Aucun parti pris, juste une analyse des propositions des différents candidats concernant l’intelligence artificielle.

Il fut un temps, pas si lointain, où le mot « numérique » dans un programme présidentiel se résumait à promettre la fibre dans les campagnes et un site impots.gouv.fr qui ne plante pas en mai. Ce temps est révolu. La présidentielle de 2027 sera la première où l’intelligence artificielle occupe une place centrale dans les programmes — avec des chiffrages à onze zéros, des ministères dédiés et même des chatbots baptisés comme des figures de la République.

Chez DeepDive, on passe nos journées à expliquer aux dirigeants d’entreprise la différence entre utiliser l’IA et la maîtriser. Autant dire que voir les candidats à l’Élysée s’emparer du sujet nous intéresse au plus haut point — et nous incite à sortir la loupe. Car entre les annonces de tribune et les engagements consolidés, il y a un monde. Passons les copies en revue, avec l’angle pratique que privilégie CIA Conseil en IA à Bourges pour les grandes organisations.

Gabriel Attal : 200 milliards et l’alphabétisation IA pour tous

Le secrétaire général de Renaissance a choisi la méthode choc: 200 milliards d’euros destinés à faire de la France une puissance européenne de l’IA en dix ans, avec une répartition équilibrée entre financement public et investissement privé. Pour les dirigeants, l’enjeu est clair: comment transformer ce volume en retours sur investissement mesurables dans les processus et dans l’organisation?

La brique centrale est l’alphabétisation IA pour les salariés — 20 millions de personnes formées d’ici 2030, du primaire à la reconversion. Au niveau pratique, cela sonne comme une invitation à repenser les plans de formation des cadres et des équipes opérationnelles autour de cas d’usage réels: automatisation de tâches répétitives, aides à la décision et supervision des chaînes de valeur générées par l’IA. Pour les entreprises, cela signifie passer d’un simple outil à une culture d’utilisation raisonnée et pilotée.

Sur le terrain, l’habillage télévisuel masque les défis logistiques: former 20 millions de salariés en quatre ans représente une logistique complexe et coûteuse, où la qualité pédagogique, le suivi post-formation et l’assurance de transfert des compétences dans le quotidien opérationnel exigent une approche structurée. En pratique, cela veut dire définir des référentiels de compétences, déployer des parcours modularisés sur des plateformes d’e-learning certifiantes et sécuriser des routes de reconversion adaptées à chaque secteur. Notre expérience à Bourges et dans le Centre-Val de Loire indique que les résultats réels dépendent énormément de la gouvernance: qui pilote les programmes, qui audite les résultats et comment les retours sont exploités pour ajuster les usages.

Édouard Philippe : le pari du calcul, de l’énergie et de l’épargne

Le maire du Havre prône une approche « plomberie » où l’IA est une infrastructure essentielle, comme l’électricité. Il propose de doubler la capacité de calcul française et européenne en cinq ans, un Buy European Tech Act et une orientation des ressources électriques vers les acteurs européens de l’IA. Pour les grandes organisations, cela peut se traduire par des marchés publics plus prévisibles et une meilleure sécurité d’approvisionnement en capacités de calcul et en énergie décarbonée. Cependant, le manque de chiffres globaux et un calendrier industriel précis exigent une évaluation rigoureuse: quels projets piloteront la croissance interne et comment mesureront-ils les retours sur investissement dans les systèmes d’informatique et les opérations?

Le financement, tourné vers des mécanismes comme le livret capital France et une promotion de la reconversion, vise à créer un écosystème national autour des champions IA. Pour les dirigeants, cela signifie identifier les partenaires publics et privés capables d’accélérer les déploiements tout en conservant une gouvernance claire sur les coûts et les résultats. Un point sensible demeure: la capacité à faire passer la production d’ingénieurs de 40 000 à 100 000 par an est un objectif ambitieux qui nécessite des programmes d’emploi et des parcours accélérés, sans négliger la qualité et la sécurité des produits IA déployés dans les entreprises.

