Le phénomène de tokenmaxxing, jusqu'ici principalement documenté dans les entreprises privées, s'étend désormais à la sphère publique. Un volumineux rapport de trois inspections générales (Finances, Affaires sociales et Administration), récemment rendu public, dresse un état des lieux préoccupant de l'usage de l'intelligence artificielle dans la fonction publique. Selon ce document de plus de 700 pages, 40 % des agents utiliseraient l'IA de manière personnelle — ce que les Anglo-Saxons nomment la « shadow IA » —, en dehors de tout cadre réglementaire.
Cette utilisation non régulée s'accompagne d'une multiplication des projets officiels. La direction interministérielle du numérique a ainsi recensé 141 initiatives plus ou moins abouties au sein de l'État, un inventaire jugé non exhaustif. Les opérateurs comme France Travail ou les collectivités territoriales sont également concernés, avec une forte hétérogénéité selon les administrations.
Des gains difficilement quantifiables
Si certains usages généralistes (recherche d'information, traduction, comptes rendus) ou spécialisés (automatisation des tâches répétitives, outil « 100 % scanning » des Douanes) montrent des gains de productivité, ceux-ci restent mal mesurés. À titre d'exemple, près d'un quart des salariés des Agences régionales de santé (ARS) déclarent gagner cinq heures par semaine après neuf mois de pratique, mais ces données restent ponctuelles.
Le rapport souligne que plus de 700 000 agents (soit 13 % des effectifs) sont très exposés à l'IA, c'est-à-dire qu'une part importante de leurs tâches est automatisable. Pourtant, les gains de temps ou d'efficacité ne sont ni immédiats ni systématiquement évalués, ce qui empêche de mesurer l'impact budgétaire réel de ces déploiements.
Un coût élevé et une absence de pilotage
« Dans l'ensemble, chaque ministère dispose de facto d'une large autonomie pour définir, développer et porter ses propres chantiers et outils d'IA, ce qui explique la grande profusion de solutions d'IA testées ou déployées », relèvent les inspections. Cette absence de coordination, qui n'est pas propre à la seule fonction publique d'État, entraîne des doublons et des dépenses non mutualisées. Le rapport insiste sur l'urgence d'un recensement complet pour identifier les mutualisations possibles, alors que « tout cela coûte cher et que les moyens manquent ».
Des dérives analogues à celles du tokenmaxxing
Cette situation rappelle les dérives du tokenmaxxing, où des salariés, incités à utiliser l'IA dans leur travail, multiplient les requêtes, entraînant des coûts élevés pour l'employeur. Dans la fonction publique, l'usage personnel et non régulé de l'IA par 40 % des agents crée un risque similaire de dérive budgétaire, sans que les administrations aient les outils pour le contrôler. Le scandale néerlandais de la lutte antifraude, où des milliers de foyers ont été injustement réclamés de fortes sommes en raison d'un algorithme défaillant, illustre les risques d'une adoption non encadrée.
Le gouvernement prévoit pourtant un plan de 655 millions d'euros pour structurer l'usage de l'IA, notamment via la généralisation d'un assistant IA pour 1,8 million d'agents. Mais en attendant, les inspections appellent à une régulation plus stricte pour éviter que la « shadow IA » ne devienne une source de gaspillage et de risques.
