L'IA embarquée devient de plus en plus un moteur central des systèmes de périphérie modernes. Grâce à cette technologie, l'intelligence artificielle se déplace du cloud directement là où elle est nécessaire - sur les appareils en périphérie du réseau. Le matériel embarqué à faible consommation d'énergie permet de réaliser des économies de coûts et d'énergie. Le traitement local protège les données et permet un fonctionnement hors ligne, tandis que l'IA en périphérie favorise la prise de décision en temps réel avec une latence minimale. Cela est nécessaire pour les systèmes autonomes et l'automatisation industrielle.

Un marché en pleine croissance grâce à un matériel spécialisé

Le marché de l'IA embarquée connaît une croissance rapide, portée par des composants matériels spécialisés comme les unités de traitement neuronal (NPU) et des architectures hétérogènes qui sont de plus en plus souvent intégrées directement dans les microcontrôleurs et les systèmes sur puce (SoC). Les ingénieurs sont ainsi confrontés au défi d'utiliser des modèles complexes sur des appareils disposant de ressources limitées en termes de mémoire et de calcul. Des techniques telles que la quantification, le pruning et d'autres méthodes de compression de modèles sont donc essentielles. Outre le matériel, des bibliothèques et des outils performants prennent de plus en plus d'importance pour rendre l'IA utilisable de manière fiable sur différentes plates-formes.

Un exemple concret de cette tendance est la combinaison de la reconnaissance des mots de réveil avec la reconnaissance et le suivi des objets sur les plates-formes Snapdragon de Qualcomm. Des réseaux basés sur YOLOX sont utilisés pour la reconnaissance d'objets, l'inférence étant transférée sur le NPU Hexagon. La NPU n'est activée qu'en cas de besoin, si un mot de réveil correspondant (signal audio) a été donné auparavant et que celui-ci a été reconnu par une deuxième NPU moins gourmande en énergie. Cette approche montre comment des architectures hétérogènes combinant une NPU à faible consommation d'énergie et un DSP hexagonal permettent de réaliser des tâches de traitement d'images en temps réel tout en maintenant l'efficacité énergétique.

Shift Left pour une IA intelligente

Avec la complexité croissante de l'IA embarquée, le besoin de processus de flux de travail clairement structurés augmente également. Le Model-Based Design offre un cadre pour cela : Au lieu d'écrire du code de bas niveau, les ingénieurs modélisent visuellement leurs algorithmes dans Simulink. Les exigences, les modèles et les artefacts de test sont ainsi réunis dans un fil d'actualité numérique unique, ce qui favorise la collaboration et la traçabilité tout au long du cycle de vie du produit.

L'un des principaux avantages de cette approche réside dans la validation précoce. Les tests Hardware-in-the-Loop (HIL) et Processor-in-the-Loop (PIL) permettent de détecter les problèmes potentiels à un stade précoce et d'accélérer le développement, conformément au principe «Shift Left». Le fonctionnement de cette approche peut être expliqué à l'aide d'un exemple tiré du secteur automobile. Dans le cadre de la planification et de la commande de trajectoires basées sur l'IA sur Infineon AURIX TC4x, les commandes de réseaux neuronaux sont conçues et validées avant leur utilisation à l'aide du Model-Based Design. En utilisant une unité de traitement parallèle (PPU) sur le matériel, cette solution permet d'obtenir une précision supérieure de 50 % et des économies d'énergie de 5 % par rapport aux approches traditionnelles - un exemple de la manière dont les flux de travail structurés et l'optimisation consciente du matériel offrent des avantages tangibles.

De Matlab au microcontrôleur

MathWorks offre un environnement intégré pour le développement et le déploiement de l'IA sur des systèmes embarqués. Les ingénieurs peuvent concevoir et entraîner leurs modèles dans Matlab ou importer des modèles déjà entraînés à partir de frameworks tels que PyTorch, TensorFlow et ONNX. À l'aide d'outils de génération automatique de code comme Matlab Coder et GPU Coder, ces modèles peuvent être traduits en code C, C++, CUDA ou HDL optimisé pour les CPU, GPU, FPGA et MCU. De cette manière, l'écart entre la conception de haut niveau et l'implémentation matérielle est comblé.

En outre, des flux de travail d'optimisation pour la quantification, le pruning et la compression sont intégrés dans la chaîne d'outils. Ils permettent une utilisation sur des appareils aux ressources limitées sans que les performances en soient affectées. En complément, des outils de vérification comme Polyspace assurent une fiabilité supplémentaire en analysant le code généré de manière statique et dynamique, en détectant les erreurs à un stade précoce du cycle de développement - ou en prouvant leur absence. Ces fonctions sont particulièrement importantes dans les domaines où la sécurité est critique, afin de garantir la conformité et la robustesse.

Un exemple pratique de ce flux de travail est la prédiction de la température des moteurs électriques sur le matériel TI C2000. Pour ce faire, des modèles de capteurs virtuels sont développés et entraînés dans Matlab ou Python, comprimés pour l'utilisation et validés à l'aide de tests processor-in-the-loop. Cette approche remplace les capteurs physiques par des fonctions d'estimation basées sur le logiciel, ce qui réduit les coûts et la complexité tout en conservant, voire en augmentant, la précision.

Utilisation dans de nombreux domaines d'application

L'IA embarquée est déjà utilisée dans de nombreux domaines d'application : dans le secteur de la santé, elle est par exemple utilisée pour le traitement du signal en temps réel dans l'analyse de l'ECG sur des cartes STM32. Des algorithmes d'apprentissage en profondeur et de traitement du signal sont combinés à cet effet. Les données des capteurs peuvent être traitées en temps réel à l'aide de la génération automatique de code C/C++. Les solutions d'IA embarquées sont également utilisées dans le domaine de la sécurité au travail : la reconnaissance des équipements de protection individuelle sur Raspberry Pi et la reconnaissance des poses sur les plateformes Nvidia Jetson montrent comment le traitement d'image embarqué et l'accélération GPU permettent de créer des solutions d'IA compactes et puissantes pour la surveillance et la conformité.

Les exemples cités illustrent une tendance plus large : l'IA embarquée n'est plus une technologie de niche, mais devient un standard pour les systèmes intelligents dans différents secteurs. Grâce à des flux de travail structurés et à l'utilisation de chaînes d'outils intégrées, les ingénieurs peuvent accélérer leurs processus de développement, garantir leur fiabilité et optimiser les performances pour les déploiements en périphérie. À mesure que l'IA générative et les workflows avancés se rapprochent de l'edge, des méthodes efficaces et une optimisation tenant compte du matériel seront la clé pour en exploiter tout le potentiel.

