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IA publique : la souveraineté sans la normativité

Le 25 avril 2026, la revue Gestion et management public met en ligne un numéro de 112 pages consacré à une lecture critique de l'intelligence artificielle dans l'administration. Quatre jours plus tard, l'État institutionnalise son déploiement avec le programme « Territoires d'IA ». Les deux séquences ne parlent pas la même langue. L'une interroge la forme de normativité qu'installe un gouvernement par les données. L'autre débat de la nationalité des outils. Cette lecture suggère que la souveraineté, devenue grammaire dominante de l'IA publique, déplace une question que la recherche vient précisément de reformuler.

AM
Par Alexandre Berge3 juin 2026 · 13 min de lecture
Illustration éditoriale pour « IA publique : la souveraineté sans la normativité »
Entre ambition et réalité : les transformations à l’épreuve du terrain.

L'académie reformule l'IA publique comme une question de normativité, pas d'outillage

Le numéro 2026/2 de Gestion et management public, coordonné par Tobin Im et Pierre-Charles Pupion pour l'AIRMAP et paru le 20 avril 2026, rassemble sur 112 pages un ensemble de contributions qui partagent un déplacement de regard. La question n'y est pas de savoir si l'IA fonctionne, ni à quel coût, ni sous quelle bannière industrielle. Elle est de savoir ce que l'automatisation de la décision fait à la décision publique elle-même, et à ceux qu'elle régit.

L'article d'ouverture de Kris Hartley et Glen Kuecker, « L'injustice de l'IA pour la justice sociale : une perspective critique-théorique » (p. 10), pose frontalement le problème. Un dispositif technique présenté comme neutre et efficient peut produire de l'injustice précisément parce qu'il se présente comme neutre. L'étude de Sabine Kuhlmann, Jochen Franzke et Niklas Peters sur la gouvernance allemande de la pandémie (p. 28) montre, sur un cas empirique daté, que la disponibilité des données ne garantit nullement leur usage pour le conseil scientifique, et que le passage de la donnée à la décision reste un travail politique et organisationnel jamais automatique. L'article de Sabina De Rosis et de ses coautrices et coauteurs (p. 56) examine pour sa part les déterminants de l'utilisation, par les agents publics, des données fournies par les usagers eux-mêmes, en contexte de santé publique italienne.

Le fil commun n'est pas technique. Il est normatif au sens propre, c'est-à-dire qu'il porte sur la production des normes. Chacune de ces contributions interroge la manière dont un système fondé sur les données fabrique des catégories, hiérarchise des situations et anticipe des comportements, en lieu et place d'une délibération explicite. Ce déplacement n'est pas une coquetterie de chercheurs. Il nomme un mécanisme que la sociologie des dispositifs numériques a théorisé il y a plus de dix ans.

La gouvernementalité algorithmique (Rouvroy et Berns, 2013) Dans « Gouvernementalité algorithmique et perspectives d'émancipation » (Réseaux, n° 177, 2013, p. 163-196), Antoinette Rouvroy et Thomas Berns désignent un mode de gouvernement nourri de données brutes, qui opère en trois temps automatisés : la récolte et le stockage, le traitement statistique destiné à faire émerger des corrélations, et l'usage de ces corrélations à des fins d'anticipation des conduites. Sa caractéristique propre est double. D'une part, l'abandon de toute échelle, de tout étalon, de toute figure de « l'homme moyen », au profit d'une normativité immanente recalculée en temps réel. D'autre part, l'évitement de la confrontation avec les individus, dont les occasions de se constituer en sujets, et donc de contester, se raréfient. Le pouvoir agit moins sur les consciences que sur l'environnement informationnel qui oriente les conduites.

La grammaire de l'État structure l'IA publique autour de la souveraineté et de l'adoption

Le 21 mai 2026, lors du Printemps des Territoires, la Banque des Territoires lance « Territoires d'IA », un programme qui se fixe pour objectif d'aider 100 000 agents publics locaux à utiliser l'IA d'ici à 2030 et de déployer une quinzaine de cas d'usage opérationnels. Le dispositif s'appuie sur une plateforme baptisée « IA Factory », issue du partenariat noué le 4 mai 2026 entre le groupe Caisse des Dépôts et Mistral AI. L'État s'y associe : le ministre de l'Action et des Comptes publics annonce une collaboration, et la direction interministérielle du numérique (DINUM), appelée à devenir l'autorité « Ariane », siégera au comité partenarial.

