B. UNE ADOPTION DE L'IA PAR LES COLLECTIVITÉS TERRITORIALES QUI PROGRESSE
L'observatoire Data Publica9(*) publie depuis 3 ans un baromètre national sur la data et l'IA dans les territoires, basé sur une enquête qui a touché 289 collectivités et établissements publics locaux en 2024. Ce baromètre montre une progression nette de la proportion des collectivités territoriales ayant engagé ou prévoyant d'engager un projet IA dans l'année.
Il est intéressant de noter que les usages concernés par les projets d'IA dans les collectivités territoriales sont extrêmement variés : 29 % concernent la gestion administrative et 11 % concernent la relation aux usagers (robots conversationnels), mais d'autres usages comme la gestion de l'espace public, la sécurité, l'aménagement du territoire ou encore le tourisme sont concernés.
En réalité, la palette des usages est extrêmement ouverte et les produits sont assez variés. Nous sommes dans une phase de foisonnement d'initiatives qui comprend toujours une part de risque. Dans le cadre des relations avec les usagers, ce recours à l'IA répond aussi à l'exigence de simplicité et de rapidité d'accès aux services locaux, déjà offerte par les acteurs privés. Le citoyen consommateur doté de smartphone veut pouvoir faire ses démarches de manière aussi simple avec sa mairie qu'avec n'importe quel fournisseur de service commercial en ligne.
Un graphique fourni lors d'une audition par Jacques Priol résume bien la grande variété des usages possibles de l'IA pour les collectivités territoriales :
Mais si les usages potentiels de l'IA par les collectivités territoriales sont nombreux, on est encore loin d'une généralisation. Les auditions permettent de dresser un quadruple constat :
- les usages de l'IA dans les collectivités territoriales progressent mais sont encore limités et restent à un stade expérimental ;
- les initiatives se déploient dans des champs de plus en plus variés, de la relation citoyenne à la mobilité, en passant par l'environnement ;
- les utilisations actuelles de l'IA dans les collectivités sont assez similaires à celles observées dans le monde de l'entreprise : il n'y a pas de spécificités fortes du secteur des collectivités ;
- les utilisations de l'IA sont plutôt axées sur la recherche d'efficacité et d'optimisations et assez peu pour créer de nouveaux services.
C. UNE MULTIPLICITÉ DES ACTEURS ET UTILISATEURS DE L'IA DANS LES TERRITOIRES
Si réfléchir aux usages de l'IA sur les territoires amène naturellement à s'interroger en priorité sur l'adoption de ces outils par les collectivités, en réalité, c'est l'ensemble des acteurs des territoires qui sont concernés, au-delà des seules collectivités territoriales.
· C'est vrai des services de l'État à l'échelle déconcentrée, qui peuvent tirer profit de l'IA pour mieux agir. Ainsi, depuis 2019, l'outil « IAlim » est utilisé pour le ciblage des contrôles sanitaires dans les restaurants, en analysant les commentaires laissés par les clients sur les sites Internet (Google, Tripadvisor). D'importants progrès ont également été enregistrés en matière d'IA dans le domaine de la sécurité et du contrôle des espaces publics par la vidéosurveillance augmentée10(*).
· C'est vrai aussi des différents opérateurs du service public, pour lesquels l'IA constitue une aide dans la mise en oeuvre de leurs missions. L'IA peut ainsi apporter des améliorations considérables dans le secteur du transport et ce à plusieurs étapes : pour planifier les déplacements et les optimiser en termes de durée ou de distance, mais aussi pour réaliser les déplacements eux-mêmes en automatisant au moins en partie la conduite de véhicule.
· Les acteurs privés sont aussi des utilisateurs intensifs potentiels de l'IA dans les territoires.
Le secteur de l'agriculture est emblématique des changements technologiques rapides qui peuvent transformer rapidement les pratiques traditionnelles et offrir des solutions innovantes pour faire face au changement climatique, optimiser la consommation de ressources naturelles ou encore obtenir des gains de productivité. L'IA peut en effet être sollicitée pour l'optimisation des cultures et des rendements (gestion des semis, choix des variétés, irrigation intelligente, mobilisation au bon endroit et dans les bonnes quantités des fertilisants azotés ou des produits phytopharmaceutiques... Elle est également utile pour détecter les maladies ou les ravageurs des cultures à partir de l'imagerie satellite. Elle permet d'automatiser davantage les interventions dans les champs : labour, robots de récolte.
L'adoption des outils d'IA dépend toutefois de leur capacité à convaincre qu'ils sont plus efficaces que les techniques traditionnelles de culture basées davantage sur l'expérience de l'agriculteur complétée par la valeur ajoutée des conseillers des chambres d'agriculture et qu'ils présentent un coût raisonnable. L'efficacité des outils d'IA appliqués à l'agriculture dépend aussi de la quantité et de la qualité des données disponibles. Fondée en 2016, l'association « La ferme digitale » promeut l'adoption par les agriculteurs des technologies digitales pour répondre aux nombreux enjeux auxquels ils ont à faire face.
