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Des élèves de l'INET viennent de publier une cartographie des métiers concernés par l' intelligence artificielle dans les collectivités locales. Cette réflexion provient d'un projet collectif, réalisée dans une collectivité, pendant 9 semaines, portant sur les enjeux de l'IA sur l'évolution des métiers.

Comme l'informatique dans les années 1980 puis internet dans les années 2000, cette nouvelle révolution technologique conduira à des changements significatifs pour l 'organisation du travail et transformera de nombreux métiers. Selon l'Organisation mondiale du travail (OMT), contrairement aux révolutions technologiques antérieures, les " cols blancs " sont davantage concernés que les " cols bleus " à des évolutions de leurs métiers.

Cette cartographie des métiers d'une collectivité fictive est basée sur la méthodologie de l'OMT qui fait référence pour analyser les effets de l'IA en termes de ressources humaines.
▶️ Découvrez toutes les conclusions dans l'étude à télécharger.

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Quel impact de l'IA sur les métiers dans les collectivités ?

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Des élèves de l'INET viennent de publier une cartographie des métiers concernés

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Tableau comparatif pour clarifier trois grandes familles de modèles d’IA

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Tableau comparatif pour clarifier trois grandes familles de modèles d’IA

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Voici un tableau comparatif pour clarifier trois grandes familles de… | Rochane Kherbouche

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Voici un tableau comparatif pour clarifier trois grandes familles de modèles d’IA : 1️⃣ Modèles I/O : simples, rapides, sans raisonnement visible. 2️⃣ Chain of Thought : ajoutent une réflexion intermédiaire pour des tâches plus complexes. 3️⃣ Agents IA : autonomes, capables d’utiliser des outils pour accomplir plusieurs actions.
Ce visuel synthétise leurs différences, cas d’usage et évolutions.

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Rapport Sénat : IA et collectivités territoriales | Nathanaël Duffit-Ménard

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🏫 En fin d’année dernière j’ai été auditionné par le Sénat pour savoir si l’intelligence artificielle va révolutionner l’univers des collectivités territoriales. 🗒️ Le rapport sénatorial a été récemment publié et fait des recommandations intéressantes. Pour ma part, j’ai souhaité mettre l’accent sur : ✅ La nécessaire sensibilisation et formation des élus locaux et cadres territoriaux ✅ Les systèmes d’intelligence artificielle doivent s’intégrer dans le champ de la protection des données ✅ Penser le déploiement de l’IA dans le cadre des principes de conformité/compliance ✅ Sécuriser la chaine de traitement des données avec un contrôle plus accru des sous-traitants ✅ Le rôle central des délégués à la protection des données Avec Maïak Avocat nous accompagnons le secteur public local dans le déploiement de ces solutions grâce entre autres à nos fonctions de délégué à la protection des données externe. Bonne lecture 😉

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Comment fonctionne une IA quand vous lui posez une question...

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Comment fonctionne une IA quand vous lui posez une question...

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🫡 Challenge : je vais essayer d'expliquer en un seul post linkedin… | Yassine Chabli | 66 comments

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🫡 Challenge : je vais essayer d'expliquer en un seul post linkedin comment fonctionne une IA quand vous lui posez une question... Étape 1 : Découpage du texte (Tokenisation) Le modèle prend un texte et le divise en petits morceaux appelés "tokens". Par exemple, le mot "bonjour" peut être un token, ou même une partie d’un mot. Cela transforme les phrases en une forme que le llm peut comprendre. Étape 2 : Traduction en nombres (Embedding) Chaque token est converti en un ensemble de nombres (des vecteurs), comme une carte d’identité numérique. Ces nombres placent les mots dans un espace où les mots similaires (comme "chien" et "loup") sont proches. Cela aide le modèle à comprendre les liens entre les mots. Les cartes graphiques (GPU) sont très utiles ici car elles traitent plus rapidement les calculs dans un espace. Étape 3 : Concentration sur l’essentiel (Attention) Le modèle décide quelles parties du texte sont importantes pour répondre ou générer un mot. Par exemple, dans "Le chat dort", il peut se concentrer sur "chat" pour comprendre le contexte. Il utilise des outils spéciaux (appelés requête, clé, valeur) pour comparer tous les tokens et repérer les connexions importantes, même dans de longues phrases. Étape 4 : Ajout de détails (Réseau à propagation avant) Chaque token passe par un réseau qui l’enrichit avec des informations supplémentaires. C’est comme ajouter des couleurs et des détails à un dessin. Ce réseau aide le modèle à repérer des motifs complexes dans le texte, en travaillant sur chaque token séparément. Étape 5 : Organisation et stabilité (Normalisation) Pour éviter que les calculs ne deviennent trop compliqués, le modèle "range" les informations à chaque étape, un peu comme on organise un bureau. Il utilise aussi des raccourcis (connexions résiduelles) pour ne pas perdre d’informations importantes. Une technique appelée "dropout" empêche le modèle de trop mémoriser les données d’entraînement. Étape 6 : Faire des choix (Prédiction) À la fin, le modèle choisit le mot suivant à écrire. Il attribue une probabilité à chaque mot possible (par exemple, 70 % pour "est", 20 % pour "va"). Une fonction spéciale (softmax) aide à faire ce choix. Le modèle peut être plus ou moins créatif selon un réglage appelé "température". Il utilise des stratégies simples ou complexes pour décider du meilleur mot. En résumé, un LLM transforme le texte en petits morceaux, les comprend, se concentre sur ce qui compte, ajoute des détails, reste organisé, et choisit les mots pour répondre. C’est comme un super bibliothécaire qui lit, comprend et écrit à la vitesse de l’éclair ! ------------------
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OpenAI a publié son guide complet sur l'écriture de prompt.

