L’IA ne s’improvise pas !
Depuis l’arrivée des IA génératives comme ChatGPT, Gemini ou Copilot, tout le monde veut « faire de l’IA ». C’est devenu un sujet tarte à la crème : entreprises, collectivités, curieux… chacun se sent pressé de « faire quelque chose ».
La promesse est irrésistible : plus d’efficacité, plus d’innovation, plus d’attractivité.
On voit même apparaître une forme d’enthousiasme spéculatif : des financeurs prêts à soutenir des expérimentations « coûte que coûte », sans toujours savoir si l’usage tiendra la route, ni si l’organisation est prête à l’accueillir.
Le geste technique devient une fin en soi, alors que le véritable défi est ailleurs.
Mais, sur le terrain, la réalité est plus coriace
Selon l’Observatoire Data Publica [1] et un récent article du Le Figaro (Frédéric de Monicault, 2025), près de 80 % des projets d’IA ne dépassent pas la phase de test. Une tendance confirmée par les travaux récents du MIT [2], qui montrent qu’à peine une minorité de projets IA parviennent à produire un impact réel dans les organisations. Les technologies ne manquent pas de puissance ; ce sont les environnements professionnels, les routines, les priorités et les contraintes locales qui déterminent leur réussite.
L’enjeu n’est donc pas : « L’IA fonctionne-t-elle ? » Mais plutôt : « Comment la faire tenir dans un territoire, un métier, une organisation ? ».
Déployer une IA, ce n’est pas installer un logiciel ; c’est engager une organisation entière
Comme le rappelait Bruno Latour [3], tout objet technique est un acteur à part entière : il re configure les relations, les pratiques, les manières de coopérer. Ajouter un outil revient déjà à transformer un collectif — parfois sans l’annoncer.
Dès lors, une question décisive, se pose : comment faire descendre l’IA du discours vers l’action concrète des organisations, des métiers et des collectivités ?
Déployer une IA ne peut pas se réduire à une installation technique. Cela exige un travail d’accompagnement humain, organisationnel et territorial : formation, régulation, retours d’expérience, dialogue social. Chaque IA déplace les frontières entre métiers, responsabilités et savoirs ; il faut apprendre à les redessiner collectivement.
C’est le sens de la démarche menée dans les Alpes-Maritimes, à la Maison de l’Intelligence Artificielle :
- Des ateliers participatifs réunissant élus, professionnels et habitants ;
- Des cas d’usage concrets adaptés aux réalités locales (santé, mobilité, environnement, services publics) ;
- Des restitutions partagées pour orienter les choix et préparer les décisions.
Notre objectif est simple : faire émerger une IA utile, située, responsable. Pas une solution magique, mais un outil pensé avec et pour les territoires.
La Maison de l’IA : un atout stratégique pour les communes et les organisations du Département des Alpes-Maritimes
Les enseignements du MIT et des observateurs nationaux montrent tous la même chose : les projets IA échouent lorsqu’ils sont lancés sans préparation collective. Ils réussissent lorsque les organisations sont accompagnées, écoutées, aidées à définir leurs besoins, leurs limites, leurs priorités.
C’est précisément le rôle que la MIA doit continuer à jouer — et renforcer :
- Écouter les communes, leurs contraintes, leurs temporalités, leurs attentes ;
- Travailler en amont des décisions, avant l’achat d’une solution ou l’engagement d’un investissement ;
- Soutenir une réflexion partagée : besoins des métiers, cohérence organisationnelle, pertinence des usages ;
- Favoriser des expérimentations structurées, avec des critères clairs et une compréhension fine des enjeux locaux et technologiques.
L’IA n’est pas qu’un outil : elle devient un acteur global. Et c’est là tout le paradoxe — une technologie née pour accélérer nous oblige à ralentir, à comprendre, à choisir avec plus de soin. Les communes et les organisations doivent en orienter les usages, en fixer les limites, en définir les priorités. La Maison de l’Intelligence Artificielle accompagne ce travail en amont pour que chaque collectivité reste maîtresse de ses décisions.
Nicolas CAMERATI, Chargé de médiation et de projets IA à la Maison de l’Intelligence Artificielle
[1] Priol, J., Gibon, C., & Chabot, P. (2025). IA & Territoires : après la découverte, le temps des premiers choix. Cahier de l’Observatoire Data Publica n°4. CIVITEO / Observatoire Data Publica. Licence : CC BY-NC 4.0. Disponible sur : https://observatoire.data-publica.eu
[2] MIT NANDA Research Group (2025). The GenAI Divide – State of AI in Business 2025. MIT, July 2025.
[3] Latour, B. (1992). Aramis ou l’amour des techniques. La Découverte. (Concept des objets techniques comme « actants », transformant les relations humaines et les formes de coopération.)