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Le professeur Isabelle Wildhaber a ouvert la conférence en posant la question suivante : "Est-il trop tôt pour la réglementation de l'IA, est-il trop tard ? La question est justifiée, car l'EU AI Act - un ensemble complet de règles de l'Union européenne qui régit le développement et l'utilisation de l'intelligence artificielle (IA) - est déjà entré en vigueur le 1er août 2024 et doit être mis en œuvre par étapes jusqu'en 2030. Toutefois, des discussions sont en cours pour simplifier cette loi, ainsi que d'autres législations européennes dans le domaine numérique, afin de réduire la charge administrative des entreprises. Ainsi, la veille, une proposition a été adoptée dans le cadre du Digital Omnibus, le nom de ce projet, afin de repousser de quelques mois le délai d'entrée en vigueur des dispositions relatives aux systèmes d'IA à haut risque.
La Suisse suit une autre voie : elle a décidé de ne pas reprendre l'EU AI Act, mais de ratifier la convention du Conseil de l'Europe. Pour ce faire, un projet de consultation et un plan de mise en œuvre de mesures juridiquement non contraignantes sont en cours d'élaboration. Wildhaber a donc résumé la situation de manière pertinente : "Nous ne sommes pas dans un statu quo, mais tout est très en mouvement" Vos collègues du Law & Tech Lab, les professeurs Miriam Buiten, Monika Simmler et Mariana Valente, ont animé le reste de la journée.
Le professeur Viktor Mayer-Schönberger de l'Université d'Oxford a fait un pas en arrière et a ouvert le débat sur le fond. Mayer-Schönberger semble aimer poser des questions dérangeantes. Tout d'abord, il n'a pas donné de réponse concluante à la question du titre. En résumé, elle est la suivante : formellement, oui, mais en réalité, c'est un peu plus compliqué.
L'EU AI Act existe, la réglementation est donc possible. Mais Mayer-Schönberger a appelé à la modestie : on ne peut pas tout vouloir à la fois - renforcer le marché intérieur, promouvoir l'innovation, lutter contre la discrimination et garantir les droits démocratiques fondamentaux. C'est trop pour un seul ensemble de règles. Quel est l'objectif réel de la réglementation si elle doit tout tuer ?
Voici les trois thèses de l'auteur sur lesquelles devrait s'orienter une réglementation de l'IA.
La discrimination par l'IA résulte souvent de données d'entraînement déséquilibrées. Comme celles-ci reposent à leur tour sur des décisions humaines erronées, cela ne change rien au fait que les applications d'IA contraires à la loi doivent être corrigées. L'absence totale de préjugés est illusoire - c'est pourquoi la réglementation devrait se concentrer sur les biais qui causent le plus de dommages. Selon Mayer-Schönberger, la transparence résout rarement les exigences complexes en matière de réglementation.
L'IA extrapole vers l'avenir à partir de données du passé. Cela fonctionne tant que demain ressemble à hier. Mais les gens pensent autrement : ils rêvent de nouvelles options qui n'existent dans aucun ensemble de données d'entraînement. La première ascension de l'Everest dans le "style alpin" a servi d'analogie : Habeler et Messner ont rêvé d'une nouvelle voie au lieu de suivre celle qu'ils connaissaient. La régulation de l'IA ne doit pas saper cette capacité humaine, mais la protéger et la renforcer.
La réglementation doit protéger l'agence humaine, soutenir l'apprentissage humain - et se concevoir elle-même comme provisoire. Les lois sont également des décisions qui peuvent être révisées. Mais cela présuppose que les processus législatifs ne deviennent pas si lourds que l'on n'aime plus corriger les erreurs.
Lors de la discussion, la question a été soulevée de savoir pourquoi on appelle toujours à des lois au lieu de parler de principes. Mayer-Schönberger a fait référence à un livre commun avec Urs Gasser : nous aurions besoin de normes à différents niveaux - flexibles, modifiables, capables d'apprendre.
