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# Décentralisation au Cameroun, Intelligence Artificielle et innovation publique : une lecture à travers les théories néo-institutionnelles

Jean Zoa

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## To cite this version:

Jean Zoa. Décentralisation au Cameroun, Intelligence Artificielle et innovation publique: une lecture à travers les théories néo-institutionnelles. 2025. hal-05419108

HAL Id: hal-05419108

https://inria.hal.science/hal-05419108v1

Preprint submitted on 16 Dec 2025

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# Décentralisation au Cameroun, Intelligence Artificielle et innovation publique : une lecture à travers les théories néo-institutionnelles

## Résumé

La décentralisation au Cameroun vise à rapprocher l'action publique des citoyens et à améliorer l'efficacité des services publics locaux. Toutefois, les collectivités territoriales décentralisées (CTD) demeurent confrontées à des contraintes institutionnelles, organisationnelles et technologiques qui freinent l'innovation publique. Dans ce contexte, l'intelligence artificielle (IA) apparaît comme un levier stratégique de transformation de la gouvernance locale. Cet article propose une analyse articulée entre décentralisation, IA et innovation publique, à la lumière des théories néo-institutionnelles. En mobilisant une méthodologie qualitative fondée sur la Design Science Research (DSR), l'étude met en évidence les mécanismes institutionnels qui conditionnent l'adoption de l'IA et formule des recommandations pour une innovation publique territoriale durable.

**Mots clés** : Décentralisation – Collectivités territoriales décentralisées – Intelligence artificielle – Innovation publique – Théories néo-institutionnelles – Gouvernance locale.

## 1. Introduction

La décentralisation constitue, depuis plusieurs décennies, un pilier majeur des réformes administratives au Cameroun. En effet, en transférant certaines compétences de l'État central vers les CTD, le législateur entend renforcer la gouvernance locale, améliorer la qualité des services publics et promouvoir le développement territorial. Cependant, malgré ce cadre normatif, la mise en œuvre effective de la décentralisation reste marquée par des dysfonctionnements structurels.

Dans ce prolongement, la transformation numérique s'impose progressivement comme une réponse aux limites de l'action publique locale. Plus précisément, l'intelligence artificielle, en tant que technologie de rupture, ouvre de nouvelles perspectives en matière de planification territoriale, de gestion des services municipaux et de participation citoyenne. Néanmoins, son adoption demeure marginale, soulevant ainsi une interrogation centrale : comment les logiques institutionnelles influencent-elles l'intégration de l'IA dans les processus d'innovation publique locale ?

C'est dans cette optique que cet article mobilise les théories néo-institutionnelles afin d'analyser les dynamiques d'adoption de l'IA dans les CTD camerounaises.

## 2. Cadre conceptuel et théorique

### 2.1. La décentralisation au Cameroun : enjeux et limites

D'une part, la décentralisation camerounaise repose sur un cadre juridique relativement avancé, notamment les lois de 2004 et le Code général des collectivités territoriales décentralisées de 2019. D'autre part, son opérationnalisation demeure contrainte par la faiblesse des capacités
institutionnelles, la dépendance financière vis-à-vis de l'État central et une gouvernance encore largement bureaucratique.

Ainsi, bien que les CTD disposent théoriquement d'une autonomie administrative, leur capacité à innover reste limitée. Comme le soulignent Meyer et Rowan (1977), les organisations publiques tendent souvent à adopter des structures formelles davantage pour se conformer aux exigences institutionnelles que pour améliorer leur efficacité réelle.

## 2.2. Intelligence artificielle et innovation publique

L'innovation publique se définit comme l'introduction de nouvelles idées, pratiques ou technologies visant à améliorer l'efficacité, la qualité et l'inclusivité des services publics. À cet égard, l'IA permet non seulement d'automatiser certains processus administratifs, mais également d'améliorer l'aide à la décision publique à travers l'analyse prédictive et le traitement massif des données.

Cependant, conformément à l'analyse de DiMaggio et Powell (1983), l'adoption des innovations technologiques dans les organisations publiques est largement influencée par des logiques d'isomorphisme institutionnel, expliquant la lenteur et l'homogénéité des transformations.

## 2.3. Apports des théories néo-institutionnelles

Les théories néo-institutionnelles postulent que les organisations évoluent sous l'influence de normes, de règles formelles et informelles, ainsi que de pressions coercitives, normatives et mimétiques (DiMaggio & Powell, 1983). Scott (2014) souligne que ces piliers institutionnels façonnent les comportements organisationnels bien au-delà des considérations purement rationnelles.

Dans le cas des CTD camerounaises, l'IA tend à être adoptée lorsqu'elle renforce la légitimité organisationnelle plutôt que la performance immédiate. Cette dynamique confirme l'argument de Suchman (1995) selon lequel la légitimité constitue une ressource essentielle pour la survie des organisations publiques.