MathWorks présentera aux ingénieurs et aux développeurs, lors du salon embedded world qui se tiendra à Nuremberg du 10 au 12 mars 2026 (hall 4, stand 110), une série de conférences spécialisées sur différents thèmes et scénarios d'application. Sur le stand, les visiteurs auront un aperçu de différentes démonstrations, dont la planification de trajectoires basée sur l'IA sur Infineon AURIX TC4x, le suivi d'objets sur Qualcomm Snapdragon, le calcul de température basé sur l'IA pour les moteurs électriques ainsi que le traitement de signaux en temps réel sur les appareils IoT.

Cet article est paru initialement sur m-q.ch - https://www.m-q.ch/de/embedded-ai-kuenstliche-intelligenz-fuer-dezentrale-entscheidungen-am-netzwerkrand/

La Journée européenne de la protection des données, le 28 janvier, rappelle depuis 1981 l'importance de la protection des données. Chester Wisniewski de Sophos profite de l'occasion pour lancer un appel : «La Journée de la protection des données doit nous rappeler l'importance du chiffrement pour protéger nos données contre l'espionnage indésirable et les atteintes à la vie privée». Depuis les révélations de la NSA par Edward Snowden il y a près de 13 ans, on se bat toujours pour que le chiffrement de bout en bout soit respecté, la dernière fois lors de la dispute sur le contrôle du chat.

Les backdoors et les droits d'accès excessifs posent problème. De nombreuses entreprises technologiques américaines ont été trompées par des cybercriminels comme LAPSUS$ et Scattered Spider, qui se sont fait passer pour des autorités de poursuite pénale afin d'obtenir un «accès légitime» à des données personnelles. Le cryptage permet de partager exactement ce que l'on veut, quand on veut et avec qui. Si l'utilisateur a le contrôle, il peut partager des données en toute sécurité et avec son consentement.

Choisir des mots de passe appropriés

L'expert de Sophos recommande tout d'abord de remplacer les anciens mots de passe par de nouveaux, de préférence avec une authentification à deux facteurs (2FA). Comme il s'agit la plupart du temps de nombreux accès avec chacun son propre mot de passe, un gestionnaire de mots de passe serait un bon support pour créer et gérer toutes les données d'accès. Ils protègent également contre les sites web falsifiés, car ils les reconnaissent et ne révèlent aucun mot de passe en cas de doute. Le système 2FA ne pose guère de problème, mais constitue un obstacle plus important pour les fraudeurs.

Vérifier les paramètres de protection des données

La plupart des systèmes d'exploitation, des applications et des comptes en ligne permettent à l'utilisateur de décider lui-même de la quantité de données qu'il souhaite divulguer. Chaque application sur le smartphone peut-elle connaître la position actuelle ? Veut-on rester connecté à son compte en ligne préféré pour des raisons de commodité ? L'application a-t-elle l'autorisation de publier des messages au nom de l'utilisateur dans ses médias sociaux ? Comme il n'existe pas de fonction de réglage générale pour toutes les applications, la seule chose à faire est de vérifier chaque compte et de décider individuellement de ce que l'on autorise ou non.

Ne rien partager sans autorisation

Cette règle devrait s'appliquer à tous les utilisateurs de médias sociaux : Avant de publier une photo avec d'autres personnes dessus, il faut d'abord s'assurer que c'est bien le cas. Les informations qu'elle contient pourraient non seulement influencer les relations avec les membres de la famille et les employeurs, mais aussi révéler par inadvertance à des cybercriminels des éléments tels que le lieu de résidence, l'anniversaire, les vacances, qu'ils pourraient utiliser contre vous - maintenant ou longtemps après.

Attention particulière au travail

Au niveau de l'entreprise, cette règle est encore plus stricte : La transmission de données d'entreprise, qu'il s'agisse de données internes, de clients ou de fournisseurs, peut non seulement présenter un grand intérêt pour les cybercriminels, mais aussi avoir des conséquences juridiques pour l'entreprise et le propre poste de travail.

Connaître ses propres limites

Quelle est la valeur de mes propres données ? Cette attitude individuelle permet de décider clairement de chaque demande d'informations personnelles. Les économies de coûts, les informations, le confort, mais aussi les garanties contractuelles ou juridiques nécessitent parfois plus de données, parfois moins. C'est à l'utilisateur lui-même de poser la question et de dire non en cas de doute.

Le 28 janvier commémore la Convention européenne sur la protection des données de 1981, premier accord intergouvernemental juridiquement contraignant en matière de protection des données et outil international pour la protection des données à caractère personnel.

Source : Sophos

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Les dernières statistiques de dommages d'Allianz Trade révèlent une tendance claire en matière de risques : en 2024, les dommages financiers causés par les escroqueries au faux résident ont triplé (+200 %), et en 2025, ils ont encore augmenté de 81 pour cent - malgré un nombre de cas en baisse. La fraude à la commande connaît également une renaissance : avec une augmentation des dommages de 139% et 61% de cas supplémentaires, cette arnaque a remplacé la fraude au paiement comme forme d'ingénierie sociale la plus fréquente.

Des délinquants professionnalisés grâce à l'IA

«Nous assistons à un jeu du chat et de la souris très dynamique entre les attaquants et les entreprises», explique Marie-Christine Kragh, Global Head of Fidelity chez Allianz Trade. «Grâce à l'IA générative, les tentatives de fraude atteignent désormais un niveau de perfection qui ne laisse guère de place au doute, même pour des collaborateurs bien formés».»

Des e-mails impeccables, des vidéos deepfake à l'apparence trompeuse et des imitations de voix à la sonorité réaliste augmentent considérablement le taux de réussite. En conséquence, selon Allianz Trade, les dommages moyens sont de l'ordre de millions à un chiffre ; certains cas atteignent des valeurs à deux chiffres en millions.

Coup double en un clic : le phishing rencontre l'ingénierie sociale

Les barrières à l'entrée pour les cybercriminels diminuent également. «Aujourd'hui, de nombreux délinquants n'ont guère besoin de compétences informatiques», explique Dirk Koch, Certified Ethical Hacker et partenaire du cabinet ByteLaw. «Sur le Darknet, les outils de phishing et de vishing sont disponibles à bas prix - il suffit souvent d'une combinaison d'accès initial assisté par la technologie et de communication de connexion manipulatrice pour paralyser une entreprise». Koch parle d'un «échec et mat en deux coups» : D'abord l'accès au système compromis, ensuite l'attaque ciblée sur les processus de décision et de paiement.

