TL;DR- En clair, sans détour comme toujours avec DeepDive
L’État promet d’accélérer sur l’IA en 2026, et c’est une bonne nouvelle… sur le papier.Le vrai problème ne vient pas de l’IA, mais des solutions bricolées en interne, pensées par des DSI pour des DSI, souvent inutilisables sur le terrain.Ces outils mal conçus poussent les agents vers le shadow IA (ChatGPT & co utilisés en douce), avec à la clé des risques massifs de fuite de données.Plus l’administration cherche à tout contrôler avec des IA “maison”, plus elle perd le contrôle réel des usages.La seule stratégie viable : adopter des produits d’IA éprouvés, sécurisés, gouvernés, avec un cadre clair et assumé.Interdire ne fonctionne pas. Former, outiller et expliquer, oui.L’IA n’est pas un projet technique, c’est un projet d’organisation et de culture.2026 peut être un vrai tournant… ou un énième épisode de bricolage numérique.
Il est vraiment temps que les services de l’état français se penche sur l’intelligence artificielle
Je suis certain que tu as déjà envoyé un mail à une agence de l’état et que tu as reçu une réponse laconique : « Votre demande est prise en compte, nous vous répondrons dans un délai de 3 à 5 semaines ! »
Comment peut-on encore accepter ce genre d’agissement en 2026 !!
l’intelligence artificielle n’est plus un gadget. Ce n’est plus un “POC” planqué dans un coin de la DSI, ni un hackathon annuel pour se donner bonne conscience. En 2026, l’État français promet d’accélérer sur l’IA, avec une ambition affichée : industrialiser les usages dans la fonction publique, améliorer le quotidien des agents et sécuriser les données. Enfin.
Mais derrière l’annonce, une vraie question se pose : va-t-on continuer à bricoler des IA internes mal pensées, ou adopter des produits éprouvés, fiables et gouvernés ? Spoiler : la seconde option est la seule qui tienne la route si l’on veut éviter le shadow IA et les fuites de données.
Dans cet article on met les pieds dans le plat. Pas de langue de bois. Pas d’IA “fait maison” pour flatter l’ego des DSI. On parle stratégie, sécurité, efficacité — et de ce que l’État doit réellement faire s’il veut passer un cap crédible.
Pourquoi la promesse “IA 2026” arrive (enfin) au bon moment
Pendant des années, l’administration a observé l’IA comme on regarde un train passer : avec curiosité, un peu de peur, et beaucoup d’hésitation. Résultat ?
- Des expérimentations isolées
- Des outils internes sous-dimensionnés
- Des agents livrés à eux-mêmes
En parallèle, le privé a avancé vite. Trop vite même, diront certains. Mais il a appris une chose essentielle : on ne déploie pas l’IA à l’échelle avec des bouts de ficelle.
La promesse gouvernementale pour 2026 marque une rupture de discours :
- L’IA n’est plus “expérimentale”
- Elle devient un outil de travail quotidien
- Elle doit être encadrée, sécurisée et utile
Sur le papier, c’est exactement ce qu’il fallait dire. Dans la réalité, tout dépendra des choix technologiques.
Le problème n°1 : des IA pensées par des DSI… pour des DSI
C’est là que le bât blesse. Historiquement, dans l’administration comme ailleurs, les outils numériques sont conçus par des profils très techniques, souvent brillants, mais déconnectés des usages terrain.
Avec l’IA, ce travers devient dangereux.
Quand la DSI veut “sa” propre IA
On a vu émerger :
- des chatbots internes peu performants
- des modèles “souverains” sous-entraînés
- des interfaces lourdes, peu ergonomiques
Le tout avec un argument massue : “au moins, c’est chez nous”.
Sauf que sécurité ≠ efficacité, et surtout sécurité ≠ inutilisabilité.
Résultat prévisible :
👉 Les agents testent.
👉 Les agents comparent.
👉 Les agents retournent vers des outils grand public… en douce.
Le shadow IA : le vrai sujet que l’État ne peut plus ignorer
Le shadow IT existait déjà. Le shadow IA est pire.
C’est quoi, concrètement, le shadow IA ?
C’est quand :
- un agent colle un texte sensible dans une IA grand public
- un service utilise un outil non validé pour gagner du temps
- une donnée confidentielle sort du périmètre de sécurité officiel
Pas par malveillance. Par pragmatisme.
