Le règlement européen sur l’intelligence artificielle n’est pas un texte à venir : deux de ses échéances sont derrière nous. Depuis le 2 février 2025, les pratiques d’IA interdites le sont effectivement, et une obligation de formation pèse sur les employeurs qui utilisent ces systèmes. Depuis le 2 août 2025, les obligations relatives aux modèles à usage général, la gouvernance et le régime de sanctions s’appliquent. Vous êtes concerné même si vous ne développez aucun modèle : utiliser un outil suffit.
Voxalia démarre, et j’écris cet article parce que la question m’est posée à chaque discussion sur un projet d’IA, généralement dans ces termes : « ça nous concerne vraiment, nous ? »
Ce qui s’applique depuis le 2 février 2025
Deux blocs sont entrés en application ce jour-là, et le second surprend systématiquement.
Les pratiques interdites. Le règlement proscrit un ensemble d’usages considérés comme inacceptables, parmi lesquels la notation sociale des personnes, l’exploitation de vulnérabilités liées à l’âge ou au handicap, les techniques manipulatoires portant atteinte à la capacité de décision, et certains usages de reconnaissance des émotions sur le lieu de travail. Cette dernière interdiction concerne directement des entreprises qui ne se pensent pas comme des acteurs de l’IA : un outil de recrutement ou de suivi commercial qui prétend analyser l’état émotionnel d’une personne tombe dans le champ.
L’obligation de maîtrise de l’IA. C’est le point le plus ignoré, et il est très simple. Les fournisseurs comme les déployeurs de systèmes d’IA doivent prendre des mesures pour assurer un niveau suffisant de maîtrise de l’IA chez les personnes chargées de les utiliser, en tenant compte de leurs connaissances, du contexte d’usage et des personnes concernées. Autrement dit, si vos équipes utilisent un assistant génératif dans leur travail, vous devez les avoir formées.
Cette obligation ne prescrit ni volume horaire, ni certification, ni programme. Elle exige que quelque chose ait été fait, et donc qu’on puisse le montrer. Une entreprise qui a déployé un outil génératif à trois cents collaborateurs sans un mot de cadrage ni une heure de sensibilisation est en défaut, et c’est probablement le cas le plus répandu du marché.
Ce qui s’applique depuis le 2 août 2025
Le second jalon vise principalement les fournisseurs de modèles à usage général, ceux qui produisent les modèles que le reste du marché consomme.
Ils doivent tenir une documentation technique complète décrivant l’architecture, les méthodes d’entraînement et les limites connues, publier un résumé suffisamment détaillé des données utilisées pour l’entraînement, et mettre en place une politique de respect du droit d’auteur sur les contenus utilisés. Les modèles présentant un risque systémique, définis notamment par un seuil de puissance de calcul d’entraînement, sont soumis à des exigences renforcées : tests de robustesse, gestion des risques, surveillance après mise sur le marché et signalement des incidents.
Le même jalon a activé la gouvernance et le régime de sanctions, les États membres devant désigner leurs autorités compétentes. Les montants donnent l’échelle : jusqu’à 35 millions d’euros ou 7 % du chiffre d’affaires mondial annuel pour les manquements les plus graves, jusqu’à 15 millions d’euros ou 3 % pour les autres.
Une entreprise utilisatrice n’est pas directement visée par ces obligations. Elle en bénéficie, en revanche, puisque la documentation et le résumé des données d’entraînement sont précisément ce qui lui manquait pour évaluer un fournisseur.
Fournisseur ou déployeur : la distinction qui change tout
Le texte repose sur une distinction de rôles qu’il faut avoir en tête avant de lire quoi que ce soit d’autre, parce qu’elle détermine l’essentiel des obligations.
Le fournisseur développe un système d’IA ou un modèle et le met sur le marché sous son propre nom. Le déployeur utilise un tel système sous sa propre autorité dans le cadre de son activité professionnelle. La plupart des entreprises se rangent spontanément dans la seconde catégorie, et la plupart ont raison.