Les délinquants internes restent le plus grand risque

Outre les attaques externes, la menace provenant de l'entreprise elle-même augmente. En 2025, 65 % des pertes financières les plus importantes proviendraient de cas internes, selon Allianz Trade. «La majorité des pertes sont dues aux collaborateurs - une vérité inconfortable mais centrale», explique Kragh. Ce qui est frappant, c'est la créativité croissante : des produits de luxe détournés aux systèmes internes de «shop in shop».

Prévention : une architecture de sécurité à plusieurs niveaux est nécessaire

Pour les directeurs financiers et les responsables de la sécurité, il est donc clairement nécessaire d'agir. Koch recommande de combiner les lignes de défense techniques, organisationnelles et culturelles :

• Base technique : Authentification multi-facteurs résistante au phishing, signatures d'e-mails vérifiées, filtres basés sur l'IA et architectures zéro-trust.

• Mesures organisationnelles : un système de Principe du double contrôle, confirmations hors bande en cas de modification des données de paiement, analyses continues des processus.

• Réactivité : des structures de réponse rapide aux incidents, afin de permettre la récupération des montants.

L'homme, le facteur le plus critique

Malgré toute la technologie, l'homme reste le point faible central. Les attaques de social engineering visent de manière ciblée les émotions - l'autorité, la pression ou les situations de crise créées artificiellement. «La combinaison de la pression du temps, du déclencheur émotionnel et de l'invitation à enfreindre les règles doit faire sonner toutes les alarmes», prévient Kragh. Une culture de l'erreur ouverte et des lignes de communication claires entre les collaborateurs et les cadres sont considérées comme le levier le plus efficace pour démasquer rapidement les tentatives de manipulation.

Source : Allianz Trade

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De plus en plus d'entreprises adoptent des réseaux définis par logiciel comme le SD-WAN et orchestrent leur infrastructure via le cloud pour répondre à la soif de performance des applications et des charges de travail de l'IA. Mais malgré les progrès réalisés dans ces domaines, trois défis caractérisent cette nouvelle ère de la connectivité :

Challenge #1 : surcharge du système due à un trafic élevé 

Les clusters d'IA poussent les exigences en matière d'énergie et de bande passante bien au-delà des limites conventionnelles : un seul rack de GPU peut générer jusqu'à 100 kilowatts de puissance thermique lors du traitement des données et un trafic de plusieurs dizaines de térabits par seconde, ce qui entraîne d'énormes contraintes au niveau physique et logique. Sur le plan physique, le matériel, le câblage, l'alimentation électrique et le refroidissement atteignent souvent leurs limites. Il en résulte des goulots d'étranglement de la bande passante ainsi que des points chauds qui augmentent le risque d'erreurs. Au niveau logique, le trafic massif de données surcharge les infrastructures réseau et logicielles, ce qui entraîne des congestions de trafic, des goulots d'étranglement au niveau du stockage et des risques de sécurité : Souvent, les solutions de cybersécurité ne sont pas adaptées au débit élevé de données et détectent donc moins bien les anomalies.

Challenge #2 : surface d'attaque plus grande à l'Edge

L'Edge Computing et la décentralisation qui en découle sont la condition de base pour une utilisation agile de l'IA. Cependant, l'infrastructure informatique ainsi considérablement élargie et répartie crée un grand nombre de nouveaux points d'attaque pour les pirates : chaque capteur, chaque passerelle et chaque serveur distant devient un point faible potentiel que les criminels peuvent utiliser pour provoquer des temps d'arrêt. Les pannes ciblées sur les sites de périphérie sont particulièrement appréciées des cybercriminels pour infiltrer les systèmes centraux pendant que les défenseurs sont distraits.

Challenge #3 : Pannes en cascade dues à une surcharge opérationnelle

Bien que de plus en plus de processus de gestion de réseau soient automatisés, la charge de travail des administrateurs augmente de manière drastique. Cela s'explique notamment par la pénurie de personnel qualifié et la complexité croissante des infrastructures réseau due aux applications d'intelligence artificielle et de périphérie. Le facteur humain reste donc un point faible critique qui augmente le risque de configurations erronées, de mises à jour manquées ou incorrectes et de maintenance réactive suite à une surcharge opérationnelle. Les deux options pour atténuer les pannes en cascade qui en résultent sont un degré d'automatisation encore plus élevé et la mise en œuvre de solutions OOB (Out-of-Band).

Toutefois, l'intelligence artificielle n'est pas seulement source de défis, elle offre également aux entreprises - en particulier lorsqu'elle est associée à des réseaux hors bande - de nouvelles opportunités d'améliorer leur efficacité, leur sécurité et leur résilience : 

Chance #1 : moins de temps d'arrêt grâce à l'analyse prédictive

Les outils d'analyse prédictive basés sur l'IA aident les entreprises à identifier leurs limites de capacité, à prédire les pannes et à optimiser les fenêtres de maintenance. L'ère de la gestion de réseau purement réactive touche ainsi à sa fin. L'intégration d'outils d'automatisation NetOps étend ces fonctions en prenant en charge les tâches récurrentes et en éliminant les erreurs de configuration, deux facteurs éminents dans l'apparition des temps d'arrêt.

Opportunité #2 : réduction du MTTR grâce aux réseaux auto-cicatrisants

L'IA devient la clé de la fiabilité et de la résilience des réseaux. Il existe aujourd'hui des systèmes d'IA qui analysent les données télémétriques, détectent les anomalies et prennent des mesures de récupération automatisées avant même que les utilisateurs ne remarquent une panne. Les solutions intelligentes hors bande complètent ces capacités en maintenant une connexion aux ressources du réseau, même lorsque le réseau de production est en panne. Ensemble, l'IA et les solutions OOB constituent donc la base des réseaux auto-réparateurs et réduisent considérablement le temps moyen de rétablissement (MTTR).

Chance #3 : modèles hybrides pour systèmes natifs d'héritage et d'IA

Les entreprises qui souhaitent préparer leur infrastructure réseau pour l'avenir doivent concilier la fiabilité des réseaux existants avec les avantages de l'orchestration et de la surveillance basées sur l'IA. Dans ce contexte, une véritable modernisation ne consiste pas simplement à remplacer l'ancien matériel et les logiciels, mais à intégrer judicieusement les nouvelles solutions dans l'existant. La gestion hors bande aide les entreprises à atteindre cet objectif en fournissant un niveau de contrôle universel pour les systèmes d'héritage et d'intelligence artificielle.

