L'IA en entreprise : par où commencer, ce que ça coûte et ce que dit le droit

L'IA en entreprise recouvre aujourd'hui quatre choses différentes : un assistant dans la suite bureautique, une automatisation avec un modèle de langage à l'intérieur, un chat sur le site et un agent qui choisit lui-même ses étapes. Chacune a un coût, un risque et des obligations juridiques différents, et sous un même nom il est facile d'acheter autre chose que ce dont l'entreprise a besoin.

En Suisse, aucune statistique officielle ne correspond à celle d'Eurostat, car la Suisse ne figure pas dans l'enquête d'Eurostat. Le dernier indicateur officiel, publié par l'Office fédéral de la statistique (OFS), repose sur une enquête de 2023 et montre, selon notre lecture de son graphique, environ une entreprise sur dix qui utilise des systèmes basés sur l'IA. Les grandes entreprises l'utilisent le plus.

Ce guide aide à prendre trois décisions : quel type d'IA correspond à votre problème, combien elle coûte vraiment, y compris hors facture, et ce que prévoit le droit suisse, ainsi que l'AI Act de l'UE si vous servez des clients dans l'UE. Lorsqu'un sujet a son propre article, nous y renvoyons. Données, prix et règles vérifiés le 8 octobre 2026 ; les citations d'Anthropic, d'OpenAI, de Gartner et de McKinsey sont nos traductions de l'anglais.

Combien d'entreprises suisses utilisent l'IA, et pour quoi faire

En Suisse, l'IA est surtout utilisée dans les grandes entreprises et dans les services, et le dernier indicateur officiel, de 2023, montre environ une entreprise sur dix. L'OFS publie l'indicateur sur sa page Autres usages des TIC, à partir de l'enquête sur l'innovation du KOF, l'institut de recherche conjoncturelle de l'EPF de Zurich : année de données 2023, entreprises de cinq personnes occupées ou plus. L'OFS écrit que « les grandes entreprises sont celles qui recourent le plus à cette technologie, suivies par les moyennes, puis par les petites entreprises », que les entreprises du secteur des services « sont les plus enclines à en faire usage » et qu'elles déclarent utiliser ces systèmes « principalement à des fins de marketing, de cybersécurité, de vente et de fabrication et de production ». Les barres du graphique de l'OFS ne portent pas de valeurs ; lues sur l'axe (notre lecture), elles donnent environ une entreprise sur dix au total et environ un tiers des grandes entreprises. L'enquête a été envoyée à 9 307 entreprises et a produit 2 040 questionnaires exploitables (21,9 %) ; le KOF utilise une version simplifiée de la définition de l'IA d'Eurostat.

Un second signal vient du portail PME du SECO, qui relaie l'enquête d'un assureur, l'étude annuelle d'AXA sur le marché de l'emploi (5 novembre 2025) : entre 2024 et 2025, la part des PME ayant intégré l'IA est passée de 22 % à 34 %. C'est l'enquête d'un assureur dont nous n'avons pas examiné la méthode : un signal, pas une statistique officielle.

Nous n'avons trouvé aucune donnée sur les agents IA dans les entreprises suisses. L'OFS et le KOF mesurent les systèmes basés sur l'IA en général, et les enquêtes sur les agents, comme celles de Gartner ou de McKinsey, sont mondiales et ne disent rien des PME suisses.

Quatre types d'IA en entreprise

Une seule question décide de quel type d'IA il s'agit : qui choisit l'étape suivante, une personne, un flux écrit à l'avance ou le modèle. La réponse détermine le coût, le risque et la quantité de travail avant le lancement.