Sabrina Konrad de l'Institut Fédéral de la Propriété Intellectuelle (IPI) a fourni un tableau sobre de la situation dans la capitale fédérale. La situation initiale : les systèmes d'IA utilisent en masse des œuvres protégées par le droit d'auteur pour s'entraîner - et personne ne sait vraiment ce que cela signifie sur le plan juridique.
Ni la Suisse ni l'UE ne disposent actuellement d'un droit uniforme qui clarifie les conditions dans lesquelles l'IA peut être proposée, utilisée ou entraînée. Il en résulte une insécurité juridique pour toutes les parties concernées : créateurs, chercheurs, entreprises.
La motion Gössi est considérée comme l'impulsion parlementaire initiale en Suisse. Elle couvre un large éventail d'intérêts, des créateurs aux défenseurs de l'innovation. Différentes approches de régulation sont en discussion : une solution de barrière, une gestion collective des droits ou une autorégulation. L'option de non-participation pour les titulaires de droits est particulièrement controversée. Comme on pouvait s'y attendre, les réactions des parties prenantes lors d'une manifestation participative en octobre 2025 ont montré des préférences différentes.
L'orientation actuelle de l'IPI va dans le sens d'une gestion collective des droits, différenciée entre les fournisseurs d'IA suisses et étrangers. Un projet de loi révisée sur le droit d'auteur (E-LDA) devrait être disponible d'ici la fin de l'année.
Il est rare qu'une table ronde donne lieu à une controverse aussi productive que celle qui oppose Serdar Günal Rütsche de la police cantonale de Zurich et Dr Rahel Estermann de la Digitalen Gesellschaft, animée par le professeur Monika Simmler.
La police est confrontée à un réel problème opérationnel : des téraoctets de matériel de vidéosurveillance, enregistrés en 4K et à 360°, ne peuvent plus être visionnés par un être humain. L'analyse vidéo assistée par l'IA - par exemple la détection de mouvements suspects ou de bagages abandonnés - est techniquement possible et facilite considérablement le travail. Günal Rütsche a souligné qu'il existait une base légale pour chaque utilisation et que des directives de gouvernance étaient en place.
Estermann s'y oppose : Pour les personnes qui se sentent surveillées, la personne qui les espionne ne joue aucun rôle. La différence décisive réside dans le type de reconnaissance :
Le mot-clé "chilling effect" a été prononcé à plusieurs reprises : le sentiment fondamental d'être observé restreint la liberté, même si personne ne regarde en réalité. A Zurich, il existe désormais une base juridique pour les projets pilotes de reconnaissance faciale biométrique. Les évaluations d'impact sur la protection des données sont accompagnées en externe - un geste de transparence qui n'a pas rassuré tout le monde.
La professeure Désirée Klingler a mis l'accent sur un problème peu évoqué, mais extrêmement pratique : comment l'État se procure-t-il en fait des systèmes d'IA ? La réponse est courte : souvent, il ne le fait pas comme il le devrait.
Le gouvernement fédéral consacre une part croissante de ses achats à la technologie. Les exigences légales, comme un appel d'offres public à partir de 230 000 CHF, sont claires et régies par l'EMBAG - la loi fédérale sur l'utilisation de moyens électroniques dans l'accomplissement des tâches des autorités. Mais la pratique est différente et de nombreux projets sont attribués de gré à gré ou divisés en petits lots, bien que l'appel d'offres soit obligatoire.
Conséquence : le verrouillage des fournisseurs. L'effet "Highlander", dans lequel un seul fournisseur est considéré comme sans alternative, se consolide - que ce soit en raison de particularités techniques, de droits de propriété intellectuelle ou d'acquisitions successives. Dans la pratique, quelques grands fournisseurs comme Microsoft et Amazon dominent.
