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Mesurer la contribution de l’IA aux engagements du gouvernement marocain


Des indicateurs publics pour apprécier les progrès, leur coût et la contribution réelle de l’intelligence artificielle.

Par Dr Az-Eddine Bennani, HDR France .



Un engagement gouvernemental prend toute sa portée lorsqu’il améliore la vie des citoyens.

L’intelligence artificielle peut contribuer à sa réalisation. Encore faut-il pouvoir apprécier ce qu’elle apporte, à qui, à quel coût et sous quelle responsabilité. Je propose de rendre cette contribution visible à travers quelques indicateurs publics, compréhensibles et suivis dans la durée.

Cette proposition prolonge mes tribunes publiées dans L’ODJ, notamment « Maroc : de l’ambition IA aux résultats » et « Maroc : faire coopérer l’État grâce à l’IA ». Après avoir exposé les conditions de coopération entre administrations et de gouvernance des systèmes, je souhaite préciser les résultats à observer.

Cette démarche rejoint les orientations exprimées par M. Ahmed Rahhou, ministre de l’Intelligence artificielle, de la Transformation numérique et de la Réforme de l’administration.

Selon le compte rendu publié par Hespress le 20 octobre 2026 à propos de la passation de pouvoirs à Rabat, il a associé l’IA et le numérique à l’amélioration du service public, à la lutte contre la corruption et au développement d’un écosystème créateur de valeur et d’emplois.

Pour donner un contenu opérationnel à cette orientation, chaque programme pourrait retenir un nombre limité d’indicateurs définis avec les professionnels et les usagers.

Leur choix partirait du résultat recherché et des difficultés effectivement rencontrées. Dans la protection sociale, je retiendrais le délai d’accès à l’aide, la proportion de personnes éligibles effectivement servies et les erreurs d’attribution ou d’exclusion.

L’IA pourrait aider à vérifier les dossiers et à expliquer les démarches.

Le résultat attendu serait un accès plus rapide et plus juste aux droits, avec un interlocuteur capable de corriger une erreur.

Pour la formation et l’emploi, l’indicateur décisif serait la situation des personnes six puis douze mois après leur formation. Ont-elles trouvé un emploi ? S’y maintiennent-elles ?

L’IA pourrait améliorer l’orientation et le rapprochement entre compétences et besoins des entreprises. Son utilité s’apprécierait dans une insertion durable.

Pour les entreprises accompagnées, il faudrait également examiner l’évolution de leur activité, de leur valeur ajoutée et de leurs effectifs.

Dans l’éducation, la progression des acquis et la réduction du décrochage permettraient d’apprécier les dispositifs utilisant l’IA. Les enseignants participeraient à cette évaluation.

Dans la santé, le délai d’accès aux soins et les examens répétés faute d’information disponible éclaireraient la qualité du parcours. Les outils devraient aider les professionnels à mieux accompagner les personnes et à consacrer davantage de temps à leurs missions.

Pour l’eau et l’énergie, les pertes sur les réseaux et la consommation énergétique par mètre cube dessalé offriraient des repères concrets.

L’IA pourrait contribuer à détecter des anomalies et à mieux organiser l’exploitation. Dans le logement rural, les délais de livraison, les coûts et la conformité des réalisations permettraient d’examiner l’intérêt d’une assistance à l’instruction et au suivi des projets.

Dans les régions, le délai de paiement des PME et le respect des calendriers renseigneraient sur la qualité de l’exécution publique.

Il faut toutefois distinguer l’amélioration d’un service de la contribution propre de l’IA. Un délai peut diminuer grâce à une procédure simplifiée, à des recrutements ou à une meilleure coordination. Lorsque cela est possible, comparer des services similaires avec et sans assistance par IA aiderait à préciser cette contribution, en tenant compte des autres changements.

Les gains observés devraient être rapprochés des coûts complets : données, équipements, exploitation, formation, maintenance et contrôle.

Les bénéfices non monétaires, comme l’accès aux droits ou la qualité des apprentissages, demanderaient une présentation distincte. Il faudrait aussi apprécier les compétences acquises par les équipes marocaines et leur capacité à maintenir et faire évoluer les solutions.

Chaque indicateur disposerait d’une situation de départ, d’une cible annuelle, d’un responsable et d’une méthode de calcul stable. Les objectifs chiffrés seraient fixés après cet état des lieux.

Un suivi trimestriel et une évaluation annuelle rendraient publics les progrès, les écarts et les corrections décidées, avec une lecture territoriale lorsque cela est pertinent.

AI LIGHT contribuerait à rendre les actions des agents d’IA observables et les interventions humaines effectives.

Ses traces d’activité alimenteraient le suivi.

L’évaluation porterait aussi sur les erreurs corrigées et sur la capacité réelle des responsables à suspendre ou arrêter une opération. Je souhaite mettre cette proposition en discussion avec les équipes concernées et contribuer à sa réalisation.

Le Maroc pourrait ainsi donner à son ambition une traduction vérifiable : des droits plus accessibles, des apprentissages renforcés, des emplois durables et des ressources mieux utilisées.



Jeudi 22 Octobre 2026

La Rédaction

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