Tout savoir sur alliaNCE l’incubateur IA de la dinum et ÉtAlab en 2025

alliaNCE est l’incubateur IA de la dinum et ÉtAlab, conçu pour permettre à l’action publique de s’approprier tout le potentiel des technologies d’intelligence artificielle en 2025. Je me suis posé la question: comment une institution publique peut-elle accélérer l’innovation tout en garantissant souveraineté, éthique et transparence ? La réponse tient en partie dans un dispositif clair, une gouvernance partagée et des projets concrets qui traversent les administrations et les métiers. Dans ce contexte, l’incubateur ALLiaNCE agit comme un levier pragmatique pour la transformation digitale, en s’appuyant sur les ressources de la DINUM et d’Étalab, et en s’appuyant sur des financements dédiés tels que FTAP, PIA et France 2030. Voici le panorama détaillé de ce que cela signifie en pratique en 2025, avec des données, des exemples et des trajectoires qui montrent comment l’État cherche à concilier ambitieux objectifs et réalité opérationnelle.

En 2025, ALLiaNCE s’articule autour de trois axes majeurs : accompagner les produits IA en interministériel, animer une communauté d’acteurs publics autour de l’IA et mettre à disposition des outils opérationnels pour les agents publics. Je constate que les financements viennent majoritairement des fonds dédiés à l’innovation publique : FTAP, PIA et France 2030, avec une pratique courante selon les projets de financer la moitié des coûts par défaut. Cela donne une trajectoire claire : l’État encourage l’expérimentation en sécurité, tout en préservant la souveraineté et l’éthique. L’objectif est toujours de livrer des résultats mesurables — en termes de gain de temps, de précision ou d’amélioration du service à l’usager — plutôt que de produire des démonstrations théoriques isolées. Et, bien sûr, j’aime l’esprit coopératif : les projets ne sortent pas d’un seul silo, mais d’un croisement entre labs internes, universités, start-ups IA et acteurs publics.

Pour se mettre en bouche, voici ce qu’apporte ALLiaNCE dans le quotidien des agents et des citoyens :

• Une démarche d’innovation numérique coordonnée entre les départements, avec des guides et des cadres clairs pour l’expérimentation.
• Des solutions d’IA générative et d’analyse de données ouverts et réutilisables, pour favoriser la transformation digitale de l’action publique.
• Des exemples concrets de déploiement dans les maison France services et au-delà, afin de démontrer les bénéfices côté usager et côté agent.
• Un cadre éthique, avec des mécanismes de supervision et une veille gouvernement numérique responsable.

Les chiffres et les projets évoqués ci-dessus donnent le ton : ALLiaNCE n’est pas qu’un laboratoire d’idées, c’est un opérateur qui transforme les idées en services réels. Pour mieux comprendre les mécanismes, regardons quelques exemples précis et les enseignements tirés à partir d’eux.

alliaNCE en 2025 : cadre, gouvernance et financement de l’incubateur IA de la dinum et ÉtAlab

Dans ce chapitre, je décris comment l’alliance entre la dinum et ÉtAlab structure l’action publique autour de l’IA. La mission est simple mais ambitieuse : permettre aux administrations d’expérimenter, d’apprendre et de déployer des solutions qui améliorent la vie des citoyens et l’efficacité des services. Le cadre de gouvernance est clairement articulé autour d’une supervision interministérielle, avec des porteurs de projets qui collaborent avec des laboratoires publics et privés. La rigueur est au rendez-vous : les projets soumis à ALLiaNCE doivent démontrer une valeur opérationnelle et durable, et la dotation est souvent partagée entre des équipes internes et des partenaires externes. Je vois ici un équilibre entre soutien technique, financement et exigences de sécurité et d’éthique.

• La DINUM pilote l’incubateur via Etalab, assurant une cohérence avec la stratégie numérique de l’État et les standards de sécurité.
• ÉtAlab apporte une expertise sur les usages et les données publiques, afin de garantir la traçabilité et la reproductibilité des solutions.
• Les financements s’appuient sur des mécanismes dédiés comme FTAP, PIA et France 2030 pour soutenir les projets dès leur démarrage et jusqu’au déploiement.
• Les projets lauréats obtiennent en moyenne 50 % du financement nécessaire, afin de partager le risque et d’encourager l’investissement privé et académique.