Bruno Retailleau : « Marianne », l’IA qui remplace 250 000 fonctionnaires

Présenté lors du Machina Summit à Station F, le plan de Retailleau est le plus détaillé et le plus clivant. Budget annoncé: 25 milliards d’euros sur cinq ans, avec une économie nationale estimée à 7,5 milliards par an via le remplacement de postes et la réaffectation des agents. Pour les grandes organisations, cela suggère une bascule: quels services publics et quelles chaînes internes pourraient être rationalisés tout en garantissant l’qualité de service et la sécurité juridique? Le cœur du dispositif est Marianne, une assistante administrative numérique visant à guider les citoyens dans leurs démarches et à absorber une partie importante des tâches administratives.

L’architecture proposée comprend aussi un ministère IA, un CTO d’État, un cloud souverain, et l’accélération des data centers. Cette combinaison d’outils peut transformer les chaînes d’approvisionnement, les services publics et les interactions avec les métiers clients, mais elle exige une gouvernance robuste et des mécanismes d’audit pour éviter les dérives. Pour les grandes entreprises, cela signifie identifier les opportunités de partenariats public-privé et d’utilisation des données publiques dans des cadres éthiques et conformes, tout en préparant les équipes internes à collaborer avec des systèmes d’IA d’ampleur et des interfaces citoyennes sécurisées.

Le contrat social version algorithme

Le point d’ancrage est Marianne: un assistant unique destiné à absorber les postes administratifs et à redéployer les agents vers des missions de terrain. Les chiffres avancés — l’équivalent de 250 000 postes — demandent une maturité de gouvernance: comment mesurer les gains, comment accompagner les collaborateurs dans les reconversions, et surtout qui assume la responsabilité quand un processus automatisé échoue? En tant que dirigeant, vous mesurez surtout si votre organisation peut répondre plus efficacement aux besoins clients et internes sans augmenter les risques de non-conformité ou de sécurité.

Pour les grandes organisations, le message est clair: l’automatisation doit viser la paperasserie et les tâches répétitives pour libérer du capital humain là où la relation compte réellement: sécurité, santé, éducation, accueil. La faisabilité des gains annoncés dépendra de votre capacité à planifier l’évolution des métiers, à sécuriser les flux de données et à instaurer une meilleure gouvernance.

Jean-Luc Mélenchon : l’IA sous « protectorat humain »

À gauche, La France insoumise propose une vision différente: la propriété et le contrôle de l’IA passent par des infrastructures publiques et des communs numériques. Le cœur de leur programme est un cloud national public et interconnecté, des données publiques hébergées en France et un cadre limitant les usages sensibles (notamment pas de notation sociale, de profilage ou de marketing addictif). Pour les dirigeants, cela ouvre des avenues de collaboration avec l’État sur des data centers et des plateformes partagées, tout en imposant des garde-fous forts sur les usages et la transparence des algorithmes.

Le volet le plus abouti est la doctrine des communs numériques et de la souveraineté des données, mais les détails opérationnels restent flous: pas de calendrier industriel clair, et une articulation avec des acteurs privés nationaux, comme Mistral, à préciser. Pour les grandes entreprises, cela signifie qu’il faut dès maintenant décomposer les chaînes de valeur IA et évaluer où une coopération avec des entités publiques peut accélérer les déploiements tout en préservant l’intégrité des données et la compétitivité européenne.

Marine Le Pen et le RN : la copie encore blanche

Du côté du RN, les propositions restent essentiellement axées sur la souveraineté et la protection des services publics, avec une IA au service de la productivité et des missions régaliennes, et une robotisation des tâches pénibles « sans remplacer les travailleurs ». Le plan manque encore d’une architecture budgétaire et d’une articulation concrète avec les acteurs privés et les règles européennes, ce qui laisse les grandes organisations dans l’attente. Curieusement, le RN prépare déjà des outils internes: un chatbot entraîné sur les discours et les éléments de langage du parti pour soutenir les cadres et militants — plus d’ingénierie de campagne que d’une politique publique opérationnelle. Pour les grandes entreprises, cela souligne l’importance d’une compréhension précise des garde-fous et des obligations autour des usages des IA publiques et des données associées.

