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IA dans l'État : de l'expérimentation à la rationalisation, le PLF 2027 comme couperet

En juin 2026, l'exécutif a inscrit l'usage de l'intelligence artificielle par les ministères parmi les critères d'arbitrage du projet de loi de finances pour 2027. La décision paraît technique. Elle est politique. Elle transforme un outil de travail encore en phase d'expérimentation en argument d'économie, avant que la valeur réelle de cet outil n'ait été mesurée. Cet article soutient une thèse : la « rationalisation » de l'IA dans l'État requalifie en gain d'efficience une contrainte budgétaire, et fait précéder l'instrument de dépense par le dispositif d'évaluation qui devrait pourtant le justifier.

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Par Alexandre Berge24 août 2026 · 16 min de lecture
Illustration éditoriale pour « IA dans l'État : de l'expérimentation à la rationalisation, le PLF 2027 comme couperet »
Entre ambition et réalité : les transformations à l’épreuve du terrain.

De l'outil à l'argument : ce que la convergence a déjà tranché

Le fait est daté. Le 25 mai 2026, Acteurs Publics rapporte que, sur décision du Premier ministre prise en interministériel, les agents publics ne se verront plus proposer qu'une offre resserrée en matière d'assistant conversationnel : d'un côté l'« Assistant IA » de la direction interministérielle du numérique (DINUM), adossé aux modèles de la société française Mistral, de l'autre « GenIAl », plateforme développée par le ministère des Armées pour les environnements à diffusion restreinte (les données et documents de l'État classifiés). La formule qui ouvre l'article de la journaliste Victoria Beurnez est nette : « Clap de fin pour les expérimentations. » Le même texte précise l'intention : « En creux, cette démarche de convergence a aussi (et surtout) un objectif de rationalisation financière. »

Il ne s'agit pas d'un débranchement brutal. Les briques techniques les plus abouties des projets ministériels antérieurs (transcription, analyse documentaire, bibliothèques partagées) doivent être réintégrées dans les deux solutions retenues. Mais la logique d'ensemble bascule : les initiatives foisonnantes des ministères, longtemps menées en silo, cessent d'être des laboratoires autonomes pour devenir les composants d'un instrument unique, piloté depuis le centre et justifié par la réduction des coûts.

Ce déplacement mérite d'être nommé pour ce qu'il est. Les sociologues de l'action publique Pierre Lascoumes et Patrick Le Galès, dans l'ouvrage collectif qu'ils dirigent en 2004, proposent de cesser de traiter les instruments d'action publique comme de simples moyens neutres au service d'objectifs politiques. Un instrument, écrivent-ils, est un dispositif à la fois technique et social qui structure des rapports spécifiques entre la puissance publique et ses destinataires, et qui porte en lui une représentation implicite du problème qu'il prétend traiter. Choisir un instrument, en changer, le généraliser : ce sont des actes politiques, non des ajustements de gestion. Lu à cette lumière, le passage de dizaines d'expérimentations à deux solutions communes n'est pas qu'une opération de mutualisation. C'est la constitution d'un instrument de gouvernement (dispositif qui structure durablement l'action publique), et le moment où cet instrument commence à produire des effets propres, indépendamment de son utilité mesurée pour les agents.

« Gouverner par les instruments » (Lascoumes et Le Galès, 2004)

Dans Gouverner par les instruments (Paris, Presses de Sciences Po, collection « Gouvernances », 2004, 370 p.), Pierre Lascoumes et Patrick Le Galès définissent l'instrument d'action publique comme « un dispositif à la fois technique et social qui organise des rapports sociaux spécifiques entre la puissance publique et ses destinataires en fonction des représentations et des significations dont il est porteur » (p. 13). Leur thèse centrale : l'instrument n'est jamais neutre, il produit des effets qui lui sont propres, structure les rapports gouvernants-gouvernés et incarne une théorie implicite du rapport entre politique et société. Analyser un instrument, c'est en « ouvrir la boîte noire », comme on le ferait d'une institution.

