Mehdi Gharsallah (Cour des Comptes) : « grâce à l’IA, nous ramenons les faits et les chiffres dans le débat public »

Ce que l’on nomme les juridictions financières sont d’une part la Cour des Comptes, d’autre part les Chambres Régionales des Comptes (dans les régions) et les Chambres Territoriales des Comptes (dans les territoires tels que la Polynésie ou la Nouvelle-Calédonie). Les chambres régionales et territoriales des comptes (CRTC) ne sont pas des services déconcentrés de la Cour des Comptes : ce sont des juridictions indépendantes, même si la Première Présidente est chef du corps et donc dirige l’ensemble des juridictions financières.

Les périmètres d’action sont globalement les mêmes mais sur des entités différentes. Nos quatre rôles sont : contrôler, certifier les comptes (la Cour des Comptes certifie les comptes de l’État et des organismes de Sécurité Sociale), évaluer les politiques publiques (la pertinence des dépenses) et enfin juger. Au sein de la Cour des Comptes, une Chambre du Contentieux assure la fonction de jugement des gestionnaires publics. Notre parquet général décide de l’engagement de poursuites, issues de travaux de la Cour des Comptes, des CRTC ou d’alertes provenant de l’extérieur (corps d’inspection, juge judiciaire, autorités administratives indépendantes, etc.). Devant des faits relevant du juge pénal, des transmissions peuvent avoir lieu auprès du Procureur de la République.

En tout, nous sommes environ 1800 personnes. En 2025, les CRTC ont publié 1220 rapports et la Cour des Comptes 189 dont 14, réalisés à la demande de commissions, ont été transmis au Parlement. 84 membres des juridictions financières ont été auditionnés par le Parlement en 2025. 1714 milliards d’euros de dépenses publiques sont susceptibles d’être contrôlés par les juridictions financières (chiffre 2025). 146 missions ont été effectuées à l’étranger la même année dans le cadre de mandats d’audit externe ou d’actions de coopération internationale. Le budget global des juridictions financières est de l’ordre de 260 millions d’euros.

Depuis 2023, l’ensemble des travaux des juridictions financières est publié. 54 conférences et points presse ont été organisés en 2025 et notre site Internet a reçu, toujours en 2025, 3,2 millions de visites.

J’ai bien en charge l’informatique de l’ensemble des juridictions financières, pour opérer l’ensemble des moyens nécessaires, donc les infrastructures réseau, les datacenters, les équipements, l’environnement de travail, la fourniture d’outils... Bref, tout le système d’information. Dans les CRTC, nous avons des agents de proximité (un par chambre), hiérarchiquement rattachés aux secrétariats généraux mais qui me sont fonctionnellement rattachés.

C’est en effet une nuance importante dans les juridictions financières. La direction du numérique et des données est une direction qui est relativement récente. Elle date de 2023 et elle est issue de la réorganisation prévue dans un plan stratégique pluriannuel. Cette direction est le rapprochement entre la DSI historique, telle qu’on la trouve un peu partout, d’une autre direction qui s'appelait la direction des méthodes et données et de la maîtrise d'ouvrage des systèmes d'information qui était rattachée au greffe central.

Pourquoi est-ce important ? Parce que nous avons, en dehors des métiers classiques d’une DSI (qui gère bien sûr l'informatique mais aussi les projets), un pôle d’appui au contrôle qui est constitué de deux départements.

Le premier est un département avec des auditeurs du numérique, qui sont donc des experts IT qui viennent en appui des équipes de contrôle pour contrôler le numérique. Par exemple, en 2025, la Cour a contrôlé la CNSA (Caisse nationale de solidarité pour l'autonomie). L'équipe de contrôle a pu recourir à ces experts auditeurs du numérique pour contrôler le SI de la CNSA et en conclure que la CNSA reposait sur une pluralité de systèmes d'information, limitant son action en matière de pilotage, d'équité de traitement et de gestion du risque.

Le deuxième fait de l’appui au contrôle aussi et est nommé « Analyse et science des données ». Il s’agit de 17 data scientists de haut niveau. Ils interviennent eux aussi en appui des équipes de contrôle, beaucoup sur les évaluations de politiques publiques, mais pas uniquement. Leur rôle, c’est d’identifier les gisements de données, collecter les données, les nettoyer, les traiter et surtout appliquer des traitements statistiques et parfois très avancés pour faire parler ces données et les rendre intelligibles. Je ne suis pas certain que l’on rencontre dans beaucoup d’autres organismes en France ou même en Europe, sauf à l’INSEE bien sûr, un tel nombre de data scientists de ce niveau.

