Collectivités locales : Stratégie d'acculturation à l'Intelligence Artificielle (IA) – Exemple de plan d'action

L'intelligence artificielle s'impose désormais dans les agendas des collectivités locales : selon le rapport de la délégation aux collectivités territoriales du Sénat (2024), plus de 60 % des intercommunalités de plus de 50 000 habitants ont engagé ou envisagent d'engager un projet d'acculturation à l'IA d'ici 2026. Pourtant, l'absence de méthode structurée reste le principal frein au passage à l'acte — bien avant le manque de budget ou de compétences techniques.

Comment construire une stratégie d'acculturation à l'IA qui ne reste pas lettre morte après le premier atelier de sensibilisation ? Pourquoi les collectivités qui ont lancé des projets pilotes en 2022-2023 n'ont-elles généralisé leurs usages qu'à hauteur de 18 % (INET, 2024) ? Et comment faire des agents de la fonction publique territoriale des acteurs de cette transition plutôt que ses sujets passifs ? Cet article propose un plan d'action opérationnel sur douze mois, ancré dans les réalités de la FPT.

Sommaire

1. Pourquoi acculer les collectivités à l'IA

2. Principes directeurs de la stratégie

3. Phase 1 — Sensibilisation (T1)

4. Phase 2 — Formation et référents IA (T1)

5. Phase 3 — Services pilotes (T2)

6. Phase 4 — Gouvernance et cadre éthique (T2)

7. Phase 5 — Généralisation (T3-T4)

8. Recommandations complémentaires

9. Questions fréquentes sur l'IA en collectivité

10. Ce qu'il faut retenir pour passer à l'action

Pourquoi les collectivités locales doivent structurer leur acculturation à l'IA

Définition synthétique — L'acculturation à l'IA désigne le processus par lequel une organisation publique intègre progressivement les outils, les usages et la culture de l'intelligence artificielle, depuis la sensibilisation des agents jusqu'au déploiement opérationnel, dans le respect du RGPD et des recommandations de la CNIL.

Chiffres clés

• 60 % — des intercommunalités de plus de 50 000 habitants ont engagé ou envisagent un projet IA d'ici 2026 — source : Sénat, délégation aux collectivités territoriales, 2024

• 18 % — seulement des collectivités ayant conduit des pilotes IA en 2022-2023 ont généralisé leurs usages — source : INET/CNFPT, cartographie des métiers concernés par l'IA, 2024

• 40 % — des métiers territoriaux présentent un potentiel de transformation significatif par l'IA selon la cartographie INET 2024 — source : INET/CNFPT, 2024

• 1 an — durée recommandée pour un cycle complet d'acculturation, de la sensibilisation à la première généralisation — source : ANCT, Intelligence artificielle et territoires, 2021

Pour comprendre l'ampleur des transformations déjà en cours, le rapport sénatorial analysé dans notre dossier l'IA au cœur des territoires documente précisément les cas d'usage les plus prometteurs pour les services locaux.

Les enjeux d'une telle démarche sont au nombre de trois :

• Moderniser les services publics en accroissant l'efficacité et la réactivité des agents face aux demandes des usagers.

• Optimiser les ressources grâce à l'automatisation des tâches répétitives et à l'analyse de données pour améliorer la prise de décision.

• Renforcer l'attractivité du territoire en positionnant la collectivité comme un employeur et un acteur institutionnel à la hauteur des évolutions technologiques — une dimension directement liée à l'attractivité de la fonction publique territoriale, un enjeu de marque ?

Les principes directeurs d'une stratégie d'acculturation à l'IA

Une stratégie d'acculturation à l'IA solide repose sur quatre principes non négociables, qui conditionnent l'adhésion des agents et la pérennité des usages.

• Progressivité — une approche par étapes, de la sensibilisation à l'intégration complète, pour ne pas créer de rupture organisationnelle.

• Inclusivité — impliquer l'ensemble des agents, quel que soit leur niveau hiérarchique ou leur service, pour éviter la fracture numérique interne.

• Éthique et transparence — garantir un usage responsable, respectueux des données personnelles (RGPD) et des droits des citoyens, conformément aux recommandations de la CNIL.

• Adaptabilité — ajuster le plan en fonction des retours d'expérience et des évolutions technologiques, qui restent rapides dans ce domaine.

