Le ministère de l'Économie et des Finances a adopté l'intelligence artificielle (IA) depuis 2015 pour optimiser ses processus et améliorer ses services publics. Récemment, la Cour des comptes a publié un rapport détaillé sur les gains apportés par cette technologie innovante, tout en soulignant la nécessité de structurer davantage son pilotage. Ce rapport met en lumière les défis et les opportunités de l'IA dans les politiques publiques, offrant des pistes pour bâtir une IA de confiance au sein du ministère.

Une Révolution Numérique au Cœur de l'Action Publique

L'Essor de l'IA au Sein du Ministère

Fin 2023, le ministère de l'Économie, des Finances et de la Souveraineté Industrielle et Numérique (MEFSIN) étudiait, développait ou exploitait pas moins de 35 systèmes d'IA. Parmi eux, 13 étaient déjà déployés et opérationnels, 8 en cours de développement et 14 en phase d'étude de faisabilité. Cette diversité témoigne de l'ambition du ministère à intégrer l'IA dans ses différentes directions et services.

Des Économies Substantielles, mais des Objectifs Ambitieux

Selon le bilan de la Cour des comptes, les projets d'IA ont généré plus de 20 millions d'euros d'économies annuelles en 2022. Bien que significatif, ce montant reste nettement inférieur aux 46,6 millions d'euros initialement attendus. Cet écart s'explique notamment par un suivi incomplet de certains projets, ainsi que par des hypothèses budgétaires trop optimistes.

Une Intégration Inégale de l'IA au Sein du Ministère

L'IA n'est pas encore uniformément déployée dans les différentes directions du MEFSIN. Certaines, comme la Direction Générale du Trésor, n'ont pas encore de projets IA, malgré le potentiel de cette technologie dans des domaines tels que la modélisation et la prévision économique.

Des Domaines d'Application Diversifiés

Les systèmes d'IA recensés couvrent un large éventail de domaines, allant de la fiscalité aux contrôles douaniers, en passant par la lutte contre le blanchiment, la statistique publique, le droit de la consommation, les aides aux entreprises, la sécurité économique, le contrôle réglementaire de la dépense publique ou encore les relations avec les fournisseurs de l'État.

Des Investissements Concentrés sur Quelques Projets Phares

Selon la Cour des comptes, les coûts de développement des 35 systèmes d'IA s'élèvent à 66,3 millions d'euros, dont 30,2 millions d'euros soutenus par le Fonds de Transformation de l'Action Publique (FTAP). Trois directions se démarquent : la Direction Générale des Finances Publiques (DGFiP) et l'Agence pour l'Informatique Financière de l'État (AIFE) représentent à elles seules 96% des investissements de développement.

Des Résultats Mitigés et des Hypothèses Optimistes

L'écart entre les économies prévues et réalisées s'explique principalement par un suivi incomplet des projets, notamment pour le programme "Foncier Innovant". Pour le projet "Ciblage de la Fraude et Valorisation des Requêtes" (CFVR), bien que les jalons opérationnels soient détaillés, aucune explication n'est fournie sur l'écart entre les économies prévues (27,8 millions d'euros) et celles réalisées (16,3 millions d'euros). De plus, certaines hypothèses budgétaires de la DGFiP, comme le coût moyen des équivalents temps plein (ETP) économisés, se sont avérées surestimées.

Vers une IA Publique de Confiance

Bien que le MEFSIN ait mis en place des mesures pour sécuriser les compétences internes et protéger les données personnelles, les préoccupations éthiques, les effets sur les ressources humaines et le coût environnemental de l'IA restent insuffisamment maîtrisés. La Cour des comptes recommande la création d'une instance de pilotage ministérielle pour assurer une "IA de confiance" au sein du MEFSIN. Cette instance établirait des critères pour garantir la transparence, l'équité, la sécurité et la durabilité des systèmes d'IA. Elle permettrait également d'anticiper l'évolution des métiers et de promouvoir une utilisation responsable et frugale de l'IA dans l'administration.De plus, la Cour préconise la création d'un incubateur IA au sein du ministère, avec l'aide de la Direction Interministérielle du Numérique (Dinum), afin d'apporter un soutien technique aux directions dont les moyens de data science sont limités.