Publié le 16 octobre 2026

L’IA dans le quotidien professionnel : Exploiter les possibilités, protéger les données

Qu’il s’agisse de rédiger des e-mails, de traduire des textes ou d’analyser des tableaux, l’intelligence artificielle fait depuis longtemps partie intégrante du quotidien professionnel de nombreuses personnes en Suisse. Comme pour tout nouvel outil, il est utile d’en connaître les possibilités et les limites et de savoir ce qu’il advient des données saisies. En effet, toute personne qui introduit sans précaution des informations personnelles, confidentielles ou commerciales peut rapidement se livrer à un partage excessif de données avec l’IA.

Toute personne qui, par souci d’efficience, saisit ses propres données personnelles ou celles de tiers dans un outil d’IA divulgue souvent davantage d’informations qu’elle ne le pense. Ce phénomène est appelé le partage excessif de données (oversharing en anglais) : il s’agit de la transmission irréfléchie d’informations sans avoir pleinement conscience des conséquences pour la protection des données. Dans le contexte professionnel, cela concerne non seulement ses propres données, mais aussi, souvent, les données personnelles sensibles de clients, de patients ou de collaborateurs, ainsi que des secrets d’affaires qui ne devraient jamais quitter l’entreprise.

C’est pourquoi l’OFCS a répondu, en collaboration avec le Préposé fédéral à la protection des données et à la transparence (PFPDT), à d’importantes questions sur l’utilisation de l’IA dans le quotidien professionnel et formule des recommandations concrètes pour éviter le partage excessif de données avec les outils d’IA dans le cadre du travail.

Pour utiliser les outils d’IA de manière plus réfléchie

• Examinez d’un œil critique les contenus générés par l’IA.
• Avant chaque saisie, vérifiez si des données sensibles ou personnelles sont mentionnées, p. ex. des données personnelles, des données de clients ou des secrets d’affaires. Anonymisez-les.
• Utilisez si possible la version Business ou Enterprise des outils d’IA mise à disposition par votre entreprise plutôt que des comptes privés.
• Sachez quand vos données sont utilisées à des fins d’entraînement et quand elles ne le sont pas. Recourez aux possibilités d’opt-out lorsqu’elles existent.

Questions générales et juridiques sur l’IA

• Qu’est-ce que l’IA générative ?

  L’IA générative est une forme de l’intelligence artificielle qui crée de manière autonome de nouveaux contenus à partir de données d’entraînement, p. ex des textes, des images, du son ou du code. ChatGPT, Claude et Midjourney en sont des exemples connus. L’IA générative reconnaît des motifs (ou patterns) dans les données avec lesquelles elle a été entraînée et génère à partir de ceux-ci de nouveaux contenus similaires, au lieu de simplement restituer des informations existantes.

• De quoi l’IA générative est-elle capable en 2026 ? Quelles sont ses limites ?

  Aujourd’hui, l’IA générative peut produire des textes, des images, de la musique et du code informatique, traduire presque en temps réel et, en tant qu’agent autonome, accomplir des tâches telles que des recherches sur internet ou des analyses de données. Les modèles de langage ne sont pas des modèles de connaissances : ils génèrent des textes à partir de relations statistiques, qui peuvent être factuellement exacts, mais ne le sont pas nécessairement, ce qui peut conduire à de fausses informations et à ce que l’on appelle des hallucinations. À l’heure actuelle, les contenus produits par l’IA restent encore reconnaissables, mais le seront de moins en moins à l’avenir. Les réponses fournies par l’IA peuvent notamment présenter certains biais (il existe donc un risque de discrimination algorithmique fondée sur des caractéristiques telles que le sexe, l’origine ou le mode de vie, qui fait actuellement l’objet de recherches et d’études). La Commission fédérale contre le racisme (CFR) et la Commission fédérale pour les questions féminines (CFQF) se penchent sur cette question.

• Comment reconnaître les contenus générés par l’IA (images et textes) ?

  Comme les modèles s’améliorent continuellement, la détection des images devient de plus en plus difficile. Un indice valable aujourd’hui peut déjà ne plus l’être demain. Il reste néanmoins possible de repérer certains signaux d’alerte dans les images générées par l’IA, p. ex en les observant très attentivement ou en sachant déjà ce que l’on cherche (taille incorrecte d’un objet, textes incompréhensibles, parties du corps placées ou générées de manière étrange, etc.). Dans une série estivale en quatre volets, l’OFCS a montré les performances des modèles d’IA actuels et les domaines dans lesquels les escrocs utilisent déjà l’intelligence artificielle.

