« Notre IA », la doctrine après l'usage

Ce que le plan annonce et ce qu'il avoue

Le 16 juin 2026, à la veille de VivaTech, David Amiel, ministre de l'Action et des Comptes publics, a présenté à Bercy devant quatre cents agents le plan « Notre IA », que le dossier de presse de la DINUM qualifie de « premier plan systémique pour une IA utile, humaine et souveraine dans les services publics ». Le dispositif central est la généralisation de « l'Assistant », un agent conversationnel fondé sur le modèle Mistral Medium 3 et hébergé chez Outscale (filiale de Dassault Systèmes, qualifiée SecNumCloud), à un peu plus d'un million d'agents de la fonction publique d'État sur les 2,6 millions que compte le périmètre. L'outil est intégré à LaSuite numérique et accessible aux adresses en .gouv.fr.

Le plan fait suite à un pilote de dix mois conduit auprès de 10 000 agents dans six ministères (Justice, Finances, Éducation nationale, Culture, Enseignement supérieur et Recherche, Services du Premier ministre). Son coût de généralisation est annoncé à 750 000 euros (le cabinet du ministre évoquant « environ 700 000 euros au total » dans le briefing presse). L'enveloppe s'inscrit dans un effort plus large de 655 millions d'euros d'investissements en infrastructures annoncé par le Premier ministre Sébastien Lecornu. Au-delà de l'Assistant, le plan déploie une série d'outils : « Transcripts » pour la retranscription audio, « DiploIA » pour la traduction en 64 langues, « Langage Clair » pour la reformulation des courriers de la DGFiP, « Visio » (déjà utilisé par plus de 200 000 agents) avec génération de comptes rendus. La gouvernance est réorganisée : la DINUM devient ARIANE (Autorité référente pour l'intelligence artificielle et le numérique de l'État), la DITP devient Direction des services publics, un nouveau directeur, Walter Arnaud, prend ses fonctions le 24 juin 2026.

La vitrine est imposante. Mais une phrase du dossier de presse mérite qu'on s'y arrête. Le texte justifie la généralisation en ces termes : « De nombreux agents ont déjà recours à des outils grand public (…). Cette situation révèle un besoin réel, mais aussi un risque : celui de voir se développer une ‹ IA clandestine ›. » L'aveu est enfoui dans le vocabulaire de la maîtrise. Il dit pourtant l'essentiel : l'État ne déploie pas un outil parce qu'il a démontré sa valeur transformatrice, il le déploie parce qu'un usage parallèle incontrôlé menace sa propre doctrine de sécurité.

Les chiffres qui documentent la perte de contrôle

L'évaluation du pilote, conduite par l'équipe Sciences comportementales de la DITP avec un consortium associant LaborIA/Inria, le Laboratoire Fabrique de Pensée Critique de l'INSA Rennes et le LISIS/CNRS, fournit des résultats encourageants sur l'outil lui-même. Les agents testeurs sont majoritairement satisfaits, les gains de temps mesurés sur les tâches de rédaction et de synthèse sont significatifs, la qualité des productions évaluée en aveugle progresse.

Les résultats du pilote « l'Assistant » (DITP, juin 2026)

L'évaluation a mobilisé plusieurs milliers de réponses par questionnaire, une vingtaine d'entretiens individuels et trois focus groups réunissant 33 agents, dans six ministères pendant dix mois. Parmi les résultats : 75 % des testeurs jugent l'outil utile, 65 % le recommanderaient à un collègue, 56 % déclarent avoir réduit leur recours à des outils non souverains. Les gains de temps mesurés atteignent 12 % sur les tâches de rédaction et 16 % sur la synthèse documentaire. La qualité des productions a été évaluée supérieure dans les tests en aveugle. Le nom « l'Assistant » a été choisi par consultation auprès de 3 400 agents, avec 55,3 % des premiers choix.