Ces principes doivent être formalisés dès le démarrage du projet, avant même la phase de sensibilisation. Ils constituent le socle de la charte éthique qui sera rédigée en phase 4.

Phase 1 — Sensibilisation et engagement (trimestre 1)

La première phase vise à démystifier l'IA auprès de l'ensemble des agents, en s'appuyant sur des formats courts et des exemples ancrés dans les métiers de la collectivité.

Les « Cafés IA » : un format éprouvé

Les sessions informelles dites « Cafés IA » — d'une à deux heures, animées par des experts internes ou externes — permettent de présenter des cas d'usage concrets : optimisation de la gestion des déchets, amélioration de la relation usager via des chatbots, analyse prédictive pour l'urbanisme. Le public prioritaire reste les cadres et responsables de service, vecteurs de diffusion vers leurs équipes.

Communication interne proactive

En parallèle, une communication interne structurée alimente la compréhension du projet : articles dans le bulletin interne, newsletters dédiées, vidéos courtes sur l'intranet. Le contenu doit mettre en avant les opportunités métier concrètes, pas les discours technologiques généraux. C'est aussi le moment de relayer les ressources disponibles sur intelligence artificielle collectivités pour alimenter la réflexion des équipes encadrantes.

Phase 2 — Formation et réseau de référents IA (trimestre 1)

La formation ciblée et la constitution d'un réseau de référents sont les deux leviers structurants du premier trimestre. Ils conditionnent la réussite de toutes les phases suivantes.

Constituer un réseau de référents IA

Identifier des agents volontaires, motivés par l'innovation et issus de différents services, pour constituer un groupe d'ambassadeurs. Leur programme de formation spécifique couvre les bases de l'IA, les enjeux éthiques, les aspects juridiques et les outils disponibles. Ces référents deviennent les relais de la stratégie au quotidien.

Modules de formation pour tous les agents

Quatre modules adaptés au niveau de chaque groupe :

• Introduction à l'IA : enjeux et opportunités pour la collectivité — pour tous les agents.

• Utilisation pratique de l'IA dans mes missions quotidiennes — exemples concrets adaptés à chaque métier (RH, finances, urbanisme, services techniques).

• IA et éthique : garantir un usage responsable — focus sur le RGPD, la transparence des algorithmes, la protection des données.

• IA et cybersécurité : identifier et prévenir les risques — en lien avec les enjeux de cloud souverain fonction publique.

Phase 3 — Expérimentations par des services pilotes (trimestre 2)

La phase pilote est le moment de vérité : elle permet de démontrer concrètement l'apport de l'IA dans le travail quotidien des agents, et de mesurer les gains réels avant toute généralisation.

Le dispositif « Vis ma vie avec l'IA »

Un consultant spécialisé accompagne les agents de deux à trois services pendant une période déterminée, en identifiant les tâches optimisables par l'IA : automatisation de la rédaction de courriers, aide à la décision, optimisation des plannings des agents techniques. Ce format d'immersion favorise l'appropriation sans forcer l'adoption.

Sélection et évaluation des projets pilotes

Choisir deux à trois services représentatifs de la diversité des activités (urbanisme, RH, services à la population, finances). Les projets potentiels incluent :

• Traitement automatique des demandes d'usagers via chatbot ou reconnaissance vocale.

• Optimisation des tournées de collecte des déchets par analyse de données.

• Aide à la décision pour l'attribution de subventions.

• Prédiction des besoins en personnel (départs à la retraite, remplacements).

L'évaluation doit être rigoureuse : gains de temps mesurés, satisfaction des agents et des usagers, économies réalisées, difficultés documentées. Ces données alimenteront directement la phase 5. À noter que l'IA transforme aussi profondément les processus de recrutement : pour aller plus loin, notre article sur la façon de révolutionnez vos recrutements détaille les outils disponibles pour les services RH.

Phase 4 — Gouvernance et cadre éthique (trimestre 2)

Parallèlement aux expérimentations, la collectivité doit construire le cadre légal et éthique qui encadrera tous les usages futurs de l'IA. Sans ce socle, le déploiement à grande échelle reste juridiquement fragile.

Collaboration avec le service informatique

Le service informatique définit la politique d'utilisation de l'IA : identification des outils et plateformes autorisés, règles strictes sur l'utilisation des données, procédures de validation des outils. Cette collaboration est indissociable des enjeux de numérique responsable collectivité, qui impose d'intégrer dès le départ les critères d'empreinte carbone et de sobriété numérique.

