Facture IA de l'État : la tentation de rationner l'agent

Une information au conditionnel, une dépense documentée

La brève publiée par Acteurs publics le 12 octobre 2026 tient en deux phrases. Elle attribue à La Lettre l'information selon laquelle le gouvernement envisagerait d'imposer aux agents des « consignes de restriction d'usage de l'intelligence artificielle », plusieurs mois après des démarches comparables dans le secteur privé. La direction interministérielle du numérique (Dinum) aurait été sollicitée pour produire rapidement une doctrine, au motif que le paiement au token, unité de mesure des textes lus et produits par les modèles de langage, ferait exploser les factures des administrations. La brève ne cite ni montant, ni ministère, ni outil, ni fournisseur. Les pages publiques de la Dinum et du ministère de l'Action et des Comptes publics consultées le 13 octobre 2026 ne comportent ni confirmation ni démenti. L'information reste donc au conditionnel, et l'article la traite comme telle.

Ce qui ne relève pas du conditionnel, en revanche, c'est la structure de coût sur laquelle elle porte. Le 16 juin 2026, à Bercy, le ministre de l'Action et des Comptes publics a présenté le plan « Notre IA ». Selon la page de présentation publiée le lendemain par le ministère, l'Assistant, développé par la Dinum avec Mistral AI, est désormais accessible à tous les agents de l'État, et il doit évoluer vers des agents adaptés à certains métiers. En parallèle, l'infrastructure interministérielle Albert API donne accès à des modèles hébergés par la Dinum, sur lesquels les administrations construisent leurs propres applications. Sa page « Tarifs et limites » précise que l'accès est « ouvert gratuitement à tous les agents de la fonction publique de l'État ». Pour chacun des modèles proposés, le prix affiché par million de tokens, en entrée comme en sortie, est nul. Seuls des quotas, exprimés en requêtes et en tokens par minute ou par jour, bornent la consommation.

La même page indique qu'en décembre 2025 la Dinum a adressé aux ministères une note de cofinancement des infrastructures d'Albert API, parce que les coûts d'hébergement, de calcul et de maintenance augmentent avec le nombre d'utilisateurs. Le caractère variable de la dépense est donc écrit noir sur blanc par l'opérateur lui-même. Le rapport conjoint des inspections générales des finances, de l'administration et des affaires sociales sur le déploiement de l'IA dans les administrations, daté d'avril 2026 et rendu public le 2 juillet 2026, en tirait déjà la conséquence. Les coûts d'investissement et de fonctionnement y sont décrits comme « difficiles à estimer et souvent supérieurs aux prévisions ». Les inspecteurs y ajoutaient deux traits propres à l'IA publique. La dépense pèse sur les budgets de fonctionnement, et l'estimation des coûts d'inférence (le calcul effectué à chaque requête adressée à un modèle) se double d'un risque de hausse des tarifs.

Le modèle de coût supposait qu'un agent sur dix se serve de l'outil

Le même rapport livre, en note de bas de page, l'élément le plus instructif du dossier. Le chiffrage de l'Assistant y repose explicitement sur un taux d'utilisation observé pendant la phase pilote (encadré 1). L'estimation du coût est donc indexée sur un comportement, et non sur une capacité installée.

Le chiffre qui porte l'équation : 10 %

Dans la note 48 de leur rapport, les inspections générales évaluent le coût de la phase pilote de l'Assistant à environ 300 000 euros sur douze mois, pour huit processeurs graphiques et dix mille équivalents utilisateurs actifs. Le contrat ouvrait l'accès à près de cent mille agents, compte tenu d'un taux d'utilisation observé de 10 %. Pour une généralisation à un ou deux millions d'utilisateurs, la mission retient un ordre de grandeur de trois millions d'euros par an, hors renégociation. La note 44 mentionne un budget consacré à l'IA par la Dinum pour 2026 de 1,2 million d'euros, en retrait de ses demandes initiales, complété par environ un million d'euros d'abondements ministériels.

Cette construction comporte une fragilité que le plan « Notre IA » rend aiguë. Le but affiché de la généralisation est de détourner les agents des outils grand public non sécurisés, donc d'augmenter l'usage de l'outil officiel. Chaque point de taux d'utilisation gagné par la politique publique devient un point de dépense que le chiffrage initial n'intégrait pas. Un outil qui réussit coûte mécaniquement plus que l'estimation fondée sur un outil boudé.

