Au 2 août 2026, l’essentiel des dispositions de l’AI Act entreront en application.
C’était l’objectif de l’UE lorsqu’elle avait adopté le règlement, en juin 2024. Depuis, l’omnibus numérique est passé par là. Il a repoussé les principales échéances à 2027 et 2028.
En toile de fond, le retard pris sur deux fronts. D’une part, dans la mise en place des autorités nationales compétentes. De l’autre, dans l’élaboration de normes harmonisées et de spécifications communes. Le CENELEC (Comité européen de normalisation en électronique et électrotechnique) en a la charge. Il était initialement censé rendre sa copie pour août 2025.
Quelques obligations s’appliqueront tout de même à partir du 2 août 2026. Nous les récapitulons ici, ainsi que le reste du calendrier, en combinant la lecture de l’AI Act à celle des lignes directrices, des codes de bonnes pratiques et d’autres instruments que la Commission européenne a publiés.
Quelques concepts structurants de l’AI Act
Modèles d’IA vs systèmes d’IA
Une partie des dispositions de l’AI Act (articles 51 à 55) concernent spécifiquement les modèles d’IA à usage général.
Au-delà de la définition qu’en donne le règlement, les lignes directrices associées détaillent quelques critères indicatifs. Est réputé à usage général un modèle dont l’entraînement a nécessité au moins 1023 flops (seuil de puissance de calcul typique pour former des modèles d’échelle 1B, selon Bruxelles) et qui est capable de générer un langage ou de produire une image ou une vidéo à partir de texte.
Des exceptions sont possibles, typiquement en cas d’incapacité à exécuter un large éventail de tâches distinctes (modèle spécialisé dans l’accroissement de la résolution d’images, par exemple).
La définition que l’AI Act donne du « système d’IA » s’assortir elle aussi de lignes directrices. Elles reprennent in extenso chaque aspect-clé (autonomie, capacité d’adaptation, inférence, etc.). Et formulent quelques exclusions. Parmi elles, les systèmes destinés à accélérer les méthodes d’optimisation traditionnelles (comme la régression linéaire ou logistique), ceux fondés sur l’heuristique classique et ceux traitant des données de base (SGBD filtrant des données sur la base de critères spécifiques, outil de visualisation constituant un tableau de bord par l’emploi de méthodes statistiques…).
Fournisseurs vs déployeurs
Est fournisseur toute personne physique ou morale ou tout organisme qui développe ou fait développer un système ou un modèle et le met sur le marché ou le met en service sous son propre nom ou sa propre marque.
Est déployeur qui utilise un système sous sa propre autorité (les activités personnelles n’entrent pas dans le champ de l’AI Act).
Le règlement définit aussi les rôles d’importateur et de distributeur. Le premier met sur le marché un système qui porte le nom ou la marque d’une personne physique ou morale établie hors UE. Le second fait partie de la chaîne d’approvisionnement qui met un système à disposition dans l’UE.
Par « mise sur le marché », il faut entendre la première mise à disposition d’un système d’IA ou d’un modèle d’IA à usage général dans l’UE.
La mise en service ne concerne que les systèmes d’IA. Il s’agit de la fourniture d’un système en vue d’une première utilisation dans l’UE, directement au déployeur ou pour un usage propre.
Haut risque vs risque systémique
Le règlement définit quels systèmes d’IA sont à haut risque. Parmi eux, ceux qui figurent à l’annexe III. Domaines concernés, dans les grandes lignes :
Biométrie (identification à distance, catégorisation, reconnaissance des émotions)
Composants de sécurité d’infrastructures critiques
Éducation et formation professionnelles (admission, évaluation d’acquis, détection de tricherie…)
Emploi (recrutement, évolution professionnelle…)
Accès à des services privés et publics essentiels (aides sociales, évaluation de solvabilité, hiérarchisation des interventions d’urgence…)
Répression
Migration, asile, gestion des contrôles aux frontières
Administration de la justice et processus démocratiques (interprétation de la loi, influence sur le comportement électoral…)
Il existe, pour ces systèmes, des exceptions en cas d’absence de risque important de préjudice pour la santé, la sécurité ou les droits fondamentaux. Ce cas peut se présenter, par exemple, lorsqu’il y a accomplissement d’une tâche procédurale étroite ou amélioration d’une activité humaine préalablement réalisée.
