Modes d’usage de l’IA

Un mode de travail ne décrit pas complètement un système IA. Un copilote, un assistant documentaire, un classifieur et un chatbot public peuvent tous fonctionner au niveau A1, tout en exigeant des données, évaluations, tests de sécurité, règles de transparence et contrôles humains différents.

Classer chaque cas d’usage sur les axes ci-dessous avant de choisir un produit ou d’annoncer un gain attendu. Un système peut combiner plusieurs modes. Évaluer chaque composant et le workflow complet.

Axe 1 : tâche réalisée par l’IA

La génération de code reste un mode de génération tant que le code n’est pas exécuté et ne modifie ni dépôt, build, service ni dépendance. Ensuite, elle devient aussi une action agentique et doit être testée comme un changement de chaîne logicielle.

Axe 2 : mode d’interaction

• Fonctionnalité embarquée : l’IA est intégrée dans un produit ou un flux de décision existant. L’inventorier même si personne n’ouvre un outil IA séparé.
• Traitement batch ou hors ligne : les cas sont traités par lots. Tester l’échelle, les doublons, les échecs partiels, la réconciliation et la détection tardive.
• Copilote : une personne démarre et termine chaque cycle.
• Conversation exposée : une personne interne ou externe dialogue directement avec le système. Tester information, accessibilité, transfert et conservation.
• Agent en arrière-plan : le système avance le travail entre des points de contrôle humains.

Axe 3 : connaissance et état

Documenter si le système dépend du modèle de base seulement, d’une recherche autorisée, d’outils externes en temps réel, d’une mémoire de session ou persistante, ou d’un fine-tuning et d’adaptateurs. Versionner séparément prompts, modèles, corpus, index, outils, politique de mémoire, seuils et données de fine-tuning. Un changement de l’un de ces éléments peut rouvrir le gate d’évaluation.

Axe 4 : déploiement

Distinguer SaaS fournisseur, API directe, déploiement auto-hébergé ou à poids ouverts, et usage embarqué ou edge. Le choix modifie la localisation des données, la responsabilité opérationnelle, les mises à jour, l’accès au modèle, la réponse aux incidents et la sortie fournisseur. Il ne réduit pas le risque à lui seul.

Axe 5 : effet et autonomie

Indiquer si le système informe, recommande, décide ou agit. Appliquer ensuite la classification risque et autonomie. Le type de tâche et l’autonomie restent séparés : un système de recommandation à fort impact peut être A1, alors qu’un agent de renommage de fichiers à faible impact peut être A3.

Profil d’évaluation par mode

Utiliser les mesures communes de résultat, erreur grave, latence, coût et correction humaine du plan d’évaluation, puis ajouter les mesures propres au mode.

Routage Suisse et Union européenne

Cette section est une orientation opérationnelle, pas un avis juridique. Documenter dans le dossier le rôle exact, la juridiction, le secteur, les personnes affectées et le texte applicable.

Suisse

• La loi fédérale sur la protection des données s’applique aux traitements de données personnelles assistés par IA. Documenter finalité, fonctionnement, sources, réutilisation, destinataires, lieux de traitement, conservation et moyens d’exercer les droits.
• Lorsqu’une décision individuelle automatisée produit un effet juridique ou affecte significativement une personne, vérifier l’information, la possibilité d’exprimer son point de vue et le droit de demander une revue par une personne physique selon l’article 21 LPD, ainsi que les exceptions exactes.
• Pour les modèles de langage qui communiquent directement avec les personnes, documenter comment elles apprennent qu’elles correspondent avec une machine et si leurs entrées sont réutilisées pour l’amélioration ou une autre finalité.
• Identifier clairement les contenus synthétiques ou manipulés impliquant visage, image ou voix identifiables, puis examiner les droits de la personnalité, la protection des données, le droit pénal et la propriété intellectuelle.
• Réaliser une analyse d’impact relative à la protection des données lorsque le traitement projeté est susceptible d’engendrer un risque élevé.

Au 20 août 2026, la Suisse ne possède pas de loi générale sur l’IA en vigueur. Le projet fédéral annoncé pour consultation d’ici fin 2026 reste un travail futur, pas du droit actuel.

Union européenne

• L’article 50 de l’AI Act s’applique depuis le 2 août 2026. Les fournisseurs de systèmes qui interagissent directement avec des personnes doivent les concevoir pour informer de l’interaction IA, dans le champ et selon les exceptions du texte.
• Les fournisseurs de systèmes générant ou manipulant du contenu synthétique doivent examiner l’obligation de marquage lisible par machine. Les déployeurs doivent examiner séparément l’information visible pour les deepfakes et certains textes d’intérêt public, ainsi que l’information liée à la reconnaissance des émotions ou à la catégorisation biométrique.
• Qualifier séparément pratiques interdites, haut risque, modèles à usage général, protection des données, emploi, consommation, droit d’auteur et règles sectorielles.
• Documenter si l’organisation agit comme fournisseur, déployeur, importateur, distributeur, fabricant de produit ou autre acteur. Le même système technique peut créer des obligations différentes selon le rôle.

Lorsque les deux juridictions sont concernées, appliquer les deux analyses. Ne pas supposer que respecter la règle de transparence de l’une satisfait l’autre.

Règle de sélection

1. Nommer chaque mode de tâche présent dans le workflow.
2. Documenter interaction, connaissance, déploiement et effet.
3. Appliquer séparément impact R0-R3 et autonomie A0-A4.
4. Activer les gates Suisse, UE et sectoriels réellement applicables.
5. Construire évaluation et modèle de menace à partir du profil cumulé.
6. Choisir le système le plus simple qui passe le gate complet.