Guide pratique des achats d'IA (CNCP/DAJ/DINUM/ANSSI)

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Le document a été mis en ligne sur le site de la Dinum.


Notes :

• Certaines parties s'adressent essentiellement aux services de l'Etat.
• Une fiche dédiée au traitement des exigences réglementaires sera intégrée dans le guide en décembre 2026.
  Le projet de loi relatif à la résilience des infrastructures critiques et au renforcement de la cybersécurité » transposant la directive NIS 2 et les directives REC et DORA est actuellement au parlement.  Ceci explique peut être cela.|/li]
  

Brut de LLM

Notice analytique automatisée

I. - Métadonnées

• Titre complet : Guide pratique des achats d'IA – Fondamentaux de l'IA : connaître les technologies, les systèmes et leur fonctionnement pour préparer son sourçage et la rédaction de son marché
• Organisme émetteur : Conseil national de la commande publique (CNCP)
• Conception et rédaction : Direction des affaires juridiques (DAJ) des ministères économiques et financiers
• Date de publication : Novembre 2026
• Destinataires : Acheteurs publics soumis au code de la commande publique, prescripteurs métiers, DSI, DPO, services juridiques et utilisateurs finaux
• Pagination : 41 pages

II. - Aperçu
Ce guide méthodologique encadre la préparation des achats de systèmes d'intelligence artificielle (SIA) par les personnes publiques, du cadrage du besoin au dialogue technique avec le marché. Publié en novembre 2026, il s'inscrit dans le cadre du règlement européen sur l'IA (RIA), de la loi SREN (art. 31) et de la circulaire du Premier ministre du 5 février 2026 relative à la commande publique numérique. L'ouvrage dissocie les modèles d'IA des systèmes complets intégrant orchestrateurs et interfaces, fixe l'arbitrage préalable face aux solutions déterministes, détaille la cartographie des données et impose la priorité à l'offre mutualisée de l'État (socle interministériel, clouds Nubo et Pi). Il propose en annexes deux grilles opérationnelles pour structurer le besoin interne et le sourçage.

III. - Idées majeures

• Subsidiarité de l'IA face aux solutions déterministes : L'acheteur doit écarter l'effet d'innovation et privilégier l'automatisation classique (RPA, moteurs de règles, scripts) dès lors que les tâches sont répétitives et normées, en raison de leur frugalité, de leurs coûts réduits, de leur explicabilité et de l'absence d'hallucinations (pp. 13, 26).
  
• Distinction juridique entre modèle et système d'IA : L'achat public cible quasi exclusivement des systèmes applicatifs (SIA) combinant modèle, interface, harnais de sécurité et orchestrateur (pp. 5-7). Cette qualification conditionne le régime de conformité et de responsabilité prévu par le RIA (pp. 6, 19, 33).
  
• Priorité absolue à la mutualisation interministérielle : Selon la circulaire du 5 février 2026, l'acheteur doit vérifier la disponibilité de l'offre d'État (socle interministériel IA, clouds Nubo et Pi) avant tout recours au marché ou développement sur-mesure. Tout rejet doit être formellement motivé par écrit sur des critères objectifs d'homologation ou d'évaluation fonctionnelle (pp. 20-21).
  
• Cartographie des flux et étanchéité face aux risques extraterritoriaux : La qualification des données (classifiées, sensibles, administratives, ouvertes) dicte le niveau d'hébergement requis (SecNumCloud pour l'art. 31 de la loi SREN, clouds d'État) et interdit la fuite d'informations ou leur réutilisation par les éditeurs pour l'entraînement (pp. 8-10, 15-18).
  
• Maîtrise contractuelle de la titularité et de la réversibilité : Les marchés doivent verrouiller les droits exclusifs de la personne publique sur les prompts, les données sources, les données enrichies et les bases vectorielles (embeddings), tout en prévoyant des formats ouverts pour garantir une réversibilité effective (pp. 10, 28, 30, 36, 39).
  

