Politique publique d'IA : arbitrages et souveraineté
Une politique publique d'IA n'est pas une liste d'ambitions. C'est une série d'arbitrages entre des priorités légitimes et concurrentes.
Élaborer une politique publique d'IA revient à arbitrer entre des priorités légitimes et concurrentes : moderniser les services aux citoyens, protéger les données, soutenir l'écosystème local et former la fonction publique.
Commencer petit, mesurer, étendre
La bonne méthode tient en trois temps : commencer par un petit nombre de services publics à fort volume, mesurer, puis étendre. Les stratégies trop ambitieuses au démarrage échouent souvent sur l'exécution, pas sur la vision.
La souveraineté est un objectif progressif
La souveraineté ne se décrète pas. Elle se construit dans un ordre : maîtriser d'abord la donnée et les compétences, ensuite seulement les infrastructures. Un État qui commence par le data center avant d'avoir clarifié qui détient quelles données, et selon quelles règles, inverse l'ordre des priorités.
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