Trente et un pays de l’OCDE sur 36 utilisent désormais l’IA pour leurs processus gouvernementaux internes, mais seuls 13 l’utilisent pour appuyer l’élaboration des politiques. Cet écart d’environ 50 points entre l’adoption en coulisses et le travail politique est le signal le plus clair dans les données sur l’IA du secteur public : les gouvernements ont adopté la technologie là où les conséquences sont contenues et ont hésité là où les décisions affectent les citoyens. Dans le même temps, l’OCDE constate que les agents publics adoptent l’IA générative plus vite que les mécanismes de supervision ne peuvent suivre. Les chiffres ci-dessous proviennent de l’OCDE Digital Government Outlook et de recherches connexes sur la gouvernance publique.
TL;DR
- 31 pays de l’OCDE sur 36 utilisent l’IA pour leurs processus internes, environ 86% (OCDE)
- Soit une hausse par rapport à 23 sur 33, environ 70%, deux ans plus tôt (OCDE)
- 27 sur 36 utilisent l’IA dans les services publics, environ 75% (OCDE)
- Contre 22 sur 33, environ 67% (OCDE)
- Seuls 13 sur 36 utilisent l’IA pour appuyer l’élaboration des politiques, environ 36% (OCDE)
- Contre 11 sur 33, environ 33% (OCDE)
- L’adoption interne a augmenté d’environ 16 points de pourcentage (dérivé)
- L’adoption dans les services publics a augmenté d’environ 8 points (dérivé)
- L’adoption dans l’élaboration des politiques a augmenté d’environ 3 points (dérivé)
- L’écart entre les processus internes et l’élaboration des politiques est d’environ 50 points (dérivé)
- Les lacunes internes en compétences sont l’obstacle le plus cité (OCDE)
- Les agents publics adoptent l’IA générative souvent sans supervision formelle (OCDE)
- Le nombre de pays couverts est passé de 33 à 36 entre les cycles (OCDE)
1. L’adoption interne est presque universelle
Les chiffres du travail administratif interne montrent une technologie qui a déjà gagné son premier argument. 31 pays de l’OCDE sur 36, environ 86%, utilisent désormais l’IA pour leurs processus internes, contre 23 sur 33, soit environ 70%, lors du cycle de mesure précédent.
Une hausse de 16 points en deux ans place l’usage interne de l’IA au-delà du stade où il peut être qualifié d’expérimental. Seuls cinq pays mesurés déclarent ne pas l’utiliser du tout. Le schéma est logique compte tenu de l’endroit où se situe le risque : le traitement de documents, la traduction, la planification et la recherche interne sont des domaines où une erreur est repérée par la personne même qui a demandé le résultat, et aucun citoyen n’est affecté par un résultat défaillant. Les gouvernements ont adopté l’IA le plus facilement précisément dans les contextes où la question de la reddition de comptes ne se pose pas, ce qui relève d’un séquençage rationnel plutôt que d’une prudence timide.
| Métrique | Valeur | Source |
|---|---|---|
| Pays utilisant l’IA pour leurs processus internes | 31 sur 36 | OCDE |
| Part | environ 86% | OCDE |
| Cycle précédent | 23 sur 33 | OCDE |
| Part précédente | environ 70% | OCDE |
| Évolution | hausse d’environ 16 points | Dérivé des données de l’OCDE |
| Pays n’utilisant pas l’IA en interne | 5 sur 36 | Dérivé des données de l’OCDE |
| Part sans usage | environ 14% | Dérivé des données de l’OCDE |
| Statut de l’usage interne | au-delà du stade expérimental | Dérivé |
Source : OCDE Digital Government Outlook 2026, adoption et gouvernance de l’IA dans le gouvernement.
2. Les services publics restent en retrait de l’usage interne
Le déploiement destiné aux citoyens accuse un net retard. 27 pays sur 36, environ 75%, utilisent l’IA dans les services publics, contre 22 sur 33, soit environ 67%.
