Alors que les grandes organisations évaluent l'intégration de l'intelligence artificielle (IA) dans leurs flux de travail, le gouvernement fédéral américain fait face à des contradictions marquées. Bien que l'adoption de l'IA soit une priorité affirmée par les administrations Biden et Trump depuis plus d'une décennie, son déploiement reste inégal et freiné par des lacunes structurelles. Une étude récente de l'institut Brookings, menée par la chercheuse Valerie Wirtschafter, révèle que malgré une accélération des efforts sur les trois dernières années, l'usage de l'IA demeure concentré au sein d'une poignée d'agences géantes. Les données couvrant la période 2023 à 2025 montrent une progression notable du nombre d'agences impliquées. En 2023, seulement 21 agences, principalement de grande taille, utilisaient l'IA. L'année suivante, ce chiffre a bondi à 41 agences, incluant désormais des entités de taille moyenne et petite. En 2025, ces 41 agences ont documenté plus de 3 600 projets distincts utilisant l'IA, soit une augmentation de 69 % par rapport à l'année précédente et cinq fois le nombre enregistré en 2023. Les applications varient de l'automatisation des tâches de bureau à des missions critiques comme la livraison de prestations sociales, les services de santé et la sécurité publique. Cependant, d'importantes disparités persistent. Cinquante pour cent de l'usage total de l'IA est assuré par seulement cinq agences. En 2025, les grandes agences, employant plus de 15 000 personnes, représentent plus des trois quarts de l'ensemble des initiatives. Cette concentration suggère que si les petites structures commencent à expérimenter, ce sont les grandes qui déploient les ressources à grande échelle. De plus, les spécialistes de l'IA ne constituent toujours qu'une fraction infime de la main-d'œuvre technologique fédérale. Les freins à cette adoption sont multiples. Le gouvernement fait face à des difficultés chroniques de recrutement, notamment des délais d'embauche trop longs et un manque de perspectives d'avancement pour les techniciens. La situation s'est aggravée sous la seconde administration Trump, qui a procédé à des licenciements massifs d'environ 300 000 fonctionnaires. Ces réductions de personnel ont entraîné une chute du nombre d'offres d'emploi axées sur l'IA et ont probablement conduit au départ d'experts essentiels, certains étant encore en période d'essai. La culture organisationnelle représente un autre obstacle majeur. Un conservatisme risk-averse dissuade l'expérimentation, tandis que le manque de transparence des algorithmes, souvent qualifiés de « boîtes noires », érode la confiance nécessaire à leur déploiement, surtout dans des domaines sensibles. La politisation des modèles de langage, comme Grok ou Claude, ajoute une couche de complexité, créant des incertitudes sur la sécurité et l'impartialité des outils utilisés. Enfin, des infrastructures vieillissantes et des défis de financement entravent également la modernisation. Face à ces défis, l'auteure du rapport recommande des réformes urgentes pour accélérer l'intégration de l'IA. L'objectif est de transformer les capacités technologiques du gouvernement pour améliorer l'efficacité des services, renforcer l'analyse fondée sur les données et assurer la compétitivité nationale, tout en gérant les risques associés à ces nouvelles technologies.