Le vocabulaire qui structure cette annonce est remarquablement homogène. Il s'organise autour de trois registres : la souveraineté (une IA « souveraine », adossée à un modèle français, mutualisée entre collectivités), la mutualisation (des cas d'usage partagés, une plateforme commune, une gouvernance entre État et collectivités) et l'adoption (des agents formés, des usages documentés et réplicables). La réussite s'y mesure en nombre d'agents équipés, en cas d'usage déployés et en garanties de localisation des traitements.

Ce vocabulaire répond à un problème réel. La « shadow IA » s'est installée dans les administrations, et les collectivités, faute de boussole, se tournent le plus souvent vers des solutions grand public, américaines pour l'essentiel. Substituer un modèle français mutualisé à des outils non maîtrisés relève d'une rationalité de gestion défendable. Le point n'est pas de contester l'opportunité du dispositif. Il est d'observer ce que sa grammaire laisse hors champ.

Choisir de poser l'IA publique comme un problème d'outillage et de souveraineté n'est pas un geste neutre. C'est ce que Pierre Lascoumes et Patrick Le Galès, dans Gouverner par les instruments (Presses de Sciences Po, 2004), appellent l'instrumentation de l'action publique : un instrument de politique publique (ici, une plateforme et un programme de formation) n'est jamais un simple moyen technique, il porte une représentation du problème qu'il prétend résoudre et en écarte d'autres. Retenir l'instrument « plateforme souveraine » revient à formuler le problème comme un problème de fourniture, et à reléguer la question de ce que produit l'instrument une fois en service.

La souveraineté répond à « quel modèle », jamais à « quelle normativité »

C'est ici que la lecture par la gouvernementalité algorithmique devient opérante, et non décorative. La souveraineté et la normativité ne s'opposent pas : elles opèrent à deux niveaux distincts, et le premier ne touche jamais le second.

Un modèle souverain, entraîné sur des données administratives françaises, hébergé sur des serveurs localisés, demeure un système qui récolte, corrèle et anticipe. Les trois temps décrits par Rouvroy et Berns ne dépendent en rien de la nationalité de l'infrastructure. Qu'un dispositif de priorisation des demandes d'aide, de détection de signalements ou d'orientation d'usagers soit propulsé par un modèle américain ou par un modèle français ne change rien à sa logique de fond : la corrélation se substitue à la norme explicite, l'anticipation se substitue à la délibération, et l'usager perd, dans les deux cas, l'occasion de comprendre et de contester la décision qui le concerne. La souveraineté garantit où sont calculées les corrélations. Elle ne dit rien de ce que les corrélations font à la décision.

L'argument central du numéro de Gestion et management public éclaire exactement cet angle. Lorsque Hartley et Kuecker soutiennent qu'un système d'IA peut produire de l'injustice tout en se présentant comme un instrument d'équité, ils ne parlent pas de la provenance du modèle. Ils parlent de la manière dont la mise en données d'une population reconduit, sous une apparence d'objectivité, des hiérarchies que personne n'a explicitement décidées. Un tel mécanisme ne se corrige pas en relocalisant les serveurs. Il se corrige, s'il se corrige, par des procédures de contestation, des obligations d'explicabilité, des instances de recours, autrement dit par tout ce que la grammaire de la souveraineté ne contient pas.

Le praticien des systèmes d'information publics connaît cette dissociation de longue date. Un projet peut être parfaitement conforme sur le plan de l'hébergement, de la commande publique et de la sécurité, et rester muet sur la question de savoir si l'agent qui s'en sert peut justifier à l'usager pourquoi sa demande a été classée comme elle l'a été. La conformité d'infrastructure et la contestabilité de la décision sont deux objets séparés. Le programme « Territoires d'IA » traite le premier avec soin. Le second n'apparaît pas dans son énoncé public.

