Une AMO IA n’est ni un intégrateur ni un revendeur de licences

La maîtrise d’ouvrage, c’est vous. L’AMO vous aide à décider, à spécifier, à acheter et à recetter ; elle ne construit pas la solution et ne la vend pas.

Dans un projet d’IA générative, la collectivité décide de l’ambition, du périmètre, du budget et des règles. L’assistant à maîtrise d’ouvrage lui apporte la méthode, les modèles de documents, la connaissance du marché des solutions et de leurs canaux d’achat, et la mesure. Il laisse à la collectivité les décisions, et à la DSI l’exploitation.

Cette séparation n’est pas une coquetterie de vocabulaire. Un prestataire qui conseille le choix d’une solution et en tire ensuite une marge de revente, ou qui compte réaliser lui-même le déploiement, n’est plus en position d’objectivité au moment de comparer.

Le code de la commande publique demande d’ailleurs à l’acheteur de veiller à ce que la participation d’un opérateur à la préparation d’un marché ne fausse pas la concurrence, ce qui peut aller jusqu’à écarter cet opérateur du marché qui suit. Votre service juridique sait comment l’appliquer.

Ce qu’une AMO IA produit

Sept livrables, dans l’ordre où une collectivité en a besoin. Chacun est un document que vous gardez et pouvez réutiliser.

Pourquoi l’expérimentation commence le jour 1

Attendre la fin du cadrage pour ouvrir un outil, c’est laisser le Shadow AI s’installer pendant des mois.

La plupart des accompagnements IA commencent par des ateliers, des auditions d’éditeurs et des notes, pendant lesquels les agents continuent d’utiliser des comptes personnels sans aucun cadre.

Nous avons vu le coût de cette approche chez une intercommunalité francilienne que nous accompagnons : l’assistant généraliste le plus demandé par les agents a été écarté au cadrage, faute de réponse rapide sur sa validation par la DSI et sur son canal d’achat. La demande ne s’est pas éteinte pour autant. Ne pas instruire l’outil demandé, c’est le laisser en Shadow AI sans faire converger les usages.

Notre méthode consiste à arriver déjà outillés, avec ce que nous appelons un harnais : une charte type prête à adapter, un prompt système d’organisation qui rappelle les règles au moment de l’usage, un modèle de comptes pour l’expérimentation, un parcours de formation des référents, un dispositif de mesure du temps gagné et de l’empreinte, et la connaissance des canaux d’achat de chaque solution.

Avec ce harnais, l’expérimentation démarre en quelques semaines, sur l’outil que les agents demandent. Le cadrage se nourrit alors de faits observés plutôt que d’hypothèses.

L’ordre de grandeur change aussi. Les expérimentations que nous observons plafonnent souvent à cinq agents, un par direction volontaire, ce qui ne permet ni de mesurer un temps gagné significatif ni d’obtenir un prix. Chez l’intercommunalité que nous accompagnons, l’expérimentation d’un outil d’instruction de dossiers a été ouverte à une centaine d’agents. C’est à cette échelle que l’on apprend quelque chose, et c’est à cette échelle que le pilotage des coûts devient nécessaire.

Une solution par cas d’usage, donc plusieurs éditeurs

Aucun outil ne couvre tous les besoins d’une collectivité. Cette diversité est saine ; sa conséquence budgétaire, personne ne l’assume.

La rédaction des délibérations, l’instruction de dossiers, la transcription des réunions, la production d’images, l’analyse de tableaux ou la rédaction courante relèvent de solutions différentes, portées par des éditeurs différents, avec des modèles de comptes, des conditions contractuelles et des empreintes différentes.

Un programme IA réaliste ressemble donc à ceci : un outil spécialisé pour les délibérations, un autre pour l’instruction, un troisième pour les comptes rendus, un service grand public pour les images, et un assistant généraliste pour le reste.

La conséquence : plusieurs contrats, plusieurs facturations, plusieurs consoles d’administration, plusieurs chartes d’éditeur, et un coût par agent et par an que personne ne consolide. Le service des finances voit des lignes éparses, la DSI voit des comptes, chaque direction voit son outil. C’est exactement ce que l’assistance à maîtrise d’ouvrage tout-système prend en charge, et ce qui la distingue d’un revendeur de licences, qui ne pilote que les siennes.

Piloter la frugalité, coûts et carbone, sur tout le programme

Le bon indicateur n’est pas le prix d’une licence, mais le coût par agent et par an du programme entier, rapporté au temps gagné.

Nous construisons cet indicateur dès l’expérimentation, toutes solutions confondues, et nous le tenons à jour à chaque nouvelle solution. La sobriété, elle, se joue à deux niveaux.

Ce second niveau est le plus souvent ignoré. Il aligne l’objectif d’adoption et le critère environnemental au lieu de les opposer, et c’est pour cela que nous mesurons l’usage réel de chaque solution et non son seul déploiement.

