L'OCDE acte l'échec silencieux de l'IA publique

Les chiffres de l'OCDE décrivent une adoption massive et une redevabilité résiduelle

L'enquête couvre 36 pays membres et 8 pays candidats, à partir du Digital Government Survey 3.0 conduit en 2025. Elle constate que l'IA est employée dans au moins un domaine de l'action publique dans 35 des 36 pays membres, soit 97 %, avec les usages les plus établis dans les processus internes et les services aux usagers. Trente pays sur trente-six, soit 83 %, disposent d'au moins une institution chargée de gouverner l'IA dans la sphère publique. L'équipement institutionnel existe donc, au moins sur le papier.

Le second jeu de chiffres appartient pourtant au même rapport. Vingt et un pays sur trente-six, soit 58 %, offrent un soutien central à l'achat de biens et services d'IA. Quatorze, soit 39 %, exigent une évaluation des risques avant déploiement. Douze, soit 33 %, ont constitué un comité de revue interne. Onze, soit 31 %, pratiquent des audits après déploiement, et onze également se sont dotés d'une norme formelle de transparence. Six pays sur trente-six, soit 17 %, tiennent un registre ouvert des algorithmes publics.

L'OCDE relie explicitement cette faiblesse à la forme que prennent les projets. Les difficultés à mesurer l'impact de l'IA limitent la décision et contribuent, écrit-elle, à « a proliferation of pilots with little potential to scale ». La phrase est devenue le résumé médiatique du rapport. Elle contient une hypothèse causale qui mérite d'être examinée plutôt qu'adoptée : si l'administration disposait de meilleures mesures, elle sortirait du pilote.

Cette hypothèse est plausible et probablement incomplète. Elle suppose que l'obstacle est cognitif, que l'administration ignore ce que produisent ses expérimentations et qu'elle industrialiserait si elle le savait. Or les données du même rapport montrent que les dispositifs manquants ne sont pas des instruments de connaissance mais des instruments d'obligation. Un registre ouvert, un comité de revue, un audit postérieur au déploiement ne mesurent pas d'abord, ils exposent. Ils placent un tiers en position de demander des explications.

Ce qui manque au pilote n'est pas un indicateur, c'est un interlocuteur

L'observation de terrain est banale pour quiconque a piloté un portefeuille de projets dans une direction des systèmes d'information publique. Une expérimentation s'ouvre par une note, se dote d'un périmètre restreint, produit une démonstration, puis s'éteint ou se prolonge sans que personne n'ait à se prononcer sur son sort. Rien, dans le cycle de vie administratif du pilote, ne prévoit d'audience. Aucune instance n'est tenue d'en examiner les résultats, aucun calendrier n'impose une décision motivée, aucune conséquence n'est attachée à l'absence de décision. Le projet industrialisé, lui, passe devant un comité d'investissement, engage des crédits identifiés, s'inscrit dans un schéma directeur et devient visible dans les rapports d'activité.

Mark Bovens a proposé en 2007 une définition de la redevabilité (l'obligation de rendre compte) qui permet de nommer précisément ce qui sépare ces deux régimes. La redevabilité n'est pas une qualité morale de l'acteur public, c'est une relation entre un acteur et un forum, et cette relation comporte trois éléments qui doivent tous être réunis. L'acteur informe et justifie sa conduite. Le forum peut interroger et juger. L'acteur s'expose à des conséquences. Retirer l'un des trois éléments suffit à dissoudre la relation, quand bien même les deux autres subsistent.

Encadré. La redevabilité comme relation, et non comme vertu

Mark Bovens, « Analysing and Assessing Accountability : A Conceptual Framework », European Law Journal, vol. 13, n° 4, 2007, p. 447-468. La redevabilité y est définie comme une relation entre un acteur et un forum, dans laquelle l'acteur a l'obligation d'expliquer et de justifier sa conduite, le forum peut poser des questions et porter un jugement, et l'acteur peut en subir les conséquences. Bovens distingue en 2010 cette acception relationnelle, qu'il qualifie de mécanisme, d'un usage courant où la redevabilité désigne une vertu attribuée à un organisme. La confusion des deux usages permet à une administration de se dire redevable sans qu'aucun forum n'existe.

