Au huitième étage d’un immeuble de la rue de Rivoli, dans les bureaux sobres d’une direction de Bercy, une analyste fiscale a commencé à utiliser un modèle de langage open source il y a environ dix-huit mois. Pas de formation officielle. Pas de note de service. Elle avait téléchargé l’outil le soir sur son ordinateur personnel, l’avait testé sur des documents publics, et avait décidé de l’intégrer dans son travail quotidien. En quelques semaines, elle traitait deux fois plus de dossiers. Elle n’en a parlé à personne pendant longtemps. « Je ne voulais pas qu’on me le retire, » dit-elle, avec un sourire qui mélange la fierté et quelque chose d’un peu plus prudent.
Cette scène, ou une version proche, se reproduit dans les ministères, les préfectures, les directions départementales depuis deux ans. La fonction publique française, réputée pour sa résistance au changement et ses procédures sédimentées, est en train de vivre une transformation qui n’a pas été planifiée, pas vraiment autorisée, et qui produit des résultats que personne en haut de la hiérarchie ne sait très bien comment commenter. Selon une enquête menée en 2024, 58% des cadres du secteur public avouent avoir utilisé un outil d’IA générative dans leur travail — dont 40% sans l’accord formel de leur hiérarchie. Ce n’est pas une minorité d’innovateurs. C’est une pratique courante qui s’est installée avant que les instructions arrivent.
L’exemple le plus documenté de ce qui peut se passer quand l’IA est déployée sérieusement dans l’administration française, c’est le projet « Llamandement », développé à la Direction Générale des Finances Publiques. L’outil traite automatiquement les amendements parlementaires relatifs au budget — un travail qui exige de lire des centaines de pages de texte législatif dense, d’en extraire les implications fiscales, de produire des résumés exploitables pour les rapporteurs. Tâche longue, répétitive, qui mobilisait des équipes entières pendant les semaines de discussion budgétaire. Llamandement automatise jusqu’à 75% des étapes de traitement. Ce n’est pas une expérimentation en cours d’évaluation. Ça fonctionne.
Le paradoxe de la situation est que ces résultats existent, qu’ils sont mesurés, et que personne ne les crie sur les toits. Il y a une raison à ce silence prudent. L’administration française est assise sur 5,5 millions d’agents publics. Dire publiquement que l’IA triple la productivité sur certaines tâches, c’est ouvrir immédiatement la question des effectifs. Des syndicats, des élus, des directions des ressources humaines commencent à faire des calculs. Et les calculs sont politiquement inconfortables. Alors on parle de « transformation », d’« appui à l’agent », de « libération du temps pour les missions à forte valeur ajoutée ». On ne dit pas : la moitié du travail peut être fait par un modèle de langage.
Le gouvernement a néanmoins avancé un plan sérieux. La DINUM — Direction Interministérielle du Numérique — a annoncé le déploiement d’assistants IA sécurisés pour un million de fonctionnaires d’État, basés sur des modèles souverains comme ceux de Mistral AI, hébergés sur des infrastructures françaises pour éviter que les données administratives partent vers des serveurs américains ou chinois. C’est une décision cohérente avec la stratégie de souveraineté numérique que Paris défend depuis plusieurs années. Et c’est aussi, en pratique, un moyen de reprendre la main sur des usages qui se sont développés de façon incontrôlée. Mieux vaut encadrer ce qui existe déjà que prétendre l’ignorer.
Mais entre l’annonce du déploiement et la réalité sur le terrain, le chemin reste long. La fragmentation institutionnelle est le principal obstacle. Chaque ministère gère son déploiement de façon indépendante. Il n’existe pas de standard commun pour évaluer quels outils sont sécurisés, quels usages sont autorisés, comment former les agents, comment mesurer les résultats. Une direction qui voudrait déployer un outil demain devrait naviguer entre les règles de la CNIL, les politiques de sécurité de son système d’information, les avis du juriste interne, et l’approbation de son directeur de cabinet — sans garantie que la même décision sera prise dans la direction voisine. Ce n’est pas de la mauvaise volonté. C’est de la bureaucratie appliquée à la régulation de la bureaucratie, et ça prend du temps.