<table><caption>Tableau 1 : Lecture néo-institutionnelle de l'adoption de l'IA dans les CTD</caption><thead><tr><td>Type de pression institutionnelle</td><td>Manifestations dans les CTD</td><td>Effets sur l'adoption de l'IA</td></tr></thead><tbody><tr><td>Coercitive</td><td>Cadres juridiques, politiques nationales du numérique</td><td>Adoption prudente et réglementée</td></tr><tr><td>Normative</td><td>Normes administratives, cultures professionnelles</td><td>Résistance au changement</td></tr><tr><td>Mimétique</td><td>Benchmarking international, projets pilotes</td><td>Diffusion progressive de l'IA</td></tr></tbody></table>
# 3. Méthodologie de la recherche

## 3.1. Choix méthodologique

Afin d'analyser un phénomène complexe et encore émergent, cette recherche adopte la méthodologie Design Science Research (DSR) de Nunamaker et al. (1991). Cette approche est particulièrement adaptée aux contextes institutionnels où l'innovation doit composer avec des contraintes organisationnelles fortes.

## 3.2. Démarche méthodologique

La recherche s'articule autour de quatre phases complémentaires. Tout d'abord, la phase de problématisation consiste à identifier les freins institutionnels et organisationnels à l'adoption de l'IA dans les CTD. Ensuite, la phase de modélisation permet de concevoir un cadre stratégique d'adoption de l'IA intégrant les logiques néo-institutionnelles.

Par ailleurs, la phase d'expérimentation repose sur des études de cas exploratoires au sein des trois collectivités pilotes qui sont : La Communauté Urbaine de Yaoundé, la Commune d'arrondissement de Yaoundé 3 et la Commune rurale d Mbankomo. Enfin, la phase d'évaluation vise à apprécier la pertinence, la faisabilité et la légitimité du modèle proposé.

<figure><img src="image_4.png" /><figcaption>Tableau 2 : Phases de la méthodologie DSR appliquées à l'adoption de l'IA</figcaption></figure>

# 4. Résultats et discussion

Les résultats montrent que l'adoption de l'IA dans les CTD camerounaises est principalement conditionnée par des facteurs institutionnels. D'une part, les pressions coercitives, telles que les cadres réglementaires nationaux, orientent fortement les choix technologiques. D'autre part, les pressions normatives liées aux pratiques administratives freinent l'expérimentation.

Ces résultats confirment l'analyse de Scott (2014), selon laquelle les institutions agissent comme des structures de stabilisation qui limitent l'innovation radicale. Toutefois, certaines collectivités développent des stratégies d'innovation mimétique en s'inspirant d'expériences internationales ou de projets pilotes nationaux, illustrant ainsi un processus d'apprentissage institutionnel.
<table><caption>Tableau 3 : Facteurs institutionnels influençant l'innovation publique par l'IA</caption><thead><tr><td>Facteurs</td><td>Description</td><td>Impacts observés</td></tr></thead><tbody><tr><td>Cadre réglementaire</td><td>Lois et politiques publiques</td><td>Adoption prudente</td></tr><tr><td>Capacités organisationnelles</td><td>Compétences et ressources</td><td>Adoption différenciée</td></tr><tr><td>Légitimité institutionnelle</td><td>Acceptabilité sociale et politique</td><td>Pérennisation des projets</td></tr></tbody></table>

## 5. Implications pour la gouvernance locale et l'innovation publique

Dès lors, l'intégration de l'IA dans les CTD ne peut être envisagée indépendamment d'une réforme des cadres institutionnels. Il apparaît nécessaire de renforcer les capacités des acteurs locaux, de promouvoir une gouvernance responsable des données et d'encourager la co-construction des solutions numériques avec les citoyens.

En outre, l'IA peut devenir un catalyseur d'innovation publique à condition qu'elle soit inscrite dans une vision politique claire et soutenue.

## 6. Conclusion

En définitive, cet article montre que la relation entre décentralisation, intelligence artificielle et innovation publique au Cameroun est profondément médiatisée par les institutions. À travers une lecture néo-institutionnelle, il apparaît que l'adoption de l'IA constitue autant un défi technologique qu'un processus de légitimation organisationnelle.

Ainsi, pour réussir la transformation numérique des CTD, il convient d'articuler innovation technologique, réforme institutionnelle et participation citoyenne. Cette approche intégrée ouvre des perspectives prometteuses pour une gouvernance locale intelligente, inclusive et durable. Stratégique entre État, CTD et partenaires technologiques.

## Bibliographie indicative

* DiMaggio, P., & Powell, W. (1983). The Iron Cage Revisited.

* Scott, W.R. (2001). Institutions and Organizations.

* Meyer, J., & Rowan, B. (1977). Institutionalized Organizations.

* Heeks, R. (2018). Information and Communication Technology for Development.

* Kettani, D. (2020). Smart Governance in Developing Countries.

* OECD (2021). AI in the Public Sector.

* Ministère de la Décentralisation et du Développement Local (Cameroun).

* UNDP (2023). AI for Public Administration in Africa.
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