IA agentique : l'État en déploie l'usage, la CNIL et le CIANum en découvrent le trou de responsabilité

Une autorité de régulation reconnaît par écrit ne plus savoir qui est responsable

Le 20 juillet 2026, la CNIL (Commission nationale de l'informatique et des libertés) et le CIANum (Conseil de l'IA et du numérique) ont publié une note exploratoire commune intitulée « IA agentique et protection des données personnelles : équation à inconnues multiples pour les utilisateurs ». Il s'agit de la seconde d'une série, après une première note du seul CIANum en février 2026. Le texte n'a pas de valeur prescriptive, il ne fixe aucune obligation nouvelle et n'annonce pas de lignes directrices, ce que la note prend soin de rappeler. Son intérêt est ailleurs, dans un constat que peu de documents institutionnels formulent aussi nettement.

Dans sa troisième partie, la note écrit que « ce fonctionnement décentralisé complexifie l'identification des responsabilités de chacune des parties et étend les risques liés à la cybersécurité à l'ensemble des services connectés aux systèmes d'IA agentique ». Le corps du document va plus loin. Il observe que « les chaînes de responsabilité civiles, voire pénales, demeurent floues », qu'en cas d'erreur « il est difficile d'identifier l'origine du dysfonctionnement et, par conséquent, d'établir les responsabilités », et que le système d'IA, dépourvu de personnalité juridique, « ne saurait pour autant être assimilé à un simple outil passif, en raison de son niveau d'autonomie et de la multiplicité des acteurs intervenant dans sa conception, son développement, son déploiement et son utilisation ».

Le fait empirique est donc posé par l'autorité elle-même. Une architecture logicielle qui décompose une tâche, enchaîne des actions et prend des décisions en s'appuyant sur des modèles d'IA générative, agissant au nom de l'utilisateur avec ou sans validation humaine, rend l'attribution de la faute incertaine. Le CIANum, dans sa première note de février 2026, distinguait cinq degrés d'autonomie, d'une automatisation simple reproduisant des règles prédéfinies jusqu'à des « flux d'agents entièrement autonomes » qui « apprennent en continu et s'exécutent de bout en bout sans orientation ni validation humaine », ce dernier degré n'étant pas atteint à ce jour et relevant encore de la recherche. Entre ces bornes se déploient les usages réels, les « flux de travail agentiques » et les « flux d'agents semi-autonomes » où le logiciel « devient proactif, sensible au contexte et capable de préparer puis de prendre des décisions soumises à validation humaine ».

L'État alerte d'une main ce qu'il déploie de l'autre

La particularité française tient à ce que l'alerte et le déploiement émanent du même acteur. Le 13 avril 2026, le CERT-FR, entité de l'ANSSI (Agence nationale de la sécurité des systèmes d'information), publiait le bulletin CERTFR-2026-ACT-016, intitulé « Vulnérabilités et risques des produits d'automatisation par IA agentique sur les postes de travail ». Le bulletin déconseille formellement le déploiement en production de ces agents autonomes sur les postes de travail, en signalant qu'un agent peut autonomement étendre ses propres capacités et contourner les règles d'autorisation initiales, objection structurelle et non de maturité. La CNIL et le CIANum en juillet, l'ANSSI en avril, convergent sur un même diagnostic d'ingouvernabilité de l'autonomie.

Or, deux mois après le bulletin de l'ANSSI, le 16 juin 2026, le Premier ministre annonçait un investissement supplémentaire de 655 millions d'euros pour l'IA via France 2030, assorti du déploiement d'un « assistant conversationnel souverain commun » accessible à environ un million d'agents de la fonction publique de l'État, pour la gestion de procédures juridiques et l'appui aux chercheurs. Cette trajectoire s'inscrit dans le plan « Notre IA », présenté à Bercy le même jour par David Amiel comme le « premier plan systémique pour l'intelligence artificielle dans l'État ». L'enquête publiée avec le plan, menée auprès d'environ 2 000 agents de neuf administrations, indique que 89 % des agents utilisent déjà l'IA mais que 55 % s'appuient sur des outils non validés par leur ministère, ce qui éclaire la logique du plan, reprendre la main sur des usages déjà diffusés hors cadre. Le dispositif prolonge l'Assistant IA développé par la DINUM (Direction interministérielle du numérique) avec Mistral AI, lancé le 22 octobre 2025 pour une expérimentation de huit mois auprès de 10 000 agents répartis dans huit ministères. La décision budgétaire la plus significative est que la capacité des ministères à utiliser l'IA sera désormais prise en compte dans les arbitrages budgétaires.

