France Travail, l'IA plus vite que son cadre

Un opérateur en avance qui accuse son propre retard

Le rapport S2025-1558 de la troisième section de la Cour des comptes recense 87 cas d'usage de l'intelligence artificielle à France Travail en avril 2025, dont 27 déployés à grande échelle, 16 en test, 25 en conception et 17 abandonnés. Le premier outil de ce type, La bonne boîte, est actif depuis 2015. Le programme structuré « Intelligence emploi » a pris son essor en 2019. En six ans, l'établissement a investi 108 millions d'euros (93 M€ sur 2017-2024, 15 M€ programmés en 2025) pour un retour estimé entre 85 et 120 millions d'euros de gains d'efficience. En juin 2025, 56 % des agents déclarent utiliser au moins un outil d'IA dans leur activité quotidienne, et l'établissement traite plus de 60 millions d'échanges annuels par courriels et appels, dont une part croissante est routée, filtrée ou pré-rédigée par des systèmes apprenants.

Cette performance de déploiement contraste avec le diagnostic de conformité. Seuls 18 des 87 cas d'usage ont fait l'objet d'un début d'analyse éthique formalisée. Le comité consultatif éthique interne n'a eu connaissance que d'un cas d'usage sur six. La Cour constate une « quasi-absence d'analyse d'impact relative à la protection des données dans le champ de l'intelligence artificielle » et conclut, en des termes rares pour une juridiction financière, qu'« il n'est pas possible d'assurer que les systèmes d'intelligence artificielle de France Travail offrent des garanties suffisantes en matière de protection des données à caractère personnel ». La majorité des cas d'usage relèvent, au sens du règlement européen sur l'IA, de la catégorie haut risque (annexe III, domaine emploi), et devront être mis en conformité avant le 2 août 2026, date d'application pleine des obligations afférentes.

La contradiction saute aux yeux. Elle n'est pas réductible à un défaut de pilotage, ni à un retard de prise de conscience. Elle est plus profonde.

Pourquoi le déploiement produit mécaniquement le retard de gouvernance

L'hypothèse centrale de cet article est la suivante : dans une administration de masse, le déploiement de l'IA à l'échelle produit mécaniquement les conditions d'un retard de gouvernance, parce que le modèle classique de la gouvernance publique (doctrines ex ante, comités de validation, cadres éthiques centralisés) est incompatible avec le rythme auquel les agents appropient les outils. La gouvernance n'arrive pas en retard par négligence. Elle arrive en retard par construction.

Cette lecture s'appuie sur un travail de théorie organisationnelle bien établi, trop rarement mobilisé dans le débat public français sur l'IA.

La perspective « technology-in-practice » d'Orlikowski

Dans « Using Technology and Constituting Structures: A Practice Lens for Studying Technology in Organizations » (Organization Science, vol. 11, n° 4, août 2000, pages 404-428, DOI 10.1287/orsc.11.4.404.14600), Wanda J. Orlikowski (MIT Sloan) distingue deux objets que le langage courant confond. D'un côté, la technologie-comme-artefact, avec ses fonctionnalités inscrites par les concepteurs. De l'autre, la technologie-en-pratique, structure émergente qui n'existe qu'à travers les usages récurrents et situés des acteurs. Dans cette lecture structurationniste inspirée de Giddens, les propriétés effectives d'un système ne préexistent pas à son utilisation : elles sont enactées (enacted), c'est-à-dire instanciées, reproduites ou transformées à chaque interaction. Une même technologie peut donc produire des structures organisationnelles très différentes selon la pratique qui l'enacte. Le corollaire est direct : un dispositif de gouvernance qui prétend régir la technologie par ses seules propriétés inscrites, sans observer les pratiques qui l'enactent, agit sur un objet qui n'existe pas encore.

Appliquée à France Travail, cette grille éclaire d'un autre jour la dispersion des 87 cas d'usage. Chaque usage nouveau (la reformulation d'un courriel par ChatFT, le pré-remplissage d'un profil par l'analyseur de CV, le matching conversationnel par MatchFT, la recherche en langage naturel dans Neo) constitue un acte d'enactment local, distribué sur plus de 53 000 agents et 896 agences. L'instrumentation centrale (doctrine, charte éthique d'avril 2022, comité consultatif, référentiels RGPD) ne décrit pas ces usages : elle décrit des artefacts que les agents ont déjà reconfigurés par la pratique. Le comité éthique informé d'un cas sur six ne souffre pas d'un problème procédural. Il souffre d'un décalage de nature entre une gouvernance pensée comme cadrage a priori et une technologie dont l'existence sociale se joue ailleurs, dans les gestes quotidiens.

