La Stratégie Nationale pour l’Intelligence Artificielle et ses implications pour les collectivités territoriales

Tendances principales

Adoption croissante de l’IA dans les services publics locaux, développement de plateformes nationales de données pour l’IA, renforcement de la formation des agents territoriaux aux outils numériques et à l’IA, émergence de nouveaux cadres éthiques et réglementaires pour l’usage de l’IA.

Enjeux identifiés

Adaptation des compétences des agents territoriaux, sécurisation des données sensibles utilisées par les algorithmes, financement des projets IA dans les collectivités, maintien de l’équité et de l’accès aux services publics face à la digitalisation, définition d’une gouvernance locale adaptée à l’IA.

Décryptage complet

Le présent document analyse la Stratégie Nationale pour l’Intelligence Artificielle (SNIA) telle que présentée par le gouvernement français, en se concentrant sur ses implications directes et indirectes pour les collectivités territoriales. La SNIA vise à faire de la France un leader mondial en matière d’IA, en s’appuyant sur des axes stratégiques tels que la recherche, la formation, le développement économique et l’éthique. Pour les collectivités, cela se traduit par de nouvelles opportunités d’optimisation des services publics (gestion des déchets, transports, urbanisme), mais aussi par des défis liés à la transformation des métiers, à la cybersécurité des données et à la nécessité d’une montée en compétence des agents. La jurisprudence récente sur la protection des données personnelles (RGPD) et la mise en œuvre de projets IA nécessitent une vigilance accrue quant au cadre légal et éthique. Les politiques de décentralisation, en conférant plus de compétences aux échelons locaux, accentuent le rôle des collectivités dans l’appropriation et le déploiement de ces technologies. La gouvernance locale doit ainsi intégrer ces nouvelles dimensions pour une prise de décision éclairée et une gestion efficiente des ressources. Les communes, départements et régions sont appelés à adapter leurs stratégies et leurs outils pour tirer parti des bénéfices de l’IA tout en maîtrisant ses risques.

Régions concernées

Toutes les régions françaises, avec des initiatives potentiellement plus marquées dans les métropoles et les collectivités pionnières en matière de transformation numérique.

Actions mises en œuvre

Déploiement d’outils d’IA pour l’optimisation de la gestion urbaine (ex: gestion du trafic, éclairage public), mise en place de chatbots pour l’information citoyenne, développement d’algorithmes pour l’aide à la décision en matière d’aménagement du territoire, lancement de programmes de formation continue pour les agents.

Perspectives à court et moyen terme

À court terme, une phase d’expérimentation et d’acculturation à l’IA dans les collectivités. À moyen terme, une intégration plus systématique de l’IA dans les processus administratifs et opérationnels, potentiellement portée par des groupements de collectivités ou des plateformes mutualisées. Une jurisprudence plus fournie sur les cas d’usage de l’IA dans le secteur public est attendue.

Impact attendu

Potentiel d’amélioration de l’efficience des services publics, optimisation des coûts de fonctionnement, amélioration de l’expérience citoyenne. Risques de fracture numérique, d’accélération des inégalités si l’accès à la technologie n’est pas universel, d’erreurs algorithmiques avec des conséquences potentiellement lourdes.

Exemples et références

La ville de Paris a lancé en 2023 une démarche visant à identifier des cas d’usage de l’IA pour améliorer la qualité de vie des Parisiens, notamment dans les domaines de la mobilité et de la gestion des déchets. Ce projet s’inscrit dans une démarche plus large de ‘smart city’ et de transformation numérique des services municipaux.