Mais ce n'est pas l'évaluation du pilote qui fonde véritablement la décision de généralisation. C'est une enquête distincte, conduite entre janvier et avril 2026 auprès d'environ 2 000 agents de neuf administrations. Ses conclusions sont sans ambiguïté : 89 % des agents interrogés utilisent déjà l'IA dans leur travail, et 55 % recourent à des outils non validés par leur administration. Le même échantillon indique que 83 % ont une image positive de l'IA et que 80 % souhaitent un déploiement plus large. Deux chiffres, cependant, contrebalancent cet optimisme : seulement 38 % des agents déclarent avoir été associés au déploiement, et 31 % avoir été formés par leur employeur.

La lecture croisée de ces deux jeux de données dessine une séquence que le discours officiel ne nomme pas. L'État n'est pas en avance sur ses agents. Il est en retard sur eux. La formule de David Amiel, reprise par plusieurs sources, résume involontairement cette position : « soit on boit la tasse, soit on surfe sur la vague ». La métaphore dit exactement ce qu'elle ne voudrait pas dire. On ne surfe que sur une vague qui existe déjà.

Quand le contrôle arrive après l'autonomie

Ce décalage entre l'usage réel des agents et la réponse institutionnelle n'est pas un accident de calendrier. Il décrit un mécanisme que la sociologie des organisations a identifié et formalisé.

Quand 55 % des agents d'un ministère utilisent un outil non validé, ils ne commettent pas simplement une infraction. Ils produisent des règles d'usage, des conventions de partage, des critères de qualité, des circuits d'entraide informels. Ils construisent, à côté du système d'information officiel, un système parallèle doté de ses propres normes. Ce phénomène a un nom précis dans la théorie de la régulation sociale formulée par Jean-Daniel Reynaud.

La théorie de la régulation sociale (Jean-Daniel Reynaud, 1989)

Dans Les règles du jeu. L'action collective et la régulation sociale (Armand Colin, 1989, 3e éd. 1997), le sociologue Jean-Daniel Reynaud distingue trois formes de régulation dans les organisations. La régulation de contrôle désigne les règles imposées par la direction ou l'institution, généralement formalisées et produites en dehors des groupes professionnels qui les appliquent. La régulation autonome désigne les règles que les acteurs créent eux-mêmes pour organiser leur travail, souvent informelles, parfois en tension avec les règles officielles. La régulation conjointe désigne le compromis issu de la rencontre des deux premières, un cadre négocié que Reynaud définit comme « non pas un équilibre (…) mais des règles de fonctionnement acceptables, fruit d'initiatives, de répliques, de négociations et d'arbitrages ». Gilbert de Terssac a prolongé ce cadre en montrant que toute organisation repose sur un « travail d'organisation » permanent, processus d'échange négocié par lequel les acteurs modifient et construisent leurs relations (La théorie de la régulation sociale de Jean-Daniel Reynaud, La Découverte, 2003).

Le shadow IA est une régulation autonome par excellence. Les agents, confrontés à une surcharge de travail et à l'absence d'outils institutionnels adaptés, adoptent ChatGPT, Copilot ou d'autres solutions grand public. Ils ne le font pas par indiscipline. Ils le font parce que le cadre officiel ne leur offre rien, ou rien d'aussi immédiat. Comme l'écrivait Reynaud, l'informel n'est pas tourné contre le formel. Il possède une « valeur régulatrice » en tant qu'affirmation d'une capacité à produire ses propres solutions là où l'institution n'en fournit pas.

Le plan « Notre IA » constitue alors une tentative classique de régulation de contrôle visant à réabsorber cette régulation autonome. Non pas en interdisant les outils non validés (l'interdiction crée le contournement, enseignement constant de la littérature sur le shadow IT), mais en proposant un substitut officiel, sécurisé et souverain. Denis Segrestin, appliquant le cadre de Reynaud aux progiciels de gestion intégrés, avait montré que les ERP, conçus comme un « contrôle programmé » par le centre, étaient appropriés par les acteurs « tantôt pour les contourner, tantôt pour les infléchir ou les utiliser à leur avantage » (in de Terssac, 2003). La recherche de Carine Khalil et Aurélie Dudézert (Systèmes d'information & management, 2014/1) a confirmé, à partir d'un cas à la SNCF, que l'implémentation de systèmes centralisés engendre de nouvelles règles d'autonomie et de contrôle qui « peuvent toutefois coexister, se contredire voire bloquer l'action ».