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  Testez vos connaissances en matière d’IA

  Images
  Les modèles d’IA récents (p. ex. Midjourney V7, GPT-Image-1) ne commettent presque plus les erreurs classiques telles qu’un nombre incorrect de doigts. La simple vérification du nombre de doigts n’est donc plus un test fiable. Il existe néanmoins encore quelques indices utiles. Les erreurs les plus fréquentes de l’IA peuvent être classées en six catégories : incohérences corporelles et géométriques, problèmes de représentation de l’anatomie humaine et du texte, déformations inexpliquées de l’image, ainsi qu’une composition de scène peu plausible sur le plan sémantique. Les signes visuels peuvent notamment être les suivants :

  • Certaines parties du corps présentent encore parfois des défauts, mais de moins en moins souvent.
  • Dans les textes ou les logos figurant dans l’image, l’écriture est souvent presque correcte, mais pas tout à fait. Les lettres semblent adéquates, mais ne forment pas un véritable mot ; les logos de marques à l’arrière-plan constituent également un défaut classique.
  • Contrairement aux vraies photographies, les lignes de fuite des images générées par l’IA se croisent souvent en plusieurs points différents, ce qui donne à la perspective et à la géométrie un aspect légèrement artificiel.
  • Les personnes ne regardent souvent pas directement l’objectif. Les arrière-plans sont fréquemment flous.
  • Une scène générée par l’IA peut paraître exagérée ou improbable.

  La conclusion la plus solide résulte généralement de la convergence de plusieurs signaux. En cas de doute, il convient de vérifier la source, de faire preuve de bon sens et de ne pas partager trop vite.

  Informations complémentaires :
  Le présent et l’avenir de la détection des images générées par l’IA
  CYD Campus: Guide détaillé pour détecter les images générées par l’IA (CYD Campus) (anglais)

  TextesLes textes web générés par l’IA sont souvent bien structurés, corrects et formulés sur un ton neutre. Ils manquent toutefois fréquemment de profondeur individuelle et présentent une grande uniformité stylistique. Une détection fiable n’est généralement possible qu’en combinant plusieurs caractéristiques typiques. Certains grands modèles de langage (Large Language Models, LLM) ont un style d’écriture très particulier et reconnaissable. L’indication d’un autre style rédactionnel dans le prompt suffit cependant à masquer l’origine du texte. Des erreurs de logique peuvent notamment se produire, p. ex des conclusions erronées. Selon l’OFCS, les éléments suivants peuvent indiquer un recours à l’IA :

  • L’emploi du tiret long;
  • L’utilisation excessive du gras ;
  • En Suisse, l’emploi du caractère allemand « ß » ;
  • Une longueur et une structure uniformes des phrases ;
  • Des lignes continues entre les paragraphes.

  Informations complémentaires : 
  Identifier des textes et contenus web générés avec l’IA

• Peut-on utiliser l’IA pour qu’elle se détecte elle-même (p. ex pour vérifier si une photo est un deepfake) ?

  Oui, il existe différents outils tels qu’IdentifAI, testé par le CYD Campus. Selon ce dernier, ce type d’outil pourrait même devenir un jour plus utile que l’œil humain, car les modèles continueront de s’améliorer au cours des cinq prochaines années, rendant les résultats plus naturels susceptibles d’être plus difficiles à détecter.

• Quels problèmes juridiques l’utilisation de l’IA générative ainsi que l’intégration de composants et d’agents d’IA dans les processus d’affaires pourraient-elles faire émerger ?

  Toute personne qui, par souci d’efficience, saisit ses propres données personnelles ou celles de ses clients dans un outil d’IA divulgue souvent davantage d’informations qu’elle ne le pense. Ce phénomène est appelé le partage excessif de données (oversharing en anglais) : il s’agit de la transmission irréfléchie d’informations, souvent de bonne foi et sans avoir pleinement conscience des conséquences pour la protection des données. Dans le contexte professionnel, cela concerne non seulement les données personnelles, mais aussi, souvent, les données personnelles sensibles de tiers (clients, patients ou collaborateurs), ainsi que des secrets d’affaires et des informations confidentielles qui ne devraient jamais quitter l’entreprise.

