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Fonction publique et administration

IA dans l’administration : l’apport du Rapport IGAS/IGF/IGA

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  Samuel-Frédéric Servière

• Publié le 09 juillet 2026 à 10:26
• Mis à jour le 10 juillet 2026 à 14:03

Le rapport conjoint de l'Inspection générale des finances, de l'Inspection générale de l'administration et de l'Inspection générale des affaires sociales consacré au déploiement de l'IA dans les administrations publiques ne remet nullement en cause ce diagnostic général. Au contraire, il confirme que la transformation est déjà engagée et qu'elle concerne principalement les fonctions administratives, documentaires, de gestion, de support et de relation usagers.

La principale différence réside dans l'approche retenue. Là où notre étude cherchait à documenter le potentiel économique et organisationnel à moyen terme de l'IA générative, le rapport des inspections générales s'attache davantage à quantifier l'exposition actuelle des métiers ainsi qu'à analyser les conditions concrètes de matérialisation des gains. Les précisions apportées sont importantes notamment en termes d’identification de coûts récurrents, de la multiplication des initiatives pas toujours conclusives et non nécessairement remontées à la Dinum (direction interministérielle du numérique) et de la nécessité de progresser en termes d’harmonisation et d’interopérabilité et d’industrialisation. Comme le souligne le rapport d’inspection : « Les gains qualitatifs observés sont déjà tangibles : délais divisés par six dans certains services et gains de temps de 60 % sur les fonctions supports. (…) Le principal défi est le passage à l’échelle (80 à 95 % des POC ne passent pas le stade de l’industrialisation). Faute de mutualisation systémique, les administrations subissent le poids de leur dette technique, du cloisonnement des données et des coûts récurrents (cloud, inférence) parfois sous-budgétés. Avant l’entrée en vigueur des dispositions spécifiques du règlement européen (AI Act) qui classe les usages publics comme étant à « haut risque », la souveraineté impose de maîtriser les données et la réversibilité. » In fine nous tentons de chiffrer les économies nettes selon différents scénarii de généralisation de l’IA entre 2 et 12 Md€ d’économies nettes/an en régime de croisière.

Le point de départ commun : l’IA va toucher massivement l’administration

Notre étude de novembre 2025 s’appuyait notamment sur un rapport du cabinet Roland Berger et indiquait qu’au niveau mondial, sur 350 millions d’employés du secteur public, environ 36 %, soit 125 millions, seraient fortement exposés à l’IA générative ;77 millions verraient leur travail “augmenté” et 26 millions pourraient être remplacés par automatisation, soit 7,5 % des effectifs publics mondiaux. Pour la France, l’étude estime que 37 % à 38 % des emplois publics seraient impactés, soit 2,1 à 2,2 millions d’agents, avec environ 430 000 emplois automatisables. 

Le Rapport IGF-IGAS-IGA Déploiement IA dans l’administration publique (2026) aboutit à un cadrage plus prudent : selon la transposition du référentiel de l’OIT, 20 % des agents publics français sont exposés à l’IA, soit 1,13 million d’agents, dont 13 %, soit plus de 700 000 agents, dans les catégories les plus exposées ou significativement exposées. Le rapport précise expressément que cette mesure est une évaluation de l’exposition potentielle, et non une estimation directe de gains de productivité ou d’économies d’effectifs.

Source: Rapport IGF/IGAS/IGA et calculs Fondation iFRAP

Les deux approches convergent sur le fait que les fonctions administratives, supports de bureau, RH, comptables, documentaires et relation usager sont les premières touchées. Mais nous raisonnions en emplois transformables ou supprimables, tandis que les inspections raisonnent en tâches exposées, avec prudence sur la conversion en productivité budgétaire.

La divergence centrale : “emplois supprimables” contre “gains de temps à organiser”

Le chiffrage de la Fondation IFRAP est le plus offensif : il retient, pour la France, environ 430 000 emplois publics théoriquement automatisables, soit environ 8 % des emplois publics, sur un total de 5,7 millions d’agents publics. L’étude distingue aussi 1,25 million d’emplois publics “augmentés”, c’est-à-dire des postes où l’IA renforcerait plutôt la capacité de travail que ne conduirait à une substitution complète.

Le Rapport IGF-IGAS-IGA est beaucoup plus réservé : il indique que les gains liés à l’IA prennent du temps à se matérialiser, qu’ils suivent une forme de “courbe en J”, et que les administrations observent d’abord des gains de temps diffus, une amélioration de l’efficacité des processus et de la qualité, mais rarement des gains directement mesurés et convertibles en suppressions d’emplois. 

Conclusion de rapprochement : le chiffre de 430 000 emplois automatisables peut être utilisé comme potentiel théorique maximal, mais il ne peut pas être présenté comme une économie budgétaire acquise. Pour qu’il devienne crédible, il faut passer par les étapes que décrit le rapport :

• Refonte des processus, 

• Mesure des gains, 

• Mutualisation,

• Accompagnement RH, 

• Trajectoires d’emplois 

• Réallocation des tâches

Les chiffres du rapport IGF-IGA-IGAS permettent de “sécuriser” l’argument iFRAP

Là où notre approche fournissait une projection macro, le rapport des corps d’inspection apporte des preuves microéconomiques. Il recense 141 produits d’IA dans l’État, dont 54 disponibles, 17 disponibles en bêta fermée, 20 en développement, 12 démonstrateurs et 8 en investigation ; il note aussi que 51 % des produits dont l’année est renseignée ont été lancés en 2024 ou 2025, ce qui montre une accélération récente et significative. 

