Définition de l'intelligence artificielle

L'intelligence artificielle, ou IA, désigne un procédé logique et automatisé capable de reproduire certaines capacités de l'intelligence humaine : prédire, recommander, classer, générer du contenu ou assister la décision. Selon la CNIL, il s'agit d'un procédé reposant généralement sur un algorithme et en mesure de réaliser des tâches bien définies. Pour le Parlement européen, l'IA représente tout outil permettant à une machine de reproduire des comportements liés aux humains, tels que le raisonnement, la planification et la créativité.

Qui a inventé l'intelligence artificielle ?

Le champ de recherche de l'intelligence artificielle trouve ses racines dans les réflexions d'Alan Turing, qui proposa en 1950 le test de Turing pour évaluer la capacité d'une machine à imiter la conversation humaine. Le terme « artificial intelligence » apparaît pour la première fois en 1956, lorsque John McCarthy organise avec Marvin Minsky la conférence de Dartmouth aux États-Unis, considérée comme l'acte de naissance de l'IA en tant que discipline autonome. Après deux « hivers » où le financement s'est tari, l'essor récent du machine learning et des réseaux de neurones profonds a relancé le domaine à partir des années 2010.

Comment fonctionne l'intelligence artificielle ?

Le fonctionnement de l'intelligence artificielle repose sur des algorithmes qui analysent des données et ajustent leurs paramètres grâce au machine learning. Contrairement à un logiciel classique qui suit des règles fixes, un système d'IA apprend à partir d'exemples et adapte ses réponses selon le contexte.

Les types d'intelligence artificielle : de l'IA faible à l'IA générale

On distingue généralement trois grandes catégories d'intelligence artificielle selon leur niveau de capacité. L'IA faible (ou IA étroite) désigne les systèmes spécialisés dans des tâches précises : classification automatique, détection d'anomalies, vision par ordinateur, traitement automatique du langage naturel ou analyse de données. La quasi-totalité des applications actuelles relève de cette catégorie, y compris les chatbots, les assistants vocaux ou les systèmes de recommandation.

L'IA générale (ou IA forte) représente une forme théorique d'intelligence artificielle capable de s'adapter à tout type de tâche cognitive comme un humain, avec une véritable compréhension et une autonomie de raisonnement. La superintelligence artificielle constitue un stade encore plus prospectif où les capacités cognitives surpasseraient celles de l'humain dans tous les domaines. Ces deux derniers niveaux demeurent aujourd'hui du domaine de la recherche et de la prospective.

De l'IA générative aux grands modèles de langage GPT

L'intelligence artificielle générative représente une avancée majeure des dernières années. Elle regroupe des technologies capables de créer du contenu original : textes, images, sons, vidéos ou code informatique. Ces systèmes s'appuient sur des grands modèles de langage (LLM, pour Large Language Model) entraînés sur des corpus colossaux issus du web, de publications scientifiques ou de bases spécialisées.

ChatGPT, Gemini ou Le Chat de Mistral AI illustrent cette famille d'IA générative textuelle. Sur le plan technique, ils utilisent une architecture dite transformer qui convertit les mots en représentations mathématiques à travers des réseaux de neurones artificiels, puis recompose un résultat cohérent à partir d'une consigne utilisateur. Pour la génération d'images, des outils comme Dall-e d'OpenAI appliquent ces mêmes techniques de deep learning pour produire des visuels à partir de descriptions textuelles. Pour les collectivités, l'IA générative ouvre de nouvelles possibilités : rédaction assistée d'actes administratifs, résumé de documents, reconnaissance d'images pour la surveillance urbaine ou transcription automatique de réunions publiques.

Enjeux et impacts de l'intelligence artificielle en France

La stratégie française pour l'intelligence artificielle

La France a déployé depuis 2018 une stratégie nationale ambitieuse pour l'intelligence artificielle, structurée autour d'objectifs clairs : positionner le pays comme un leader européen et mondial, consolider la souveraineté technologique et mettre l'IA au service de l'économie et de la société. Dans le cadre de France 2030, 1,5 milliard d'euros sont mobilisés pour soutenir la recherche, les développements, la formation des talents et l'émergence de pionniers français de l'IA.

Le Sommet pour l'Action sur l'IA, organisé à Paris du 6 au 11 février 2025, a réuni chercheurs, décideurs internationaux et entreprises privées autour de l'intérêt général. Cette mobilisation a permis d'annoncer 109 milliards d'euros d'investissements privés dans l'IA. Cette dynamique se traduit concrètement dans les territoires : plus d'une collectivité sur deux a déjà mis en place ou testé un système d'intelligence artificielle en 2024, illustrant l'appropriation rapide de ces nouvelles technologies par les acteurs publics locaux.

Cadre réglementaire et travail avec l'IA

En Europe, l'AI Act introduit un cadre réglementaire harmonisé fondé sur les niveaux de risque. Entré en vigueur le 1er août 2024, ce règlement de la Commission européenne fixe des règles relatives à la mise sur le marché et à l'usage de certains systèmes d'IA, interdit certaines pratiques et définit les obligations applicables aux systèmes à haut risque. Son application se fait de manière progressive jusqu'en août 2026, avec des sanctions pouvant atteindre 35 millions d'euros ou 7 % du chiffre d'affaires mondial pour les usages interdits.

La CNIL rappelle que le développement, l'entraînement et le déploiement de systèmes d'IA doivent respecter le RGPD et garantir l'exercice effectif des droits des personnes. Pour les collectivités et administrations, les enjeux sont encore plus sensibles dès lors que l'IA intervient dans l'accès à un service, l'évaluation d'une situation ou l'aide à la décision publique. Les mises en œuvre concrètes doivent intégrer la qualité des données, la documentation des traitements, la supervision humaine, l'auditabilité et la cybersécurité comme conditions essentielles de déploiement.

Applications et exemples d'intelligence artificielle dans les collectivités

Dans les collectivités territoriales françaises, l'intelligence artificielle trouve aujourd'hui des applications concrètes dans de nombreux domaines. Pour la relation usagers, l'assistant conversationnel Albert, développé par la DINUM et expérimenté dans une soixantaine de guichets du réseau France Services depuis janvier 2024, assiste les conseillers en leur indiquant des réponses possibles, les sources d'information et des fiches pratiques. L'outil Delibia, testé dans plus de 200 collectivités, aide à la rédaction de délibérations et d'actes administratifs tout en offrant une recherche documentaire enrichie grâce aux grands modèles de langage.

Dans le secteur de l'énergie, Bordeaux Métropole a déployé le projet STACOPTIM, une solution d'IA frugale qui crée un jumeau numérique de chaque bâtiment pour optimiser la consommation énergétique en partenariat avec le bailleur social Domofrance. Pour la prévention des risques, la société TENEVIA propose des caméras intelligentes utilisant la vision par ordinateur pour surveiller les cours d'eau, mesurer les niveaux d'eau et les débits, facilitant ainsi l'anticipation des inondations.

Le domaine des transports bénéficie également de l'intelligence artificielle pour la planification des itinéraires, la gestion du trafic, la maintenance prédictive ou la détection des fraudes. Île-de-France Mobilités utilise par exemple l'IA pour identifier les faux justificatifs avec un taux de détection de 70 % dans les cas où les API administratives ne peuvent vérifier l'éligibilité. L'IA générative se développe autour de la rédaction assistée, de la transcription de réunions, du résumé de documents ou de la reconnaissance d'images pour la surveillance urbaine.