Comment Cannes (06) modernise son service public grâce à l’intelligence artificielle ?

En quoi consiste concrètement votre projet IA et quels en sont les objectifs ?

La démarche engagée par la Ville de Cannes ne consiste pas à déployer l’intelligence artificielle (IA) comme un simple outil technologique ni à suivre un effet de mode. Elle s’inscrit dans un projet global de transformation de l’administration municipale, destiné à repenser progressivement les processus, les métiers et l’organisation interne.

L’objectif est triple : améliorer la qualité du service rendu à l’usager tout en préservant le contribuable, selon le principe du « meilleur service au meilleur coût » ; moderniser l’organisation pour mieux absorber les évolutions à venir, notamment les départs massifs à la retraite ; et améliorer les conditions de travail des agents municipaux.

Les usages déjà déployés couvrent plusieurs domaines. Dans les services techniques, l’IA embarquée permet d’analyser l’état de la voirie, de suivre le patrimoine arboré via un jumeau numérique ou encore de modéliser la propreté urbaine. Dans les services administratifs, elle accompagne la rédaction, l’analyse juridique, les marchés publics, les rapports de délégation de service public, la traduction, les comptes rendus de réunion et la production d’actes. Depuis fin 2025, l’IA est ainsi utilisée dans l’ensemble des directions de la collectivité.

Comment le sujet s’est-il imposé à l’agenda de la Ville de Cannes ?

Le sujet s’est imposé à partir d’une conviction politique forte : l’intelligence artificielle peut constituer un levier d’efficacité pour l’administration municipale. La Ville a rapidement constaté que l’IA était déjà présente dans les pratiques professionnelles en interne, mais de manière non encadrée. En effet, un sondage interne a montré qu’environ un tiers des répondants utilisaient déjà ponctuellement des outils d’IA, le plus souvent ChatGPT gratuit, avec une adresse personnelle. Ce constat a révélé à la fois l’intérêt spontané des agents pour ces outils et le niveau de risque lié à des usages non maîtrisés, notamment en matière de données, de sécurité et de conformité juridique.

Le projet s’est également inscrit dans un contexte organisationnel plus large. Cannes se trouvait à un moment charnière, avec près de 500 agents susceptibles de partir à la retraite dans les six années à venir, une exigence croissante de qualité et de personnalisation du service public, ainsi que des contraintes budgétaires fortes. L’IA est alors apparue comme un levier complémentaire pour accompagner cette transformation.

La démarche a été engagée de manière participative : recensement des besoins, identification de cas d’usage concrets, choix d’outils matures, expérimentation sur la base du volontariat, puis déploiement progressif. Dès l’origine, la dimension humaine a été centrale : acculturation, formation, supervision humaine, maintien de l’esprit critique et accompagnement des métiers.

Quelles sont les sources d’inspiration que vous avez suivies pour vous faire une idée de ce projet ?

Nous ne nous sommes pas appuyés sur un modèle français déjà stabilisé. En effet, lorsque la démarche a été lancée, il existait encore peu d’exemples de collectivités ayant engagé une stratégie aussi structurée autour de l’IA. Le projet est donc d’abord né d’une conviction interne et d’une volonté d’expérimenter.

La principale source d’inspiration a été l’observation de solutions et d’expériences à l’étranger, où l’usage de l’intelligence artificielle dans l’administration ou dans certains services urbains semblait déjà plus avancé. Cette observation a permis de prendre conscience du potentiel de l’IA, sans pour autant disposer immédiatement d’une vision précise de ses applications possibles dans l’organisation municipale.

La démarche s’est ensuite construite à partir des besoins réels des directions. Avec l’appui du cabinet Al Builders, la Ville a mené, début 2024, un travail de concertation interne auprès des cadres, afin d’identifier les tâches les plus répétitives, les irritants organisationnels et les processus susceptibles d’être améliorés. Cette phase a permis de recueillir l’expression des besoins, de qualifier les situations rencontrées, puis d’identifier des cas d’usage transversaux ou métiers.