„L'exploitation de systèmes d'IA est un travail difficile pour les administrateurs de réseau et met à rude épreuve le matériel et les logiciels“, explique Dirk Schuma, directeur des ventes EMEA Nord chez Opengear. „Dans ce contexte, la combinaison des fonctionnalités de l'IA et des solutions hors bande est un véritable gamechanger, car elle a le potentiel d'augmenter considérablement la résilience des réseaux“.“

Source : Opengear

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Le 6e symposium des premiers secours, qui se tiendra le 31 octobre 2026 au KKL Luzern, adopte une approche particulière : il suit un accident de près - des premiers secours sur place, à l'exemple d'une blessure sportive, au sauvetage aérien et au retour à la vie, parfois long. La manifestation s'adresse à tous les secouristes, qu'ils soient débutants, avancés ou professionnels, qu'il s'agisse de samaritains, de sanitaires d'entreprise, de chargés de sécurité, de particuliers ou d'organisations à feu bleu.

Premiers secours en cas de blessures sportives

Hanspeter Betschart, médecin-chef de la clinique du sport Berit et Chief Medical Officer de Swiss Olympic, parle de différentes blessures sportives et des premiers secours nécessaires. Il ne s'agit pas seulement de sportifs professionnels lors de grandes manifestations, mais aussi de blessures fréquentes dans le sport amateur - par exemple lors de tournois de football, où plus d'un ligament croisé s'est déjà déchiré.

Sauvetage aérien en terrain difficile

Parfois, le transport par hélicoptère est inévitable, soit parce qu'il doit être très rapide, soit parce qu'aucun autre chemin ne mène au lieu de l'accident. Cela concerne les randonneurs, les skieurs, les forestiers, les agriculteurs et bien d'autres. Le Dr Oliver Reisten, directeur médical d'Air Zermatt, explique comment se déroule un sauvetage aérien et ce que les secouristes peuvent et doivent faire.

Le chemin du retour à la vie

Souvent, les premiers intervenants ne savent pas ce qu'il est advenu des patients après l'arrivée des secours. Le Dr Christian Sturzenegger, Chief Medical Officer de la clinique de rééducation de Bellikon, accompagne les patients sur leur chemin de retour. Dans son exposé, il raconte à l'aide d'exemples de cas ce qui se passe après une intervention à l'hôpital de soins aigus et comment les patients retrouvent leur vie, leur famille, la société et leur travail.

Documentation et protection des données

Après une intervention, les secouristes ont souvent encore du travail. En particulier si un accident s'est produit dans l'entreprise, ils doivent documenter leurs premiers secours. Le mieux est de le faire pendant l'intervention à l'aide d'un protocole dont ils remettent une copie aux services de secours. Ces protocoles ne doivent toutefois pas être accessibles à tout le monde. Roger Berger et Bruno Ducceschi, membres du comité de l'Association suisse des sanitaires d'entreprise (ASSE), expliquent quand les secouristes doivent documenter leurs interventions et à quoi ils doivent faire attention.

Formation continue et programme-cadre

Le Symposium des premiers secours 2026, qui se tiendra dans la salle lucernoise du KKL Luzern, accorde une grande importance au programme-cadre et à d'autres valeurs ajoutées. Après chaque exposé, il reste de la place et du temps pour poser des questions aux intervenants. Les pauses seront l'occasion de discuter et d'entretenir le réseau. En outre, quelque 25 exposants présenteront leurs produits, cours ou autres services. Toutes les conférences seront traduites simultanément de l'allemand vers le français. Trois heures et demie seront prises en compte pour le certificat IAS et deux points de formation continue seront attribués par la SSST.

L'année dernière, 420 secouristes ont participé au symposium des secouristes au KKL Luzern. La manifestation commune de l'ASFS et d'IVF Hartmann aura lieu le 31 octobre 2026. Pour plus d'informations et pour s'inscrire, rendez-vous sur symposium des premiers secours.ch. La date limite d'inscription est le 24 octobre 2026.

Cet article est paru initialement sur m-q.ch - https://www.m-q.ch/de/ersthelfer-symposium-2026-unfall-hautnah/

La National Retail Federation (NRF) est considérée comme la scène centrale pour «l'avenir du commerce» - avec un accent sur la technologie, l'expérience client, l'omnicanal et l'efficacité. Dans ce contexte, le CEO d'Alphabet et de Google, Sundar Pichai, situe clairement le changement de plateforme actuel comme un AI platform shift.

Le cœur de la thèse de Google : le shopping devient «agentique»

Le terme de Google pour cela : agentic commerce - des agents IA effectuent des tâches à la place de l'utilisateur, de la recherche de produits à la transaction et au suivi. Le CEO de Google, M. Pichai, décrit un changement fondamental : le mode AI déplace la recherche des mots-clés vers les conversations naturelles, l'IA se charge du tri préalable. Comme base de données, Google cite le Shopping Graph avec plus de 50 milliards de listings de produits ; plus de 2 milliards d'entre eux sont actualisés toutes les heures.

Ce que Google annonce concrètement

1) Le protocole commercial universel (UCP) : un langage commun 

UCP est une nouvelle norme ouverte qui fait office de langage commun pour les agents IA, les commerçants et les fournisseurs de paiement tout au long du parcours client. UCP établit une norme pour les agents et les systèmes afin qu'ils puissent collaborer à travers les interfaces utilisateurs, les entreprises et les fournisseurs de paiement. UCP est conçu pour être intersectoriel et compatible avec les protocoles existants tels que Agent2Agent (A2A), Agent Payments Protocol (AP2) et le Model Context Protocol (MCP). UCP a été développé en collaboration avec des leaders du secteur tels que Shopify, Etsy, Wayfair et Target, et est soutenu par plus de 20 autres entreprises de l'écosystème du commerce, dont American Express, Stripe, Visa et Zalando.

2) Business Agent : chat de marque directement dans la recherche Google

Une autre nouveauté est le Business Agent : les clients peuvent chatter directement avec les marques dans Search, comme avec un conseiller de vente virtuel, dans la «Brand Voice». L'activation et l'adaptation se font par le biais de Merchant Center ; dans une perspective d'avenir, des formations avec des données propres, des insights, des offres et des achats directs sont prévus.

3) Offres directes : offres en mode AI comme nouveau Ads-Play

Ce nouveau projet pilote pour Google Ads permet aux annonceurs de présenter des offres exclusives, comme une réduction spéciale, directement dans le mode IA pour les clients prêts à acheter. Lorsque les utilisateurs posent des questions sur des produits (par exemple, s'ils recherchent un tapis pour une salle à manger), l'IA peut non seulement suggérer des produits adaptés, mais aussi afficher directement des offres exclusives. La diffusion est pilotée par l'IA : dans le cas des offres directes, les commerçants définissent dans les paramètres de leur campagne les offres qu'ils souhaitent mettre en avant, l'IA décide quand une offre est pertinente.

