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Sommaire
AIDE À LA DÉCISION · CONFORMITÉ IA EN SUISSE
Trois périmètres, un dossier défendable
L’analyse juridique devient utile quand chaque périmètre aboutit à un responsable, un ensemble de preuves et une décision. La question n’est pas de savoir si l’entreprise utilise l’IA, mais si elle peut expliquer chaque usage quand on le lui demande.
inventaire, flux de données, contrats
clauses, contrôles, analyses
formation, porte d’entrée unique, revue trimestrielle
Un dossier défendable répond en un jour ouvré à qui, quoi, où, pourquoi et à quelles conditions.
Une entreprise suisse qui utilise l’IA générative en 2026 est soumise à deux régimes à la fois. Le premier est explicite : la loi fédérale sur la protection des données révisée (nLPD), en vigueur depuis le 1er septembre 2023, s’applique à chaque consigne, chaque intégration et chaque flux qui contient des données personnelles. Le second est plus discret : l’AI Act européen, entré en vigueur le 1er août 2024, produit des effets hors de l’Union que beaucoup d’organisations suisses découvrent tard, souvent dans le questionnaire d’un client ou d’un appel d’offres.
Le décalage que nous constatons n’est pas un manque de bonne volonté, mais un manque de cadre : le juridique raisonne par textes, l’informatique par systèmes, la direction par risques, et personne ne raisonne par preuves. Or c’est une preuve qui sera demandée un jour, par un client, un auditeur ou une autorité. Cet article propose une lecture en trois périmètres, les échéances datées, puis un plan de 90 jours pour passer de l’intention à un dossier démontrable.
Deux régimes déjà en vigueur, un angle mort suisse
La nLPD est neutre sur le plan technologique : elle ne mentionne pas l’IA, et c’est précisément pourquoi elle s’applique déjà. Le PFPDT l’a rappelé : la loi s’applique directement aux traitements de données fondés sur l’IA. Dès qu’un collaborateur colle un e-mail de client dans un assistant, ou qu’un système connecté indexe des dossiers du personnel, les obligations s’activent : finalité et proportionnalité, information, encadrement des sous-traitants, conditions de communication à l’étranger. La loi prévoit aussi des amendes pénales qui visent les personnes responsables, pas seulement l’entreprise.
L’AI Act suit une autre logique : c’est une réglementation de produit, graduée selon le risque, avec des amendes proportionnelles au chiffre d’affaires et une application échelonnée (voir le calendrier plus bas).
L’angle mort tient en une phrase : la Suisse n’a pas de loi générale sur l’IA. Le Conseil fédéral a choisi en février 2025 de ratifier la convention du Conseil de l’Europe sur l’intelligence artificielle, signée par la Suisse en mars 2025, et d’adapter le droit existant secteur par secteur, avec un projet attendu pour consultation. Beaucoup en déduisent un vide juridique. C’est doublement faux : la nLPD couvre déjà la matière première de l’IA générative, les données, et l’AI Act ne s’arrête pas à la frontière.
Les trois périmètres
Plutôt que d’empiler des analyses texte par texte, nous cadrons chaque situation par trois périmètres. Chacun répond à une question distincte, mobilise d’autres interlocuteurs et produit ses propres preuves.
Périmètre 1 : les données personnelles. Quelles données personnelles entrent dans nos usages d’IA, et respectons-nous la nLPD sur toute la chaîne : finalité, information, sous-traitants, communication à l’étranger, analyse d’impact ?
Périmètre 2 : le marché européen. Sommes-nous, par nos clients, nos filiales ou les résultats de nos systèmes, dans le champ de l’AI Act, et dans quel rôle : fournisseur ou déployeur ?
Périmètre 3 : le secteur et les contrats. Quelles obligations s’ajoutent aux lois : secret professionnel, attentes des autorités de surveillance, clauses clients, exigences d’audit ?
Un même usage peut activer un, deux ou trois périmètres. Un assistant interne de documentation technique n’active souvent que le premier, faiblement. Un tri assisté de candidatures pour des postes à Genève et à Lyon les active tous les trois. C’est cette combinaison, et non l’outil, qui détermine l’effort de conformité justifié.
