Corrigé — Attaché territorial 2024 : note sur l’intelligence artificielle

Proposition de corrigé — non officielle. Concours externe d’attaché territorial, spécialité analyste, session 2024. La note répond à la commande du sujet officiel exclusivement à partir des quinze documents du dossier, dans leur contexte de 2023-2024. Retrouver les annales d’attaché territorial.

Note proposée

À l’attention de la directrice générale des services
Objet : les enjeux de l’intelligence artificielle pour les collectivités territoriales

L’intelligence artificielle (IA) désigne des systèmes capables, à partir de données et de modèles, de classer des informations, de reconnaître des formes, de produire des contenus ou de proposer des prévisions. Elle suscite un intérêt croissant dans les collectivités, y compris à Admiville, commune de 120 000 habitants déjà engagée dans la transformation numérique. Le dossier montre toutefois des projets locaux encore peu nombreux et des résultats inégaux. L’enjeu n’est pas de généraliser l’IA à tous les services, mais de savoir où elle améliore effectivement le service public, à quelles conditions et avec quelles garanties pour les habitants et les agents.

Des usages prometteurs, mais une utilité à démontrer

L’IA peut aider à traiter des tâches complexes et répétitives. Le classement de dossiers d’aides sociales, la recherche dans les délibérations, le tri de courriers ou l’orientation des demandes permettent d’accélérer l’accès à l’information. Dans le cas présenté par la Banque des Territoires, un outil repère les dossiers incomplets et extrait des informations de formulaires ou de courriers manuscrits ; l’agent conserve la vérification et la décision. À Plaisir, un assistant vocal répond aux questions simples sur les services municipaux et transfère les demandes qu’il ne sait pas traiter. La qualité de la base de connaissances et les essais auprès d’usagers aux voix et expressions diverses ont été déterminants. Ces exemples illustrent un possible gain de disponibilité des agents pour les situations qui demandent un échange humain.

L’environnement, les réseaux et l’aménagement offrent d’autres applications. Des systèmes analysent des images pour repérer des dépôts sauvages, aident à cibler la recherche de fuites d’eau ou produisent des données sur l’occupation des sols et les îlots de chaleur. Le dossier présente aussi des usages possibles pour le gaspillage alimentaire, la mobilité et la consommation d’énergie. Ils peuvent éclairer une décision publique ou mieux répartir les interventions, à condition que les données décrivent correctement le territoire et que les résultats soient vérifiés sur le terrain. L’exemple du réseau d’eau en Isère, qui concentre les recherches sur les secteurs les plus susceptibles de fuir, ne prouve pas qu’un même outil serait performant sur n’importe quel réseau.

Les projets restent à un stade de développement variable. Une étude citée par la Banque des Territoires dénombrait, à l’automne 2022, une quarantaine de projets locaux qualifiés d’IA parmi les collectivités interrogées, dont quatre effectivement déployés à cette date. L’écart entre démonstration et service courant tient à la difficulté de réunir des données adaptées, des compétences et un modèle économique. Le projet national d’aide au contrôle de légalité abandonné fin 2021 montre qu’un objectif utile peut échouer lorsque les pratiques sont trop diverses, les outils mal intégrés et les agents insuffisamment associés. Une automatisation classique ou une amélioration des procédures peut, selon les cas, répondre au besoin avec moins de contraintes.

Des risques juridiques, éthiques et environnementaux à maîtriser

L’usage de données personnelles appelle une vigilance dès la conception. Les outils d’IA peuvent exploiter de grandes quantités d’informations, parfois sensibles. Le dossier rappelle les exigences du RGPD : finalité déterminée, base juridique adaptée, minimisation, durée de conservation, sécurité, information des personnes et possibilité d’exercer leurs droits. L’achat d’un outil ne transfère pas à son fournisseur la responsabilité de la collectivité sur les traitements qu’elle met en œuvre. Les données transmises à un service externe, les droits d’accès, l’hébergement et la réutilisation éventuelle des informations doivent être examinés avant l’usage. La prudence des collectivités citées à propos de l’IA générative tient notamment à ce risque de divulgation de documents internes ou de données d’usagers.