La question décisive pour « Notre IA » est donc celle du passage à la régulation conjointe. L'outil officiel ne s'imposera durablement que si les agents y trouvent une valeur au moins équivalente à celle des solutions qu'ils utilisaient déjà, et si l'institution négocie avec eux les conditions de cet usage plutôt que de les leur imposer. Le volet « dialogue social » du plan, qui prend la forme d'un accord-cadre dont la négociation a été ouverte le 16 avril 2026 et dont les premières discussions de fond se sont tenues le 18 juin, est précisément le lieu où pourrait se jouer ce passage. Mais les organisations syndicales pointent un séquençage révélateur : l'UNSA demande de « garantir la prééminence de l'humain », la CGT exige « pas de déploiement de l'IA sans penser la finalité », la CFDT attend que la table de négociation soit « un espace de co-construction réel et pas une chambre d'enregistrement ». L'annonce de la généralisation est intervenue deux jours avant les premières discussions de fond. La régulation de contrôle a, pour l'instant, précédé la régulation conjointe.

Le BYOD, précédent d'une même séquence

Ce schéma n'est pas inédit dans l'administration française. Il reproduit, à quinze ans d'intervalle, la trajectoire qu'avait suivie le phénomène du BYOD (Bring Your Own Device), l'usage de terminaux personnels sur le lieu de travail.

Au début des années 2010, les agents publics avaient spontanément commencé à utiliser leurs smartphones et tablettes personnels pour consulter leurs courriels professionnels et accéder aux applications métier. L'adoption était massive, silencieuse et non encadrée. En octobre 2012, aux Assises de la sécurité de Monaco, le directeur général de l'ANSSI Patrick Pailloux avait exprimé une position tranchante : « Il faut entrer en résistance contre la liberté totale dans l'usage des technologies de l'information. (…) La sécurité c'est aussi avoir le courage de dire non. » L'ANSSI avait publié en mai 2013 une note technique jugeant « illusoire » d'atteindre un haut niveau de sécurité avec un terminal ordinaire et recommandant des terminaux professionnels dédiés.

La suite est connue. L'administration n'est pas revenue aux téléphones à clapet. Elle a progressivement adopté des modèles de gestion maîtrisée (CYOD, COPE, solutions de gestion des terminaux mobiles), c'est-à-dire qu'elle a construit un cadre institutionnel autour d'un usage qu'elle n'avait pas initié. La régulation de contrôle a fini par absorber la régulation autonome, non en l'interdisant mais en la canalisant dans une infrastructure officielle.

La proximité structurelle avec le shadow IA est frappante. Dans les deux cas, les agents ont adopté une technologie avant que l'institution ne leur propose une alternative. Dans les deux cas, la première réaction de l'État a été la mise en garde sécuritaire (le CERT-FR de l'ANSSI a publié le 13 avril 2026 un bulletin proscrivant les assistants personnels autonomes sur les postes de travail, le mot « proscrire » étant employé pour la première fois par l'agence à propos d'une catégorie technologique en pleine adoption). Dans les deux cas, la réponse opérationnelle a été la substitution par un outil officiel plutôt que l'interdiction pure. La différence tient à l'échelle et à la vitesse : le BYOD avait mis trois à quatre ans à susciter une réponse institutionnelle, le shadow IA en a mis moins de deux.

Une souveraineté sous conditions

La troisième tension du plan « Notre IA » porte sur la nature même de la souveraineté revendiquée. L'outil est présenté comme « souverain » parce qu'il repose sur un modèle développé par une entreprise française et hébergé sur une infrastructure qualifiée en France. La réalité capitalistique de Mistral AI nuance cette qualification.

L'actionnariat de Mistral AI (série C, septembre 2025)

Lors de sa série C de 1,7 milliard d'euros annoncée le 9 septembre 2025, Mistral AI a été valorisée 11,7 milliards d'euros. Le néerlandais ASML est devenu premier actionnaire externe avec un investissement de 1,3 milliard d'euros et environ 11 % du capital. Les autres investisseurs significatifs incluent DST Global, Andreessen Horowitz, General Catalyst, Index Ventures, Lightspeed et NVIDIA. Bpifrance est présent au capital. Les fondateurs (Arthur Mensch, Guillaume Lample, Timothée Lacroix) conservent le contrôle opérationnel. L'entreprise a levé environ 3,7 milliards de dollars depuis sa création en 2023.