Le rapport relève également que la DINUM ne dispose pas d’un recensement exhaustif : certains ministères vont beaucoup plus loin que le panorama interministériel, avec par exemple 64 projets recensés dans le périmètre éducation nationale / enseignement supérieur et recherche depuis 2024, 116 projets d’IA au ministère de l’intérieur fin 2025, et 83 systèmes d’IA dans les ministères économiques et financiers à mi-décembre 2025.

Ce point renforce notre approche : l’administration n’est pas au stade de la pure spéculation ; il existe déjà une masse critique de projets. Mais le diagnostic reste nuancé : beaucoup de projets sont encore au stade de POC, de développement ou de déploiement partiel, ce qui rend prématurée une conversion immédiate en économies d’effectifs.

Les gains observés : importants, mais encore fragmentés

Le rapport IGF/IGAS/IGA fournit des exemples très utiles pour documenter la plausibilité du scénario iFRAP. À la CNAV, l’utilisation de Copilot Chat par 9 000 agents génère un gain de temps estimé entre 20 % et 30 % sur des activités courtes et à faible valeur métier ; dans les ARS, près d’un quart des agents utilisant l’IA depuis plus de neuf mois déclarent gagner jusqu’à 5 heures par semaine ; au ministère des affaires étrangères, la transcription audio fait gagner 3 heures de retranscription par heure d’enregistrement. 

Le rapport donne aussi plusieurs cas très concrets dans les ARS : 45 minutes gagnées pour l’appui à la rédaction d’une fiche de poste, 5 heures par dossier dans l’appui aux campagnes de prévention, 15 minutes par dossier pour l’analyse et la réponse aux signalements et réclamations, et 30 minutes par compte rendu pour les comptes rendus automatiques de réunion. 

Dans le cas de France Travail, les inspections citent des évaluations selon lesquelles le programme Intelligence emploi a coûté 63,9 M€ sur 2019-2022, avec un gain direct estimé de 205 ETP à partir de 2024, supérieur de 25 % à la prévision initiale de 164 ETP ; il mentionne aussi des gains attendus de 1 415 ETP sur la période, valorisés à environ 85 M€ sur la base d’un coût annuel d’environ 60 000 € par ETP. 

Ces chiffres ne permettent pas à ce stade d’identifier directement les 430 000 emplois automatisables que nous exposions sur le plan théorique, mais ils montrent que les gains de temps et d’ETP existent déjà sur certains segments. 

Les coûts et les freins : le rapport des inspections corrige l’angle “économies brutes”

L’étude de la Fondation IFRAP insiste sur la possibilité d’économies via l’automatisation. Le Rapport IGF-IGAS-IGA rappelle, lui, que l’IA n’est pas gratuite : entre 2023 et 2025, la DINUM a engagé 8,7 M€, les ministères près de 26,2 M€ hors IA de défense, et France Travail 18,7 M€. 

Le rapport précise aussi que les coûts ne se limitent pas aux licences : ils comprennent les infrastructures, les licences de modèles, la préparation des données, la dette technique, la conformité, la cybersécurité, la maintenance, l’inférence, les coûts énergétiques, la formation et l’accompagnement. Il ajoute que le recours à des solutions certifiées SecNumCloud peut entraîner un surcoût de 20 % à 40 % selon les configurations. 

Donc, pour affiner notre précédente étude de manière robuste, il faut raisonner en économies nettes, pas en économies brutes :

• Économies potentielles d’ETP ;

• Moins de coûts d’investissement ;

• Moins de coûts récurrents ;

• Moins de coûts de sécurité / souveraineté / conformité ;

• Moins de coût de transformation RH ;

• Moins de maintien éventuel de doublons pendant la phase de transition.

Cadrage chiffré possible en économie budgétaire potentiel :

À partir du chiffrage initial de la Fondation iFRAP (novembre 2025) de 430 000 emplois automatisables, on peut construire un scénario illustratif. Ce calcul n’est pas donné tel quel par les sources : c’est une traduction budgétaire hypothétique.

Source: Calculs fondation IFRAP juillet 2026

Mais ce serait une borne haute très théorique. Une version plus crédible consisterait à retenir seulement une fraction du potentiel identifié par nos soins dans notre note de novembre 2025 en le couplant à l’approche identifiée par les inspections :

Le scénario central défendable, au regard du rapport des inspections, serait donc plutôt : plusieurs milliards d’euros d’économies potentielles à moyen terme, mais uniquement si les gains de temps sont convertis en schémas d’emplois, déconcentration des tâches, mutualisations interministérielles, réduction des doublons et refonte des processus.

