Constat des hausses
Depuis l’introduction de ChatGPT, les services publics enregistrent une hausse spectaculaire des dossiers soumis. Au Royaume-Uni, les plaintes adressées au médiateur du logement sont passées de 2 600 en 2022 à plus de 7 000 l’année dernière, soit un doublement. Aux États-Unis, le Consumer Financial Protection Bureau a vu son volume de plaintes quintupler sur la même période. Des augmentations similaires sont observées au Brésil (requêtes judiciaires) et en Allemagne (pétitions parlementaires). Ces chiffres proviennent d’une étude de Chris Schmitz qui recense 84 cas dans 11 juridictions.
Mécanismes de l’agentic flooding
Schmitz décrit le phénomène comme une « agentic flooding », c’est‑à‑dire l’utilisation massive d’assistants IA pour interagir avec des portails en ligne. Auparavant, la soumission d’un formulaire nécessitait un assemblage manuel du contexte et un prompt précis vers ChatGPT 3.5. Aujourd’hui, l’utilisateur peut simplement photographier un document et le soumettre à Claude ou à un autre LLM, qui génère une réponse prête à l’envoi. Cette réduction du coût cognitif et temporel explique la courbe d’adoption : les volumes restaient stables avant 2022, puis ont accéléré avec la diffusion des modèles de grande taille.
Implications pour les services publics
Le principal impact réside dans la charge opérationnelle. Les services doivent traiter cinq fois plus de dossiers sans augmentation budgétaire, reproduisant le phénomène observé dans les programmes de bug‑bounty où les rapports générés par IA, bien que de faible valeur sécuritaire, mobilisent des équipes de tri. Toutefois, contrairement à ces rapports, la plupart des nouvelles soumissions aux services publics proviennent de demandeurs réels avec des droits légitimes. L’IA diminue ainsi la « burden administrative », concept qui désigne les obstacles procéduraux décourageant les requêtes. En facilitant la rédaction, l’IA pourrait élargir l’accès aux prestations, mais elle impose aussi la nécessité de revoir les processus de validation et de filtrage.
Perspectives et limites
Les données de Schmitz indiquent que la croissance n’a pas encore atteint de plateau, suggérant une poursuite du phénomène pendant plusieurs années. Néanmoins, l’étude ne prouve pas de causalité directe entre l’IA et chaque hausse ; elle se base sur des corrélations temporelles et sur un échantillon limité à 84 cas. Les décideurs devront donc concevoir des mécanismes de gestion du volume (automatisation du tri, vérification probabiliste) tout en garantissant l’intégrité des droits des usagers. L’avenir du « flooding » dépendra de l’équilibre entre l’efficacité apportée par les agents IA et les capacités d’adaptation des institutions publiques.