4) Gemini Enterprise for Customer Experience : Shopping + Service en tant que plateforme d'agent unique

Du côté du cloud, Gemini Enterprise for Customer Experience (CX) arrive : Google lance une plateforme centrale qui réunit le shopping et le service client. Des agents IA préfabriqués et configurables y sont disponibles, basés sur les derniers modèles Gemini de Google, et peuvent être mis en œuvre en quelques jours par les entreprises. Ces agents peuvent accompagner l'ensemble du cycle de vie du client, depuis la découverte de nouveaux produits jusqu'à la résolution d'éventuels problèmes après l'achat. L'accent se déplace ici des simples chatbots vers des concierges numériques proactifs qui peuvent résoudre des problèmes et effectuer des transactions de manière autonome sous la supervision des entreprises. Les détaillants américains Lowe's et Kroger font partie des premiers utilisateurs de ces outils d'agents, tandis que Papa Johns est la première entreprise à utiliser l'agent de commande alimentaire omni-canal de Google Cloud.

Qu'est-ce que cela signifie pour le commerce de détail suisse ?

L'histoire de la NRF de Google peut se résumer à une simple question directrice : Comment ne pas seulement être trouvé dans les interfaces IA, mais comment conclure ?

1) Les données sur les produits deviennent le «langage» de l'IA

Lorsque le shopping devient conversationnel, les flux de mots-clés classiques ne suffisent plus. Les données produit doivent pouvoir répondre aux questions : Qu'est-ce qui va avec quoi, quelle alternative existe-t-il, quels accessoires sont compatibles - et pourquoi le produit est-il le bon choix. C'est exactement dans cette direction que s'oriente la logique du Merchant Center de Google : il s'agit de s'éloigner du simple catalogue pour aller vers une base de données qui permette le conseil par le dialogue.

2) «Buy where you browse» raccourcit massivement le Journey

Avec UCP et le checkout en AI Mode/Gemini, Google rapproche la conclusion de l'achat directement du moment de la recherche. Le shopping est ainsi davantage conclu «dans la conversation» - moins de chemin de clics, moins de rebonds, plus rapidement vers la conversion. Pour les commerçants, il s'agit d'une chance, mais aussi d'un problème d'architecture : dès que le passage en caisse a lieu sur des interfaces de plateforme, la relation client doit malgré tout rester chez le détaillant.

C'est pourquoi il vaut la peine pour les commerçants suisses de procéder à une vérification précoce de la réalité : les mécanismes de fidélisation (prix pour les membres, bonus, avantages) sont-ils déjà efficaces au moment de l'achat ? Les données de transaction et les préférences sont-elles correctement intégrées dans le CRM ? Et le processus d'après-vente - du service au réengagement - reste-t-il entre les mains de l'entreprise ? En bref, le checkout de la plate-forme peut accélérer les transactions. Ce qui est décisif, c'est qu'il renforce également la relation qui compte ensuite.

3) Brand Voice devient opérationnel

Avec l'agent commercial, Google place la marque là où la vente au détail est la plus sensible : au moment de la décision. Pas comme une bannière, pas comme un slogan, mais comme un interlocuteur. C'est précisément ce qui rend ce changement si explosif pour le branding : la «Brand Voice» passe du statut d'atout de communication à celui d'instance de vente opérationnelle. La tonalité n'est soudain plus quelque chose que l'on polit proprement dans les campagnes - elle devient un levier de conversion dans le dialogue. Pour gagner, il faut plus qu'un brand book en PDF : Il faut un playbook pour les agents qui traduise la gestion de la marque en règles. En d'autres termes, dans un langage propre, des vérités claires sur les produits au lieu de promesses floues, des no-go définis et une brand safety adaptée au dialogue qui ne protège pas les environnements publicitaires, mais les réponses.

De plus, la bienveillance est une marque - et elle est «communiquée» très tôt dans le shopping en agence. Le retour, l'échange, la garantie ou les questions de livraison ne sont pas seulement des détails de service, mais font partie de la personnalité de la marque. Et même le cross-selling acquiert une nouvelle qualité : non pas comme une astuce d'upsell, mais comme un entretien utile de la relation au bon moment, comme un concierge numérique. Pour le commerce de détail suisse, c'est une chance, car la branche vit traditionnellement du conseil, de la fiabilité et de la confiance - et ce sont précisément ces points forts qui peuvent désormais être mis à l'échelle numériquement. La question décisive n'est donc pas : «Avons-nous besoin d'un agent ?» Mais plutôt : Si notre marque parle à l'avenir - comment doit-elle vendre ?

Conclusion

Google ne présente pas un «Search-Refresh» à la NRF 2026, mais une nouvelle architecture : AI-Search comme interface d'assistance, UCP comme couche de transaction, agents comme nouveaux Touchpoints - et Ads comme aide contextuelle à la conclusion. Pour le commerce de détail suisse, la tâche est la suivante : préparer les données, les offres, la voix de la marque et le service de manière à ce qu'ils fonctionnent dans un monde de shopping agentique.

Stefan Riedle travaille depuis 21 ans chez SAP - une période exceptionnellement longue au cours de laquelle il est passé de consultant senior à pilier central de la gestion de la qualité. Dans différentes fonctions, il a aidé de nombreux grands clients à minimiser les risques, à augmenter les standards de qualité et à réaliser une plus-value commerciale. Sa profonde familiarité avec les technologies SAP, son approche analytique et son vaste réseau font de lui le candidat idéal pour ce nouveau rôle, est-il précisé. «Avec Stefan Riedle, le management de la qualité suisse gagne une personnalité dirigeante qui connaît SAP, nos clients et nos processus comme personne», soulignent Sabrina Storck et Thomas Schreitmüller, co-directeurs de SAP Suisse. «Son approche analytique, son calme et sa capacité à rendre compréhensibles des faits complexes sont des facteurs de succès essentiels pour le développement de notre travail sur la qualité».»

Après avoir suivi une formation au lycée technique et à l'école supérieure de technique, d'économie et de design de Constance (HKTWG) pour obtenir un diplôme d'informaticien, il est entré dans la vie professionnelle pratique chez Océ Document Technologies. Après deux ans d'apprentissage chez Océ, il a rejoint SAP en Suisse, auquel il est resté fidèle jusqu'à aujourd'hui. Après plusieurs années passées dans le Business Technology Consulting, il a évolué vers la gestion de la qualité en occupant différents postes.

Dans sa nouvelle fonction, Stefan Riedle souhaite notamment mettre l'accent sur trois points : garantir des standards de qualité élevés, continuer à augmenter la satisfaction des clients et renforcer la confiance dans SAP à long terme. «Pour moi, la qualité n'est pas un état final, mais un processus continu - dans le produit, dans le service et dans la collaboration avec nos clients», déclare Stefan Riedle. «Je me réjouis de franchir les prochaines étapes avec notre équipe».»