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OpenAI a publié son guide complet sur l'écriture de prompt.

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🚨 OpenAI a publié son guide complet sur l'écriture de prompt. 5… | Jean Briac Coadou | 210 comments

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🚨 OpenAI a publié son guide complet sur l'écriture de prompt. 5 stratégies pour obtenir des résultats puissants avec vos prompts : 👉 Voici tout d'abord Lien vers l’article officiel → https://t.co/xhNBs9niQx ----------
1️⃣ Rédigez des instructions claires : 🔸 Précisez le Contexte et l'Objectif : Donnez des informations contextuelles pour orienter les réponses de ChatGPT en fonction de vos besoins spécifiques. 🔸 Définissez le Ton et le Style de Réponse : Indiquez si vous souhaitez une réponse formelle, informelle, technique, etc. 🔸 Utilisez des Instructions Spécifiques pour le Persona : Guidez ChatGPT pour adopter un certain persona, comme un expert dans un domaine spécifique ou un personnage fictif. ________ 2️⃣ Fournir un texte de référence : 🔸 Utilisez des Références Externes pour Approfondir la Réponse : Demandez à ChatGPT d'intégrer des informations provenant de sources externes pour enrichir ses réponses. Précisez Comment Utiliser la Référence : 🔸 Indiquez si vous souhaitez que ChatGPT résume, analyse ou réponde en se basant sur les informations d'un texte de référence. ________ 3️⃣ Diviser les tâches complexes en sous-tâches plus simples : 🔸 Utilisez une Approche Étape par Étape : Pour les tâches complexes, demandez à ChatGPT de décomposer le processus en étapes séquentielles. Gestion des Limites de Texte : 🔸 Soyez conscient de la limite de texte et ajustez vos demandes pour éviter de dépasser cette limite. ________ 4️⃣ Laissez à ChatGPT le temps de réfléchir : 🔸 Posez des Questions Ouvertes : Encouragez ChatGPT à explorer différentes perspectives ou solutions alternatives. 🔸 Utilisez des Prompts de Réflexion : Demandez à ChatGPT de revoir ou de résumer ses pensées pour garantir la cohérence et la complétude de l'information. ________ 5️⃣ Tester systématiquement les changements : 🔸 Comparez les Réponses : Mettez en parallèle les réponses de ChatGPT avec des réponses de référence pour évaluer leur exactitude et leur pertinence. 🔸 Ajustez et Améliorez : Utilisez les retours d'expérience pour affiner vos prompts et obtenir de meilleurs résultats. - Source de l'image : MindBranches ------------------- 🔔 Rejoignez une communauté Linkedin de plus de 127 000 passionnés qui ne veulent rien manquer sur l'IA ! 👉 Abonnez-vous dès maintenant à mon profil (➡️ Jean Briac Coadou) pour rester à jour avec les dernières tendances, outils, et conseils sur l'IA. | 210 comments on LinkedIn

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L'IA est au cœur de nos pensées. L'Humain est plus que jamais sollicité.

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L'IA est au cœur de nos pensées. L'Humain est plus que jamais sollicité.

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Intelligente comme nous ?