Le match en un tableau : cinq candidats, cinq modèles de pouvoir

L’angle mort collectif : et les garde-fous, alors ?

Voici ce qui devrait vous alerter en tant que citoyen — et en tant que professionnel. Les cinq programmes parlent abondamment de moyens : milliards, data centers, formation, commande publique. Ils sont remarquablement silencieux sur les arbitrages sensibles :

• Qui est responsable quand l’algorithme se trompe ? Aucun régime de responsabilité clair pour les systèmes IA publics n’est proposé. Quand « Marianne » refusera à tort une allocation, on fera quoi ?
• Qui audite les modèles ? Le contrôle des algorithmes publics reste un impensé, à l’exception partielle de Mélenchon (clauses d’explicabilité) et de vagues références à l’AI Act.
• Quid des usages policiers et biométriques ? Retailleau évoque des caméras intelligentes ; le cadre de contrôle, lui, reste à écrire.
• La compatibilité concrète avec l’AI Act, dont l’application s’étale justement jusqu’en 2027, n’est détaillée nulle part. Timing savoureux.

Précision méthodologique qui a son importance : les programmes définitifs ne sont pas arrêtés, la liste officielle des candidats non plus. Tout ce qui précède relève d’annonces de campagne — un genre littéraire où le conditionnel se déguise volontiers en futur de l’indicatif.

FAQ : ce que vous vous demandez sur l’IA et la présidentielle 2027

Quel candidat propose le plus gros budget pour l’IA ?

Gabriel Attal, avec son plan « France 2040 » de 200 milliards d’euros sur dix ans, financé pour moitié par le public et pour moitié par le privé. À comparer aux 25 milliards sur cinq ans de Bruno Retailleau, seul autre plan précisément chiffré à ce stade.

Qu’est-ce que « Marianne », l’IA proposée par Bruno Retailleau ?

Un assistant administratif numérique unique, présenté comme l’aboutissement de FranceConnect, qui accompagnerait les Français dans toutes leurs démarches. Il s’inscrit dans un plan visant à absorber l’équivalent de 250 000 postes de fonctionnaires par l’automatisation, entre non-remplacements et redéploiements vers le terrain.

L’IA va-t-elle supprimer des emplois publics après 2027 ?

Seul Retailleau assume explicitement 125 000 non-remplacements liés aux gains de productivité de l’IA. Les autres candidats misent sur la formation (Attal), la reconversion (Philippe) ou la protection des travailleurs (Mélenchon, Le Pen). Dans tous les cas, la faisabilité des gains annoncés reste à démontrer.

Les programmes IA respectent-ils le RGPD et l’AI Act ?

C’est justement le point faible commun : aucun programme ne détaille son articulation concrète avec l’AI Act européen, dont l’application s’échelonne jusqu’en 2027. Les questions de responsabilité, d’audit des modèles et de protection des données des usagers restent largement ouvertes.

Comment se préparer à ces évolutions en tant qu’entreprise ?

Quel que soit le vainqueur, la commande publique, les crédits d’impôt et les dispositifs de formation vont s’intensifier. Les organisations qui auront déjà structuré leur montée en compétences IA — comme celles qu’accompagne DeepDive — seront les mieux placées pour capter ces dispositifs plutôt que de les subir.

L’article Présidentielles 2027 : l’IA s’invite dans les débats. On fait le point des différentes propositions. est apparu en premier sur DeepDive – Intelligence Artificielle AURILLAC ET BOURGES.

— L’équipe DeepDive, avec André Gentit