Cette asymétrie produit ce que l'on peut nommer, par prolongement d'une catégorie déjà travaillée dans ces colonnes (l'« illusion de livraison »), une illusion de gouvernance : la conviction partagée par les dirigeants et les instances de tutelle qu'un dispositif formel (charte, comité, registre) suffit à établir la maîtrise publique d'une technologie, alors que cette maîtrise ne peut naître que de l'observation longitudinale des pratiques effectives.

18 cas sur 87, ou l'arithmétique d'une gouvernance rétrospective

Le chiffre central du rapport (18 cas d'usage sur 87 font l'objet d'un suivi éthique, même partiel) n'est pas seulement un constat de défaillance. Il est la signature statistique du phénomène décrit plus haut. La gouvernance centralisée de France Travail, telle qu'elle a été conçue à partir de 2019, n'a jamais eu la capacité, en pratique, d'absorber un flux d'enactment distribué sur quatre années et plusieurs dizaines d'équipes.

L'inventaire des outils est parlant. ChatFT, assistant conversationnel généraliste fondé sur Mistral AI et déployé à l'ensemble du personnel en novembre 2024, comptait 37 600 utilisateurs à fin juin 2025, avec un gain projeté de 226 ETP. MatchFT effectue du matching offres/candidats par SMS en IA générative, expérimenté d'abord en Centre-Val de Loire et Pays de la Loire, avec un gain projeté de 100 ETP. Neo permet la recherche en langage naturel dans les dossiers des demandeurs d'emploi, pour 241 ETP attendus. Panoptes, Scanlab et l'upload simplifié automatisent la reconnaissance de 65 millions de documents par an, pour 350 ETP. Lego détecte les offres d'emploi illégales. CVM oriente les courriels entrants. ChatFT Écoute capte des informations durant les entretiens en agence. QualifFT, expérimenté depuis juin 2025, propose un assistant vocal pour affiner le projet professionnel. Chacun de ces outils engage, séparément, des questions de finalités de traitement, de base légale, de minimisation, de contrôle humain effectif, d'explicabilité, de biais d'appariement, de transparence vis-à-vis des demandeurs d'emploi. Chacun, pris isolément, pourrait occuper un comité éthique plusieurs séances. Pris ensemble, ils saturent toute instance centralisée.

Les huit recommandations formulées par la Cour tirent les conséquences de ce saturement, sans en nommer la cause. Elles prescrivent un contrôle de compatibilité des réutilisations de données (recommandation n° 1), la mise à l'étude d'un outil d'information sur les droits à l'indemnisation (n° 2), l'information régulière du conseil d'administration sur le programme Data IA (n° 3), un suivi précis des dépenses et du chiffrage des gains (n° 4), l'examen de la conformité RGPD des cas d'usage selon une procédure définie (n° 5), l'inscription de l'examen RGPD et AI Act dans le cycle de vie du service y compris pour les développements locaux (n° 6), la simplification de l'outil d'évaluation éthique (n° 7), et le renforcement du comité consultatif éthique par des critères de saisine obligatoire et la transmission régulière de la liste exhaustive des cas d'usage (n° 8). La logique d'ensemble est claire : réinscrire chaque cas d'usage dans un cycle de vie documenté, quel que soit son niveau d'initiation (central ou local), et rendre la saisine du comité éthique non discrétionnaire.

La direction générale de France Travail, par la voix de Thibaut Guilluy, annonce dans sa réponse annexée au rapport avoir lancé en mai 2025 un plan d'actions de conformité, créé un pôle éthique et déontologie, installé une nouvelle direction générale de la gouvernance, de la responsabilité et de la sécurité, et réaffirmé qu'aucun cas d'usage interdit par le règlement européen n'est mobilisé à France Travail. Le propos reconnaît implicitement que la structure antérieure ne suffisait pas. Ce qu'il ne dit pas, c'est que la nouvelle structure, aussi volontariste soit-elle, devra elle aussi se mesurer à la vitesse d'enactment des agents. La conformité n'est pas un état atteint, mais un flux à maintenir.