La hausse de 8 points représente la moitié du rythme de l’adoption interne, et l’écart de 11 points qui en résulte entre les deux catégories s’est creusé au lieu de se réduire. Cette divergence est révélatrice. Le déploiement dans les services publics entraîne une exposition juridique, des obligations d’égalité, des droits de recours et la difficulté pratique d’expliquer une décision automatisée à quelqu’un qu’elle a défavorisé. Neuf pays ne déclarent toujours aucun usage sur ce front. L’écart entre 86% et 75% n’est pas important en termes absolus, mais le fait qu’il se soit creusé alors que les deux catégories progressaient suggère que les contraintes sur l’usage destiné aux citoyens sont structurelles plutôt qu’une simple question de rattrapage des gouvernements.
| Métrique | Valeur | Source |
|---|---|---|
| Pays utilisant l’IA dans les services publics | 27 sur 36 | OCDE |
| Part | environ 75% | OCDE |
| Cycle précédent | 22 sur 33 | OCDE |
| Part précédente | environ 67% | OCDE |
| Évolution | hausse d’environ 8 points | Dérivé des données de l’OCDE |
| Pays n’utilisant pas l’IA dans les services publics | 9 sur 36 | Dérivé des données de l’OCDE |
| Écart par rapport à l’usage interne | environ 11 points | Dérivé des données de l’OCDE |
| Direction de cet écart | en augmentation | Dérivé des données de l’OCDE |
Source : Ressources d’OECD.AI sur l’IA dans le gouvernement.
3. L’élaboration des politiques a à peine bougé
La troisième catégorie est celle où l’adoption cale presque complètement. Seuls 13 pays sur 36, environ 36%, utilisent l’IA pour appuyer l’élaboration des politiques, contre 11 sur 33, soit environ 33%, sur la même période.
Une hausse de 3 points en deux ans est quasiment stable, et face à un dénominateur en croissance, on peut soutenir qu’il n’y a pratiquement aucun mouvement. Vingt-trois pays déclarent n’avoir aucun usage de ce type. L’OCDE note également que l’adoption reste limitée spécifiquement dans les activités de reddition de comptes. Cette réticence se justifie en soi, car l’analyse des politiques implique des jugements de valeur contestés, des affirmations causales qui résistent à la vérification et des résultats qui doivent survivre à l’examen législatif et judiciaire, autant d’éléments qui ne conviennent guère à un système dont le raisonnement ne peut être entièrement inspecté. Mais le résultat pratique est que l’IA transforme la façon dont les gouvernements administrent tout en laissant presque intacte la façon dont ils décident.
| Métrique | Valeur | Source |
|---|---|---|
| Pays utilisant l’IA dans l’élaboration des politiques | 13 sur 36 | OCDE |
| Part | environ 36% | OCDE |
| Cycle précédent | 11 sur 33 | OCDE |
| Part précédente | environ 33% | OCDE |
| Évolution | hausse d’environ 3 points | Dérivé des données de l’OCDE |
| Pays n’utilisant pas l’IA dans l’élaboration des politiques | 23 sur 36 | Dérivé des données de l’OCDE |
| Écart par rapport à l’usage interne | environ 50 points | Dérivé des données de l’OCDE |
| Adoption dans les activités de reddition de comptes | également limitée | OCDE |
Le contexte du marché du travail figure dans nos statistiques sur l’impact de l’IA sur l’emploi. Source : OCDE Digital Government Outlook 2026.
4. L’écart de gouvernance
Le constat le plus lourd de conséquences n’est pas un pourcentage mais un décalage. L’OCDE constate que les agents publics adoptent de plus en plus l’IA générative, souvent sans supervision formelle, et décrit un écart croissant entre une adoption décentralisée rapide et des mécanismes de gouvernance publique à la traîne.
Les enquêtes indiquent qu’une proportion importante d’agents publics utilise déjà des outils d’IA générative en accès libre pour appuyer leur travail. Il s’agit d’une adoption fantôme au sens classique du terme : le personnel résout des problèmes immédiats avec ce dont il dispose, avant même qu’une politique ne lui indique s’il en a le droit. Le risque spécifique identifié par l’OCDE est la protection des données, car l’usage d’outils externes d’une manière qui entre en conflit avec les politiques de l’organisation peut faire sortir des données publiques d’environnements contrôlés. Ce qui rend cela plus difficile qu’un problème classique d’informatique fantôme, c’est que les outils sont gratuits, ne nécessitent aucun processus d’achat et laissent peu de traces, si bien qu’une institution peut avoir un usage substantiel de l’IA sans qu’aucun registre n’en atteste.