L'État est lucide sur cette fragilité. Le dossier de presse concède qu'il « ne peut pas interdire le rachat dans une démocratie libérale » et mise sur une architecture dite « multiprise », conçue pour permettre de « débrancher » un modèle et d'en substituer un autre. Cette réversibilité architecturale est la véritable garantie de souveraineté, davantage que la nationalité du fournisseur. Mais elle suppose deux conditions que le plan ne détaille pas : que les interfaces soient effectivement standardisées entre modèles (ce que l'hétérogénéité actuelle des API ne garantit pas), et que des alternatives crédibles existent le jour où le débranchement serait nécessaire.

Par ailleurs, aucun mécanisme parlementaire dédié n'est prévu pour contrôler les modèles d'IA déployés dans l'administration. Le plan crée un comité scientifique et éthique au sein d'ARIANE, mais sa composition et ses pouvoirs restent à préciser. Le paradoxe est net : l'État investit dans la souveraineté de l'outil tout en laissant indéterminée la souveraineté du contrôle sur cet outil.

Le test de la régulation conjointe

La lecture par la théorie de la régulation sociale invite à formuler le problème autrement que ne le fait le discours officiel. La question n'est pas de savoir si « Notre IA » est un bon plan. Elle est de savoir si la doctrine arrivée après l'usage parviendra à produire autre chose qu'une régulation de contrôle solitaire, c'est-à-dire si elle atteindra une régulation conjointe où l'institution et ses agents construisent ensemble les conditions d'un usage durable.

Deux indicateurs observables permettront de trancher. Le premier est le contenu de l'accord-cadre sur l'IA dans la fonction publique, dont la signature est visée à l'automne 2026. Si cet accord contient des clauses contraignantes sur la formation des agents (au-delà des 31 % actuellement formés par leur employeur), sur l'interdiction d'utiliser les données d'usage à des fins d'évaluation individuelle, et sur la réversibilité effective des modèles, il signalera l'émergence d'une régulation conjointe. Si le texte se borne à des engagements de principe non opposables, la régulation de contrôle restera solitaire, et le shadow IA persistera sous d'autres formes.

Le second indicateur est le taux d'usage actif de l'Assistant à douze mois (juin 2027). Le chiffre d'un million d'agents mesure l'éligibilité, pas l'adoption. Le pilote affichait 56 % de réduction du recours aux outils non souverains. Ce pourcentage, rapporté à l'ensemble du périmètre, dira si la substitution fonctionne à l'échelle ou si elle reste un effet de sélection propre aux volontaires du pilote.

Le parallèle avec le BYOD suggère que la substitution finira par fonctionner, mais lentement, et moins par la qualité de l'outil que par la contrainte progressive de l'infrastructure. Ce que le cadre de Reynaud ajoute, c'est que la durabilité de cette substitution dépendra moins de la qualité technique de l'Assistant que de la capacité de l'institution à reconnaître, dans l'usage autonome de ses agents, autre chose qu'une menace à contrôler.

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Note méthodologique

Cet article s'appuie principalement sur le dossier de presse du plan « Notre IA » publié par la DINUM le 16 juin 2026, sur l'évaluation du pilote publiée par la DITP, et sur la couverture de la Banque des Territoires/Localtis, du Journal du Net et de ChannelNews. Les données de l'enquête auprès de 2 000 agents sont citées telles que rapportées par le dossier de presse et la Banque des Territoires, la méthodologie complète de cette enquête n'ayant pas été publiée séparément à la date de rédaction. Le coût de la généralisation oscille entre 700 000 et 750 000 euros selon les sources, l'écart tenant vraisemblablement au périmètre retenu (licences seules ou licences et puissance de calcul). Le nombre de ministères pilotes est donné à six dans les sources de juin 2026, alors que l'annonce initiale d'octobre 2025 en mentionnait huit. Le choix de Reynaud comme concept central, plutôt que la technology-in-practice d'Orlikowski ou la sociologie de la traduction de Callon, tient à la spécificité du mécanisme observé : ce qui se joue ici n'est pas d'abord un problème d'appropriation d'un outil, mais un conflit de règles entre un usage autonome installé et un contrôle institutionnel qui tente de le réabsorber. Les applications académiques citées (Segrestin sur les ERP, Khalil et Dudézert sur les systèmes de gestion des connaissances) portent sur des systèmes d'information antérieurs à l'IA générative. Le rapprochement avec le shadow IA est une analyse propre à cet article. La sphère Assurance Maladie (CNAM), qui dispose de son propre dispositif IA sur moteur Mistral, a été délibérément exclue du périmètre d'analyse pour éviter tout conflit d'intérêt.

