Côte d’Ivoire : les députés se forment à l’IA. Qui écrira les lois de demain ?

Par Amina ELTMALI — MIND AI MEDIA

2 octobre 2026 · Analyse et prospective

Avant d’être votée, une loi commence par une question : quel problème faut-il résoudre, et au bénéfice de qui ? L’intelligence artificielle pourrait bientôt intervenir à presque toutes les étapes qui suivent — réunir les documents, comparer les solutions, préparer une rédaction, éprouver ses conséquences. Elle ne pourra pourtant pas répondre seule à cette première question, qui demeure politique.

Le 1er octobre 2026, à l’ouverture de la deuxième session ordinaire, Patrick Achi, président de l’Assemblée nationale de Côte d’Ivoire, a annoncé un premier cycle de formation des parlementaires à l’IA, prévu à partir du 12 octobre avec le ministère de la Transition numérique et de l’Innovation technologique. L’Assemblée précise que cette démarche doit permettre aux élus de comprendre les usages et les enjeux de ces technologies. Elle accompagne une modernisation des équipements et de la connectivité de l’institution.

Dans son discours, Patrick Achi cite plusieurs applications : analyser les textes, comparer des données budgétaires ou préparer des auditions. Il pose une limite explicite : « L’intelligence artificielle peut assister le jugement humain ; elle ne saurait s’y substituer. » L’annonce porte donc sur une formation et des usages d’appui. Elle ne confirme ni le déploiement d’un système de rédaction législative ni l’adoption de lois produites par IA.

Une évolution déjà amorcée

Le sujet n’est pas entièrement nouveau dans le travail parlementaire ivoirien. En mai 2025, l’UNICEF avait annoncé un atelier à l’Assemblée nationale consacré à l’IA et à l’évaluation des politiques publiques centrées sur les enfants et les jeunes, avec la Banque africaine de développement. La formation annoncée pour octobre s’inscrit ainsi dans un contexte d’intérêt institutionnel déjà documenté, sans que les sources établissent une continuité opérationnelle précise entre ces initiatives.

Le changement à observer sera moins la présence d’un logiciel sur une tablette que la manière dont les élus s’en serviront pour questionner un texte. Une synthèse rapide peut libérer du temps pour une audition. Elle peut aussi faire disparaître un désaccord important. L’enjeu est de gagner en capacité d’examen sans perdre la possibilité de revenir aux pièces originales.

Projection : une proposition de loi accompagnée de plusieurs scénarios

Les développements qui suivent sont une projection éditoriale à l’horizon 2027-2030, et non le calendrier annoncé par l’Assemblée nationale. Ils supposent des outils fiables, des données accessibles et des équipes formées.

Imaginons un député souhaitant faciliter l’accès des petites entreprises à certaines démarches administratives. Avec ses collaborateurs, il pourrait demander à un assistant documentaire de rassembler les textes applicables, de repérer les obligations qui se recoupent et de présenter plusieurs options. Chaque réponse devrait renvoyer au document officiel et à sa date, afin que le service juridique puisse la contrôler.

La proposition ne serait plus seulement accompagnée d’un argumentaire général. Son dossier pourrait comparer trois versions : simplifier une formalité, modifier un seuil ou prévoir un accompagnement particulier. Pour chacune apparaîtraient les personnes concernées, les moyens nécessaires et les difficultés prévisibles. Le choix entre ces options resterait celui des élus : une machine ne décide pas du niveau de protection ou de solidarité qu’une société souhaite garantir.

Le vocabulaire compte également. Selon la procédure publiée par l’Assemblée, une proposition de loi émane d’un député ou d’un groupe de députés, tandis qu’un projet de loi est introduit par le président de la République. Les députés peuvent aussi proposer des amendements. L’aide à la rédaction ne changerait donc pas, à elle seule, l’origine institutionnelle des textes ni les étapes de leur examen.

Des lois mieux éprouvées avant le vote ?

Dans ce scénario, l’IA pourrait aider à organiser une étude d’impact : quelles catégories de population seraient concernées ? Quel coût administratif faudrait-il examiner ? Quelles informations manquent pour apprécier les effets d’une mesure ? Pour une réforme touchant l’agriculture, l’analyse pourrait distinguer les situations de petits producteurs et d’exploitations plus importantes, à condition de disposer de données suffisamment précises.

Mais un texte généré ne constitue pas une simulation économique. Estimer un effet exigerait une méthode explicite, des données vérifiées et une expertise humaine. Un résultat chiffré devrait être présenté avec ses hypothèses et ses marges d’incertitude. Une prévision très précise en apparence pourrait autrement donner une fausse autorité à une décision contestable.

Le progrès serait de rendre les arbitrages plus visibles. Si une mesure réduit un coût pour certains acteurs mais en crée un pour d’autres, le dossier devrait le montrer. Il ne reviendrait pas au logiciel de transformer cette répartition en verdict sur ce qui serait juste.