• Quelles données sont introduites dans les systèmes d’IA ?

  Lors de l’utilisation d’outils d’IA, davantage de données personnelles que nous ne le pensons se retrouvent souvent sur le réseau. Il suffit de copier rapidement tout le texte d’un e-mail dans le champ de saisie (prompt) pour que des données personnelles soient transmises à l’IA : données personnelles de clients, dossiers du personnel, données relatives à la santé ou lignes de code contenant des identifiants d’accès à des bases de données de données personnelles. Il s’agit souvent de données personnelles sensibles au sens de la loi sur la protection des données (LPD), dont le traitement est soumis à des exigences accrues.

  En outre, les systèmes d’IA peuvent être entraînés à l’aide des données publiées sur les sites web et les réseaux sociaux des entreprises. Ces données comprennent p. ex des données sonores, des images et d’autres informations concernant des personnes. Des escrocs peuvent facilement les exploiter, notamment pour commettre des fraudes au président particulièrement convaincantes au moyen d’e-mails très personnalisés, de l’usurpation vocale et de deepfakes.

  Dans une vidéo explicative consacrée aux deepfakes, l’OFCS montre à quel point il est facile de mettre en scène une arnaque au président.

• Existe-t-il en Suisse des prescriptions en matière de protection des données qui s’appliquent spécifiquement à l’IA ?

  Dès 2023, le Préposé fédéral à la protection des données et à la transparence (PFPDT) a indiqué que les utilisateurs devaient vérifier, avant de saisir des textes et des images, si les principes de la protection des données étaient respectés. La loi sur la protection des données (LPD) en vigueur est directement applicable à l’IA. Puisque, dans sa formulation, la LPD ne se limite pas à des technologies particulières, elle s'applique aussi directement aux traitements de données assistés par l'IA. Les fabricants, fournisseurs et utilisateurs des applications concernées ont par conséquent l’obligation légale de veiller, dès le développement de nouvelles technologies mais également lors de leur utilisation, à ce que les personnes concernées disposent du degré le plus élevé possible d’autodétermination numérique.

• Faudra-t-il à l’avenir adapter la protection des données à l’IA ou adopter une nouvelle loi ?

  La loi sur la protection des données (LPD) en vigueur ne se limite pas à certaines technologies (neutralité technologique) et s’applique en principe déjà au traitement de données personnelles par des systèmes d’IA, que ce soit lors de l’entraînement ou de la saisie d’un prompt. La question n’est donc pas de savoir si le droit de la protection des données s’applique, mais si les dispositions existantes suffisent à répondre efficacement aux risques spécifiques de l’intelligence artificielle, notamment en matière de transparence, de traçabilité des décisions automatisées ou de discrimination résultant de biais algorithmiques.

  Le Conseil fédéral a chargé le Département fédéral de justice et police (DFJP), en collaboration avec le Département fédéral de l’environnement, des transports, de l’énergie et de la communication (DETEC), en particulier avec l’Office fédéral de la communication (OFCOM), ainsi qu’avec le Département fédéral des affaires étrangères (DFAE), d’élaborer un projet de réglementation de l’IA destiné à la consultation. Ce projet doit transposer en droit suisse la Convention du Conseil de l’Europe sur l’intelligence artificielle et définir les mesures législatives nécessaires, notamment dans les domaines de la transparence, de la protection des données, de la non-discrimination et de la surveillance. La consultation correspondante est attendue pour janvier 2027. Elle suivra une approche sectorielle fondée sur les risques et sera volontairement plus légère qu’une réglementation horizontale exhaustive.

• Quelles conséquences juridiques (positives et négatives) cela peut-il avoir pour les entreprises ? Où se situent les risques insoupçonnés ?

  Il existe un risque de violation des principes applicables au traitement au sens de l’art. 6 LPD (détermination de la finalité, proportionnalité, transparence). Une violation de la protection des données peut entraîner non seulement une obligation de notifier le PFPDT, mais aussi une atteinte à la réputation voire, en cas de violation intentionnelle de certaines obligations, des sanctions pénales à l’encontre des personnes responsables.

  Le principe de transparence est essentiel : les fabricants, fournisseurs et utilisateurs de systèmes d’IA doivent communiquer la finalité, le fonctionnement et les sources de données de leurs applications. Dans le cas des modèles de langage qui communiquent directement avec les utilisateurs, la loi confère en outre le droit de savoir si l’on interagit avec une machine et si les données saisies sont utilisées pour perfectionner le système.

