Le gouvernement américain dévoile 3611 usages de l'IA dans l'administration fédérale

L'administration Trump a rendu publiques des données sur l'usage à grande échelle de l'intelligence artificielle dans les organes fédéraux : 3611 cas actifs ou planifiés, soit 70 % de plus que sous l'administration précédente.

Un aveu discret

Le 14 avril, l'Office de la gestion et du budget (OMB) a publié un registre actualisé des usages de l'IA dans les agences fédérales américaines. Fait notable, cela s'est fait sans conférence de presse ni audition publique : les données sont apparues sous la forme d'un commit technique dans un dépôt GitHub du gouvernement.

La liste a progressé de 70 % par rapport au registre équivalent de la dernière année de la présidence Biden et couvre des milliers de scénarios dans lesquels des algorithmes prennent ou appuient des décisions au nom de l'État. Pour donner l'échelle : il y a quelques années, on parlait de centaines de projets pilotes, surtout dans la gestion documentaire. Aujourd'hui, le chiffre dépasse les trois mille cinq cents.

Certains usages sont des tâches d'appui relativement anodines : automatisation du traitement des demandes, recherche dans des bases de données, classification de documents. Mais une part importante du registre concerne des décisions qui touchent directement la vie et la liberté de personnes bien réelles.

Ce qui passe sous le contrôle des algorithmes

Le registre couvre un éventail large et, par endroits, inquiétant de fonctions sensibles de l'État. Parmi les tâches déléguées à l'IA :

• Des systèmes d'évaluation des risques dans le système judiciaire, qui influent sur les décisions d'arrestation, de caution et de libération conditionnelle
• La gestion de l'accès aux services publics de santé et de protection sociale
• La surveillance de la sécurité des réacteurs nucléaires et des infrastructures critiques
• Le contrôle aux frontières et les décisions d'immigration
• L'analyse prédictive dans les forces de l'ordre

Ce ne sont pas des perspectives abstraites : les systèmes sont déjà déployés ou doivent être lancés à tous les niveaux de l'administration fédérale.

Une transparence qui n'existe pas

Nathan E. Sanders, du Berkman Klein Center de Harvard, et Bruce Schneier, de la Kennedy School of Government, auteurs du livre Rewiring Democracy: How AI Will Transform Our Politics, Government, and Citizenship, formulent ainsi le problème central :

« C'est un transfert des processus de décision des humains vers les

machines à une échelle énorme, sur des questions de liberté individuelle, de santé et de bien-être des personnes, de sécurité des installations nucléaires et bien d'autres. »

Le nœud du problème n'est pas l'usage de l'IA en soi, mais l'absence de mécanismes de responsabilité et de recours. Lorsqu'un algorithme statue sur un statut d'immigration ou sur le risque lié à la libération d'un détenu, qui répond d'une erreur ? Comment contester une décision si ses critères ne sont pas divulgués ? De nombreux algorithmes publics fonctionnent comme des « boîtes noires » : leur logique interne reste fermée, même aux régulateurs.

Ce que cela signifie

La divulgation de 3611 cas est un pas vers la transparence, mais la manière dont elle s'est faite en dit long. Le public l'a appris non par des auditions au Congrès ni par des communiqués officiels, mais par un commit technique sur GitHub. Quand le transfert massif de fonctions de l'État aux algorithmes se fait sans débat public, le risque d'erreurs systémiques augmente, tandis que les outils pour les corriger se réduisent.

La question n'est plus de savoir si l'IA gérera des fonctions critiques de l'État. Elle le fait déjà. La question est de savoir qui contrôle l'IA elle-même.