Jeudi dernier, j’ai posé une question simple sur LinkedIn : qu’est-ce qui bloque vraiment l’IA dans votre structure ?
Je m’attendais à recevoir de la curiosité polie. J’ai reçu des réponses précises, argumentées, parfois sèches. Des responsables SIG de collectivités, des géomaticiens du secteur public, des bureaux d’études. Personne ne m’a dit « l’IA, ça ne m’intéresse pas ». Tout le monde m’a dit « voilà pourquoi je ne peux pas ».
C’est une nuance qui change tout. Et comme les objections revenaient toujours aux mêmes quatre ou cinq, je vais les prendre une par une, avec ce que je vois réellement tenir la route chez mes clients.
Quatre freins sont ressortis, et je les trouve tous les quatre légitimes.
La souveraineté et la confidentialité des données, surtout dans le public. Envoyer des données d’un territoire chez un prestataire américain, ce n’est pas une question de goût, c’est une question de responsabilité juridique.
La dépendance à une entreprise tierce. Construire ses méthodes de travail sur un outil dont le prix, les conditions ou l’existence peuvent changer du jour au lendemain.
L’éthique, la dette cognitive, l’empreinte écologique. Trois sujets distincts, souvent cités ensemble, et qu’on balaie trop vite d’un revers de main dans mon secteur.
Et enfin le constat qu’une IA locale n’est « pas au niveau » de ce que font Claude Code ou Codex. Sur le pur raisonnement de code, c’est exact.
Aucune de ces objections n’est un caprice. Mais aucune n’est un mur non plus.
C’est le point qui surprend le plus mes stagiaires, et c’est celui qui débloque le plus de situations.
Quand vous demandez à une IA un script PyQGIS pour découper une couche par commune, qu’est-ce que vous lui envoyez exactement ? Vous décrivez une structure : une couche de polygones, un champ code_insee, un champ population, une projection en Lambert-93. Vous ne lui envoyez pas vos 36 000 lignes. Le prompt décrit le contenant, pas le contenu.
Ce type de demande représente une part énorme de l’usage quotidien : générer un script, corriger une requête SQL, comprendre un message d’erreur, reformuler une méthodologie. Rien de tout cela ne fait sortir la moindre donnée de votre structure.
La vigilance porte sur un geste précis, et un seul : le moment où, pour « aider » l’IA à comprendre, vous collez vingt lignes de votre table dans la fenêtre. Là, oui, vous venez d’exporter des données. C’est ce geste qu’il faut apprendre à repérer, pas l’outil qu’il faut interdire.
La question n’est pas « est-ce que j’ai le droit d’utiliser l’IA ». C’est « qu’est-ce que je suis en train de lui envoyer, exactement ».
Pour tout ce qui touche à de la donnée réellement sensible, il reste l’exécution en local. Mistral ou Llama installés via Ollama, sur votre machine, sans aucune connexion sortante.
Soyons clairs sur le compromis : ces modèles sont moins puissants. Vous n’obtiendrez pas d’eux l’équivalent d’un raisonnement de Claude Code sur une architecture complexe. Mais pour réécrire une requête ST_Intersects qui ne renvoie rien, normaliser une colonne de noms de communes truffée d’accents et de tirets, ou expliquer ce que fait un bout de script hérité d’un collègue parti, ils font le travail.
C’est là que se joue le vrai arbitrage : la question n’est pas « ce modèle est-il le meilleur », mais « ce modèle est-il suffisant pour cette tâche-là ».
Entre le cloud américain et la machine locale, il existe une voie du milieu que beaucoup ignorent encore.
Côté privé, Mistral propose son API et Le Chat, avec un hébergement européen. J’avais déjà creusé la question de sa crédibilité réelle face à ChatGPT dans un article dédié, et l’écart s’est resserré depuis.
Côté public, la DINUM développe le socle Albert, destiné aux administrations. Toutes n’y ont pas encore accès, et c’est un point à vérifier auprès de votre DSI plutôt qu’à supposer. Mais si vous êtes en collectivité ou en administration d’État, c’est la première porte à pousser avant de conclure que rien n’est possible.
Voilà ma réponse à la question écologique, et je la trouve plus honnête que le silence gêné qu’on entend habituellement.
Utiliser un modèle frontière pour reformuler un mail de trois lignes, c’est prendre un camion pour aller chercher le pain. Ça marche, et c’est absurde. Un petit modèle local suffit pour les tâches simples. Le gros modèle se réserve aux problèmes qui le méritent vraiment.
Il y a un second levier, plus spécifique à notre métier et rarement évoqué : l’automatisation est en elle-même une réponse écologique. Un script PyQGIS généré une fois puis réutilisé cinquante fois consomme infiniment moins que cinquante prompts posés cinquante fois. C’est d’ailleurs toute la logique du recueil de scripts que j’ai publié le mois dernier : vous demandez une fois, vous exécutez ensuite.
Un script généré une fois et réutilisé cinquante fois coûte moins cher, en euros comme en carbone, que cinquante prompts.
Et puis il y a le frein dont personne ne parle, parce qu’il n’est pas technique.
Dans la majorité des structures que j’accompagne, ce qui bloque n’est pas l’outil. C’est l’absence de règle. Chacun bricole dans son coin, personne n’ose demander, et le sujet reste dans un flou inconfortable où tout le monde a le sentiment de faire quelque chose d’à moitié interdit.
Une charte d’usage d’une page, validée avec votre DPO, règle 80 % du problème. Ce qui a le droit de sortir, ce qui ne sort jamais, quels outils sont validés, qui contacter en cas de doute. J’ai détaillé la démarche dans Pourquoi votre entreprise a besoin d’une charte IA, et je n’ai pas changé d’avis depuis : c’est le document le plus rentable que vous puissiez produire cette année.
Quant à l’éthique, elle mérite mieux qu’un haussement d’épaules. J’ai écrit ce que j’en pensais dans IA et éthique : faut-il fuir le débat ?, et la réponse tient en un mot : non.
Soyons honnêtes jusqu’au bout. Puissant, gratuit, souverain, sobre et sans investissement matériel : ce combo n’existe pas. Il n’existera pas davantage l’an prochain.
Chaque option coûte quelque chose. Le local coûte en puissance et en matériel. Le souverain hébergé coûte en euros. Le cloud américain coûte en souveraineté. Le refus total coûte en temps, et ce coût-là ne figure sur aucune facture, ce qui le rend commode à ignorer.
Il faut donc choisir. Et choisir suppose de savoir évaluer une tâche, estimer sa sensibilité réelle, et décider quel outil lui correspond. C’est exactement ce que j’appelle le jugement du géomaticien, dont je parlais la semaine dernière.
Ce n’est plus une compétence annexe. C’est devenu le cœur du métier.
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