Île-de-France : l’IA au service de l’administration régionale

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

La région a décidé d’explorer des usages concrets et de tester la valeur de l’IA générative dans le double objectif d’améliorer la relation avec les citoyens et de renforcer la productivité des agents. L’initiative s’est structurée autour d’un démonstrateur lancé fin 2023, après la mise en place de marchés d’innovation. Sur le volet citoyen, la région a cherché à rendre accessibles en langage naturel les informations issues de ses 50 000 délibérations (depuis 2016), afin de répondre simplement à des questions telles que : « J’habite telle commune, que fait la région pour moi ? ». Un second cas d’usage concerne la meilleure compréhension des 350 dispositifs d’aides régionales, grâce à des assistants capables d’orienter les usagers dans des démarches parfois complexes.

Côté agents, plusieurs outils ont également été testés puis industrialisés : un assistant technique basé sur le RAG (génération augmentée par récupération) pour la documentation SI, un outil interne sécurisé de type ChatGPT pour la rédaction de discours et de notes (baptisé Geniale), une solution de retranscription automatique des séances du Conseil régional, ou encore un outil d’accompagnement pédagogique pour les lycées (40 000 enseignants sont déjà utilisateurs). Globalement, ce projet vise à structurer une stratégie IA à grande échelle, pilotée de manière responsable et progressive.

Comment le sujet s’est-il imposé à l’agenda de votre collectivité ?

Le facteur déclencheur a clairement été l’émergence de l’IA générative début 2023. Très rapidement, la région a considéré qu’elle devait se saisir du sujet, à la fois par opportunité technologique et par nécessité : l’IA générative allait transformer les usages et les attentes, et le secteur public devait anticiper ces évolutions. En juin 2023, lors du salon VivaTech, la présidente de région a officiellement annoncé huit marchés d’innovation dédiés à l’IA générative. Cette décision marque une volonté politique claire d’avancer rapidement. L’automne 2023 voit le démarrage des premiers POC (Proof Of Concept) pour six à huit mois, couvrant un spectre large : assistants techniques, orientation dans les aides, analyse documentaire, valorisation des archives, moteurs de recherche avancés dans les décisions publiques…

La dynamique se renforce ensuite autour de deux priorités : l’industrialisation des cas d’usage ayant démontré leur pertinence, et une stratégie d’embarquement des agents. Sur ce dernier point, nous avons notamment lancé en 2025 une Académie IA destinée à former progressivement l’ensemble des effectifs. Nous avons pour l’instant embarqué 15% des agents mais l’objectif à terme est d'atteindre les 100 %. Cette montée en puissance s’inscrit dans le cadre politique de la stratégie « Numérique Responsable » adoptée en mars 2025 par la région, qui intègre explicitement les enjeux IA et en fait un axe structurant de transformation publique.

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

La principale source d’inspiration fut l’évolution rapide du marché et l’arrivée des modèles d’IA générative comme ChatGPT, démontrant qu’un tournant technologique majeur était en cours. Par ailleurs, la région s’est nourrie d’événements professionnels tels que VivaTech, d’échanges avec les acteurs de l’écosystème IA/data, ainsi que des initiatives émergentes d’autres collectivités territoriales engagées dans les premières réflexions sur l’IA générative.

Mais l’autre moteur d’inspiration a été l’analyse interne : la région a mené un travail de fond pour identifier ses irritants administratifs, ses besoins non couverts, et les processus susceptibles d’être améliorés par l’IA. La démarche a ainsi combiné écoute du marché et introspection organisationnelle, permettant d’aligner les innovations technologiques possibles et les besoins réels.

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

Au fil de l’avancée du projet, trois compétences clés ont émergé. Tout d’abord, la capacité d’analyse des processus. En effet, il faut s’interroger pour identifier les sujets qui pourraient être améliorés avec de l’IA générative, les problèmes à résoudre, plutôt que de se laisser guider par la technologie. C’est un travail de maïeutique visant à faire émerger les cas d’usage à forte valeur.

Ensuite, la compétence data est indispensable. Au niveau de la région Île-de-France, nous l’avons renforcée par la création d’une direction dédiée au sein du pôle de transformation numérique créé en 2022. La qualité, la structuration et la consolidation des données ont été décisives, en particulier pour localiser les actions régionales et exploiter les délibérations.