Rédaction de la charte éthique

Des ateliers réunissant experts en éthique, juristes en droit du numérique, représentants de la CNIL et représentants des agents permettent de formaliser les principes d'usage : transparence, responsabilité, non-discrimination, respect de la vie privée. La charte éthique constitue le document de référence pour tous les agents et doit être accessible sur l'intranet.

Phase 5 — Généralisation et intégration (trimestres 3 et 4)

La généralisation ne se décrète pas : elle résulte d'une évaluation honnête des pilotes et d'un déploiement progressif, service par service, avec un accompagnement continu.

Évaluation des pilotes et ajustements

Analyser en profondeur les bénéfices quantitatifs (temps, coûts) et qualitatifs (satisfaction, adoption), identifier les points de friction, recueillir les retours des agents et des usagers. Les modifications nécessaires aux outils et procédures doivent être apportées avant tout élargissement.

Déploiement et suivi continu

L'extension se fait par priorité de gain potentiel, avec un dispositif d'assistance technique et de formation continue. Un comité de suivi permanent évalue régulièrement l'impact de l'IA, propose des ajustements et veille au respect de la charte éthique. La veille technologique — notamment via la bibliothèque des projets IA d'Etalab — permet d'identifier de nouvelles opportunités. Les dynamiques en cours sont également documentées dans notre synthèse sur ia recrutement public, qui illustre comment les collectivités pionnières intègrent l'IA dans leurs processus RH.

Recommandations complémentaires pour maximiser l'impact

Au-delà du plan d'action structuré, quatre recommandations transversales conditionnent la réussite durable de la stratégie.

• Communication transparente vers les citoyens — informer régulièrement sur les usages de l'IA, les objectifs poursuivis et les garanties mises en place. La confiance des usagers est un actif à préserver.

• Collaboration inter-collectivités — échanger les bonnes pratiques et mutualiser les ressources avec d'autres collectivités engagées dans des démarches similaires, notamment via les réseaux d'Intercommunalités de France.

• Valorisation des compétences internes — encourager la montée en compétences des agents en matière d'IA et favoriser la mobilité interne vers les nouveaux profils numériques. Cela renforce directement l'attractivité employeur, en particulier pour les offres en emploi collectivité dans les filières numériques.

• Impact environnemental — intégrer l'empreinte carbone des solutions d'IA dès la phase de sélection, en priorisant les usages ayant un impact positif sur la transition écologique de la collectivité.

Questions fréquentes sur l'acculturation à l'IA en collectivité

Ce qu'il faut retenir pour passer à l'action

Une stratégie d'acculturation à l'IA réussie dans une collectivité locale n'est pas un projet informatique : c'est un projet de transformation organisationnelle et culturelle, qui mobilise agents, encadrement et élus sur douze mois minimum. Le plan en cinq phases décrit ici — sensibilisation, formation, expérimentation, gouvernance, généralisation — offre un cadre structuré, ajustable à la taille et aux ressources de chaque structure. Les collectivités qui avancent le plus vite sont celles qui ont commencé petit, documenté rigoureusement leurs pilotes, et impliqué leurs agents dès le premier jour.

L'IA n'est pas une solution clé en main : elle amplifie les organisations qui se sont préparées à l'accueillir. Poser les bases éthiques, former les référents et choisir les bons cas d'usage pilotes sont les trois décisions qui déterminent 80 % du résultat final. Le reste relève de l'exécution.

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Références : Sénat, délégation aux collectivités territoriales et à la décentralisation — L'Intelligence Artificielle dans l'univers des collectivités territoriales, 2024 · INET/CNFPT — Cartographie des métiers concernés par l'intelligence artificielle dans les collectivités, avril 2024 · Agence nationale de la cohésion des territoires (ANCT) — Intelligence artificielle et territoires, sélection bibliographique, 2021 · France urbaine — IA et développement économique territorial : premières démarches en vue d'une régulation raisonnée, 2023 · Etalab/DINUM — Bibliothèque des projets IA, mise à jour 2024 · Intercommunalités de France — Intelligence artificielle : les intercos prennent les devants, 2023 · Commission européenne — Règlement sur l'IA (AI Act), Journal officiel de l'UE, 2024.