« Composants de sécurité » et « législation d’harmonisation »
Est également à haut risque un système qui remplit les deux conditions suivantes :
Destiné à être utilisé comme composant de sécurité d’un produit couvert par la législation d’harmonisation de l’UE (ou constitue lui-même un tel produit)
Ce composant, ou le système lui-même en tant que produit, est soumis à une évaluation de conformité par un tiers conformément à la législation d’harmonisation
Cette « législation d’harmonisation » regroupe des directives et règlements sectoriels. L’AI Act en liste, dans son annexe I, une vingtaine, qui ciblent les jouets, les ascenseurs, les dispositifs médicaux, les équipements marins, l’aviation civile, etc.
L’omnibus numérique a précisé la notion de « composant de sécurité » pour éviter que des systèmes d’IA soient faussement classés à haut risque. Il a, en particulier, exclu ceux destinés à remplir uniquement des fonctions liées à l’assistance aux utilisateurs, à l’optimisation des performances, à l’efficacité des services ou encore à l’automatisation.
Autre précision : l’intégration d’un système d’IA dans un produit soumis à la législation d’harmonisation ne signifie pas nécessairement qu’il est un composant de sécurité.
Caractériser le risque systémique sur les modèles d’IA
Des dispositions spécifiques s’appliquent aux modèles d’IA à usage général qui présentent un risque dit systémique. On peut l’atteindre en la présence de « capacités à fort impact ». En l’occurrence, au moins égales aux capacités enregistrées dans les modèles les plus avancés. Il y a risque systémique en l’existence d’effets négatifs réels ou raisonnablement prévisibles sur la santé publique, la santé et les droits fondamentaux et qu’ils peuvent se propager sur la chaîne de valeur.
Les lignes directrices sur les modèles d’IA à usage général donnent un critère indicatif : 1025 flops. Si l’entraînement a nécessité plus de puissance de calcul, on peut présumer un risque systémique. La Commission européenne peut aussi décider qu’il en existe un en examinant les critères listés à l’annexe XIII de l’AI Act (nombre de paramètres, qualité ou taille du jeu de données, modalités d’entrée et de sortie, nombre d’utilisateurs finaux…).
Pour estimer la quantité de calcul utilisée, Bruxelles propose deux approches. Elles se fondent respectivement sur l’architecture et le matériel. Elles imposent d’inclure les ressources utilisées pour générer des données synthétiques. Et pour s’entraîner avec si elles ne sont pas accessibles au public.
Les principales règles déjà en application
Former les utilisateurs
L’article 4 de l’AI Act a fait partie du premier paquet de dispositions à entrer en application (février 2025). Il impose aux fournisseurs et aux déployeurs de former leur personnel et les autres personnes chargées de l’exploitation et de l’utilisation de systèmes d’IA en leur nom. Cela inclut, pour exemple, les entreprises qui permettent à leurs employés d’utiliser ChatGPT.
Le 3 août 2026, les autorités nationales compétentes commenceront officiellement leur surveillance du respect de cette obligation. Il est à noter que l’omnibus numérique a supprimé l’exigence de niveau spécifique (ou « suffisant ») par individu.
La Commission européenne tient un répertoire d’exemples de la manière dont les organisations diffusent une maîtrise de l’IA. Une quarantaine de cas y figurent, dont ceux de Booking.com, Criteo, IBM, Kaspersky, Palantir, SAS et Workday. Cette base a permis de produire un rapport avec l’Alliance pour les compétences en IA (projet financé par Erasmus+).
Pour les PME, Bruxelles recommande de se tourner vers le réseau des pôles européens d’innovation numérique (EDIH). Elle évoque aussi l’Académie des compétences en GenAI – un projet lancé en 2025 dans le cadre du programme pour une Europe numérique… et qui n’a pour le moment pas trouvé de concrétisation.
Pratiques interdites
L’autre « gros morceau » applicable depuis février 2025 est l’article 5. Son objet : les pratiques interdites. La Commission européenne y a là aussi assorti des lignes directrices.
Parmi les exceptions, la reconnaissance des émotions et la surveillance sur le lieu de travail et dans les milieux éducatifs, aussi longtemps que c’est pour des raisons médicales ou de sécurité.
Des exceptions existent aussi, entre autres, pour les œuvres artistiques. Notamment au niveau d’une pratique que l’omnibus numérique a ajoutée à la liste : les contenus à caractère sexuel.
Modèles d’IA à usage général
Après l’échéance de février 2025, il y eut celle d’août 2025. À cette occasion sont entrées en vigueur les dispositions relatives aux modèles d’IA à usage général. Elles touchent à :
Documentation technique
Communication d’informations aux fournisseurs de systèmes d’IA en aval
Politique de conformité au droit d’auteur
Résumé public du contenu des données d’entraînement
Il existe des exigences spécifiques en cas de risques systémiques (atténuation de ces risques, documentation des incidents graves, protection en matière de cybersécurité…).