Ainsi, l’un des marqueurs de notre projet, c’est l’entrée par les usages, et non par la technologie. La Ville n’a pas cherché à imposer un outil unique. Elle a recherché, sur le marché, les solutions les plus matures, capables de répondre à des besoins précis et de s’inscrire dans une logique de coconstruction avec les utilisateurs.

Y a-t-il des compétences ou sujets spécifiques à maîtriser avant de se lancer dans ce projet ?

La première compétence à mobiliser n’est pas uniquement technique. Pour nous, l’IA est avant tout un sujet organisationnel, humain et managérial. Il n’est donc pas nécessaire d’être une direction des systèmes d’information pour porter une telle démarche, à condition de l’adosser à une réflexion globale sur les métiers, les processus et les besoins réels de l’administration.

Les compétences se structurent ensuite progressivement avec le projet. La Ville s’est appuyée sur l’expertise d’un cadre disposant également d’un profil de DSI, mais elle a surtout cherché à construire une équipe projet capable de faire le lien entre les directions métiers, les enjeux juridiques, les questions de données, les prestataires et les usages de terrain.

Au fil de la démarche, plusieurs besoins de compétences sont apparus : compréhension des outils d’IA, pilotage de projet, analyse des risques, conformité RGPD, prise en compte de l’IA Act, gouvernance de la donnée, acculturation des agents et accompagnement au changement. Ainsi, la Ville s’est dotée d’un copilote IA et d’un poste dédié aux sujets IA, blockchain et Web3.

Au-delà de l’expertise technique, le point clé réside dans la capacité à faire travailler ensemble les métiers, la direction générale, les services supports, les agents utilisateurs et les prestataires.

Quelles furent les phases préparatoires du projet ? Avez-vous mené une étude en amont du projet pour définir sa faisabilité et/ou son impact ?

La phase préparatoire a d’abord consisté à analyser les pratiques réelles des agents. Avant de déployer des outils, nous avons cherché à comprendre comment l’IA était déjà utilisée dans l’organisation, quels étaient les besoins exprimés par les services, et quels risques pouvaient découler d’usages non encadrés.

Cette première étape a été complétée par une analyse des solutions disponibles sur le marché, avec une attention portée à leur maturité, à leur capacité de coconstruction, à leur conformité juridique et à leur pertinence métier. Les cas d’usage ont ensuite été qualifiés en fonction de leur impact potentiel, de leur faisabilité, de la nature des données mobilisées et des obligations réglementaires associées, notamment en matière de RGPD et d’IA Act.

Nous avons également rédigé un code de bonnes pratiques internes sur l’usage de l’intelligence artificielle, organisé des sessions de sensibilisation et de formation « maison », créé une communauté d’utilisateurs IA et mis en place des instances collaboratives pour accompagner le projet. Cette dimension était essentielle, car au début de l’année 2024, l’offre de formation structurée sur l’IA pour les collectivités était encore peu développée.

L’objectif était d’éviter une approche descendante et directive. La démarche a donc été pensée comme progressive, expérimentale et très opérationnelle. Elle repose sur trois piliers : gouvernance, méthode et pragmatisme. Le pilotage est assuré directement au niveau de la direction générale, avec une équipe projet pluridisciplinaire réunie chaque semaine depuis 2024.

Quelles sont les données mobilisées pour le projet ?

Les données mobilisées varient selon les cas d’usage, mais il s’agit principalement de données internes à la collectivité. Dans les services techniques, les données concernent, par exemple l’état de la voirie, la signalisation, les arbres, les espaces publics, la propreté urbaine ou encore les tournées d’intervention. Dans les services administratifs, elles concernent notamment les marchés publics, les actes, les rapports de délégataires de service public, les documents juridiques, les courriers, les comptes rendus ou les productions internes.

Pour la voirie, la solution Vialytics repose sur des prises de vues réalisées depuis des véhicules, permettant d’analyser l’état des chaussées, des trottoirs, de la signalisation et des abords. Pour le patrimoine arboré, l’outil Greehill mobilise des relevés LiDAR afin de modéliser les arbres et de suivre leur état phytosanitaire, leur absorption de CO2, leur contribution à la fraîcheur urbaine ou encore leur rôle dans l’absorption des eaux de ruissellement. Pour la propreté urbaine, CortexIA analyse des images embarquées afin d’identifier les catégories et volumes de déchets.