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L'IA est puissante ? Absolument. Intelligente comme nous ? Pas du tout. " L'IA va nous remplacer tous ! " " ChatGPT comprend mes intentions ! " " Les machines deviennent conscientes ! " Arrête deux secondes. L'IA n'est pas magique - c'est juste des probabilités statistiques à grande échelle. Voici ce qu'est VRAIMENT une intelligence artificielle: 1. Les DONNÉES : le carburant, pas l'intelligence Sans données, l'IA est comme une Ferrari sans essence. Rutilante mais immobile. Ce qu'elle avale : → Des textes par milliards (livres, articles, posts) → Des images par millions (photos, œuvres, schémas) → Des comportements humains (clics, recherches, achats) → Des séquences temporelles (vidéos, sons, mouvements) Chaque donnée est nettoyée, transformée, encodée. Rien de magique. Du travail de fourmi industrialisé. 2. Le MACHINE LEARNING : pas de la compréhension, des corrélations Ce n'est pas de l'intelligence, c'est des statistiques avancées. Montre 100 000 photos de chats à une IA en disant " chat ". Elle ne comprendra JAMAIS ce qu'est un chat. Elle détectera des patterns visuels associés à ce mot. C'est comme quelqu'un qui reconnaîtrait parfaitement ton visage sans savoir ce qu'est un humain. 3. Le DEEP LEARNING : un millefeuille mathématique, pas un cerveau Imagine des millions de calculs simplistes, empilés en couches : → Entrée (texte ou image) → Traitement (extraction de caractéristiques) → Sortie (prédiction probabiliste) ChatGPT ? Un système qui prédit le mot suivant le plus probable. Comme un musicien qui jouerait parfaitement sans jamais ressentir la musique. 4. L'ENTRAÎNEMENT : force brute, pas génie L'IA " apprend " en ajustant ses paramètres internes pour réduire ses erreurs. Elle ne comprend pas. Elle optimise. Si tu lui demandes d'écrire comme Proust, ce n'est pas qu'elle comprend son style. Elle a avalé tout Proust et peut générer du texte statistiquement similaire. 5. Les LIMITES : fondamentales et inévitables Quand l'IA invente des faits (hallucinations), ce n'est pas un bug. C'est sa nature : compléter avec ce qui semble probable. Ses défauts sont structurels : → Elle n'a aucune notion de vérité → Elle reflète nos propres biais humains → Elle n'a pas de compréhension conceptuelle → Elle est plus confiante quand elle devrait douter L'IA est comme un miroir déformant de l'humanité. Elle ne fait que régurgiter, transformer et recombiner ce que NOUS avons créé. Alors la prochaine fois qu'on te vend de la " magie IA ", rappelle-toi : Ce n'est qu'un système probabiliste sophistiqué. Fascinant ? Absolument. Révolutionnaire ? Sans aucun doute. Intelligent ou conscient ? Pas même un peu. L'IA n'est pas notre futur transcendant. Elle est notre reflet algorithmique amplifié. ____ Eudonia ✦┃Créateur d'outils digitaux IA et de Tests psychométriques scientifiques ✦┃& accompagnements psy HPI, TSA, TDAH, Orientation, Bilans, GEASE, Codev ❝ L'IA est au cœur de nos pensées. L'Humain est plus que jamais sollicité. ❞

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C'est quoi une IA ? | Pierre Mailliet | 33 comments

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L'IA est puissante ? Absolument. Intelligente comme nous ? Pas du tout. " L'IA va nous remplacer tous ! " " ChatGPT comprend mes intentions ! " " Les machines deviennent conscientes ! " Arrête deux secondes. L'IA n'est pas magique - c'est juste des probabilités statistiques à grande échelle.

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un outil pratique pour réguler l'usage de l'Intelligence Artificielle dans les collectivités territoriales.

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la boussole de l'IA de Nantes : un outil pratique pour réguler l'usage de l'Intelligence Artificielle dans les collectivités territoriales.

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la boussole de l'IA de Nantes : un outil pratique pour réguler l'usage de l'Intelligence Artificielle dans les collectivités territoriales.

