En juin 2026, l'intelligence artificielle générative n'est plus une simple perspective technologique pour les collectivités territoriales, mais un levier de transformation concret et imminent. Au cœur de cette révolution, un clivage stratégique se dessine. D'un côté, Google déploie une offensive de communication majeure pour positionner ses modèles Gemini comme la solution de confiance pour le secteur public, en brandissant les étendards de la conformité au RGPD et au futur AI Act. De l'autre, l'État français et un nombre croissant d'acteurs publics, échaudés par des années de débats sur la dépendance aux GAFAM, affirment une doctrine de souveraineté numérique claire. Ils privilégient la construction d'un écosystème national, incarné par des champions comme Mistral AI, et la maîtrise de leurs données. Pour un DSI, un DGS ou un élu en charge du numérique, l'enjeu est capital : la promesse de performance et de conformité de surface d'un géant américain peut-elle se substituer à l'impératif de contrôle stratégique et de souveraineté à long terme ? Cet article propose une analyse de ce décalage pour armer les décideurs publics dans leurs choix technologiques structurants.
Face à la méfiance croissante du secteur public européen, la stratégie de Google consiste à rassurer en se positionnant comme un partenaire de confiance et un champion de la conformité. Le discours officiel, largement relayé, met en avant une architecture sécurisée et un respect scrupuleux des réglementations en vigueur. Dans une communication récente, Google France réaffirmait son engagement pour une IA de confiance dans les territoires, soulignant sa capacité à fournir des outils performants tout en garantissant la protection des données des citoyens. La documentation de Google Cloud pour le secteur public va dans le même sens, détaillant les certifications obtenues et les mécanismes de contrôle mis en place pour répondre aux exigences du RGPD et anticiper celles de l'AI Act. On y parle de « Sovereign Controls » et de la possibilité de choisir la localisation des données en Europe. Cependant, cet argumentaire, bien que techniquement solide sur le plan de la conformité formelle, élude la question fondamentale de la souveraineté. La conformité au RGPD est aujourd'hui une condition nécessaire pour tout acteur opérant en Europe, pas un avantage concurrentiel. Surtout, elle ne protège pas les données hébergées par une entreprise américaine de l'application potentielle de lois extraterritoriales comme le CLOUD Act. Le discours de Google, en se focalisant sur la sécurité et la conformité, présente un cadre rassurant mais incomplet. Il répond à la question « mes données sont-elles protégées ? » mais pas à la question plus stratégique « qui contrôle réellement la technologie et les données qu'elle traite ? ». Pour les décideurs publics, c'est précisément ce second point qui constitue le cœur du débat sur la souveraineté.
La contre-offensive souveraine : l'État et les collectivités en ordre de bataille
En parallèle de l'offensive marketing de Google, l'écosystème public français s'organise pour bâtir une alternative souveraine. Loin d'être une simple posture politique, cette démarche s'ancre dans des actions concrètes et coordonnées. L'illustration la plus récente est le lancement du programme « Territoires d’IA », où l’État engage une collaboration avec la Banque des Territoires pour accélérer le déploiement de solutions d'intelligence artificielle maîtrisées au sein des services publics locaux. L'objectif est double : d'une part, financer et accompagner des expérimentations concrètes pour améliorer le service public (gestion de l'eau, urbanisme, services sociaux) ; d'autre part, favoriser l'émergence d'un tissu industriel français et européen. Dans ce cadre, des acteurs comme Mistral AI sont explicitement perçus comme des atouts stratégiques nationaux. Cette vision est partagée au niveau local. Comme le révèle La Gazette des Communes, face aux géants américains, les collectivités lancent leur plan pour reprendre la main sur le numérique. Des initiatives de mutualisation des ressources et des compétences émergent pour développer ou acquérir des solutions open source ou issues de champions nationaux, garantissant ainsi la réversibilité, la transparence et le contrôle des données. Cette contre-offensive ne vise pas à interdire les solutions américaines, mais à créer les conditions d'un choix éclairé, où la performance d'un modèle comme Gemini est mise en balance avec l'autonomie stratégique offerte par des modèles comme Le Chat de Mistral, ou des modèles open-weight déployables sur des infrastructures de confiance qualifiées SecNumCloud.
La stratégie de Google pour pénétrer le secteur public ne se limite pas à des garanties techniques ; elle passe aussi par un intense effort de formation et d'acculturation. Le partenariat initié fin 2024 entre Villes de France et Google pour l'Académie IA, visant la formation des élus et agents, en est un parfait exemple. Sur le papier, l'initiative est louable : elle répond à un besoin criant de montée en compétences des cadres territoriaux sur un sujet complexe. Google apporte son expertise, ses ressources pédagogiques et sa connaissance des cas d'usage. Cependant, une lecture plus stratégique s'impose. En devenant le formateur de référence, Google ne se contente pas de transmettre un savoir neutre ; il façonne la perception de l'IA autour de ses propres outils, de son propre écosystème (Gemini, Google Cloud Platform) et de sa propre vision du marché, centrée sur les modèles propriétaires accessibles via API. Cette approche, si elle n'est pas contrebalancée, risque de créer une dépendance cognitive et technique. Les agents et élus formés sur ces outils seront naturellement plus enclins à les considérer comme la norme, à rédiger des cahiers des charges favorisant cet écosystème et à négliger les alternatives, qu'elles soient européennes comme Mistral AI ou open-source. Il est crucial pour les collectivités de comprendre ce mécanisme de « soft power » pour ne pas tomber dans le piège de la dépendance. La formation est essentielle, mais elle doit être plurielle et critique, incluant des modules sur la souveraineté numérique, les modèles open-weight et les architectures maîtrisées. C'est le seul moyen d'éviter que la solution de facilité d'aujourd'hui ne devienne la servitude de demain, un enjeu détaillé dans notre analyse sur la dépendance technologique : Le Choc Anthropic : de la dépendance à la souveraineté IA, le guide de survie pour les territoires.