| Métrique | Valeur | Source |
|---|---|---|
| Schéma identifié | adoption décentralisée dépassant la gouvernance | OCDE |
| Supervision formelle | souvent absente | OCDE |
| Agents publics utilisant l’IA générative en accès libre | une proportion importante | OCDE |
| Principal risque identifié | protection des données | OCDE |
| Mécanisme du risque | conflit avec les politiques et réglementations de l’organisation | OCDE |
| Processus d’achat requis | aucun pour les outils en accès libre | Dérivé |
| Visibilité pour l’institution | faible | Dérivé |
| Direction de l’écart | en augmentation | OCDE |
Source : Document de travail de l’OCDE sur l’expérimentation de l’IA générative dans le gouvernement.
5. Les compétences sont la contrainte déterminante
Lorsque les gouvernements expliquent ce qui les freine, une réponse domine. Les lacunes internes en compétences sont citées de façon constante comme l’obstacle le plus important à l’adoption de l’IA dans le secteur public, devant la pression du temps, les inquiétudes sur les risques et la capacité limitée d’innovation.
Cet ordre mérite d’être pris au sérieux car ce n’est pas la réponse que suppose la plupart des commentaires extérieurs. Le débat public tend à présenter l’obstacle comme une prudence réglementaire ou une question budgétaire, mais les administrations elles-mêmes pointent vers les compétences. L’analyse de l’OCDE sur les effectifs identifie trois groupes distincts au sein du personnel du secteur public, chacun nécessitant une approche de formation fondamentalement différente, ce qui remet en cause les programmes uniformes que de nombreuses institutions ont déployés. L’implication pratique est qu’une formation générique à la culture de l’IA a peu de chances de lever cette contrainte, car la personne qui doit évaluer un marché, celle qui doit utiliser un outil en toute sécurité et celle qui doit en construire un requièrent des préparations entièrement différentes.
| Métrique | Valeur | Source |
|---|---|---|
| Obstacle le plus cité | lacunes internes en compétences | OCDE |
| Autres obstacles cités | pression du temps liée à des tâches concurrentes | OCDE |
| Également cité | inquiétudes sur les risques de l’IA générative | OCDE |
| Également cité | capacité limitée pour des approches innovantes | OCDE |
| Conséquence | des applications prometteuses tardent à être identifiées et déployées à grande échelle | OCDE |
| Groupes distincts d’effectifs identifiés | 3 | OCDE |
| Ce que chaque groupe nécessite | une approche de formation fondamentalement différente | OCDE |
| Approche remise en cause | formation uniforme | OCDE |
Les parallèles avec le secteur de l’éducation figurent dans nos statistiques sur l’IA dans l’éducation, et le contexte sur la disponibilité des modèles dans nos statistiques sur l’IA open source. Source : OCDE, building an AI-ready public workforce.
6. Ce que cachent les dénominateurs
Un détail méthodologique change la façon dont ces tendances doivent être lues. Le nombre de pays couverts est passé de 33 à 36 entre les cycles de mesure, ce qui signifie que chaque comparaison en pourcentage d’une année à l’autre mêle une croissance réelle de l’adoption à un changement de dénominateur.
En nombre de pays plutôt qu’en parts, l’usage interne a progressé de 8 pays, les services publics de 5 et l’élaboration des politiques de 2, contre 3 pays nouvellement ajoutés à la mesure. Selon que ces trois pays utilisaient déjà l’IA au moment de leur intégration, une partie de la hausse apparente reflète un périmètre d’enquête élargi plutôt qu’une nouvelle adoption. Cela ne remet pas en cause le constat principal, puisqu’une hausse de 8 pays ne peut s’expliquer par seulement 3 nouveaux entrants, mais cela signifie que le chiffre de l’élaboration des politiques est le plus fragile des trois. Une hausse de 2 pays face à 3 nouveaux entrants est parfaitement compatible avec une absence totale de changement réel au sein du groupe mesuré à l’origine.
| Métrique | Valeur | Source |
|---|---|---|
| Pays mesurés, cycle précédent | 33 | OCDE |
| Pays mesurés, cycle suivant | 36 | OCDE |
| Pays ajoutés | 3 | Dérivé des données de l’OCDE |
| Hausse de l’usage interne, en nombre de pays | 8 | Dérivé des données de l’OCDE |
| Hausse des services publics, en nombre de pays | 5 | Dérivé des données de l’OCDE |
| Hausse de l’élaboration des politiques, en nombre de pays | 2 | Dérivé des données de l’OCDE |
| Tendance la moins solide | élaboration des politiques | Dérivé |
| Méthode de collecte des données | auto-déclaration par les administrations nationales | OCDE |
Source : Publications d’OECD.AI sur l’IA dans le gouvernement.
