IA en Suisse : une opportunité de CHF 15 milliards pour les entreprises

L’estimation décrit une production économique annuelle supplémentaire potentielle d’ici 2034, et non un cumul sur dix ans. Elle concerne la recherche et le développement (R&D) assistés par l’IA dans l’ensemble de l’économie, au-delà des seules petites et moyennes entreprises (PME). Implement Consulting Group a réalisé le rapport pour Google et digitalswitzerland. ¹

Le modèle suppose une adoption généralisée et des gains d’efficacité en R&D de 10 à 15 %. Il extrapole les résultats d’entreprises de premier plan à des secteurs entiers. Les gains estimés les plus importants concernent la pharmacie, la biotechnologie et la production alimentaire. Les retombées indirectes plus larges sont exclues. Le rendement d’une entreprise reste à mesurer sur le terrain. ¹

Cherchez les tâches où l’expertise est difficile d’accès, où une idée prend trop de temps à tester, ou où un besoin client reste sans réponse. L’opportunité peut être un meilleur service existant, un cycle de développement plus rapide ou une nouvelle offre.

Le Swiss AI Playbook fait explicitement cette distinction. Son cadre couvre la productivité personnelle, l’amélioration des processus, le service client et les nouvelles activités. Il recommande de définir une ambition commerciale avant de choisir les cas d’usage. ²

Pour votre entreprise, cela signifie poser une question précise : pourriez-vous répondre plus vite aux demandes techniques, tester davantage d’idées de produits avec la même équipe, ou transformer une capacité existante en un service que les clients achèteraient ?

Les exemples suivants sont des expériences proposées, pas des résultats clients documentés.

Ingénierie : transformer les connaissances techniques en une proposition plus rapide

Utilisez des spécifications approuvées et les dossiers de projets précédents pour préparer une réponse aux exigences d’un client, avec des liens vers les sources. Un ingénieur vérifie la faisabilité et approuve la proposition.

Mesurez le délai jusqu’à une proposition acceptée, les corrections et la marge sur les contrats remportés. Un brouillon rapide a peu de valeur si l’ingénieur passe davantage de temps à le corriger.

Développement produit : transformer les retours clients en un test

Combinez les retours clients et les documents de développement approuvés pour proposer un petit ensemble d’hypothèses produit. Les spécialistes choisissent lesquelles tester et définissent ce qui constituera un succès.

Mesurez le délai entre les observations et un concept testé, ainsi que la fréquence à laquelle les concepts passent le test convenu. Le résultat utile est une décision fondée sur un apprentissage, plutôt qu’une liste d’idées plus longue.

Services : examiner une offre que vous pourriez fournir de manière répétée

Identifiez un problème client récurrent qui exige aujourd’hui des recherches manuelles coûteuses. Testez si la gestion des connaissances assistée par l’IA peut soutenir un service reproductible, avec une validation humaine et des contrôles dans les langues de vos clients.

Mesurez l’acceptation par les clients, le coût de réalisation et les achats répétés. Cela distingue une démonstration convaincante d’une offre pour laquelle les clients sont prêts à payer.

L’IA générative produit du contenu, comme du texte, des images ou du code. Les agents IA combinent le raisonnement d’un modèle et des outils pour effectuer des étapes vers un objectif, avec différents niveaux d’autonomie. L’automatisation des workflows relie les systèmes et exécute des étapes définies. Un processus métier utile peut combiner les trois. ²

Dans l’exemple d’ingénierie, l’IA générative rédige la réponse. Un agent pourrait retrouver les documents autorisés et préparer une tâche de validation. L’automatisation pourrait enregistrer le résultat approuvé dans le système client. L’ingénieur conserve l’autorité sur l’engagement technique.

L’« IA agentique » est pertinente dans le débat suisse, mais son adoption est encore en développement. L’enquête 2025 de PwC indique que 72 % des répondants suisses exploraient ou pilotaient l’IA agentique, tandis que 15 % la mettaient en œuvre et la déployaient à plus grande échelle. L’échantillon suisse comptait 71 cadres ; 60 % représentaient des organisations réalisant au moins USD 1 milliard de chiffre d’affaires. Ces chiffres ne sont pas des taux d’adoption des PME. ³

Pour planifier une automatisation avec l’IA, choisissez le degré d’autonomie dont la tâche a besoin. Une réponse accompagnée de sources peut suffire. Un processus qui modifie des données ou envoie un engagement à un client nécessite aussi des autorisations explicites, une validation et un traitement des exceptions.

