L'IA en Suisse: place à la gouvernance

La publication de l'Observatoire Data & IA en Suisse est toujours un rendez-vous éclairant, car les données ont souvent le pouvoir de tordre le cou à certaines de nos intuitions les plus tenaces.

Cette étude, qui porte sur l'année 2026, compile les réponses de plus de 100 entreprises suisses, de toutes tailles et de tous secteurs, interrogées sur leur maturité, leurs usages et leurs attentes en matière d'intelligence artificielle. Réalisée par Colombus Consulting, Oracle et la Haute école de gestion de Genève, elle présente un intérêt particulier : elle mesure les mêmes indicateurs depuis trois ans. Résultat : on y lit moins une photographie qu'une trajectoire. Cette année, trois thèmes ont particulièrement retenu notre attention.

Pas une question de moyens

Lancer un projet pilote d'IA ne pose plus vraiment de difficulté aux organisations sondées. Avec quelques données et un modèle génératif, il est possible de produire, en quelques semaines, un cas d'usage convaincant. Mais la difficulté apparaît lorsqu'il s'agit de passer du prototype à un usage systématique. Et ce cap ne s’achète pas.

C’est le paradoxe que pointe l’édition 2026 : le budget reste le frein le plus fréquemment évoqué — 57 % des entreprises le rangent parmi leurs trois principaux obstacles —, alors même que le niveau d’investissement ne permet pas, à lui seul, de prédire la capacité à déployer l’IA à grande échelle. Autrement dit, même lorsque les outils sont disponibles, la capacité à travailler des données fiables demeure le principal frein au passage à l'échelle.

Construire une gouvernance des données ne se décrète pas en fin de trimestre. Elle suppose des règles claires, des responsabilités identifiées et un pilotage continu.

Absence de gouvernance

Habituellement, les grandes orientations stratégiques sont décidées par les directions, puis l'adoption est déployée à tous les échelons.

Avec l'IA, c'est le mouvement inverse qui s'est observé. Ce sont les collaborateurs qui ont adopté les premiers les assistants génératifs pour se libérer de certaines tâches répétitives, parfois bien avant toute validation officielle. Cette adoption spontanée constitue une opportunité, mais elle a ses limites.

Trois chiffres l'illustrent et révèlent un paradoxe. 82 % des entreprises reconnaissent que la conduite du changement est critique pour la réussite de leurs projets d'IA. Mais 46 % limitent leur réponse à la formation et à la montée en compétences et seules 11 % ont engagé une redéfinition concrète des rôles et des responsabilités.

Et c'est précisément là que se situe l'enjeu. Un projet d'IA ambitieux ne se contente pas d'accélérer une tâche : il transforme un processus, donc un métier ou une manière de travailler. Refuser de faire évoluer les rôles, c'est cantonner l'IA à un usage

La souveraineté n'est plus un slogan

Pendant longtemps, la souveraineté numérique relevait davantage du discours que de la pratique. Ce n'est dorénavant plus le cas. Aujourd'hui, 72 % des entreprises intègrent des considérations éthiques dans leurs décisions liées à l'IA, et 62 % surveillent activement la souveraineté de leurs données, ou la considèrent comme un point bloquant.

Peu d'entreprises abandonneront du jour au lendemain les plateformes dominantes. Ces transitions sont lentes et ne se décident pas sur un coup de tête. Pour autant, la question de la juridiction — sous quelle loi les données sont-elles stockées, à quelle législation sont-elles soumises ? — fait désormais partie des critères de choix. Il s'agit d'un sujet relativement nouveau, qui mérite d'être observé attentivement dans les années à venir.

Ce que révèlent ces trois constats

La maturité de la donnée, l'évolution des rôles et la souveraineté des données sont toutes des questions de gouvernance organisationnelle. C'est là que se creuse aujourd'hui le véritable écart. Il ne sépare plus les entreprises qui disposent de l'IA de celles qui n'en veulent pas, mais celles qui ont transformé leur organisation de celles qui se sont contentées d'y ajouter une couche technologique. D’ailleurs, 10 % d’entre elles se contentent encore d’ajouter des outils d’IA à des processus inchangés.