En 2024, 1,8 million de personnes ont sollicité une Maison départementale des personnes handicapées (MDPH). Le délai moyen de traitement s’élevait à 4,8 mois, selon les chiffres de la Caisse nationale de solidarité pour l’autonomie (CNSA). Face à ces temps d’attente, la CNSA a lancé, fin 2025, une expérimentation d’Intelligence artificielleEnsemble de techniques permettant à des machines d'accomplir des tâches nécessitant habituellement certaines capacités humaines, comme la reconnaissance, la prédiction ou la prise de décision. destinée à automatiser les premières étapes de l’instruction des dossiers papier.

Un test cadré, mais limité aux dossiers clos

Le protocole, publié dans le cadre d’un appel à manifestation d’intérêt (AMI) du 4 novembre 2025, définit clairement le périmètre de l’expérimentation. L’IA ne travaille que sur des scans de dossiers papier, sans écrire aucune donnée dans le système d’information hospitalier (SIH) des MDPH. Les dossiers utilisés comme DatasetEnsemble de données organisé pour entraîner, valider, tester ou évaluer un modèle d'intelligence artificielle. proviennent exclusivement de personnes décédées, donc hors du champ d’application du RGPD, et datent de deux à cinq ans avant le lancement.

Cette restriction permet de mesurer la capacité de l’outil à découper un document unique en plusieurs pièces, à identifier chaque pièce (formulaire CERFA n° 1569201, certificat médical CERFA n° 1569501, pièce d’identité, justificatif de domicile, attestation de jugement de protection juridique le cas échéant) et à vérifier la conformité de forme : signature, date, validité du certificat médical, etc.

Deux cas d’usage : gestion documentaire et chatbot juridique

Gestion documentaire

L’outil doit d’abord extraire les cinq pièces attendues, les nommer et les classer. Ensuite, il contrôle la recevabilité : le formulaire doit être daté et signé, le certificat médical signé par le médecin et datant de moins d’un an, la pièce d’identité en cours de validité. Enfin, l’IA récupère les coordonnées du demandeur, la date de dépôt et la nature de la demande.

Une fonctionnalité optionnelle prévoit la production d’une note de risque de fraude pour chaque document, avec des alertes. Le protocole ne précise ni qui recevra ces alertes, ni les garanties associées.

Chatbot juridique

Le deuxième cas d’usage repose sur un chatbot génératif destiné aux évaluateurs humains. Il doit répondre aux questions des professionnels en citant précisément les sources documentaires. Le cadre insiste sur le fait que le bot ne remplace pas l’expertise humaine, mais le complète.

Qui peut participer et à quel coût ?

Le programme prévoit un maximum de dix MDPH : six pour la gestion documentaire et quatre pour le chatbot. Le communiqué de la CNSA mentionne toutefois onze MDPH, sans explication publique. Chaque site dispose d’une enveloppe budgétaire maximale de 250 000 €, sans éditeur imposé. Les candidats proposent un à trois systèmes par cas d’usage, provenant du marché ou développés en interne, et sont sélectionnés par un jury de la CNSA. Les solutions retenues doivent être hébergées en France ou en Europe, excluant les fournisseurs soumis au Cloud Act ou au Patriot Act américains.

Un calendrier respecté, mais des résultats en suspens

Les tests devaient se dérouler d’avril à juin 2026, avec remise des rapports au plus tard le 30 septembre 2026. Selon le communiqué du 15 octobre 2026, les résultats étaient « attendus mi‑octobre », mais le site cnsa.fr ne les publie toujours pas, ni la méthode d’évaluation. La CNSA indique qu’elle entre dans la dernière phase de sa feuille de route IA 2025‑2026, avec 29 actions déployées sur 36.

Les enjeux de la généralisation

Le préambule du protocole indique qu’en cas de résultats concluants, la solution sera généralisée sur tout le territoire, sans préciser de calendrier ni de critères de succès. Le cahier de test et les indicateurs de performance ne sont pas rendus publics, et aucun seuil d’erreur acceptable n’est défini.

Parmi les points en suspens, on retrouve :

  • le taux d’erreur par type de pièce, notamment les dossiers déclarés incomplets à tort ;
  • l’écriture des propositions de l’IA dans le SIH et la journalisation de ces actions ;
  • la procédure de correction lorsqu’un demandeur conteste une pièce jugée manquante ou invalide ;
  • l’information des demandeurs et la réalisation d’une analyse d’impact sur la protection des données ;
  • le mode d’activation, le destinataire et les suites de la note de fraude.

Conformité au RGPD et à l’AI Act

Le protocole ne comporte pas d’analyse d’impact relative à la protection des données, pourtant obligatoire pour tout traitement à grande échelle de données de santé (article 35 du RGPD). Cette omission se justifie par l’usage de dossiers de personnes décédées, mais elle devra être comblée dès que l’outil sera déployé sur des demandes actives.

Sur le plan réglementaire européen, l’AI Act classe les systèmes destinés aux autorités publiques pour l’évaluation de droits sociaux parmi les « hauts risques » (annexe III). Découper, nommer et classer des pièces correspond à une tâche procédurale étroite, qui bénéficie d’une exemption conditionnelle (article 6 §3). Cependant, deux éléments fragilisent cette sortie :

  • la production d’une note de risque de fraude constitue un profilage de personnes physiques, gardant le système dans la catégorie haut risque ;
  • un refus de recevabilité peut retarder l’ouverture d’un droit, soulevant la question de la qualification de la tâche.

L’AI Act impose aux systèmes à haut risque d’être conformes d’ici le 2 décembre 2027, avec une mise en conformité obligatoire avant le 2 août 2030 pour les autorités publiques. Une analyse d’impact sur les droits fondamentaux (article 27) sera donc indispensable avant toute généralisation.

Un aperçu des solutions déjà commercialisées

En mai 2025, la société Provence.ai revendiquait le déploiement de son outil de vérification de dossiers MDPH, incluant la détection de fraude, dans plus de quinze départements. Ces solutions, bien que déjà opérationnelles, devront se conformer aux exigences de l’AI Act si elles sont utilisées à grande échelle.

Perspectives pour les usagers et les départements

Si l’expérimentation confirme une réduction significative des temps de traitement, les demandeurs pourraient voir leurs dossiers traités en quelques semaines au lieu de plusieurs mois. Cependant, la dépendance à une IA pour la validation de pièces essentielles impose une vigilance accrue : une erreur d’interprétation pourrait entraîner le rejet d’un droit, même si le processus humain de contrôle reste prévu.

En attendant la publication des résultats, les MDPH et les départements devront préparer les cadres contractuels, les seuils de performance et les garanties de protection des données afin de répondre aux exigences du RGPD et de l’AI Act. Le débat autour de la note de fraude, notamment son impact sur les droits des personnes handicapées, devrait également être clarifié avant tout déploiement à grande échelle.

L’enjeu principal reste donc de concilier gain d’efficacité administrative et respect des droits fondamentaux, un équilibre qui déterminera l’avenir de l’IA dans les services publics d’accompagnement.