Appliquée au pilote, la grille est sans ambiguïté. L'information circule, souvent abondamment, sous forme de bilans internes, de retours d'expérience et de présentations en séminaire. Le forum, lui, n'est constitué nulle part. Aucun organe n'a compétence pour convoquer le responsable d'une expérimentation d'IA, lui demander pourquoi elle n'a pas été généralisée ni pourquoi elle a été prolongée. Les conséquences sont, par construction, nulles : un pilote qui s'arrête ne produit aucun passif, et un pilote qui dure n'appelle aucune justification particulière.

Le rapport de l'OCDE fournit ainsi le bon diagnostic sous une mauvaise clé de lecture. Ce qu'il mesure sous le nom de transparence, de comités et d'audits, ce sont des forums. Leur rareté explique mieux la prolifération des pilotes que l'insuffisance des indicateurs, parce qu'une organisation n'a besoin de mesurer que ce dont elle devra répondre.

Le pilote n'est pas une étape manquée, c'est une position tenable

Le vocabulaire courant traite l'arrêt au stade pilote comme un accident, un projet qui n'a pas abouti. Les chiffres disponibles suggèrent plutôt une régularité. Le terme de pilotitis est né vers 2012 dans le champ de la santé mobile, au moment où les bailleurs internationaux ont constaté que les projets de santé numérique dans les pays à revenu intermédiaire se multipliaient sans jamais quitter leur périmètre initial. Bhatia, Matthan, Khanna et Balsari en ont proposé une analyse en 2020 dans le Journal of Medical Internet Research, en cherchant dans le bac à sable réglementaire un remède au mal. L'histoire du terme est instructive : un secteur entier a mis une décennie à admettre que l'échec de passage à l'échelle n'était pas une série de cas isolés mais un régime de fonctionnement.

Daniel Levinthal et James March ont fourni en 1993 le mécanisme qui rend ce régime stable. Leur article sur la myopie de l'apprentissage décrit trois formes de vision courte dans les organisations : l'inattention aux effets lointains dans le temps, l'inattention à ce qui se produit ailleurs, et la sous-estimation des échecs. De ce dernier point découle ce que la littérature a retenu sous le nom de piège de l'échec. Une organisation dont les expérimentations échouent ne se corrige pas nécessairement, elle relance l'exploration, produit de nouvelles expérimentations, échoue de nouveau et n'accumule jamais la compétence qui viendrait de l'exploitation d'une solution retenue. La recherche de nouveauté se nourrit de sa propre inefficacité.

Le prolongement administratif du mécanisme est direct. Dans une organisation publique, l'exploration présente en outre un avantage que March ne pouvait anticiper dans son cadre initial : elle est politiquement lisible. Une expérimentation d'IA se raconte en communiqué, se visite en déplacement ministériel et se compte dans un décompte d'initiatives. Son industrialisation, elle, engage des crédits pluriannuels, mobilise des marchés, suppose une reprise de l'existant et expose à l'échec visible. Le pilote n'est donc pas une étape vers le déploiement, c'est un état d'équilibre qui procure les bénéfices symboliques de l'innovation sans les coûts de la responsabilité.

Le registre néerlandais vaut moins par ce qu'il publie que par qui le lit

Le contre-modèle que l'OCDE met en avant est néerlandais. Le ministère de l'Intérieur et des Relations du Royaume a ouvert le 21 décembre 2022 l'Algoritmeregister, registre public des algorithmes employés par les administrations du pays. L'association Algorithm Audit relève que plus de 1 245 algorithmes y ont été publiés par 289 organismes. L'origine du dispositif est connue : l'affaire des allocations de garde d'enfants, dans laquelle un système de détection de la fraude de l'administration fiscale a conduit à accuser à tort des dizaines de milliers de familles, la nationalité étrangère figurant parmi les variables de risque. Le gouvernement Rutte a démissionné le 15 janvier 2021.