La contradiction n'est pas rhétorique, elle est de doctrine. D'un côté, les régulateurs internes de l'État (CNIL, CIANum, ANSSI) décrivent l'autonomie agentique comme un facteur d'opacité des responsabilités. De l'autre, la stratégie de déploiement traite l'IA comme un levier d'efficacité dont l'usage devient un critère d'arbitrage. Rien n'interdit de tenir les deux positions, l'assistant généralisé étant aujourd'hui un outil de rédaction et de synthèse, non un agent autonome au sens du cinquième degré. L'évaluation indépendante des dix mois d'expérimentation, rapportée par la Banque des Territoires, situe d'ailleurs les gains dans ce registre assistantiel, de l'ordre de 12 % de temps gagné sur les tâches de rédaction et jusqu'à 16 % sur la synthèse documentaire, sans dégradation de la qualité, 75 % des agents jugeant l'outil utile. Mais la trajectoire technologique décrite par le CIANum lui-même mène de l'assistant à l'agent, « de l'assistance à la délégation décisionnelle », selon le titre d'une section de la note. Le point aveugle du discours institutionnel se situe précisément là, dans le silence sur ce que devient l'imputabilité d'un acte administratif lorsque la délégation décisionnelle franchit le seuil de l'autonomie.

Chiffres-clés de la séquence 2026

Bulletin ANSSI CERTFR-2026-ACT-016, 13 avril 2026 : déconseille le déploiement en production des agents IA autonomes sur les postes de travail. Note CNIL/CIANum, 20 juillet 2026 : seconde note d'une série, exploratoire, sans obligation nouvelle. Plan « Notre IA » et annonce du 16 juin 2026 : 655 millions d'euros supplémentaires via France 2030, assistant souverain généralisé à environ un million d'agents publics, première phase de généralisation évaluée à 750 000 euros supplémentaires en licences Mistral et puissance de calcul GPU en cloud souverain. Assistant IA DINUM/Mistral : lancé le 22 octobre 2025 auprès de 10 000 agents de huit ministères pour huit mois.

Le vide d'imputation nommé par Matthias éclaire ce que la note décrit sans le théoriser

La note institutionnelle décrit un symptôme sans nommer le mécanisme. Ce mécanisme porte un nom dans la littérature académique depuis plus de vingt ans. Andreas Matthias, dans un article de 2004, l'appelle le responsibility gap, le vide de responsabilité. Sa thèse est précise. Traditionnellement, le fabricant ou l'opérateur d'une machine répond des conséquences de son fonctionnement. Les machines autonomes et apprenantes créent une situation nouvelle où le fabricant comme l'opérateur ne sont plus, par principe, capables de prédire le comportement futur de la machine, et ne peuvent donc plus en être tenus moralement ou juridiquement responsables. La société doit alors choisir entre renoncer à ces machines, option que Matthias juge irréaliste, ou accepter un vide de responsabilité que les concepts traditionnels d'imputation ne parviennent pas à combler.

Ce concept est plus précis, pour le cas présent, que la théorie de l'agence (le cadre principal-agent, qui analyse les rapports entre un mandant et un mandataire dont les intérêts divergent). Le problème de l'IA agentique n'est pas l'alignement des intérêts entre un donneur d'ordre et son exécutant. C'est l'impossibilité même d'attribuer la faute à un sujet. Là où la théorie de l'agence suppose un mandataire identifiable dont il faudrait surveiller la loyauté, le responsibility gap décrit une situation où aucun sujet, ni concepteur, ni déployeur, ni utilisateur, ne réunit les conditions classiques de l'imputation, à savoir la connaissance et le contrôle de l'acte.