L'article 9 de l'EMBAG contient une obligation de logiciels open source - "public money, public code". Klingler y voit une approche prometteuse, mais la mise en œuvre laisse à désirer. Une étude de marché en amont est rarement réalisée, car le savoir-faire nécessaire fait défaut et il n'y a pas de connaissances sur les systèmes existants et sur ce qu'ils peuvent faire.
Dr Susanne Kuster et Jonas Zaugg de l'Office fédéral de la justice (OFJ) ont donné un aperçu honnête de l'atelier de la réglementation suisse de l'IA. On est en plein dedans, pas à la fin. La participation y occupe une place importante et l'OFJ a utilisé à cet effet différents moyens, comme un groupe d'accompagnement ou une journée de travail participative en octobre 2025.
Trois axes de travail se déroulent en parallèle : la préparation d'un projet de consultation avec un accent sur le secteur public, le secteur privé là où les droits fondamentaux sont concernés, des mesures non contraignantes ainsi que des activités sectorielles en cours.
Les thèmes centraux du projet comprennent la transparence, les analyses d'impact, la surveillance, la protection des données et la non-discrimination. La surveillance pourrait être confiée à une autorité existante, répartie entre des organes sectoriels ou une nouvelle autorité indépendante pourrait être créée.
Le calendrier actuel prévoit une consultation début 2027 avec un débat parlementaire probablement en 2028. D'ici là, l'EU AI Act reste le modèle de référence dominant - avec toutefois le paquet "Digital Omnibus" de mars 2026, qui a repoussé les dispositions à haut risque. La Suisse observe, apprend - et est également engagée dans la convention du Conseil de l'Europe qu'elle souhaite ratifier.
La table ronde sur la souveraineté numérique a peut-être été la plus émotionnelle de la journée - et ce, pour un sujet qui, en fait, paraît sobre.
Selon le Dr Nina Gammentahaler de la Chancellerie fédérale, le Conseil fédéral entend par souveraineté numérique la notion de contrôle et de capacité d'action dans l'espace numérique afin de garantir les tâches de l'Etat. Des approches concrètes sont apparemment en cours dans le cadre de l'EMBAG, une stratégie hybride multicloud et un souhait de coordination accrue dans le cadre de l'administration fédérale. Mais qu'en est-il réellement de la souveraineté numérique de la Suisse ?
Le professeur Matthias Stürmer de la Haute école spécialisée bernoise n'a pas caché son appréciation : le verre est à moitié vide. L'Allemagne a créé un centre pour la souveraineté numérique, la France a "LaSuite" avec différents outils open source. La Suisse ? Elle attend de voir.
Adrienne Fichter de la République a également dressé un tableau peu rassurant : tentatives de pression des géants de la technologie comme Amazon et Mircosoft sur les offices fédéraux, contrats-cadres prolongés qui cimentent une dépendance qui devrait être supprimée. Les grands fournisseurs ne sont pas toujours les plus avantageux. La Suisse paie des milliards à ces entreprises dans le secteur public.
Markus Brönnimann, du canton de Bâle-Campagne, a formulé avec précision le problème des responsables cantonaux : "Avec les solutions SaaS des grands fournisseurs, la perte de contrôle est si importante que l'influence juridique est réduite à des promesses contractuelles. Dans le meilleur des cas, c'est insatisfaisant.
La conclusion de ce panel divertissant, animé avec talent par le professeur Nadja Braun Binder, est la suivante : mieux vaut "Opendesk" comme projet pilote que rien du tout. Se plaindre longtemps ne sert à rien et l'essentiel est qu'il se passe quelque chose, même si ce n'est qu'à petits pas. Après tout, c'est la capacité d'action numérique qui est en jeu. Il est important de tirer les leçons de l'expérience. Il faut davantage de mise en commun et de collaboration. De grands espoirs sont placés dans le réseau SDS - Suisse numérique souveraine. Et nous avons besoin de courage et non pas de l'attitude "Nobody ever got fired for buying Microsoft". Le Tribunal fédéral montre comment cela peut fonctionner. On y mise depuis toujours sur l'open source et on ne s'est jamais laissé séduire par les grands fournisseurs.