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Sources

Sources primaires institutionnelles

DINUM, « Notre IA : une IA utile, humaine et souveraine pour les services publics », dossier de presse, 16 juin 2026 https://www.numerique.gouv.fr/documents/277/DP-Notre-IA_160626.pdf

DINUM, « Intelligence artificielle : IA utile, humaine, souveraine pour les services publics », communiqué de presse, 16 juin 2026 https://www.numerique.gouv.fr/sinformer/espace-presse/intelligence-artificielle-ia-utile-humaine-souveraine-services-publics/

DITP, « L'Assistant IA : bilan de l'expérimentation menée auprès des agents », juin 2026 https://www.modernisation.gouv.fr/publications/lassistant-ia-bilan-de-lexperimentation-menee-aupres-des-agents

ANSSI/CERT-FR, bulletin d'actualité CERTFR-2026-ACT-016, 13 avril 2026

Presse spécialisée

Banque des Territoires/Localtis, « Avec le plan ‹ Notre IA ›, l'État accélère sur le déploiement des outils et la gouvernance », 16 juin 2026 https://www.banquedesterritoires.fr/avec-le-plan-notre-ia-letat-accelere-sur-le-deploiement-des-outils-et-la-gouvernance

Journal du Net, « L'État va généraliser un agent conversationnel d'IA pour un million d'agents de la fonction publique de l'État », juin 2026 https://www.journaldunet.com/business/action-publique/1551469-l-etat-va-generaliser-un-agent-conversationnel-d-ia-pour-un-million-d-agents-de-la-fonction-publique-de-l-etat/

ChannelNews, « L'État français déploie Mistral AI auprès d'un million de fonctionnaires et inclut la souveraineté numérique dans les objectifs 2026-2029 de l'UGAP », juin 2026 https://www.channelnews.fr/letat-francais-deploie-mistral-ai-aupres-dun-million-de-fonctionnaires-et-inclut-la-souverainete-numerique-dans-les-objectifs-2026-2029-de-lugap-157317

PolitiqueMatin, « L'IA dans la fonction publique : l'État reprend-il réellement le contrôle ? », juin 2026 https://www.politiquematin.fr/lia-dans-la-fonction-publique-letat-reprend-il-reellement-le-controle

Developpez.com, « ASML devient le premier actionnaire de Mistral AI pour une valorisation totale de 11,7 milliards d'euros », septembre 2025 https://intelligence-artificielle.developpez.com/actu/375573/

Cadre théorique

Reynaud Jean-Daniel, Les règles du jeu. L'action collective et la régulation sociale, Armand Colin, 1989 (3e éd. 1997)

De Terssac Gilbert (dir.), La théorie de la régulation sociale de Jean-Daniel Reynaud, La Découverte, 2003

Segrestin Denis, « Les nouveaux horizons de la régulation en organisation : le cas des progiciels de gestion intégrés », in de Terssac (dir.), La théorie de la régulation sociale de Jean-Daniel Reynaud, La Découverte, 2003

Khalil Carine, Dudézert Aurélie, « Entre autonomie et contrôle : quelle régulation pour les systèmes de gestion des connaissances ? », Systèmes d'information & management, 2014/1, vol. 19

Parallèle historique

Pailloux Patrick, allocution aux Assises de la sécurité, Monaco, octobre 2012

ANSSI, « Recommandations de sécurité relatives aux ordiphones », note technique, mai 2013