Le PLF 2027, ou l'instrument promu au rang de critère

La deuxième thèse tient en une phrase : en juin 2026, l'IA cesse d'être un outil pour devenir une variable de l'équation budgétaire. Le 16 juin 2026, en amont du salon VivaTech, le Premier ministre présente sept annonces sur le déploiement de l'IA dans l'État. Parmi elles, la page officielle info.gouv.fr indique que le chef du gouvernement a « annoncé l'utilisation de l'IA par les ministères parmi les critères d'arbitrage dans la préparation du projet de loi de finances pour 2027 », avec l'objectif de « faire des économies sans diminuer la qualité du service public ». La formulation du site gouvernemental est elliptique, presque tronquée, mais la direction est sans ambiguïté : l'IA devient un paramètre de la négociation des crédits.

Le calendrier renforce la portée de cette décision. La lettre de cadrage adressée aux ministres à la mi-juin 2026 fixe une ambition d'économies substantielle pour 2027. Le « tiré à part », document qui fixe les plafonds de dépenses, est transmis au Parlement dans la nuit du 15 au 16 juillet 2026. Le projet de loi de finances doit être présenté en Conseil des ministres le 30 septembre 2026, examiné à l'Assemblée à partir du 12 octobre pour les recettes et du 27 octobre pour les dépenses, avec un vote solennel prévu le 17 novembre 2026. Selon Acteurs Publics, la grande majorité des ministères seront soumis à des économies d'envergure, adossées aux préconisations de la mission « État efficace ». C'est dans ce cadre contraint que l'usage de l'IA est appelé à peser sur les arbitrages.

L'enchaînement chronologique est décisif pour la démonstration. La convergence est décidée au printemps 2026, l'IA est érigée en critère budgétaire en juin, alors même que l'outil grand public de l'État n'a été ouvert à l'expérimentation qu'en octobre 2025 et n'a été généralisé qu'à partir du 16 juin 2026. L'instrument est promu au rang d'argument d'économie presque simultanément à son passage à l'échelle. La séquence temporelle place la promesse de rendement avant l'observation du rendement.

L'état des lieux chiffré de l'IA générative dans l'État

L'Assistant IA a été ouvert le 22 octobre 2025 à 10 000 agents dans huit ministères, sur un modèle de Mistral hébergé en France sur infrastructure SecNumCloud. Sa généralisation à un peu plus d'un million d'agents de la fonction publique d'État a été annoncée le 16 juin 2026, pour un coût total estimé par Bercy à 750 000 euros (licences, calcul, infrastructures, gestion). Côté défense, la plateforme GenIAl.intradef, accessible progressivement depuis décembre 2024, a dépassé les 100 000 utilisateurs en un an, avec 19 millions de requêtes annuelles et un taux de satisfaction déclaré de 84,2 %. Le 16 juin 2026, l'exécutif a par ailleurs annoncé un investissement supplémentaire de 655 millions d'euros via France 2030 pour la stratégie nationale d'IA. (Sources : Acteurs Publics ; info.gouv.fr ; ministère des Armées.)

L'angle mort : l'économie décrétée avant la mesure

Voici le cœur de l'argument : l'État érige l'IA en levier d'économies sans disposer d'un dispositif robuste pour mesurer les gains qu'elle produit. L'arbitrage devient alors circulaire, puisqu'il présuppose ce qu'il devrait démontrer.

Le constat n'est pas une conjecture. Le 21 janvier 2025, la Cour des comptes publie un rapport au titre explicite, « Mieux suivre et valoriser les gains de productivité de l'État issus du numérique ». Son diagnostic est sévère : les indicateurs de performance hérités de la loi organique relative aux lois de finances mesurent l'efficacité et l'efficience, mais rarement la productivité au sens strict. Surtout, la Cour relève que « une fois le projet validé et lancé, la notion de retour sur investissement n'est plus questionnée, ou ne l'est que formellement ». Le Fonds pour la transformation de l'action publique, doté de plus d'un milliard d'euros depuis 2018, impose contractuellement un objectif de gains de productivité, mais la Cour juge que le suivi effectif de ces gains reste défaillant.

