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L’AI-ING-CHECK permet aux entreprises d’évaluer de manière approfondie, pratique et anonyme leur niveau de maturité en matière d’IA. Il s’adresse aux collaboratrices et collaborateurs de toutes les fonctions et de tous les niveaux hiérarchiques, permet de déterminer où se situe l’organisation en matière d’intelligence artificielle et indique les prochaines étapes concrètes à envisager. Le questionnaire prend environ 12 minutes.
L’équipe Numérisation de suisse.ing a développé l’AI-ING-CHECK en collaboration avec le Prof. Dr Marc K. Peter. Au 21 août 2026, 450 personnes issues de 128 entreprises avaient déjà profité de cette offre. L’utilisation intensive de l’outil par les membres a démontré toute son importance et son utilité. C’est pourquoi suisse.ing a décidé de maintenir durablement l’AI-ING-CHECK à la disposition de ses membres. Les entreprises peuvent continuer à partager l’évaluation en interne et à l’utiliser aussi souvent qu’elles le souhaitent.
Évaluation spécifique à l’entreprise
Vous pouvez demander au secrétariat une analyse des résultats de l’ensemble des participantes et participants de votre entreprise, accompagnée des recommandations d’action correspondantes. Veillez à sélectionner votre entreprise dans le menu déroulant de la deuxième page de l’évaluation.
Évaluation spécifique à un département
Il est également possible d’effectuer des évaluations de groupe au sein de votre entreprise. Pour cela, les participantes et participants concernés doivent saisir le même code d’enquête sur la deuxième page de l’évaluation. Vous définissez vous-même ce code, mais l’important est que toutes les personnes concernées utilisent exactement le même.
Les résultats de la branche (état au 21 août 2026) ont été analysés et synthétisés à l’aide d’un Large Language Model (LLM), un modèle linguistique basé sur l’intelligence artificielle. La branche n’en est plus tout à fait à ses débuts en matière d’IA, mais elle se trouve encore, dans de nombreux domaines, en phase d’expérimentation. Le niveau de maturité moyen s’élève à 2 points sur un total de 4. Les participantes et participants estiment que leur niveau de maturité est le plus élevé dans le domaine des données et le plus faible en matière de financement et d’utilisation.