Notre système d’information est quasi-exclusivement à demeure (on premise). Nous utilisons quelques services qui sont en SecNumCloud, notamment pour certains liens avec l'extérieur. C’est notamment le cas d’un service d’envoi de fichiers lourds (pièces de procédure), Correspondance JF (JF : Juridictions Financières), un équivalent de France Transfert.

Nous disposons donc de notre propre datacenter avec un PRA reposant sur un autre datacenter de l’État.

La programmation, le suivi de l’exécution, le suivi des recommandations, etc. sont des spécificités des juridictions financières. Il n’existe donc aucun outil sur le marché pour notre cœur d’activité. Les outils appropriés ont donc été développés en interne. Nous avons en effet la chance, au sein de la direction du numérique et des données, d’avoir une équipe de développeurs internes. Nous avons conservé cette capacité (et nous y tenons beaucoup) à faire nous-mêmes, à développer les compétences, à produire et à maintenir nos propres outils. Même si nous avons une démarche hybride et qu’il nous arrive d’utiliser de la prestation.

Nous avons aussi nos propres outils d’analyse financière développés en interne, pour l’analyse financière des collectivités ou pour celle de la paye par exemples. Un tableur ou un décisionnel classiques n’auraient répondu qu’à une partie de nos besoins. Nous avons en effet des algorithmes particuliers et de l’IA supervisée, en particulier pour analyser les payes, pour comparer les collectivités les unes avec les autres, d’avoir des outils de scoring. Quand une alerte apparaît, les équipes de contrôle peuvent aller voir précisément ce qui se passe. Utiliser un outil du marché aurait tellement nécessité de paramétrages et d’adaptations que nous avons plutôt intérêt à développer notre propre outil.

La base technique de nos outils, c’est du Python, du Django et de l’Angular.js. Nous utilisons des bus de messages et ETL : RabbitMQ et Talend.

Aujourd’hui, nous sommes encore largement sur des solutions Microsoft, notamment un Sharepoint instancié on premise et non-exposé à l’extérieur et la messagerie. Le Sharepoint est administré entièrement localement (notamment la gestion des droits) et certaines de ses fonctions ont été spécifiquement bridées.

La confidentialité des données de contrôle doit bien sûr être garantie en externe mais aussi en interne : nos données sont extrêmement étanches. Si un magistrat travaille sur un contrôle, il n’accède pas aux données d’un autre contrôle. Une fois le rapport publié, les données sont supprimées. Nous avons aussi des espaces Sharepoint d’équipes où les droits sont plus larges.

Nous n’avons pas d’Office365. Nous observons ce qui se passe sur Bleu, en lien avec la DINUM et l’ANSSI. Pour l'instant, il n’y a pas de certification SecNumCloud pour Bleu. Et, bien sûr, nous avons une certaine vigilance concernant nos dépendances. Bien sûr, nous examinons et testons les outils proposés par la DINUM. Nous avons aussi une culture du logiciel libre qui cohabite avec le socle Microsoft. Mais, pour les visioconférences, par exemple, nous utilisons une solution sécurisée du marché qui n’est pas Microsoft. Nous testons celle de la DINUM. En ce moment, nous observons et testons beaucoup en essayant d’être les plus ouverts possibles et de suivre les évolutions du marché, y compris les politiques internationales qui ont un impact sur les services de l’Etat. Mais nous sommes une cour de justice indépendante, donc pas forcément comme un ministère qui répondrait directement aux injonctions de la DINUM, même si nous faisons tout de même partie de la sphère Etat et donc en responsabilité avec des contraintes qui sont les nôtres.

Comme vous le savez, nous entrons dans une période pré-électorale et donc de turbulences où des informations diverses et variées, des contre-vérités, des chiffres mal employés… vont circuler alors que les Français vont devoir faire des choix importants dans les urnes. Avec « Qu’en dit la Cour ? », grâce à l’IA, nous ramenons les faits et les chiffres, des informations qui sont avérées et indiscutables, dans le débat public.

Il nous semble très utile de pouvoir venir éclairer les citoyens qui, en écoutant un débat ou en lisant des contributions sur les réseaux sociaux, vont pouvoir aller vérifier sur notre site web.

Aujourd’hui, « Qu’en dit la Cour ? » permet d’explorer 8000 rapports. Je dis « aujourd’hui » parce que ça a été finalement fait assez rapidement et nous voulions arriver à temps pour la période dans laquelle on rentre. Mais nous pourrons étendre à plus de rapports par la suite. C’est encore un service qui est très vivant, mis à jour quasi-quotidiennement.

L’objectif, c’est que n’importe quel citoyen puisse poser une question avec ses propres mots, en langage naturel. Et même (nous ne l’avons pas mis en avant) dans sa propre langue s’il le souhaite. « Qu’en dit la Cour ? » répond en Français.