Ce que l'histoire de l'informatisation de l'ANPE avait déjà enseigné

Le précédent historique le plus éclairant n'est pas à chercher dans les grandes plateformes numériques ni dans la régulation européenne. Il tient à l'histoire longue du service public de l'emploi lui-même. De 1982 (date de mise en service de GIDE, la Gestion informatisée de la demande d'emploi développée par l'Unédic et concédée à l'ANPE) à 2005 (abandon de Géode, la refonte maison de l'ANPE, après un dépassement budgétaire de 22,8 M€ à 135 M€), chaque grande refonte du SI du service de l'emploi a rencontré le même écueil : un écart persistant entre le travail prescrit par les concepteurs et le travail effectif des agents au guichet.

Le référé de la Cour des comptes du 3 octobre 2007, rendu public lors de la fusion ANPE/Assedic, soulignait déjà « la faiblesse du conseil d'administration face à la direction générale » et « la trop grande marge de manœuvre laissée par l'autorité de tutelle, laissant ainsi des dérives s'installer dans la conduite des projets informatiques ». Le conseil d'administration avait été « tenu à l'écart » des décisions stratégiques sur Géode. Les sociologues du travail administratif (Jean-Marc Weller, Jean-Marie Pillon, Cécile Vivès) ont documenté de façon convergente la manière dont les conseillers « jouent avec le système d'information pour réaliser le travail », entrent des données orientées vers la production des chiffres attendus, contournent les saisies prescrites. La thèse de Jean-Marie Pillon (2014), puis son ouvrage Pôle emploi. Gérer le chômage de masse (2017), montrent comment l'automatisation des radiations et le chronométrage des entretiens ont déplacé le travail réel des conseillers sans que la gouvernance en intègre la transformation.

Quarante ans séparent GIDE des 87 cas d'usage d'IA de France Travail. La différence de technique est immense. La structure du phénomène est la même. Dans les deux cas, la gouvernance ex ante décrit un artefact ; l'usage réel en constitue un autre. Dans les deux cas, les instances de contrôle (conseil d'administration, tutelle, CNIL, Cour des comptes) interviennent rétrospectivement, après que l'enactment a figé ses plis. Dans les deux cas, le rapport d'audit arrive « trop tard » par rapport à ce qu'il faudrait piloter, et « trop tôt » par rapport à ce qu'il peut observer avec certitude. La délibération CNIL n° 2024-088 du 5 décembre 2024 sur le SI France Travail reproduit, à une génération d'écart, les critiques formulées en 1996 sur GIDE 1 bis : durées de conservation excessives, périmètres trop larges, saisine tardive de l'autorité. Le modèle organisationnel de l'examen n'a pas changé ; l'objet, lui, s'est démultiplié.

L'AI Act, ou la tentative européenne d'imposer une gouvernance ex ante à un objet qui la refuse

Le règlement (UE) 2024/1689, publié au Journal officiel de l'Union européenne le 12 juillet 2024 et entré en vigueur le 1^er août 2024, est construit comme une architecture classique de gouvernance ex ante. Il distingue quatre catégories de risque (inacceptable, élevé, limité, minimal), impose pour la catégorie haut risque une série d'obligations documentaires (analyse d'impact, documentation technique, gestion des risques, journalisation, contrôle humain, transparence), et prévoit des sanctions. Au 18 avril 2026, trois blocs sont applicables : les interdictions de l'article 5 (depuis le 2 février 2025), les obligations sur les modèles d'IA à usage général (GPAI, depuis le 2 août 2025), et la désignation des autorités nationales. Les obligations sur les systèmes à haut risque de l'annexe III, qui englobent la plupart des outils de France Travail, seront applicables au 2 août 2026, soit dans un peu plus de trois mois. Les obligations pour les systèmes à haut risque intégrés dans des produits déjà régulés (annexe I) suivront le 2 août 2027.