Le rapport interinspections consacré au déploiement de l'IA dans les administrations, rendu public le 2 juillet 2026 après avoir été retenu plusieurs mois par Matignon, confirme et prolonge ce constat. En transposant le référentiel de l'Organisation internationale du travail, les inspections générales estiment que 20 % des agents publics (soit 1,13 million d'agents) sont exposés à l'IA pour une partie de leurs tâches, dont 13 % (plus de 700 000) de façon significative. Mais elles prennent soin de préciser que cette mesure est une évaluation de l'exposition potentielle, et non une estimation directe de gains de productivité ou d'économies d'effectifs. Les gains qualitatifs observés sont réels : la synthèse de l'Inspection générale des finances relève des « délais divisés par six dans certains services et gains de temps de 60 % sur les fonctions supports ». Le rapport souligne toutefois aussitôt que 80 à 95 % des preuves de concept ne franchissent pas le stade de l'industrialisation. Les mêmes inspecteurs jugent la méthode d'évaluation des grands projets numériques de l'État, dite Mareva et inchangée depuis 2014, incomplète et peu opérationnelle, incapable de produire une photographie complète des gains attendus.

Deux angles morts se superposent donc. Le premier est méthodologique : l'État ne sait pas mesurer ce qu'il gagne. Le second est chronologique : il décide d'économiser sur le fondement de gains qu'il n'a pas mesurés. L'instrument budgétaire précède le dispositif d'évaluation, et le remplace.

La littérature économique invite à la prudence sur ce point précis. L'économiste Robert Solow observait en 1987 que « l'on voit l'âge de l'informatique partout, sauf dans les statistiques de productivité », formulant ce que l'on nomme depuis le paradoxe de la productivité (l'investissement technologique massif ne se traduit pas mécaniquement, ni immédiatement, en gains mesurables, faute d'adaptation des organisations). Les travaux empiriques récents sur l'IA générative nuancent l'optimisme sans le dissiper. L'expérience contrôlée de Shakked Noy et Whitney Zhang, publiée dans Science en juillet 2023 auprès de 453 professionnels diplômés, documente une baisse de 40 % du temps de rédaction professionnelle et une hausse de la qualité de 18 %, sur des tâches ciblées. L'étude de terrain de Fabrizio Dell'Acqua et de ses coauteurs, menée la même année auprès de 758 consultants du Boston Consulting Group, met en évidence une « frontière dentelée » (jagged frontier) : l'IA améliore la qualité d'environ 40 % sur les tâches situées dans le périmètre de compétence du modèle, mais dégrade la précision dès que l'on en sort. Ces résultats, robustes en laboratoire ou sur des tâches sélectionnées, portent sur des gains de temps individuels. Rien n'autorise à les convertir directement en économies budgétaires nettes à l'échelle d'un ministère, où les gains de temps ne deviennent des économies que si l'organisation les transforme en moindres besoins d'effectifs ou en services supplémentaires rendus à moyens constants.

Le verdict de la Cour des comptes (janvier 2025)

« Une fois le projet validé et lancé, la notion de retour sur investissement n'est plus questionnée, ou ne l'est que formellement. » Cour des comptes, Mieux suivre et valoriser les gains de productivité de l'État issus du numérique, 21 janvier 2025. La Cour recommande des études d'impact systématiques et un suivi des bénéfices attendus tout au long de la vie des projets, et non au seul stade de leur validation initiale.