Le 2 août 2026 marquera la fin de la « période de grâce » accordée aux fournisseurs pour se mettre en conformité.
En l’attente de normes harmonisées, le principal instrument de déclaration de conformité est le code de bonnes pratiques de l’IA à usage général. Il comporte trois chapitres : transparence ; droit d’auteur ; sûreté et sécurité. Ce dernier ne s’applique qu’aux modèles qui présentent un risque systémique.
Au dernier pointage, il sont une vingtaine à avoir signé ce code de bonnes pratiques. Nommément, Accexible, AI Studio Delta, Aleph Alpha, Almawave, Amazon, Anthropic, Black Forest Labs, Bria AI, Cohere, Domyn, Dweve, Fastweb, Google, IBM, Lawise, LINAGORA, Microsoft, Mistral AI, Open Hippo, OpenAI, Pleias, ServiceNow et WRITER. xAI a signé uniquement le chapitre sûreté/sécurité.
Qui modifie un modèle peut devenir son fournisseur
En complément, la Commission européenne a publié des lignes directrices sur la portée des obligations incombant aux fournisseurs de modèles d’IA à usage général. On y apprend que quiconque modifie un modèle – y compris par fine-tuning – peut en devenir le fournisseur. La condition : une modification importante de la généralité, des capacités ou du risque systémique. Là encore, Bruxelles fournit un critère indicatif basé sur la puissance de calcul : plus d’un tiers de celle utilisée pour entraîner le modèle original.
Si le modificateur n’a pas connaissance de cette valeur, on considère le tiers de la puissance au-delà de laquelle un modèle est dit à usage général (soit 1023/3 flops). S’il présente un risque systémique, c’est 1025/3 flops.
En respect du principe de proportionnalité, les obligations du nouveau fournisseur se limitent aux modifications apportées. Et, pour ce qui est du droit d’auteur et de la divulgation du contenu d’entraînement, aux seules données utilisées pour la modification.
La Commission européenne admet que ce critère est essentiellement prospectif. Elle considère plus globalement qu’il est difficile de définir dans quelle mesure une modification produit un modèle distinct. C’est pourquoi en l’état, elle assimle à un unique modèle chaque version issue de la même formation de grande envergure dispensée par le même fournisseur.
Des modèles « anciens » doivent être mis en conformité
Les lignes directrices apportent quelques précisions sur le cas des modèles dont au moins les poids sont publiés sous licence libre et ouverte. Cela suppose des droits de consultation, de modification et de distribution, avec publication d’informations sur l’architecture.
En l’absence de risque systémique, ces modèles échappent aux exigences de documentation technique pour les autorités et d’information des fournisseurs en aval. Mais pas à la mise en œuvre d’une politique de droit d’auteur.
La publication d’une version d’un modèle ouvert peut constituer une mise sur le marché, précisent les lignes directrices. Même chose, de façon plus large, pour toute utilisation interne si elle est essentielle à la fourniture d’un produit ou d’un service à des tiers dans l’UE ; ou si elle porte atteinte aux droits de personnes physiques dans l’UE.
Pour les modèles d’IA à usage général, l’AI Act est rétroactif : ceux mis sur le marché avant le 2 août 2025 devront avoir été mis en conformité le 2 août 2027 au plus tard.
Il n’y a pas de régime comparable pour les systèmes d’IA qui auront été mis sur le marché ou mis en service avant décembre 2027 (pour ceux concernés) ou août 2028 (pour les autres). Sauf s’ils « subissent d’importantes modifications de leur conception ». Ou encore s’ils sont utilisés par des autorités publiques. Auquel cas ils devront être conformes à l’AI Act pour août 2030 au plus tard.
Il y a aussi une exception pour les systèmes d’IA intégrés dans quelques grands SI européens :
SI Schegen
SI visas
Eurodac (données biométriques)
Enregistrement des données relatives aux entrées et sorties de ressortissants de pays tiers
Information et autorisation concernant les voyages
Casiers judiciaires des ressortissants de pays tiers et des apatrides
Les règles qui s’appliquent au 2 août 2026
Transparence des systèmes d’IA et des contenus
Le 2 août 2026 marque l’entrée en application de l’article 50 de l’AI Act. Il établit diverses obligations de transparence aux fournisseurs et aux déployeurs de systèmes d’IA.