· Le grand public, enfin, est un utilisateur au quotidien de l'IA dans les territoires. L'exemple le plus courant est celui des applications de navigation (comme Google Maps) qui prescrivent des trajets. De plus en plus, le commerce physique et le commerce électronique s'interpénètrent grâce à la géolocalisation et l'IA intervient pour guider l'utilisateur vers une boutique qui peut correspondre à ses aspirations, suggérer au touriste un lieu de visite, un restaurant, un café, ou proposer à plusieurs personnes partageant un centre d'intérêt commun sans forcément se connaître de se rassembler en un lieu précis. Bref, l'IA irrigue le quotidien sans que l'on s'en rende toujours compte.
Un exemple : l'utilisation de l'IA par les services d'incendie et de secours
Réunis fin 2024 à Mâcon pour leur Congrès national, les sapeurs-pompiers de France se sont penchés sur les nouvelles possibilités offertes par l'IA. L'IA peut aider à analyser les appels qui arrivent au numéro d'urgence (analyse de la voix, tri des appels), à assurer une retranscription numérique des interventions ou encore à gérer les plannings et disposer sur le territoire les différents moyens opérationnels : casernes, véhicules, hélicoptères et canadairs.
Le projet de recherche Firecaster, soutenu par l'Agence nationale de la recherche11(*), vise à développer un outil d'IA pour prédire le risque d'incendie et les scénarios de développement de ceux-ci en fonction de multiples paramètres : météo, vent, terrain, caractéristiques de la végétation. L'ambition est de disposer d'un instrument capable de réaliser des prédictions fines et fiables en temps réel, et d'anticiper les effets des différents scénarios d'intervention des pompiers : rapidité pour fixer puis éteindre le feu, pollutions induites par l'intervention, risques de propagation, etc.
Les apports de l'IA pour les services de mobilité
Le secteur des transports et des déplacements est l'un des domaines où l'IA est particulièrement adaptée et utile. Elle peut intervenir à la fois en amont, dans la planification des trajets et en direct dans la phase de réalisation de la prestation de déplacement.
L'IA est utile à la fois pour l'utilisateur de service de transports, lui servant à se renseigner, à arbitrer entre plusieurs itinéraires ou moyens de transport, mais aussi aux autorités organisatrices des transports et aux organismes chargés de mettre à disposition les véhicules et moyens de déplacement, pour planifier, réguler, s'ajuster.
Elle peut s'appuyer sur des masses considérables de données collectées lors des déplacements des objets ou des individus.
L'IA intervient ainsi dans la phase d'analyse de l'existant. Elle peut calculer les répétitions de trajets (mobilités du quotidien) réaliser une analyse spatiale des flux de mobilité, identifier les besoins de manière très précise. Elle est utile pour calibrer l'offre de transport collectif, optimiser les fermetures de route pour générer le moins de gêne possible pour les usagers.
L'IA intervient ensuite dans la gestion de trafic, par exemple pour permettre des cadencements rapprochés dans les transports collectifs dont l'infrastructure est très sollicitée. Ainsi, la SNCF met en place un nouveau système d'exploitation des trains Est-Ouest (NExTEO) pour son réseau de RER en Île-de-France, grâce à la possibilité pour les trains de communiquer entre eux et en s'appuyant sur une automatisation poussée du pilotage de l'exploitation des lignes grâce à l'IA.
L'IA intervient aussi à l'échelle du pilotage des véhicules, avec la voiture autonome, le dernier niveau d'autonomie n'étant cependant pas encore en production mais seulement en test dans quelques pays.
L'IA permet aussi une meilleure maintenance prédictive des équipements de transport, afin d'anticiper les pannes et prolonger la durée de vie des véhicules.
L'IA offre aux utilisateurs des applications de navigation intelligentes offrant des itinéraires personnalisés. Au-delà de l'information, elle propose, suggère des trajets optimisés et peut s'adapter aux changements dans l'environnement général, en cas d'accident ou d'incident technique.
Un autre apport de l'IA est de contribuer à la décarbonation des transports, en permettant de grouper les déplacements, de choisir les modes les moins énergivores. Dans le domaine aérien, l'IA est d'ores et déjà utilisée pour calculer les altitudes et caps les plus pertinents.
En matière de mobilités, les usages de l'IA permettent à la fois d'optimiser l'existant, mais aussi de créer de nouveaux services, qui transforment considérablement l'expérience de mobilité.
* 9 https://observatoire.data-publica.eu/
* 10 Cet aspect des usages de l'IA a notamment fait l'objet d'analyses approfondies à l'occasion des débats sur la loi du 19 mai 2023 relative aux jeux Olympiques et Paralympiques de 2024 (voir le dossier législatif sur le site du Sénat : https://www.senat.fr/travaux-parlementaires/textes-legislatifs/la-loi-en-clair/projet-de-loi-jeux-olympiques-et-paralympiques-de-2024.html) et ne sera pas analysé dans le cadre du présent rapport.