L’aveu récent de la Californie selon lequel elle utilise des systèmes d’intelligence artificielle à haut risque sans rien signaler met en évidence une réalité croissante : l’IA aide déjà le gouvernement américain à prendre des décisions qui affectent des millions de personnes.
Dans un rapport de Cal Matters publié en juin 2026, des responsables de l’État ont révélé en juin que les agences californiennes utilisaient six systèmes d’IA à haut risque dans des domaines allant de la détection des fraudes à la supervision de l’éducation, bien que des informations antérieures aient indiqué qu’aucun système de ce type n’était opérationnel.
Les outils sont utilisés pour signaler les fraudes potentielles au chômage, surveiller les examens universitaires et identifier les emplois étudiants suspectés d’IA.
Cet épisode soulève la question plus large de la transparence. Les critiques soutiennent que si les gouvernements ont du mal à suivre leurs propres systèmes d’IA, le public risque d’avoir peu de visibilité sur la manière dont les outils automatisés influencent les décisions importantes.
Le débat est important car l’IA ne se limite plus à des programmes pilotes expérimentaux. Partout au pays, les États utilisent des algorithmes pour prendre des décisions en matière de justice pénale, traiter les demandes de prestations, surveiller les étudiants et gérer les systèmes de transport – des domaines qui peuvent affecter directement les droits, les finances et la vie quotidienne des personnes.
La Californie est loin d’être seule.
Comment les États utilisent l’IA dans la justice pénale
L’une des utilisations les plus controversées de l’IA concerne la justice pénale. La Californie utilise un système conçu pour évaluer la probabilité de récidive des personnes incarcérées, tandis que des États, dont la Pennsylvanie, ont développé des outils d’évaluation des risques destinés à soutenir la prise de décision judiciaire.
Des algorithmes tels que COMPAS (Correctional Offender Management Profile for Alternative Sanctions) sont également utilisés dans plusieurs États, dont la Pennsylvanie, New York, le Wisconsin et la Floride, pour générer des scores de risque pouvant influencer les décisions liées à la libération sous caution, à la libération conditionnelle et à la détermination de la peine.
Les critiques se demandent depuis longtemps si de tels systèmes pourraient renforcer les préjugés existants, tandis que les partisans soutiennent qu’ils fournissent une cohérence et des informations fondées sur des données.
L’IA façonne également des décisions utiles
Les États-Unis s’appuient de plus en plus sur l’IA pour gérer les programmes de prestations, identifier les fraudes potentielles et traiter les réclamations importantes.
La Californie utilise déjà un système automatisé pour évaluer les demandes de chômage, tandis que le Nevada a récemment introduit un processus assisté par l’IA qui permet de rédiger les décisions d’appel en matière de chômage pour un examen humain.
Les risques de l’automatisation sont également devenus évidents. Le système de détection des fraudes au chômage du Michigan a identifié à tort des milliers de personnes comme des fraudeurs avant que l’État ne revienne à une plus grande surveillance humaine, un cas souvent cité par les défenseurs appelant à des protections plus strictes.
Les écoles et universités se tournent vers l’IA
L’IA se propage rapidement dans le système éducatif. La Californie utilise des outils conçus pour détecter les devoirs générés par l’IA, tandis que le Wisconsin utilise un système d’alerte précoce basé sur un algorithme qui prédit quels étudiants risquent de ne pas réussir.
Les écoles expérimentent également des systèmes de tutorat basés sur l’IA, des outils d’apprentissage personnalisés et des logiciels administratifs, reflétant l’évolution du rôle de la technologie dans les salles de classe à travers le pays.
Gérer les routes et le trafic avec l’IA
Les services des transports utilisent de plus en plus l’IA pour gérer les embouteillages, surveiller les infrastructures et prendre des décisions opérationnelles en temps réel.
Le Texas, le Tennessee et la Caroline du Nord disposent tous de systèmes distribués qui analysent les données de trafic et ajustent les opérations routières en fonction des conditions réelles.
Les partisans soutiennent que ces systèmes peuvent réduire la congestion et accroître l’efficacité, tandis que les critiques préviennent qu’une automatisation accrue pourrait entraîner des problèmes de surveillance et de responsabilité.
Quel pays est le prochain ?
À mesure que l’adoption se généralise, selon GL Solutions, plusieurs pays émergent comme leaders :
- Californie : utilisation généralisée dans les domaines de la justice pénale, des prestations sociales et des services gouvernementaux
- Texas : utilisation de l’IA dans la surveillance de Medicaid et la détection des fraudes
- New York : un système de détection de la fraude au chômage et une protection des consommateurs basés sur l’IA
- Virginie : système de transport alimenté par l’IA pour la gestion du trafic
D’autres États, dont le Colorado, l’Utah et la Virginie, promeuvent également des cadres politiques ou des programmes pilotes axés sur la gouvernance et le déploiement de l’IA, bien que la portée et les spécificités varient.
Un changement national en matière d’IA s’est produit
Pris ensemble, ces exemples montrent que l’IA n’est plus une expérience de gouvernance étatique. Il a été intégré à de nombreux systèmes qui aident à déterminer comment les services publics sont fournis et comment les agences gouvernementales prennent des décisions.
Presque tous les pays ont testé ou déployé l’IA dans une certaine mesure, que ce soit par le biais de la détection des fraudes, des systèmes éducatifs, des réseaux de transport ou des fonctions administratives.
L’adoption s’accélère alors que les agences sont confrontées à des pénuries de personnel, à des charges de travail croissantes et à des pressions pour améliorer l’efficacité grâce à l’automatisation.
Le débat s’éloigne de plus en plus de la question de savoir si les gouvernements devraient utiliser l’IA et se tourne vers la manière dont le système devrait être réglementé.
Alors que l’IA est de plus en plus ancrée dans les opérations gouvernementales, les législateurs, les groupes de surveillance et les citoyens se posent des questions fondamentales : quel degré de transparence et de responsabilité devrait-il y avoir lorsque les algorithmes aident à prendre des décisions qui affectent la vie des gens ?