L’erreur et le biais sont d’autres risques majeurs. Un modèle entraîné sur des données incomplètes peut produire un résultat inexact ou défavoriser certains publics. Le classement d’une demande sociale, le recrutement ou une prédiction relative à des personnes exigent donc un contrôle humain réel, la possibilité de corriger l’information et une explication compréhensible. Le Conseil d’État, cité dans le dossier, met en avant la primauté humaine, l’équité, la transparence, la performance, la sûreté, la soutenabilité environnementale et l’autonomie stratégique. Ces principes répondent à une même exigence : la décision publique doit rester attribuable et contestable. Une réponse fluide produite par une IA générative ne garantit ni sa véracité ni l’absence de discrimination.

La vidéosurveillance algorithmique illustre l’importance du cadre propre à chaque usage. Le dossier décrit une expérimentation légalement limitée, en 2023-2025, à la détection d’événements prédéfinis lors de manifestations de grande ampleur, sans identification biométrique ni décision individuelle fondée sur le seul signalement du système. Elle ne constitue pas une autorisation générale de reconnaissance faciale ou de surveillance automatisée. Au moment de la rédaction des pièces, les institutions européennes négocient par ailleurs un règlement sur l’IA fondé sur les niveaux de risque. Les textes reproduits présentent des projets, des positions et un accord politique de décembre 2023 ; ils ne doivent pas être confondus avec l’ensemble des obligations définitivement applicables à la date du concours. Le RGPD, lui, encadre déjà les traitements de données personnelles.

Le coût total et l’impact matériel doivent aussi entrer dans l’appréciation. Les dépenses ne se limitent pas à la licence : préparation des données, infrastructure, intégration au système d’information, formation, supervision, maintenance et dépendance à un fournisseur comptent également. Le dossier souligne la consommation d’énergie et d’eau liée à l’entraînement et à l’usage de certains modèles, sans fournir de bilan propre à un projet d’Admiville. Les chiffres médiatiques relatifs aux grands modèles généralistes ne peuvent être transposés à une application locale. Une IA qui réduit des fuites d’eau ou des déplacements peut produire un bénéfice environnemental, mais celui-ci doit être comparé à l’empreinte du dispositif employé.

Une transformation des métiers et de la relation avec les habitants

La réussite d’un projet dépend des personnes autant que de la technique. Les directions métiers connaissent les tâches à améliorer ; la direction des systèmes d’information maîtrise les données et les connexions ; les responsables de la protection des données et de la sécurité examinent les risques. Les agents qui utiliseront le système doivent pouvoir tester ses erreurs et conserver le temps nécessaire au contrôle. La formation ne se réduit pas à l’apprentissage d’un logiciel : elle porte aussi sur les limites des modèles, la vérification des résultats, la confidentialité et la façon de répondre aux usagers. L’accompagnement fourni par un éditeur sur son seul produit ne remplace pas cette culture commune. Anticiper l’évolution des postes et offrir des possibilités de montée en compétence réduit le risque d’une transformation subie.

Pour les habitants, l’IA peut rendre certaines réponses plus rapides et mieux adaptées. Elle ne doit cependant pas fermer l’accès à un agent ni aggraver la fracture numérique. Une personne qui ne souhaite pas utiliser un outil automatisé ou dont la demande sort des cas prévus doit pouvoir trouver une autre voie. Informer clairement sur l’emploi d’une IA, corriger les erreurs et recueillir les retours contribue à la confiance. Le dossier montre que l’acceptabilité ne se décrète pas : elle dépend de l’intérêt démontré, de la transparence et de la capacité à rendre compte des résultats.

L’IA représente ainsi un outil possible de modernisation, particulièrement pour exploiter des informations nombreuses ou détecter des anomalies. Pour Admiville, son intérêt dépendra de besoins précisément définis, de données fiables, d’un coût et d’un impact proportionnés, ainsi que d’un contrôle humain qui protège les droits des habitants. Ces conditions, plus que la seule nouveauté de la technologie, déterminent la valeur d’un projet pour le service public.