Le Département des Côtes-d’Armor (22) formalise une charte d’usage de l’IA générative pour 3 200 agents
Après trois ans de blocage par précaution, le Département a engagé une démarche structurante pour encadrer l’usage de l’IA générative par ses 3 200 agents. Une charte de cinq pages, rédigée en interne, fixe désormais des principes clairs : protection des données, transparence, fiabilité des contenus et sobriété numérique. L’objectif est d’accompagner des pratiques déjà présentes, d’en sécuriser les usages et de favoriser une appropriation progressive et maîtrisée.
On a pris conscience que le vrai risque n’était plus l’usage, mais l’absence de cadre.
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En quoi consiste concrètement votre projet et quels en sont les principaux objectifs ?
Concrètement, notre projet consiste à créer une charte de l’intelligence artificielle générative pour encadrer les usages des 3 200 agents du Département. C’est un document écrit, volontairement court, de cinq pages.
La charte n’a pas vocation à contraindre les usages, mais plutôt à les autoriser dans un cadre, autour de quelques grands principes : transparence, fiabilité, protection des données, sécurité et sobriété.
L’objectif est d’abord de sécuriser les pratiques, notamment en matière de protection des données. Nous rappelons qu’aucune donnée personnelle ou sensible ne doit être transmise à un moteur d’IA. Les documents doivent impérativement être anonymisés avant tout usage.
Nous recentrons aussi les notions d’éthique et de transparence. Les agents doivent indiquer lorsqu’ils utilisent l’IA, citer leurs sources et vérifier les informations produites. Nous savons que l’IA peut générer des erreurs. Nous demandons donc du recul, de la vérification et du croisement des données. La focale se porte également sur l’impact environnemental : chaque requête a un coût énergétique, et nous souhaitons que les agents en aient pleinement conscience. Nous encourageons le recours à des IA françaises ou européennes, comme Mistral, plus pertinentes en matière de souveraineté et de sécurité des données.
Nous souhaitons aussi l’amélioration des conditions de travail. Pour nous, l’IA n’a pas vocation à remplacer les agents. Elle doit permettre de réduire les tâches répétitives et de libérer du temps pour des missions à plus forte valeur ajoutée.
Comment le sujet s’est-il imposé à l’agenda de votre collectivité ?
Pendant près de trois ans, nous avons bloqué “techniquement” l’accès aux outils d’intelligence artificielle générative par précaution. C’était un choix fort.
Mais sur le terrain, on voyait bien que les agents s’y intéressaient, avec leurs comptes personnels, parce que ces outils leur faisaient gagner du temps ou les aidaient à reformuler, à rédiger ou à résumer des textes. Autrement dit, l’usage existait déjà, simplement en dehors du cadre institutionnel.
On a donc pris conscience que le vrai risque n’était plus l’usage, mais l’absence de cadre. Bloquer ne protégeait pas, au contraire : cela créait de la frustration et un décalage avec la réalité des pratiques. Il fallait donc remettre le sujet à plat, poser des règles claires et sécurisées, tout en donnant confiance aux agents pour expérimenter sans crainte.
Il y avait aussi un besoin de cohérence et d’exemplarité : si le Département veut parler transformation numérique et innovation, il doit être capable d’intégrer l’IA dans ses propres pratiques, mais de manière responsable. Enfin, l’émergence rapide des IA génératives, les discussions nationales sur la régulation et les attentes des agents ont accéléré les choses. On a senti qu’il était temps d’ouvrir le sujet, calmement, mais sans attendre.
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 des livres blancs ni sur une démarche formalisée d’inspiration auprès d’autres collectivités. Nous avons bien regardé ce qui se faisait ailleurs, mais les chartes existantes portaient le plus souvent sur l’intelligence artificielle au sens large, alors que nous voulions nous concentrer uniquement sur l’IA générative, qui est un sujet beaucoup plus proche du quotidien des agents.
