Leverage Point · Data Commons

Un savoir partagé et fiable au service de la prospérité collective

L'IA générative élargit ce que nous pouvons savoir et faire. L'intégrité des données et la manière dont nous les gouvernons importent plus que jamais.

La prémisse

Construire la confiance grâce à une connexion intentionnelle des données

Dans un monde façonné par les contenus synthétiques et l'information fragmentée, l'action coordonnée dépend de systèmes de données fiables, transparents et partagés. Relever les grands défis de SIPI exige de relier des sources de données diverses — santé, environnement, travail, et bien d'autres. Mais rassembler des données ne suffit pas en soi.

Aujourd'hui, de nombreuses collaborations autour des données existent, mais trop souvent elles manquent d'une direction commune et produisent du bruit plutôt que des analyses actionnables. Les connexions doivent être intentionnelles, guidées par des questions significatives et par un usage responsable des données et de l'IA.

Priorités de connaissance

100 Questions Topic Map

En collaboration avec The GovLab et la Swiss Data Alliance, SIPI travaille à construire une base d'évidence partagée pour le bien-être à long terme de la Suisse.

The questions and mapping presented here are an initial exploration. Far from being definitive, they illustrate the kind of work needed to guide collective action.

Disclaimer: The map presented herein has been generated with AI-assistance and is yet to be verified.

Priorités 2026

Où se dirige le travail sur les données cette année.

  • Pilotes de fédération cantonaux

    Lancer les premiers pilotes de fédération cantonaux — relier les jeux de données de santé et agricoles via des passerelles respectueuses de la vie privée et des liens partagés de Déclarations Environnementales de Produit, sous des protocoles de gouvernance qui maintiennent chaque jeu de données chez son dépositaire tout en rendant les enseignements partageables.

  • Intégration recherche et cantons

    Ancrer le Data Commons dans des partenariats cantonaux et des consortiums de recherche concrets — réunir offices de santé, agences agricoles et équipes universitaires autour de questions communes, afin que les données fédérées alimentent directement les décisions d'achat, de prévention et de politique publique.

  • Méthodologie ouverte et évaluation par les pairs

    Publier la comptabilité en coûts réels et les protocoles de fédération comme des biens publics ouverts et évalués par les pairs — soumettre la méthodologie à un examen indépendant et renforcer la capacité des partenaires à la mettre en œuvre sans SIPI dans la boucle.

Libérer l'IA et les données pour le bien commun

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