Assistant dans la suite bureautique. ChatGPT dans une offre professionnelle, Copilot dans Microsoft 365 ou Gemini dans Google Workspace aident à rédiger, résumer et chercher, mais un employé décide de chaque étape. Gartner décrit les assistants (26 août 2025) comme des outils qui « dépendent d'une intervention humaine et ne fonctionnent pas de manière indépendante », et juge que les appeler agents est le malentendu le plus courant. Vous payez un abonnement par utilisateur. Ce que contiennent les offres de Google et de Microsoft, et combien coûte Copilot en option, nous le comparons dans Google Workspace ou Microsoft 365 ; en quoi une offre professionnelle diffère d'une offre privée, et combien coûtent ChatGPT Business, Claude Team, Copilot et Gemini par utilisateur, figure dans ChatGPT Business, Copilot ou Gemini pour l'entreprise.

Automatisation avec un modèle à l'intérieur. Le flux est écrit à l'avance et le modèle y exécute des étapes isolées, par exemple lire le contenu d'un document. Anthropic, le créateur des modèles Claude, appelle cela un flux de travail (workflow) : le modèle et les outils y sont orchestrés « par des chemins de code prédéfinis » (Building effective agents, 19 décembre 2024). En quoi l'automatisation diffère de la RPA et de l'intégration, nous l'expliquons dans l'article sur l'automatisation des processus, et les outils avec lesquels on assemble un tel flux sans programmeur dans le texte sur le low code et le no code.

Chat sur le site. Il répond aux clients à partir des connaissances de l'entreprise et passe la conversation à une personne lorsqu'il ne connaît pas la réponse. Il fonctionne le plus souvent en mode RAG (retrieval-augmented generation) : avant de répondre, il cherche dans les documents de l'entreprise les passages pertinents. Il comporte deux risques qu'un assistant interne n'a pas : le modèle peut inventer une réponse que le client prend pour un fait, et le client a le droit de savoir qu'il parle à une machine, ce que le Préposé fédéral à la protection des données et à la transparence (PFPDT) déduit de la loi sur la protection des données (voir plus bas). Si le chat sert aussi des personnes dans l'UE, l'art. 50 de l'AI Act s'applique dès le 2 août 2026. La place d'un chatbot dans le service client d'une boutique en ligne est traitée dans notre article sur le service client e-commerce.

Agent. Le modèle choisit lui-même les étapes et les outils. Anthropic écrit que les agents sont des systèmes où les modèles « dirigent dynamiquement leur propre processus et leur usage des outils ». OpenAI précise, dans son guide de construction d'agents (2025), qu'un simple chatbot n'est pas un agent. Gartner estime (25 juin 2025) que, parmi les milliers de fournisseurs d'« IA agentique », seuls environ 130 sont réels, et que beaucoup rebaptisent des produits existants comme les assistants, la RPA ou les chatbots. Anthropic avertit que l'autonomie d'un agent signifie des coûts plus élevés et un risque d'accumulation d'erreurs. Ce qui distingue un agent d'un chatbot et d'une automatisation ordinaire, et quand il a vraiment du sens, nous l'expliquons dans l'article sur l'agent IA en entreprise.

Dans le même communiqué, Gartner donne une règle simple de choix : des agents là où il faut une décision, de l'automatisation pour les flux routiniers, des assistants pour la recherche simple.

Par où commencer : l'ordre qui fait économiser

Commencez par ce qui bloque la plupart des entreprises, à savoir les connaissances, les règles et les données, et choisissez l'outil en dernier. Nous n'avons trouvé aucune donnée suisse sur les raisons pour lesquelles les entreprises n'utilisent pas l'IA ; cet ordre repose donc sur le fonctionnement de la technique et sur les conseils des fournisseurs eux-mêmes, pas sur des statistiques. Un signal suisse désigne la première étape : dans l'étude d'AXA relayée par le SECO, « seul un tiers (34 %) des entreprises ont fixé des règles claires concernant les données que les collaborateurs peuvent ou non saisir dans les outils d'IA », et la proportion tombe à 23 % dans les petites entreprises de moins de dix personnes (enquête d'un assureur).

D'où quatre étapes.