VOS USAGES DE L’IA
DONNÉES PERSONNELLES
nLPD · PFPDT
MARCHÉ UE
PORTÉE DE L’AI ACT
SECTEUR ET CONTRATS
SECRET · AUDITS
Périmètre 1 : les données personnelles (nLPD)
La finalité et la proportionnalité. La nLPD n’exige pas une base juridique pour chaque traitement, comme le RGPD ; elle exige le respect de principes (finalité déterminée, proportionnalité, exactitude, sécurité) et un motif justificatif lorsqu’un traitement y déroge. Pour chaque usage, l’entreprise doit pouvoir dire à quelle fin les données sont traitées et pourquoi c’est proportionné. « Gagner en productivité » ne justifie pas d’ingérer tout l’historique clients.
L’information. La déclaration de confidentialité doit refléter les usages réels : catégories de données, destinataires (y compris les fournisseurs de modèles), pays de traitement. Les décisions individuelles automatisées doivent être annoncées lorsqu’elles ont des effets juridiques ou importants pour la personne (art. 21).
Les sous-traitants. Un fournisseur d’IA qui traite des données personnelles pour votre compte est un sous-traitant (art. 9) : contrat requis, garanties de sécurité, encadrement de ses propres sous-traitants. Les conditions grand public de nombreux outils ne remplissent pas ces exigences ; les formules professionnelles le font en général, à vérifier contrat en main.
La communication à l’étranger. Le traitement a lieu quelque part. Les pays de l’Union européenne offrent une protection reconnue comme adéquate. Pour les États-Unis, les entreprises certifiées au Swiss-US Data Privacy Framework sont reconnues depuis le 15 septembre 2024 ; pour un fournisseur non certifié ou un autre pays, il faut des garanties, typiquement des clauses contractuelles types, et vérifier qu’elles sont effectives. Le lieu de traitement devient un critère de choix du fournisseur, pas un détail technique.
L’analyse d’impact. Lorsqu’un traitement est susceptible d’entraîner un risque élevé pour la personnalité ou les droits fondamentaux (profilage, données sensibles, technologies nouvelles à large échelle), une analyse d’impact est requise avant le déploiement (art. 22). L’IA générative appliquée à des données de ressources humaines, de santé ou financières coche souvent ces cases. Si le risque résiduel reste élevé, le PFPDT doit être consulté.
Périmètre 2 : le marché européen (AI Act)
« Nous sommes suisses, l’AI Act ne nous concerne pas » est l’une des phrases les plus coûteuses de 2026. Le règlement vise aussi des acteurs établis hors de l’UE, et une entreprise suisse y entre par trois portes.
Le marché. Qui met sur le marché européen un produit ou un service intégrant un système d’IA est concerné, quel que soit son siège. Cela inclut l’éditeur suisse dont la fonctionnalité d’IA est vendue à des clients européens.
Les résultats. Le règlement vise aussi les cas où les résultats d’un système exploité hors de l’UE sont utilisés dans l’UE. Une société genevoise qui trie des candidatures pour sa succursale de Lyon, ou qui livre à un client allemand des analyses produites par son système, peut entrer dans le champ sans « vendre de l’IA ».
Le groupe. Une filiale européenne qui utilise les outils d’IA du groupe est un déployeur, avec ses propres obligations, et fait remonter les exigences vers la maison mère.
Le rôle compte autant que le champ. La plupart des entreprises suisses sont des déployeurs : leurs obligations portent sur l’usage conforme, la supervision humaine, les journaux et la surveillance. On devient fournisseur, avec des obligations bien plus lourdes, en commercialisant sous sa marque un système bâti sur un modèle tiers ou en modifiant substantiellement un système existant.
Deux obligations concernent presque toutes les entreprises dans le champ, quel que soit le niveau de risque :
- La culture de l’IA (art. 4). Fournisseurs et déployeurs prennent des mesures pour que les personnes qui utilisent des systèmes d’IA pour leur compte aient un niveau suffisant de compétence, compte tenu de leur rôle et du contexte. Concrètement : une formation adaptée aux usages, et une trace de qui l’a suivie.
- La transparence (art. 50). Les personnes doivent savoir qu’elles échangent avec un système d’IA (un assistant conversationnel sur un site, par exemple) ; les contenus de synthèse doivent être marqués par leurs fournisseurs ; les hypertrucages et certains textes publiés pour informer le public doivent être signalés comme générés ou modifiés par l’IA.
