Gemini et l'Ère Agentique de Google : Le piège de la souveraineté "en kit" pour les territoires

L'annonce par Google de "l'ère de l'entreprise agentique" lors de son événement Next '26 en juin dernier a marqué les esprits. La promesse est celle d'une productivité décuplée, où des "agents" basés sur l'IA Gemini s'assemblent dynamiquement pour automatiser des processus complexes, de la gestion de projets à l'interaction citoyen. Pour les collectivités territoriales, constamment en quête d'efficience, la proposition semble alléchante. Google la complète d'ailleurs en France par un discours rassurant sur la souveraineté, s'appuyant sur son partenariat avec S3NS pour offrir un socle d'infrastructure cloud certifié SecNumCloud, répondant ainsi à une exigence clé des acteurs publics.

Pourtant, cette architecture à deux étages — une infrastructure souveraine en apparence, surmontée d'une couche applicative propriétaire — dissimule un enjeu stratégique majeur. En dissociant le "où" (le cloud de confiance) du "comment" (les agents Gemini), Google crée une nouvelle forme de dépendance, plus subtile mais potentiellement plus forte que celle liée à l'hébergement des données. Cet article se propose de décortiquer cette stratégie, de mettre en lumière les risques de "shadow IT" et de perte de contrôle sur les données traitées, et d'esquisser une voie alternative pour que les territoires ne deviennent pas de simples consommateurs d'intelligence, mais des architectes de leur propre souveraineté numérique.

La double promesse : Infra souveraine, IA propriétaire

Le discours de Google, notamment lors du Google Cloud Summit France 2026, est une démonstration de force marketing parfaitement adaptée aux préoccupations européennes et françaises. D'un côté, l'entreprise met en avant son partenariat avec S3NS, la co-entreprise avec Thales, pour proposer une offre cloud répondant aux plus hautes exigences de sécurité et de souveraineté de l'État. Cette approche neutralise l'objection principale faite aux hyperscalers américains : la localisation et la protection juridique des données face aux lois extraterritoriales comme le CLOUD Act. Pour un DSI de collectivité, cette garantie au niveau de l'infrastructure est un prérequis indispensable.

C'est sur ce socle de confiance que Google déploie sa seconde proposition de valeur : la puissance et la simplicité de ses agents IA. L'offre Gemini Enterprise est présentée comme une solution clé en main pour transformer les services publics. L'argumentaire est séduisant : "Vos données brutes restent sur un socle souverain, et nos agents, les plus performants du marché, viennent y appliquer leur intelligence pour automatiser vos tâches". Cette dissociation est un coup de génie commercial. Elle permet de vendre une solution applicative propriétaire américaine tout en revendiquant un ancrage souverain.

Le mirage est celui d'une souveraineté "en kit", où l'on pourrait choisir le meilleur des deux mondes sans compromis. Cependant, cette vision omet un détail crucial : la valeur ne réside plus seulement dans la donnée brute, mais de plus en plus dans les modèles entraînés, les processus automatisés et les connaissances dérivées de l'interaction avec l'IA. En confiant cette couche applicative à un acteur unique, même sur une infrastructure de confiance, une collectivité risque de reconstruire une dépendance stratégique dont elle pensait s'être affranchie. La question de la réversibilité ne se pose plus au niveau du stockage, mais à celui de l'intelligence métier encapsulée dans les agents.

'L'Ère Agentique' : Efficacité ou dépendance ?

Le concept d'« entreprise agentique », tel que dévoilé par Google Cloud à Next ’26, va bien au-delà du simple chatbot. Il s'agit de créer des systèmes d'agents autonomes capables de raisonner, de planifier et d'exécuter des tâches complexes en collaborant entre eux. Un agent pourrait, par exemple, recevoir une demande de subvention d'une association, vérifier sa conformité réglementaire, analyser son budget prévisionnel, planifier les versements et notifier les services concernés, le tout avec une supervision humaine minimale. L'attrait en termes d'efficacité pour une administration territoriale est indéniable, promettant de libérer du temps pour des tâches à plus haute valeur ajoutée.

