas d’usage métier. Le résultat : aucun déploiement, par excès de précaution.
3. La résistance interne. Les syndicats redoutent l’IA comme menace sur l’emploi public. Les directions craignent les contrôles a posteriori. Les agents redoutent l’observation accrue. Tous freinent à des niveaux différents.
4. L’absence de formation structurée. Les cadres A et B n’ont eu aucune formation IA dans leur cursus initial ou continu. Les rares initiatives existent (ENA, IH2EF) mais touchent quelques centaines de personnes par an dans un effectif de 5,7 millions d’agents.
Les administrations qui avancent vraiment
La DINUM (Direction Interministérielle du Numérique). Pilote Albert, le LLM souverain de l’État. En production sur quelques cas (synthèse de procès-verbaux, aide à la rédaction de réponses citoyennes). Avancée réelle mais limitée en volume.
La Cour des comptes. Utilise des outils d’analyse documentaire IA sur des dossiers d’audit. Pas une révolution, mais des gains de productivité mesurables.
Quelques métropoles (Lyon, Strasbourg, Nantes). Ont déployé des assistants IA pour leurs services à la population : traitement de demandes simples, orientation vers les bons services, génération de courriers d’accusé. Cas d’usage limités mais utilisés vraiment.
Les hôpitaux universitaires. Quelques pilotes sur la transcription de comptes rendus médicaux (Centres Hospitaliers Universitaires de Lille, Bordeaux). Gains réels documentés, déploiement difficile pour des raisons réglementaires.
Le projet Albert : à quoi en est-on ?
Albert est le modèle IA souverain développé par la DINUM, hébergé sur le cloud d’État. Lancé en 2024, il a connu des débuts difficiles : performances en deçà des modèles commerciaux, latence élevée, intégration complexe. En 2026, après plusieurs versions, Albert atteint un niveau correct sur les cas administratifs spécifiques.
Albert n’égalera probablement jamais Claude ou GPT en qualité brute. Ce n’est pas son objectif. Sa valeur, c’est la souveraineté totale et l’adaptation aux besoins de l’administration française. Pour ce périmètre, il est pertinent.
L’enjeu n’est plus technique. C’est de réussir à le déployer auprès des 5 millions d’agents susceptibles d’en bénéficier.
Les obstacles qui persistent
Le réflexe d’audit. Toute nouvelle technologie déclenche 6-12 mois d’audits et de mises en conformité avant déploiement. Pour un outil dont l’écosystème évolue tous les 3 mois, c’est ingérable.
L’effet plafond hiérarchique. Les directeurs d’administration centrale qui n’utilisent pas l’IA personnellement bloquent ou ralentissent les initiatives ascendantes. Pas par mauvaise foi : par méconnaissance.
L’asymétrie budgétaire. Le budget IA d’un grand ministère est typiquement de 5-15 millions d’euros par an. C’est moins que ce que dépense Total ou L’Oréal sur le même périmètre. À budget contraint, les arbitrages sont brutaux et l’IA en sort souvent perdante.
Ce qui pourrait débloquer la situation
1. Une mission interministérielle dotée. La DINUM a un mandat, peu de bras et un budget limité. Une mission IA avec 100 personnes et 200 M€ sur 3 ans changerait l’échelle.
2. La formation massive et obligatoire. Imposer un MOOC IA de 8 heures à tous les cadres A en 12 mois ferait basculer 200 000 personnes. Coût modeste, impact massif.
3. L’achat groupé interministériel. Plutôt que chaque ministère qui négocie séparément avec Anthropic, OpenAI, Mistral, un achat groupé à 5,7 millions d’agents donnerait un pouvoir de négociation et une cohérence d’usage massifs.
La fenêtre 2026-2028
Si le secteur public ne franchit pas le cap dans les 24 mois, l’écart de productivité avec le privé deviendra structurel. À 24 mois, le privé aura 60-75 % d’adoption avec gains documentés. Le public restera à 15-25 %. L’écart de service citoyen, lui, sera visible : délais administratifs longs, qualité de réponse à demandes complexes faible.
Le risque n’est pas que l’IA remplace les fonctionnaires. C’est que les fonctionnaires non équipés finissent par être perçus comme inefficaces face aux interlocuteurs privés équipés.
Ce que notre partenaire Nexus prépare
Le sujet des infrastructures et institutions est l’un des quatre terrains d’analyse de Nexus Think Tank. Une étude de fond sur la transformation IA des administrations françaises est en préparation pour fin 2026, croisant données de terrain et benchmarks européens. À suivre.
Le bon réflexe pour les administrations qui veulent avancer
Identifier 2-3 cas d’usage à fort enjeu et faible risque (synthèse documentaire interne, aide à la rédaction de courriers standardisés, qualification de demandes citoyennes). Déployer avec un échantillon de 30-50 agents pilotes. Mesurer en 90 jours. Communiquer les résultats. Élargir.
Cette approche ne nécessite pas une révolution administrative. Juste un peu de courage de la part de quelques directeurs. C’est dans cette dynamique que se créera, ou pas, la transformation IA du secteur public français.