Exemple d’application : le projet Panneaux-ramax, porté par l’IGN, vise à enrichir la base BD Topo en y intégrant des données de signalisation et d’infrastructures, afin d’améliorer les itinéraires et les décisions de circulation dans les services publics. Le travail s’appuie sur des tests ML réalisés sur des milliers de photos et sur l’ouverture de données sous forme de base Panneaux en open data. L’objectif est de créer une base exploitable pour les administrations et les développeurs, tout en maintenant les standards de qualité et de sécurité nécessaires.

• Ouverture des données et réutilisabilité : les résultats visent une utilisation par d’autres administrations et par le secteur privé sous contraintes.
• Interopérabilité : les données Panneaux-ramax doivent s’intégrer avec BD Topo et d’autres référentiels publics pour un maillage efficace.
• Éthique et transparence : les méthodes et les résultats doivent pouvoir être audités et reproduits.
• Impact mesurable : réduction des retours en arrière et amélioration de la sécurité routière au sein des services civils.

Au-delà de Panneaux-ramax, d’autres projets majeurs montrent l’étendue de l’offre ALLiaNCE : Albert MFS pour l’assistance numérique des conseillers, Camembert 2.0 pour la mise à jour d’un corpus linguistique et SpeechToText pour des besoins de transcription open source. Chaque initiative est pensée pour être utilisée dans un cadre souverain, avec une logique de cloud on premise ou hybride selon les exigences des administrations. Dans ce paysage, la collaboration entre acteurs publics et privés est essentielle pour assurer une cohérence technologique et une capacité de déploiement rapide.

Cadre financier et organisationnel

Le financement des projets ALLiaNCE repose sur un modèle pragmatique et transparent. Les porteurs de projets présentent une feuille de route claire et des jalons mesurables, puis les fonds publics complètent les ressources pour atteindre ces objectifs. Les financements 50 % constituent une norme, permettant d’impliquer aussi des partenaires privés, universités et startups IA. Cette répartition favorise l’expérimentation tout en limitant le risque pour l’État. Par ailleurs, ALLiaNCE s’appuie sur un cadre éthique qui prévoit des mécanismes de contrôle et de reporting, afin d’assurer que les avancées techniques s’accompagnent d’une gouvernance responsable.

En pratique, cela implique une interaction régulière entre les équipes de terrain et les instances de décision. La cadence des livraisons est ajustée sur des cycles de 6 à 12 mois, avec des démonstrations publiques et des évaluations d’impact. Le but est d’éviter les projets qui restent cloisonnés et sans retombées concrètes. En 2025, je vois cette approche comme un moyen efficace de rendre l’innovation accessible et utile à grande échelle.

Les projets emblématiques d’alliaNCE en 2025 : panoplies et enjeux

Cette section plonge dans quelques projets phare et leurs enjeux. Je me coordinate avec des données publiques et des retours terrain pour donner une image précise de ce que produit ALLiaNCE sur le terrain. Les projets comme Panneaux-ramax, Aristote, SpeechToText, Albert MFS, Camembert 2.0, LANGU:IA, RAGtime et LIRIAe dessinent une mosaïque de cas d’usage, chacun avec ses spécificités, ses partenaires et ses résultats attendus. Le fil rouge demeure le même : passer de la démonstration à une adoption durable, tout en garantissant que les données restent sous contrôle et que les solutions puissent être réutilisées dans d’autres contextes publics. Cela implique des défis techniques, mais aussi des défis culturels et organisationnels : comment favoriser l’appropriation par les agents, comment documenter les retours et comment assurer une sécurité robuste dans des systèmes en évolution rapide ?

