Les entreprises suisses déploient l'IA générative à grande vitesse depuis 2023. ChatGPT, Microsoft Copilot, Claude ou des solutions propres de génération augmentée par récupération (RAG) traitent régulièrement des données personnelles. Trois cadres juridiques sont ainsi simultanément concernés : la loi fédérale suisse sur la protection des données (LPD, en vigueur depuis le 1er septembre 2023), le RGPD en cas d'applicabilité extraterritoriale, ainsi que le règlement (UE) 2024/1689 (AI Act). En mai 2026, la Suisse ne dispose pas de sa propre loi sur l'IA. Le Conseil fédéral a signé la Convention du Conseil de l'Europe sur l'IA le 5 septembre 2024 et a annoncé une approche réglementaire technologiquement neutre. Cet article complète notre guide de conformité IA par la perspective d'application suisse. Il répond à quatre questions : quelles obligations de la LPD s'appliquent lors de l'utilisation de modèles de fondation ? Quand l'AI Act de l'UE s'applique-t-il aux fournisseurs suisses ? Quels contrats faut-il avec OpenAI, Anthropic ou Microsoft ? Et comment sécuriser techniquement les applications LLM ? Nous abordons ces sujets avec le regard d'un conseil en protection des données, d'un auditeur ISO 42001 et d'une perspective sécurité selon l'OWASP LLM Top 10. L'article s'adresse aux PME et aux entreprises de taille intermédiaire qui souhaitent utiliser l'IA de manière productive mais conforme au droit.

La LPD ne comporte pas d'article spécifique à l'IA. Les obligations connues continuent toutefois de s'appliquer dès qu'un modèle traite des données personnelles. Les principes de traitement selon l'art. 6 LPD (licéité, bonne foi, limitation des finalités, proportionnalité, exactitude et sécurité des données), l'obligation d'information selon l'art. 19 LPD ainsi que le registre des activités de traitement selon l'art. 12 LPD sont essentiels. Conséquence pratique : chaque cas d'usage LLM traitant des données personnelles doit figurer dans le registre des activités de traitement. La déclaration de protection des données doit mentionner l'utilisation du modèle, les sous-traitants mandatés et les éventuels transferts vers des pays tiers. L'art. 21 LPD sur les décisions automatisées individuelles est particulièrement sensible. Lorsque le système d'IA prend une décision sans intervention humaine et que celle-ci a des effets juridiques ou une atteinte considérable, la personne concernée doit être informée et avoir droit d'être entendue et à un réexamen par une personne physique. Cela concerne typiquement les décisions de crédit automatisées, les filtres de candidats ou la tarification. En cas de traitement de données personnelles particulièrement sensibles ou de risque vraisemblablement élevé, une analyse d'impact sur la protection des données doit être effectuée selon l'art. 22 LPD. Pour les déploiements courants de LLM dans les RH, le droit et les ventes, nous recommandons un modèle d'AIPD standardisé et une évaluation des risques documentée par cas d'usage.

L'AI Act de l'UE est entré en vigueur le 1er août 2024. Les interdictions de l'art. 5 sont applicables depuis le 2 février 2025, les obligations pour l'IA à usage général depuis le 2 août 2025, et les exigences pour les systèmes à haut risque à partir du 2 août 2026. Les entreprises suisses relèvent du champ d'application dès lors qu'elles mettent un système d'IA sur le marché de l'UE, qu'elles l'exploitent dans l'UE ou que les outputs sont utilisés dans l'UE. La majorité des PME suisses actives à l'international est ainsi concernée. Trois étapes sont à notre avis prioritaires. Premièrement : classification des risques de chaque cas d'usage IA (interdit, haut risque, GPAI, risque faible, minimal). Deuxièmement : vérification de l'obligation de compétence IA selon l'art. 4 de l'AI Act, qui oblige chaque fournisseur et exploitant à garantir des compétences IA suffisantes des collaborateurs impliqués. Troisièmement : adaptation contractuelle avec les fournisseurs de modèles, car les exploitants de systèmes à haut risque doivent pouvoir exiger une documentation technique, des journaux et des preuves de conformité. Un inventaire IA documenté sur le modèle d'un registre LPD des activités de traitement est un prérequis. Sans inventaire, il est impossible de démontrer ni la classe de risque ni la pertinence UE par cas d'usage. Notre guide de conformité IA décrit la cascade des obligations en détail.

Quiconque utilise ChatGPT, Claude ou Copilot dans un contexte professionnel est responsable du traitement et le fournisseur du modèle est sous-traitant. Il en découle trois composantes contractuelles. Premièrement, un accord de sous-traitance selon l'art. 9 LPD ou l'art. 28 RGPD. OpenAI propose un Data Processing Addendum, Anthropic un DPA, Microsoft les Online Services Terms incluant les Product Terms et un DPA. Pour les abonnements grand public (comme ChatGPT Free ou Plus), il n'existe pas de DPA, ce qui rend ces abonnements inadaptés au traitement de données personnelles. Deuxièmement, la question du transfert vers des pays tiers. Du point de vue suisse, les États-Unis ne disposent pas d'un niveau d'adéquation général ; le PFPDT reconnaît toutefois le Swiss-U.S. Data Privacy Framework pour les entreprises certifiées depuis le 15 septembre 2024. Pour les destinataires non certifiés, des clauses contractuelles types et une évaluation de l'impact du transfert sont nécessaires. Troisièmement, la question de l'entraînement : par défaut, les fournisseurs ne peuvent pas utiliser les entrées des abonnements API ou Business pour l'entraînement des modèles, mais souvent ils le peuvent pour les abonnements grand public. Ce paramétrage doit figurer explicitement dans le contrat et dans la politique d'utilisation interne. Nous recommandons de répertorier tous les outils d'IA générative dans un catalogue d'outils, avec le responsable, la base juridique, le statut DPA, la région d'hébergement et l'option de refus d'entraînement.

