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Abou Dhabi accélère l’adoption d’agents autonomes dans l’administration, avec un objectif de bascule de la moitié des tâches fédérales en deux ans. La chaîne de responsabilité et les règles précisant ce qu’une machine peut décider restent à publier, tandis que la formation de 80 000 agents et la gouvernance du programme sont déjà actées.
Responsabilité et règles encore à préciser
Les documents officiels décrivent les piliers, la formation, les indicateurs et la gouvernance, mais ne disent pas ce qu’un citoyen doit faire si un système autonome se trompe sur son dossier. Ils ne précisent pas non plus où se situe la responsabilité en cas d’erreur. À ce stade, aucun État n’a rendu publique une méthode défendable pour tracer la limite entre ce qu’un système peut faire seul et ce qu’il peut seulement recommander, et aucun n’a encore résolu la question de la responsabilité faute d’y avoir été confronté. Les Émirats arabes unis devront l’aborder à grande échelle dans les deux ans.
Pilotage politique, décisions du Cabinet et montée en compétences
Le programme est placé sous la supervision du Sheikh Mansour bin Zayed Al Nahyan, avec un groupe de travail présidé par Mohammad Al Gergawi. En mai, le Cabinet a validé un premier lot de services à doter d’outils d’IA agentique et le plus vaste plan de formation de l’histoire administrative du pays, couvrant 80 000 agents, des ministres aux nouveaux arrivants. La même session a adopté une politique nationale d’IA pour la santé et des cadres qui font des dossiers numériques la source officielle de données essentielles, avec collecte unique et partage sécurisé entre entités. En juin, un rendez-vous de formation à Dubaï a réuni plus de 300 participants issus de 50 institutions, avec un objectif d’identification des cas d’usage sous 90 jours, et un autre atelier, organisé par la Cour présidentielle et le ministère des Affaires du Cabinet, a formé 600 agents. Cette montée en puissance s’appuie sur des capacités déjà en place, dont un système proactif de performance piloté par l’IA qui suit plus de 150 millions de points de données par mois.
Objectifs opérationnels, calendrier et principes de mise en œuvre
Le programme national vise à convertir la moitié des opérations, services et tâches fédérales en modèles d’IA agentique sous deux ans. Plus de 100 fonctionnaires ont ouvert la voie lors d’un atelier organisé par le Comité national pour le projet, qui a fixé priorités et jalons et lancé la construction des cadres de classification des tâches. Le principe de travail affiché est clair : l’humain dirige, l’IA permet. Lors de l’annonce du cadre, le Sheikh Mohammed bin Rashid Al Maktoum a affirmé l’ambition d’un déploiement large d’agents capables de gérer des opérations et d’exécuter des actions sans intervention humaine. Les responsables décrivent le démarrage opérationnel, structuré autour de sept piliers, avec la définition d’indicateurs et l’attention portée à éviter les doublons entre entités. La phase de test a commencé ce mois-ci.
Capacités accumulées et antériorité de l’agenda IA aux EAU
Les Émirats arabes unis ont adopté dès octobre 2017 une stratégie nationale d’IA, rapidement suivie de la création d’un portefeuille ministériel dédié. À l’âge de 27 ans, Omar Sultan Al Olama a été désigné ministre d’État à l’IA, ce qui constituait une première mondiale. Par la suite, le pays a mis en place une identité numérique, un cloud souverain ainsi que des infrastructures de partage de données, des éléments que beaucoup d’autres gouvernements n’ont pas encore unifiés. Ce parcours est présenté comme un atout bâti au cours de neuf années d’investissement dans l’IA.
Un pari observé au-delà du Golfe, avec une échéance de deux ans
En Asie et en Europe, beaucoup de gouvernements abordent le sujet en partant d’une base vierge, souvent dotés d’une stratégie et d’un organe national, mais sans objectifs chiffrés. Les Émirats arabes unis, eux, ont fixé un chiffre et une date : dans deux ans, des éléments publics sont attendus sur l’effet de l’IA agentique sur les services, les effectifs et les taux d’erreur. Les autres États n’ont pas à conduire cette expérience immédiatement, mais devront décider comment en exploiter les résultats, voire s’ils agissent avant qu’ils ne soient disponibles. Les cadres de classification des tâches, lorsqu’ils paraîtront, constitueront la première tentative soutenue d’un État pour définir quelles décisions il délègue à des machines.