Quand l’outil officiel est lent, limité ou inutilisable, l’humain s’adapte. Toujours.
Pourquoi les solutions bricolées aggravent le problème
Plus l’outil institutionnel est :
- lent
- imprécis
- mal intégré
… plus il pousse les agents à chercher ailleurs.
C’est un paradoxe cruel :
👉 en voulant “tout maîtriser”, on perd le contrôle.
Fuite de données : un risque structurel, pas un accident
On aime parler de “cyberattaques”. Mais la majorité des fuites de données liées à l’IA ne viennent pas de hackers. Elles viennent :
- d’un copier-coller malheureux
- d’un prompt trop bavard
- d’un outil mal choisi
Dans une administration, les données sont :
- personnelles
- parfois sensibles
- souvent critiques
Les exposer via des outils non gouvernés, c’est ouvrir la porte à des risques juridiques, éthiques et politiques.
Et soyons honnêtes : le RGPD ne pardonne pas l’improvisation.
Sécurité, conformité, gouvernance : le trio indissociable
Parler d’IA dans le public sans parler de gouvernance, c’est comme parler de voiture sans freins.
Ce que l’État doit absolument mettre en place
- Un cadre clair d’outils autorisés
- Des règles d’usage simples et compréhensibles
- Une traçabilité des usages IA
- Une formation minimale des agents
Pas besoin de 300 pages de documentation.
Besoin de clarté et de cohérence.
La vraie rupture : adopter des produits IA éprouvés
C’est là que le discours doit changer radicalement.
Non, utiliser un produit IA éprouvé n’est pas :
- abandonner la souveraineté
- vendre ses données
- renoncer au contrôle
C’est choisir un outil mature, audité, documenté, maintenu, et sécurisé.
Ce qu’est un “bon” produit IA pour le public
Un outil IA crédible pour l’administration, c’est :
- une architecture sécurisée
- des garanties contractuelles sur les données
- une interopérabilité avec les systèmes existants
- une évolution continue du modèle
Bref : tout ce que les solutions bricolées n’offrent pas.
Industrialiser l’IA, ce n’est pas la démocratiser n’importe comment
Erreur fréquente : croire que “mettre de l’IA partout” suffit.
Industrialiser, ça veut dire :
- Déployer les bons outils, pas tous les outils
- Adapter l’IA aux métiers, pas l’inverse
- Accompagner le changement, humainement
Un agent bien équipé, c’est :
- moins de tâches répétitives
- plus de temps pour l’analyse
- moins d’erreurs
- plus de satisfaction au travail
Et oui, ça a aussi un impact politique. Un service public plus efficace, ça se voit.
Former plutôt que surveiller : le changement culturel indispensable
Interdire ne fonctionne pas.
Bloquer ne fonctionne pas.
Former fonctionne.
Quand un agent comprend :
- ce qu’il peut faire avec l’IA
- ce qu’il ne doit pas faire
- pourquoi certaines règles existent
… il devient un allié, pas un risque.
C’est exactement l’approche que l’on défend chez DeepDive, portée par l’expérience terrain d’André Gentit : pédagogie, pragmatisme, et zéro bullshit technologique.
Ce que l’État a à gagner à arrêter de bricoler
Si la promesse 2026 est tenue, les bénéfices sont énormes :
- Réduction massive du shadow IA
- Diminution des risques de fuite de données
- Gain de productivité réel
- Image modernisée de la fonction publique
- Agents plus sereins, mieux équipés
Mais à une condition : accepter que l’IA n’est pas un projet DSI, c’est un projet d’organisation.
Conclusion : 2026 peut être un tournant… ou un énième rendez-vous manqué
L’État a aujourd’hui une occasion rare :
👉 sortir de l’expérimentation permanente
👉 assumer des choix technologiques matures
👉 faire confiance à des solutions éprouvées
Continuer à bricoler des IA internes sous-performantes, c’est :
- nourrir le shadow IA
- exposer les données
- fatiguer les agents
Passer à des produits fiables, gouvernés et bien intégrés, c’est :
- reprendre le contrôle
- sécuriser l’innovation
- moderniser réellement l’action publique
2026 arrive vite.
Cette fois, il ne faudra pas se contenter de promettre.
Et si tu veux aller plus loin, tu connais la maison : DeepDive, là où l’IA est pensée pour être utile, compréhensible… et réellement maîtrisée.
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