En accueillant le prochain sommet mondial de l’intelligence artificielle à Genève en 2027, la Suisse envoie un signal clair : elle participe activement aux échanges internationaux sur le développement, l’intégration et la réglementation de cette technologie. Ce positionnement n’est pas symbolique. mais repose sur un écosystème scientifique, industriel et institutionnel solide.
Numéro un mondiale de l’innovation depuis quatorze ans, la Suisse consacre 3,3 % de son PIB à la recherche et au développement, soit 24,6 milliards de francs par an et 60 % du capital-risque investi dans le pays est orienté vers le DeepTech. EPFL et ETHZ figurent parmi les premiers producteurs européens de spin-offs technologiques, dont certaines atteignent des valorisations de plusieurs milliards, à l’image de Nexthink, spin-off de l’EPFL valorisée autour de trois milliards. L’IA et le machine learning représentent déjà près d’un quart des nouvelles entreprises DeepTech créées ces dernières années.
Une transformation est en cours
Les modèles d’IA sont en train de devenir une ressource critique, comparable à l’énergie, aux transports ou aux réseaux de communication. Ils alimentent des outils, des plateformes ou des services, souvent sans que l’on s’en rend compte. Or toute nouvelle technologie transformative pose la même question : qui la contrôle ?
L’enjeu est concret. Les données constituent aujourd’hui l’un des actifs les plus précieux d’une organisation : données clients, procédés industriels, documentation technique, savoir-faire interne. Confier ces informations à des systèmes opaques opérés sous d’autres juridictions revient à externaliser une part de sa souveraineté économique.
À l’inverse, disposer de modèles auditable, personnalisables et déployables localement devient un avantage compétitif. Un modèle que l’on peut examiner, adapter et intégrer à ses propres systèmes permet d’innover tout en maîtrisant ses risques.
Les institutions académiques suisses développent actuellement plusieurs alternatives open source aux modèles commerciaux. Par exemple, Apertus, modèle codéveloppé par l’EPFL et l’ETHZ dans le cadre de la Swiss AI Initiative, illustre une approche fondée sur la transparence totale, entrainé sur des données publiques conformes aux standards suisses et européens, librement accessible et adaptable. Cette approche permet de disposer d’une brique d’infrastructure numérique sur laquelle entreprises et développeurs peuvent bâtir leurs propres solutions.
La Suisse ne gagnera pas la course à la taille face aux géants technologiques. Mais elle peut jouer un rôle décisif dans la construction d’une IA fiable, maîtrisée et alignée avec ses valeurs. Dans l’économie numérique, il devient clair que la compétitivité dépendra autant de la performance des outils que de la capacité à en garder le contrôle et à préserver la souveraineté des données.
Texte Marcel Salathé, Co-directeur académique du Centre IA de l’EPFL & Pascal Frossard, Co-directeur académique du Centre IA de l’EPFL
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