Le registre est souvent présenté en France comme un instrument de transparence, ce qu'il est, et comme une garantie d'exhaustivité, ce qu'il n'est pas. L'inscription n'y est pas légalement obligatoire. L'autorité néerlandaise de protection des données a publiquement établi que la majorité des organismes publics n'y figure pas, que plus de la moitié des communes n'a enregistré aucun algorithme, et qu'une analyse d'impact sur les droits fondamentaux n'a été conduite que dans une faible minorité des cas recensés. La Cour des comptes néerlandaise avait, dès son audit de neuf algorithmes gouvernementaux publié en mai 2022, relevé que plusieurs d'entre eux ne satisfaisaient pas aux exigences élémentaires.

Ces critiques sont précisément ce qui donne sa valeur au dispositif. Un registre public produit un objet stable, daté, opposable, dont l'incomplétude devient elle-même un fait vérifiable. Il transforme l'autorité de protection des données, la Cour des comptes et une association indépendante en forums effectifs, dotés des trois éléments de Bovens : ils disposent de l'information, ils interrogent publiquement, et leurs constats produisent des conséquences politiques dans un pays où le précédent des allocations reste actif. Le registre ne mesure pas l'impact de l'IA. Il désigne un responsable pour chaque système et le place sous le regard d'instances capables de lui demander des comptes.

Encadré. Ce que le registre néerlandais expose, et ce qu'il n'atteint pas

Ouverture le 21 décembre 2022 par le ministère de l'Intérieur néerlandais. Plus de 1 245 algorithmes publiés par 289 organismes, selon le relevé d'Algorithm Audit. Inscription non obligatoire à ce jour. L'autorité de protection des données constate que la majorité des organismes publics n'a pas encore procédé à l'enregistrement et que plus de la moitié des communes n'y figure pour aucun algorithme. Le code du registre est publié en logiciel libre.

La France détient l'obligation et n'a pas constitué l'instance

Le droit français n'a pas attendu le règlement européen pour poser des obligations de transparence algorithmique. L'article L. 312-1-3 du code des relations entre le public et l'administration impose aux administrations de publier les règles définissant les principaux traitements algorithmiques fondant des décisions individuelles. L'article L. 311-3-1 impose une mention explicite sur la décision elle-même, et les articles réglementaires qui le complètent définissent les informations communicables à la demande de l'intéressé. Le périmètre est borné aux administrations de plus de cinquante agents en équivalent temps plein et aux collectivités de plus de 3 500 habitants.

La Défenseure des droits a établi en novembre 2024, dans son rapport consacré aux algorithmes et aux systèmes d'IA dans les services publics, que cette obligation d'information générale était restée lettre morte depuis 2016, à quelques exceptions près qu'elle nomme, dont France Travail et deux départements. Le constat mérite d'être pris au sérieux dans sa forme : une obligation légale, en vigueur depuis dix ans, assortie d'aucune sanction et d'aucun contrôle organisé, n'a pas produit le corpus qu'elle prescrivait. C'est un forum manquant, pas une règle manquante. Le fait que l'inventaire le plus consulté des algorithmes publics français soit aujourd'hui un observatoire citoyen, animé par des chercheuses et des praticiennes hors de l'administration, indique où s'est logée la fonction d'interrogation.

Le plan « Notre IA », présenté à Bercy le 16 juin 2026 par le ministre de l'Action et des Comptes publics, se revendique du premier plan systémique pour l'IA dans l'État. Il annonce 655 millions d'euros pour les infrastructures et l'équipement d'environ un million d'agents avec un assistant conversationnel développé par la direction interministérielle du numérique avec Mistral AI, après une phase menée auprès de dix mille agents de six ministères. Il organise une nouvelle autorité, une cellule de conformité et un comité scientifique et éthique. Dans les documents publics disponibles, il ne crée ni registre des systèmes déployés ni obligation d'évaluation d'impact opposable. La France ajoute donc de la capacité de déploiement à un dispositif où la fonction de forum reste vacante, et où l'obligation de publication existante n'a jamais été honorée.