La trajectoire annoncée accentue l'écart. Dans un texte publié le 10 mai 2026 par la FinOps Foundation, J. R. Storment indique que les charges de raisonnement et les usages agentiques consomment de cinq à trente fois plus de tokens par tâche qu'une interaction conversationnelle équivalente. Il en déduit que la consommation n'évolue pas linéairement avec l'activité visible des utilisateurs, ce qui explique selon lui l'échec répété des prévisions fondées sur les volumes passés. Or le plan « Notre IA » prévoit précisément d'ajouter à l'Assistant des agents adaptés aux métiers. Un même nombre d'agents publics, formulant le même nombre de demandes, consommera davantage dès que l'outil enchaînera des étapes à leur place.

La séquence est désormais lisible. L'outil a été généralisé sur la base d'une estimation indexée sur un faible usage, l'usage a vocation à croître, et l'évolution de l'outil va multiplier la consommation par requête. Si la facture dérape, comme l'affirme La Lettre, la surprise ne porte pas sur la technologie. Elle porte sur l'absence d'un dispositif capable de voir venir ce que les inspections avaient écrit.

Le guichet gratuit fabrique la consommation qu'il découvre ensuite

Le dispositif présente une caractéristique que l'économie de l'assurance connaît bien. L'agent qui interroge un outil adossé à Albert API, ou le développeur qui y branche une application métier, ne supporte aucun coût marginal (le coût supplémentaire de chaque requête). La dépense est portée par un budget central, puis répartie entre ministères selon une clé de cofinancement que la page « Tarifs et limites », consultée le 13 octobre 2026, ne publie pas. Celui qui décide de l'usage n'est pas celui qui en supporte le prix.

Mark Pauly a formalisé ce mécanisme en 1968 dans un commentaire publié par l'American Economic Review (encadré 2). Son raisonnement part d'une observation de la littérature assurantielle. En abaissant le coût marginal des soins pour l'individu, l'assurance maladie peut en accroître l'usage. Chaque assuré peut savoir que la surconsommation collective fera monter la prime, mais aucun n'a intérêt à restreindre la sienne, puisque le bénéfice lui revient entièrement alors que le coût se dilue entre tous les assurés. La modération devient une stratégie dominée (une option qu'aucun acteur rationnel n'a intérêt à choisir, quoi que fassent les autres).

L'aléa moral selon Mark Pauly (1968)

Dans « The Economics of Moral Hazard: Comment » (American Economic Review, vol. 58, n° 3, juin 1968), Mark V. Pauly désigne par aléa moral la propension d'un assuré à consommer davantage d'un bien dont l'assurance a réduit pour lui le prix. L'assuré intégralement couvert, écrit-il, « demands medical care as though it had a zero price » (demande des soins comme s'ils avaient un prix nul). L'apport de Pauly est de déplacer la question du terrain moral vers celui de la structure du contrat. L'excès d'usage n'est pas une faute individuelle, c'est la réponse prévisible à un prix nul au point d'usage lorsque le coût réel est payé ailleurs.

Transposé au cas présent, le concept éclaire trois niveaux à la fois. Au niveau de l'agent, l'outil est gratuit, et son usage est encouragé par la politique publique elle-même, puisque la généralisation vise à le substituer aux services grand public. Au niveau du ministère, la consommation de ses agents et de ses applications pèse sur une infrastructure commune dont la contribution n'est pas, dans les documents publics disponibles, indexée sur l'usage. Au niveau central, l'opérateur découvre la dépense agrégée sans pouvoir l'attribuer à des décisions identifiables. Le dérapage dont La Lettre se fait l'écho serait, dans cette lecture, la confirmation d'un mécanisme connu plutôt que le symptôme d'un mésusage.

C'est ce qui rend la piste d'une restriction adressée aux agents si fragile. Elle vise le niveau où le comportement est à la fois le plus rationnel et le moins informé. L'agent ne voit ni le coût de sa requête, ni le modèle qui la traite, ni la part de son ministère dans la facture commune. Lui demander de modérer un usage dont il ignore le prix revient à exiger de l'assuré de Pauly qu'il restreigne sa consommation par civisme, alors que la structure du contrat l'en dissuade. Une consigne uniforme aurait de surcroît un effet indiscriminé, puisqu'elle couperait l'usage utile comme l'usage superflu faute de savoir distinguer l'un de l'autre. Elle risquerait enfin de rouvrir la porte aux outils non sécurisés que la généralisation devait refermer, les inspections estimant que l'usage spontané et non régulé de l'IA pourrait concerner jusqu'à 40 % des agents publics.