ISO/IEC 42001:2023, publié en décembre 2023, est le premier standard international de système de management pour l'intelligence artificielle. Il suit la structure de haut niveau connue et est donc compatible avec ISO/IEC 27001. Pour les entreprises suisses, la norme 42001 est pertinente pour deux raisons. Premièrement, elle fournit un cadre auditable permettant de démontrer la diligence requise lors de l'utilisation de l'IA vis-à-vis des clients, des assureurs et des autorités. Deuxièmement, elle couvre structurellement les exigences centrales de l'AI Act de l'UE : gestion des risques, gouvernance des données, transparence, supervision humaine et amélioration continue. Quiconque exploite déjà ISO 27001 peut étendre le système de management de la sécurité de l'information avec les contrôles spécifiques à l'IA, plutôt que de construire des structures parallèles. En pratique, nous démarrons les mandats avec trois modules : une politique IA avec des responsabilités claires, un registre des risques IA avec une logique d'évaluation et un processus de cycle de vie pour les modèles (acquisition, test, approbation, suivi, mise hors service). Notre expérience montre que les PME bénéficient même sans certification formelle, car la structure objective les discussions avec les services opérationnels. Pour ceux qui travaillent en parallèle sur ISO 27001, des indications sur l'intégration figurent dans notre guide ISO 27001 et dans le guide de conformité IA.

Les applications d'IA étendent la surface d'attaque d'une entreprise. L'OWASP LLM Top 10 (version 2025) systématise les menaces les plus fréquentes. D'après notre expérience en tests de pénétration, quatre risques sont particulièrement pertinents pour les PME suisses. Premièrement, l'injection de prompt : les entrées provenant de courriels, de sites web ou de documents écrasent les instructions système du modèle. Protection : séparation des canaux de données et de contrôle, liste blanche des outils, filtrage des outputs. Deuxièmement, la divulgation d'informations sensibles : des collaborateurs saisissent des données clients ou du code source dans des chats publics. Protection : abonnements Enterprise avec séparation des tenants, règles DLP sur le proxy et une politique d'utilisation contraignante. Troisièmement, la gestion non sécurisée des outputs : les sorties LLM sont injectées sans validation dans des requêtes SQL, des commandes shell ou du HTML. Protection : traiter les outputs comme des entrées utilisateurs, codage contextuel, paramétrisation. Quatrièmement, l'extraction de modèles et la fuite de données d'entraînement lors de fine-tunings propres : quiconque utilise des données personnelles pour l'entraînement risque leur reproduction dans les réponses. Protection : confidentialité différentielle, minimisation des données et audit des outputs. Nous recommandons d'inclure les applications d'IA dans le périmètre des tests de pénétration annuels et de vérifier explicitement le niveau du prompt, les appels d'outils et la base de connaissances. Un suivi documenté (consommation de tokens, anomalies, prompts bloqués) fait partie de toute exploitation productive d'une IA.

Trois domaines d'application illustrent concrètement comment les obligations LPD peuvent être mises en œuvre. Dans les RH, les CV sont souvent filtrés automatiquement. Dès que le filtrage conduit à un rejet sans étape humaine intermédiaire, l'art. 21 LPD s'applique : l'information, le droit d'être entendu et la révision humaine doivent être garantis. Nous recommandons de concevoir le filtrage comme une proposition et d'attribuer documenté la décision finale à une personne. Dans le service client, les chatbots remplacent de plus en plus les premiers contacts. La déclaration de protection des données doit mentionner le fournisseur, le modèle, le lieu de stockage et la durée de conservation. Les entrées contenant des données personnelles particulièrement sensibles (santé, convictions religieuses) devraient être détectées techniquement et soit bloquées, soit escaladées. Pour les systèmes RAG internes (génération augmentée par récupération sur des documents propres), un problème de droits d'accès se pose : lorsque le modèle accède à une base de connaissances, la réponse n'hérite pas automatiquement des droits de lecture du demandeur. Une réponse peut ainsi contenir des contenus provenant de sources auxquelles l'utilisateur n'a pas accès. La solution réside dans une architecture de récupération tenant compte des droits d'accès : les droits sont appliqués au niveau de la couche de récupération, et non seulement dans le prompt. Des journaux d'audit, une base juridique claire par source et une analyse d'impact font partie de l'exploitation productive.

Notre recommandation aux PME suisses est de construire la conformité IA de manière pragmatique en trois vagues. Première vague : inventaire de toutes les applications d'IA, clarification de la base juridique et de la pertinence UE, conclusion des DPA, interdiction des abonnements grand public pour les données personnelles. Deuxième vague : ancrage dans la gestion de la protection des données (registre des activités de traitement, modèle d'AIPD, formation selon l'art. 4 de l'AI Act) et intégration dans un SMSI existant selon ISO/IEC 27001. Troisième vague : mise en place d'un système de management IA allégé selon ISO/IEC 42001 avec cycle de vie, suivi et test de pénétration annuel des applications d'IA. En mai 2026, le cadre juridique suisse est technologiquement neutre ; cela rend d'autant plus importants des standards internes clairs. Quiconque cherche un accompagnement trouvera chez nous trois prestations adaptées : conseil en protection des données Suisse pour la mise en œuvre LPD, délégué à la protection des données UE pour la représentation RGPD ainsi que SMSI selon ISO 27001 comme base pour la norme 42001. Pour l'approfondissement méthodologique, nous recommandons notre guide de conformité IA et pour les formations structurées des collaborateurs, l'atelier de protection des données pour PME. Une gouvernance IA bien mise en place permet l'innovation sans compromettre la confiance des clientes et clients.