IV. - Structure du document

• Introduction (p. 4) : Objectifs du guide, maîtrise et indépendance des SI publics (loi pour une République numérique art. 16, CRPA art. L. 300-2), gouvernance transverse.
• Fiche 1 : Comprendre les composantes d'un système IA (pp. 5-12) : Modèles (génératifs vs non génératifs) et systèmes d'IA ; modes d'hébergement (SaaS, cloud public, clouds d'État Nubo et Pi, cloud privé, on-premise) ; accès et adaptation (API, prompt engineering, connecteurs MCP, RAG, fine-tuning) ; modèles open source et open weight.
• Fiche 2 : Cadrer son besoin et cartographier les données (pp. 13-21) : Comparaison avec l'automatisation classique ; gouvernance interne ; cartographie des données et risques extraterritoriaux (CLOUD Act) ; régimes de protection (critique, élevé/SecNumCloud, moyen, faible) ; doctrine de mutualisation interministérielle.
• Annexe 1 : Typologie des tâches d'IA (p. 22) : Prédiction, classification, détection, optimisation, génération, systèmes agentiques.
• Annexe 2 : Questionnaire d'expression de besoin interne (pp. 23-30) : Trame socle et selon besoin (cas d'usage, sécurité, flux d'entrées/sorties, modèle économique build/run, propriété intellectuelle).
• Annexe 3 : Questionnaire de sourçage fournisseurs (pp. 31-40) : Structure capitalistique, conformité (RIA, CRA, NIS 2), isolation GPU, SBOM, politique de suppression des données, éco-conception (RGESN).

V. - Résumé détaillé

1. Cadrage général et gouvernance interne
L'achat d'un système d'intelligence artificielle (SIA) ne constitue pas une simple acquisition logicielle mais engage la souveraineté, la sécurité du patrimoine immatériel et la pérennité des systèmes d'information publics (loi République numérique, art. 16 ; CRPA, art. L. 300-2) (p. 4). Pour répondre à ces exigences, le pilotage doit associer dès la phase amont acheteurs, métiers prescripteurs, DSI, délégués à la protection des données (DPO) et juristes (pp. 4, 14).

2. Architecture technique et options d'implémentation (Fiche 1)
Le guide dissocie le modèle statistique sous-jacent du système d'IA complet (pp. 5-7) :

• Le modèle d'IA est un artefact algorithmique entraîné pour accomplir une fonction. Il peut être non génératif (dédié à des analyses ciblées : classification, prédiction) ou génératif / à usage général (génération de texte, code ou multimédia) (pp. 5-6).
• Le système d'IA (art. 3 du RIA) est l'assemblage opérationnel déployé pour les utilisateurs. Il réunit modèle, interface, orchestrateur de flux, harnais technique de sécurité (guardrails), règles métiers et API (pp. 6-7).

L'implémentation doit être arbitrée selon plusieurs critères (pp. 7-12) :

• Hébergement : Le SaaS offre une mise en œuvre rapide mais transfère le contrôle de l'évolutivité au prestataire. Le cloud public requiert la vérification des qualifications (SecNumCloud, HDS). Les clouds interministériels souverains Nubo (DGFIP) et Pi (ministère de l'Intérieur, adapté aux données en diffusion restreinte) répondent aux exigences régaliennes. Le cloud privé et le on-premise offrent un contrôle matériel direct mais entraînent des charges d'exploitation élevées et dérogent à la doctrine d'État "Cloud au centre" sauf qualification SecNumCloud (pp. 7-9).
• Accès et adaptation : Les API partagées présentent des coûts d'entrée faibles mais mutualisent les calculs, à l'inverse des API dédiées ou de l'auto-hébergement (p. 9). Quatre méthodes d'adaptation sont répertoriées : le prompt engineering (souple, sans modification du modèle) ; les connexions par API ou protocole MCP (sources de risques de fuites) ; le RAG (interrogation de bases de connaissances internes réduisant les hallucinations) ; le fine-tuning (réentraînement partiel coûteux, réservé aux spécialisations poussées, avec risque de régression générique) (pp. 9-10).
• Nature des modèles : Les modèles open source garantissent un accès total (code, poids, données d'entraînement), tandis que les modèles open weight ne libèrent que leurs paramètres numériques, limitant l'auditabilité (pp. 11-12).