L'assurance maladie a rationné le patient avant d'apprendre à piloter la dépense

Le précédent le plus proche ne se trouve pas dans l'histoire de l'informatique publique, mais dans celle de l'assurance maladie, qui affronte depuis un siècle le problème formalisé par Pauly. Selon la synthèse historique de l'Irdes, l'expression de ticket modérateur apparaît dès les débats préparatoires à la loi de 1928 sur les assurances sociales, en référence au système allemand, où un ticket remis par le malade au médecin matérialisait sa participation aux frais. La loi du 30 avril 1930 fixe cette participation entre 15 et 20 % selon les assurés. L'ordonnance du 21 août 1967 la porte à 30 %, et des décrets de 1993 la relèvent encore. Pendant des décennies, l'instrument principal de modération est resté le reste à charge du patient, c'est-à-dire la réintroduction partielle d'un prix au point d'usage.

Le changement de méthode intervient avec le plan Juppé de novembre 1995. La révision constitutionnelle du 22 février 1996 et la loi organique du 22 juillet 1996 confient au Parlement le vote annuel d'une loi de financement de la sécurité sociale, qui fixe depuis 1997 un objectif national de dépenses d'assurance maladie (Ondam). L'instrument ne porte plus sur le patient mais sur l'agrégat. Ses débuts sont pourtant décevants. L'Irdes relève que les taux d'évolution votés à partir de 1998 ont été « systématiquement dépassés », avec un écart croissant qui devait atteindre 3,9 milliards d'euros en 2002. Un objectif global, voté mais ni décliné ni surveillé en cours d'année, enregistrait la dérive sans la gouverner. Dans l'intervalle, le mécanisme qui faisait contribuer collectivement les médecins en cas de dépassement a été censuré par le Conseil constitutionnel le 18 décembre 1998 (décision n° 98-404 DC), au motif qu'il ignorait le comportement individuel des praticiens et n'entretenait pas de rapport objectif et rationnel avec le but de maîtrise poursuivi.

La loi du 13 août 2004 relative à l'assurance maladie complète l'architecture. Son article 40 crée un comité d'alerte chargé de rendre chaque année, avant le 1er juin, un avis sur le respect de l'objectif de l'exercice en cours, et d'alerter le Parlement, le gouvernement et les caisses en cas de dérive. L'Ondam est par ailleurs décliné en sous-objectifs qui rattachent la dépense à des secteurs identifiés. La réforme de 2004 ajoute, à partir du 1er janvier 2005, une participation forfaitaire d'un euro par acte ou consultation, signe que la modération par l'usager ne disparaît jamais tout à fait. Mais elle cesse d'être le seul levier.

Le parallèle enseigne trois choses. La modération par l'usager, si utile soit-elle, n'a jamais suffi à gouverner une dépense collective. Une enveloppe globale sans attribution ni alerte en cours d'exercice se borne à constater le dépassement après coup. La décision de 1998, enfin, rappelle qu'une contrainte qui frappe indistinctement tous les acteurs, sans égard pour leur comportement réel, a été jugée sans lien rationnel avec l'objectif de maîtrise. Une restriction uniforme de l'usage de l'IA par l'ensemble des agents reproduirait la même indistinction. Le même schéma vaut pour la dépense de cloud, dont la chronique du 25 août 2026 relevait qu'aucun dispositif public n'en établissait le coût complet d'exploitation.

