Intervenir sur l’adoption de l’IA dans les services du Trésor

Le 19 novembre 2024, Alexis Bernard est intervenu à Conakry, en Guinée, lors de l’assemblée générale de l’Association internationale des services du Trésor.

Cette intervention était réalisée au titre de la Direction interministérielle du numérique. Elle portait sur l’impact de l’intelligence artificielle sur les métiers du Trésor et, plus largement, sur les conditions d’adoption de l’IA dans les administrations financières publiques.

L’intelligence artificielle n’est pas un phénomène nouveau. Depuis la conférence de Dartmouth en 1956, le champ a traversé plusieurs cycles d’optimisme et de désillusion. La rupture récente tient moins à l’existence de l’IA qu’à sa diffusion rapide : puissance de calcul, disponibilité des données massives, architectures Transformer et apparition de services accessibles au grand public comme ChatGPT.

Pour les organisations publiques, cette rupture crée une pression nouvelle. Il ne s’agit plus seulement de comprendre la technologie, mais de décider vite si elle doit être adoptée, à quelles conditions, avec quels risques et sous quelle responsabilité.

L’intervention distinguait trois dimensions.

Comprendre ce que l’IA fait réellement

La première dimension était technique.

Un système d’IA ne produit pas une vérité. Il estime un résultat probable à partir de données, de modèles et de règles d’apprentissage. Cette distinction est essentielle pour les métiers administratifs et financiers.

Un système fiable à 90 % produit encore 10 % d’erreurs. Dans un contexte de décision administrative, la bonne question n’est donc pas seulement : “est-ce que l’outil fonctionne ?” mais aussi : “qui répond de l’erreur, comment la détecter, et dans quelles décisions l’organisation accepte-t-elle ce niveau de risque ?”

Définir les conditions juridiques d’adoption

La deuxième dimension était juridique.

L’opposabilité des décisions algorithmiques, la transparence des modèles, la traçabilité des traitements et la conformité RGPD ne sont pas des obstacles extérieurs à l’adoption de l’IA. Ce sont les conditions mêmes de son usage dans un cadre administratif.

Pour les services du Trésor, ces questions deviennent particulièrement sensibles dès lors que les données traitées sont financières, fiscales, personnelles ou liées à des décisions qui produisent des effets sur les usagers, les agents ou les partenaires publics.

Organiser l’usage de l’IA comme aide à la décision

La troisième dimension était organisationnelle.

Les projets publics comme Foncier innovant ou Signaux faibles montrent que l’IA peut apporter de la valeur aux métiers financiers publics lorsqu’elle est pensée comme un outil d’aide à la décision, et non comme un substitut au jugement humain.

Le sujet central n’est donc pas de remplacer les métiers du Trésor par des systèmes automatisés. Il est de déterminer dans quelles tâches l’IA peut améliorer la détection, l’analyse, la priorisation ou le pilotage, tout en conservant une responsabilité humaine claire.

Ce que cette intervention démontre

Cette intervention illustre une lecture croisée de l’IA dans le secteur public :

• compréhension technique des modèles ;
• analyse juridique des conditions d’usage ;
• prise en compte du risque administratif ;
• réflexion sur la responsabilité ;
• organisation de l’IA comme aide à la décision ;
• adaptation aux métiers financiers publics.

Lien avec l’approche d’enbi

Cette intervention éclaire directement l’approche d’enbi sur les projets IA.

L’adoption d’une solution d’intelligence artificielle ne peut pas être décidée uniquement à partir d’une démonstration technique ou d’une promesse de productivité. Elle doit être analysée à partir de ses effets concrets : qualité des données, niveau d’erreur acceptable, responsabilité, conformité, gouvernance, intégration métier et valeur réelle pour l’organisation.

C’est précisément ce que propose enbi dans ses missions de cadrage : relier la promesse technique, le cadre juridique, le risque opérationnel et l’intérêt stratégique avant de décider.