Achat d’IA et marchés publics | Le guide pratique SafeBrain
Dans beaucoup de structures publiques, vous sentez monter la pression autour de l’intelligence artificielle. Les directions métiers demandent des outils pour analyser des DCE, rédiger des mémoires techniques ou suivre l’exécution des contrats, tandis que vous devez, en tant qu’acheteur public, sécuriser chaque étape au regard du Code de la commande publique. La bonne nouvelle : le cadre existe déjà pour concilier IA et marchés publics, à condition de le maîtriser.
Avec l’arrivée de l’AI Act européen (application pleine à partir du 2 août 2026) et la multiplication des expérimentations, une approche intuitive ne suffit plus. Ce guide pratique, pensé pour les acheteurs publics, vise à lever les freins, choisir les bonnes procédures et rédiger des cahiers des charges adaptés aux solutions d’IA.
Acheter une solution d’IA : comment naviguer dans le code des marchés publics
Temps de lecture : ~14 min
- Comprendre le cadre IA et marchés publics avant de lancer un projet
- Clarifier vos besoins IA avant de choisir la procédure
- Choisir la procédure de marchés publics adaptée à un projet IA
- Rédiger un cahier des charges IA sécurisé et exploitable
- Évaluer les offres IA et sécuriser l’attribution
- À faire et à ne pas faire
- Mini FAQ IA et marchés publics
Comprendre le cadre IA et marchés publics avant de lancer un projet
Avant d’envisager un achat d’IA, trois principes issus du Code de la commande publique restent votre boussole : la liberté d’accès à la commande, l’égalité de traitement des candidats et la transparence des procédures. L’IA ne crée aucun régime dérogatoire ; elle améliore potentiellement l’efficience mais ne dispense jamais de l’obligation de justification et de contrôle.
Textes de référence
• Code de la commande publique : chaque choix (procédure, critères, attribution) doit être explicable et documenté.
• AI Act européen : certaines solutions d’IA utilisées pour l’analyse ou la notation d’offres relèvent du haut risque et imposent explicabilité, traçabilité, auditabilité ainsi qu’une supervision humaine. C’est notamment le cas d’un outil qui classerait automatiquement les candidats ou noterait les offres sans intervention humaine, d’un système d’aide à la décision influençant directement l’attribution d’un marché, ou encore d’une solution analysant des données personnelles de prestataires à des fins d’évaluation.
Par ailleurs, le Code des relations entre le public et l’administration oblige déjà à mentionner toute décision fondée au moins en partie sur un algorithme et à en expliquer le fonctionnement sur demande.
Clarifier vos besoins IA avant de choisir la procédure
Les questions clés pour structurer la démarche
(1) Cas d’usage visés : analyse automatisée de DCE, rédaction assistée de rapports, aide à la rédaction de CCTP, notation assistée des offres ou surveillance de l’exécution des contrats.
(2) Impact sur des décisions juridiques ou financières : si la solution influe sur la notation ou le classement, elle se rapproche du haut risque selon l’AI Act.
(3) Contraintes liées aux données et à la souveraineté : lieu d’hébergement, utilisation éventuelle des données pour réentraînement, console de gouvernance, gestion des droits.
(4) Périmètre fonctionnel à court terme : preuve de concept limitée, puis généralisation si résultats probants, ou déploiement large si la maturité le permet.
Choisir la procédure de marchés publics adaptée à un projet IA
Marchés à procédure adaptée (MAPA)
En dessous des seuils de publicité, 221 000 € HT pour la plupart des acheteurs publics, 143 000 € HT pour les autorités centrales de l’État, les MAPA offrent la flexibilité idéale pour expérimenter une phase pilote : objectifs et critères de succès clairement définis, test d’une plateforme souveraine ou d’un assistant spécialisé.
Procédures ouvertes ou restreintes
Au-delà des seuils, ces procédures assurent une publicité large et une égalité stricte, adaptées à une solution structurante (ex. plateforme multi-LLM pour toute une collectivité).
Procédure avec négociation ou dialogue compétitif
Pour des solutions innovantes et complexes, elles permettent de co-construire la réponse, de tester plusieurs approches (on-premise, cloud de confiance, agents métiers) et d’ajuster les exigences de conformité à l’AI Act.
| Type de procédure | Usage typique pour un projet d’IA |
|---|---|
| Marchés à procédure adaptée (MAPA) | En dessous des seuils de publicité, offrent une flexibilité idéale pour expérimenter une phase pilote avec des objectifs et critères de succès clairement définis, par exemple pour tester une plateforme souveraine ou un assistant spécialisé. |
| Procédures ouvertes ou restreintes | Au-delà des seuils, assurent une publicité large et une stricte égalité de traitement, adaptées à l’acquisition d’une solution structurante comme une plateforme multi-LLM pour une collectivité entière. |
| Procédure avec négociation ou dialogue compétitif | Pour des solutions innovantes et complexes, permettent de co-construire la réponse, de comparer plusieurs approches (on-premise, cloud de confiance, agents métiers) et d’ajuster les exigences de conformité à l’AI Act. |
Rédiger un cahier des charges IA sécurisé et exploitable
Expression des besoins fonctionnels
Précisez les tâches attendues (analyse de pièces, génération de résumés, aide à la rédaction) et la complémentarité avec les agents humains : l’IA assiste… mais elle ne décide pas.