L'expérimentation locale a déjà montré ce que devient un dispositif sans juge

Le précédent le plus proche ne se trouve pas dans l'histoire de l'informatique publique mais dans celle du droit de l'expérimentation. La révision constitutionnelle du 28 mars 2003 a introduit l'article 37-1, qui autorise la loi et le règlement à comporter des dispositions à caractère expérimental, et l'alinéa 4 de l'article 72, qui ouvre aux collectivités territoriales la faculté de déroger à titre expérimental. La loi organique du 1er août 2003 en a fixé le régime, celle du 19 avril 2021 l'a simplifié pour relancer une pratique jugée trop rare.

Le Conseil d'État a dressé le bilan de cette mécanique dans l'étude qu'il a remise au Premier ministre le 3 octobre 2019. Le constat central est méthodologique et tient en quelques observations : des objectifs contradictoires, des échantillons approximatifs, des évaluations conduites trop tôt ou pas conduites du tout, et des généralisations décidées avant que l'évaluation n'ait été rendue. Le dossier de presse accompagnant l'étude mentionne, dans le corpus examiné, vingt-trois expérimentations abandonnées et soixante-cinq dont l'issue n'est pas connue. Cette dernière catégorie est la plus instructive. Un dispositif public dont l'issue n'est pas connue est un dispositif dont personne n'a eu à connaître.

La recommandation du Conseil d'État se résume dans une formule qu'il faut prendre au mot : conduire « moins d'expérimentations, mais de manière plus rigoureuse ». La proximité structurelle avec les pilotes d'IA est forte. Dans les deux cas, un cadre juridique ou organisationnel autorise la dérogation au régime ordinaire pour une durée limitée. Dans les deux cas, la sortie du régime dérogatoire suppose une décision explicite. Dans les deux cas, l'absence de décision est l'issue la moins coûteuse, et c'est elle qui l'emporte statistiquement. Vingt ans d'expérimentation territoriale ont produit un enseignement que la doctrine IA rejoue à l'identique : une expérimentation dont la généralisation n'est examinée par aucune instance ne se généralise pas, elle se dissipe.

Le forum qui allait s'imposer à la France vient d'être repoussé

L'angle mort du débat français se situe exactement là. Le règlement européen sur l'IA contient le seul dispositif susceptible de constituer, sans intervention nationale, un registre de fait des systèmes employés par les administrations françaises. Son article 49 impose aux déployeurs qui sont des autorités publiques de s'enregistrer eux-mêmes et d'enregistrer l'usage du système à haut risque dans la base de données de l'Union prévue à l'article 71. Son article 27 impose à ces mêmes organismes de droit public une analyse d'impact sur les droits fondamentaux préalable au déploiement. L'article 26 leur interdit d'utiliser un système non enregistré.

Ce dispositif devait s'appliquer le 2 août 2026. Selon les informations publiées par la Commission européenne, le paquet dit Digital Omnibus consacré à l'IA est entré en vigueur le 27 juillet 2026 et a reporté l'application du régime applicable aux systèmes à haut risque de l'annexe III au 2 décembre 2027, les systèmes embarqués de l'annexe I suivant en 2028. Le report est présenté comme une mesure de faisabilité industrielle. Son effet secondaire, dans la sphère publique, est d'ajourner de seize mois l'unique obligation d'enregistrement opposable aux administrations européennes, à un moment où la France engage le déploiement de l'IA auprès d'un million d'agents.

Encadré. Les échéances qui commandent la redevabilité algorithmique publique

Règlement (UE) 2024/1689, entré en vigueur le 1er août 2024. Pratiques interdites et obligations de littératie applicables depuis le 2 février 2025, obligations relatives aux modèles à usage général depuis le 2 août 2025. Régime des systèmes à haut risque de l'annexe III, qui emporte l'enregistrement dans la base de l'Union pour les déployeurs publics et l'analyse d'impact sur les droits fondamentaux, applicable au 2 décembre 2027 après le report opéré par le paquet Digital Omnibus entré en vigueur le 27 juillet 2026. Les grands systèmes d'information de l'annexe X disposent d'un délai courant jusqu'au 31 décembre 2030. Ces dates sont à vérifier sur le texte consolidé avant toute décision de calendrier.