3. Évaluation du besoin, cartographie et données (Fiche 2)
L'achat d'un SIA suppose une stricte analyse d'utilité : les solutions déterministes (RPA, moteurs de règles, scripts) doivent être privilégiées pour les tâches prévisibles et normées. L'IA doit être réservée aux contextes justifiant ses surcoûts en capacités de calcul (GPU) et ses contraintes de contrôle algorithmique (pp. 13, 20).

L'acheteur doit cartographier l'intégralité des flux : données d'entraînement d'origine, données d'inférence (ouvertes ou privées), prompts utilisateurs, données générées, métadonnées et journaux système (pp. 15-16). Cette cartographie prévient les risques de divulgation, notamment face aux législations extraterritoriales (CLOUD Act américain de 2018 autorisant la saisie administrative de données sous juridiction américaine) (pp. 16, 18).

Les exigences de protection se déclinent selon quatre paliers (pp. 17-19) :

• Niveau critique : Données classifiées (IGI 1300), secrets médicaux ou de justice, imposant un chiffrement complet et un hébergement régalien dédié (p. 18).
• Niveau élevé : Données à caractère personnel (RGPD), secrets protégés (CRPA) et données sensibles au sens de l'article 31 de la loi SREN, imposant le recours obligatoire à un hébergement qualifié SecNumCloud par l'ANSSI (pp. 18-19).
• Niveau moyen : Données internes soumises aux politiques de sécurité (PSSI), exigeant des garanties d'effacement certifié en fin de marché (p. 18).
• Niveau faible : Données ouvertes et textes juridiques publics, assortis d'obligations de respect de licence et d'intégrité (p. 18).

Enfin, l'utilisation de SIA comme aide aux décisions individuelles impose le respect strict de la transparence et de l'explicabilité (art. 86 du RIA, art. L. 311-3-1 du CRPA, art. 22 du RGPD et art. 47 de la loi Informatique et Libertés) (p. 19).

4. Doctrine de mutualisation étatique
En application de la circulaire du 5 février 2026 et du décret n° 2019-1088, les services de l'État doivent respecter une séquence décisionnelle stricte (pp. 20-21) :

• Réutilisation prioritaire des briques d'IA et offres d'inférence mutualisées de l'État ;
• Achat de solutions étagères sur le marché si l'offre mutualisée ne répond pas au besoin ;
• Développement spécifique sur-mesure en dernier recours.

Tout rejet du socle interministériel doit être formalisé par écrit et reposer sur des motifs objectifs : inadéquation des homologations de sécurité ou écarts de performance constatés lors d'évaluations comparatives sur jeux d'essais réels (p. 21).

5. Conduite du dialogue technique (Annexes 2 et 3)
Le guide met à disposition deux trames modulaires distinguant exigences minimales ("socle") et approfondissements ciblés ("selon besoin") (pp. 23-40) :

• Questionnaire prescripteur (Annexe 2) : Clarifie le périmètre métier, les limites d'action de l'IA, le degré de contrôle humain requis (art. 14 du RIA), les contraintes d'architecture (SSO, annuaires), la ventilation financière entre investissement (build) et consommation de tokens/API (run), ainsi que l'exclusivité des droits de l'administration sur ses requêtes et ses données (pp. 24-30).
• Questionnaire sourçage (Annexe 3) : Permet de questionner les éditeurs sur leur actionnariat et droit de vote (risque d'ingérence étrangère), leur conformité réglementaire (RIA, Cyber Resilience Act, directive NIS 2), la fourniture du SBOM, l'étanchéité des environnements GPU, les modalités techniques de réversibilité et leur conformité au RGESN (pp. 31-40).