• Panneaux-ramax : adaptation de l’IA pour reconnaître les panneaux et les feux, et enrichir la BD Topo avec des éléments en temps réel.
• Aristote : génération automatique de quiz et API EdTech, avec des partenaires comme Wooclap et Ubicast.
• SpeechToText : transcription libre et open source, avec l’objectif de sous-titrer des contenus audiovisuels et de fournir une solution fédérée dans FUN et Peertube.
• Albert MFS : premier cas d’utilisation en prod pour l’outil IA générative interministériel dans les France services, avec un modèle Guillaume Tell et des variantes LLM open source.
• Camembert 2.0 : actualisation d’un corpus français pour la classification et les vecteurs, afin d’alimenter les LLM et de soutenir les tâches d’analyse linguistique.
• LANGU:IA : arène francophone de classement des modèles selon des préférences humaines, intégrée à Pix et au Campus du numérique public.
• RAGtime : évaluation du RAG avec des composants FactGenerator et Validator et utilisation de LLM open source pour porter ces briques critiques.
• LIRIAe : amélioration du traitement des dossiers environnementaux avec recherche avancée et rédaction d’avis.

Chacune de ces initiatives est soutenue par un référentiel commun : des données ouvertes lorsque cela est possible, des API et des services interopérables, et une attention particulière portée à la sécurité et à l’éthique de l’IA. Dans cet écosystème, la collaboration entre administrations, universitaires et start-ups IA est la clef de voûte. L’objectif est de démontrer que l’innovation numérique peut être utile, rapide et responsable, sans sacrifier les principes du service public.

Pour illustrer le niveau d’intégration, voici deux ressources vidéo qui résument la vision et les avancées :

AlliaNCE et les outils interministériels : Albert API, Assistant IA et EvalAP

Au cœur du dispositif, AlliaNCE propose des outils qui restent utiles même en dehors des projets pilotes. L’Albert API est une infrastructure publique destinée aux services IA génératives, pensée pour faciliter les intégrations, le respect des règles de sécurité et la traçabilité des usages. L’Assistant IA est un outil d’aide pour les agents, capable de résumer, traduire et générer du texte dans les outils bureautiques usuels. Enfin, EvalAP permet d’évaluer et de comparer les systèmes d’IA, un élément crucial pour la transparence et la responsabilisation. L’objectif est de créer un écosystème où les administrations disposent d’un catalogue d’outils interopérables et reproductibles, afin de gagner en efficacité sans multiplier les silos.

• Une architecture API ouverte qui facilite l’intégration dans les workflows publics.
• Des modules de sous-titrage, de résumé et de traduction adaptés au contexte administratif.
• Des mécanismes d’évaluation standardisés pour comparer les systèmes d’IA et les mettre au service du citoyen.
• Un accès raisonné à des jeux de données publics et vectorisés pour la recherche et le développement.

Sur le plan pratique, l’adoption de ces outils dépend de l’adhésion des agents, de la formation et de l’adéquation avec les processus métier. Le succès passe par une documentation claire, une formation continue et une communication transparente sur les limites et les risques. Là encore, ALLiaNCE incarne une philosophie : ne pas imposer une solution unique, mais proposer un ensemble cohérent et modulable qui peut grandir avec les besoins publics et les retours des usagers.

Tableau récapitulatif des outils et de leurs usages

Pour approfondir ces outils, regardons deux ressources vidéo qui présentent les principes et les retours d’expérience :

Impact sur les services publics et la vie des usagers : transformation digitale et expérience citoyenne

Je constate que les projets ALLiaNCE, lorsqu’ils atteignent la maturité, entraînent des améliorations réelles dans les services publics et dans l’expérience des citoyens. Le fil conducteur est la simplification des démarches, l’augmentation de la qualité des réponses et la réduction des délais de traitement. Pour les agents, l’accès à des outils intelligents permet de gagner du temps et de mieux orienter les usagers vers les bons services. Pour les citoyens, c’est l’accès plus rapide à l’information, une meilleure lisibilité des procédures et, in fine, une plus grande confiance dans l’action publique. Ce ne sont pas des miracles, mais des améliorations tangibles qui se perçoivent dans les rues, les guichets et les plateformes numériques.