Stefan Riedle est marié, père de deux enfants et vit avec sa famille en Suisse orientale. Il aime passer du temps avec sa famille, jouer au billard, pratiquer le jiu-jitsu et, lorsqu'il lui reste du temps, prendre soin de sa Ford Bronco 1992. Il s'engage également dans des associations, notamment dans le domaine de la jeunesse.

Ce changement de rôle est également lié au départ de Sabine Brändle et Uwe Neuendorf, qui prennent tous deux leur retraite après avoir rendu de nombreux services à la gestion de la qualité de SAP Suisse. Grâce à leur engagement et à leur professionnalisme, ils ont contribué de manière décisive au développement de l'équipe Active Quality Management.

Source : SAP

Cet article est paru initialement sur m-q.ch - https://www.m-q.ch/de/stefan-riedle-wird-neuer-quality-director-von-sap-schweiz/

Aujourd'hui, la vitesse n'est plus seulement un indicateur de performance technologique, mais est également synonyme de la capacité d'une entreprise à adapter ses décisions commerciales quasiment en temps réel. Dans l'industrie, par exemple, des systèmes intelligents relient en permanence les données de production internes aux informations externes provenant des chaînes d'approvisionnement ou des marchés. Ils détectent à temps les risques tels que les pannes de machines ou les changements de la demande et adaptent automatiquement les plans. Les lignes de production restent ainsi flexibles, les ressources sont utilisées de manière optimale et les promesses de livraison peuvent être tenues de manière fiable. Dans le domaine financier également, les entreprises bénéficient de modèles de risques actualisés en permanence. Les transactions, les mouvements du marché et le comportement des clients sont analysés en temps réel, ce qui permet de recalculer en permanence les évaluations des risques. Cela augmente la réactivité et la conformité.

Qu'est-ce que cela signifie concrètement ? Dell Technologies se penche sur les trois principales évolutions de l'infrastructure autour de l'IA.

Tendance n° 1 : l'environnement informatique se transforme en une usine d'IA modulaire

La mise en œuvre de projets d'IA nécessite une infrastructure extrêmement évolutive, ce qui dépasse le cadre d'investissement de nombreuses entreprises. Par exemple, un modèle GenAI performant peut nécessiter des centaines de GPU. Dans ce contexte, un «Data Center as a Service» est une alternative intéressante. Les entreprises ont accès à une puissance de calcul sur une informatique spécialisée sans avoir à construire elles-mêmes une infrastructure. En principe, une approche hybride a fait ses preuves, permettant aux entreprises de se constituer une sorte d«»usine d'IA". Les systèmes de périphérie prennent en charge les tâches critiques en termes de latence, les environnements informatiques centraux servent de couche d'entraînement et de gestion, tandis que les capacités du cloud public sont utilisées pour une mise à l'échelle élastique en cas d'informations moins sensibles. Les données ne sont donc plus déplacées de manière globale dans un environnement, mais suivent un modèle basé sur des règles : où est généré le plus grand bénéfice ? Où le risque est-il le plus faible ? Où le traitement est-il économiquement judicieux ? C'est justement l'économie basée sur les jetons qui remet en question le cloud, longtemps privilégié. Alors que les applications classiques génèrent généralement des charges de calcul prévisibles, les charges de travail de l'IA varient extrêmement. Ainsi, une simple invite ne nécessite que quelques centaines de jetons, alors qu'une analyse complète en consomme des centaines de milliers. Dans le cloud, cela coûte immédiatement cher. Parallèlement, la question de la souveraineté numérique gagne en importance. Le traitement des données et la formation des modèles doivent être conçus de manière à ce que les entreprises puissent contrôler elles-mêmes leur chaîne de création de valeur à tout moment.

Tendance n° 2 : l'économie de l'IA oblige à repenser la solution de stockage

Le succès des applications d'IA ne dépend pas seulement de la puissance de calcul, mais aussi de l'efficacité de l'ensemble de la pile d'IA. Cela comprend des bases de données vectorielles optimisées, des réseaux à faible latence, une mémoire évolutive, des mécanismes de routage intelligents ainsi que des couches de sécurité et de gouvernance. L'objectif est d'organiser les appels de modèles, les processus d'extraction et les validations de manière à ce que le système fonctionne non seulement avec précision, mais aussi en économisant les ressources. L'environnement de stockage joue ici un rôle particulier, car les systèmes d'IA gèrent des ensembles de données de plusieurs centaines de pétaoctets. Les architectures de stockage classiques comme NAS, SAN ou l'ancien Direct-Attached Storage atteignent leurs limites face aux exigences élevées en matière d'agrégation des données et d'accès rapide des charges de travail. Mais même une infrastructure hyperconvergée peut être confrontée à des goulets d'étranglement, notamment lorsque les données sont stockées sur différents nœuds. Les composants de stockage et de calcul doivent en outre toujours être renouvelés ensemble, bien qu'ils aient des cycles de modernisation différents. L'IA accélère ce cycle coûteux : les GPU doivent généralement être mis à jour après quelques années seulement, tandis que les HDD ont une durée de vie nettement plus longue. Les architectures désagrégées offrent ici une solution : les performances de stockage et de calcul sont découplées. Un niveau de stockage commun est disponible via un réseau et peut être utilisé simultanément par tous les systèmes.

Tendance n° 3 : les petits modèles apportent l'intelligence en profondeur dans le cœur opérationnel

En matière de modèles linguistiques, la devise «plus c'est grand, mieux c'est» a longtemps prévalu. Mais dans le quotidien de l'entreprise, ce n'est souvent pas le cas. La production en est un bon exemple. Les Small Language Models (SLM) peuvent être intégrés rapidement dans les processus de production. Contrairement aux grands modèles d'IA, ils peuvent être entraînés en quelques heures de GPU pour des tâches spécifiques comme la détection d'anomalies ou l'analyse de rapports de maintenance. Des techniques telles que la Low-Rank Adaptation (LoRA) y contribuent en intégrant des espaces de travail dédiés sans avoir à réentraîner l'ensemble du modèle. Un avantage décisif est en outre le déploiement local : les SLM peuvent être exploités directement sur des appareils Edge ou dans des environnements OT cloisonnés, ce qui minimise les temps de réaction et les risques de sécurité. En principe, les SLM permettent de réduire sensiblement les charges de calcul, la consommation d'énergie et les coûts du cloud. De tels modèles compacts sont justement indispensables pour les applications dans le domaine de l'IA physique, car les robots autonomes à apprentissage automatique ne fonctionneraient pas sans intelligence embarquée. Ces robots détectent par exemple les obstacles lors du transport de marchandises, adaptent les itinéraires de manière dynamique et apprennent en permanence de leur environnement, comme le ferait un employé humain.