  Le principal risque insoupçonné tient au fait que de nombreux outils d’IA peuvent utiliser les données saisies pour entraîner de futurs modèles, à moins que cette utilisation n’ait été exclue contractuellement. Une fois introduites, les informations ne peuvent de fait plus être récupérées et peuvent, dans le pire des cas, apparaître dans les réponses fournies à d’autres utilisateurs.

  L’extraction automatisée de données accessibles au public (data scraping en anglais) pour entraîner de grands modèles de langage constitue p. ex un risque. En 2023 et 2024, le PFPDT a publié, avec d’autres autorités internationales de protection des données, une déclaration commune qui exige des entreprises qu’elles respectent les prescriptions relatives à la protection des données lors de l'entraînement de leurs modèles et qu’elles mettent en place des mesures de protection efficaces contre l’extraction illicite de données.

  Enfin, une vérification rigoureuse des sources reste indispensable. La situation est particulièrement délicate dans les procédures de recrutement lorsque des présélections assistées par l’IA ou des dossiers de candidature générés automatiquement sont repris sans vérification. L’interdiction de la discrimination entre alors en jeu. Dans ce contexte, le PFPDT souligne le droit, inscrit dans la LPD, de faire réexaminer par un être humain une décision individuelle automatisée. Les outils d’IA doivent soutenir la réflexion critique, et non la remplacer.

• La génération de textes, d’images et même de musique soulève la question du droit d’auteur. À qui appartiennent ces contenus ? Quand et pour quels motifs puis-je agir en justice ?

  En principe, les contenus entièrement générés par l’IA n’appartiennent à personne, car seule une création humaine est protégée (art. 2 et 6 de la loi sur le droit d’auteur, LDA). À l’heure actuelle, le prompt n’est pas considéré comme une création humaine. Ni la Suisse ni l’Union européenne (UE) n’ont prévu de règles spécifiques à l’IA. Depuis la mi-mars 2026, le Parlement européen demande une protection accrue des auteurs (bases juridiques actuelles : directive sur le droit d’auteur dans le marché unique numérique, directive DSM, et art. 53 du règlement européen sur l’intelligence artificielle, AI Act). Une révision de la LDA et une consultation sont en préparation d’ici à la fin de 2026.

  Une personne peut agir en justice lorsque (1) un résultat produit par l’IA imite de trop près une œuvre existante protégée, ou lorsque (2) l’entraînement du LLM repose sur un accès illicite aux données d’entraînement (p. ex. utilisation des données malgré l’opt-out de l’utilisateur). En novembre 2025, le tribunal régional de Munich a déjà statué en faveur des titulaires de droits.

  Ces litiges prennent la forme d’une action civile ou d’une plainte pénale. En cas d’atteinte en ligne, il est possible d’adresser une notification au fournisseur d’hébergement (« notice and takedown »). Selon les circonstances, on peut également chercher le dialogue avec la partie adverse et de faire appel à un avocat spécialisé.

  Informations complémentaires : 
  Institut fédéral de la propriété intellectuelle (IPI)   
  FAQ sur l’IA et le droit d’auteur (IPI)

• Comment promouvoir une utilisation réfléchie de l’IA dans le milieu professionnel ?

  Une utilisation responsable peut être encouragée en mettant en balance les gains d’efficience et la perte de contrôle sur ses propres données. Dès que les données ont quitté l’entreprise, il est difficile de les récupérer ou de les faire supprimer.

  Les entreprises doivent définir des directives internes claires (quels outils sont autorisés, quelles données ne peuvent pas être saisies), proposer des formations au personnel, encadrer l’utilisation de solutions d’entreprise garantissant contractuellement que les données ne seront pas utilisées à des fins d’entraînement et prévoir des mesures techniques telles que des outils de prévention des pertes de données (en anglais Data Loss Prevention, DLP).

  Dans les projets et produits qui utilisent l’IA, il est important d’associer les utilisateurs dès le début. Cela les rassure, leur permet de comprendre le cadre technologique et les amène à soutenir le projet plutôt qu’à s’y opposer. L’idée que différents contenus seront entièrement synthétiques doit par conséquent être intégrée dans la culture de l’entreprise.

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