1. Des règles d'utilisation de l'IA. Décidez quelles données peuvent être saisies dans quel outil et depuis quel compte. La LPD s'applique directement aux traitements de données basés sur l'IA (PFPDT) : ce que les employés saisissent compte dès qu'il s'agit de données personnelles. Les conditions diffèrent selon le fournisseur et l'offre ; lisez celles de l'offre que vous utilisez réellement, et les offres professionnelles que nous comparons sont dans ChatGPT Business, Copilot ou Gemini pour l'entreprise. Pour recenser où se trouvent les données de l'entreprise et qui y a accès, voir la sécurité des données en entreprise.
2. L'assistant de la suite que vous avez déjà ou que vous pouvez ajouter. C'est le moyen le moins cher pour que l'équipe apprenne à travailler avec un modèle. Avant de l'activer, remettez de l'ordre dans les droits d'accès aux fichiers (plus bas, dans la section sur les coûts).
3. Un processus à automatiser. Choisissez un processus qui se répète et dont le résultat est clair et vérifiable. Anthropic conseille de chercher « la solution la plus simple possible », ce qui peut signifier ne pas construire de systèmes agentiques du tout, et ajoute que, pour de nombreuses applications, un seul appel au modèle avec recherche dans les documents et exemples dans la consigne « suffit généralement ».
4. Un agent seulement quand le flux ne suffit plus. OpenAI cite trois conditions : des décisions complexes avec exceptions, des règles difficiles à maintenir et beaucoup de données non structurées. Si votre processus n'en remplit aucune, « une solution déterministe peut suffire », c'est-à-dire une automatisation ordinaire. Quand vous construisez un agent, le même guide indique que les actions sensibles, irréversibles ou à fort enjeu doivent déclencher une supervision humaine tant que la confiance dans l'agent n'a pas grandi. Exemples d'OpenAI : annuler une commande, autoriser un gros remboursement, effectuer un paiement.

Un test avant la quatrième étape : savez-vous écrire la règle qu'un employé applique aujourd'hui pour prendre cette décision ? Si oui, il vous faut une automatisation, pas un agent. À notre avis, la règle qu'OpenAI formule pour les agents vaut à chaque étape : commencer petit, valider avec de vrais utilisateurs, élargir progressivement.

Combien coûte l'IA en entreprise : trois types de coûts et un coût caché

Le coût de l'IA en entreprise se compose d'un abonnement, de frais de jetons et du travail de mise en place, et avant tout cela vient le rangement des données, qui ne figure sur aucun tarif. Chacun augmente selon une règle différente.

Abonnement par utilisateur. Les assistants des suites bureautiques coûtent un montant fixe par personne et par mois. La facture suit le nombre de collaborateurs, pas l'intensité d'utilisation. Les offres actuelles de Google et de Microsoft avec IA sont comparées dans Google Workspace ou Microsoft 365.

Jetons. Lorsqu'un modèle travaille dans une automatisation, un chat ou un agent, vous payez la quantité de texte traitée, comptée en jetons (tokens, des morceaux de mots). C'est ainsi que facturent Anthropic et OpenAI. Nous avons calculé nous-mêmes un exemple sur le tarif de Claude Sonnet 5.5 (2 $ par million de jetons en entrée, 10 $ par million de jetons en sortie, consulté le 8 octobre 2026). Anthropic publie ses prix en dollars américains ; nous les laissons en dollars plutôt que de les convertir. Une réponse de chat, avec 3 000 jetons en entrée et 300 en sortie, coûte 0,009 $. Une tâche d'agent de dix appels au modèle, avec en moyenne 8 000 jetons en entrée et 500 en sortie par étape, coûte 0,21 $, soit environ 23 fois plus. Mille tâches de ce type par mois reviennent à 210 $. Ce sont les hypothèses de l'exemple, pas une moyenne du marché, et elles ignorent les rabais pour le cache et le traitement par lots. Gartner estime (17 août 2026) qu'acheminer une tâche vers un modèle de raisonnement agentique multiplie par au moins cinq le coût d'inférence du fournisseur du modèle par rapport à une simple interaction avec un chatbot. Le calcul complet des jetons pour un agent, avec un graphique comparant une réponse de chat et une tâche à plusieurs étapes, figure dans l'article sur le coût d'un agent IA.

