Apertus est le modèle ouvert de l’intelligence artificielle suisse, avec une priorité donnée au contrôle

L’intelligence artificielle suisse ne se limite pas à un assistant conversationnel. Elle regroupe des capacités de recherche, des infrastructures, des règles et des projets conçus pour mieux maîtriser les données, les langues et les conditions de déploiement. Apertus incarne cette approche. Ce modèle de langage ouvert veut fournir une base technologique réutilisable aux institutions, aux entreprises et aux équipes de recherche.

Une IA suisse, c’est d’abord une question de maîtrise

Une intelligence artificielle est dite « suisse » lorsqu’elle s’inscrit dans un écosystème local réunissant institutions scientifiques, infrastructures de calcul, organisations utilisatrices et cadre public. Cela ne signifie pas qu’elle soit isolée du reste du monde ni qu’elle traite uniquement des sujets suisses. L’enjeu porte surtout sur la souveraineté numérique : comprendre le fonctionnement du modèle, choisir son lieu de déploiement et garder le contrôle des données et des usages.

Cette approche répond à une dépendance réelle envers les grands modèles propriétaires, principalement développés aux États-Unis ou en Chine. Ces outils peuvent être très performants, mais leur code, leurs données d’entraînement, leurs conditions d’évolution et parfois leurs mécanismes de modération ne sont pas entièrement vérifiables. Pour une administration, une université ou une organisation soumise à des exigences de confidentialité, cette opacité peut compliquer l’évaluation des risques et la gouvernance des données.

Un modèle de langage n’est pas forcément un chatbot

Apertus est un large language model (LLM), c’est-à-dire un modèle de base capable de générer, résumer, traduire ou analyser du texte. Il ne faut pas le confondre avec un produit conversationnel prêt à l’emploi. Un chatbot grand public ajoute généralement une interface, des instructions, des filtres de sécurité, une mémoire éventuelle et des services hébergés. Le modèle de base doit souvent être adapté, encadré et intégré à un environnement métier avant une utilisation en production.

Apertus : une base ouverte, documentée et multilingue

Développé par des institutions scientifiques suisses, Apertus se distingue par son choix d’ouverture. Ses poids, ses données, ses recettes de formation et sa documentation sont présentés comme accessibles. La licence Apache 2.0 facilite la réutilisation et l’adaptation du modèle, y compris dans des projets professionnels, sous réserve du respect de cette licence et des obligations propres à chaque usage.

Le multilinguisme dépasse la simple traduction

Le français, l’allemand et l’italien figurent parmi les langues suisses explicitement citées, avec notamment l’anglais, le portugais et le serbo-croate. Des travaux portent aussi sur des dialectes comme le haut-valaisan. L’objectif ne consiste pas seulement à produire une traduction correcte. Il s’agit aussi de préserver le contexte, les tournures locales et la stabilité des réponses d’une langue à l’autre.

Les annonces mentionnent environ 150 langues parfaitement prises en charge, tandis qu’une autre présentation évoque environ 2 000 langues supportées. Ces chiffres ne correspondent vraisemblablement pas au même niveau de qualité. La présence d’une langue dans les données d’entraînement ne garantit ni une maîtrise homogène ni des résultats fiables sur tous les sujets. Pour un usage sensible, des tests restent nécessaires dans les langues et les variantes réellement utilisées.

Qui porte ce projet et pourquoi cela compte

Apertus repose sur la collaboration de l’EPFL, de l’ETH Zurich et du CSCS, le Centre suisse de calcul scientifique. Cette association réunit recherche en IA, expertise académique et capacités de calcul à grande échelle. La HES-SO Valais-Wallis participe également au projet, notamment sur les questions de sécurité et d’alignement, avec quatre étudiantes et étudiants de l’EPFL co-supervisés par son institut Informatique.

Cette gouvernance académique et publique donne au projet une vocation différente de celle d’un service commercial fermé. L’objectif est de créer un bien public numérique, c’est-à-dire une ressource que différents acteurs peuvent étudier, auditer et adapter. Une version grand public est rendue possible par un partenariat avec Public AI. Les développeurs et les équipes de recherche peuvent, de leur côté, s’intéresser au modèle lui-même et à sa documentation.