Nous avons par ailleurs veillé à ce que les prestataires garantissent un stockage des données au niveau européen et le respect du cadre réglementaire. À l’exception de Greehill, les solutions utilisées reposent principalement sur des sociétés françaises. La souveraineté et la sécurité des données ont ainsi été intégrées dès la phase de sélection des outils.

Avez-vous mis en place une démarche éthique et IA ?

Oui. Nous avons rapidement considéré que le sujet n’était pas seulement l’outil, mais la gouvernance. La démarche éthique repose d’abord sur un principe clair : l’IA est un outil d’aide, mais elle n’est pas décisionnaire.

Plusieurs principes ont été posés : supervision humaine renforcée, transparence des usages, protection des données, conformité au RGPD et à l’IA Act, maintien de l’esprit critique et refus d’une automatisation complète de la décision. Cette exigence se traduit concrètement par l’intégration de contrôles humains à différentes étapes des processus.

Dans le cas des marchés publics, par exemple, l’outil Ma-IA accompagne le sourcing, les procédures de mise en concurrence ou l’analyse des offres, mais une intervention humaine est maintenue à chaque étape, avec une traçabilité intégrée dans le logiciel. Pour les outils de production administrative, le même principe s’applique : l’IA accélère, prépare, synthétise ou propose, mais les agents conservent la responsabilité de l’analyse, de la validation et de la décision.

Nous avons également intégré la question des biais, considérant qu’il fallait rester attentif dans le temps aux limites des outils utilisés. Cette vigilance est d’autant plus importante que le marché de l’IA évolue très rapidement. La démarche éthique est donc pensée comme un cadre vivant, appelé à évoluer avec les usages, les outils et les exigences réglementaires.

Comment avez-vous traité les enjeux environnementaux liés à l’IA ainsi que celui de l’adhésion des citoyens ?

Sur l’adhésion citoyenne, nous avons communiqué à plusieurs reprises sur la démarche, sans susciter de réactions particulières à ce stade. La municipalité insiste sur le fait que l’IA ne remplace pas la présence humaine, mais doit permettre d’améliorer le service rendu, d’optimiser les interventions et de renforcer l’efficacité de l’administration.

Les enjeux environnementaux sont abordés de plusieurs manières. D’abord, certains cas d’usage ont directement une utilité environnementale, comme le jumeau numérique du patrimoine arboré, dont les données peuvent contribuer à la définition des politiques de verdissement, à la modélisation des îlots de fraîcheur et à la prévention de certains risques liés aux inondations.

En matière de propreté urbaine, l’IA doit permettre d’optimiser les tournées de ramassage, en tenant compte des saisons, des secteurs, des volumes et des catégories de déchets. Cette optimisation peut limiter les déplacements inutiles et mieux ajuster les moyens humains et matériels aux besoins réels.

Enfin, nous travaillons aussi sur la question de l’infrastructure numérique. La Ville a échangé avec Policloud, qui propose des mini data centers territoriaux avec des solutions de refroidissement efficaces en eau et en énergie. Cela traduit une volonté d’intégrer progressivement l’impact environnemental de l’IA dans les choix techniques.

Comment avez-vous assuré le bon dimensionnement du projet ?

Nous n’avons pas abordé le dimensionnement comme un exercice figé ou strictement budgétaire. La démarche s’est développée progressivement, en fonction des besoins identifiés dans les directions et des cas d’usage jugés prioritaires.

Douze cas d’usage ont d’abord été identifiés dans douze directions, principalement dans le domaine de la gestion administrative. Cette première étape a permis de tester la valeur ajoutée de l’IA sur des processus bien identifiés, avant d’envisager un déploiement plus large.

La montée en charge s’est ensuite faite de manière progressive, en privilégiant les outils matures et les cas d’usage à forte valeur ajoutée. Certains usages se sont imposés dans les services techniques, même s’ils n’avaient pas été identifiés initialement comme prioritaires. C’est notamment le cas du diagnostic intelligent de la voirie, du jumeau numérique du patrimoine arboré et de l’analyse automatisée de la propreté urbaine.

