ADEME : pré-instruire les demandes d'aides pour libérer les agents instructeurs

Comme des milliers de PME, nous avons un jour candidaté à une aide publique — et nous sommes passés à côté. Non pas parce que le projet était faible, mais parce qu'un critère d'éligibilité nous avait échappé, enfoui dans les conditions du dispositif.

Ce que nous avions vécu côté demandeur, l'ADEME le vit à grande échelle côté instruction. Une part importante des demandes qu'elle reçoit sont inéligibles ou incomplètes, et chacune mobilise le temps d'un agent instructeur. C'est le même problème, vu des deux côtés du guichet.

Chaque demande, même vouée au rejet, suit le même chemin. Un agent l'ouvre, vérifie les critères du dispositif, contrôle les pièces, puis rédige une réponse. Multiplié par le volume de dossiers, ce tri manuel consomme un temps précieux. Ce temps manque aux projets qui méritent un vrai examen, et aux demandeurs qui auraient besoin d'être accompagnés.

Le principe tient en une phrase : structurer les critères du dispositif, puis vérifier chaque demande contre des faits plutôt que contre des déclarations. L'agent contrôle l'éligibilité à partir des données réelles de l'entreprise, notamment son code APE obtenu via l'API SIRENE, plutôt qu'à partir d'un questionnaire déclaratif. Il vérifie ensuite la complétude du dossier, pièce par pièce.

Chaque demande ressort avec un statut explicite. Chaque conclusion reste explicable et traçable : l'instructeur sait pourquoi un dossier est signalé, et peut vérifier chaque étape du raisonnement. La transparence prime sur la boîte noire : un service public doit pouvoir justifier tout rejet, sur la base d'un score explicable.

L'agent prépare chaque dossier : il pré-instruit, et la décision reste entre les mains de l'instructeur. C'est un choix de conception, pas une limite technique. Le bénéfice joue des deux côtés du guichet : les agents reçoivent des dossiers pré-instruits et se concentrent sur les demandes qui méritent leur temps. Les demandeurs, eux, peuvent vérifier leur éligibilité avant de déposer. « Notre but était de créer un agent d'instruction qui accompagne les demandeurs », résumait Christian Tchouaffé dans Le7.info.

Le schéma de l'ADEME se retrouve partout où un back-office instruit des dossiers. Les assurances et les mutuelles traitent des demandes de remboursement, les collectivités attribuent des subventions, les banques étudient des dossiers de crédit. À chaque fois, la même mécanique : des critères connus, des pièces à contrôler. Et des équipes qui consacrent du temps à des dossiers qui auraient dû être écartés plus tôt.

La démarche qui a fonctionné pour l'ADEME est celle que nous appliquons à chaque projet. Nous partons d'un problème concret et construisons un prototype sur vos données réelles, avec des critères de réussite définis ensemble. Nous menons ensuite la solution jusqu'à la production, pour l'opérer au quotidien. Les mêmes garde-fous s'appliquent : des conclusions explicables, une traçabilité complète, et la décision qui reste entre les mains de vos équipes.

Si vos équipes passent du temps à vérifier des dossiers, trier des demandes ou contrôler des pièces, l'IA peut souvent pré-instruire ce travail. Le point de départ reste le même : un échange avec un ingénieur pour cadrer votre besoin. Les premiers résultats arrivent ensuite sur vos données, en quelques semaines.