Un précédent : la RGPP, ou le bilan resté une énigme

La quatrième thèse est comparative : la France a déjà connu une rationalisation budgétaire adossée à un dispositif présenté comme gain d'efficience, dont l'évaluation ex post a montré que les économies affichées n'avaient jamais été mesurées de façon fiable. Ce précédent est la Révision générale des politiques publiques (RGPP).

Lancée en 2007, la RGPP se présentait sous le mot d'ordre « faire mieux avec moins ». Sa mesure phare, le non-remplacement d'un fonctionnaire sur deux partant à la retraite, a concerné environ 150 000 postes entre 2008 et 2012, soit près de 7 % des effectifs de l'État, pour 3,6 milliards d'euros d'économies de dépenses sur la période selon la réponse gouvernementale à l'Assemblée nationale. Le gouvernement affichait par ailleurs des économies plus larges : la ministre du Budget chiffrait, dans le sixième rapport du Conseil de modernisation des politiques publiques, « une économie de 9,5 milliards d'euros par rapport à 2008 et 15 milliards d'euros à l'horizon fin 2013 ». Le rapport conjoint de l'Inspection générale des finances, de l'Inspection générale de l'administration et de l'Inspection générale des affaires sociales, remis au Premier ministre le 25 septembre 2012, porte sur ce bilan un jugement resté célèbre : le bilan budgétaire de la RGPP « demeure dans l'ensemble une énigme, tant les informations, difficiles à obtenir sur ce sujet, semblent discutables et parcellaires ». Les inspections ajoutent que « la mise en œuvre de la RGPP a négligé la réflexion sur la conduite du changement, sur les missions à exercer et les conditions de leur exercice ». Autrement dit, l'instrument (la norme de suppression d'emplois) a fonctionné comme un cadrage budgétaire autonome, dont les gains réels n'ont jamais pu être établis avec rigueur, et dont les coûts induits (mesures catégorielles, heures supplémentaires, réorganisations) ont été largement sous-estimés.

La proximité structurelle avec la séquence de 2026 est frappante. Dans les deux cas, une contrainte budgétaire est requalifiée en quête d'efficience. Dans les deux cas, un instrument (hier une règle d'effectifs, aujourd'hui une technologie) est présenté comme le vecteur de gains dont la mesure est renvoyée à plus tard, ou jamais réalisée. Dans les deux cas, la doctrine sous-jacente relève de ce que le politiste Christopher Hood a nommé en 1991 le New Public Management, cet ensemble de doctrines mariant managérialisme et rationalisme économique qui postule qu'une meilleure gestion permet toujours de faire davantage avec moins. Hood soulignait déjà la tension jamais résolue de ces doctrines entre valeurs d'efficience et autres valeurs administratives.

D'autres précédents pointent dans la même direction sans qu'il soit besoin de les développer : l'Opérateur national de paye, abandonné en 2014 après avoir coûté 346 millions d'euros pour un système finalement valorisé à l'euro symbolique par la Cour des comptes, illustre le risque d'un instrument numérique dont le retour sur investissement n'est jamais interrogé jusqu'à l'échec, tandis que les programmes successifs de réforme de l'État ont hérité de la même difficulté à objectiver leurs gains. Le point commun n'est pas l'échec technique, souvent surmonté. C'est l'incapacité récurrente à mesurer, donc à apprendre.

Conclusion : une hypothèse et ses indicateurs

L'instrument budgétaire que devient l'IA en 2026 est porteur d'une théorie implicite du rapport entre l'État et sa propre transformation : celle selon laquelle l'adoption d'une technologie vaut, par elle-même, promesse d'économie. C'est très précisément l'illusion contre laquelle mettaient en garde Lascoumes et Le Galès, en rappelant qu'aucun instrument n'est neutre et que tout instrument produit des effets qui débordent sa fonction affichée. Le titre de cet article résume la tension : l'IA est constituée en instrument budgétaire avant que sa valeur ait été prouvée.