• Expérience usager : des parcours plus lisibles, des accompagnements personnalisés et un soutien plus rapide.
• Transparence : des mécanismes clairs de communication sur les limites et les capacités des systèmes d’IA.
• Compétences publiques : montée en compétences des agents grâce à des formations et des outils adaptés.
• Éthique et sécurité : un cadre robuste pour éviter les biais et protéger les données des citoyens.

En termes d’innovation, ALLiaNCE montre qu’il est possible de déployer des solutions IA qui s’intègrent aux pratiques existantes sans les bouleverser. L’équilibre entre expérimentation et déploiement progressif est crucial. Si la collaboration entre les acteurs publics, les startups IA et le monde académique se poursuit, l’État peut devenir un « apprenant » collectif, capable d’itérer rapidement et avec prudence. C’est une histoire qui mérite d’être racontée, pas pour briller, mais pour démontrer qu’une transformation numérique responsable peut être utile et durable.

Perspectives et défis pour 2025-2026 : souveraineté, éthique et financement

Le chapitre des perspectives est aussi celui des défis. Si ALLiaNCE a ouvert des portes considérables, il reste à résoudre des questions essentielles : comment garantir la sécurité et la confidentialité des données dans des environnements publics complexes ? Comment maintenir la transparence sur les décisions algorithmiques et éviter les biais qui pourraient compromettre l’équité des services ? Comment assurer la continuité du financement tout en évitant une dépendance excessive vis-à-vis des fonds publics et des partenaires privés ? Voici les axes qui, selon moi, doivent guider les prochaines étapes :

• Renforcer la souveraineté des données et des modèles en consolidant les environnements cloud privés et hybrides.
• Élaborer des cadres de référence éthiques et techniques pour les usages de l’IA générative dans les services publics.
• Maintenir un équilibre entre innovation et contrôle — éviter les dérapages et assurer une traçabilité des décisions IA.
• Soutenir l’émergence des startups IA tout en garantissant des chaînes d’approvisionnement publiques robustes et sécurisées.
• Développer des KPIs clairs pour évaluer l’impact humain et économique des solutions IA dans les administrations.

À ce stade, je reste convaincu que les projets ALLiaNCE peuvent être un levier durable de transformation, à condition de garder le cap sur l’utilité publique et la responsabilité. Le chemin est long, mais il est pavé de démonstrations concrètes et de retours d’expérience qui nourrissent une culture de l’innovation utile et réplicable. En 2025-2026, l’enjeu est de transformer les prototypes en services publics robustes, centrés sur le citoyen et sur les agents qui les portent au quotidien.

Questions fréquentes et réponses utiles pour suivre l’actualité ALLiaNCE :

Qu’est-ce que ALLiaNCE et pourquoi cet incubateur IA existe-t-il ?

ALLiaNCE est l’incubateur IA de la dinum et ÉtAlab, créé pour accélérer l’adoption et l’appropriation de l’IA dans le secteur public. Il réunit administrations, laboratoires et startups IA pour tester, évaluer et déployer des solutions respectueuses de la souveraineté et de l’éthique.

Comment ALLiaNCE est financé et quel est le mode de financement des projets ?

Les projets bénéficient d’un financement mixte, couvrant environ 50 % des coûts par défaut, via des fonds tels que FTAP, PIA et France 2030. Le reste peut provenir de partenaires publics ou privés, selon le cadre du projet et les objectifs d’impact.

Quels sont les principaux projets en 2025 et quels bénéfices attendus ?

Parmi les projets phares figurent Panneaux-ramax (améliorer les données de signalisation et d’infrastructures), SpeechToText (transcription open source), Albert MFS (assistant IA pour les France services), Camembert 2.0 (corpus français actualisé) et RAGtime (évaluation du RAG). L’objectif commun est de gagner en efficacité, sécurité et accessibilité des services publics.

Comment suivre l’évolution d’ALLiaNCE et accéder à ses outils ?

Les informations et les outils sont partagés via les canaux officiels de la DINUM et d’Étalab, avec des ressources en open data et des API publiques lorsque cela est possible, afin de favoriser l’appropriation et le reusage.