Le débat français sur l'IA publique n'a pas enregistré ce déplacement. Il continue de se tenir entre un discours de souveraineté et un discours d'efficience, sans que la question du forum soit posée. Or la séquence qui s'ouvre est celle d'un déploiement de masse conduit dans une fenêtre où aucune obligation d'enregistrement n'est opposable, et où l'obligation nationale préexistante n'est pas appliquée.

Une hypothèse et sa date

Si la thèse défendue ici est exacte, alors l'absence de passage à l'échelle mesuré ne se corrigera pas par l'amélioration des méthodes d'évaluation, mais seulement par la constitution d'une instance habilitée à interroger. L'hypothèse suivante est vérifiable sans accès à aucune information interne. Au 2 décembre 2027, date à laquelle le régime des systèmes à haut risque de l'annexe III devient applicable, le nombre d'enregistrements déposés par des autorités publiques françaises dans la base de données de l'Union européenne constituera le premier décompte public et opposable des systèmes d'IA à haut risque employés par l'administration française. Si ce décompte reste inférieur au nombre d'expérimentations que l'État aura lui-même revendiquées dans sa communication sur le plan « Notre IA », l'écart ne traduira pas un retard technique mais la persistance du régime décrit dans ces pages : des pilotes nombreux, une industrialisation rare, et aucune instance devant laquelle la différence doive être expliquée.

Le titre de cette chronique énonçait un art plutôt qu'un échec. Il faut le tenir jusqu'au bout. Ne rendre de comptes à personne n'est pas une défaillance de l'administration qui pilote, c'est la propriété qui rend le pilote préférable à tout le reste. Tant que cette propriété n'est pas retirée, il n'y a aucune raison d'attendre que les pilotes cessent de proliférer, et le prochain Outlook de l'OCDE mesurera les mêmes écarts avec de meilleurs instruments.

Note méthodologique

Les chiffres du rapport de l'OCDE, le registre néerlandais, le cadre du code des relations entre le public et l'administration, le rapport de la Défenseure des droits de novembre 2024, l'étude du Conseil d'État de 2019 et les références académiques ont été vérifiés en source primaire. Trois réserves. Le brief de départ avançait qu'un tiers seulement des pays analysant l'usage réel des services, chiffre qui n'a pas été retrouvé dans le texte accessible et qui a donc été écarté. Le décompte de 1 245 algorithmes et 289 organismes provient d'Algorithm Audit et non du ministère néerlandais, qui communiquait antérieurement sur un jalon inférieur, et il est ici attribué explicitement. Le report des échéances du règlement européen par le paquet Digital Omnibus est attesté par la Commission mais doit être confirmé sur le texte consolidé publié au Journal officiel de l'Union européenne avant toute réutilisation. Deux arbitrages éditoriaux. Le concept d'intéressement d'Akrich, Callon et Latour, proposé par le brief, a été écarté : leurs textes de 1988 distinguent bien l'invention de l'innovation, mais ne théorisent pas le blocage au stade pilote, et les mobiliser aurait constitué un contresens. La lecture par la commensuration, employée dans une chronique antérieure sur le rapport conjoint des inspections, a été délaissée au profit de la redevabilité relationnelle, afin de déplacer la démonstration de la mesure vers l'instance. Une ambiguïté reste ouverte : dans une autre publication de 2026, l'OCDE range la France parmi les pays disposant d'un inventaire national d'algorithmes publics, ce que l'Outlook ne recoupe pas lorsqu'il dénombre six registres ouverts. 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

Rapports institutionnels internationaux

OCDE, Digital Government Outlook 2026 : From Foundations to Transformational Impact, OECD Publishing, Paris, 15 juin 2026, https://www.oecd.org/en/publications/2026/06/digital-government-outlook_4585678e.html

