Avec le Socle Interministériel d’IA Générative (SIAAG), l’État ne propose pas un outil de plus mais une infrastructure centralisée pour déployer l’IA générative ; souveraine et réutilisable par l’ensemble des administrations.
Un point d’entrée unique pour accéder aux modèles d’IA
Au cœur du SIAAG, une logique simple : centraliser l’accès aux modèles d’intelligence artificielle pour éviter leur dispersion au sein des administrations et en misant sur des technologies souveraines “hébergées en France sur des infrastructures certifiées SecNumCloud”.
Ce point d’entrée unique permet aux équipes de s’appuyer sur des modèles validés, sans avoir à gérer directement les contraintes d’infrastructure, de sécurité ou de conformité. L’enjeu est double : faciliter l’intégration de l’IA dans les outils existants et encadrer les usages dans un environnement maîtrisé.
Pour structurer cet accès, le socle repose sur une architecture en quatre couches : une couche d’inférence pour l’accès aux modèles, une boîte à outils pour les fonctions d’IA prêtes à l’emploi, une plateforme de données pour alimenter les usages, et enfin des applications transverses destinées aux agents.
Albert API : une couche d’inférence mutualisée pour accéder aux modèles d’IA
Au cœur du SIAAG, la couche d’inférence repose sur Albert API, une plateforme mutualisée qui centralise l’accès aux modèles d’intelligence artificielle. Pensée comme une interface unique, elle permet aux administrations de mobiliser différents modèles, conversationnels, spécialisés ou orientés code, sans avoir à gérer leur déploiement ni leur infrastructure.
Compatible avec les standards du marché, notamment les API de type OpenAI, Albert API s’intègre facilement dans les applications existantes. Les équipes techniques peuvent ainsi basculer vers une inférence souveraine sans refonte majeure, en conservant leurs environnements de développement.
Côté catalogue, Albert API donne accès à une gamme étendue de modèles, des plus légers aux plus puissants, tous hébergés sur des infrastructures françaises. On y retrouve des modèles de conversation comme Mistral-Small ou Mistral-8B, mais aussi des modèles spécialisés pour la recherche augmentée (RAG), l’OCR, la classification documentaire ou encore l’embedding. L’ensemble repose en grande partie sur des modèles open source, issus notamment de Mistral ou de Meta (Llama), sans transfert de données vers des acteurs étrangers.
Sur le plan de la sécurité, la plateforme est hébergée sur des infrastructures certifiées SecNumCloud, actuellement opérées par Outscale, afin de garantir un cadre conforme aux exigences de souveraineté et de protection des données.
Une boîte à outils qui met l’IA au travail
Le SIAAG s’accompagne d’une boîte à outils qui regroupe plusieurs services conçus pour être intégrés rapidement dans les usages des administrations.
Parmi eux, les briques de Retrieval-Augmented Generation (RAG) permettent d’interroger des corpus documentaires internes — textes réglementaires, rapports, archives — et d’enrichir les réponses générées par l’IA avec des données contextualisées. D’autres fonctionnalités couvrent des besoins plus opérationnels, comme la transcription audio, l’OCR ou encore la génération et le résumé de documents.
Le socle intègre également des outils orientés développement, avec la génération automatique de code (Python, SQL…) à partir de spécifications, ou des fonctions d’assistance contextuelle — le “vibe-coding” — pour comprendre, compléter ou corriger du code. En parallèle, des mécanismes comme le LLM-as-a-judge permettent d’évaluer la qualité des réponses produites selon des critères définis, afin d’en encadrer l’usage.
Des applications directement entre les mains des agents
Troisieme couche de l’architecture : les applications directement accessibles aux agents, intégrées à leurs environnements de travail. L’Assistant IA propose ainsi des fonctions de résumé, de traduction ou de génération de contenu, utilisées dans des tâches courantes. D’autres briques viennent s’insérer dans La Suite numérique, en ajoutant des fonctionnalités d’intelligence artificielle aux outils déjà déployés. “Albert API offre un accès standardisé et sécurisé à de nombreuses données publiques, facilitant leur réutilisation par les administrations et les acteurs privés”, lit-on par ailleurs sur le site.
On comprend que l’approche vise à intégrer l’IA dans les usages existants, plutôt qu’à multiplier les interfaces. Elle permet également de limiter le recours à des solutions externes, en proposant des alternatives internes, encadrées et sécurisées.
Sans données, pas d’IA : la dernière couche du socle
Dernière couche annoncée : une plateforme de données destinée à structurer et rendre accessibles les informations mobilisées par les modèles. Cette couche conditionne directement la pertinence des réponses produites, en permettant d’enrichir les traitements avec des données contextualisées, issues des environnements administratifs.
La plateforme agrège à la fois des sources publiques, comme les jeux de données ouverts ou les corpus juridiques et réglementaires, et des données internes, accessibles de manière sécurisée via les outils de La Suite numérique. L’ensemble repose sur des mécanismes d’indexation et d’interrogation qui permettent d’exploiter ces contenus sans en compromettre la confidentialité.
Les briques sont posées, le dispositif est en cours de déploiement. Le SIAAG entre désormais dans sa phase la plus délicate : celle des usages. Premiers déploiements, premiers ajustements, premières confrontations aux pratiques existantes.