Notre principale source d’inspiration est venue de notre propre expérience interne, notamment de la manière dont nous avions déjà construit d’autres documents structurants, comme notre règlement des usages numériques et les feuilles de route numériques et systèmes d’information du Département. Nous savons produire ce type de cadre en interne.
Nous avons aussi, à la marge, interrogé l’IA elle-même pour tester des propositions de structure de charte et nourrir la réflexion. Enfin, certaines conférences et échanges de réseaux ont alimenté notre vision, notamment via Mégalis Bretagne et une intervention de l’Université de Rennes autour des RAG (Retrieval Augmented Generation), avec le projet RAGARenn présenté par l’universitaire Pierre Beust. Il s’agissait uniquement d’un apport de réflexion : aucun de ces acteurs n’a participé directement à la rédaction de la charte.
Y a-t-il des compétences ou sujets spécifiques à maîtriser avant de se lancer dans ce projet ?
Avant de se lancer, il faut vraiment maîtriser les fondamentaux du numérique public : la notion de données personnelles, la sécurité informatique, et bien sûr le Règlement général sur la protection des données (RGPD). Sans ces bases, on risque soit de construire un cadre trop théorique, soit de passer complètement à côté de points essentiels.
Il faut aussi comprendre un minimum comment fonctionnent ces outils d’IA : comment ils génèrent du texte, quels sont leurs biais, leurs limites, et quels risques ils peuvent poser en matière de confidentialité ou d’erreurs. On n’a pas besoin d’être expert, mais on doit être capable d’expliquer simplement pour rassurer et rendre les règles compréhensibles. La pédagogie est essentielle, surtout quand on s’adresse à des métiers très différents, avec des niveaux de familiarité très variés.
Un autre point absolument clé, c’est la capacité à embarquer l’organisation. Il faut associer la direction des ressources humaines (DRH), le délégué à la protection des données (DPO), le responsable de la sécurité des systèmes d'information (RSSI), la communication interne, et les instances représentatives du personnel.
Quelles furent les phases préparatoires du projet ? Avez-vous mené une étude en amont du projet pour définir sa faisabilité ?
Nous n’avons pas mené d’étude préalable au sens formel : ni étude de faisabilité, ni enquête, ni diagnostic externe. Pour nous, le besoin était évident : cela faisait trois ans que l’accès aux IA était bloqué, avec une forte frustration des agents et des usages qui se développaient malgré tout via des outils personnels. Il n’y avait donc pas besoin d’une étude pour légitimer le lancement du projet.
La seule analyse menée en amont a été d’ordre technique : nous avons étudié la possibilité de filtrer les usages via une liste blanche de moteurs d’IA autorisés. Cette option a finalement été abandonnée, car elle s’est révélée ingérable dans la durée, compte tenu de l’évolution permanente des outils.
Nous nous sommes appuyés uniquement sur nos propres compétences, sans recourir à un cabinet. Sur le plan opérationnel, le travail a débuté en interne à la Direction des services numériques, avec le délégué à la protection des données. Un premier squelette de la charte a été construit. Ce document a ensuite été présenté au comité de direction, sous forme de travail collaboratif : chacun a pu annoter, réagir et proposer des ajustements.
Nous avons ensuite travaillé avec les organisations syndicales, en deux temps : un premier temps de sensibilisation à l’intelligence artificielle générative, puis un atelier dédié à la co-rédaction de la charte. Elles ont validé le contenu, tout en précisant qu’elles ne voteraient pas le document pour des raisons de principe. Enfin, quelques agents de directions métiers ont été associés pour s’assurer que la charte reste claire, pragmatique et compréhensible par tous.
Comment avez-vous assuré le bon dimensionnement du projet ?