Trois chiffres pour situer le dispositif Le programme « Territoires d'IA » vise 100 000 agents publics locaux formés à l'horizon 2030 et une quinzaine de cas d'usage opérationnels. Il s'inscrit dans le plan « Horizon Numérique 2030 » de la Caisse des Dépôts, doté d'une mobilisation annoncée de 18 milliards d'euros. Aucun de ces indicateurs ne porte sur la capacité d'un usager à contester une décision algorithmique. Source : Banque des Territoires, dossier « Territoires d'IA », mai 2026.

En 1974, la France a répondu à la même puissance par une grammaire de droits

L'histoire administrative française offre un précédent dont la proximité structurelle est frappante, et qui mesure le chemin parcouru. En mars 1974, le projet SAFARI (Système automatisé pour les fichiers administratifs et le répertoire des individus) visait à interconnecter les fichiers de l'administration au moyen d'un identifiant unique propre à chaque individu. C'était, avant la lettre, un projet de gouvernement par les données : rapprocher des informations dispersées pour produire une vision unifiée et exploitable de chaque administré.

L'article de Philippe Boucher dans Le Monde du 21 mars 1974, « SAFARI ou la chasse aux Français », déclencha un débat public qui ne porta pas, ou très peu, sur la nationalité des ordinateurs ni sur la maîtrise industrielle de la technologie. Il porta sur ce que l'interconnexion faisait à la relation entre l'État et le citoyen. La réponse institutionnelle, après le rapport Tricot de 1975, prit la forme de la loi n° 78-17 du 6 janvier 1978 relative à l'informatique, aux fichiers et aux libertés, dont l'article premier énonce que l'informatique « doit être au service de chaque citoyen » et ne doit porter atteinte « ni à l'identité humaine, ni aux droits de l'homme, ni à la vie privée, ni aux libertés individuelles ou publiques ». Cette loi créa la Commission nationale de l'informatique et des libertés, c'est-à-dire une instance de contestation et de contrôle au bénéfice des gouvernés.

La leçon structurelle tient en une phrase. Face à une puissance de traitement administratif des données, la séquence 1974-1978 a construit un instrument tourné vers le gouverné, un droit et une autorité de recours. La séquence 2026 construit un instrument tourné vers l'administration, une plateforme et un programme de production. Le déplacement n'est pas que technique, il est dans la cible de l'instrument. D'autres précédents pourraient être convoqués, du débat sur l'« homme moyen » statistique qui irrigue précisément l'analyse de Rouvroy et Berns, à l'entrée en vigueur du règlement général sur la protection des données en 2018. Aucun n'épouse aussi exactement la situation présente que SAFARI, où une même opération (l'unification des données administratives) a reçu, à quarante ans d'écart, deux réponses dont la grammaire diffère du tout au tout.

L'angle mort est la contestabilité, qu'aucun indicateur de déploiement ne mesure

Le non-dit du discours institutionnel sur l'IA publique n'est pas la souveraineté, abondamment thématisée, ni l'adoption, méthodiquement chiffrée. C'est la contestabilité de la décision algorithmique. Un agent formé sait utiliser l'outil. Un cas d'usage déployé prouve que l'outil fonctionne. Un serveur localisé garantit que les données restent en France. Aucun de ces trois acquis ne renseigne sur la question de savoir si un usager, ou l'agent lui-même, peut comprendre, expliciter et contester une recommandation produite par le système.

Cet angle mort n'est pas une négligence. Il découle mécaniquement de la grammaire choisie. Un instrument formulé comme une réponse de souveraineté et d'équipement ne peut pas, par construction, produire les indicateurs d'une question qu'il n'a pas posée. La valeur du numéro de Gestion et management public est précisément là : nommer, au moment où l'État institutionnalise le déploiement, ce que le vocabulaire du déploiement ne sait pas dire. La recherche n'arrive pas en retard sur l'action publique. Elle arrive à côté, dans un registre que l'action publique n'a pas retenu.

