Intelligence artificielle et collectivités : l'IA utile est celle qui sait rester à sa place

Et si la valeur de l'IA dans les métropoles se jouait d'abord dans l'accès aux services qui existent déjà ?

"En 2025, 9 métropoles sur 10 avaient déjà des projets IA en cours." (source : Baromètre Data Publica 2025 / La Poste Groupe). Pourtant, la majorité de ces projets butent sur le même obstacle : non pas l'absence de données, mais la difficulté d'y accéder.

Les métropoles n'ont jamais disposé d'autant de services numériques. Mobilité, urbanisme, déchets, eau, énergie, logement, participation citoyenne, démarches administratives… Chaque politique publique s'est progressivement dotée de ses propres outils, plateformes et bases documentaires.

Cette transformation a considérablement amélioré les services rendus aux habitants. Mais elle a aussi créé un paradoxe : alors que l'information n'a jamais été aussi disponible, elle n'a parfois jamais été aussi difficile à trouver.

L'enjeu des prochaines années ne sera peut-être pas de créer davantage de services numériques. Il sera de rendre ceux qui existent déjà plus accessibles, plus compréhensibles et plus simples à utiliser. C'est précisément là que l'intelligence artificielle peut jouer un rôle, à condition qu'elle reste à sa place.

L'IA rend accessible une information qui existait déjà, simplement trop dispersée pour être trouvée.

Le vrai problème : l'accès à l'information, pas son absence

Lorsqu'un habitant contacte sa métropole, ce n'est généralement pas parce que l'information n'existe pas. C'est parce qu'il ne sait pas où la chercher.

Quelques exemples qui résonnent dans n'importe quel service public territorial :

• « Puis-je construire une extension sur mon terrain ? »

• « Quel est le meilleur moyen d'aller à l'aéroport demain matin ? »

• « À quelle aide puis-je prétendre pour rénover mon logement ? »

• « À qui dois-je signaler ce problème de voirie ? »

Dans chacun de ces cas, la réponse existe déjà : dans un règlement, une base de données, une délibération ou un portail existant. La difficulté n'est pas l'absence d'information. La difficulté est l'accès à cette information.

L'IA conversationnelle agit alors comme une couche de simplification entre la complexité de l'organisation publique et le besoin immédiat de l'usager. Elle ne crée rien de nouveau. Elle révèle ce qui était déjà là.

Une opportunité pour les agents autant que pour les habitants

Le sujet est souvent abordé sous l'angle de la relation citoyenne. Pourtant, l'un des impacts les plus importants de l'IA dans les collectivités concerne les agents eux-mêmes.

Dans de nombreuses directions, une part significative du temps est consacrée à des tâches essentielles mais peu valorisantes : rechercher une information dans une base documentaire fragmentée, orienter un usager vers le bon interlocuteur, reformuler un contenu technique, produire des synthèses de documents réglementaires.

Des travaux récents, notamment une étude conduite sur la Ville de Lyon, estiment que "25 % des tâches des métiers territoriaux peuvent être effectuées en tout ou partie par l'IA générative" (source : INET/CNFPT, avril 2024). Ce chiffre ne signifie pas que les agents sont remplaçables. Il signifie qu'ils pourraient consacrer davantage de temps aux situations qui nécessitent réellement leur expertise.

Une architecture de type RAG (Retrieval Augmented Generation) permet, par exemple, de connecter un modèle d'IA aux bases de connaissances internes  (délibérations, procédures, référentiels métiers) sans toucher au système d'information existant. Les agents accèdent ainsi instantanément à l'information dont ils ont besoin. Les usagers obtiennent des réponses fiables, ancrées dans les données réelles de la collectivité.

L'IA bien conçue agit comme une extension des services métropolitains. Pas comme leur substitut.

25 % des processus métiers d'une collectivité pourraient être traités au moins partiellement par l'IA. Ce n'est pas une menace pour les agents, c'est du temps rendu à ce qui compte vraiment.

Les trois contributions concrètes de l'IA dans une métropole

L'expérience montre que les usages les plus pertinents reposent sur trois fonctions simples.

Rendre les services plus accessibles grâce à un assistant conversationnel

Les métropoles s'adressent à des publics extrêmement variés : personnes âgées, étudiants, touristes, nouveaux arrivants, professionnels, associations. Tous n'ont pas la même maîtrise des outils numériques ni du vocabulaire administratif.

Un assistant conversationnel permet à chacun de formuler sa demande avec ses propres mots et d'obtenir une réponse compréhensible, sans avoir à connaître l'organigramme de la collectivité. C'est précisément ce que BeTomorrow a mis en œuvre avec Ally, solution d’IA conversationnelle destinée aux opérateurs de transport et collectivités, qui simplifie l'accès à l'information voyageurs, au bénéfice de plusieurs centaines de milliers d'utilisateurs.

MOBILITÉ ET IA AGENTIQUE : OÙ CRÉER DE LA VALEUR ?