Il existe cependant des situations où l’on bascule dans la première sans l’avoir voulu, et elles sont fréquentes dans les projets que nous voyons. Mettre son nom et sa marque sur un système fourni par un tiers, modifier substantiellement la finalité d’un système existant, ou intégrer un modèle dans un produit qu’on distribue à ses propres clients : dans ces cas, la responsabilité de fournisseur peut être endossée, avec les obligations documentaires correspondantes.
C’est le genre de bascule qui ne se décide jamais explicitement. Elle résulte d’un choix d’architecture pris six mois plus tôt, souvent pour de bonnes raisons techniques. D’où l’intérêt de poser la question au moment du cadrage du besoin plutôt qu’au moment de la mise en production.
Ce qui arrive, et qu’il faut préparer maintenant
Le calendrier n’est pas terminé, et la suite est plus lourde.
Le 2 août 2026 marquera l’entrée en application générale du règlement, avec notamment les obligations de transparence sur les contenus générés artificiellement. Le 2 août 2027 étendra les obligations aux systèmes à haut risque relevant de certaines catégories, et les fournisseurs de modèles à usage général mis sur le marché avant août 2025 devront s’être mis en conformité à cette date.
La catégorie « haut risque » est celle qui devrait retenir l’attention des directions informatiques, parce qu’elle recouvre des usages parfaitement banals en entreprise : le tri de candidatures, l’évaluation des salariés, l’accès à des services essentiels, la notation de solvabilité. Une entreprise qui déploie aujourd’hui un outil de présélection de CV construit un système qui sera classé à haut risque, avec les obligations documentaires, de supervision humaine et de gestion des risques qui vont avec.
Le point pratique est donc le suivant : les décisions prises aujourd’hui sur des outils apparemment anodins déterminent la charge de conformité de 2027.
Le vrai sujet n’est pas juridique, il est documentaire
Voici ce que je retiens après avoir lu le texte plusieurs fois avec des équipes techniques.
Presque toutes les obligations, quelles que soient les échéances, se ramènent à trois questions : quels systèmes d’IA utilisons-nous, pour quoi, et sur quelles données. Une entreprise capable de répondre à ces trois questions par écrit est déjà en mesure de traiter la plus grande partie du sujet. Une entreprise incapable d’y répondre découvrira qu’elle a un problème d’inventaire avant d’avoir un problème de conformité.
Or c’est exactement le point où le marché est le plus faible, parce que l’adoption des outils génératifs s’est faite par le bas, poste par poste, souvent hors de tout circuit d’achat. Beaucoup de directions informatiques ne savent pas quels outils leurs équipes utilisent, ni ce qui y transite.
Le premier chantier de conformité n’est donc pas juridique, il est prosaïque : recenser. Et ce recensement a une valeur indépendante de la réglementation, puisqu’il révèle en général deux ou trois usages qu’il aurait fallu encadrer de toute façon, pour des raisons de confidentialité bien avant l’AI Act.
Quatre actions à mener sans attendre
Aucune ne demande de compétence juridique particulière, et toutes ont une valeur propre.
Recenser les usages d’IA, y compris ceux qui n’ont pas transité par un achat : outils intégrés à des suites existantes, extensions de navigateur, abonnements individuels. C’est le préalable à tout.
Documenter une politique d’usage, courte, qui dise ce qui est autorisé, ce qui ne l’est pas, et quelles données ne doivent jamais être soumises à un outil externe. Elle sert la conformité et elle sert surtout la sécurité.
Tracer la formation. L’obligation de maîtrise de l’IA n’impose pas de format, mais elle impose de pouvoir démontrer qu’on a agi. Une session enregistrée, une note de cadrage diffusée et un émargement suffisent à constituer une preuve, alors qu’un discours en réunion ne laisse rien.
Identifier les usages qui basculeront en haut risque. Recrutement, évaluation des personnes, accès à un service, notation. Ce sont ceux dont la charge de conformité arrivera en 2027, et ce sont ceux qu’il vaut mieux ne pas déployer à la légère cette année.
Ce que nous en tirons
Nous créons Voxalia en refusant deux postures qui se partagent aujourd’hui le marché : celle qui vend de la peur réglementaire pour placer des prestations d’audit, et celle qui explique que le sujet ne concerne que les grands modèles américains.
