L’intelligence artificielle pour faire baisser le chômage, cette affirmation peut vous faire bondir. On va étudier comment France travail est plus efficient en multipliant les usages concrets.

L’utilisation de l’intelligence artificielle (IA) par France Travail s’inscrit dans une volonté de transformation profonde de l’opérateur, avec des objectifs structurés autour de l’amélioration du service et de l’optimisation des ressources internes. Le projet est plus fait pour améliorer leur indicateurs que pour aider les chômeurs à connaitre leurs droits.

Principaux objectifs stratégiques

L’amélioration du service rendu aux usagers : L’objectif constant est de renforcer l’accompagnement des demandeurs d’emploi et des entreprises. Cela inclut une personnalisation accrue des services et une meilleure efficacité de l’appariement entre l’offre et la demande d’emploi.

Avec le programme Data IA lancé en 2024, l’opérateur ambitionne d’utiliser l’IA générative pour « bousculer » les méthodes de travail quotidiennes des conseillers. L’IA est vue comme un levier pour revisiter les actes métiers et soutenir la transformation globale de l’organisme.

En automatisant les tâches à faible valeur ajoutée, l’IA doit permettre aux conseillers de se recentrer sur des activités plus qualitatives et sur le contact humain. L’un des indicateurs d’impact est d’augmenter de 20 % le soutien aux usagers qui en ont le plus besoin.

L’IA doit aider France Travail à absorber les charges supplémentaires liées à la loi pour le plein emploi de 2023, notamment l’inscription généralisée de tous les chercheurs d’emploi et la création de services communs pour le « Réseau pour l’emploi ».

Gains d’efficience attendus

France travail a décidé de recourir massivement à l’intelligence artificielle, se traduisant par des économies financières et des gains de temps de travail :

L’intelligence artificielle vise à supprimer les tâches fastidieuses comme la saisie manuelle de données (grâce à l’analyse automatique de CV) ou le tri de documents. Par exemple, l’outil ChatFT est estimé réduire de 30 % le temps passé sur la production écrite (courriels, synthèses).

Économies financières : Entre 2017 et 2025, les économies induites par l’IA sont estimées à environ 120 millions d’euros, dépassant légèrement le budget de 108 millions d’euros consacré au développement de ces outils sur la même période.

L’intelligence artificielle transforme (déjà) votre recherche d’emploi

Le changement de nom de Pôle emploi à France Travail en janvier 2024 n’a pas été qu’un simple changement d’enseigne. C’est aussi l’aboutissement d’une mue technologique amorcée dès 2015.

Derrière les conseillers, l’algorithme a pris ses quartiers. Aujourd’hui, en ce début d’année 2026, l’intelligence artificielle n’est plus une promesse de science-fiction, mais le moteur discret du service public de l’emploi français

Pourtant, une question fondamentale subsiste : dans cette course à l’efficience, l’algorithme est-il en train de supplanter l’humain ou de l’augmenter ? ChatFT, véritable majordome numérique des conseillers redéfinit les règles du jeu pour des millions de Français.

L’IA est déjà partout : 27 outils à grande échelle

Contrairement aux idées reçues, l’IA chez France Travail ne se résume pas à un simple chatbot de bienvenue. En avril 2025, l’opérateur comptait déjà 27 cas d’usage déployés et exploités à grande échelle. Cette infrastructure agit comme un filtre invisible, essentiel à la fluidité d’un marché du travail saturé.

• L’analyse automatisée des CV : Un gain de temps spectaculaire. Là où un usager passait 45 minutes à remplir son profil de compétences, l’IA extrait désormais l’essentiel en seulement 15 minutes.
• La traque de l’illégalité via “Lego” : Contrairement aux outils d’analyse de CV, l’outil “Lego” est spécifiquement dédié à l’identification des offres d’emploi illégales ou frauduleuses avant leur publication. Un rempart crucial pour la sécurité des demandeurs d’emploi.
• L’orientation prédictive : Des solutions comme “La bonne boîte” utilisent le machine learning pour débusquer le “marché caché”, identifiant les entreprises à fort potentiel d’embauche avant même qu’elles n’émettent une offre.

L’opérateur France Travail recourt à l’intelligence artificielle (IA) depuis 2015 pour améliorer le service rendu aux usagers et renforcer son efficience en permettant aux conseillers de se consacrer à des tâches plus qualitatives.

Le paradoxe du bénéficiaire : Les agents d’abord, les usagers ensuite

Le chiffre est frappant : 80,5 % des cas d’usage de l’IA sont destinés aux conseillers, et non directement aux demandeurs d’emploi. Ce choix stratégique répond à une réalité opérationnelle brutale : la saturation numérique. Entre 2017 et 2024, alors que les visites physiques en agence chutaient de 42 %, le volume de courriels a bondi de 72 %, passant de 19,5 à 34,3 millions mail par an..

Pour ne pas sombrer sous cette marée de mails, France Travail a fait de l’IA le “majordome” de ses agents. ChatFT, l’agent conversationnel interne, est aujourd’hui utilisé par 56 % des agents, traitant notamment la rédaction de 51 % des brouillons de courriels.

Les gains d’efficience projetés à l’horizon 2027 sont massifs et précis :

• 226 ETP (Équivalents Temps Plein) économisés grâce à l’aide rédactionnelle via ChatFT.
• 241 ETP libérés par l’outil NEO (préparation des entretiens).
• 157 ETP générés par la composante IA de Panoptes (reconnaissance automatique de documents), auxquels s’ajoutent 143 ETP pour son volet Data.

Un investissement rentable, mais un apprentissage par l’échec

L’IA représente un levier financier majeur. Entre 2017 et 2024, France Travail a investi 93 millions d’euros dans ces technologies, avec un budget complémentaire de 15 millions d’euros pour 2025. Le retour sur investissement semble au rendez-vous, avec 120 millions d’euros d’économies induites.