Mise en place et maintenance. L'intégration à vos systèmes, la préparation d'une base de connaissances, les tests et les changements ultérieurs de modèle sont un travail dont le prix dépend de l'ampleur. Nous n'avons trouvé aucune étude indépendante sur les prix de mise en place de l'IA en Suisse ; nous n'indiquons donc aucun chiffre de marché.

Le coût caché : les données et les droits d'accès. Acheter une licence ne termine pas la préparation. Microsoft écrit dans la documentation de Copilot (consultée le 8 octobre 2026) : « Microsoft Copilot affiche uniquement les données organisationnelles pour lesquelles les utilisateurs individuels disposent au minimum des autorisations d'affichage. » Cela demande de veiller à ce que les bonnes personnes aient accès aux bons contenus. La même page précise que « les requêtes, réponses et données accessibles via Microsoft Graph ne sont pas utilisées pour entraîner les LLM de base ». Cela joue dans les deux sens (exemple de notre cru) : si des dossiers du personnel traînent dans un dossier partagé avec toute l'entreprise, l'assistant les trouvera pour quiconque pose la question. C'est pourquoi, dans le guide de déploiement de Microsoft (consulté le 8 octobre 2026), la première étape est intitulée « Étape 1 : Corriger le partage excessif » : repérer les sites et fichiers partagés trop largement, sans propriétaire, inutilisés ou contenant des données sensibles, puis corriger les accès. Gartner écrit (11 mai 2026) que, sans une compréhension claire des relations et des règles dans les données d'une organisation, les agents IA « ne peuvent pas fonctionner avec précision et sont beaucoup plus susceptibles d'halluciner ». Ces heures de rangement sont un coût de mise en place, même si personne ne les facture. Le même principe vaut pour un chat IA construit sur les documents de l'entreprise : c'est la recherche elle-même qui doit filtrer selon les droits d'accès. C'est aussi vrai d'un assistant ou d'un agent relié aux systèmes de l'entreprise par MCP (Model Context Protocol) : il voit et fait ce que le compte utilisé lui permet.

L'argent limite aussi ceux qui ont déjà déployé l'IA. Dans l'enquête mondiale de McKinsey (25 août 2026, 1 719 répondants de 97 pays, déclarations) environ 20 % ont indiqué que les coûts d'exploitation de l'IA, jetons compris, avaient limité leur usage, et 37 % attribuent à l'IA au moins une part de l'impact sur le résultat d'exploitation (EBIT). Un tiers des répondants (36 %) travaillent dans des organisations de plus d'un milliard de dollars de chiffre d'affaires, et l'enquête ne dit rien des petites entreprises suisses.

Le droit : la LPD aujourd'hui, un projet de loi en préparation, l'AI Act si vous servez l'UE

La Suisse n'a pas de loi sur l'IA : la loi révisée sur la protection des données (LPD) s'applique déjà à l'IA, un avant-projet de réglementation de l'IA doit être présenté d'ici fin 2026, et l'AI Act de l'UE ne concerne une entreprise suisse que si son système d'IA ou ses résultats atteignent l'UE. La Chancellerie fédérale écrit sur sa page Réglementation de l'IA : « La Suisse ne dispose pas encore d'une législation générale spécifique à l'IA. »