La traçabilité se joue aussi dans les raccords invisibles

Dans un projet d’IA, le risque ne se situe pas uniquement dans le modèle. Il apparaît souvent à la jonction entre la collecte de documents, le nettoyage des données, l’hébergement, les consignes données au système et l’application métier. Un modèle ouvert facilite l’examen de la partie algorithmique, mais une organisation doit aussi cartographier ces étapes : qui alimente la base documentaire, quelles données personnelles y entrent, combien de temps elles sont conservées et qui valide les réponses. Cette chaîne de responsabilité évite qu’une solution présentée comme souveraine devienne opaque au moment de son intégration.

Apertus face à ChatGPT : une différence de logique, pas une victoire automatique

Comparer Apertus à ChatGPT est utile, à condition de ne pas opposer deux produits identiques. ChatGPT est un service conversationnel commercial fondé sur des modèles propriétaires. Apertus est un modèle de langage ouvert, qui peut être intégré dans l’environnement choisi par une organisation. Le premier privilégie une expérience immédiate. Le second offre davantage de possibilités de contrôle et de personnalisation, au prix d’un travail d’intégration plus important.

Apertus ne remplace donc pas automatiquement un assistant commercial. Le modèle de 8 milliards de paramètres peut être plus accessible à expérimenter, tandis que celui de 70 milliards vise des capacités plus étendues, avec des besoins d’infrastructure plus importants. Aucun choix sérieux ne devrait reposer sur l’origine du modèle seule. Il faut tester la qualité des réponses, le coût d’exploitation, la sécurité et la possibilité d’une supervision humaine.

Quels usages et quelles précautions pour les organisations suisses

Une PME peut envisager Apertus pour assister la rédaction, classer des documents, créer un moteur de recherche interne ou produire des premières versions de contenus multilingues. Une université peut l’utiliser dans des travaux de recherche, des expérimentations linguistiques ou des dispositifs pédagogiques encadrés. Pour l’administration, les pistes concernent la digitalisation de processus, l’aide au tri documentaire et l’accès à l’information, sans déléguer la décision finale à la machine.

Commencer par un périmètre limité et mesurable

Le bon point de départ consiste à choisir une tâche répétitive, réversible et contrôlable. Une équipe peut constituer un jeu de questions représentatives, définir les critères d’une réponse acceptable, puis comparer les résultats avec ceux de son processus habituel. Elle doit aussi séparer les données publiques des informations confidentielles, fixer les droits d’accès et prévoir une validation humaine pour les contenus juridiques, médicaux, financiers ou administratifs.

• Vérifier les réponses factuelles et les citations, car un LLM peut halluciner.
• Évaluer les biais et les écarts de qualité entre langues, dialectes et profils d’utilisateurs.
• Documenter les données transmises au système et les règles de conservation.
• Tester les comportements face aux demandes dangereuses ou inappropriées.
• Prévoir un responsable métier capable de corriger, suspendre ou faire évoluer l’usage.

Les travaux de sécurité associés à Apertus incluent des tests sur les contenus dangereux et sur l’alignement avec les valeurs et les lois suisses. Ce socle ne constitue pas une garantie absolue. La protection des données, le respect du droit d’auteur, la non-discrimination et la responsabilité finale restent à organiser pour chaque déploiement.

Le cadre suisse avance : transparence, règles et responsabilité humaine

La Suisse ne disposait pas d’une législation générale unique dédiée à l’IA. Le Conseil fédéral a discuté des approches de réglementation le 12 février 2025. Un projet de réglementation et un plan de mesures non contraignantes sont attendus d’ici fin 2026. La réflexion tient notamment compte des enjeux européens portés par l’AI Act, sans réduire le cadre suisse à cette seule référence.

La Confédération encadre aussi l’usage des systèmes d’IA dans l’administration fédérale grâce à une stratégie, à des lignes directrices, à des aide-mémoire et à un réseau de compétences. Son plan de mise en œuvre comporte 8 mesures. Depuis le 1er février 2026, le point de contact de l’administration fédérale est géré par la Chancellerie fédérale.

Pour les organisations, la conclusion est directe : adopter une IA suisse ouverte peut renforcer l’auditabilité et l’autonomie technologique, mais ne dispense pas d’une gouvernance rigoureuse. La valeur d’Apertus réside moins dans la promesse de réponses parfaites que dans la possibilité de construire des usages plus traçables, multilingues et adaptés aux exigences locales.