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L'IA et la souveraineté passent la douane

Eric Laurent, Chef du bureau Soutien SI à la DGDDI, à l'occasion d'Outscale Experience 2026 à Paris. (Photo ED)

La DGDDI se dote d'un outil d'interrogation en langage naturel et SecNumCloud du nouveau code des douanes, beaucoup plus dense. Pour des raisons de sécurité et de souveraineté, il a choisi deux acteurs français, dont un labellisé SecNumCloud.

PublicitéLe 1er mai 2026 est entré en vigueur un nouveau code des douanes, remplaçant le précédent qui datait de 1948. Après une refonte complète, le document est passé de 500 à 1200 articles. Face à cette masse d'informations, la DGDDI (Direction générale des Douanes et Droits indirects) a souhaité se doter d'un outil de recherche rapide et fiable, en langage naturel, pour accompagner la montée en compétence de ses agents. En juin 2026, moins d'un an avant la date d'entrée en vigueur du nouveau code, les douanes se sont tournées vers la plateforme AI Studio de Mistral AI sur Outscale (Dassault Systèmes) tout juste annoncée, avec l'accompagnement de Sopra Steria. Une solution qui présente deux caractéristiques différenciantes par rapport aux autres environnements testés par les Douanes : l'allocation d'une configuration GPU et la labellisation SecNumCloud 3.2.

« Les Douanes, c'est une administration avec 18 500 agents qui travaillent sur la régulation des échanges entre les entreprises, mais aussi sur de la protection à travers la lutte contre les grands trafics, comme les stupéfiants notamment, précise Éric Laurent, chef du bureau Soutien SI de la DGDDI, à l'occasion d'Outscale Experiences 2026, à Paris, le 9 juin. Le code des douanes est bien sûr un objet juridique, à la base de notre action sur les contrôles, mais c'est aussi un objet culturel auquel les gens sont très attachés ».

Sécurité, souveraineté, scalabilité

« Nous avions besoin d'un assistant en langage naturel, disponible sur les téléphones, en mobilité, au quotidien, pour répondre à toute une batterie de questions assez légitimes par rapport à l'ancien code et aux transformations de celui-ci, d'une part, dans un mode plutôt déterministe avec des questions précises, et des réponses précises, et d'autre part, un mode avec des questions et des réponses plus libres. » La DGDDI a réalisé un cadrage juridique, technique et métier des solutions proposées. La première exigence étant la sécurité. « Nous manipulons des données sensibles, internes, confidentielles, explique Éric Laurent. La deuxième exigence, c'est la souveraineté. Nous voulons être capables d'opérer une réversibilité rapide, avoir la maîtrise interne de la solution et idéalement, faire appel à des acteurs français ou qui hébergent les données en France ».

L'administration avait aussi besoin de scalabilité et de performance pour un déploiement qui devait se dérouler en quelques mois auprès de 17 800 personnes, et d'évolutivité et d'adaptabilité dans un contexte où l'IA, mais aussi la loi, évoluent beaucoup. « Nous devons être capables de pivoter, de nous adapter. Notre choix s'est donc porté sur une solution technique open source souveraine que nous pouvions contractualiser à travers les marchés publics à notre disposition, notamment l'Ugap Nuage Public ».

PublicitéDes expérimentations ratées, mais utiles

La DGDDI avait déjà réalisé plusieurs expérimentations depuis 2024 qui ne lui ont pas donné satisfaction, car, poursuit le chef du bureau soutien SI, « nos données n'étaient pas toujours bien qualifiées, notre infrastructure n'était pas scalable ou certains modèles d'IA étaient encore insuffisants pour répondre à nos besoins ». Mais ces échecs ou semi-échecs se sont finalement révélés des expériences utiles pour le passage à l'échelle direct et rapide avec Outscale. Autre atout pour ce passage à l'échelle, « le sponsoring appuyé de notre directeur général, persuadé de la valeur ajoutée de l'IA dans nos organisations publiques, commente Éric Laurent. Le fait que nous ayons répondu aux exigences dans le bon ordre : la sécurité, la souveraineté, etc. »

Le chef du bureau soutien SI cite également comme atout dans le passage direct à l'échelle, la décision de partir d'un cas d'usage très simple, celui du chat en langage naturel. Car, derrière le projet proprement dit, se cachent des questions d'homologation, d'accompagnement des utilisateurs, etc. « Beaucoup de choses entourent le projet, rappelle-t-il. Et dans ce contexte, le fait de démarrer petit nous a cependant permis de nous développer très vite ».