L'opérationnalisation sur le cas français est directe. Lorsqu'un agent IA prépare ou prend une décision administrative individuelle, par exemple l'instruction d'une demande de subvention ou le pré-traitement d'un dossier, la note reconnaît que retracer « les différentes étapes du processus décisionnel » et « déterminer le rôle respectif des agents et des utilisateurs impliqués » devient malaisé. Traduit dans le vocabulaire de Matthias, l'agent public qui valide en sortie n'a ni la connaissance fine du cheminement, opacifié par la circulation entre agents et mémoires, ni le contrôle effectif, l'autonomie du système et la difficulté d'interrompre un processus en continu réduisant sa marge. Les deux conditions de l'imputation classique se dérobent simultanément.

Filippo Santoni de Sio et Giulio Mecacci ont raffiné le concept en 2021 en distinguant quatre vides de responsabilité, portant respectivement sur la culpabilité, l'accountability morale, l'accountability publique et la responsabilité active, et en proposant d'y répondre par la conception de systèmes sous « contrôle humain significatif » (meaningful human control), c'est-à-dire alignés sur les raisons et capacités humaines pertinentes. Ce raffinement importe pour l'administration, car l'accountability publique, l'obligation pour la puissance publique de rendre des comptes de ses décisions, est précisément la dimension que la validation « purement formelle ou automatique » ne suffit pas à sauver. La note le rappelle en citant l'arrêt SCHUFA de la Cour de justice de l'Union européenne du 7 décembre 2023 : l'intervention humaine doit être « réelle, effective » et exercer une influence sur la décision finale.

Le concept : le responsibility gap (Matthias, 2004)

Andreas Matthias, « The responsibility gap : Ascribing responsibility for the actions of learning automata », Ethics and Information Technology, volume 6, numéro 3, 2004, pages 175 à 183. Thèse : lorsqu'une machine apprend et agit de façon autonome, son comportement futur n'est plus prévisible par son concepteur ni par son opérateur, qui ne peuvent donc raisonnablement en être tenus responsables. Il en résulte un vide d'imputation que les concepts traditionnels de responsabilité ne comblent pas. Le concept vise l'attribution de la faute, non l'alignement des intérêts, ce qui le distingue de la théorie de l'agence.

La responsabilité du fait des choses montre comment le droit a déjà comblé un vide, et pourquoi la recette ne se transpose pas

L'histoire du droit civil français offre un précédent d'une netteté remarquable, que la note elle-même désigne sans le développer en citant l'article 1242 du Code civil parmi les régimes de droit commun applicables. À la fin du XIXe siècle, la révolution industrielle multiplie les accidents causés par des machines dont la victime ne peut prouver la faute d'un responsable. Le Code civil de 1804 ne connaît que la responsabilité pour faute prouvée de l'article 1382, devenu l'article 1240 après la réforme de 2016. Face à ce vide, la Cour de cassation opère une création jurisprudentielle audacieuse.

L'arrêt Teffaine, rendu par la Chambre civile le 16 juin 1896, à propos de l'explosion de la chaudière d'un remorqueur à vapeur ayant tué un mécanicien, exhume l'alinéa premier de l'article 1384 (aujourd'hui l'article 1242, alinéa premier, dans sa version en vigueur depuis le 1er octobre 2016) pour engager la responsabilité du propriétaire de la machine sans preuve d'une faute. L'arrêt Jand'heur, rendu par les Chambres réunies le 13 février 1930, consacre pleinement ce principe en attachant la responsabilité à la garde de la chose et non à la chose elle-même, et en posant une présomption de responsabilité à l'encontre du gardien. Le droit a donc su, en trois décennies, forger un régime de responsabilité sans faute pour combler un vide d'imputation créé par la machine.

