Tous les graphiques de ce wiki en un coup d'oeil. Chaque graphique est intégré dans le contexte de son chapitre respectif -- vous trouverez ici l'aperçu complet avec descriptions et références des sources.

Description : L'image titre montre trois scénarios de l'avenir de l'IA : à gauche la promesse technologique (robots comme aides au quotidien, villes vertes, éducation), au centre l'arène politique (débat parlementaire sous un globe), à droite la disruption industrielle (robots remplaçant les travailleurs, manifestation avec des pancartes « Jobs Not Bots »). Les trois domaines symbolisent le spectre entre opportunité et risque.
Utilisation : Page d'accueil

Description : Montre la croissance exponentielle de la taille des modèles, de GPT-2 (2019, 1,5 milliard de paramètres) à GPT-3 (2020, 175 milliards) jusqu'à GPT-4 (2023, estimation 1,8 billion). Illustre les lois de mise à l'échelle qui alimentent les progrès actuels de l'IA. Plus le modèle est grand et plus les données d'entraînement sont nombreuses, meilleures sont les performances -- un schéma qui se maintient depuis 2018.
Sources : OpenAI, Google DeepMind, Anthropic (données sur la taille des modèles)
Utilisation : État des lieux -- Aperçu

Description : Représentation chronologique des architectures de réseaux les plus importantes : Perceptron (1957), Perceptron multicouche (1986), CNN (1998), LSTM (1997, IDSIA Lugano), Deep Learning / AlexNet (2012), Architecture Transformer (2017, Google « Attention is All You Need »). Montre le chemin des réseaux monocouches simples jusqu'à l'IA basée sur les transformers d'aujourd'hui.
Sources : Rosenblatt 1957 ; Rumelhart/Hinton 1986 ; Hochreiter/Schmidhuber 1997 (IDSIA) ; Vaswani et al. 2017
Utilisation : Ce que l'IA peut faire aujourd'hui

Description : Chronologie 2025--2050 avec 20 groupes professionnels, classés par risque d'automatisation. Les barres horizontales montrent quand la transformation commence pour chaque profession et quand elle est largement achevée. Rouge : Risque élevé >70 % (Saisie de données 95 %, Comptables 90 %, Caissiers 88 % -- concernés dès 2024). Orange : Risque moyen 40--70 % (Examinateurs d'assurances 65 %, Radiologues 60 %, Avocats 55 % -- concernés dès ~2028). Vert : Risque faible <40 % (Enseignants 25 %, Médecins 20 %, Infirmiers 12 %, Chercheurs 5 % -- concernés seulement dès ~2035-2042). Trois phases : Routine cognitive (jusqu'en 2032), Analytique (2032--2040), Créatif/Physique (dès 2040).
Sources : McKinsey Global Institute (2017/2023) ; Frey/Osborne, Oxford Martin School (2013/2017) ; KOF ETH Zürich (2024) ; Avenir Suisse
Utilisation : État des lieux -- Aperçu, L'IA dans l'économie suisse, Prévision : Travail, Risque : Marché du travail

Description : Compare les taux de fécondité de pays sélectionnés (état 2024) : Corée du Sud 0,72 -- Japon 1,20 -- Allemagne 1,35 -- Suisse 1,39 -- États-Unis 1,62 -- France 1,68 -- Inde 2,03. La ligne rouge à 2,1 marque le taux de remplacement nécessaire pour une population stable. Presque aucun pays industrialisé ne l'atteint plus.
Sources : Banque mondiale, World Development Indicators 2024 ; BFS (taux de fécondité suisse)
Utilisation : Prévision : Démographie, Risque : Démographie

Description : Montre les trois scénarios BFS (haut, moyen, bas) pour la population suisse jusqu'en 2055. Le scénario moyen projette environ 10,4 millions d'habitants. Visualise le vieillissement de la société et la part décroissante de la population en âge de travailler (20--64 ans) dans la population totale.
Sources : Office fédéral de la statistique (BFS), Scénarios de population 2020--2050, Scénario de référence A-00-2020
Utilisation : Prévision : Démographie, Risque : Démographie

Description : Compare l'évolution de la valeur de l'or (en USD/once) et du franc suisse (taux de change EUR/CHF) depuis la fin de Bretton Woods (1971). Les deux servent d'ancres de stabilité à une époque où les monnaies fiduciaires perdent structurellement leur pouvoir d'achat. L'or est passé de 35 USD (1971) à plus de 2 000 USD (2024) ; le franc s'est continuellement apprécié face à l'euro.
Sources : BNS (taux de change) ; World Gold Council (prix de l'or) ; Thomas Mayer, Flossbach von Storch
Utilisation : Prévision : Monnaie

