JudgeGPT — un essai randomisé national d'IA générative pour les juges de première instance du Pakistan
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Albert, de la DINUM, aidait les conseillers de 48 France Services. En janvier 2026, l'État a renoncé à le généraliser « dans sa forme actuelle » après des erreurs signalées par des syndicats ; l'API Albert et un assistant basé sur Mistral continuent.
Albert est le programme d'IA générative de l'État français, piloté par la DINUM. Un de ses volets était un outil pour les conseillers France Services, qui aident les usagers dans leurs démarches administratives. Il interrogeait une base de connaissances fiable et générait des réponses avec des sources liées. L'État avait annoncé en décembre 2023 son déploiement dans un réseau d'environ 2 600 sites.
La première version a été testée dans 48 maisons France Services. Le 9 janvier 2026, la DINUM a indiqué que l'outil ne serait pas généralisé « dans sa forme actuelle ». La presse (AFP notamment) évoque des dysfonctionnements techniques et des réponses inexactes, signalés par plusieurs syndicats. Aucun chiffre de satisfaction ou de gain de temps n'a été trouvé pour ce volet. Les 74 % de satisfaction et le délai de réponse ramené de sept à trois jours, parfois cités, proviennent d'un autre test, sur la rédaction de réponses aux commentaires en ligne des usagers ; ils ne prouvent donc rien pour Albert dans les France Services.
Le programme n'est pas abandonné. La DINUM affirme que la majorité des projets expérimentaux sous la marque Albert sont désormais pérennisés, dont l'API Albert, couche souveraine reliant les administrations à plusieurs modèles de langage. Albert Conversation est devenu l'« Assistant IA », fondé sur des modèles Mistral et testé par 10 000 agents publics jusqu'en juin 2026. Un bilan complet, incluant le coût d'une généralisation, était prévu à l'été 2026, et la DINUM développe un outil adapté aux France Services. Nous n'avons pas trouvé de résultat publié de ce bilan.
Ce cas figure comme exemple documenté d'un assistant d'IA de guichet arrêté pour des raisons de fiabilité, tandis que la plateforme qui l'entoure se poursuit.
Les détails de mise en œuvre (coût, calendrier, personnel, conditions de réussite) ne sont pas encore disponibles pour cette pratique.
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