L’Operations Decision Support Suite de SWISS combine des données opérationnelles et propose des changements de rotation des avions. L’étude de cas client de Google Cloud rapporte plus de CHF 1 million d’économies pendant les 14 premières semaines. Les contrôleurs des opérations examinent et approuvent les changements proposés. Il s’agit d’un témoignage fournisseur-client sur l’optimisation des opérations, plutôt que d’une preuve de rendement typique pour une PME. ⁴

Ce schéma mérite d’être étudié à plus petite échelle : réunir les informations pertinentes, préparer une recommandation et laisser agir la personne responsable. Évaluez le système selon la décision qu’il aide à mener à terme.

Comparez le travail accepté à une situation de référence, puis intégrez les coûts de validation, de correction et d’exploitation. Vérifiez si la capacité libérée permet de livrer davantage, de réduire le travail en attente ou de diminuer les dépenses de manière démontrable.

Prenons un pilote illustratif : une tâche récurrente prend 40 minutes par dossier. Avec l’IA, elle demande 10 minutes de préparation et 15 minutes de validation. Sur 100 dossiers, la différence représente 25 heures de capacité. Cela n’est utile que si la qualité se maintient et si l’équipe utilise cette capacité. Ce n’est pas automatiquement une économie financière.

Les revenus exigent des preuves distinctes. Des propositions plus rapides pourraient aider les ventes, mais il faut observer la conversion et la marge avant d’affirmer ce résultat.

Commencez par un problème métier, un responsable désigné et un test que vous pouvez évaluer. Les travaux de l’OCDE sur l’adoption de l’IA par les PME soulignent leurs différences de maturité numérique, de compétences et de ressources. Leurs points de départ doivent aussi être différents. ⁵

Le Playbook accompagne cette progression, des prototypes aux produits utilisables et à une exploitation durable. Il considère également la préparation des documents, la responsabilité des données et l’apprentissage des collaborateurs comme des éléments de l’adoption. ²

Pour une méthode pratique de priorisation, utilisez notre grille d’évaluation des opportunités d’automatisation. Pour une vue d’ensemble, lisez l’adoption de l’IA dans les PME suisses.

1. Définissez la décision. Choisissez un retard, une lacune de connaissances ou un problème client et relevez son coût actuel.
2. Vérifiez les données d’entrée. Identifiez les sources approuvées, les responsables des documents, les droits d’accès et les informations manquantes.
3. Testez avec de vrais utilisateurs. Comparez les résultats acceptés à la référence, en incluant les cas difficiles et l’effort de validation.
4. Décidez à partir des résultats. Continuez, modifiez ou arrêtez. Élargissez le périmètre seulement lorsque le processus démontre sa valeur dans le travail quotidien.

Un investissement dans l’IA doit aider votre entreprise à répondre à un client, à prendre une décision solide ou à livrer quelque chose de précieux. Commencez là où vous pouvez observer ce changement.

Swiss Product Studio développe des agents IA, des automatisations de workflows et des outils internes autour des équipes et systèmes existants. Apportez un blocage lié à un produit, un service ou aux connaissances à un diagnostic opérationnel. Nous pouvons examiner avec vous le processus, les données et les exigences de validation, puis identifier un périmètre qui mérite d’être testé.

1. Implement Consulting Group. Accelerating innovation with AI in Switzerland, janvier 2026. Commandé par Google et digitalswitzerland. Pages 25 et 49 : estimation économique, hypothèses et mention des commanditaires. Présentation du rapport. ↑1 ↑2 ↑3
2. Implement Consulting Group. The Swiss AI Playbook, première édition, 2026. Pages 17 et 53 : IA générative et agents ; pages 29–31 : ambition commerciale et domaines d’impact ; pages 38–41, 58–59 et 79 : prototypes, exploitation, préparation des documents et apprentissage des collaborateurs. Présentation du Playbook · Initiative AI Action Plan. ↑1 ↑2 ↑3
3. PwC Suisse. Cloud Business Survey 2025: Swiss findings, publié en 2026. Pages 4 et 33 : composition de l’échantillon et étapes d’adoption de l’IA agentique. ↑1
4. Google Cloud. Étude de cas client SWISS. Aide à la décision opérationnelle, économies rapportées et validation par les contrôleurs. Témoignage fournisseur-client. ↑1
5. OCDE. AI adoption by small and medium-sized enterprises, décembre 2025. Page 18 : différences de maturité numérique, de complexité et de périmètre d’adoption dans les PME. ↑1