Le dimensionnement repose donc moins sur un plan de déploiement prédéfini que sur une méthode : partir des besoins, expérimenter, mesurer l’impact, ajuster les outils, accompagner les agents, puis généraliser lorsque l’intérêt est démontré.

Comment la collectivité a-t-elle financé ce projet et quelles ont été les aides sollicitées/obtenues ?

À ce stade, la démarche est principalement financée sur les ressources propres de la collectivité. Il n’y a pas eu d’investissement initial massif, en dehors de la prestation de qualification et d’accompagnement réalisée avec Al Builders.

Le coût annuel actuel des différentes solutions est d’environ 350 000 euros. Cette dépense doit être appréciée au regard des gains organisationnels déjà observés : optimisation des processus, réduction de certaines tâches répétitives, réorganisation progressive de certains services, amélioration de la productivité administrative et accompagnement de l’évolution des métiers, notamment dans la perspective des départs à la retraite.

L’exemple le plus parlant concerne les rapports des délégataires de service public. Cannes compte une soixantaine de délégations de service public. La production de ces rapports représentait auparavant environ 46 jours de temps agent. Grâce à l’usage de Mistral Teams, ce temps a été ramené à 4,5 jours, avec une transformation complète de la méthode de travail.

Le principal enjeu financier n’est donc pas seulement le coût des licences ou des outils, mais la capacité à mesurer les gains de temps, l’amélioration des processus et l’évolution des postes dans la durée.

Quels sont les autres acteurs qui vous ont accompagnés dans la préparation et la réalisation de ce projet ?

Plusieurs acteurs ont accompagné la Ville selon les cas d’usage et les besoins identifiés. Al Builders est intervenu dans la phase de qualification initiale, de concertation interne et d’identification des besoins. Vialytics accompagne la Ville sur le diagnostic intelligent de la voirie. Greehill intervient sur le jumeau numérique du patrimoine arboré. Cortexia est mobilisé sur l’analyse automatisée de la propreté urbaine. Ma-IA accompagne les services sur les marchés publics. Doctrin IA et GouvernAI sont utilisés sur des besoins d’analyse juridique et de production d’actes. Mistral Teams est mobilisé pour l’automatisation des rapports de délégataires de service public. PrismIA fournit un assistant IA sécurisé pour les usages administratifs courants. Leexi est utilisé pour la retranscription audio-texte et la production de comptes rendus.

Nous travaillons également avec Policloud sur les sujets liés au stockage territorial et à l’infrastructure numérique. Enfin, il faut souligner que le projet repose aussi fortement sur les directions internes, les utilisateurs volontaires, la direction générale, les représentants du personnel et les agents formés ou acculturés aux usages de l’IA.

Quels conseils donneriez-vous à un élu qui souhaiterait se lancer dans un projet similaire ?

Le premier conseil est de ne pas commencer par les outils. Une collectivité doit d’abord définir ce qu’elle veut faire de l’intelligence artificielle, identifier ses besoins réels, travailler sur les usages, acculturer les équipes et poser un cadre clair.

L’IA ne doit pas être abordée comme une solution magique, mais comme un accélérateur potentiel de transformation. Elle doit s’inscrire dans une stratégie organisationnelle, avec des objectifs précis : améliorer le service rendu, moderniser les processus, faciliter le travail des agents, anticiper l’évolution des métiers et préserver la qualité du service public.

Le deuxième conseil est d’avancer progressivement. L’IA évolue extrêmement vite. Il faut donc accepter l’expérimentation, l’incertitude et l’adaptation permanente. Une démarche trop rigide risquerait de devenir rapidement obsolète. À l’inverse, une approche pragmatique, fondée sur des cas d’usage concrets et une évaluation régulière, permet de sécuriser la montée en puissance.

Enfin, il est essentiel de garder l’humain au centre. L’IA doit aider les agents à mieux exercer leur mission de service public, et non les éloigner du terrain ou de la relation avec l’usager. La supervision humaine, l’esprit critique, la transparence et l’accompagnement des équipes sont les conditions indispensables d’un déploiement responsable et accepté.