L'AI Act répond, dans sa conception même, à la logique que critiquait implicitement la Cour des comptes dans son rapport France Travail : imposer le cadre avant l'usage, documenter avant de déployer, valider avant d'énacter. Cette logique a ses vertus (elle force un minimum de formalisation, elle rend les manquements opposables, elle ouvre la voie aux recours). Elle a aussi sa faiblesse constitutive, déjà diagnostiquée par la littérature francophone récente. Winston Maxwell (Télécom Paris) soutient dans The Conversation en 2024 que « les grands principes ne suffisent pas » et qu'il faut privilégier « des processus de gouvernance opérationnels (études d'impact, plans de gestion des risques, contrôle humain réellement efficace) » plutôt que des normes générales. Le Conseil d'État, dans son étude Intelligence artificielle et action publique d'août 2022, recommandait déjà une « transformation profonde » de la CNIL pour qu'elle devienne une autorité capable d'observer les usages, non seulement de valider les artefacts.

La tension est donc structurelle. L'AI Act est un instrument de gouvernance ex ante. Les 87 cas d'usage de France Travail sont un objet d'enactment distribué. L'échéance du 2 août 2026 met la première en demeure de saisir le second. Le rapport de la Cour des comptes, en documentant l'écart, matérialise le fait que cette saisie n'est pas techniquement possible dans le cadre organisationnel actuel. La mise en conformité demandée ne consistera donc pas à appliquer le règlement à un parc stabilisé : elle consistera à instituer des dispositifs de gouvernance rétrospective capables d'observer et de corriger les pratiques au fil de leur enactment.

Une hypothèse vérifiable à l'horizon juin 2027

Si la lecture proposée est juste, alors le phénomène observé à France Travail n'est pas propre à cet opérateur. Il affecte, à des degrés variables, l'ensemble des grandes administrations de masse qui ont entamé un déploiement massif de l'IA sans avoir d'abord transformé leurs modalités de contrôle. Cette proposition est testable.

Hypothèse. À l'horizon du 30 juin 2027, sur un panel composé de France Travail, de la CNAF, de la CNAV, de l'URSSAF Caisse nationale et de la DGFiP, le ratio entre le nombre de cas d'usage IA déployés en production et le nombre de cas d'usage IA gouvernés (c'est-à-dire disposant à la fois d'une analyse d'impact documentée au sens du RGPD, d'une évaluation éthique formalisée, d'une qualification explicite au regard de l'AI Act et d'une inscription dans un registre public consultable) restera inférieur à 0,5. Autrement dit, pour chaque opérateur, plus de la moitié des cas d'usage effectivement utilisés ne sera pas pleinement gouvernée dix-huit mois après l'échéance haut risque du règlement européen.

Indicateurs observables. Quatre sources publiques permettront le test : (1) les registres des activités de traitement publiés en application du RGPD par chaque opérateur sur son site institutionnel, (2) les rapports d'activité annuels 2026 publiés avant juin 2027, (3) la documentation AI Act à produire en application du règlement (UE) 2024/1689 pour les systèmes haut risque, (4) les publications successives de la Cour des comptes sur le sujet, dont une nouvelle livraison est probable sur un autre grand opérateur. La vérification suppose de recenser pour chaque opérateur le nombre de cas d'usage déployés, puis de vérifier la présence simultanée des quatre éléments de gouvernance. Un ratio observé inférieur à 0,5 confirmerait l'hypothèse ; un ratio supérieur la réfuterait et obligerait à reconsidérer l'argument de l'illusion de gouvernance comme phénomène structurel.

Ce test a l'avantage de rendre la proposition théorique falsifiable, et d'orienter la veille des prochains mois. Les huit recommandations de la Cour des comptes donnent à France Travail un peu plus d'un an pour démontrer qu'une administration peut combler l'écart. Le cas France Travail sera alors un cas-test, au sens strict : soit il invalide l'hypothèse en démontrant qu'un pilotage volontariste suffit à résorber l'illusion, soit il la confirme en donnant à voir, à nouveau, qu'un an après, le ratio reste défavorable. Dans ce second cas, le débat public sur la gouvernance de l'IA dans l'administration française devra renoncer à une partie de ses présupposés, et investir à son tour dans des instruments d'observation longitudinale des pratiques, inspirés de la sociologie du travail administratif plus que de l'ingénierie de conformité.

