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Que doit réellement acheter une organisation lorsqu’elle fait appel à une expertise extérieure ?
Une analyse, une méthode, un accompagnement, une capacité à résoudre un problème ? La réponse engage autant la responsabilité du prestataire que celle du commanditaire.
L’arrivée de l’IA rend cette interrogation plus pressante. Certaines tâches documentaires peuvent être accélérées : explorer un corpus, préparer une synthèse, comparer des options ou élaborer une première version de rapport.
Mais cette facilité de production ne garantit ni la pertinence du diagnostic ni la réussite de sa mise en œuvre. Elle oblige surtout à préciser où se situe la valeur du conseil.
Une étude peut être nécessaire et utile. Elle permet parfois d’éviter un investissement mal orienté, d’identifier un risque ou de choisir entre plusieurs solutions. Encore faut-il savoir quelle décision elle doit éclairer, qui prendra cette décision et comment ses conclusions pourront être utilisées.
La transformation commence donc avant la commande.
Une administration, une entreprise ou une collectivité devrait pouvoir formuler clairement son problème, ses contraintes et les capacités dont elle dispose déjà. Sans ce travail, elle risque d’acheter une réponse élaborée à une question insuffisamment définie.
L’IA pourrait alors accélérer la production de documents sans rapprocher l’organisation de la solution recherchée.
L’arrivée de l’IA rend cette interrogation plus pressante. Certaines tâches documentaires peuvent être accélérées : explorer un corpus, préparer une synthèse, comparer des options ou élaborer une première version de rapport.
Mais cette facilité de production ne garantit ni la pertinence du diagnostic ni la réussite de sa mise en œuvre. Elle oblige surtout à préciser où se situe la valeur du conseil.
Une étude peut être nécessaire et utile. Elle permet parfois d’éviter un investissement mal orienté, d’identifier un risque ou de choisir entre plusieurs solutions. Encore faut-il savoir quelle décision elle doit éclairer, qui prendra cette décision et comment ses conclusions pourront être utilisées.
La transformation commence donc avant la commande.
Une administration, une entreprise ou une collectivité devrait pouvoir formuler clairement son problème, ses contraintes et les capacités dont elle dispose déjà. Sans ce travail, elle risque d’acheter une réponse élaborée à une question insuffisamment définie.
L’IA pourrait alors accélérer la production de documents sans rapprocher l’organisation de la solution recherchée.
Je défends une conception du numérique et de l’IA qui relie les connaissances aux conditions concrètes de l’action.
Une recommandation prend tout son sens lorsqu’elle rencontre un terrain, des personnes, des moyens et une responsabilité assumée. C’est dans cette rencontre que se mesure l’utilité de l’expertise.
Un diagnostic territorial, par exemple, devrait aider une région à choisir ses priorités en tenant compte de ses ressources et de ses contraintes.
Un projet d’IA dans un service public devrait préciser les tâches concernées, les données nécessaires, les conditions de contrôle humain et les améliorations attendues pour les usagers.
Une mission de transformation devrait laisser aux équipes les moyens de poursuivre le travail.
Le transfert de compétences devient alors une composante centrale de la prestation.
Après le départ du cabinet, l’organisation doit pouvoir comprendre les choix effectués, utiliser les outils livrés, actualiser les informations et identifier les situations qui nécessitent une nouvelle expertise.
Une dépendance durable peut être justifiée pour certaines compétences rares. Elle ne devrait pas résulter d’une méthode opaque ou de livrables impossibles à reprendre.
Cette exigence donne un sens concret aux notions de « skill » et d’« artefact » dans les usages de l’IA.
Un skill peut prendre la forme d’un ensemble structuré d’instructions, de ressources et de procédures permettant à un outil d’IA d’accomplir une tâche définie. Sa qualité dépend de la connaissance du métier, des règles de vérification et des limites prévues. Un artefact est une réalisation que l’on peut examiner et utiliser : un tableau de bord, un simulateur, une application ou un document opérationnel.
Un diagnostic territorial, par exemple, devrait aider une région à choisir ses priorités en tenant compte de ses ressources et de ses contraintes.
Un projet d’IA dans un service public devrait préciser les tâches concernées, les données nécessaires, les conditions de contrôle humain et les améliorations attendues pour les usagers.
Une mission de transformation devrait laisser aux équipes les moyens de poursuivre le travail.
Le transfert de compétences devient alors une composante centrale de la prestation.
Après le départ du cabinet, l’organisation doit pouvoir comprendre les choix effectués, utiliser les outils livrés, actualiser les informations et identifier les situations qui nécessitent une nouvelle expertise.
Une dépendance durable peut être justifiée pour certaines compétences rares. Elle ne devrait pas résulter d’une méthode opaque ou de livrables impossibles à reprendre.
Cette exigence donne un sens concret aux notions de « skill » et d’« artefact » dans les usages de l’IA.
Un skill peut prendre la forme d’un ensemble structuré d’instructions, de ressources et de procédures permettant à un outil d’IA d’accomplir une tâche définie. Sa qualité dépend de la connaissance du métier, des règles de vérification et des limites prévues. Un artefact est une réalisation que l’on peut examiner et utiliser : un tableau de bord, un simulateur, une application ou un document opérationnel.
Pour une organisation marocaine, l’intérêt consiste à transformer une partie de l’expertise mobilisée en ressources réutilisables.
Un accompagnement pourrait ainsi livrer une méthode documentée, un outil adapté et une équipe formée à son usage.
Ces réalisations doivent être vérifiées, maintenues et placées sous une responsabilité identifiable.