Conformité et souveraineté
Exiger l’hébergement en France ou dans l’UE, l’absence de ré-entraînement sur vos données, le respect du RGPD et l’anticipation des obligations AI Act (journalisation, explicabilité, documentation technique).
Critères d’évaluation
Combiner prix et valeur technique : performances sur cas d’usage proches, ergonomie, pilotage (tableaux de bord, gestion des droits), accompagnement (formation, support). Prévoir des tests en conditions quasi réelles avec données anonymisées.
Suivi et réversibilité
Inclure des obligations de reporting, la possibilité d’audits, une clause de réversibilité (récupération des données et configurations) et des indicateurs de performance (temps moyen de traitement, taux d’adoption, qualité perçue).
Évaluer les offres IA et sécuriser l’attribution
Tests concrets et documentés
Organiser démonstrations et tests en situation simulée : analyse d’un DCE, génération de mémoire, détection d’incohérences. Conserver la trace écrite des critères appliqués.
Comité d’analyse pluridisciplinaire
Associer directions métiers, DSI, RSSI et service juridique afin de croiser les exigences fonctionnelles, techniques et réglementaires.
Contrôle humain sur la décision
L’acheteur fixe la pondération des critères, les notes proposées par l’IA sont revues par la commission, la décision finale est formalisée dans un rapport d’analyse rédigé par des agents.
À faire et à ne pas faire
À faire
— Cartographier les cas d’usage et leur niveau de risque.
— Consulter tôt la DSI/RSSI pour les exigences de souveraineté, sécurité et intégration.
— Prévoir une phase pilote avec objectifs mesurables avant le déploiement large.
— Exiger une documentation détaillée (fonctionnement, gestion des données, audits).
— Former les utilisateurs aux fonctionnalités et limites de l’IA.
À ne pas faire
— Utiliser des outils d’IA grand public non maîtrisés pour des DCE ou offres.
— Confier la totalité de la notation des offres à une IA sans contrôle humain.
— Rédiger un CCTP centré uniquement sur la technologie sans résultats attendus.
— Oublier la réversibilité et la continuité du service en fin de contrat.
— Sous-estimer la conduite du changement et l’accompagnement.
Mini FAQ IA et marchés publics
Peut-on utiliser une IA gratuite en ligne pour analyser des dossiers ?
Fortement déconseillé : hébergement souvent hors UE, conditions incompatibles avec la souveraineté et la confidentialité exigées. Privilégiez une solution maîtrisée, hébergée en France ou dans l’UE, avec une gouvernance fine des données. Pour explorer des solutions adaptées au secteur public, consultez notre blog dédié à l’IA pour les acteurs publics.
Faut-il attendre l’entrée en vigueur complète de l’AI Act ?
Non. Les principes de transparence, traçabilité et contrôle existent déjà dans le droit français. Intégrer ces exigences dès maintenant vous préparera à 2026.
Comment concilier innovation rapide et lourdeur perçue des procédures ?
Recourir aux MAPA pour des preuves de concept ; utiliser négociation ou dialogue compétitif pour les projets ambitieux ; mutualiser via des centrales d’achat pour gagner du temps.
Que regarder en priorité dans une plateforme d’IA pour le secteur public ?
Souveraineté de l’hébergement, conformité RGPD, capacité multi-LLM, présence d’agents métiers prêts à l’emploi, qualité du pilotage (suivi des usages, droits, jetons) et accompagnement (diagnostic, paramétrage, formation, support). Découvrez : nos solutions d’IA pour le secteur public.
Conclusion
En suivant ces bonnes pratiques, l’IA peut devenir un levier puissant de modernisation de vos achats publics sans sacrifier la sécurité juridique ni la souveraineté de vos données. L’enjeu n’est pas de choisir entre agilité et conformité : les outils du Code de la commande publique, bien mobilisés, permettent d’avancer vite sans fragiliser vos procédures.
Commencer par une phase pilote cadrée, associer dès le départ vos équipes DSI, juridiques et métiers, et exiger dès la rédaction du CCTP les garanties de traçabilité et de réversibilité : ce sont ces réflexes, plus que la technologie elle-même, qui feront la différence entre une expérimentation réussie et un projet qui s’enlise.
L’IA dans la commande publique n’est plus une question de si, mais de comment, et le comment est désormais entre vos mains.