Le PFPDT indique que la LPD, en vigueur depuis le 1er septembre 2023, « est directement applicable aux traitements de données basés sur l'IA » et que, « indépendamment des futures réglementations, les dispositions en matière de protection de données déjà en vigueur doivent être respectées » (PFPDT). C'est la lecture de la LPD par le PFPDT, pas un jugement. Le 12 février 2025, le Conseil fédéral a décidé que la Suisse ratifierait la Convention du Conseil de l'Europe sur l'IA. L'OFCOM précise : « Lorsque des adaptations de la loi sont nécessaires, elles doivent être aussi sectorielles que possible. Une réglementation générale, transsectorielle, se limite à des domaines centraux et pertinents pour les droits fondamentaux, comme par exemple la protection des données. » Le Département fédéral de justice et police doit élaborer d'ici fin 2026 un avant-projet qui sera mis en consultation, et la Suisse a signé la convention en mars 2025. Au 8 octobre 2026, nous n'avons trouvé aucune consultation ouverte : l'avant-projet est un plan, pas une loi.

Les dates clés dans l'ordre :

• 1.09.2023 : la LPD révisée entre en vigueur.
• 9.11.2023 : le PFPDT indique que la LPD s'applique directement à l'IA.
• 12.02.2025 : le Conseil fédéral décide de ratifier la Convention du Conseil de l'Europe sur l'IA et d'apporter des modifications sectorielles.
• Mars 2025 : la Suisse signe la convention.
• Fin 2026 : un avant-projet de réglementation de l'IA doit être présenté. C'est un plan, pas une loi.
• Pour les entreprises qui servent l'UE : 2.08.2026, l'art. 50 de l'AI Act sur la transparence s'applique ; 2.12.2027, obligations pour les systèmes à haut risque de l'annexe III, dont l'IA de recrutement ; 2.08.2028, obligations pour les systèmes à haut risque de l'annexe I.

Quand l'AI Act de l'UE concerne une entreprise suisse. L'art. 2, par. 1, du règlement sur l'intelligence artificielle vise les fournisseurs qui mettent sur le marché ou mettent en service des systèmes d'IA dans l'Union, qu'ils soient « établis ou situés dans l'Union ou dans un pays tiers », ainsi que les fournisseurs et déployeurs établis dans un pays tiers « lorsque les sorties produites par le système d'IA sont utilisées dans l'Union ». Une entreprise suisse qui propose son propre système d'IA, comme un chatbot, à des utilisateurs dans l'UE est donc un fournisseur. Une entreprise suisse qui utilise simplement l'IA en Suisse n'est pas un déployeur au sens de l'UE ; elle n'est concernée que si les sorties du système sont utilisées dans l'Union. Où passe exactement cette limite, par exemple pour des textes rédigés avec l'IA et envoyés à des clients dans l'UE, les textes que nous avons lus ne le tranchent pas : demandez à un juriste. Ce sont les autorités des États membres qui appliquent l'AI Act, pas une autorité suisse, et ses amendes sont en euros. Les obligations selon le rôle de l'entreprise, les amendes et une liste de contrôle figurent dans l'article AI Act pour une entreprise suisse.

Chat et agent qui parlent à des personnes. Le PFPDT écrit que, face à un modèle de langage qui communiquerait directement avec un utilisateur, ce dernier « a le droit de savoir s'il parle ou écrit à une machine », et aussi si les données saisies sont traitées ultérieurement pour améliorer les programmes d'auto-apprentissage ou à d'autres fins. Aucune loi suisse ne dit « étiquetez votre chatbot » : c'est la lecture de la LPD par le PFPDT. Si votre chat sert des personnes dans l'UE, l'art. 50, par. 1, de l'AI Act oblige le fournisseur, dès le 2 août 2026, à veiller à ce que les utilisateurs sachent qu'ils ont affaire à une IA, au plus tard lors de la première interaction, sous peine d'une amende pouvant atteindre 15 millions d'euros ou 3 % du chiffre d'affaires annuel mondial, le montant le plus élevé étant retenu ; pour une PME, c'est le plus faible des deux (art. 99, par. 4 et 6).