La tentation est grande d'y voir le modèle d'une solution pour l'IA agentique. Il suffirait de désigner un « gardien » du système, tenu responsable de plein droit. La note évoque d'ailleurs cette piste en mentionnant la responsabilité du fait des choses et le nouveau régime européen des produits défectueux issu de la directive (UE) 2024/2853. Mais la transposition bute sur une différence de nature. La responsabilité du fait des choses repose sur la notion de garde, définie par le pouvoir d'usage, de direction et de contrôle exercé sur la chose. Or c'est exactement ce pouvoir de direction et de contrôle que l'autonomie apprenante dissout. Le gardien d'une chaudière la maîtrise, même s'il en ignore le vice occulte. Le déployeur d'un agent apprenant, selon le diagnostic même de Matthias, ne peut prédire son comportement futur, ce qui vide la garde de sa substance. Là où la chose de 1896 était inerte et dirigée, le système de 2026 est actif et auto-dirigé. Le régime Teffaine transférait le risque à celui qui gardait la chose, mais il présupposait qu'un gardien existât. L'IA agentique conteste cette prémisse même. C'est pourquoi la note observe que le système d'IA « ne saurait être assimilé à un simple outil passif » tout en étant « dépourvu de personnalité juridique », coincé entre deux catégories que le droit ne sait pas encore articuler. L'abandon, en 2025, du projet de directive européenne sur la responsabilité en matière d'IA, que la note relie à ces mêmes divergences, confirme que le législateur européen n'a pas su, à ce stade, refaire pour l'agent ce que la jurisprudence avait fait pour la chose.

Le non-dit institutionnel : le droit administratif présuppose un auteur, l'agent le fait disparaître

La note reste, par construction, cantonnée à la protection des données personnelles et au RGPD. Son angle mort, loyalement identifié, est que le problème le plus profond n'est ni technique ni limité aux données, mais tient à l'architecture même de l'action administrative. Tout le droit administratif français présuppose qu'une décision a un auteur, une autorité compétente et imputable, dont la signature engage la responsabilité de la personne publique et ouvre les voies de recours. La décision administrative est un acte attribuable.

Le droit français a déjà tenté d'encadrer l'automatisation partielle de cet acte. L'article L. 311-3-1 du code des relations entre le public et l'administration (CRPA), issu de la loi pour une République numérique de 2016, impose qu'une décision individuelle prise sur le fondement d'un algorithme mentionne explicitement ce fondement et que les principales caractéristiques de mise en œuvre de l'algorithme soient communiquées à l'intéressé, à sa demande. Le Conseil constitutionnel, dans sa décision n° 2018-765 DC du 12 juin 2018, a validé le recours à une décision administrative individuelle fondée exclusivement sur un algorithme, mais sous trois conditions cumulatives : le respect de l'article L. 311-3-1, la possibilité d'un recours administratif à l'occasion duquel l'administration doit se prononcer sans se fonder exclusivement sur l'algorithme, et l'exclusion des algorithmes dont les principes de fonctionnement ne peuvent être communiqués. Le Conseil a par ailleurs exclu qu'une décision individuelle soit prise sur le fondement exclusif d'un algorithme susceptible de réviser lui-même, sans le contrôle et la validation du responsable du traitement, les règles qu'il applique.

C'est précisément cette dernière condition que l'IA agentique met en échec. Le cadre de 2018 supposait un algorithme dont les règles étaient définies à l'avance par le responsable du traitement, communicables et stables. Un agent apprenant qui enchaîne des actions et prend des décisions probabilistes n'entre dans aucune de ces cases. Ses règles ne sont ni entièrement définies à l'avance, ni pleinement communicables, ni stables. Le régime construit pour l'algorithme déterministe ne recouvre pas l'agent apprenant. Le Conseil d'État, dans son étude « Intelligence artificielle et action publique : construire la confiance, servir la performance », adoptée le 31 mars 2022 et rendue publique le 30 août 2022, appelait à une stratégie ambitieuse tout en soulignant les conditions de la confiance, mais l'étude est antérieure à la vague agentique et ne traite pas de l'imputabilité d'une décision préparée par un agent autonome.

