Talan AI Summit à Genève: quand l’IA passe du laboratoire aux contraintes du terrain
A l’occasion de son AI Summit organisé à Genève, Talan Suisse a réuni experts, entreprises et acteurs publics autour d’un même enjeu: industrialiser les usages de l’IA sans perdre la maîtrise des données et des infrastructures.
Le 2 juin dernier à Genève, le Talan AI Summit 2026 a réuni plus de 100 décideurs et spécialistes de l’intelligence artificielle autour d’un constat partagé: les entreprises cherchent désormais à industrialiser leurs usages de l’IA tout en maîtrisant les enjeux de gouvernance, de souveraineté et de sécurité des données.
Pour cette deuxième édition, le groupe de conseil et de services technologiques a mis l’accent sur les retours d’expérience et les usages opérationnels de l’IA. «Il y a un ou deux ans, on parlait de l’IA au futur et aujourd’hui, on en parle au présent», a résumé en ouverture Mehdi Fakri, l’un des deux Managing Directors de Talan Suisse, rappelant que les entreprises ont désormais dépassé la phase d’expérimentation.
L’IA progresse vite, mais reste difficile à maîtriser
La keynote introductive de Marcel Salathé, professeur à l’EPFL et co-directeur de l’EPFL AI Center, a retracé l’évolution rapide des modèles d’IA. L’expert a notamment évoqué le phénomène du «jagged landscape», ces situations où une IA peut exceller sur des tâches complexes tout en échouant sur des opérations triviales.
La question de la souveraineté technologique a également occupé une place centrale. Marcel Salathé a dit quelques mots sur Apertus, le modèle développé conjointement par l’EPFL, l’EPFZ et le CSCS de Lugano. Pour rappel, ce projet présente une particularité: l’ensemble est ouvert et reproductible, y compris les données d’entraînement. Une approche qui se distingue des modèles propriétaires dominants sur le marché. «On ne comprend pas vraiment comment ces modèles fonctionnent une fois entraînés», a souligné le professeur, plaidant pour davantage de transparence dans la recherche en IA.
Des usages IA encadrés par des contraintes opérationnelles
Animée par Yann Le Blevec, l’autre Managing Director de Talan Suisse, une première table ronde a ensuite réuni des représentants de Romande Energie, de la Ville de Lausanne, de DAMA Geneva et de RegData. Les échanges ont mis en évidence un point commun à de nombreuses organisations: l’IA ne peut plus être abordée uniquement sous l’angle technologique, mais impose désormais des arbitrages juridiques, opérationnels et budgétaires. Les intervenants ont surtout insisté sur la maîtrise des données en amont des projets IA. Avant de choisir une infrastructure ou un fournisseur, les organisations doivent identifier les données critiques, définir leurs usages possibles et évaluer les risques associés. La seule localisation en Suisse ne suffit plus à garantir la souveraineté, notamment lorsque les traitements dépendent de fournisseurs américains de cloud ou de modèles IA.
Nils Rinaldi, Data team Manager chez Romande Energie, a expliqué avoir adopté une approche prudente, avec une séparation stricte entre les systèmes opérationnels et les environnements IT. L’entreprise utilise déjà le machine learning pour optimiser les prévisions de consommation électrique, avec des gains financiers directs liés à la réduction des pénalités d’équilibrage du réseau. En revanche, les systèmes liés à l’exploitation du réseau restent isolés des usages d’IA générative.
Victor Ciriza, responsable du groupe des données et du développement à la Ville de Lausanne, a de son côté insisté sur les enjeux de confidentialité dans les services publics. Certaines données liées à la police ou à la fiscalité ne peuvent pas être externalisées, ce qui pousse l’administration à déployer certains modèles en interne sur ses propres infrastructures GPU.
Au-delà des conférences, l’événement a proposé six ateliers techniques consacrés notamment à Microsoft Copilot Studio, aux architectures multi-agents, à la gouvernance Data & AI by Design ou encore à la modernisation des plateformes data et BI grâce à l’IA.
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