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• ALLY, de l'information voyageur à l'assistant voyageur

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Rendre les services plus disponibles : le chatbot comme premier niveau de réponse

Les services publics ne peuvent pas être ouverts en permanence. Les besoins des habitants, eux, ne s'arrêtent pas à 17h.

Un chatbot service public bien configuré apporte un premier niveau de réponse sur des milliers de demandes récurrentes : horaires, démarches d'état civil, informations sur les travaux, inscription aux services périscolaires. Il améliore ainsi la disponibilité du service sans augmenter mécaniquement les ressources nécessaires. À Issy-les-Moulineaux, IssyGPT a traité près de 20 000 requêtes citoyennes en moins d'un an (source : issy.com, janvier 2026), réduisant significativement la pression sur les accueils physiques et téléphoniques.

Rendre les services plus utiles grâce à la donnée territoriale

C'est sans doute la contribution la plus stratégique. Les métropoles disposent de données nombreuses mais souvent dispersées entre plusieurs directions et plusieurs systèmes.

L'IA permet de combiner ces informations et de les restituer sous une forme directement exploitable : pour un habitant qui cherche une réponse, pour un agent qui consolide un dossier, pour un décideur qui pilote une politique publique. 

Où faut-il réellement mettre de l'IA dans une collectivité ?

La question qui compte désormais est une question de discernement : identifier les fonctions où l'IA apporte une valeur réelle.

Car toutes les fonctions ne doivent pas être confiées à un modèle de langage. Les données de référence doivent rester fiables et maîtrisées. Les calculs réglementaires doivent rester déterministes. Les règles métiers doivent continuer à être pilotées par des experts humains.

L'IA apporte sa valeur là où :

• la demande est ambiguë et nécessite d'être interprétée ;

• le contenu est complexe et doit être reformulé ;

• plusieurs sources doivent être synthétisées rapidement ;

• l'orientation vers le bon service réduit l'incertitude de l'usager ;

• la disponibilité 24h/24 change concrètement l'expérience de service.

Autrement dit : l'IA ne remplace pas les fondations du service public. Elle en améliore l'accès.

L'IA dans les collectivités : un sujet de service public, pas de technologie

Le débat autour de l'intelligence artificielle est souvent présenté comme un sujet technologique. Pour les métropoles, il s'agit avant tout d'un sujet de conception des services publics.

Comment permettre à un habitant d'obtenir plus facilement une réponse ? Comment aider un agent à retrouver rapidement l'information dont il a besoin ? Comment rendre cohérents des écosystèmes numériques qui se sont construits par strates successives ?

L'IA peut répondre à ces questions, à condition d'être déployée avec pragmatisme, sans surpromesse, et avec une compréhension fine des contraintes réelles des organisations publiques : gouvernance des données, conformité RGPD, cybersécurité, continuité du service, implication des équipes.

C'est cette approche que le Pôle Cities de BeTomorrow défend et met en œuvre, de la vision stratégique à l'industrialisation, pour des territoires qui souhaitent transformer l'IA en levier de service public durable.

De l'accès à l'action : la prochaine marche de l'IA dans les collectivités

Les trois contributions précédentes partagent une même logique : l'IA aide à trouver la bonne information et à la restituer clairement. C'est la première marche, et elle suffit à transformer l'expérience de service. Une seconde marche se dessine aujourd'hui, où l'IA aide aussi à aboutir.

Concrètement, un assistant capable de comprendre une demande peut désormais accompagner l'usager jusqu'au bout de sa démarche : pré-remplir un dossier à partir des informations déjà connues de la collectivité, vérifier les pièces attendues, signaler ce qui manque et préparer l'étape suivante. La même évolution vaut pour les agents, dont l'assistant qualifie une demande entrante, l'oriente vers le bon service et déclenche l'action correspondante dans le système concerné, en gardant l'agent décisionnaire sur les situations qui le justifient.

C'est le passage d'une IA conversationnelle, qui répond, à une IA agentique, qui coordonne plusieurs étapes et plusieurs systèmes pour mener une tâche à son terme. Pour une métropole dont les services se sont construits par strates successives, cette capacité d'orchestration prend une valeur particulière : elle relie des dispositifs conçus séparément autour du besoin réel de l'usager, sans imposer de refonte.

Cette montée en autonomie rend la question du discernement plus décisive encore. Plus une IA agit, plus il importe de définir précisément ce qu'elle peut déclencher seule, ce qui requiert une validation humaine, et ce qui doit rester entre les mains des experts et des règles métiers. C'est la condition pour qu'une IA agentique trouve sa place dans un service public : une autonomie réelle sur les tâches qui le permettent, encadrée par une gouvernance claire là où l'enjeu l'exige.

Vous accompagnez la transformation numérique d'une métropole ou d'un opérateur de transport ?

Le Pôle Cities de BeTomorrow accompagne collectivités et autorités organisatrices de mobilité, de la vision stratégique à l'industrialisation.