Résumé : l’IA dans le gouvernement en chiffres
| Métrique | Valeur | Source |
|---|---|---|
| Processus internes, cycle suivant | 31 sur 36 (environ 86%) | OCDE |
| Processus internes, cycle précédent | 23 sur 33 (environ 70%) | OCDE |
| Évolution | hausse d’environ 16 points | Dérivé |
| Services publics, cycle suivant | 27 sur 36 (environ 75%) | OCDE |
| Services publics, cycle précédent | 22 sur 33 (environ 67%) | OCDE |
| Évolution | hausse d’environ 8 points | Dérivé |
| Élaboration des politiques, cycle suivant | 13 sur 36 (environ 36%) | OCDE |
| Élaboration des politiques, cycle précédent | 11 sur 33 (environ 33%) | OCDE |
| Évolution | hausse d’environ 3 points | Dérivé |
| Écart entre processus internes et élaboration des politiques | environ 50 points | Dérivé |
| Pays n’utilisant pas l’IA en interne | 5 sur 36 | Dérivé |
| Pays n’utilisant pas l’IA dans les services publics | 9 sur 36 | Dérivé |
| Pays n’utilisant pas l’IA dans l’élaboration des politiques | 23 sur 36 | Dérivé |
| Obstacle le plus cité | lacunes internes en compétences | OCDE |
| Schéma de gouvernance | l’adoption dépasse la supervision | OCDE |
| Groupes distincts d’effectifs identifiés | 3 | OCDE |
| Évolution du nombre de pays couverts | de 33 à 36 | OCDE |
Méthodologie et sources
- Les effectifs et parts d’adoption pour les processus internes, les services publics et l’élaboration des politiques proviennent du chapitre de l’OCDE Digital Government Outlook consacré à l’adoption et à la gouvernance de l’IA dans le gouvernement, qui s’appuie sur le Digital Government Index (OCDE, Ressources d’OECD.AI, Publications d’OECD.AI).
- Les constats sur l’écart de gouvernance et les schémas d’expérimentation de l’IA générative proviennent de la série OCDE Working Papers on Public Governance No. 93 (PDF du document de travail de l’OCDE, page de publication de l’OCDE).
- Les constats sur les effectifs et les compétences proviennent de l’analyse de l’OCDE sur les effectifs du secteur public (rapport complet de l’OCDE, page de publication de l’OCDE).
- Remarque sur les données : tous les chiffres d’adoption sont auto-déclarés par des administrations nationales répondant à une enquête de l’OCDE, de sorte qu’un pays déclarant utiliser l’IA l’affirme sans le démontrer, et le seuil pour être compté comme utilisateur n’est pas normalisé entre les répondants. Le nombre de pays mesurés est passé de 33 à 36 entre les cycles, ce qui signifie que les comparaisons en pourcentage d’une année à l’autre ne sont pas strictement comparables, et la plus modeste des trois tendances, l’élaboration des politiques, est compatible avec une absence de changement réel parmi les pays mesurés à l’origine. Les pourcentages ici sont calculés à partir des effectifs de pays publiés et arrondis. Plusieurs publications de l’OCDE à l’appui sont soumises à des restrictions d’accès, si bien que les classements d’obstacles sont rapportés de façon qualitative, tels que l’OCDE les décrit, plutôt qu’avec des pourcentages de réponses. Les lignes marquées comme dérivées correspondent à des calculs arithmétiques sur les effectifs publiés.
- Dernière mise à jour : 2 août 2026. Nous mettons à jour ce dossier chaque trimestre, et la prochaine actualisation majeure est attendue lorsque l’OCDE publiera un nouveau cycle du Digital Government Index.