Cette démarche peut ouvrir des perspectives aux petites structures et aux jeunes professionnels. Mais l’accès aux outils ne leur donne pas automatiquement accès aux commandes. Il faut aussi leur permettre de faire leurs preuves dans des conditions proportionnées à leurs moyens.
Des missions délimitées, des démonstrations évaluées selon des critères annoncés et des projets pilotes rémunérés permettraient de mieux apprécier une compétence effective.
L’expérience resterait un élément important, aux côtés de la qualité de l’équipe proposée, de sa compréhension du besoin et de sa capacité à accompagner l’exécution.
Les cabinets établis ont également toute leur place dans cette évolution. Leur expérience, leur organisation et leur capacité à mobiliser plusieurs disciplines peuvent être précieuses.
L’enjeu est de rendre la valeur des offres comparable et de permettre à de nouvelles équipes de construire progressivement leurs références.
Cette ambition doit se déployer dans les douze régions du Maroc.
Ces réalisations doivent être vérifiées, maintenues et placées sous une responsabilité identifiable.
Cette démarche peut ouvrir des perspectives aux petites structures et aux jeunes professionnels. Mais l’accès aux outils ne leur donne pas automatiquement accès aux commandes. Il faut aussi leur permettre de faire leurs preuves dans des conditions proportionnées à leurs moyens.
Des missions délimitées, des démonstrations évaluées selon des critères annoncés et des projets pilotes rémunérés permettraient de mieux apprécier une compétence effective.
L’expérience resterait un élément important, aux côtés de la qualité de l’équipe proposée, de sa compréhension du besoin et de sa capacité à accompagner l’exécution.
Les cabinets établis ont également toute leur place dans cette évolution. Leur expérience, leur organisation et leur capacité à mobiliser plusieurs disciplines peuvent être précieuses.
L’enjeu est de rendre la valeur des offres comparable et de permettre à de nouvelles équipes de construire progressivement leurs références.
Cette ambition doit se déployer dans les douze régions du Maroc.
Les besoins d’une coopérative agricole, d’une petite entreprise industrielle, d’une commune ou d’un établissement de formation appellent des réponses situées.
Les langues de travail, la connectivité, la disponibilité des données et les moyens de maintenance comptent autant que la sophistication technique.
C’est ici qu’une IA sociale et frugale trouve sa portée pratique : partir d’un besoin réel, choisir des moyens proportionnés et rendre le service accessible à ceux qui doivent en bénéficier.
Une solution simple, comprise et durablement utilisée peut créer davantage de valeur qu’un dispositif ambitieux dont personne ne peut assurer le fonctionnement.
À l’horizon 2030, nous gagnerions à organiser davantage de missions autour de cette continuité : comprendre, expérimenter, évaluer, transmettre, puis étendre ce qui fonctionne.
Chaque étape devrait préciser les responsabilités et les moyens nécessaires à la suivante.
L’évaluation doit elle aussi rester juste. Un prestataire ne maîtrise ni toutes les décisions de son client ni les changements de contexte. On ne peut lui attribuer seul la réussite ou l’échec d’une transformation.
En revanche, il est possible de distinguer la qualité de son travail, l’utilisation des livrables et les effets observés dans le temps.
Cette distinction permet de responsabiliser toute la chaîne. Le cabinet répond de la solidité de sa démarche et de ses engagements.
Le commanditaire répond des décisions qu’il prend, des moyens qu’il mobilise et du suivi qu’il organise.
L’IA ne prendra pas cette responsabilité à leur place.
C’est ici qu’une IA sociale et frugale trouve sa portée pratique : partir d’un besoin réel, choisir des moyens proportionnés et rendre le service accessible à ceux qui doivent en bénéficier.
Une solution simple, comprise et durablement utilisée peut créer davantage de valeur qu’un dispositif ambitieux dont personne ne peut assurer le fonctionnement.
À l’horizon 2030, nous gagnerions à organiser davantage de missions autour de cette continuité : comprendre, expérimenter, évaluer, transmettre, puis étendre ce qui fonctionne.
Chaque étape devrait préciser les responsabilités et les moyens nécessaires à la suivante.
L’évaluation doit elle aussi rester juste. Un prestataire ne maîtrise ni toutes les décisions de son client ni les changements de contexte. On ne peut lui attribuer seul la réussite ou l’échec d’une transformation.
En revanche, il est possible de distinguer la qualité de son travail, l’utilisation des livrables et les effets observés dans le temps.
Cette distinction permet de responsabiliser toute la chaîne. Le cabinet répond de la solidité de sa démarche et de ses engagements.
Le commanditaire répond des décisions qu’il prend, des moyens qu’il mobilise et du suivi qu’il organise.
L’IA ne prendra pas cette responsabilité à leur place.
Son apport dépendra de la manière dont nous définirons les missions, partagerons les gains de productivité et développerons les compétences.
Nous pouvons en faire un moyen de produire plus rapidement. Nous pouvons aussi nous en servir pour mieux expérimenter, mieux transmettre et mieux réaliser.
Pour le Maroc, cette seconde ambition mérite de guider la commande d’expertise.
À l’issue d’une mission, une question devrait pouvoir recevoir une réponse précise : qu’est-ce que nos équipes savent désormais mieux comprendre, décider et accomplir au bénéfice des citoyens ?
Pour le Maroc, cette seconde ambition mérite de guider la commande d’expertise.
À l’issue d’une mission, une question devrait pouvoir recevoir une réponse précise : qu’est-ce que nos équipes savent désormais mieux comprendre, décider et accomplir au bénéfice des citoyens ?
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Maroc IA 2030 : douze régions pour agir