Ariane hérite de la maîtrise des dépenses sans l'instrument qui la rend possible

Le non-dit du dossier se situe à cet endroit. Le plan « Notre IA » confie à Ariane, l'autorité appelée à succéder à la Dinum, la mission de « veiller à la maîtrise des dépenses numériques ». Il prévoit que chaque ministère fera remonter ses besoins en capacités de calcul et déclarera ses ressources existantes. Ce sont des instruments de capacité, utiles pour dimensionner une infrastructure, mais ils ne disent rien de qui consomme quoi, pour quel usage et avec quel résultat. Le rapport des inspections pointait la même lacune sous un autre angle. La méthode d'évaluation MAREVA 2 de la Dinum, conçue en 2007 et actualisée notamment en 2014, ne retient comme gains que les effectifs et les délais, et ignore le cycle de vie des projets. Les inspecteurs recommandaient d'évaluer les solutions d'IA sur leurs coûts complets (proposition n° 6) et d'intégrer la mesure des coûts dès la conception (proposition n° 7). Ils appelaient surtout à traiter l'IA comme une dépense récurrente et non comme un investissement ponctuel, alors que les projets restent largement financés sur des enveloppes d'innovation.

La discipline qui fait défaut porte un nom chez les organisations qui achètent du calcul à la consommation (encadré 3). Sa ligne de partage n'est pas l'économie mais l'attribution. La FinOps Foundation décrit d'ailleurs le premier stade de maturité de cette pratique comme une posture réactive, occupée à traiter les problèmes une fois survenus. Une doctrine rédigée dans l'urgence pour contenir une facture qui dérape correspondrait exactement à ce stade.

Le FinOps, une discipline d'attribution

La FinOps Foundation, projet rattaché à la Linux Foundation, définit le FinOps (contraction de finance et de DevOps) comme un cadre opérationnel et une pratique culturelle visant à maximiser la valeur de la technologie, à permettre des décisions fondées sur des données disponibles en temps utile et à créer une responsabilité financière par la collaboration entre équipes techniques, financières et métier. Le principe tient dans une formule : « everyone takes ownership of their cost and usage » (chacun assume le coût et l'usage qui lui reviennent), avec l'appui d'une fonction centrale de bonnes pratiques. Parmi les pratiques adaptées à l'IA figure la refacturation indicative (showback), qui montre à chaque entité sa consommation sans nécessairement la lui facturer.

Les leviers techniques existent pourtant en partie. La page « Tarifs et limites » d'Albert API distingue des modèles destinés aux tâches complexes, aux tâches de complexité modérée et aux tâches simples, de tailles très différentes. L'orientation de chaque requête vers le modèle le moins coûteux capable d'y répondre figure parmi les pratiques recensées par J. R. Storment. L'infrastructure publique dispose ainsi des instruments de la sobriété. Ce qui lui manque est le signal économique qui inciterait un projet, un ministère ou un développeur à s'en servir, puisque tous ces modèles affichent le même prix, nul.

L'angle mort est là. Le débat, tel que La Lettre le rapporte, se formule en termes d'usage et de discipline des agents. La question réelle est celle d'un système d'information de la dépense, dont l'État payeur ne s'est pas doté avant de généraliser l'outil. Restreindre l'agent revient à demander au maillon le moins informé de compenser l'absence de compteur chez le maillon le mieux placé pour en installer un.

Ce que la doctrine attendue dira de l'État payeur

La tentation de rationner l'agent n'est pas absurde en soi. L'assurance maladie n'a jamais renoncé au ticket modérateur, et des plafonds d'usage peuvent jouer un rôle d'urgence. Elle devient problématique lorsqu'elle tient lieu de diagnostic. L'aléa moral décrit par Pauly n'appelle pas d'abord une consigne de modération adressée à l'usager. Il appelle une réorganisation du lien entre celui qui décide de la dépense et celui qui la supporte. Tant que la facture de l'IA publique restera indivisible et invisible pour ceux qui la génèrent, toute doctrine de restriction frappera à l'aveugle.

Cette lecture conduit à une hypothèse vérifiable. Si la doctrine demandée est conçue sous la pression d'une facture déjà constatée, sans données de consommation attribuées, elle prendra la forme d'un rationnement par l'usager (plafonds par agent, listes d'usages proscrits) plutôt que d'un pilotage par l'attribution (enveloppes par ministère ou par projet, coût unitaire publié). Trois indicateurs permettront à tout lecteur de trancher d'ici au 31 décembre 2027. Le premier est la page « Tarifs et limites » d'Albert API, qui affichera ou non un coût par million de tokens, ou au minimum la clé de répartition du cofinancement ministériel. Le deuxième est la doctrine elle-même, si elle est publiée, dont les limites porteront soit sur des agents, soit sur des entités responsables d'un budget. Le troisième est le projet de loi de finances pour 2028, déposé à l'automne 2027, dont les documents budgétaires comporteront ou non un indicateur de consommation ou de coût unitaire de l'IA interministérielle. Si, à cette date, la réponse est négative sur les trois points, l'État aura choisi le ticket modérateur sans avoir construit l'Ondam, et la facture continuera de se découvrir après coup.

