Secret bancaire et IA en Suisse : banques, FINMA et gestionnaires

Dans une banque privée genevoise ou chez un gestionnaire de fortune zurichois, les assistants d'IA ont trouvé leur place très vite : résumer une note de recherche, préparer un rapport de portefeuille, rédiger un courrier à un client en allemand, en français ou en anglais.

Mais la place financière suisse repose sur une promesse ancienne : la discrétion. Le jour où un conseiller colle le relevé d'un client dans un chatbot, cette promesse est mise à l'épreuve. Voici ce que le secret bancaire, la LEFin et les attentes de la FINMA impliquent concrètement pour l'usage de l'IA.

Le secret bancaire s'applique aussi par négligence

L'article 47 de la loi sur les banques punit la violation du secret professionnel par les organes, employés, mandataires ou liquidateurs d'une banque. La violation intentionnelle est passible d'une peine privative de liberté de trois ans au plus ou d'une peine pécuniaire, et de cinq ans au plus en cas d'avantage pécuniaire. Le point que beaucoup oublient se trouve à l'alinéa 2 : la négligence est punie d'une amende pouvant atteindre 250 000 francs. L'obligation subsiste même après la fin de l'emploi.

Pour les gestionnaires de fortune et les directions de fonds, l'article 69 de la loi sur les établissements financiers (LEFin) prévoit une infraction comparable. Un copier-coller imprudent dans un outil d'IA externe n'est donc pas un simple écart de procédure : il peut avoir des conséquences pénales pour la personne qui l'a fait.

L'outil d'IA, un prestataire comme un autre

Pour la FINMA, confier un traitement à un fournisseur externe relève de l'externalisation. La circulaire 2018/3 sur l'outsourcing demande notamment de choisir et surveiller le prestataire avec soin, de garantir la sécurité et la confidentialité des données, et de conserver le droit d'audit. Un assistant d'IA en ligne qui traite des données de clients se rapproche de cette logique, même si personne ne l'a présenté comme un projet d'externalisation.

La FINMA l'a précisé dans sa communication sur la surveillance 08/2024 du 18 décembre 2024, consacrée à la gouvernance et à la gestion des risques liés à l'IA. Elle y attend des établissements un inventaire de leurs applications d'IA, une classification selon leur importance et leurs risques, une attention à la qualité des données et une vérification sérieuse des solutions fournies par des tiers. Elle signale aussi la dépendance croissante envers quelques fournisseurs d'IA comme un risque à suivre.

Données critiques et résilience opérationnelle

La circulaire FINMA 2023/1 sur les risques opérationnels et la résilience des banques est en vigueur depuis le 1er janvier 2024. Elle demande d'identifier les données critiques, celles qui exigent des mesures de sécurité renforcées, et de les protéger tout au long de leur cycle de vie. La FINMA a observé que beaucoup d'établissements limitaient cette notion aux données d'identification des clients (CID) et attend une approche plus large.

Pour l'IA, la conséquence est simple : il faut savoir quelles données critiques peuvent atteindre un prompt, par quels canaux, et ce qui se passe si cela arrive. Un portefeuille, une stratégie de placement ou un projet de transaction peuvent être aussi sensibles qu'un nom de client.

Les situations qui posent problème

Dans les banques et chez les gestionnaires, les risques se concentrent sur quelques gestes répétés :

• coller un relevé de positions pour obtenir un commentaire de performance ;

• faire traduire un échange avec un client qui contient son nom, son pays de résidence et ses avoirs ;

• résumer un dossier de conformité ou de vérification d'origine des fonds ;

• demander à l'IA d'analyser un tableur exporté du système de gestion de portefeuille ;

• utiliser un assistant de code avec des extraits contenant des identifiants de comptes.

Il faut aussi penser aux intervenants externes : consultants, développeurs, prestataires informatiques. L'article 47 vise expressément les mandataires de la banque. Si un prestataire colle des données de clients dans un assistant d'IA, le risque est le même, et le contrat doit le prévoir.

Les outils de surveillance réseau classiques voient mal ces flux, comme nous l'expliquons dans notre article sur les limites du DLP réseau face à ChatGPT. Et quand l'usage échappe aux outils validés, le coût caché grimpe vite : voir le vrai coût de l'IA fantôme.

Une démarche en quatre étapes

1. Inventorier les outils d'IA réellement utilisés, y compris les extensions de navigateur et les comptes personnels, comme le demande la FINMA.

2. Classer les cas d'usage selon les données concernées : public, interne, confidentiel, soumis au secret bancaire.

3. Encadrer les outils retenus par contrat, avec les exigences d'externalisation, et interdire les autres pour les données de clients.

4. Contrôler au poste de travail : détecter les noms de clients, IBAN, numéros de compte et montants avant l'envoi, puis anonymiser ou bloquer.

Ces étapes ne demandent pas un grand projet. L'inventaire et la classification peuvent avancer en quelques semaines, à condition d'associer dès le départ la conformité, la sécurité informatique et les métiers.

La quatrième étape fournit aussi la preuve attendue en cas de contrôle : un journal des incidents évités, utile pour l'audit interne, la société d'audit et la FINMA.

Souveraineté et nLPD, le socle

Ces règles sectorielles s'ajoutent à la nouvelle loi sur la protection des données (nLPD), en vigueur depuis le 1er septembre 2023, et aux questions de transfert vers l'étranger. Nous les avons détaillées dans notre premier article sur la nLPD, l'IA générative et la souveraineté des données en Suisse. Pour une banque, la nLPD fixe le minimum ; le secret bancaire et la FINMA placent la barre plus haut.

En résumé

Le secret bancaire punit aussi la négligence, la FINMA traite les outils d'IA externes avec la même rigueur que toute externalisation, et la circulaire 2023/1 impose de protéger les données critiques.

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