Nous avons volontairement limité le document à cinq pages pour garantir sa lisibilité. Dès le départ, l’objectif était de produire une charte accessible, avec un vocabulaire simple, sans jargon. C’est dans cet esprit que nous avons mobilisé les principes du FALC (pour Français Facile à Lire et à Comprendre) : phrases courtes, formulations directes et appui sur des éléments visuels, afin que le message soit compréhensible par nos 3200 agentes et agents, y compris ceux en difficulté de lecture. Nous savons d’expérience qu’au-delà de quelques pages, les documents internes ne sont plus lus. Un format trop long devient dissuasif. Cette contrainte nous a obligés à aller à l’essentiel.
Le niveau d’intérêt constaté lors de notre premier webinaire a confirmé que ce format et ce périmètre étaient adaptés. Ce premier temps de formation a réuni 200 agents (sur les 3 200 concernés). Pour nous, c’était le signal d’une véritable appétence et d’une demande forte d'accompagnement. Cette audience montrait que la charte arrivait au bon moment et répondait aux attentes. D’où notre engagement à poursuivre la démarche avec d’autres webinaires pour accompagner la montée en compétences.
Comment la collectivité a-t-elle financé ce projet et quelles ont été les aides sollicitées/obtenues ?
Le projet n’a fait l’objet d’aucun financement spécifique ni d’aucune aide extérieure. Il a été réalisé entièrement en interne, sans recours à un cabinet ou à un prestataire. Il n’y a donc pas eu de subvention sollicitée ni obtenue.
Le seul coût est un temps de travail interne, estimé à environ une vingtaine de jours-hommes, répartis entre la phase de réflexion, la rédaction de la charte, les échanges avec les instances, la communication et le démarrage de l’accompagnement (webinaires).
Quels sont les autres acteurs qui vous ont accompagnés dans la préparation et la réalisation de ce projet ?
Sur ce projet, il n’y a pas eu d’acteurs extérieurs : la collectivité a fait le choix d’un pilotage entièrement interne. La préparation et la rédaction ont été portées principalement par la Direction des services numériques (DSN), en lien étroit avec le Délégué à la protection des données (DPO). Le Comité de direction (CoDir) a été associé aux échanges, tout comme les organisations syndicales. Quelques agents issus de directions métiers ont également été sollicités afin de vérifier que la charte soit compréhensible, pragmatique et réellement utile.
Les seuls apports extérieurs relèvent d’une veille et d’échanges de réseaux : la participation à des réseaux comme Mégalis Bretagne, ainsi que certaines interventions universitaires, notamment de l’Université de Rennes sur les RAG (Retrieval Augmented Generation). Ces contributions sont restées strictement informelles et n’ont pas constitué un accompagnement opérationnel du projet.
Quels conseils donneriez-vous à un élu qui souhaiterait se lancer dans un projet similaire ?
Le premier conseil est de s’appuyer sur les compétences internes. La collectivité dispose déjà des expertises nécessaires pour construire ce type de projet, et faire participer les agents est à la fois valorisant et très efficace. Le plus important, c’est d’ouvrir le sujet. Il est indispensable de travailler en co-construction, en associant étroitement le management et les organisations syndicales, d’écouter leurs inquiétudes et d’y répondre de manière transparente.
Le second conseil est de miser massivement sur la pédagogie et la sensibilisation. Il est essentiel d’expliquer ce qu’est réellement l’intelligence artificielle générative, ses limites, ses enjeux juridiques et ses impacts sur les données, afin de démystifier l’outil et d’éviter les fantasmes, notamment sur la question de l’emploi. Sur ces sujets, tout évolue très vite : les outils, les usages, la réglementation. Si l’on attend un cadre parfait, on ne fait rien. Mieux vaut avancer par étapes, avec une démarche réaliste. Inutile de produire une stratégie de 50 pages ou de chercher à tout encadrer. Commencez petit : une charte courte, qui fixe des repères simples. L’objectif n’est pas d’imposer, mais d’autoriser dans un cadre sécurisé.
Enfin, un point clé est de commencer par la donnée : il n’y a pas d’IA sans données fiables. Il faut donc organiser, cartographier et fiabiliser les données avant d’aller plus loin dans les usages.