Décisions automatisées et analyse d'impact. Selon l'art. 21, al. 1, LPD, le responsable du traitement informe la personne concernée de « toute décision qui est prise exclusivement sur la base d'un traitement de données personnelles automatisé et qui a des effets juridiques pour elle ou l'affecte de manière significative », et la personne peut exiger que la décision soit revue par une personne physique (art. 21, al. 2). L'art. 22, al. 1, exige une analyse d'impact préalable lorsque le traitement est susceptible d'entraîner un risque élevé pour la personnalité ou les droits fondamentaux. La violation intentionnelle des devoirs d'informer des art. 19 et 21 est punie d'une amende de 250 000 francs au plus, infligée à la personne privée responsable (art. 60) et poursuivie par les cantons (PFPDT). Le texte français de la LPD sur Fedlex fait foi.

Former le personnel. L'art. 4 de l'AI Act oblige les fournisseurs et déployeurs de systèmes d'IA à prendre « des mesures pour favoriser le développement de la maîtrise de l'IA » de leur personnel, sans garantir un niveau spécifique. Il s'applique là où l'AI Act vous concerne ; nous ne connaissons pas d'équivalent légal en Suisse. La Commission explique dans ses questions et réponses que l'art. 4 « n'entraîne pas l'obligation de mesurer les connaissances des travailleurs en matière d'IA ».

RGPD. Si vous servez aussi des personnes dans l'UE, le RGPD peut s'appliquer en plus de la LPD ; nous n'évaluons pas dans quels cas.

Articles de cette rubrique

Voici les articles de cette rubrique, suivis d'articles d'autres rubriques qui traitent de l'IA dans leur propre sujet.

• Agent IA en entreprise : en quoi un agent diffère d'un chatbot et d'une automatisation, les trois conditions qui le justifient, le coût en jetons et l'AI Act.
• AI Act pour une entreprise suisse : quand l'AI Act concerne une entreprise suisse, comment la LPD s'applique à l'IA, les échéances jusqu'en 2028, les amendes et une liste de contrôle.
• ChatGPT Business, Copilot ou Gemini pour l'entreprise : ce que change une offre professionnelle par rapport à une offre privée, et ce que coûte chaque assistant par utilisateur.
• Automatisation des processus : la différence avec la RPA et l'IA, la QR-facture comme première étape, notre tunnel sans saisie et des exemples par service.
• Low code et no code : quand une plateforme sans programmation suffit, quelles limites on ne voit pas au départ et ce qu'on perd si l'on veut partir.
• Google Workspace ou Microsoft 365 : les offres et les prix des deux suites en francs suisses, y compris leurs fonctions d'IA.
• Service client e-commerce : moins de tickets « où est mon colis », traitement des réclamations en droit suisse et transparence des chatbots.
• Automatisation e-commerce : que faut-il automatiser en premier, ce que coûtent Zapier, Make et n8n, et comment calculer le retour en heures de travail, pas en promesses.

Comment nous travaillons avec l'IA chez Digital Vantage

Nous utilisons les modèles d'OpenAI et d'Anthropic par leur API et conseillons de commencer par la solution la plus simple qui résout le problème. Nous construisons des automatisations avec n8n et Node.js sur des serveurs à Varsovie (UE) ; le périmètre de ce service est décrit sur notre page d'automatisation des processus.

Nous préparons pour notre propre site un chat IA qui répond à partir des connaissances de l'entreprise et passe la conversation à une personne. Le premier message indique au visiteur que c'est une IA qui répond. Une personne reprend notamment lorsque le visiteur le demande, lorsque le bot ne connaît pas la réponse, pour une réclamation et pour les sujets juridiques ou financiers, ainsi qu'une fois le budget mensuel de jetons dépassé. Le CRM reçoit un résumé, pas la transcription complète. L'endroit où le modèle lui-même traite les données dépend du fournisseur et de la plateforme, et cette décision n'est pas encore prise. Le chat n'est pas encore en service, nous ne publions donc aucun résultat. Après le lancement, nous l'observerons pendant au moins quatre semaines avant de proposer une solution semblable à nos clients.