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Note méthodologique

L'information relative à une doctrine de restriction provient de La Lettre, relayée par Acteurs publics le 12 octobre 2026. Elle est présentée au conditionnel, aucune confirmation n'apparaissant dans les pages publiques de la Dinum et du ministère de l'Action et des Comptes publics consultées le 13 octobre 2026. Les chiffres de coût de l'Assistant sont ceux du rapport des inspections générales et portent sur les licences et la puissance de calcul, non sur le coût complet. Le choix de l'aléa moral de Pauly comme cadre central, et celui de l'assurance maladie comme précédent, relèvent de l'auteur. Recherche de sources, croisement des données et structuration du raisonnement s'appuient sur une assistance par intelligence artificielle. Le choix de l'angle et du cadre théorique, la vérification des sources, les arbitrages et l'établissement du texte final relèvent de l'auteur.

image générée par IA (ChatGPT Images 2.5)

Sources

Sources primaires institutionnelles

Direction interministérielle du numérique, « Tarifs et limites », Albert API, ia.numerique.gouv.fr, page consultée le 13 octobre 2026. https://ia.numerique.gouv.fr/outils-ia/albert-api/tarifs-et-limites/

Ministère de l'Action et des Comptes publics, « [Vidéo] Le plan « Notre IA » pour les services publics dévoilé », economie.gouv.fr, 17 juin 2026. https://www.economie.gouv.fr/actualites/video-le-plan-notre-ia-pour-les-services-publics-devoile

Rapports officiels

Inspection générale des finances, Inspection générale de l'administration, Inspection générale des affaires sociales, « Le déploiement de l'intelligence artificielle dans les administrations publiques : analyse comparée, enjeux et conditions de réussite », rapports IGF n° 2025-E-081-03, IGA n° 26008R et IGAS n° 2025-089R, avril 2026, rendu public le 2 juillet 2026. https://igas.gouv.fr/sites/igas/files/2026-07/Rapport%20D%C3%A9ploiement%20IA%20(2026).pdf

Cadres théoriques et pratiques de référence

Pauly Mark V., « The Economics of Moral Hazard: Comment », American Economic Review, vol. 58, n° 3, juin 1968, p. 531-537. Extrait reproduit dans Readings in the Economics of Contract Law, Cambridge University Press. https://www.cambridge.org/core/product/identifier/CBO9780511528248A013/type/BOOK_PART

FinOps Foundation, Technical Advisory Council, « What is FinOps? », page mise à jour en mars 2026, consultée le 13 octobre 2026. https://www.finops.org/introduction/what-is-finops/

Storment J. R., « Token Economics: The Atomic Unit of AI Value », FinOps Foundation, 10 mai 2026. https://www.finops.org/insights/token-economics-the-atomic-unit-of-ai-value/

Parallèle historique

Safon Marie-Odile, « Le ticket modérateur en France : aspects historiques et réglementaires », synthèse documentaire, Irdes, juillet 2022, consultée le 13 octobre 2026. https://www.irdes.fr/documentation/syntheses/historique-du-ticket-moderateur-en-france.pdf

Safon Marie-Odile, « Les lois de financement de la Sécurité sociale en France : aspects historiques et législatifs », synthèse documentaire, Irdes, janvier 2024, consultée le 13 octobre 2026. https://www.irdes.fr/documentation/syntheses/historique-des-lois-de-financement-de-la-securite-sociale-en-france.pdf

Agence régionale de santé Provence-Alpes-Côte d'Azur, « Le Plan triennal Ondam », 28 juin 2017. https://www.paca.ars.sante.fr/le-plan-triennal-ondam-0

Presse spécialisée

Malaterre Marie, « Numérique / Mobilisation / Maires ruraux », Acteurs publics, 12 octobre 2026. https://acteurspublics.fr/articles/numerique-mobilisation-maires-ruraux/