Albert, l’IA développée par l’État français, est un fiasco (mais est-ce vraiment surprenant ?)

Encore plus en 2026, l’intelligence artificielle et l’automatisation investissent peu à peu les services publics. La France a voulu, elle aussi, saisir l’opportunité d’innover avec son propre assistant virtuel baptisé Albert. Lancé dans la discrétion mais porté par de grandes promesses, ce projet visait à rendre l’administration plus efficace et sécurisée. Pourtant, le déploiement généralisé vient d’être stoppé net. Albert n’a pas convaincu, du moins pas dans sa version initiale. Voici une analyse détaillée de ce fiasco et un panorama des options pour l’avenir.

D’où vient Albert et quel était son rôle ?

L’idée à l’origine d’Albert repose sur l’assistance numérique offerte aux agents publics lors de leurs interactions quotidiennes avec les citoyens. Au lieu de passer un temps précieux à rechercher la bonne information ou la procédure adaptée, l’agent pouvait s’appuyer sur ce nouvel outil IA conçu en interne. Présenté comme fiable et transparent, Albert souhaitait renforcer la confiance grâce à l’affichage systématique des sources de ses réponses.

La première phase d’expérimentation a été menée auprès de près de cinquante maisons France Services. Ces structures sont connues pour leur accompagnement personnalisé dans la réalisation des formalités administratives. Un contexte idéal pour jauger la vraie valeur ajoutée de cette solution innovante.

Pourquoi le déploiement a-t-il été interrompu ?

L’annonce de la suspension d’Albert, dans sa forme actuelle, a fait l’effet d’une douche froide. Derrière cette décision se cachent divers constats opérationnels. Tout d’abord, les résultats obtenus lors des essais ont laissé place à une réalité contrastée. Si quelques gains ont pu être observés, ils restaient souvent insuffisants face aux défis rencontrés sur le terrain. L’ambition affichée au départ, étendre progressivement Albert à l’ensemble des administrations dès 2025, semblait compromise.

Autre point soulevé : le caractère évolutif de la technologie retenue. Albert devait servir non seulement d’assistant conversationnel classique, mais aussi constituer la base technique permettant d’interfacer plusieurs modèles d’intelligence artificielle, y compris ceux développés par les acteurs majeurs du secteur national. Cette ambition d’ouverture, bien que prometteuse, s’est heurtée à la complexité d’un usage sécurisé et fiable à grande échelle.

Quels enseignements tirer de l’expérience Albert ?

Numériser un service administratif ne revient pas à reproduire simplement l’expérience utilisateur d’une plateforme commerciale. Les exigences en matière de protection des données, de fiabilité ou encore de neutralité imposent des contraintes supplémentaires. En plus, chaque réponse apportée doit pouvoir être justifiée et vérifier sa conformité aux réglementations en vigueur. À cause de cela, la moindre approximation ou faille technique met directement à mal la confiance des usagers.

Le projet Albert, malgré son originalité, a mis en lumière ces obstacles propres au secteur public. Adapter une IA à la pluralité des situations rencontrées par les agents dépasse largement la simple question de l’accès à une base de connaissances enrichie.

Plutôt que d’être abandonné, le socle sur lequel reposait Albert prend maintenant une autre direction. Le projet poursuit donc son chemin sous la forme d’un assistant IA nouvelle génération. Désormais, il inclut différents modèles de traitement, visant explicitement certains métiers sensibles comme l’enseignement supérieur ou la gestion des procédures judiciaires. Ce repositionnement témoigne de la volonté de concentrer les efforts là où la valeur ajoutée potentielle est la plus forte.

L’objectif n’est pas uniquement d’améliorer la productivité, mais aussi de limiter le recours à des services externes parfois peu sûrs. En ciblant certains domaines stratégiques, l’État cherche à sécuriser ses données tout en adoptant graduellement l’innovation dans des environnements contrôlés.

Le coût et l’enveloppe budgétaire dédiée

Même lorsque l’efficacité n’est pas totale, un projet public de cette envergure suscite logiquement des interrogations quant à sa rentabilité. Pour rassurer, l’enveloppe annuelle affectée au développement de l’IA d’État reste contenue, avec un budget fixé à 1,2 million d’euros depuis 2024. Un montant certes modeste comparé à d’autres secteurs, mais qui laisse présager que les investissements majeurs pourraient intervenir lorsque le dispositif sera pleinement accepté.

Adopter ce type de solution sans exploser les coûts passe forcément par des phases d’expérimentation prudente. Cela limite le gaspillage éventuel et offre le temps nécessaire pour bâtir la confiance des agents et des élus locaux. Une vraie rationalisation financière qui montre que, même dans l’échec relatif, chaque tentative permet d’ajuster la stratégie globale.

• Expérimentation limitée dans les maisons France Services
• Suspension due à des difficultés d’adaptation et à des attentes ambitieuses
• Transition vers un assistant amélioré intégrant plusieurs modèles IA
• Bilan budgétaire raisonnable en phase de test
• Réflexion permanente autour de la sécurité et de l’efficience

Quelles perspectives pour l’IA dans les administrations françaises ?

Malgré ce mauvais démarrage, la dynamique d’innovation publique n’est pas destinée à s’essouffler. L’expérience d’Albert éclaire sur la nécessité d’intégrer progressivement l’IA générative, en tenant compte des spécificités réelles du terrain. Plusieurs chantiers restent ouverts, qu’il s’agisse de soutenir la transition numérique dans les domaines sensibles, d’améliorer la formation des agents, ou encore de concevoir une expérience utilisateur véritablement inclusive.

La France affiche clairement l’objectif de ne pas dépendre exclusivement d’acteurs privés pour outiller ses services. Cela suppose patience, adaptabilité et persévérance, ainsi qu’un dialogue constant entre décideurs, utilisateurs et experts technologiques.