Cependant, l’analyse d’expert révèle une réalité moins linéaire que les communiqués officiels. Le déploiement de l’IA est aussi une histoire d’essais et d’erreurs : 17 cas d’usage ont été purement et simplement abandonnés (comme l’outil de prédiction de pourvoi d’offre à 30 jours, jugé peu utile). Par ailleurs, ces économies ne riment pas avec suppressions de postes, mais avec des « redéploiements intra-postes » : le temps libéré est théoriquement réalloué à l’accompagnement des publics les plus fragiles.

Zones d’ombre : Un retard critique sur la protection des données

C’est ici que le bât blesse. Il est impératif de souligner un échec légal et éthique majeur : une « quasi-absence » d’analyses d’impact relative à la protection des données.

Alors que France Travail traite des données massives et parfois sensibles, le retard dans la sécurisation juridique est préoccupant. L’opérateur n’apparaît pas non plus prêt pour le Règlement Européen sur l’IA (RIA). Comment garantir l’absence de biais algorithmiques ou de discriminations dans un service public si les outils de contrôle de conformité ne sont pas activés dès la conception ? La confiance des usagers repose sur cette transparence, encore trop lacunaire aujourd’hui.

L’intelligence artificielle émotionnelle : La frontière franchie en PACA ?

Une expérience controversée est menée en région PACA : l’utilisation d’outils de « reconnaissance des émotions ». Ces technologies visent à déduire l’état émotionnel d’une personne via des données vocales ou biométriques.

Il est crucial de rappeler que le nouveau Règlement Européen sur l’IA (RIA/AI Act) interdit formellement ces pratiques sur le lieu de travail et dans le cadre du recrutement. Cette dérive marque la frontière poreuse entre l’assistance numérique et la surveillance algorithmique. Pour un service public, franchir ce pas risque de rompre définitivement le contrat de confiance avec les citoyens.

Clairement cette expérience va trop loin.

Les principaux cas d’usage de l’intelligence artificielle déployés

En avril 2025, 27 de ces cas sont déployés à grande échelle, tandis que 16 sont en test et 17 ont été abandonnés.

Services destinés aux agents et conseillers (80,5 % des cas)

L’IA est prioritairement utilisée pour libérer du temps aux conseillers en automatisant les tâches répétitives.

• ChatFT et ses variantes (« FT’s ») : Basé sur l’IA générative, cet agent conversationnel sécurisé aide les agents dans la rédaction de courriels, la synthèse de documents et la recherche d’idées. Des variantes comme Chatdoc (traitement de documents) ou Néo (recherche d’informations dans le dossier du demandeur d’emploi) y sont adossées.
• LEGO : Cet outil de détection automatique identifie les offres d’emploi illégales (critères discriminatoires sur l’âge, la santé, etc.) avant leur publication.
• CVM (Contact via Mail) : Il facilite le traitement des flux massifs de courriels en identifiant automatiquement l’émetteur et en catégorisant les demandes par thématique pour les orienter vers le bon conseiller.
• MatchFT : Actuellement en cours de déploiement, il utilise l’IA générative pour préqualifier des candidats par SMS (vérification de la disponibilité, mobilité, intérêt) avant une mise en relation par le conseiller.

Services destinés aux demandeurs d’emploi

L’objectif est d’améliorer l’autonomie et l’efficacité de la recherche d’emploi.

• Analyse automatique de CV (CV Discovery) : Ce service extrait les données d’un CV téléchargé pour pré-remplir automatiquement le profil de compétences de l’usager, ce qui réduit le temps de saisie de 45 à 15 minutes.
• La bonne boîte / La bonne alternance : Ces outils utilisent l’IA prédictive pour identifier les entreprises ayant un fort potentiel d’embauche spontanée, même en l’absence d’offres publiées.
• Vadore : Expérimenté en région Auvergne-Rhône-Alpes, il propose un appariement prédictif basé sur la probabilité d’embauche réelle plutôt que sur de simples critères de proximité.

Cas d’usage abandonnés ou en échec

Certains outils n’ont pas atteint les résultats escomptés ou présentaient des limites éthiques.

• Bob emploi : Une plateforme de recommandations personnalisées dont le partenariat a pris fin en 2024 après une évaluation montrant des effets limités sur le retour à l’emploi.
• Indice d’employabilité (Score de retour à l’emploi) : Projet abandonné après un avis défavorable du comité éthique, qui y voyait un risque de stigmatisation et un manque de transparence.
• Reconnaissance des émotions : Des expérimentations locales visant à analyser les expressions faciales lors d’entretiens simulés ont été stoppées car elles sont désormais interdites par le règlement européen sur l’IA (RIA) sur le lieu de travail.

Demain, une IA pour vos droits ?

L’avenir de l’Intelligence artificielle chez France Travail se joue désormais avec le programme « Data IA » lancé en 2024. Le défi est de taille : passer d’une IA “outil pour agents” à une IA “service pour usagers”.

Le paradoxe le plus frappant reste le suivant : alors que 55 % des 13,5 millions d’appels reçus concernent l’indemnisation, il n’existe toujours pas d’outil IA performant pour informer les demandeurs d’emploi sur leurs droits à l’allocation.

En conclusion, si France Travail a réussi sa mutation technique, sa réussite humaine reste en suspens. L’IA peut traiter un CV en 15 minutes, mais pourra-t-elle jamais remplacer l’empathie d’un conseiller face à un usager en pleine rupture de vie ? La technologie libère du temps, mais c’est à l’humain qu’il appartient de lui donner un sens.

Par Régis BAUDOUIN

Source : rapport cour des comptes, France travail et intelligence artificielle