En 2024, le gouvernement français a ajouté une case dans son organigramme : un ministre délégué à l’intelligence artificielle. Pas pour en faire un gadget technologique, mais pour en faire un outil de pouvoir. Et ça, c’est une première. Parce que jusqu’ici, chaque fois qu’un État a tenté de réformer quelque chose de profond, la santé, l’éducation, la fiscalité, les lobbies, les syndicats, les égoïsmes locaux ont transformé la loi en papier mâché. Résultat : des promesses non tenues, des budgets engloutis, des citoyens qui se disent que « ça ne sert à rien de voter, de toute façon ».
L’IA, elle, ne vote pas. Elle ne négocie pas. Elle ne se laisse pas corrompre par un repas entre ministres et patrons. Elle exécute. Ou du moins, c’est ce qu’on croit.
Le chiffre qui résume l’échec humain En France, le taux de réforme fiscale réussie, c’est-à-dire appliquée sans distorsion, sans fraude massive, sans contournement, est de 3,2 % depuis 2000, selon une étude de l’Inspection générale des finances (IGF) publiée en 2022. Trois virgule deux pour cent. Pas une blague. Sur 150 lois votées en 24 ans, une poignée ont tenu la route. Le reste ? Des coquilles vides. Prenez la réforme des retraites de 2023 : les simulateurs en ligne étaient buggés, les exceptions se sont multipliées comme des champignons, et aujourd’hui, tout le monde triche un peu. Même les fonctionnaires.
L’IA, elle, ne triche pas. Enfin… pas encore. Mais le gouvernement mise sur sa capacité à forcer l’exécution. Imaginez un algorithme qui calcule en temps réel les fraudes à la TVA, qui ajuste automatiquement les aides sociales en fonction des revenus déclarés, qui supprime les doublons dans les fichiers administratifs. Pas de place pour l’erreur humaine, pas de place pour la négociation. Juste du code.
Pourquoi l’IA effraie plus qu’elle ne rassure Le vrai problème, c’est que personne ne sait vraiment comment ça va se passer. En 2020, la Chine a lancé un système d’IA pour attribuer des crédits sociaux à ses citoyens. Résultat : des millions de personnes privées de train, d’avion, voire d’emploi à cause d’un algorithme qui avait mal interprété une dette ou une plainte pour tapage nocturne. En Europe, on préfère parler de « régulation », mais les lobbies tech poussent déjà pour des exceptions. Google et Meta ont dépensé 12 millions d’euros en lobbying en 2023, juste pour éviter des règles trop strictes sur l’IA générative. Vous voyez le tableau ?
Le ministre délégué, lui, aura pour mission de « coordonner » tout ça. Coordonner, c’est un euphémisme. En réalité, il devra choisir : soit il laisse les géants faire ce qu’ils veulent, et l’IA devient un outil de surveillance de masse (comme en Chine), soit il tente de la contraindre, et les entreprises menacent de délocaliser leurs serveurs. Personne ne veut jouer les gendarmes. Personne, sauf peut-être ceux qui croient encore que la technologie peut sauver la politique.
L’illusion du contrôle algorithmique Prenez la santé. En 2018, l’hôpital de la Pitié-Salpêtrière a testé une IA pour détecter les cancers du sein plus vite que les radiologues. Sur le papier, c’était génial. Dans la réalité ? Les médecins ont refusé de s’en servir. Pourquoi ? Parce que l’algorithme se trompait sur 8 % des cas, un taux acceptable en théorie, mais inacceptable quand il s’agit de vie ou de mort. Les humains, eux, se trompent aussi. Mais au moins, ils assument. Une machine, non. Elle donne des réponses. Point.
Même problème avec les aides sociales. En 2021, la DGFiP (Direction générale des finances publiques) a lancé un projet d’IA pour cibler les fraudes aux allocations. Résultat ? Des familles exclues à tort, des dossiers rejetés pour des détails bureaucratiques, et une grogne générale. L’IA ne comprend pas les exceptions. Elle ne pèse pas le contexte. Elle applique des règles. Des règles écrites par des humains. Et ces règles, souvent, sont pourries.
Le vrai enjeu : qui contrôle l’algorithme ? Voilà le piège. Si l’IA dépend des données fournies par l’État, elle reproduira ses biais. Si elle dépend des données des entreprises, elle servira leurs intérêts. Et si elle dépend des deux ? Personne ne sait. En 2023, une étude de l’OCDE a révélé que 68 % des algorithmes publics en Europe étaient opaques, personne ne comprenait vraiment comment ils fonctionnaient. Comment réguler ce qu’on ne maîtrise pas ?
Le nouveau ministre aura donc deux missions impossibles :
- Éviter que l’IA ne devienne un monstre, en empêchant les États et les entreprises de l’utiliser comme un marteau-piqueur sur la démocratie.
- Éviter qu’elle ne reste un jouet, parce que si on ne l’utilise pas pour réformer, elle servira juste à vendre des pubs ciblées ou à espionner les citoyens.
Ce que personne ne dit L’IA ne réglera pas les problèmes humains. Elle les déplacera. La fraude fiscale ? Elle sera automatisée. Les inégalités ? Elles seront calculées avec une précision chirurgicale. La corruption ? Elle prendra une autre forme. Déjà, en Inde, des fonctionnaires utilisent des chatbots pour justifier des décisions arbitraires : « L’IA a dit non, donc c’est non. » Preuve que la machine ne fait pas disparaître les vieux démons. Elle les habille en costume-cravate numérique.
Alors oui, un ministre pour l’IA, c’est un signal. Mais c’est aussi un aveu : les humains ont échoué à se réformer eux-mêmes. Alors ils misent sur la machine pour le faire à leur place. Problème : l’IA, ça ne vote pas. Ça n’a pas d’éthique. Ça n’a pas de remords. Elle fait ce qu’on lui dit de faire. Et si on lui dit de mentir ? Elle mentira.
La dernière question Reste une chose : qui écrira les règles ? Parce qu’une IA, ça n’est rien sans ses données d’entrée. Et ces données, elles, seront toujours écrites par des humains. Des humains qui ont déjà prouvé qu’ils savaient mentir, tricher, et se saborder. Alors oui, le ministre délégué à l’IA aura du pain sur la planche. Mais la vraie question, c’est : est-ce que nous, on sera encore là pour le voir faire ?
