Qui détient le savoir au sein de l’entreprise ?

L'intelligence artificielle fait désormais partie intégrante du quotidien professionnel. Elle résume des documents, répond aux demandes et accélère les processus. Plus l'IA gagne en utilité, plus la question suivante prend de l'importance : qui garde le contrôle des données, des connaissances et des décisions au sein de l'entreprise ?

De nombreuses entreprises utilisent aujourd’hui des modèles américains via le cloud. C’est rapide, performant et facile à intégrer. Pour des textes simples ou des informations publiques, cette solution est souvent judicieuse.

Il en va autrement lorsque des données internes sont en jeu. Les prix d’achat, les paramètres techniques, les dossiers clients ou les connaissances en matière de production ne constituent pas des données neutres. Elles sont souvent au cœur d’un avantage concurrentiel. La loi suisse sur la protection des données s’applique également aux traitements de données basés sur l’IA. Les fournisseurs et les utilisateurs doivent faire preuve de transparence quant à la manière dont les données sont traitées et indiquer si elles sont utilisées pour le développement ultérieur d’un système.

Le savoir devient une infrastructure critique
L’IA ne déploie pleinement son potentiel que lorsqu’elle est mise en contexte. Elle doit comprendre les liens entre les processus, les produits et les informations. Elle peut alors aider à la prise de décision, classer des documents ou apporter un soutien ciblé aux collaborateurs.

C’est précisément là que réside l’enjeu stratégique. Plus un système reflète fidèlement l’entreprise, plus il prend de la valeur. La question ne se limite donc pas à savoir si les données sont hébergées dans un centre de données suisse ou européen. Il est également déterminant de savoir à quelle législation l’opérateur est soumis, qui peut y avoir accès et si les informations sont utilisées pour l’entraînement d’autres modèles.

Trois voies mènent à l’IA
: les entreprises peuvent utiliser des modèles américains performants via une infrastructure européenne ; elles peuvent s’appuyer sur des fournisseurs européens tels que le français Mistral ; ou encore exploiter des modèles ouverts sur leur propre infrastructure ou une infrastructure locale.

Chaque option a son prix. Les services cloud offrent rapidité et évolutivité. Une exploitation en interne offre le contrôle le plus étendu, mais exige une expertise, une puissance de calcul et des processus opérationnels clairs. De nombreuses entreprises suisses optent donc pour des modèles hybrides. Les applications sensibles restent dans leur propre centre de données ou chez des fournisseurs locaux, tandis que les tâches moins critiques s’exécutent dans le cloud public.

L’Europe devient un espace alternatif
Les offres européennes et suisses gagnent en importance. Non pas parce qu’elles surpassent chaque modèle américain dans tous les domaines, mais parce qu’elles offrent aux entreprises une plus grande liberté de choix en matière de localisation, de contrats et de flux de données.

À Zoug, l’entrepreneur Yves Zumbühl souhaite combler précisément cette lacune avec Botts.ai. La plateforme doit permettre aux entreprises d’intégrer des modèles d’IA hébergés en Europe ou en Suisse dans leurs systèmes existants. Cet exemple montre la direction que prend le marché. L’IA passe du simple chat à une infrastructure d’entreprise.

Ce n’est pas l’origine qui compte, mais le contrôle
. Le fait que les données soient hébergées en Suisse n’est pas un gage de qualité automatique. Même un service dont les serveurs se trouvent en Suisse peut être soumis au droit étranger. À l’inverse, les modèles américains ne sont pas systématiquement interdits. Ce qui est déterminant, ce sont la classification des données, les bases contractuelles, les mesures techniques de protection et une règle claire précisant quelle IA est autorisée à accéder à quelles informations.

La prochaine décision relative à l’IA n’est donc pas une simple question informatique. Il s’agit d’une décision de direction. Celui qui détermine dès aujourd’hui où ses données sont traitées jette les bases d’une évolution rapide tout en garantissant le contrôle.