Description : Consommation électrique mondiale des centres de données de 2015 à 2050 en trois phases : Mesuré (bleu, 200 TWh 2015 à 415 TWh 2024), Prévision AIE (rouge hachuré, 945 TWh jusqu'en 2030), Extrapolation (orange, jusqu'à ~3 300 TWh 2050). La part de l'IA dans la consommation totale était d'environ 15 % en 2024 et devrait dépasser 50 % d'ici 2030 selon l'AIE. Pour comparaison : toute la Suisse consomme ~58 TWh/an.
Sources : AIE Energy and AI 2025 ; AIE Electricity Mid-Year Update 2025 ; S&P Global 2025. Extrapolation 2030--2050 : 8 % p.a. (2030--2040), 5 % p.a. (2040--2050) -- estimation prudente.
Utilisation : Prévision : Espace

Description : Graphique à trois courbes de la Suisse 2024--2050 : Population totale (en hausse à ~10,4 millions), Population active 20--64 (stagnante/en léger recul), Effectivement employés après déplacement par l'IA (en baisse significative à ~3,5 millions). Montre le « double ciseaux » : moins de personnes en âge de travailler en raison de la démographie, plus moins d'employés en raison de l'automatisation par l'IA.
Sources : BFS Scénarios de population ; McKinsey Global Institute ; calcul de modèle propre
Utilisation : Risque : Marché du travail

Description : Calcule le déficit budgétaire annuel avec l'élimination progressive du financement étatique dépendant des salaires (AVS, AI, APG, AC, impôt fédéral direct, impôts cantonaux/communaux). Scénario prudent : 75 milliards CHF/an en termes réels. Scénario moyen : 116 milliards CHF/an en termes nominaux (incl. inflation de 1,5 % p.a. jusqu'en 2050). Ce déficit correspond à environ la moitié du budget fédéral actuel.
Sources : BFS ; AFF (Finances fédérales) ; BSV (dépenses AVS ~50 milliards CHF/an) ; calcul de modèle propre
Utilisation : Risque : Marché du travail

Description : Calcul modèle pour une famille suisse moyenne (Thomas, 47 ans, employé de bureau ; Sandra, 44 ans, comptable ; salaire médian 84 000 CHF). Montre la perte progressive de revenus due à l'automatisation par l'IA parallèlement à la déflation des coûts de la vie induite par l'IA (alimentation, vêtements, électronique en baisse de ~35 %). Résultat : sans dividende citoyen, l'appauvrissement menace -- les revenus baissent plus vite que les prix.
Sources : BFS (salaire médian, enquête sur le budget des ménages) ; calcul de modèle propre
Utilisation : Risque : Budget familial

Description : Modèle en trois phases de la transition de l'AVS au dividende citoyen : Phase 1 (2028--2035) : Dividende citoyen comme complément (~500 CHF/mois), l'AVS continue. Phase 2 (2035--2045) : Le dividende citoyen monte à ~2 318 CHF/mois, l'AVS est progressivement intégrée. Phase 3 (dès 2045) : Le dividende citoyen universel remplace l'AVS, l'AI et l'aide sociale. Rouge = versements AVS (en baisse), Vert = Dividende citoyen (en hausse). Croissance démographique prise en compte : ~6,9 millions d'adultes (2025) → ~8,1 millions (2050), selon le scénario de référence BFS.
Sources : BSV (dépenses AVS ~50 milliards CHF/an, 2024) ; BFS Scénarios de population ; calcul de modèle basé sur la Revendication 3
Utilisation : Revendication 3 : Dividende citoyen

Description : Évolution du revenu par habitant pour les actifs et les retraités. Actifs (bleu) : Le salaire médian ~80 000 CHF/an reste stable, le dividende citoyen universel (zone verte) s'y ajoute (~29 200 CHF/an d'ici 2050). Retraités (rouge) : La rente AVS diminue progressivement jusqu'à zéro (ligne pointillée), mais est exactement remplacée par le même dividende citoyen universel. Pas d'augmentation nette pour les retraités : en 2050, ils reçoivent ~29 200 CHF/an (= 22 800 + inflation). Même montant de DC pour tous.
Sources : BFS salaire médian ~80 000 CHF/an (2025) ; BSV rente AVS ~22 800 CHF/an ; BFS Scénarios de population
Utilisation : Revendication 3 : Dividende citoyen
Tous les graphiques ont été créés pour ce wiki. Les données sous-jacentes proviennent de sources publiquement accessibles (BFS, FMI, AIE, McKinsey, KOF ETH, BNS). L'aperçu complet des sources se trouve sous Sources et méthodologie.
Les scripts Python pour reproduire tous les graphiques sont disponibles dans le dépôt du projet sous scripts/.
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