Le Sénégal n’a pas à choisir entre interdire l’IA générative dans ses marchés publics et la laisser s’y installer sans règle. Je défends une troisième voie : l’autoriser, mais exiger la transparence. À ma connaissance, aucun texte sénégalais n’encadre aujourd’hui l’usage de l’IA dans la commande publique. Or, plusieurs pays ont déjà connu les conséquences de ce retard.

Un cadre moderne qui n’a pas prévu l’IA pour l’instant

La commande publique sénégalaise a été rénovée par l’adoption de la loi n° 2022-07 du 19 avril 2022 créant l’Autorité de Régulation de la Commande Publique (ARCOP) [1]. Le décret n° 2022-2295 du 28 décembre 2022 [2] a par ailleurs jeté les bases du nouveau Code des marchés publics. Conséquence, la dématérialisation progresse et l’ARCOP la qualifie elle-même de « révolution nécessaire » [3].

Ces textes supposent qu’un dossier solide demande du temps et de l’expertise. L’IA générative lève cette contrainte pour les candidats comme pour les acheteurs. Côté données, le socle reste la loi n° 2008-12 du 25 janvier 2008 [4]. Or, cette loi ne reflète plus la réalité des évolutions techno-numériques majeures de ces dernières années et les normes étrangères comme le comme le Règlement général sur la protection des données (RGPD), adopté par l’Union européenne (UE) en 2016 ou l’AI Act adopé par l’UE en 2024, ne sont pas transposables telles quelles en Afrique [5] .

En juillet dernier nous écrivions que l’IA est déjà dans nos pratiques et que la vraie question est de savoir comment « garder la main » [6]. Cette problématique se pose avec plus de force encore quand il s’agit de l’argent public.

Ce qui s’est passé ailleurs en Australie, au Canada et aux États-Unis

Australie : des références inventées dans un rapport payé par l’État australien

Le cabinet Deloitte a livré au ministère australien de l’Emploi (DEWR) un rapport au coût estimé e 440 000 dollars australiens, soit environ 290 000 dollars américains selon Fortune. Un chercheur de l’Université de Sydney, Chris Rudge, y a relevé plus d’une douzaine de références inventées attribuées à ses collègues, ainsi qu’une citation d’un jugement de la Cour fédérale comportant un nom de juge mal orthographié. Deloitte a ensuite reconnu l’usage d’un outil IA GPT-4o, sous licence du ministère et hébergé dans son environnement. Conséquence, un remboursement partiel du service facturé a été annoncé.

Trois enseignements se dégagent de cette affaire :

1) L’usage de l’IA n’a été divulgué qu’après la découverte des erreurs ;
2) Ce sont des experts extérieurs qui ont détecté les fautes et non le système contrôle interne ;
3) Un outil hébergé par l’État peut protèger les données mais pas la fiabilité des contenus car ce sont deux risques distincts.

Canada : un plan de santé à 1,6 million de dollars canadiens

À Terre-Neuve-et-Labrador, un rapport de 526 pages contenait au moins quatre citations inexistantes ou fausses et des chercheuses citées ont déclaré que leurs travaux n’existaient pas ou ne portaient pas sur ce sujet. Le coût de la prestation avait été facturé& pour près de 1,6 million de dollars canadiens, et le rapport a été mis en ligne sans mention de l’IA depuis le 22 novembre 2025. La presse a parlé d’erreurs « probablement générées par IA » mais nulle part ne figure dans le rapport la confirmation officielle de l’usage de l’IA.

Que retenir dans cette affaire : des références fausses servant à étayer des choix de dépense publique, et l’absence de règle préalable sur l’utilisation de l’IA dans les livrables ont fait que incident a pu se produire qu’une réaction ne soit notée, faute de l’existence d’un cadre approprié.

États-Unis : quand c’est l’acheteur lui-même qui teste l’IA

Pour un contrat de 449 millions de dollars à White Sands, le soumissionnaire évincé Trax (offre de 420 millions) a dénoncé une « hallucination de l’IA » commise par un outil de l’armée . L’armée affirme que l’outil expérimental, FAST TRACK, n’a pas influencé l’attribution . Un média spécialisé rapporte pourtant que ses résultats ont atteint des évaluateurs et l’agent contractant : les versions sont contradictoires.
Le juge a exigé le versement des analyses de l’IA au dossier , puis rejeté le recours, faute de lien démontré entre les hallucinations alléguées et une erreur d’évaluation . Le contrat n’a donc pas été remis en cause. L’enseignement tient dans la traçabilité : la frontière entre test et décision doit être écrite à l’avance, sinon elle se discute au tribunal. Des juristes appellent à une meilleure divulgation en amont de l’usage de l’IA, de son périmètre et des contrôles humains .

Ce que ces cas révèlent en matière d’utilisation de l’IA

Ces affaires montrent comment le risque d’utilisation problématique de l’IA dans la commande publique se matérialise du fait de sources inventées, d’une découverte tardive des erreurs et d’une évaluation opaque. Cela étant, jusqu’à ce jour, il n’existe aucun cas documenté d’un marché public attribué à un candidat qui aurait généra son dossier avec ou par l’IA et qui se serait révélé incapable de l’exécuter. Toutefois, ce risque reste doit être anticipé et non démontré car il est cohérent avec ce que l’on sait des hallucinations.

Il est connu que les modèles d’’IA sont moins fiables sur ce qu’ils connaissent mal, et le contexte sénégalais (faible numérisation des données, problèmes d’accessibilité et de qualité des données, mise à jour , etc.) et en retour cela implique une vigilance accrue dans l’utilisation de l’IA dans la commande publique.

Une doctrine de transparence en sept points

Comme dans le domaine de l’éducation, le principe est que l’IA doit être certes autorisée mais l’opacité ne doit pas être tolérée. En matière de commande publique, il faut donc exiger une déclaration, dans l’appel d’offres puis dans l’exécution du marché, décrivant :

1. L’objectif du recours à l’IA ;
2. Les solutions utilisées, avec leur version et leur hébergement ;
3. Les tâches confiées à l’IA (recherche, rédaction, traduction, analyse, etc.) ;
4. Les sources de données traitées et leur niveau de confidentialité ;
5. La frontière entre l’IA et l’humain, avec le nom et la fonction du responsable de la validation ;
6. La méthode de vérification des contenus générés, notamment les références et les chiffres.
7. La mention claire et précise que toute fausse déclaration entraîne le rejet de l’offre ou la résiliation du contrat, sachant qu’une déclaration complète ne peut-être pénalisée en soi.

Trois mesures doivent compléter ce dispositif :

1. Evaluer le vérifiable à travers des présentations orales, démonstrations et preuves de concept qui pèsent plus que le poids d’un dossier de soumission.

2. Protéger les données, aucune pièce sensible ne devant être utilisée dans un outil public non ou mal maîtrisé.

3. Former davantage les personnes chargées de dépouiller les appels d’offres à vérifier une référence en quelques minutes et à évaluer le niveau de recours à l’IA par les soumissionnaires.

Il est donc crucial que les acteurs étatiques comme l’ARCOP, les autorités judiciaires et l’Assemble nationale accélèrent la production d’un cadre législatif et réglementaire imposant et encadrant la déclaration de l’usage de l’IA dans les marchés publics et éventuellement de classer les données de la commande publique et de définir les outils autorisés. Le Sénégal se doit de poser ses règles avant d’être confronté à une affaire qui le laisserait totalement désarmé faute de l’existence d’un cadre juridique adéquat.

Boubacar Diallo, consultant en stratégie IA et formateur en IA générative

(Source : 11 octobre 2026)