evidoria

← Retour à la liste

Bonne pratique Importée

Le Marktplatz der KI-Möglichkeiten allemand — Un Registre Fédéral de l'IA Volontaire aux Lacunes Documentées

Allemagne · Berlin · Voir le profil de Allemagne · Voir le profil de Berlin

Preuves: Observationnel / avant-après Top 83% 40/100 · Demandez à Evidence Copilot à propos de cette pratique

Le registre fédéral de l'IA allemand recense environ 240 applications d'IA gouvernementales, mais la déclaration reste volontaire et plus d'un tiers des entrées omettent les évaluations de risque requises — un cas d'alerte en route vers un déploiement obligatoire d'ici 2027.

240 entries (approx.)
AI applications listed in the federal register (December 2025)
more than one third
Listed applications lacking required risk assessments
Le Marktplatz der KI-Möglichkeiten allemand — Un Registre Fédéral de l'IA Volontaire aux Lacunes Documentées

Détails

Maturité
En expansion
Promoteur
Bundesministerium für Digitales und Staatsmodernisierung (BMDS) / IT-Planungsrat
Période
2025–2027 (rollout ongoing)
Région (NUTS)
DE300
Mots-clés
digital government, AI transparency, algorithm accountability, public administration

Contexte

Le ministère fédéral allemand de l'Intérieur (aujourd'hui Bundesministerium für Digitales und Staatsmodernisierung) a lancé le Marktplatz der KI-Möglichkeiten (MaKI) début 2025, un registre public volontaire où les administrations peuvent recenser leurs applications d'IA.

Objectifs

Le registre vise à donner aux citoyens et aux organes de contrôle une visibilité sur l'usage de l'IA dans l'administration publique, avant un déploiement obligatoire et multi-niveaux.

Activités

Les administrations déclarent volontairement leurs applications d'IA au registre. L'IT-Planungsrat, l'organe conjoint fédéral/Länder de gouvernance numérique, a commencé à étendre le registre aux administrations régionales et locales en décembre 2025, le transfert complet de la propriété institutionnelle à l'IT-Planungsrat étant prévu pour début 2027.

Résultats

En décembre 2025, le registre comptait environ 240 entrées au niveau fédéral. Une analyse indépendante de netzpolitik.org et d'AlgorithmWatch a révélé que plus d'un tiers des applications recensées ne disposent pas des évaluations des risques exigées par le règlement européen sur l'IA, que les données sont publiées dans un format de tableur peu maniable, et que les informations sur les licences, les partenaires et la base légale font souvent défaut.

Conclusions

MaKI est un registre réel et opérationnel, à une échelle significative, mais ses lacunes documentées en font un exemple édifiant de ce que produit en pratique une transparence algorithmique volontaire et auto-déclarée ; des juristes ont plaidé pour le rendre obligatoire, citant l'Algoritmeregister néerlandais comme un modèle plus solide.

Mise en œuvre
Coût indicatif
Moyen (50 k€–500 k€)
Délai jusqu’aux résultats
Moyen (1–3 ans)
Personnel et compétences
Bundesministerium für Digitales und Staatsmodernisierung (BMDS), IT-Planungsrat (joint federal/state digital-government body)

Conditions de réussite

  • Standardised reporting format
  • Mandatory (rather than voluntary) participation
  • Risk-assessment data required under the EU AI Act

Modes d’échec courants

  • Voluntary participation lets agencies choose not to list applications
  • More than a third of listed applications omit required risk assessments
  • Data published in an unwieldy spreadsheet format with missing licensing/partner/legal-basis information
  • Implemented as one of at least five fragmented state/federal initiatives

Où cela s’applique

Type de gouvernance
federal ministry transitioning to joint federal/state body
Échelle
national, expanding to state and local levels

Habituellement financé par

National / regional programmes

Pistes de financement indicatives pour des pratiques de ce type — vérifiez toujours les appels en cours et les règles d'éligibilité de chaque programme.

Vous portez cette pratique ? Revendiquez-la — les porteurs vérifiés obtiennent un contact public sur la page et peuvent proposer des corrections.

Sources de données

D'où proviennent les informations de cette pratique, et quand.

Pièces jointes

Pratiques similaires qui pourraient vous être utiles