«2026 sera une année où les entreprises ne se demanderont plus si elles doivent utiliser l'IA, mais comment elles doivent repenser leurs structures techniques et opérationnelles pour que tout fonctionne de manière à créer de la valeur», déclare Tim van Wasen, directeur général de Dell Technologies DACH. «Dans ce contexte, l'IA impose des exigences élevées à l'environnement informatique. Cela signifie également que les entreprises doivent trouver le bon équilibre entre vitesse, sécurité et coûts, afin de concilier les priorités et les exigences les plus diverses».»

Plus d'informations : Dell Technologies

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Dans une récente enquête de Cisco en Suisse, 38% des personnes interrogées ont cité le maintien de la sécurité informatique comme le plus grand défi informatique général, suivi par les budgets limités (33 %) et la migration vers le cloud (32 %). Le manque de personnel informatique qualifié (30 %) et la garantie de la souveraineté numérique (29 %) préoccupent également de plus en plus les entreprises. L'étude a été menée auprès de 200 décideurs informatiques d'entreprises suisses employant plus de 250 personnes.

La souveraineté numérique prend de l'importance

Les décideurs informatiques attachent une importance particulière au fait que la Suisse dispose d'une liberté d'action maximale dans l'espace numérique. 96% des décideurs informatiques estiment qu'il est important que la Suisse garde le contrôle de son infrastructure numérique et de ses données. Au niveau des entreprises, ils sont tout aussi nombreux à partager cet avis (96 %). Pour cela, ils souhaitent notamment une stratégie nationale (46%), des investissements dans la formation informatique locale (38%) et le développement de matériel et de logiciels informatiques locaux (37%).

«Les résultats montrent clairement que les entreprises suisses ne veulent pas seulement travailler de manière sûre et efficace, mais aussi rester souveraines. Ce sont des moteurs importants pour renforcer la capacité d'innovation, la force économique et la résilience de l'économie suisse», déclare Chris Tighe, directeur général de Cisco Suisse.

Facteurs importants dans le choix des produits informatiques

Pour les décideurs informatiques, deux facteurs bien établis restent au centre des préoccupations : les coûts et le «retour sur investissement» (39 %), et la qualité des produits (38 %) occupent les priorités 1 et 3. En deuxième position, la «compatibilité avec l'IA» (39 %) est désormais un paramètre important.

«Chaque décision informatique doit être économiquement rentable, c'est très clair. Dans ce contexte, l'accent mis sur la compatibilité avec l'IA est particulièrement important, pour la pérennité de notre infrastructure informatique. Les bases de la prospérité suisse sont également posées par ce biais», ajoute Matthias Wick, CTO Cisco Suisse.

L'IA dans le monde de l'entreprise

L'enquête montre en outre que l'intelligence artificielle est passée du statut de technologie d'avenir visionnaire à celui de moteur central de la transformation économique et sociale. Neuf entreprises suisses interrogées sur dix utilisent déjà l'IA dans leurs activités quotidiennes. Il s'agit d'applications telles que la communication automatique avec les clients (42%), la reconnaissance d'images et le contrôle de la qualité (40%) et l'automatisation des processus, par exemple par des robots (37%). L'indice «AI Readiness» de Cisco a également montré que les entreprises locales sont ambitieuses : Plus de 80% d'entre elles prévoient concrètement de développer des agents AI ou de les utiliser déjà. 37% des entreprises s'attendent à ce que des agents IA collaborent avec des employés dans l'année à venir.

Pendant ce temps, la situation déjà tendue en matière de cybersécurité s'aggrave. Qu'il s'agisse de phishing, de ransomware ou d'attaques basées sur l'IA sur les réseaux d'entreprise, les menaces se multiplient. La sécurisation de l'entreprise devient donc d'autant plus importante. Parmi les décideurs informatiques suisses interrogés, les solutions de cybersécurité suivantes sont les plus importantes pour leur entreprise : la sécurité du réseau (40 %), la protection du cloud (37 %) et le cryptage des données (34 %).

Source : Cisco

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ChatGPT, Google Gemini ou Claude : l'IA générative génère en quelques secondes des communiqués de presse, des brochures et des textes de sites web. Les médias sociaux sont également inondés de textes d'IA. Exemple : LinkedIn. Les entreprises industrielles y publient chaque jour des contributions pour lesquelles il n'y avait auparavant ni savoir-faire linguistique ni temps disponible.

Les textes générés par l'IA minent la confiance dans les entreprises

Mais il existe un côté obscur de l'IA, qui devient de plus en plus visible, prévient Patrick Schroeder, expert en relations publiques pour l'industrie depuis 19 ans et journaliste technique à Paderborn. «La plupart des lecteurs reconnaissent désormais immédiatement les textes générés par l'IA. Pas seulement au tiret souvent cité. Mais aussi à la structure logique plus pointue que la moyenne, mais toujours similaire», explique Schroeder. «De nombreuses personnes, dont les clients et les médias spécialisés, perdent à ce moment-là leur confiance dans l'entreprise».»

«L'intelligence artificielle peut rendre les entreprises industrielles invisibles»

En particulier dans le cas des contributions de Thought Leadership dans les médias sociaux, il n'est plus transparent de savoir quelles pensées proviennent de l'homme et lesquelles de la machine. «L'expéditeur lui-même devient ainsi nébuleux et intangible, de sorte que la confiance ne peut guère s'établir», avertit Schroeder. Conséquence : de plus en plus de personnes ignorent les contributions de l'IA. Ce phénomène est comparable à ce que l'on appelle la banner blindness, c'est-à-dire le fait d'ignorer les bannières publicitaires sur les sites web. «C'est un paradoxe : les entreprises veulent devenir plus visibles grâce à davantage de contenus d'IA, mais elles obtiennent le résultat inverse. C'est une évolution inquiétante. Surtout en ces temps de défis économiques, où la confiance est plus importante que jamais».»

«Le storytelling rend les entreprises industrielles tangibles et crédibles"

Pour 2026, Schroeder recommande aux entreprises industrielles de gagner la confiance des clients et des médias spécialisés avec des contenus authentiques tirés de la vie réelle. Les reportages sur les projets réussis des clients sont par exemple très efficaces. «Le storytelling offre ici la possibilité de remettre l'homme au centre de l'attention», explique Schroeder. «Grâce à cet aperçu réel de leur quotidien, les entreprises deviennent tangibles et crédibles. Et c'est indispensable en période de turbulences économiques».»