Le calendrier de l’AI Act
| Date | Ce qui s’applique |
|---|---|
| 1er août 2024 | Entrée en vigueur du règlement |
| 2 février 2025 | Pratiques interdites et obligation de culture de l’IA (art. 4) |
| 2 août 2025 | Obligations des fournisseurs de modèles d’IA à usage général, gouvernance, sanctions |
| 2 août 2026 | La plupart des autres obligations, dont la transparence (art. 50) et les systèmes à haut risque de l’annexe III (recrutement, crédit, accès à des services essentiels…) |
| 2 août 2027 | Systèmes à haut risque intégrés à des produits réglementés (annexe I) |
En novembre 2025, la Commission européenne a proposé, dans un paquet de simplification appelé « omnibus numérique », de reporter une partie des obligations relatives aux systèmes à haut risque. Vérifiez l’état d’adoption de ce texte avant de fixer votre propre calendrier. Attendre la dernière échéance reste une stratégie perdante : ce sont les clients européens qui exigent dès aujourd’hui des preuves dans leurs contrats.
Périmètre 3 : le secteur et les contrats
Ce périmètre est le plus souvent oublié, alors qu’il sanctionne le plus vite : aucune autorité n’agit plus rapidement qu’un client qui résilie.
Le secret professionnel. Avocats, notaires, médecins, réviseurs et leurs auxiliaires (art. 321 CP), banques (secret bancaire), fiduciaires (devoir de discrétion envers leurs mandants) : transmettre une information couverte par le secret à un service d’IA externe sans cadre adapté est un risque propre, indépendant de la nLPD. La bonne question n’est pas « ce fournisseur est-il sérieux ? » mais « ce canal est-il compatible avec mon obligation de secret ? ».
La surveillance sectorielle. Les établissements financiers intègrent leurs usages d’IA à la gestion des risques opérationnels et aux règles d’externalisation ; la santé et le secteur public ont leurs propres exigences. L’autorité de surveillance n’attendra pas une loi sur l’IA pour poser des questions sur un processus critique confié à un modèle.
Les clauses clients. Accords de confidentialité, contrats de sous-traitance, interdiction de sous-déléguer sans accord, exigences de localisation : un usage d’IA générative peut violer un contrat avant de violer une loi.
Les exigences d’audit. ISO 27001, SOC 2, audits clients et vérifications préalables intègrent désormais l’IA. Un usage non encadré devient une non-conformité d’audit, avec un effet direct sur les ventes.
La grille de preuves
| Périmètre | Questions à se poser | Preuves à conserver |
|---|---|---|
| Données personnelles (nLPD) | Quelles données entrent dans quels usages ? À quelle fin, avec quels sous-traitants, vers quels pays ? | Registre des activités de traitement couvrant l’IA, contrats de sous-traitance, base de chaque transfert à l’étranger, analyses d’impact des usages à risque élevé |
| Marché européen (AI Act) | Nos résultats sont-ils utilisés dans l’UE ? Sommes-nous fournisseur ou déployeur ? Quels usages relèvent du haut risque ou de l’art. 50 ? | Cartographie de l’exposition UE, rôle par système, formations suivies (art. 4), mentions de transparence, suivi du calendrier |
| Secteur et contrats | Quelles obligations de secret, quelles clauses clients, quelles attentes de surveillance ? | Revue des contrats clés, registre des engagements, règles d’usage par catégorie de données et de clients |
Ce que cela exige concrètement
L’inventaire des usages. Pas seulement les outils achetés : les usages réels, y compris non déclarés. Pour chacun : données traitées, utilisateurs, fournisseur, canal (compte grand public, formule professionnelle, interface de programmation) et résultats produits.
La classification. Chaque usage reçoit un niveau selon les données et la conséquence d’une erreur. Pour les données, nous utilisons trois niveaux : interne, client, protégé, ce dernier regroupant les données sensibles au sens de la nLPD, les informations sous secret et les secrets d’affaires. La classification décide du reste : outil autorisé, analyse d’impact, relecture humaine.
Les clauses fournisseurs. Conservation des contenus, exclusion de l’entraînement (par défaut et par contrat), lieu de traitement et de stockage, liste des sous-traitants, réversibilité en fin de contrat.
