Priorité au libre, R&D et compétences par l'achat
Sur ce sujet, le corpus fait apparaître un constat partagé : la commande publique
est un levier stratégique sous-exploité pour bâtir la souveraineté numérique. Un
point notable, souligné par la Cour des comptes, désamorce d'emblée l'objection
budgétaire : selon Emmanuel Marcovitch (M. Emmanuel Marcovitch), « aller plus loin ne nécessiterait
probablement pas d'investissements lourds au regard des budgets numériques de l'État
et de ce qui a été investi jusqu'ici dans les enjeux de souveraineté » — la
progression relèverait donc surtout de la volonté et de la gouvernance. Marcovitch
tempère toutefois : il n'y a « pas un modèle unique » entre faire soi-même, faire
faire et acheter, et une internalisation complète des compétences n'est pas réaliste
financièrement ; il plaide pour une doctrine générale de traitement de la souveraineté
plutôt que pour une règle uniforme.
Un clivage structure les positions sur l'orientation à donner à cette commande.
D'un côté, un pôle « logiciel libre et communs ». Lors de la table ronde (Table ronde, ouverte à la presse, sur le logiciel libre),
April et Framasoft demandent d'inscrire dans la loi un principe normatif et
contraignant de priorité au libre, faisant de la solution propriétaire l'exception à
justifier. Étienne Gonnu (April, Table ronde, ouverte à la presse, sur le logiciel libre) propose de « systématiser le recours au
logiciel libre en faisant de l'utilisation des solutions propriétaires une exception »,
reprenant une formule du rapport 2021 du président Latombe. Pierre-Yves Gosset
(Framasoft, Table ronde, ouverte à la presse, sur le logiciel libre) résume la logique par deux slogans : « l'argent public doit produire
du code public » et « l'argent public ne doit payer qu'une seule fois », argument de
mutualisation contre le fait qu'un même logiciel soit payé par des milliers de
communes.
Dans une veine proche, un pôle « communs et ouverture des données » porté par le
CIS/CNRS. Mélanie Dulong de Rosnay (Mme Mélanie Dulong de Rosnay) veut faire de la commande publique un
moteur d'émergence des communs et imposer des clauses d'ouverture des données
collectées par des acteurs privés ; elle cite « LaSuite » et Open Food Maps de la
Dinum comme preuves que l'État produit déjà du libre souverain. Ramya Chandrasekhar
(CIS/CNRS, Mme Mélanie Dulong de Rosnay) juge que « la passation de marchés publics a un rôle crucial à jouer
dans l'émergence d'une demande de biens communs et de logiciels libres » et donne
l'exemple concret de Barcelone, dont le contrat wifi avec Vodafone impose que toutes
les données générées soient reversées à la municipalité comme données publiques.
De l'autre côté, une logique industrielle et R&D. Arthur Mensch (Mistral AI, M. Arthur Mensch)
déplace la priorité : la commande publique doit se concentrer sur « l'IA à forte
valeur ajoutée » et être recyclée en R&D sur le territoire, à l'image des États-Unis
depuis les années 1940. Sa recommandation-clé : « faire en sorte que la demande
publique ruisselle sur toute la chaîne de valeur, en partant de l'endroit où nous
sommes forts (…) c'est-à-dire l'intelligence artificielle » — soit financer le haut
de chaîne à forte marge plutôt que les services situés en aval.
Qui en parle
- Emmanuel Marcovitch (Cour des comptes, M. Emmanuel Marcovitch) — pas de modèle unique ; doctrine
générale de souveraineté ; la progression est une question de volonté, pas de budget.
- Étienne Gonnu (April, Table ronde, ouverte à la presse, sur le logiciel libre) et Pierre-Yves Gosset (Framasoft, Table ronde, ouverte à la presse, sur le logiciel libre) —
priorité normative et contraignante au libre ; « l'argent public doit produire du
code public ».
- Mélanie Dulong de Rosnay (CIS/CNRS, Mme Mélanie Dulong de Rosnay) et **Ramya Chandrasekhar (CIS/CNRS,
Mme Mélanie Dulong de Rosnay)** — commande publique motrice des communs et clauses d'ouverture des données
(exemple de Barcelone ; LaSuite/Open Food Maps de la Dinum).
- Arthur Mensch (Mistral AI, M. Arthur Mensch) — concentrer la commande publique sur l'IA à
forte valeur ajoutée, recyclée en R&D, modèle américain.