De là une hypothèse vérifiable, formulée sans procès d'intention envers des institutions confrontées à une contrainte financière réelle. Si l'IA sert d'abord d'argument de cadrage, alors les documents budgétaires produiront un affichage d'économies attribuées à l'IA sans dispositif d'évaluation ex post correspondant. Cette hypothèse est réfutable, et le lecteur qui suit l'actualité sans accès aux arbitrages internes dispose de plusieurs indicateurs observables. Premier indicateur, à l'automne 2026 : la présence, dans les documents annexés au PLF 2027 (bleus budgétaires, projets annuels de performance, document de politique transversale sur le numérique), d'une ligne ou d'un objectif chiffré nommant explicitement des économies imputées à l'IA. Deuxième indicateur, sur le même horizon : l'existence, ou l'absence, d'une méthode d'évaluation rénovée remplaçant Mareva, dont les inspections ont réclamé la refonte en juillet 2026. Troisième indicateur, à échéance de la loi de règlement de 2027 examinée en 2028 : la publication d'un premier bilan mesurant les gains réels, et non l'exposition potentielle des agents. Si les économies sont inscrites mais que la mesure demeure absente, la lecture proposée ici sera confirmée. Si une évaluation robuste accompagne l'instrument, elle sera infirmée, et ce serait la meilleure des nouvelles pour la crédibilité de la dépense publique numérique.

Note méthodologique

Cet article s'appuie prioritairement sur des sources primaires : la page info.gouv.fr du 16 juin 2026, les rapports de la Cour des comptes (janvier 2025) et des inspections générales (RGPP, septembre 2012 ; déploiement de l'IA, avril-juillet 2026), l'ouvrage de Lascoumes et Le Galès (2004) et les études empiriques citées. L'article déclencheur d'Acteurs Publics du 24 juillet 2026 (Victoria Beurnez), dont l'existence, le titre, l'auteure et la date sont confirmés, est protégé par un abonnement : son contenu intégral n'a pu être vérifié directement, et les verbatims mobilisés proviennent d'un article antérieur de la même auteure (25 mai 2026) traitant du même sujet, ce qui est signalé dans le texte. La formule « faire des économies sans diminuer la qualité du service public » est attribuée à la restitution officielle des annonces du 16 juin 2026 sur info.gouv.fr, où elle apparaît dans une phrase grammaticalement elliptique. Choix éditoriaux assumés : concept central retenu, le gouvernement par les instruments, jugé plus éclairant pour la tension budgétaire que l'isomorphisme institutionnel ou le découplage, écartés ; parallèle historique développé, la RGPP, préféré à l'ONP pour sa proximité structurelle (rationalisation budgétaire adossée à une promesse d'efficience non mesurée) ; convocation mesurée du paradoxe de Solow et du New Public Management (Hood) en appui, sans dépasser cinq concepts académiques.

Sources

Sources primaires institutionnelles

Rapports officiels

Cadres théoriques

  • Pierre Lascoumes et Patrick Le Galès (dir.), Gouverner par les instruments, Paris, Presses de Sciences Po, coll. « Gouvernances », 2004, 370 p.
  • Christopher Hood, « A Public Management for All Seasons? », Public Administration, vol. 69, n° 1, 1991, p. 3-19. https://doi.org/10.1111/j.1467-9299.1991.tb00779.x
  • Shakked Noy et Whitney Zhang, « Experimental Evidence on the Productivity Effects of Generative Artificial Intelligence », Science, vol. 381, 2023, p. 187-192. https://www.science.org/doi/10.1126/science.adh2586
  • Fabrizio Dell'Acqua et al., Navigating the Jagged Technological Frontier (expérience auprès de 758 consultants du BCG), working paper, 2023.
  • Robert Solow, « We'd better watch out », New York Times Book Review, 1987 (paradoxe de la productivité).

Parallèles historiques

  • Cour des comptes, rapport public annuel 2015 (Opérateur national de paye), 11 février 2015.

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