Écrire plus vite, vérifier plus profondément

Un autre usage plausible concernerait les amendements. Des outils pourraient signaler une définition employée de deux façons, un renvoi à un article modifié ou une différence entre plusieurs versions d’un texte. Ils pourraient également proposer une rédaction plus claire, que les juristes et les parlementaires reprendraient avant tout dépôt.

L’utilité dépendrait ici de la qualité du corpus juridique et de sa mise à jour. Une référence inventée ou un texte abrogé présenté comme applicable suffirait à fragiliser l’analyse. La trace des documents consultés, des corrections et des validations deviendrait donc aussi importante que le brouillon final.

Les citoyens pourraient, eux aussi, bénéficier de cette évolution : une explication en français courant, des versions audio ou des traductions relues pourraient rendre un texte plus accessible. Ces supports devraient conserver un lien évident avec la version officielle. Une explication simplifiée ne devrait jamais modifier silencieusement la portée d’une obligation.

Les nouveaux sujets que les députés pourraient porter

L’expérience des outils pourrait également nourrir le contenu même du débat législatif. Des parlementaires pourraient vouloir préciser la transparence des décisions administratives automatisées, les possibilités de réexamen humain ou les conditions d’utilisation de données sensibles. Ils pourraient aussi examiner les responsabilités liées aux contenus synthétiques, à l’imitation des voix et aux nouveaux usages de l’IA dans le travail.

Il s’agit de pistes de débat, sans présumer de propositions ivoiriennes déjà déposées ni de l’absence de protections existantes. Avant d’envisager une nouvelle loi, il faudrait examiner le droit en vigueur, son application et les éventuelles lacunes. Former les élus pourrait précisément les aider à distinguer un besoin de réglementation supplémentaire d’un besoin de mieux appliquer les règles existantes.

Une autre possibilité serait d’accompagner certaines réformes d’objectifs observables et d’un rendez-vous d’évaluation. Les outils aideraient alors à rapprocher les engagements initiaux des résultats disponibles. Une révision éventuelle resterait soumise aux procédures et aux choix des institutions compétentes ; elle ne serait pas déclenchée automatiquement par un indicateur.

Le risque d’un Parlement qui se ressemble trop

Un même outil utilisé partout pourrait produire des raisonnements et des formulations très proches. Des réalités mal documentées — territoires peu couverts par les statistiques, activité informelle, situations minoritaires — risqueraient alors de rester hors du champ de l’analyse. La consultation des populations, les déplacements et les auditions conserveraient toute leur importance.

L’égalité d’accès compterait aussi. Si certains élus disposent d’outils performants et d’équipes capables de les vérifier, tandis que d’autres n’ont que des réponses sommaires, la technologie pourrait creuser les écarts de capacité parlementaire. Une formation utile devrait donc s’accompagner de moyens partagés et d’un apprentissage de la vérification.

Enfin, la confidentialité des documents et la maîtrise des prestataires deviendraient des sujets institutionnels. Avant de transmettre des dossiers à un service, l’Assemblée devrait pouvoir déterminer où ils sont traités, qui peut y accéder et quelles conditions encadrent leur utilisation. Ce sont des exigences proposées dans cette analyse, et non des garanties déjà établies pour le programme annoncé.

La loi de demain restera un choix collectif

Le scénario le plus souhaitable serait celui de textes plus clairs, accompagnés de preuves discutables au sens premier du terme : des éléments que chacun peut examiner, contester et corriger. Le scénario moins favorable serait celui d’une production accélérée, abondante, convaincante en surface, mais insuffisamment confrontée aux réalités du pays.

La formation du 12 octobre sera une étape à suivre. Son importance se mesurera dans les usages et les méthodes qu’elle permettra de construire. Les lois de demain pourront être préparées avec l’IA. Leur légitimité dépendra toujours de la capacité des représentants à écouter, à délibérer et à répondre de leurs décisions.

Sources et méthode

Assemblée nationale — À l’ouverture de sa deuxième session, l’Assemblée nationale accélère sa transformation, 1er octobre 2026 : annonce de la formation et modernisation.

Assemblée nationale — Discours d’ouverture de la deuxième session ordinaire, 1er octobre 2026 : usages évoqués et citation de Patrick Achi. La formulation du visuel sur le contrôle humain est une reformulation ; la citation exacte figure dans le corps de l’article.

UNICEF Côte d’Ivoire — Atelier sur l’IA et l’évaluation des politiques publiques, 19 mai 2025.

Assemblée nationale — Procédure législative, articles 53 et suivants, distinction entre projets, propositions et amendements.

Sources consultées le 2 octobre 2026. Aucun entretien ni observation de la future formation n’a été réalisé. Les scénarios 2027-2030 constituent une analyse prospective de MIND AI MEDIA.