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FINMA, LPD et apprentissage fédéré : comment le cadre réglementaire suisse s'articule avec les architectures de collaboration entre institutions financières sans centralisation des données

Auteur Claire Dubois 25 octobre 2026

La LPD révisée et ses implications pour les architectures fédérées

La loi fédérale suisse sur la protection des données, révisée et entrée en vigueur en septembre 2023, renforce considérablement les obligations des institutions qui traitent des données personnelles — y compris les données financières. Son article sur la minimisation des données et son exigence de traitement proportionné s'alignent naturellement avec la philosophie de l'apprentissage fédéré, qui traite les données localement sans les centraliser. Cependant, cette compatibilité structurelle ne dispense pas les institutions d'une analyse juridique précise de leur architecture fédérée spécifique, car certaines configurations — notamment celles qui utilisent des mécanismes d'agrégation traçables — peuvent soulever des questions sur la possibilité théorique de réidentification à partir des paramètres partagés.

Minimisation des données et localisation du traitement

L'article 6 de la LPD révisée exige que les données personnelles ne soient traitées que dans la mesure nécessaire à la finalité poursuivie. L'apprentissage fédéré satisfait structurellement cette exigence en maintenant les données sur les serveurs locaux de chaque institution, mais les institutions doivent documenter précisément quelles informations sont effectivement transmises au coordinateur et démontrer que ces transmissions ne constituent pas un traitement de données personnelles au sens de la loi.

Transferts transfrontaliers et localisation des serveurs

Si le coordinateur fédéré est hébergé hors de Suisse, les transmissions de paramètres de modèle peuvent constituer des transferts transfrontaliers de données soumis aux restrictions de la LPD. Même si les gradients ne contiennent pas directement de données personnelles identifiables, leur caractérisation juridique reste incertaine dans la jurisprudence suisse actuelle, et les institutions doivent obtenir un avis juridique précis avant de déployer une architecture dont le coordinateur est hébergé dans une juridiction étrangère.

Les circulaires FINMA et la gouvernance des modèles algorithmiques

La FINMA a progressivement développé ses attentes en matière de gouvernance des modèles algorithmiques utilisés par les institutions financières sous sa supervision. Ses circulaires sur la gestion des risques opérationnels et les exigences de transparence algorithmique s'appliquent aux modèles d'IA, qu'ils soient entraînés de manière centralisée ou fédérée. Pour les réseaux fédérés, les exigences de traçabilité et d'auditabilité des modèles posent des défis spécifiques que les architectures fédérées doivent adresser explicitement dans leur conception.

Traçabilité et auditabilité des modèles fédérés

La FINMA exige que les institutions puissent expliquer et documenter le comportement de leurs modèles algorithmiques. Dans un réseau fédéré, cette exigence se complexifie : le modèle global résulte de contributions de multiples participants, et une institution peut avoir du mal à expliquer précisément pourquoi le modèle global se comporte d'une certaine façon sur ses données locales. Les institutions doivent concevoir leurs journaux d'activité et leurs mécanismes d'audit en tenant compte de cette exigence réglementaire dès la phase de conception de l'architecture.

Gestion des risques opérationnels liés aux participants tiers

Rejoindre un réseau fédéré introduit une dépendance opérationnelle envers des tiers — les autres participants et le coordinateur — que la FINMA considère comme un risque opérationnel à gérer. Les institutions doivent inclure cette dépendance dans leur cartographie des risques opérationnels et définir des procédures claires pour les scénarios de défaillance d'un participant ou du coordinateur, y compris les implications sur la continuité d'utilisation du modèle global en cas d'interruption du réseau fédéré.

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