Source et informations complémentaires : www.stories-about-robots.de

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Pour la première année commune, la collaboration est entièrement placée sous le signe du 50e anniversaire de Globetrotter - avec des activations spécialement développées et deux nouveaux formats qui élargissent de manière ciblée le programme du Hofkino. L'un des points centraux du programme du partenariat est le week-end du samedi 27 et du dimanche juin 2026. Avec un spectacle live Explora le samedi soir et un format familial le dimanche matin, de nouveaux points de programme voient le jour, qui complètent et élargissent le Hofkino de manière ciblée.

Le samedi soir 27 juin 2026, Globetrotter présentera en collaboration avec Explora une soirée au Hofkino à l'occasion du 50e anniversaire de Globetrotter. Un spectacle Explora en direct avec Louis Palmer sera présenté en première exclusive de l'été. Explora est un reportage mis en scène en direct, dans lequel des voyageurs, des aventuriers et des photographes présentent leurs histoires sur scène à l'aide d'images, de vidéos et d'un storytelling personnel. Dans son spectacle, Palmer combine des aventures personnelles du monde entier avec des images impressionnantes, de l'humour et des perspectives surprenantes sur notre relation au monde. Le spectacle Explora Live marque également le début d'une tournée Explora plus importante : au moins 16 autres dates sont prévues avec Louis Palmer durant l'hiver 2026/27.

Le dimanche matin est placé sous le signe des familles et des rencontres : avec le «Rendez-Vous avec le monde» : Brunch familial, Globetrotter présente l'un de ses formats connus sous une nouvelle forme au Hofkino. Des récits de voyage ainsi que des divertissements pour petits et grands créeront un accès à bas seuil au monde du voyage. De plus, Louis Palmer apportera son Solar Butterfly, le plus grand véhicule solaire du monde, qui vient de faire le tour du monde en quatre ans et de visiter 48 pays, y compris le musée interactif du climat, dans la cour intérieure du Musée national - comme une expérience à laquelle on peut accéder.

Sven Ziörjen, directeur marketing de Globetrotter, déclare à ce sujet : «En tant que partie importante des événements du 50e anniversaire de Globetrotter, nous ne voulons pas seulement regarder en arrière, mais créer de nouvelles expériences en collaboration avec un partenaire fort. Le Hofkino offre pour cela une scène idéale - urbaine, ouverte et proche des gens».»

Daniel Frischknecht Knörr, cofondateur et organisateur du Hofkino, exprime lui aussi sa satisfaction : «Globetrotter, avec son goût de l'aventure, sa curiosité pour le monde et sa capacité à faire vivre des histoires, convient parfaitement au Hofkino. Ce partenariat nous permet de créer de nouveaux formats qui offrent une véritable valeur ajoutée à notre public - et d'ouvrir davantage le Hofkino sur le plan du contenu».»

L'intelligence artificielle (IA) générative peut faciliter le travail du Parlement. L'association swissAI (anciennement "KImpact") salue donc l'utilisation d'outils d'IA par la Confédération, car elle peut faciliter le travail du Parlement. Elle recommande toutefois une utilisation prudente et souveraine. L'association fondée en 2023 s'engage pour un avenir numérique constructif de la Suisse - en harmonie avec l'homme et le progrès technologique.

C'est ce qu'écrit SwissAI dans un communiqué : "La manière dont le Copilot de Microsoft a été introduit au Parlement et dans certaines parties de l'administration fédérale s'est en revanche faite sans décision officielle, sans gouvernance claire et sans développement systématique des compétences. Deux occasions ont ainsi été manquées : une introduction responsable de l'IA et un modèle crédible pour l'économie et la société dans l'utilisation de cette technologie.

Le problème : l'introduction de l'IA sans contrôle et sans formation

Comme l'a montré Reto Vogt, journaliste indépendant et directeur d'études au MAZ, dans son enquête pour la «NZZ am Sonntag» du 4.1.2026, l'activation du Copilot de Microsoft au Parlement a été effectuée de fait de manière autonome par le groupe technologique américain - sans décision officielle de la Confédération, sans directives claires, sans responsabilités définies et sans transparence. L'introduction s'est faite quasiment par la petite porte. Il en résulte une zone d'ombre sur le plan juridique et de la politique de sécurité.

Les parlementaires et les collaborateurs de l'administration travaillent avec des informations sensibles, parfois confidentielles. Pourtant, aucune formation généralisée ni aucune ligne directrice contraignante n'ont été mises en place. Ceux qui utilisent l'IA sans en comprendre le fonctionnement, les limites et les risques ne peuvent ni assumer de responsabilités ni instaurer la confiance, que ce soit au sein des institutions ou vis-à-vis du public.

L'utilisation de l'IA : avant tout une question de leadership

Cette situation met en évidence un problème de gouvernance fondamental dans la gestion de l'IA. Les institutions politiques doivent clarifier la situation, si, pour quoi et dans quelles conditions l'IA est utilisée. Quelle est la conception de la souveraineté numérique ? Quelles données peuvent être traitées ? Qui décide de l'utilisation - et qui en porte la responsabilité ? Ces questions doivent trouver une réponse politique avant que les systèmes techniques ne soient utilisés de manière productive. Cette prise de conscience fait défaut en de nombreux endroits.

swissAI conseille une utilisation compétente et contrôlée de l'IA

«Notre démocratie directe vit de la confiance dans les institutions étatiques et de l'indépendance vis-à-vis des influences extérieures. L'IA est un outil puissant qui peut améliorer nos processus - mais seulement si nous garantissons la transparence, la compétence et des voies décisionnelles souveraines», déclare Chris Beyeler, président de swissAI.

Dans le cas présent, swissAI recommande une procédure en trois étapes, qui commence par une clarification politique fondamentale. Dans ce cadre, le Parlement doit définir, dans le cadre d'un large dialogue, quelles applications d'IA sont autorisées et comment la souveraineté numérique de la Suisse peut être préservée à long terme. Parallèlement, un développement ciblé des compétences est envisagé : Une évaluation systématique des besoins en formation et des formations continues adaptées pour le Parlement et l'administration doivent permettre de mieux comprendre les risques et de saisir les opportunités de manière proactive. En complément, swissAI souligne l'intégration d'une expertise externe. Des services spécialisés indépendants doivent soutenir l'évaluation technique ainsi que l'évaluation éthique afin de garantir que le déploiement se fasse en accord avec la protection des données et les valeurs fondamentales de la Suisse.

Souveraineté dans l'utilisation de l'IA

La Suisse dispose d'un excellent savoir-faire dans le domaine de l'intelligence artificielle. Ce potentiel doit être exploité - de manière coordonnée, responsable et souveraine. L'IA peut être un avantage pour la Suisse. Mais à condition que son introduction se fasse de manière professionnelle et ne soit pas laissée au hasard ou à des mécanismes de licence.

Plus d'informations : SwissAI