Cependant, la technologie sous-jacente repose entièrement sur les modèles propriétaires de Google. Ces agents ne sont pas de simples briques logicielles interchangeables. Ils sont le fruit d'une intégration profonde avec l'écosystème Google, des modèles de fondation Gemini aux outils de développement Vertex AI. En adoptant cette vision, une collectivité n'achète pas un outil, mais adhère à une plateforme. Les processus métiers, une fois "agentifiés" à la manière de Google, deviennent extrêmement difficiles à migrer vers une autre technologie, qu'elle soit issue de Mistral, d'un modèle open-weight comme Llama, ou d'un autre fournisseur.

En adoptant cette vision, une collectivité n'achète pas un outil, mais adhère à une plateforme.

Ce verrouillage applicatif est bien plus insidieux que le verrouillage d'infrastructure. Si déplacer des pétaoctets de données d'un cloud à un autre est coûteux et complexe, répliquer des années de processus métier, d'affinage de modèles et de logiques complexes encapsulées dans des agents propriétaires est un défi d'un tout autre ordre.

Le risque est de voir les collectivités devenir dépendantes d'un fournisseur unique pour le "cerveau" de leurs opérations, une situation qui soulève des questions critiques de souveraineté, surtout quand il s'agit de gérer des données stratégiques comme celles issues de grands projets d'attractivité économique, un enjeu que nous avons déjà abordé dans notre analyse Post-'Choose France' : comment gérer 93 Mds€ de leads sans livrer vos données stratégiques au CLOUD Act via Copilot ?.

Le 'Shadow Data' : Quand l'IA cannibalise vos données

La promesse de l'hébergement sur S3NS est que la donnée brute reste sous contrôle. Cependant, le fonctionnement des systèmes d'IA générative crée une nouvelle strate de données extrêmement précieuses : les métadonnées d'interaction. Chaque requête d'un agent public (un "prompt"), chaque réponse générée par Gemini, chaque correction apportée par un utilisateur, et chaque décision prise par un agent autonome constitue un flux de données riche d'enseignements. Cet ensemble, que l'on peut qualifier de "Shadow Data", capture l'essence même des processus et du savoir-faire de la collectivité.

La question cruciale est la suivante : qui contrôle ce "Shadow Data" ? Les conditions d'utilisation de Gemini Enterprise sont-elles parfaitement claires sur le fait que ces données ne seront jamais utilisées pour améliorer les modèles de fondation globaux de Google ? Même si les données sont anonymisées, leur agrégation peut révéler des tendances sur le fonctionnement des services publics français. C'est une porte dérobée potentielle à la souveraineté, non pas sur la donnée statique, mais sur l'intelligence dynamique qui en est extraite. Cette problématique n'est pas nouvelle et fait écho aux défis posés par d'autres outils, comme nous l'analysons dans notre guide pour sortir du 'Shadow AI' et se conformer à l'AI Act.

Pour un DSI, cette situation est un cauchemar en matière de gouvernance. Ce nouveau flux de données échappe aux périmètres traditionnels de contrôle. Il n'est pas stocké dans une base de données classique, mais est inhérent au fonctionnement de la plateforme IA. L'incapacité à auditer, à maîtriser et à garantir la réversibilité de ce "Shadow Data" représente un risque majeur de perte de souveraineté. La collectivité devient dépendante d'une boîte noire applicative qui s'enrichit continuellement de son propre fonctionnement, sans qu'elle n'en soit véritablement propriétaire.

Le contre-modèle : Bâtir des agents souverains

Face à ce modèle de consommation d'IA packagée, une alternative émerge, portée par une volonté politique forte de l'État. Le programme "Territoires d'IA", récemment renforcé, propose une approche radicalement différente : non pas acheter des solutions "agentiques" sur étagère, mais donner aux collectivités les moyens de les construire elles-mêmes. L'objectif, comme le souligne un article du Monde Informatique, est de favoriser une montée en compétence et une autonomie stratégique, plutôt qu'une adoption passive de technologies étrangères.

La souveraineté ne s'achète pas, elle se construit brique par brique.