OCDE, chapitre « Adopting and governing AI in government », Digital Government Outlook 2026, https://www.oecd.org/en/publications/digital-government-outlook_0496b2bc-en/full-report/adopting-and-governing-ai-in-government_7ef312a9.html

OCDE, chapitre « Strengthening digital public infrastructure and data governance », Digital Government Outlook 2026, https://www.oecd.org/en/publications/digital-government-outlook_0496b2bc-en/full-report/strengthening-digital-public-infrastructure-and-data-governance_2c7323c7.html

OCDE, Digital Government Outlook 2026 : France, country note, 15 juin 2026, https://www.oecd.org/en/publications/2026/06/digital-government-outlook-2026-country-notes_296a844f/france_b284b4e9.html

Registre néerlandais et contrôle externe

Ministerie van Binnenlandse Zaken en Koninkrijksrelaties, Algoritmeregister van de Nederlandse overheid, https://algoritmes.overheid.nl

Algorithm Audit, « Analysis Dutch Algorithm Register », https://algorithmaudit.eu/knowledge-platform/knowledge-base/analysis_dutch_algorithm_register/

Autoriteit Persoonsgegevens, « Algorithm registration in the Netherlands needs improvement », https://www.autoriteitpersoonsgegevens.nl/en/current/algorithm-registration-in-the-netherlands-needs-improvement

Algemene Rekenkamer, An Audit of 9 Algorithms used by the Dutch Government, 18 mai 2022, https://english.rekenkamer.nl/documents/2022/05/18/an-audit-of-9-algorithms-used-by-the-dutch-government

Droit et doctrine français

Code des relations entre le public et l'administration, articles L. 311-3-1, L. 312-1-3, R. 311-3-1-1 et R. 311-3-1-2 Etalab, Guide sur les algorithmes publics à l'usage des administrations, https://guides.etalab.gouv.fr/algorithmes/

Défenseure des droits, rapport sur les algorithmes et systèmes d'intelligence artificielle dans les services publics, novembre 2024 Ministère de l'Action et des Comptes publics, présentation du plan « Notre IA », 16 juin 2026, https://www.economie.gouv.fr

Cadre européen Règlement

(UE) 2024/1689 du 13 juin 2024 établissant des règles harmonisées concernant l'intelligence artificielle, articles 26, 27, 49, 71, 111 et 113 Commission européenne, « AI Act », page de suivi réglementaire, https://digital-strategy.ec.europa.eu/en/policies/regulatory-framework-ai (calendrier révisé à vérifier sur le texte consolidé avant publication)

Parallèle historique

Conseil d'État, Les expérimentations : comment innover dans la conduite des politiques publiques ?, étude remise au Premier ministre, 3 octobre 2019, https://www.conseil-etat.fr/actualites/ameliorer-et-developper-les-experimentations-pour-des-politiques-publiques-plus-efficaces-et-innovantes

Constitution du 4 octobre 1958, articles 37-1 et 72 alinéa 4 ; lois organiques du 1er août 2003 et du 19 avril 2021

Cadres théoriques

Mark Bovens, « Analysing and Assessing Accountability : A Conceptual Framework », European Law Journal, vol. 13, n° 4, 2007, p. 447-468, DOI 10.1111/j.1468-0386.2007.00378.x

Mark Bovens, « Two Concepts of Accountability : Accountability as a Virtue and as a Mechanism », West European Politics, vol. 33, n° 5, 2010, p. 946-967, DOI 10.1080/01402382.2010.486119

Daniel A. Levinthal et James G. March, « The Myopia of Learning », Strategic Management Journal, vol. 14, 1993, p. 95-112, DOI 10.1002/smj.4250141009 James G. March, « Exploration and Exploitation in Organizational Learning », Organization Science, vol. 2, n° 1, 1991, p. 71-87, DOI 10.1287/orsc.2.1.71

Abhishek Bhatia, Rahul Matthan, Tarun Khanna et Satchit Balsari, « Regulatory Sandboxes : A Cure for mHealth Pilotitis ? », Journal of Medical Internet Research, 15 septembre 2020, DOI 10.2196/21276