Conclusion

Si la question normative reste subordonnée à la question souveraine, alors les documents de gouvernance produits autour de « Territoires d'IA » et de la future autorité Ariane spécifieront la provenance des modèles et les cibles d'adoption, mais resteront muets sur les mécanismes de contestation des décisions assistées par l'IA. L'hypothèse est vérifiable. L'indicateur observable est le suivant : dans les premiers bilans publics du programme et dans les premiers actes fondateurs de l'autorité Ariane, attendus d'ici à mi-2028, un lecteur attentif pourra vérifier si un seul de ces documents nomme explicitement un droit ou une procédure permettant à un agent ou à un usager de contester une recommandation algorithmique, ou s'ils se limitent à énumérer cas d'usage, nombre d'agents formés et garanties de souveraineté. L'horizon de vérification est de vingt-quatre mois.

La question ouverte dépasse le programme lui-même. La France a su, en 1978, répondre à une puissance de traitement par une grammaire de droits. Reste à savoir si elle saura, en 2028, articuler sa grammaire de souveraineté à une grammaire de contestabilité, ou si la première continuera de tenir lieu de la seconde.

Note méthodologique

L'angle de la tension souveraineté contre normativité a été préféré à un développement centré sur les données de santé, afin de ne pas effleurer le périmètre de la protection sociale, et l'étude de De Rosis et alii, qui porte sur un contexte italien, n'est mentionnée qu'au titre du sommaire du numéro. Le concept de gouvernementalité algorithmique a été retenu comme cadre central pour sa capacité à dissocier le niveau de l'infrastructure de celui de la normativité, l'instrumentation de l'action publique de Lascoumes et Le Galès intervenant en appui pour éclairer le caractère non neutre du choix d'instrument. Le parallèle de SAFARI a été retenu pour sa proximité structurelle maximale (l'unification des données administratives) plutôt que pour sa notoriété. Une réserve factuelle : la date de l'article de Philippe Boucher est donnée par une source secondaire comme le 24 mars 1974, mais la quasi-totalité des sources de référence retiennent le 21 mars 1974, date conservée ici.

Sources

Sources primaires académiques

  • Tobin Im et Pierre-Charles Pupion (coord.), Repenser le rôle de l'IA et du Big Data dans le secteur public, Gestion et management public, 2026/2, vol. 14, AIRMAP, 112 p., paru le 20 avril 2026, mis en ligne le 25 avril 2026. URL : https://shs.cairn.info/revue-gestion-et-management-public-2026-2?lang=fr
  • Kris Hartley et Glen Kuecker, « L'injustice de l'IA pour la justice sociale : une perspective critique-théorique », ibid., p. 10-27.
  • Sabine Kuhlmann, Jochen Franzke et Niklas Peters, « Gouvernance de crise axée sur les données ? L'utilisation (ou non) des données pour le conseil scientifique en politique dans la gestion allemande de la pandémie », ibid., p. 28-54.
  • Sabina De Rosis et alii, « Déterminants de l'utilisation des données fournies par les utilisateurs dans un secteur public piloté par les données », ibid., p. 56 et suivantes.

Cadre théorique

  • Antoinette Rouvroy et Thomas Berns, « Gouvernementalité algorithmique et perspectives d'émancipation. Le disparate comme condition d'individuation par la relation ? », Réseaux, 2013/1, n° 177, p. 163-196. DOI : 10.3917/res.177.0163. URL : https://shs.cairn.info/revue-reseaux-2013-1-page-163?lang=fr
  • Pierre Lascoumes et Patrick Le Galès (dir.), Gouverner par les instruments, Presses de Sciences Po, 2004.

Sources primaires institutionnelles

Parallèle historique

  • Loi n° 78-17 du 6 janvier 1978 relative à l'informatique, aux fichiers et aux libertés. Texte de référence sur le site de la CNIL et sur Légifrance.
  • Philippe Boucher, « SAFARI ou la chasse aux Français », Le Monde, 21 mars 1974 (article fondateur du débat, source primaire de l'événement historique).

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