Enfin, une montée en compétence sur l’évaluation algorithmique est nécessaire. Il s’agit d’un sujet auquel nous nous attaquons désormais car nous le maîtrisons moins bien. En effet, il est très important de pouvoir comprendre la validité algorithmique de ce que l’on achète, comment les modèles fonctionnent, quels risques et limites ils comportent. Nous avons donc besoin d'acquérir de nouvelles compétences pour répondre à ce besoin, nous le faisons en interne, mais nous n’excluons pas un appui externe.

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 région a suivi un principe itératif pour comprendre l’IA. Les POC ont été utilisés comme levier d’exploration, permettant de construire progressivement nos référentiels, la charte des usages, et les cadres de conformité avec la réglementation en vigueur. Sur dernier point, nous nous sommes appuyés sur la startup Naaia et les équipes RGPD en interne. Cette méthode nous a permis d’embarquer progressivement les agents, de tester l’acceptabilité des solutions, et de valider la faisabilité technique à moindre risque, avant industrialisation. Pour l’instant, nous poursuivons dans cette logique, mais nous nous reposons régulièrement la question de la méthode.

Quelles sont les données mobilisées pour le projet ? Avez-vous mis en place une démarche éthique ?

Les données proviennent principalement des ressources internes : délibérations, fiches de subventions, archives, vidéos des conseils, corpus pédagogiques des lycées… À cela s’ajoutent des données externes (de l’INSEE par exemple) pour fiabiliser certaines informations, ainsi que des données de prestataires IA dans le cadre des POC.

Au niveau de l’éthique, la gouvernance est en ligne avec l’IA Act européen, qui constitue désormais le cadre de référence. Une charte interne encadre les usages, et un travail permanent est mené pour garantir la sécurité, la transparence et la souveraineté des données.

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

Le projet s’inscrit dans une démarche de numérique responsable, votée en 2025. En effet, l’optimisation des coûts est en lien avec l’optimisation du critère environnemental. Par conséquent, nous devons nous poser la question de la performance que nous souhaitons obtenir avec les outils IA, car elle impacte directement la consommation des serveurs.

Autrement dit, accepte-t-on un délai de réponse un peu plus long, aussi bien pour les citoyens que pour les agents, afin de ne pas avoir une infrastructure trop lourde ? C’est une question que nous devons avoir en débat. Mais, clairement, notre choix est de mettre l’accent sur l’optimisation des modèles, la limitation de la consommation des serveurs et l’usage de solutions sécurisées internes.

Pour les citoyens, nous misons sur la pédagogie en étant transparents sur l’usage de l’IA et les retours d’expérience des premières utilisations. Et également en expliquant qu’ils peuvent bien entendu faire remonter des remarques.

Comment avez-vous assuré le bon dimensionnement du projet ?

D’un point de vue pragmatique, le dimensionnement est contraint par le budget alloué à l’IA et par les ressources humaines disponibles. Précisément, le budget de la région pour l’IA est d’environ 1 M€ par an. Mais ce montant va être requestionné car il n’intègre pas les éléments de formation, ni le projet lié aux lycées. Par ailleurs, il faut aussi prendre en compte le fait qu’une partie des éditeurs du marché intègrent progressivement de l’IA dans les solutions existantes. Certains d’entre eux facturent cette évolution, d’autres non. Enfin, tout ce qui relève de la donnée fait partie d’un budget spécifique. Alors, le budget qui faisait sens au moment des POC va être repensé.

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

La majorité des cas d’usage ont été financés sur les fonds propres régionaux. Une exception concerne un nouveau cas d'usage que nous sommes en train de tester : l’IA pour l’orientation des jeunes et des demandeurs d’emploi (projet Oriane). Pour ce dernier, un financement européen FEDER a été sollicité.

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

• Bewant (projet Geniale)
• LightOn (assistant technique)
• Aleia, Magic LEMP (relation citoyenne)
• Fullsoon, Systnaps, Beewai, Qwam (POC 2023–2024)
• Naaia (éthique & conformité IA)

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

Il est vraiment important de partir de besoins clairement identifiés, pas de la technologie. Adopter une approche progressive, tester avant d’industrialiser, et accompagner fortement les agents. Il faut aussi s’assurer de la qualité des données, clarifier ce que l’on achète (modèles, ingénierie, hébergement), anticiper la montée en compétences et inscrire le projet dans une gouvernance éthique et responsable.