 

En appliquant le coût complet de 504 € par agent, on obtient :

Ces montants doivent être interprétés comme des coûts initiaux de généralisation, incluant les coûts directs majorés et les coûts indirects de transformation. Mais il faut également tenir compte des coûts récurrents.

 

Pour rapprocher les coûts et les économies annuelles, on peut annualiser le coût initial sur 5 ans, puis ajouter les coûts récurrents annuels.

Économie nette annuelle

Scénario central

Le scénario le plus vraisemblable consiste à à retenir :

• Le potentiel d’automatisation de notre étude : 430 000 ETP ; 

• une valorisation de 60 000 € par ETP, issue du chiffrage utilisé dans le rapport pour France Travail ; 

• un coût de généralisation central couvrant 2,2 millions d’agents, soit le périmètre des agents publics impactés dans notre étude ;

• un coût total annualisé de 0,57 Md€ par an pour ce périmètre central, 

Conclusion intermédiaire : même en intégrant un coût complet de généralisation, l’ordre de grandeur des économies nettes reste très significatif dès lors que seule une fraction du potentiel d’automatisation est effectivement convertie en moindres besoins d’ETP.

Variante prudente : ciblage sur les seuls agents exposés selon IGF-IGA-IGAS

Si l’on adopte une approche plus prudente, centrée sur les 1,13 million d’agents exposés identifiés par le Rapport IGF-IGAS-IGA, le coût annualisé tomberait à environ 0,29 Md€ par an.

 

Cette variante est plus favorable en apparence, mais elle suppose un ciblage prioritaire sur les métiers les plus exposés : fonctions administratives, RH, comptables, secrétariat, gestion documentaire, contrôle, relation usagers et back-office.

Variante maximaliste : généralisation à tous les agents publics

À l’inverse, si l’on généralise l’IA sécurisée à l’ensemble des 5,7 millions d’agents publics, le coût annualisé complet atteindrait environ 1,48 Md€ par an. Ce scénario est cohérent avec l’objectif évoqué dans le rapport de sortir du « shadow IA » en mettant à disposition des outils sécurisés à l’ensemble des agents publics, mais il implique de doter aussi des métiers faiblement exposés à l’IA. 

Conclusion

La maquette de l’équation financière de la diffusion de l’IA dans l’administration sur la base des éléments de remontées du rapport IGF/IGAS/IGA et nos propres travaux peut donc être résumée ainsi :

Sur la base de notre étude du 10 novembre 2025, qui identifiait environ 430 000 emplois publics potentiellement automatisables, et en retenant une valorisation prudente de 60 000 € par ETP conforme aux ordres de grandeur utilisés dans le rapport IGF-IGA-IGAS pour France Travail, le potentiel brut maximal d’économies peut être évalué à 25,8 Md€ par an. 

Ce montant doit toutefois être corrigé par les coûts complets de déploiement. Le Rapport IGF-IGAS-IGA rappelle en effet que la généralisation de l’IA suppose des coûts d’investissement, de données, de sécurité, de conformité, d’inférence, de maintenance, de formation et d’accompagnement des agents. Il souligne également que les solutions souveraines ou certifiées peuvent entraîner des surcoûts de 20 % à 40 %.

En s’appuyant sur le coût observé du projet MIrAI, évalué à 20,34 M€ pour environ 105 000 agents, soit environ 194 € par agent, puis en intégrant un surcoût de souveraineté et des coûts de transformation, on peut estimer le coût complet initial d’une généralisation à environ 500 € par agent. 

Sur un périmètre central de 2,2 millions d’agents publics impactés, le coût initial complet serait donc d’environ 1,1 Md€, auquel s’ajouteraient environ 0,35 Md€ de coûts récurrents annuels. Annualisé sur cinq ans, le coût complet atteindrait environ 0,57 Md€ par an.

Dès lors, même dans un scénario prudent où seulement 25 % du potentiel d’automatisation serait effectivement converti en moindres besoins d’ETP, les économies brutes atteindraient 6,45 Md€ par an et les économies nettes, après coût de généralisation de l’IA, environ 5,9 Md€ par an. Dans un scénario plus ambitieux où 50 % du potentiel serait converti, les économies nettes pourraient atteindre environ 12,3 Md€ par an.

La fourchette raisonnable serait :

• Économie nette prudente : autour de 2 Md€ par an

• Économie nette centrale : autour de 6 Md€ par an

• Économie nette ambitieuse : autour de 12 Md€ par an

La borne maximale de plus de 24 Md€ net par an existe arithmétiquement, mais elle doit rester présentée comme une borne théorique de long terme, car elle supposerait la conversion quasi intégrale du potentiel de 430 000 ETP en économies budgétaires effectives, ce que le rapport des trois inspections invite précisément à ne pas présumer mécaniquement. Par ailleurs ces économies ne doivent pas être comptabilisées plusieurs fois… elles permettent de crédibiliser la baisse du nombre de fonctionnaires permise par la transition démographique en cours dans la fonction publique, elle pourrait permettre également de combler le manque de productivité lié à l’absentéisme ou au non-respect effectif du temps de travail légal dans la FPT par exemple, mais aussi palier certaines difficultés d’attractivité et de recrutement. 

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