Enfin, l’impact environnemental entre dans le marché lui-même, comme critère d’analyse des offres. Le référentiel pour l’IA frugale fournit un cadre auquel un éditeur peut répondre par des engagements vérifiables : choix des modèles, localisation des traitements, mesure de la consommation, information des utilisateurs. Un critère bien rédigé ne pénalise pas un éditeur particulier ; il oblige chacun à documenter ce qu’il consomme.

Comment une collectivité achète une AMO IA

Une prestation intellectuelle, qui relève d’un marché de services. Le montant total du besoin détermine la procédure.

En dessous du seuil de dispense de procédure fixé par le code de la commande publique, dont le montant est à vérifier à la date de lecture, la collectivité peut contractualiser directement, sur devis, sans publicité ni mise en concurrence préalables. Trois conditions : choisir une offre pertinente, faire une bonne utilisation des deniers publics, et ne pas contracter systématiquement avec le même opérateur lorsqu’il existe une pluralité d’offres.

Une phase de cadrage et une expérimentation de quelques mois entrent, dans la plupart des cas, sous ce seuil. Il n’est pas possible en revanche de découper artificiellement un besoin global pour rester en dessous : si l’accompagnement complet est décidé d’emblée, c’est son montant total qui détermine la procédure.

Au-dessus de ce seuil et jusqu’aux seuils européens, un marché à procédure adaptée suffit, avec une publicité proportionnée. Beaucoup de collectivités choisissent alors un accord-cadre à bons de commande, ou un marché à tranches, pour engager le cadrage sans s’engager sur l’industrialisation. Nous rédigeons volontiers, pour un acheteur qui le souhaite, le cadre de réponse qui lui permettra de comparer plusieurs assistants à maîtrise d’ouvrage sur les mêmes bases.

Phases, livrables et logique tarifaire

Trois phases au forfait, chacune close par un livrable écrit et par une décision de poursuivre ou non.

Nous n’affichons pas de grille de prix : le nombre de jours dépend de la taille de la collectivité, du nombre de directions engagées et de l’existence ou non d’une DSI en mesure de reprendre l’exploitation. Le devis est établi après un premier échange de trente minutes, gratuit, dont l’objet est justement de cadrer votre expérimentation.

Notre rémunération ne varie pas avec la solution retenue, et nous n’intervenons pas comme intégrateur de la solution que nous avons aidé à choisir.

De l’expérimentation à l’industrialisation

Une expérimentation bien conduite produit vite des résultats. C’est là que commence le vrai sujet.

Un Département dont nous relayons l’expérience, qui a ouvert un assistant généraliste à environ deux cents utilisateurs, a formalisé un cycle : une expression de besoin d’une heure à une heure et demie avec la direction demandeuse, enregistrée et transcrite ; une construction d’un à deux mois qui aboutit à une compétence partagée dans l’assistant, à une petite application locale ou à un appel d’API ; une démonstration suivie d’itérations ; un test ; puis un déploiement.

Une revue de presse automatisée construite ainsi fait gagner environ trois quarts d’heure par jour à deux attachées de presse.

Au bout de quelques mois, la collectivité se retrouve avec une dizaine de petites applications qui tournent sur des postes individuels, sans hébergement, sans sauvegarde et sans responsable identifié. C’est la pièce manquante de la plupart des programmes, et une AMO doit l’anticiper dès le cadrage : qui héberge, qui maintient, à partir de quel usage un outil bascule en application métier sous la responsabilité de la DSI, et comment on évite de recréer du Shadow IT à partir du Shadow AI que l’on venait de résorber.

Ce qui nous qualifie pour cet accompagnement

EcoLLM est né de la mesure de l’impact environnemental de l’IA générative. Nous avons développé un assistant et une extension de navigateur qui affiche l’empreinte carbone de chaque requête, documenté une à une les trente et une bonnes pratiques du référentiel général pour l’IA frugale, et consacré un podcast au sujet. Cette culture de la mesure est ce que nous apportons au pilotage d’un programme IA de collectivité.

Nous accompagnons une intercommunalité francilienne dans son programme d’IA générative, nous relayons le retour d’expérience détaillé d’un Département qui a déployé un assistant généraliste pour deux cents utilisateurs, et nous sommes intervenus en septembre 2026 au Club IA de la Métropole du Grand Paris, devant une vingtaine de communes, sur le passage à l’échelle d’un programme IA sans en faire exploser le budget.

Nous travaillons en groupement avec un cabinet spécialisé dans l’accompagnement des collectivités et avec un organisme de formation partenaire pour la formation des référents. Les références nommées figureront sur notre page dédiée à mesure que nos interlocuteurs nous autorisent à les citer.

Questions fréquentes