Le cadre européen ne comble pas non plus le vide à court terme. Le RGPD s'applique, notamment son article 22 sur les décisions individuelles automatisées, et le règlement (UE) 2024/1689 sur l'IA (le RIA) s'applique lui aussi à l'IA agentique, sans toutefois la consacrer comme catégorie spécifique ni instaurer de régime de responsabilité exprès. La date générale d'application du RIA est fixée au 2 août 2026, tandis que les obligations relatives aux systèmes à haut risque de l'annexe III ont été reportées au 2 décembre 2027 par le paquet « Digital Omnibus » adopté par le Parlement européen le 16 juin 2026 et par le Conseil le 29 juin 2026. Les lignes directrices sur l'articulation entre le RGPD et le RIA, en cours de rédaction par le Comité européen de la protection des données (CEPD) et la Commission, sont attendues d'ici la fin 2026. Ces travaux s'articulent avec le G7 des autorités de protection des données présidé par la CNIL lors de la présidence française. Aucun de ces textes ne tranche, à ce stade, la question de l'auteur imputable d'une décision administrative agentique.

Extrait de la note CNIL/CIANum (20 juillet 2026)

« Si un système d'IA est dépourvu de personnalité juridique et ne peut, en tant que tel, voir sa responsabilité engagée, il ne saurait pour autant être assimilé à un simple outil passif, en raison de son niveau d'autonomie et de la multiplicité des acteurs intervenant dans sa conception, son développement, son déploiement et son utilisation. »

Conclusion : le contentieux précédera la doctrine

L'article avance une hypothèse vérifiable. D'ici vingt-quatre mois, soit à l'horizon d'août 2028, aucun texte français, loi, décret ou ligne directrice de la CNIL, n'aura tranché la question de l'imputabilité d'une décision administrative individuelle prise ou substantiellement préparée par un agent IA autonome. L'indicateur observable, accessible à tout lecteur suivant l'actualité juridique sans information interne, est double : l'absence, dans la base Légifrance et dans les publications de la CNIL, d'un texte définissant l'auteur juridiquement imputable d'un tel acte, et, en miroir, l'apparition d'un premier contentieux administratif contestant une décision préparée par un agent, porté devant un tribunal administratif ou le Conseil d'État avant qu'une doctrine ne se soit stabilisée.

Ce pronostic s'appuie sur un précédent documenté. La dématérialisation des démarches des étrangers via l'ANEF (Administration numérique pour les étrangers en France), imposée par décret du 24 mars 2021, n'a pas été cadrée en amont par une doctrine protectrice. C'est le juge qui a construit les garanties, a posteriori et par étapes successives : décision du Conseil d'État du 3 juin 2022 imposant une solution de substitution et un accompagnement, puis arrêt du 5 mai 2026 sur les dysfonctionnements concrets de la plateforme, puis décision du 7 juillet 2026 sur le dispositif d'accompagnement. Trois arrêts en quatre ans pour rattraper une dématérialisation déployée sans garde-fou préalable. Le déploiement a précédé le droit, et le contentieux a fabriqué la doctrine que l'anticipation n'avait pas produite.

L'agent sans auteur reproduit cette séquence, mais avec un enjeu plus radical. Dans l'affaire ANEF, l'acte restait imputable à l'administration, seule son accessibilité était en cause. Avec l'IA agentique, c'est l'existence même d'un auteur identifiable qui vacille. Le vide d'imputation décrit par Matthias, longtemps confiné aux débats d'éthique des techniques, rencontre le principe le plus élémentaire du droit administratif, celui d'un acte rattachable à une autorité. La note de la CNIL et du CIANum a eu le mérite d'écrire ce que d'autres taisent, que les responsabilités deviennent floues. Elle s'est arrêtée au seuil de la conséquence, que l'action administrative repose sur une prémisse, l'auteur imputable, que l'autonomie agentique est en train de rendre incertaine.