Notre position est plus ennuyeuse et plus utile. La conformité à ce texte est d’abord un travail d’inventaire et d’écrit, que la plupart des entreprises peuvent faire elles-mêmes, et qui aurait de toute façon dû être fait. Là où un accompagnement a du sens, c’est sur la classification des usages, parce qu’elle demande de comprendre à la fois le texte et le fonctionnement réel du système, et sur la mise en place de la supervision humaine, qui est un sujet d’architecture avant d’être un sujet de procédure. Une supervision humaine réelle suppose en effet qu’une personne puisse comprendre, contester et corriger une décision, ce qui se conçoit dans le système et ne s’ajoute pas après coup, exactement comme les trois décisions de gouvernance qui déterminent la qualité d’une livraison.
Nous démarrons, et nous n’avons donc aucune réalisation à mettre en face de ces principes. Je préfère l’écrire ainsi plutôt qu’illustrer un propos avec des cas que nous n’avons pas encore livrés. Ce que nous pouvons dire dès maintenant, c’est ce que nous refusons : vendre un audit de conformité à une entreprise qui n’a pas encore fait la liste de ses outils, parce que l’audit ne trouverait rien d’autre que cette absence de liste.
Vous pouvez lire qui nous sommes et d’où nous venons et ce que nous faisons en data et IA avant de nous accorder le moindre crédit.
Questions fréquentes
L’AI Act s’applique-t-il à une entreprise qui utilise l’IA sans en développer ?
Oui. Le règlement distingue les fournisseurs, qui conçoivent et mettent sur le marché des systèmes d’IA, et les déployeurs, qui les utilisent dans le cadre de leur activité. Les deux sont soumis aux interdictions applicables depuis le 2 février 2025 et à l’obligation de maîtrise de l’IA, qui impose de prendre des mesures pour assurer un niveau suffisant de compétence chez les personnes chargées d’utiliser ces systèmes. Une entreprise qui déploie un assistant génératif auprès de ses équipes sans les avoir formées est donc en défaut, même si elle n’a écrit aucune ligne de code.
Quelles sont les échéances de l’AI Act ?
Quatre principales. Le 2 février 2025 pour les pratiques interdites et l’obligation de maîtrise de l’IA. Le 2 août 2025 pour les obligations relatives aux modèles à usage général, la gouvernance et le régime de sanctions. Le 2 août 2026 pour l’entrée en application générale, dont les obligations de transparence sur les contenus générés artificiellement. Le 2 août 2027 pour certaines catégories de systèmes à haut risque et pour la mise en conformité des modèles à usage général mis sur le marché avant août 2025.
Quelles sont les sanctions prévues par l’AI Act ?
Les montants maximaux atteignent 35 millions d’euros ou 7 % du chiffre d’affaires mondial annuel, le montant le plus élevé étant retenu, pour les manquements les plus graves tels que le recours à une pratique interdite. Les autres manquements, dont ceux relatifs aux modèles à usage général, sont sanctionnés jusqu’à 15 millions d’euros ou 3 % du chiffre d’affaires mondial annuel. Le régime de sanctions et la désignation des autorités nationales compétentes relèvent du jalon du 2 août 2025.
Sources
- Règlement (UE) 2024/1689 du Parlement européen et du Conseil du 13 juin 2024 établissant des règles harmonisées concernant l’intelligence artificielle (pratiques interdites, obligation de maîtrise de l’IA, obligations relatives aux modèles à usage général, régime de sanctions, calendrier d’application).
- EU Artificial Intelligence Act, Implementation Timeline (échéances du 2 février 2025, du 2 août 2025, du 2 août 2026 et du 2 août 2027, chapitres et articles concernés).
- Analyse des obligations applicables aux systèmes d’IA générative au 2 août 2025, Lexagone, 2025 (documentation technique, résumé des données d’entraînement, respect du droit d’auteur, modèles à risque systémique, montants des sanctions de 15 millions d’euros ou 3 % et de 35 millions d’euros ou 7 %).