Le pilier de cette stratégie est la maîtrise de l'ensemble de la chaîne de valeur. Cela passe par le choix d'infrastructures cloud souveraines (comme S3NS, mais aussi d'autres acteurs français ou européens) et, surtout, par l'utilisation de modèles de langage maîtrisables. Les modèles open-weight, tels que ceux de Mistral (Mistral, Mixtral) ou d'autres initiatives comme Llama, sont au cœur de ce contre-modèle. Déployés sur une infrastructure contrôlée, ils permettent une personnalisation fine, une transparence sur le traitement des données et une absence totale de verrouillage fournisseur. Une collectivité peut affiner un modèle Mistral sur ses propres documents d'urbanisme en ayant la garantie absolue que ni le modèle ni les données ne quitteront son périmètre de confiance.

Cette démarche est désormais soutenue concrètement. Le communiqué de presse du ministère de l'Économie annonce une collaboration avec la Banque des Territoires pour financer et accompagner les projets. Il ne s'agit plus d'une vision théorique, mais d'un plan d'action doté de moyens. Pour les territoires, l'opportunité est de passer d'un statut de client d'une plateforme globale à celui d'architecte d'une solution sur mesure, souveraine et créatrice de valeur locale.

Feuille de route pour un DSI souverain

Loin de rejeter en bloc les innovations, le rôle du DSI est de les évaluer avec un regard critique et stratégique. Face au discours commercial de Google sur son "Ère Agentique", il est impératif de poser les bonnes questions. Au-delà des garanties sur l'infrastructure S3NS, le dialogue doit porter sur la couche applicative. Questions clés à poser : quelle est la politique de réversibilité des agents et des processus modélisés ? Qui est le propriétaire juridique du modèle affiné avec nos données de service public ? Pouvez-vous garantir contractuellement que les métadonnées d'interaction (prompts, réponses, logs) ne sont soumises à aucune loi extraterritoriale et ne sont pas utilisées pour l'entraînement de vos modèles globaux ?

Ces questions permettent de tester la solidité de la promesse de souveraineté.

En parallèle, il est crucial d'amorcer une démarche proactive en interne. Une feuille de route pragmatique pourrait s'articuler en trois temps. Premièrement, cartographier les cas d'usage de l'IA existants, y compris le "Shadow AI", pour comprendre les besoins réels des métiers. Deuxièmement, identifier un ou deux processus critiques à fort potentiel d'automatisation (ex: instruction de dossiers simples, réponse aux citoyens sur des questions récurrentes) qui serviront de pilotes. C'est une étape où il faut rester vigilant face aux sirènes de certains cabinets de conseil qui pourraient pousser des solutions intégrées, un risque que nous avons analysé dans notre article sur le 'cheval de Troie' Anthropic dans les offres de conseil.

Troisièmement, lancer un projet pilote basé sur des briques souveraines, en s'appuyant sur les ressources du programme "Territoires d'IA". L'objectif : déployer un modèle open-weight comme Mistral 7B sur une instance cloud de confiance, l'affiner avec un jeu de données maîtrisé et construire un premier agent simple. Cette expérimentation permettra de comparer concrètement les performances, les coûts, mais surtout le niveau de contrôle et de maîtrise par rapport à une solution propriétaire. C'est en mettant les mains dans le moteur que l'on construit une véritable autonomie.

Conclusion

L'avènement de l'ère agentique représente une formidable opportunité de modernisation pour les services publics territoriaux. Cependant, la stratégie de Google, qui consiste à découpler une infrastructure prétendument souveraine d'une couche applicative propriétaire, est un marché de dupes. Elle propose de résoudre le problème d'hier (la localisation des données) pour mieux en créer un nouveau, plus critique : la dépendance à une intelligence applicative en boîte noire.

Pour les DGS et DSI, le véritable enjeu de la souveraineté numérique se joue désormais à ce niveau. La voie alternative, tracée par le programme "Territoires d'IA", est plus exigeante mais stratégiquement plus saine. Elle invite les collectivités à passer du statut de consommateur à celui de bâtisseur, en s'appropriant les briques technologiques — notamment les modèles open-weight français et européens — pour construire des agents qui leur ressemblent, qu'elles maîtrisent et dont la valeur créée reste sur le territoire.