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Guide de la boussole de l'IA - Nantes | Francky Trichet | 72 comments

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Le guide de la boussole de l'IA de Nantes : un outil pratique pour réguler l'usage de l'Intelligence Artificielle dans les collectivités territoriales. -> 24 pages pour expliciter 7 critères en 80 questions : un travail de fond, éprouvé sur des cas concrets, qui devrait s'avérer très utile à de nombreux agents et élus ; -> une mise en pratique de la doctrine de l'IA de Nantes Métropole (publiée en mars 2024) pour encadrer le recours à l’IA, dans la continuité de l’exemplarité de la collectivité en matière de numérique responsable (stratégie numérique responsable, 2024) et de données (Charte métropolitaine de la Donnée et de l’IA, 2019 révisée en 2025). -> une incarnation du cadre de confiance et d'exigences posé pour réguler l'IA au service des politiques publiques ; -> un commun pour les collectivités territoriales de France et d'ailleurs via la francophonie Les Interconnectés Association Internationale des Maires Francophones Intercommunalités de France Un grand merci à ma collègue élue Louise Vialard co-porteuse politique de ce travail remarquablement coordonné par Marie Bernard et toute l'équipe de la Direction des Ressources Numériques : Nathalie Hopp David Boudineau Claire Sacheaud Priscilla Capovilla Thibaud Menanteau Patrice Renaudineau Julien Le Rudulier Géraldine Péronne Marie-Eve URVOY Eric Bequet, Jean-Gildas Scouarnec, Valentin Bergere Johanna Rolland Céline Colucci Manu Reynaud Yann HUAUMÉ Bertrand Serp Pierre Jannin Jacques PRIOL Laurent Watrin OpenDataFrance Céline Colucci Clara Chappaz Datactivist Banque des Territoires Association des maires de France et des présidents d'intercommunalité Olivier Parcot Emmanuelle Roux 🗺️ Sébastien Soriano Bassem ASSEH Thomas COTTINET Cyrille CHAUDOIT Marianne THIERY-SENE Matthieu Liénard Pierre-Antoine Gourraud Patrick LE CALLET Akim Oural Rodolphe AMAILLAND Anthony Descloziers | 72 comments on LinkedIn

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IA dans les collectivités : le CNFPT cartographie pratiques, attentes et craintes du terrain

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IA dans les collectivités : le CNFPT cartographie pratiques, attentes et craintes du terrain

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Face à une mutation technologique aussi rapide que profonde, le CNFPT a lancé, à l'automne 2024, une mission confiée à Marie Mennella, vice-présidente (CFDT) en charge du collège des organisations syndicales. Objectif : dresser un premier état des lieux qualitatif des usages, des perceptions et des besoins des collectivités en matière d'intelligence artificielle, notamment générative.

Cette démarche a donné lieu à une enquête exploratoire menée auprès d'élus, de cadres territoriaux, de représentants syndicaux et d'agents de terrain. "L'intelligence artificielle est une mutation profonde qu'il nous faut accompagner et non pas subir", a souligné la rapporteure, reprenant les mots du président du CNFPT Yohann Nédélec. Les résultats ont été synthétisés dans dix fiches thématiques, dévoilées en mai 2025, qui reflètent la diversité des pratiques comme des préoccupations.

Des usages dispersés mais en forte croissance

Le contexte est celui d'une croissance exponentielle des projets d'IA dans les territoires. D'après l'Observatoire de la Data, le nombre de projets locaux est passé de 5 en 2021 à plusieurs centaines en 2024. Les collectivités, petites ou grandes, s'emparent de ces technologies, souvent via des expérimentations locales : rédaction assistée, traitement des mails, transcription de réunions, chatbots internes ou à destination des usagers.
L'outil Delibia, par exemple, est testé dans plusieurs collectivités pour assister à la rédaction de délibérations et d'actes administratifs. Il est jugé utile, mais appelle à vigilance : "La compétence agent reste indispensable", rappellent les retours d'expérimentation. L'IA est perçue comme une aide, pas comme un substitut.

Opportunités : gain de temps, qualité, innovation

Les bénéfices attendus sont bien identifiés : assistance à la rédaction, automatisation des tâches répétitives, gain de temps, amélioration de la qualité des services... L'IA peut aussi faciliter le travail des agents, y compris dans des fonctions non administratives. Des expérimentations concernent par exemple l'aide à la décision en matière de gestion des déchets, la personnalisation de l'information pour les usagers de MDPH, ou encore le suivi de la propreté urbaine via des jumeaux numériques.

Certains outils, comme l'agent conversationnel "Albert" déployé par l'État dans les maisons France Services, sont cités comme de bons exemples d'IA "souveraine" mise au service des agents pour mieux répondre aux usagers (voir notre article du 30 mai 2024).

Risques : perte de contrôle, fracture numérique, intensification du travail

Mais les risques sont tout aussi nombreux. L'absence de cadre formel pour les usages spontanés - appelés "shadow IA" - inquiète. Des usages se développent à l'initiative des agents, sans validation hiérarchique ni sécurisation des données. "Il y a un principe de réalité : les usages existent. Fermer les yeux, c'est risquer des dérives", prévient un cadre interrogé.

