Les agents IA inondent les services gouvernementaux de demandes plus longues et plus fréquentes

Une étude documentant 84 cas d'« inondation agentic » à travers 11 juridictions relie la hausse au texte généré par IA à bas coût.

87% des hausses remontent à une seule capacité

Les plaintes adressées à l'ombudsman du logement au Royaume-Uni ont plus que doublé après l'arrivée de ChatGPT, passant de 2 600 en 2022 à un peu plus de 7 000 en 2025.

Le Consumer Financial Protection Bureau (CFPB) des États-Unis, qui gère les plaintes concernant les banques et les prêteurs, a eu cinq fois plus de plaintes sur la même période.

Les pétitions adressées à la justice brésilienne et au parlement allemand ont monté de manière similaire.

Le article, co-écrit par Chris Schmitz avec Lewis Hammond de la Cooperative AI Foundation et Alan Chan de GovAI, sera présenté le mois prochain à la Conférence AAAI sur l'IA, l'Éthique et la Société, du 12 au 14 octobre.

De plus, le nombre de dépôts individuels augmente rapidement, et c'est ce que les chercheurs soulignent le plus.

L'inondation quantitative, plus de demandes, et l'inondation qualitative, une seule demande devenant plus longue et plus complexe, ne sont pas mutuellement exclusives. Sur les 84 cas, 50 montrent une inondation quantitative, 76 montrent une inondation qualitative, et 42 montrent les deux.

Un dépôt déposé dans un tribunal social allemand a dépassé 4 000 pages.

Normalement, les soumissions quotidiennes sont plafonnées pour contrer l'inondation. Cela n'aide pas quand une personne présente un seul document énorme.

La même capacité explique 87 % des hausses dans l'échantillon. Les modèles de langage peuvent produire du texte à bas coût et à grande échelle.

Il n'y a pas encore d'agents qui se rendent seuls sur les sites web des agences.

14 des 84 cas ont entraîné des frais ou des blocages IP

Les chercheurs ont commencé avec 2 288 services gouvernementaux dans douze pays mais n'ont conservé que 84 qui ont passé trois tests simultanément.

Un cas nécessitait une manière plausible pour l'IA d'avoir réduit le coût de la demande, des preuves que la demande avait effectivement changé, et une déclaration explicite de responsables ou d'un tiers crédible que l'IA avait été la cause.

Les services judiciaires et juridiques ont couronné la liste avec 19, suivis par les plaintes réglementaires à 10 et les prestations sociales et de sécurité sociale à 9. Dans 58 des 84 cas, un responsable gouvernemental a directement pointé du doigt l'IA.

Sur la base d'une matrice de 13 facteurs, les chercheurs ont établi que le risque à court terme le plus aigu se trouve dans les services qui rapportent lorsque la réclamation réussit et où des papiers complexes ont longtemps maintenu la demande à un niveau bas, tels que les déclarations d'impôts, les petites créances et les appels de valeur immobilière. L'article est prudent quant à ses limites.

Quatre-vingt-quatre cas ne prouvent pas la causalité ni que les services en général sont affectés. C'est une preuve d'existence, pas une mesure.

Les gouvernements peuvent atténuer la demande par des frais, des limites de taux ou des exigences en personne. Ou ajouter de la capacité avec plus de personnel, leur propre IA, ou une refonte du processus de demande.

Dans 14 des 84 cas, les agences ont eu recours à la friction, rétablissant des frais ou bloquant des plages d'adresses IP. L'Australie a évoqué le retour des frais pour les demandes de liberté d'information.

Mais le piège, met en garde l'article, est que ces correctifs affectent de manière disproportionnée les demandeurs plus pauvres et moins alphabétisés numériquement, fermant ainsi la même porte que l'IA ouvrait.

La Bank of England a mis en garde contre le fait que les systèmes d'intelligence artificielle autonomes pourraient poser une menace pour la stabilité financière, et les premiers agents consommateurs se sont déjà mal comportés dans la nature.