L’outil va d’abord afficher une synthèse pour répondre directement à la question puis une liste des documents sources qu’il aura trouvés au sein des publications indexées. L’internaute a ensuite la possibilité de consulter ces sources, d’aller voir véritablement au-delà de la citation, ce que, évidemment, nous souhaitons. Il sera ensuite possible de creuser le sujet en posant des questions uniquement sur le document qui nous intéresse.

Non, nous n’utilisons pas le LLM pour faire de la recherche. Nous avons construit toute une chaîne de récupération et de sélection des sources. C’est cette sélection qui va être soumise au LLM libre Mistral Small de Mistral.ai pour être synthétisée.

Pour commencer, nous utilisons un moteur de recherche (Elasticsearch). Nous utilisons un algorithme qui s'appelle Best Matching 25 (BM 25) pour retrouver les correspondances lexicales. Quand vous cherchez un terme, on va retrouver évidemment les occurrences de ce terme, mais aussi à travers une ontologie, les sigles qui correspondent. Nous utilisons en plus un algorithme de recherche vectorielle, l’algorithme des K plus proches voisins. Celui-ci va permettre de chercher la proximité sémantique. Des questions formulées différemment mais au même sens pourront de ce fait avoir une réponse unique. Nous fusionnons les résultats en ajoutant un système de pondération configurable : on peut choisir si on veut que la recherche sémantique soit dominante avec la recherche lexicale joue un rôle de rattrapage ou l’inverse. Il va y avoir environ 200 passages au travers de ces deux algorithmes. L’algorithme de diversification Maximal marginal relevance sélectionne les documents qui sont pertinents dans la requête et les diversifie pour éviter une redondance. De même, si vous aviez dans un même rapport plusieurs passages qui sont très pertinents, il s’agit d’éviter de remonter plusieurs fois le même rapport.

Nous allons alors réordonner les résultats qui est un sous-ensemble du contenu. Le but est de sortir en premier le document le plus pertinent et non pas un rapport où le sujet de la recherche est abordé de manière marginale. Nous allons ainsi peut-être avoir 80 passages au lieu de 8000 documents. Une fois les résultats réordonnés, on va agréger et, au final, c’est peut-être une vingtaine de passages de documents qui vont être envoyés au LLM. Tout le gros travail de tri a donc été fait en amont du passage au LLM.

Comme vous le voyez, le travail du LLM est tout à fait borné chez nous. Il ne consulte que le corpus documentaire, en aucun cas Internet. La synthèse est aussi très bridée. Mais tout est très paramétrable. Nous avons ouvert aux citoyens fin septembre et nous allons attendre, observer et recueillir les retours. Peut-être que l’on changera quelques paramètres, donner un peu plus de poids au sémantique, un peu moins au lexical, pondérer plus tel type de pièce par rapport à telle autre, mieux marquer les recommandations par rapport au constat… Nous avons mis en place une observabilité séparée du moteur IA avec Langfuse qui nous permet de mesurer la performance et d’analyser à la fois les requêtes et les réponses.

Nous avions déja monté une IAG interne aux juridictions financières, souveraine et sécurisée, ChatJF. Là nous nous sommes inspirés de la même architecture mais avec beaucoup moins de contraintes puisque les données sont des rapports publics. Pour ChatJF, l'essentiel est hébergé dans notre datacenter, seul le calcul est en SecNumCloud. Pour « Qu’en dit la Cour ? », tout est en Cloud sécurisé.

Nous avions déjà monté une IAG interne aux juridictions financières, ChatJF, et nous avons reproduit la même architecture. L’essentiel est hébergé dans notre datacenter, nos données sont notamment exclusivement on premise, mais nous recourons à une capacité de calcul GPU extérieure sur un cloud SecNumCloud.

Nous avons commencé l’IA en 2023 et, dès ce moment là, nous avons bien compris que l’innovation irait très vite. Nous n’avons donc pas acheté de GPU : acheter aurait signifié être en retard six mois plus tard. En louant, nous avons pu faire évoluer notre capacité au fur et à mesure de nos projets ou des demandes. C’est peut-être un peu plus cher au début mais ce n’est pas évident en fait.

Oui, bien sûr, même s’ils peuvent paraître moins glamours, en tous cas moins visibles de l’extérieur, mais ils sont tout à fait essentiels pour nos métiers.

Nous sommes en train de refondre notre outil de suivi de l’exécution de la procédure, l’outil très central qui permet de garantir que toutes les opérations de la procédure juridique sont respectées dans les délais, qui nous permet de suivre la vie du rapport du courrier initial de notification à sa publication. C’est un système avec beaucoup d’interactions avec tous nos autres outils, avec la programmation, avec la gestion des ressources, avec la base documentaire, etc. Et il a donc énormément d’adhérences. Bref, c’est un très gros projet qui devrait être achevé entre le milieu et la fin de 2027.