VI. - Synthèse des préconisations et obligations

1. Obligations juridiques et réglementaires

• SecNumCloud obligatoire : Pour les entités visées à l'article 31 de la loi SREN, l'hébergement des SIA traitant de données sensibles doit être certifié SecNumCloud par l'ANSSI (pp. 8, 18-19).
• Hiérarchie de la commande publique numérique : Respect obligatoire de l'ordre d'arbitrage de la circulaire du 5 février 2026 (mutualisation interministérielle > étagère > sur-mesure) (pp. 20-21).
• Motivation formelle des dérogations : Tenue d'un dossier écrit justifiant tout écart à l'offre mutualisée d'État par des constats d'incompatibilité de sécurité ou des mesures d'inadéquation technique (p. 21).
• Interdiction d'entraînement sur les données publiques : Conformément au RGPD et à la politique de gestion des données administratives, interdiction absolue pour les prestataires d'exploiter les flux traités pour entraîner leurs propres modèles sans accord (pp. 18, 37).
• Explicabilité des décisions : Obligation d'assurer une traçabilité et une supervision humaine effective sur les algorithmes intervenant dans les actes administratifs individuels (pp. 19, 36).

2. Préconisations contractuelles et techniques

• Verrouillage de la propriété intellectuelle : Inscrire au CCAP/CCTP la titularité pleine et entière de l'acheteur sur les invites (prompts), corpus versés, index vectoriels et modèles ajustés (pp. 28, 30, 39).
• Réversibilité et formats ouverts : Exiger l'exportation des données et représentations vectorielles dans des standards non propriétaires (API REST, OpenAPI, formats JSON exploitables) (pp. 28, 37, 39).
• Pilotage des coûts build et run : Scinder le budget d'installation initiale des coûts de consommation volumique récurrents pour maîtriser les montées en charge (pp. 30, 37).
• Performance environnementale : Solliciter la note d'éco-conception logicielle (RGESN) et le bilan énergétique de l'entraînement et de l'inférence (p. 40).

VII. - Références

• [n. 1] Loi n° 2016-1321 du 7 octobre 2016 pour une République numérique (art. 16).
• [n. 2] Code des relations entre le public et l'administration (art. L. 300-2, L. 311-3-1, L. 311-5, L. 311-6, L. 312-1-3).
• [n. 3] Règlement (UE) 2024/1689 du 13 juin 2024 sur l'intelligence artificielle (art. 3, 9, 10, 12, 14, 18, 86, 111, 113).
• [n. 4] Loi n° 2024-449 du 21 mai 2024 visant à sécuriser et à réguler l'espace numérique (loi SREN, art. 31).
• [n. 5] Décret n° 2019-1088 du 25 octobre 2019 relatif au SI de l'État et à la DINUM.
• [n. 6] Circulaire du Premier ministre du 5 février 2026 relative à la commande publique numérique.
• [n. 7] Règlement (UE) 2016/679 du 27 avril 2016 (RGPD, art. 9, 22).
• [n. 8] Loi n° 78-17 du 6 janvier 1978 relative à l'informatique, aux fichiers et aux libertés (art. 47).
• [n. 9] Clarifying Lawful Overseas Use of Data Act (CLOUD Act), 18 U.S.C. (2018).
• [n. 10] Instruction générale interministérielle n° 1300 sur la protection du secret de la défense nationale (IGI 1300).
• [n. 11] Règlement (UE) 2024/1034 du 11 avril 2024 (Cyber Resilience Act - CRA).
• [n. 12] Directive (UE) 2022/2555 du 14 décembre 2022 (NIS 2).
• [n. 13] Guide du sourçage opérationnel (DAE, édition 2025).