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Note méthodologique

Les sources primaires ont été privilégiées sur le commentaire de presse. La note CNIL/CIANum a été lue intégralement dans sa version PDF publiée sur le site de la CNIL, d'où sont tirés les verbatims. La citation centrale annoncée par le brief de veille a été confirmée mot à mot. La définition de l'IA agentique et les cinq degrés d'autonomie proviennent de la première note du CIANum de février 2026, vérifiée sur le site officiel du Conseil. Le brief de veille résumait l'échelle du CIANum comme s'arrêtant à des « flux semi-autonomes » : cette formulation est inexacte, la note comportant bien un cinquième degré d'agents entièrement autonomes, explicitement présenté comme non atteint à ce jour, précision factuelle tranchée ici. Les chiffres de déploiement de l'Assistant IA (750 000 euros de première phase, gains de 12 % et 16 %, taux d'usage) proviennent de sources gouvernementales et de la Banque des Territoires, et relèvent d'une évaluation interne à traiter avec la prudence d'usage. Les références académiques (Matthias 2004, Santoni de Sio et Mecacci 2021) ont été vérifiées quant au titre, à la revue, au volume et à la pagination. Les références juridiques (arrêts Teffaine et Jand'heur, articles 1240 et 1242 du Code civil, article L. 311-3-1 du CRPA, décision n° 2018-765 DC, jurisprudence ANEF) ont été confirmées sur des sources officielles ou spécialisées. Choix éditorial assumé : le concept de Matthias a été retenu comme grille centrale plutôt que la seule théorie de l'agence, jugée moins précise sur l'imputation. Piste écartée : le rapprochement avec la responsabilité pénale des personnes morales, qui aurait dilué la démonstration.

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Sources

Sources primaires institutionnelles

CNIL et CIANum, « IA agentique et protection des données personnelles : équation à inconnues multiples pour les utilisateurs », note exploratoire, 20 juillet 2026, https://www.cnil.fr/fr/ia-agentique-cnil-cianum-note et PDF https://www.cnil.fr/sites/default/files/2026-07/ia-cianum-cnil.pdf

CIANum, « Les intelligences artificielles à l'heure de la vague agentique : de quoi parle-t-on ? », note, février 2026, https://www.conseil-ia-numerique.fr/

ANSSI / CERT-FR, bulletin CERTFR-2026-ACT-016, « Vulnérabilités et risques des produits d'automatisation par IA agentique sur les postes de travail », 13 avril 2026, https://www.cert.ssi.gouv.fr/actualite/CERTFR-2026-ACT-016/

Conseil constitutionnel, décision n° 2018-765 DC du 12 juin 2018, https://www.conseil-constitutionnel.fr/decision/2018/2018765DC.htm Code civil, articles 1240 et 1242 (Légifrance) et article L. 311-3-1 du CRPA

Rapports et documents officiels

Conseil d'État, « Intelligence artificielle et action publique : construire la confiance, servir la performance », étude adoptée le 31 mars 2022, rendue publique le 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

Ministère de l'Économie, plan « Notre IA », 16 juin 2026, https://www.economie.gouv.fr/actualites/video-le-plan-notre-ia-pour-les-services-publics-devoile

DINUM, Assistant IA interministériel, https://beta.gouv.fr/startups/mon-assistant-ia.html

Règlement (UE) 2024/1689 (RIA) et paquet « Digital Omnibus » (report au 2 décembre 2027 des obligations haut risque de l'annexe III, adopté par le Parlement le 16 juin 2026 et par le Conseil le 29 juin 2026)

Cadres théoriques

Andreas Matthias, « The responsibility gap : Ascribing responsibility for the actions of learning automata », Ethics and Information Technology, vol. 6, n° 3, 2004, p. 175-183, https://doi.org/10.1007/s10676-004-3422-1

Filippo Santoni de Sio et Giulio Mecacci, « Four Responsibility Gaps with Artificial Intelligence : Why they Matter and How to Address them », Philosophy and Technology, vol. 34, n° 4, 2021, p. 1057-1084, https://doi.org/10.1007/s13347-021-00450-x

Parallèle historique et jurisprudence Cass. civ., 16 juin 1896, Teffaine ; Cass. ch. réunies, 13 février 1930, Jand'heur Conseil d'État, décisions ANEF du 3 juin 2022, du 5 mai 2026 et du 7 juillet 2026 CJUE, affaire SCHUFA C-634/21, 7 décembre 2023

Presse spécialisée Usine Digitale, IT Social, Le Monde Informatique, Banque des Territoires, Acteurs Publics (couverture du plan « Notre IA », du déploiement de l'Assistant IA et de la note CNIL/CIANum)