Note méthodologique

Cet article mobilise comme source principale le rapport S2025-1558 de la Cour des comptes publié le 8 janvier 2026. Les chiffres cités ont été vérifiés par recoupement avec les reprises de presse spécialisée du 8 janvier 2026 (Acteurs Publics, Banque des Territoires, Next.ink, CIO Online, Silicon) et la communication de la Cour. Deux écarts au brief de veille initial ont été corrigés : le premier outil d'IA de France Travail date de 2015 (et non 2019, date du programme structuré), et l'horizon de mise en conformité des systèmes haut risque est le 2 août 2026 en application du règlement (UE) 2024/1689 (et non 2027, horizon interne du plan d'efficience). Les outils « Estim'Emploi » et « AIDA » mentionnés dans certaines veilles secondaires n'ont pas été retrouvés dans les sources primaires : ils ont été écartés au profit des outils dont le nom est attesté dans le rapport (ChatFT, MatchFT, Neo, Panoptes, Lego, CVM, QualifFT, La bonne boîte). Le parallèle historique retenu est celui de l'informatisation de l'ANPE, choisi pour sa proximité structurelle maximale avec France Travail, parmi plusieurs options envisagées (DMP, Plan Calcul, systèmes experts des années 1980).

Sources

Source primaire principale. Cour des comptes, France Travail et l'intelligence artificielle, observations définitives S2025-1558, 3^e section, délibéré du 15 octobre 2025, publié le 8 janvier 2026. Page de publication : https://www.ccomptes.fr/fr/publications/france-travail-et-lintelligence-artificielle. Rapport intégral : https://www.ccomptes.fr/sites/default/files/2026-01/20260108-S2025-1558-France-Travail-et-intelligence-artificielle_0.pdf

Sources primaires européennes. Règlement (UE) 2024/1689 du Parlement européen et du Conseil du 13 juin 2024 établissant des règles harmonisées concernant l'intelligence artificielle, JOUE du 12 juillet 2024, https://eur-lex.europa.eu/eli/reg/2024/1689/oj. Bureau européen de l'IA, https://digital-strategy.ec.europa.eu/en/policies/ai-office. CNIL, Questions-réponses sur le règlement européen sur l'IA, https://www.cnil.fr/fr/entree-en-vigueur-du-reglement-europeen-sur-lia-les-premieres-questions-reponses-de-la-cnil

Source académique centrale. Orlikowski, W. J. (2000). Using Technology and Constituting Structures: A Practice Lens for Studying Technology in Organizations. Organization Science, 11(4), 404-428. DOI 10.1287/orsc.11.4.404.14600. https://pubsonline.informs.org/doi/10.1287/orsc.11.4.404.14600

Publications académiques et institutionnelles francophones mobilisées. Conseil d'État, Intelligence artificielle et action publique : construire la confiance, servir la performance, étude du 30 août 2022, https://www.conseil-etat.fr/publications-colloques/etudes/etudes-a-la-demande-du-gouvernement/intelligence-artificielle-et-action-publique-construire-la-confiance-servir-la-performance. Winston Maxwell, « IA dans les services publics : pour une IA digne de confiance, les grands principes ne suffisent pas », The Conversation France, 2024, https://theconversation.com/ia-dans-les-services-publics-pour-une-ia-digne-de-confiance-les-grands-principes-ne-suffisent-pas-247530. Action publique. Recherche et pratiques, n° 23, IGPDE, décembre 2024, dossier IA et secteur public, https://www.economie.gouv.fr/files/files/directions*services/igpde-editions-publications/media-document/APRP*23.pdf. Christian Paul et Daniel Le Métayer (dir.), Maîtriser l'IA au service de l'action publique, Berger-Levrault, janvier 2023. Antoinette Rouvroy et Thomas Berns, « Gouvernementalité algorithmique et perspectives d'émancipation », Réseaux, 2013/1, n° 177, 163-196.

Sources historiques pour le parallèle ANPE. Cour des comptes, référé du 3 octobre 2007 sur la fusion ANPE/Unédic, restitution dans le rapport Sénat n° 409 (2007-2008), https://www.senat.fr/rap/r07-409/r07-4093.html. Jean-Marie Pillon, Pôle emploi. Gérer le chômage de masse, Presses universitaires de Rennes, 2017. Jean-Marc Weller, L'État au guichet, Desclée de Brouwer, 1999. Délibération CNIL n° 2024-088 du 5 décembre 2024 relative au SI France Travail, https://www.cnil.fr

Reprises de presse du 8 janvier 2026. Acteurs Publics (Victoria Beurnez), Banque des Territoires / Localtis, Next.ink, CIO Online, Silicon.fr (Clément Bohic, dossier du 27 janvier 2026), RH Matin, Solutions-Numériques, Clubic.