Nous avons un autre projet qui est très structurant, une plateforme de données. Nous manipulons énormément de données, et notamment beaucoup de données protégées par des secrets de divers niveaux et natures. Les activités des juridictions financières sont régies par le Code des Juridictions Financières qui nous permet d’exercer le droit de communication, c'est à dire que lors d’un contrôle ou d’une évaluation, nul ne peut nous refuser un accès à des données ou à un SI. Aucun secret ne peut nous être opposé, ce qui veut dire que nous accédons à des données protégées par des secrets, mais que nous, nous devons les protéger bien sûr. Donc nous avons un niveau de sécurité et de protection de ces secrets qui dépend évidemment de leur nature. Quand on est sur du secret de la défense nationale, ce n’est pas la même chose que quand c'est du secret statistique, ou du secret des affaires, ou du secret bancaire, ou des données personnelles protégées par le RGPD, etc.

Aujourd’hui, nous utilisons beaucoup le Centre d’Accès Sécurisé aux Données (CASD), un GIP qui permet d’accéder à certaines données de façon sécurisée. Pour les données de santé, nous accédons au SNDS (service national des données de santé) et cela ne changera pas car nous n’allons pas devenir hébergeur de données de santé. En revanche, pour les autres données, nous sommes en train de mettre en place notre propre plateforme. Celle-ci va permettre aux magistrats et aux data scientists de collecter, stocker, traiter les données, puis de les supprimer quand les travaux sont terminés.

Pour revenir sur l'intelligence artificielle, nous démarrons un test, une preuve de concept plutôt, avec un éditeur français sur un projet de RAG (Retrieval Augmented Generation) destiné plutôt aux équipes de contrôle pour qu'ils puissent, de façon complètement sécurisée et sans utiliser les grandes IA publiques, notamment américaines, charger des volumes de documents et faire des travaux d'analyse. Bien sûr, il n’est pas question de rédiger les rapports avec l’IA. Quand vous avez 2000 comptes rendus de conseils municipaux et que vous cherchez dans lequel il est question de tel sujet, on gagne un temps important. L’équipe de contrôle pourra alors consacrer plus de temps à l’analyse et moins à la lecture de documents. Nous sommes en train de tester et nous verrons en janvier si l’on déploie ou non.

Je pense que c’est un peu le cas de l'ensemble des directions du numérique en France et encore plus peut-être dans le public mais, pour nous, le premier défi, c’est un défi RH, c’est le défi des compétences. Trouver, recruter, cultiver les compétences, garantir notre indépendance vis-à-vis des grandes ESN, c’est un vrai sujet. Pour conserver notre indépendance vis-à-vis des grands acteurs, il nous faut conserver des développeurs, conserver des bons ingénieurs système, des chefs de projet, des data scientists… et c’est un défi quotidien. Les compétences sont assez rares. Elles sont potentiellement chères du fait de la concurrence. Elles sont extrêmement volatiles du fait du nombre d’offres. Il nous faut proposer des parcours, de la progression de carrière, des montées en compétences avec beaucoup de formations... Non, nous n’allons pas remplacer les développeurs par Claude Code. Nous avons besoin d’avoir des gens dont c’est le métier, l’expertise, et qui soient chez nous, qui connaissent les métiers de la Cour. C’est un choix stratégique fort dans les juridictions financières comme dans d’autres organisations publiques.

Un deuxième défi est plus interne : c’est le pilotage par la donnée. Nous n'en sommes pas très loin, mais, aujourd'hui, avoir une vraie mise en qualité de nos données internes et être capable de piloter nos activités, de connaître la disponibilité des rapporteurs, où en est tel contrôle, qu'est-ce qui est sorti, pas sorti, etc. et le tout quasiment en temps réel, c’est un vrai défi et nous allons y arriver. Pour y parvenir, il y a des briques techniques bien sûr mais il y a aussi des briques organisationnelles parce qu’il faut que la donnée soit bien saisie au bon endroit, avec des vrais référentiels qui nous permettent de piloter par la donnée. Même si nous n’en sommes pas très loin, il nous reste quelques marches à franchir.

Enfin, le dernier point, c’est le choc de formation sur la culture de la donnée et sur l’intelligence artificielle. Il est absolument nécessaire, pas forcément au niveau de la direction du numérique et des données, même si nous nous formons beaucoup, mais vraiment au sein de l’ensemble des agents et magistrats de la Cour, en particulier les équipes de contrôle. Nous avons besoin collectivement de monter en compétences pour mener cette appropriation de la culture de la donnée, de l’intelligence artificielle et de la manière d’utiliser l’intelligence artificielle sur les données.

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