Auteur : news.admin.ch Source : news.admin.ch Date de publication : CommuniquéPublié le 12 février 2026

Mode rédactionnel : CLARUS_ANALYSIS Recommandation d'index : INDEX Langue/Rôle : FULL_ANALYSIS Date de vérification des faits : 12 février 2026

Résumé

Le chancelier fédéral Viktor Rossi s'est réuni avec des chercheurs de 6 universités, 3 écoles polytechniques et l'Institut forensique de Zurich pour discuter de mesures visant à renforcer l'intégrité des collectes de signatures lors d'initiatives populaires et de référendums. Les scientifiques ont développé des propositions concrètes, notamment l'utilisation de l'intelligence artificielle pour détecter les signatures multiples et les écritures falsifiées. Plusieurs mesures ont déjà été mises en œuvre, tandis que la Chancellerie fédérale informera sur les prochaines étapes.

Personnes

Thèmes

  • Collectes de signatures & Intégrité
  • Intelligence artificielle dans l'administration
  • Initiatives populaires et référendums
  • Lutte contre la fraude

Clarus Lead

La Chancellerie fédérale collabore délibérément avec le monde scientifique pour prévenir les manipulations lors des collectes de signatures. Un échange en cours depuis l'automne 2024 avec neuf universités et instituts de recherche a abouti à des propositions d'amélioration concrètes. Point particulièrement pertinent : l'intelligence artificielle devrait désormais détecter automatiquement les signatures multiples et les motifs d'écriture falsifiés – la décision finale restant entre les mains de l'homme. Pour les décideurs, cela signifie une modernisation des mécanismes de contrôle dans les processus de démocratie directe.

Résumé détaillé

L'échange entre la Chancellerie fédérale et des chercheurs issus de neuf institutions d'enseignement ainsi que de l'Institut forensique de Zurich a produit un large éventail de mesures. L'accent a été mis sur deux stratégies : d'une part, les mesures organisationnelles et préventives telles que la formation des équipes de dépouillement, la sensibilisation des comités d'initiative et l'amélioration des guides. D'autre part, la dimension technologique a été examinée – en particulier la question de savoir si l'intelligence artificielle peut détecter de manière fiable les tentatives de fraude.

Le groupe de chercheurs a testé avec succès si les systèmes d'IA pouvaient détecter les signatures multiples et les motifs d'écriture répétitifs. Cet instrument est censé compléter les contrôles manuels de la Chancellerie fédérale, non les remplacer. Plusieurs mesures ont déjà été mises en œuvre, comme la formation des équipes de dépouillement. Parallèlement, la Chancellerie fédérale a lancé un code de conduite volontaire, renforcé les contrôles et établi un système de surveillance à l'échelle suisse, par lequel les communes et les cantons peuvent signaler les anomalies. Depuis 2022, cinq plaintes pénales ont été déposées.

Points clés

  • Coopération science-pratique : Neuf universités et instituts ont développé conjointement avec la Chancellerie fédérale des mesures d'amélioration concrètes.
  • L'IA comme instrument de contrôle : L'intelligence artificielle peut détecter automatiquement les signatures multiples et les falsifications d'écriture, mais ne décide pas elle-même de la validité.
  • Paquet de mesures multiples : En plus des solutions techniques, des formations, des codes, des guides et un système de surveillance ont été mis en œuvre.
  • Application : Depuis 2022, cinq plaintes pénales ont été déposées ; les autres cas suspects sont poursuivis de manière conséquente.

Questions critiques

  1. Qualité des données & Validation : Quelle est la fiabilité des tests d'IA jusqu'à présent ? Les taux de détection ont-ils été vérifiés sur des échantillons représentatifs, et quel est le taux de fausses alertes ?

  2. Conflits d'intérêts & Indépendance : Dans quelle mesure les chercheurs impliqués étaient-ils indépendants des attentes politiques ? Y avait-il des critères de succès prédéfinis pour l'évaluation de l'IA ?

  3. Causalité & Alternatives : Peut-on démontrer que les mesures précédentes (code, formations, système de surveillance) ont effectivement conduit à moins de cas de fraude ? Quelles technologies alternatives ont été envisagées ?

  4. Applicabilité & Risques : Comment s'assurer que les systèmes d'IA sont appliqués uniformément dans tous les cantons et communes ? Quels sont les risques en matière de protection des données et de sécurité résultant de la numérisation des données de signature ?

  5. Transparence & Vérifiabilité : Les critères selon lesquels l'IA classe une signature comme suspecte sont-ils documentés publiquement et peuvent-ils être vérifiés par les comités d'initiative ?

  6. Scalabilité : Combien de collectes de signatures par an peuvent être vérifiées avec les nouveaux systèmes, et où se situent les limites de capacité ?

Répertoire des sources

Source primaire : Intégrité des collectes de signatures : le chancelier fédéral rencontre des chercheurs pour échanger – Communiqué de la Chancellerie fédérale, 12 février 2026

Statut de vérification : ✓ 12 février 2026

Ce texte a été créé avec l'aide d'un modèle d'IA. Responsabilité éditoriale : clarus.news | Vérification des faits : 12 février 2026