Les craintes portent aussi sur la perte de contrôle des données, la dépendance aux prestataires, les surcoûts budgétaires à venir et l'impact environnemental des IA, en particulier génératives. En matière de conditions de travail, l'IA peut intensifier la charge mentale, déplacer la complexité vers les agents humains et renforcer les inégalités selon les niveaux d'acculturation numérique.

Inclusion et dialogue social à renforcer

Le risque de fracture numérique entre agents - voire entre collectivités - est largement relevé. Tous les répondants insistent sur la nécessité d'un socle commun d'acculturation. Le CNFPT est attendu pour y contribuer, par des actions de formation (voir notre article du 26 mai 2025), mais aussi de sensibilisation, de méthodologie et d'accompagnement managérial.
Le dialogue social est une autre condition essentielle pour réussir l'intégration de l'IA. Certaines régions, comme l'Occitanie, ont déjà mis en place des groupes de travail associant direction, représentants du personnel et agents, avec des étapes d'idéation et d'évaluation. L' expérience de la F3ST (formation spécialisée en santé, sécurité au travail) montre qu'un langage commun est nécessaire pour éviter les tensions et clarifier les attentes.

Cadre juridique, méthode, formation : le besoin d'un cap

Les fiches soulignent aussi l'urgence de développer un cadre juridique et éthique clair. Plusieurs collectivités ont interdit temporairement certains outils avant de devoir ajuster leur position. D'autres ont édicté des chartes internes ou des notes de service encadrant les usages. Mais la demande d'un cadre partagé, national ou territorial, revient avec insistance.
Sur le plan opérationnel, les collectivités attendent du CNFPT des outils pour construire des projets IA solides : guides méthodologiques, études de cas, accompagnement au choix des solutions, formation des cadres et des agents. Une dizaine de fiches identifient les compétences à développer et les formats de formation à privilégier, en lien avec les situations concrètes de travail.

Une feuille de route pour l'action publique

Cette première cartographie des usages de l'IA dans les collectivités dessine une feuille de route pour l'action publique. Elle montre une administration locale en mouvement, curieuse, mais aussi prudente, qui cherche à expérimenter sans se perdre, à innover sans s'isoler, à moderniser sans sacrifier ses valeurs. "L'IA aura l'importance qu'on voudra bien lui donner, et la confiance qu'on voudra lui accorder", résume un témoignage dans les fiches. Pour que cette confiance soit collective, il faudra conjuguer stratégie, pédagogie, transparence... et coopération entre acteurs.
Le CNFPT, en publiant ces fiches et en ouvrant la voie à une démarche continue, se positionne ainsi comme un acteur clé pour aider les collectivités à "prendre le train d'une IA éthique et responsable ".

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IA dans les collectivités : le CNFPT cartographie pratiques, attentes et craintes du terrain

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À travers une série de fiches thématiques, le CNFPT livre un panorama des usages et questionnements suscités par l'arrivée de l'intelligence artificielle dans les collectivités territoriales. Cette enquête exploratoire, pilotée par la vice-présidente Marie Mennella, vise à éclairer les actions futures de l'établissement en matière de formation et d'accompagnement, alors que les usages de l'IA progressent rapidement, souvent en dehors de tout cadre formel.

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Jean-Marc Jancovici a alerté sur l’impact écologique de l’intelligence artificielle, et sur les effets qu’elle pourrait avoir sur les jeunes générations.

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Jean-Marc Jancovici a alerté sur l’impact écologique de l’intelligence artificielle, et sur les effets qu’elle pourrait avoir sur les jeunes générations.

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Jean-Marc Jancovici appelle à " se méfier " de la diffusion de l'IA Lors d'une conférence donnée à Genève en février dernier, l'ingénieur et conférencier Jean-Marc Jancovici a alerté sur l'impact écologique de l'intelligence artificielle, et sur les effets qu'elle pourrait avoir sur les jeunes générations.

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Jean-Marc Jancovici appelle à " se méfier " de la diffusion de l'IA Lors... | VAKITA | 17 comments

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Jean-Marc Jancovici appelle à " se méfier " de la diffusion de l'IA Lors d'une conférence donnée à Genève en février dernier, l'ingénieur et conférencier Jean-Marc Jancovici a alerté sur l'impact écologique de l'intelligence artificielle, et sur les effets qu'elle pourrait avoir sur les jeunes générations.

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L’IA ne va pas voler votre job
Mais quelqu’un qui comprend le RGPD et l’IA Act, oui.

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