Le Dr Thomas Brunschwiler d'IBM Research a proposé une diversion thématique bienvenue : pas de débat sur la réglementation, mais de la recherche appliquée en IA.
IBM Research travaille avec des données d'observation de la Terre de la NASA et de l'ESA, qui couvrent chaque point de la surface de la Terre tous les trois ans - et qui sont accessibles au public. Sur cette base, IBM a développé le modèle "TerraMind", un modèle de fondation pour l'observation de la Terre, qui a été créé en collaboration avec l'ESA et qui est entièrement open source (modèle sur HuggingFace, code sur GitHub).
Des exemples d'application sont par exemple l'estimation de la biomasse, l'analyse des changements d'utilisation des sols ou la surveillance des infrastructures critiques. Brunschwiler a souligné que l'open source permet ici des collaborations globales - par-delà les continents. Il voit un besoin de régulation différencié : Pour les données sensibles comme le réseau électrique, la prudence est peut-être de mise. En général, la règle est la suivante : ne réglementer que là où c'est nécessaire et compréhensible.
La journée s'est terminée par une discussion sur la scène suisse des start-up, animée par le Dr Karim Maizar de Kellerhals Carrard.
Joanne Sieber, de la Deep Tech Nation Switzerland Foundation, a annoncé des chiffres impressionnants : La Suisse est leader en matière d'innovation depuis 15 ans, elle a la plus forte densité de talents en IA en comparaison internationale et 30 % des investissements des start-up sont consacrés à l'IA. Mais dans la phase de croissance, les scale-up suisses sont souvent laissées pour compte - le capital vient de l'étranger, et c'est souvent là que le contrôle se déplace.
Daniel Naeff du ETH AI Center a ajouté : "Le centre est l'un des plus grands centres d'IA d'Europe, avec une orientation interdisciplinaire et très apprécié des jeunes chercheurs : moins de 2 pour cent des candidatures de doctorants sont acceptées. 72 start-ups affiliées témoignent d'une forte proximité entre la recherche et l'économie. Mais il a également constaté des lacunes : Trop peu de capital-risque pour passer à l'échelle, trop peu d'esprit d'entreprise dans les universités et les administrations.
Pourquoi OpenAI s'est-elle installée à Zurich ? Qualité de vie, sécurité, réservoir de talents. Pourquoi la Suisse reste-t-elle en dessous de sa valeur dans la perception internationale de l'IA ? L'understatement suisse, tel est le diagnostic quelque peu autocritique. Il faudrait davantage de marketing pour la "Swiss Deep Tech".
Les souhaits concrets : plus de financement de la croissance - pour cela, aucune modification de la loi ne serait nécessaire, seulement des décisions dans les caisses de pension et les family offices - la sécurité juridique, plus d'action entrepreneuriale dans toutes les organisations - et un Sovereign Tech Fund qui investirait de manière stratégique dans les technologies critiques.
La conférence IA 2026 du Law & Tech Lab a livré ce que l'on était en droit d'attendre d'elle : un panorama large et substantiel du débat suisse sur la réglementation de l'IA. De la philosophie du droit d'Oxford aux données satellites en passant par la classification en droit administratif, le programme était, comme l'avait promis Wildhaber en introduction, hétéroclite.
Ce qui reste ? La Suisse réglemente l'IA avec prudence - et c'est une bonne chose. Mais dans la pratique, les choses devraient aller un peu plus vite dans de nombreux endroits.
Ou, pour paraphraser Viktor Mayer-Schönberger : Nous devrions cesser de réclamer uniquement des lois et commencer à parler de principes. Et ensuite : apprendre, réviser, continuer.
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| Texte par | Manuel Kugler |