Pour évaluer une offre d'IA comme celle de Google Gemini, la conformité RGPD affichée est un prérequis, pas un aboutissement. Les décideurs publics doivent s'équiper d'une grille d'analyse de souveraineté plus exigeante, axée sur la maîtrise effective. Voici les critères essentiels. Premièrement, la localisation juridique et l'immunité aux lois extraterritoriales : les données sont-elles hébergées au sein de l'UE par une entité juridique de droit européen non soumise au CLOUD Act américain ? La simple localisation physique ne suffit pas. Deuxièmement, la réversibilité et l'interopérabilité : la solution repose-t-elle sur des API propriétaires qui créent un verrouillage technologique (vendor lock-in) ou sur des standards ouverts ? Est-il possible de migrer les données et les applications vers une autre solution sans coûts prohibitifs ? Troisièmement, la transparence et l'auditabilité : le fonctionnement du modèle est-il une « boîte noire » ou est-il possible d'accéder à des informations sur son entraînement, ses biais potentiels et sa logique de décision, comme le permettent davantage les modèles open-weight ? Enfin, la maîtrise technologique : la collectivité dépend-elle entièrement d'un fournisseur externe ou peut-elle déployer le modèle sur sa propre infrastructure ou sur un cloud de confiance (qualifié SecNumCloud) ? Des modèles open-weight récents et performants, comme ceux de la famille Mistral AI (y compris des modèles spécialisés comme Codestral) ou les dernières générations Llama de Meta, permettent cette autonomie, contrairement à l'API de Gemini. Appliquer cette grille permet de nuancer les offres. Un cas d'usage non sensible comme l'analyse de l'attractivité touristique pourrait être testé sur différentes plateformes, comme exploré dans notre comparatif Gemini vs. Mistral AI : quelle stratégie IA pour le tourisme territorial français en 2026 ?. En revanche, pour la gestion des données sociales ou de l'état civil, une solution basée sur un modèle open-weight hébergé souverainement s'imposerait. Cette démarche critique est la base du plan des collectivités pour reprendre la main.
Pour les DSI et DGS, la question n'est pas de refuser l'innovation mais de la piloter stratégiquement. La première étape consiste à intégrer des clauses de souveraineté claires dans les appels d'offres. Exiger non seulement la conformité RGPD mais aussi des garanties sur la non-soumission aux lois extraterritoriales, la réversibilité des solutions et la transparence des modèles. La deuxième action est d'adopter une approche de portefeuille technologique. Plutôt que de choisir un fournisseur unique, il est plus prudent de mener des expérimentations maîtrisées sur un panel de solutions. Un outil comme Gemini peut être évalué pour des tâches spécifiques à faible enjeu de souveraineté, comme l'aide à la rédaction de contenus promotionnels pour le territoire, un cas d'usage détaillé dans notre Playbook IA : Utiliser Gemini pour réduire la vacance commerciale et attirer les entreprises. Simultanément, la collectivité doit investir dans l'expérimentation de modèles open-weight (Codestral pour l'aide au développement, Le Chat pour les agents) sur une infrastructure de confiance. Le programme « Territoires d’IA » piloté par l'État et la Banque des Territoires offre un cadre et des financements pour de telles initiatives. Enfin, il est impératif de coupler l'acquisition d'outils à un plan de montée en compétences interne. Former les agents non pas à « utiliser Gemini », mais à « comprendre et piloter un projet d'IA », ce qui inclut la maîtrise des concepts de base, l'éthique et la capacité à évaluer différentes technologies. C'est cette autonomie intellectuelle qui sera le meilleur rempart contre la dépendance technologique.
Grille d'évaluation rapide de la souveraineté d'une IA
Pour aller au-delà du discours marketing sur la conformité, les décideurs publics doivent s'approprier une grille d'analyse simple et efficace. Voici les points de contrôle essentiels pour évaluer le niveau de souveraineté réel d'une solution d'intelligence artificielle avant tout déploiement.
- Souveraineté juridique : La solution est-elle fournie par une entité de droit européen, à l'abri des lois extraterritoriales comme le CLOUD Act ?
- Réversibilité et interopérabilité : Est-il possible de changer de fournisseur facilement, ou la solution crée-t-elle un verrouillage technologique (vendor lock-in) ?
- Transparence du modèle : Avez-vous accès à des informations sur le fonctionnement du modèle (open-weight) ou s'agit-il d'une « boîte noire » propriétaire ?
- Maîtrise de l'infrastructure : Pouvez-vous déployer la solution sur vos serveurs ou sur un cloud de confiance qualifié SecNumCloud ?
Conclusion
En définitive, l'offensive de Google sur le marché public français révèle une incompréhension, volontaire ou non, de la profondeur de l'aspiration à la souveraineté. Pour une collectivité, le choix d'une solution d'IA en 2026 n'est plus seulement une décision technique ou budgétaire, c'est un acte politique qui engage sa trajectoire numérique pour la décennie à venir. Le discours sur la conformité est un minimum légal, pas une proposition de valeur stratégique. La véritable évaluation doit se faire à l'aune de la maîtrise, de la réversibilité et de l'alignement avec la stratégie nationale. Plutôt qu'une adoption acritique des solutions les plus visibles, la voie la plus sûre pour les territoires est celle d'une hybridation intelligente : expérimenter les outils globaux pour des besoins non critiques, tout en investissant massivement dans la construction de compétences et le déploiement de solutions souveraines, qu'elles soient issues de champions nationaux comme Mistral AI ou de l'écosystème open-source, pour tous les traitements de données sensibles et les services publics essentiels.