Les contrôles techniques. Connexion centralisée et droits par rôle d’abord ; puis limitation des données accessibles aux systèmes connectés, séparation des environnements et prise en compte des risques propres aux modèles de langage (injection de consignes, fuite de données, contexte empoisonné), documentés notamment par l’OWASP Top 10 pour les applications LLM.
La journalisation. Qui a utilisé quel système, quand, pour quel usage. Elle doit rester proportionnée : surveiller les collaborateurs créerait un nouveau problème au regard de la nLPD.
La formation. Une règle d’usage courte, des exemples par métier, un socle pour tous et un complément pour les fonctions exposées (ressources humaines, juridique, finance, service client). C’est aussi la réponse à l’art. 4 de l’AI Act.
Les erreurs fréquentes
L’inventaire fantôme. La direction croit à trois usages ; le relevé en montre vingt-cinq, dont plusieurs sur des comptes personnels.
Le contrat par défaut. L’outil a été adopté aux conditions grand public : données réutilisables, conservation non maîtrisée, sous-traitants inconnus.
L’analyse d’impact décorative. Faite après le déploiement, jamais mise à jour.
Le réflexe « nous sommes suisses ». L’exposition à l’AI Act est découverte dans le questionnaire d’un client européen, en fin de cycle de vente.
La règle sans outil. Une directive interdit ce que l’infrastructure permet, sans proposer d’outil professionnel : l’interdiction produit des usages non déclarés, pas de la conformité.
La décision sans trace. Des arbitrages raisonnables ont été rendus, mais par personne en particulier, à aucune date, sur aucun document.
Le plan de 90 jours
Jours 1 à 30 : établir les faits. Inventaire des usages réels ; données par usage ; usages dont les résultats touchent l’UE ; contrats fournisseurs en vigueur. Livrable : une liste d’usages autorisés, tolérés sous conditions et interdits, arrêtée par la direction.
Jours 31 à 60 : combler les écarts. Migration des usages concernés vers des formules professionnelles aux clauses vérifiées ; mise à jour de la déclaration de confidentialité ; analyses d’impact des deux ou trois usages les plus exposés ; connexion centralisée, droits d’accès et journalisation ; mentions de transparence là où l’art. 50 s’applique.
Jours 61 à 90 : ancrer le dispositif. Règle d’usage publiée et enseignée, formations consignées ; point d’entrée unique pour tout nouvel usage, avec des délais de réponse courts ; registre des décisions (qui a autorisé quoi, quand, à quelles conditions) ; revue trimestrielle qui suit aussi le calendrier de l’AI Act et le projet suisse.
Le critère de réussite n’est pas le volume de documents. C’est la capacité à répondre en moins d’une journée à un client, un auditeur ou une autorité qui demande : quels usages, quelles données, quelles clauses, quelles décisions.
La liste de départ
- Recensez tous les usages d’IA générative, y compris non déclarés, avec données, utilisateurs et fournisseurs.
- Classez chaque usage selon les données (interne, client, protégé) et la conséquence d’une erreur.
- Marquez les usages dont les résultats servent dans l’UE et qualifiez votre rôle.
- Vérifiez pour chaque fournisseur : conservation, entraînement, lieu de traitement, base du transfert, sous-traitants, réversibilité.
- Mettez à jour la déclaration de confidentialité et l’information sur les décisions automatisées.
- Réalisez une analyse d’impact avant déploiement pour les usages à risque élevé.
- Passez en revue secret professionnel et clauses clients avant d’autoriser un nouvel usage.
- Activez connexion centralisée, droits par rôle et journalisation proportionnée sur les outils approuvés.
- Formez les utilisateurs selon leur rôle et gardez la trace des formations.
- Consignez chaque décision d’autorisation avec son responsable, sa date et ses conditions, et planifiez la revue trimestrielle.
Comment nous pouvons aider
Le Workshop IA forme une équipe de 20 personnes au plus en une demi-journée, avec la fiche des données autorisées : c’est un point de départ concret pour la culture de l’IA exigée par l’art. 4. L’Accompagnement IA prend en charge l’inventaire, le choix et le réglage des outils avec votre IT, les règles d’usage et la revue régulière. Pour une PME, le guide utiliser l’IA sans mettre vos données en danger résume la méthode en six étapes.
Cet article est une analyse opérationnelle destinée aux directions ; il ne constitue pas un avis juridique sur votre situation particulière. État des textes et des projets au 26 octobre 2026.
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