IA locale ou dans le cloud : les données décident.
Que l'IA de votre cabinet tourne sur votre propre ordinateur ou dans le centre de données d'un fournisseur est déterminant pour la protection des données. C'est la sensibilité des données traitées qui détermine la voie à suivre.
« Le serveur est en Suisse, c'est donc conforme à la protection des données. » Certaines offres d'IA destinées aux cabinets médicaux font leur publicité avec cette phrase. Elle répond à la mauvaise question. L'emplacement indique où se trouvent les données. Il n'indique pas qui peut les lire.
Qui choisit une IA pour son cabinet a besoin de la réponse à deux autres questions. Où l'IA effectue-t-elle ses calculs ? Quelles données voit-elle ?
L'endroit où l'IA calcule détermine le chemin de vos données
Prenons un rapport destiné à l'assurance-invalidité. Avec une solution cloud, la médecin saisit ses notes sur le PC du cabinet. Le texte transite par Internet jusqu'au centre de données du fournisseur. Là, un grand modèle de langage rédige le projet et le renvoie. Le rapport a quitté le cabinet, ne serait-ce que quelques secondes.
Avec une solution locale, aussi appelée « on-premises », l'ordinateur qui fait tourner le modèle de langage se trouve dans le cabinet. Les notes vont du PC du cabinet à cet ordinateur, puis reviennent. Le rapport ne quitte pas le cabinet.
On peut comparer cela au laboratoire. Le cloud, c'est le laboratoire externe : l'échantillon quitte le cabinet, l'équipement est plus important, un contrat règle son traitement. La solution locale, c'est le laboratoire du cabinet : tout reste sur place, l'éventail est plus restreint, la maintenance et la sécurité vous incombent.

Une remarque tirée de la pratique : un programme installé sur le PC du cabinet peut tout de même envoyer des textes à un centre de données pour traitement. Ne demandez donc pas où le programme est installé. Demandez où l'IA calcule.
Les deux voies ont des points forts, et toutes deux ont des limites
Le cloud offre les modèles les plus grands et les plus récents. Il livre des résultats en quelques secondes, ne nécessite pas de matériel propre et est entretenu par le fournisseur. Le paiement est continu, à l'utilisation ou par abonnement selon l'offre, plutôt qu'un achat unique de matériel. Ses limites : sans Internet, il s'arrête, et vos données quittent le cabinet. Un serveur situé en Suisse n'y change rien.
La solution locale présente le bilan inverse. Les données des patients restent sur place et l'IA continue de fonctionner en cas de panne d'Internet. En contrepartie, les modèles sont plus petits et, selon le matériel, plus lents. L'acquisition, l'installation et l'entretien ont un coût. Et la sécurité des données selon l'art. 8 de la loi fédérale sur la protection des données (LPD) vous incombe entièrement : mises à jour, protection des accès, copies de sauvegarde. Le local n'est donc pas automatiquement sûr. Simplement, aucun fournisseur cloud n'intervient. Si quelqu'un assure la maintenance de l'ordinateur à distance ou si des sauvegardes sont stockées hors du cabinet, il faut là aussi des règles claires.
Pour de nombreuses tâches, la lenteur ne joue aucun rôle. Un projet de rapport n'a pas besoin d'être prêt en trois secondes. Il doit être prêt le lendemain matin. Un système qui prépare la nuit les documents de la journée a terminé à huit heures. Le local vaut donc la peine en raison des données, pas du prix.

Les données que voit l'IA déterminent la voie
Selon la LPD, les données sur la santé sont des données personnelles sensibles. S'y ajoute le secret professionnel selon l'art. 321 du Code pénal (CP). La notion va plus loin que beaucoup ne le pensent : le simple nom d'une patiente en lien avec votre cabinet constitue déjà une donnée sur la santé, comme le relève un guide de la sandbox IA du canton de Zurich.
Il en découle trois cas. Premièrement, les textes sans données personnelles, par exemple une fiche d'information sur la vaccination contre la grippe en langage simple. Ici, le cloud avec un compte professionnel vérifié est généralement la voie pragmatique. Deuxièmement, les données personnelles sans lien avec les patients, par exemple les plannings du personnel ou la correspondance avec les fournisseurs. Ici, le cloud est possible si un contrat de sous-traitance existe, si le lieu de traitement et les sous-traitants ultérieurs sont communiqués et si vos données ne servent pas à l'entraînement. Les versions gratuites sont donc exclues. Troisièmement, tout ce qui concerne des patients, du rapport au rappel de rendez-vous. Ici, la solution locale est le premier choix. La FMH, Fédération des médecins suisses, recommande elle aussi de privilégier les modèles exploités localement ou contrôlés. Pour le cloud, le secret professionnel exige des précautions supplémentaires : le fournisseur ne doit techniquement pas pouvoir lire les données, ou il doit être lié contractuellement comme un auxiliaire du cabinet. C'est exigeant et doit faire l'objet d'un examen juridique au cas par cas.
Reste l'idée de simplement remplacer les noms avant l'envoi. Un programme local peut supprimer la plupart des données d'identification. Dans une étude portant sur de vraies lettres de médecins, il en a supprimé 99,24 %. Mais un code à la place du nom n'est pas encore anonyme tant que le cabinet tient une liste qui relie le code à la personne. Les données restent des données personnelles. Transmettre moins de données reste néanmoins judicieux. Cela ne remplace simplement pas le choix de la bonne voie.
Trois étapes pour votre cabinet
Pour prendre une décision fondée, vous n'avez pas besoin de service informatique. Premièrement : dressez la liste des outils d'IA que votre équipe utilise aujourd'hui, officiellement ou non, et à quelles fins. Deuxièmement : classez chaque application dans l'un des trois cas. Troisièmement : déterminez pour chaque application si elle fonctionne dans le cloud ou en local, et consignez la décision par écrit.
À la prochaine offre, vous saurez quelle question poser en premier : où l'IA calcule-t-elle, et qui peut accéder aux données ?
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Sources
FMH: Empfehlungen der FMH zum Umgang mit grossen Sprachmodellen (LLMs) im ärztlichen Alltag. https://www.fmh.ch/themen/ehealth/trends-neue-technologien/generative-ki/empfehlungen-der-fmh.cfm
Kanton Zürich, Innovation-Sandbox für KI: KI in der medizinischen Dokumentation, Kapitel 2: Datenschutz, Berufsgeheimnis und die Cloud. https://www.zh.ch/de/wirtschaft-arbeit/wirtschaftsstandort/innovation-sandbox/phase-ii/medizinische-dokumentation/2-datenschutz-berufsgeheimnis-und-die-cloud.html
Deidentifying Medical Documents with Local, Privacy-Preserving Large Language Models: The LLM-Anonymizer. NEJM AI, 2025. https://ai.nejm.org/doi/full/10.1056/AIdbp2400537
Bundesgesetz über den Datenschutz (DSG, SR 235.1), Art. 5, 8, 9. https://www.fedlex.admin.ch/eli/cc/2022/491/de
Cet article fournit des informations générales et ne remplace pas un conseil juridique dans un cas particulier.



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