Le premier paragraphe concerne les systèmes d’IA destinés à interagir directement avec des personnes physiques. Il impose à leurs fournisseurs de veiller à la bonne information des utilisateurs.
Le deuxième paragraphe impose aux fournisseurs de systèmes génératifs d’associer aux outputs un marquage lisible par machine. En sont exemptés les systèmes qui remplissent une fonction d’assistance pour la mise en forme standard. Même chose pour ceux qui ne modifient pas substantiellement les inputs ou leur sémantique.
Les déployeurs de systèmes générant des deepfakes audio et vidéo (images fixes comprises) doivent indiquer que les contenus ont été générés ou manipulés par une IA. Idem pour les textes publiés dans le but d’informer le public sur des questions d’intérêt public.
Une période de grâce et des exceptions pour le marquage des contenus
La Commission européenne a publié un code de bonnes pratiques sur la transparence du contenu généré. Y adhérer n’équivaut pas à démontrer sa conformité.
Il y est confirmé, en conséquence de l’omnibus numérique, l’application d’une période de grâce jusqu’au 2 décembre 2026 pour le marquage machine dans les systèmes mis sur le marché avant le 2 août 2026.
Le code précise que certaines sorties sont hors du champ des obligations de transparence :
Courtes séquences de nombres, symboles ou lettres
Code source
Sorties traitées uniquement en machine-to-machine sans exposition à des humains
Sorties utilisées en boucle fermée dans un contexte industriel ou de développement produit (exemple : production d’un film)
Aucune technique ne marquage ne satisfait pour l’instant aux 4 critères qu’énonce l’AI Act (efficacité, interopérabilité, robustesse, fiabilité). Il faut donc en combiner. Le code de bonnes pratiques suggère d’associer métadonnées signées et filigrane invisible. Il ajoute le fingerprinting comme méthode optionnelle.
Le texte libre ne pouvant transporter de métadonnées, une couche unique est considérée comme suffisante. Même chose pour les systèmes génératifs embarqués dans des produits physiques intégrés dans un environnement fermé, techniquement contrôlé et de nature principalement instructive.
Détection des contenus : l’Europe impose la gratuité… avec des limites
Pour compenser la fiabilité potentiellement moindre des filigranes sur le texte libre, les fournisseurs concernés peuvent restreindre à des utilisateurs experts l’accès à la solution de détection correspondante. Dans tous les cas, ils implémenteront préférentiellement l’apposition du filigrane au niveau du processus d’inférence plutôt que par après. Objectif : faciliter la mise en conformité des fournisseurs de systèmes d’IA en aval.
Pour la mise à disposition de la solution de détection, trois possibilités : spécification, logiciel (exécutable ou bibliothèque) ou service par API. Elle se fera gratuitement… avec la possibilité de facturer des « frais raisonnables » pour les systèmes d’IA qui ont au moins 1 million d’utilisateurs actifs par mois, dans le cas où les requêtes d’un utilisateur dépasseraient un « seuil raisonnable ».
Les fournisseurs sont invités – sans y être obligés – à intégrer des informations de provenance (nom du système d’IA, modèle utilisé…). Et à donner aux déployeurs de quoi appliquer eux-mêmes, à la génération, des étiquettes visibles. Autre option mentionnée : un mécanisme de détection forensique des contenus dont on aurait supprimé le marquage.
L’étiquetage des deepfakes en pratique
La deuxième section du code de bonnes pratiques couvre l’étiquetage des deepfakes par les déployeurs.
Si une divulgation visuelle est possible, l’étiquette doit comprendre, comme élément principal, une icône « AI ». Sauf si l’usage de l’anglais est incompatible avec la législation nationale sur l’usage linguistique dans les affaires commerciales ou administratives. Les lettres auront la même dimension verticale. Bruxelles encourage à intégrer, dans l’icône ou à côté, des mentions de type « modifié » ou « généré ».
Pour les contenus audio, on intégrera un avertissement audio au début. Soit en anglais, soit dans la langue du contenu. En prévision des modifications en aval, on répétera cet avertissement régulièrement, au minimum après les interruptions.
Dans tous les cas, l’étiquette devra rester visible assez longtemps pour que l’utilisateur la remarque. On l’intégrera dans le contenu sauf si des mécanismes équivalents – type surcouche UI – sont disponibles. Pour les textes courts, il est possible d’utiliser une notification contextuelle afin d’éviter de dégrader le contenu.
Une boîte à outils pour préparer les échéances 2027-2028
Les exigences pour les systèmes d’IA à haut risque figurant à l’annexe III ne s’appliqueront qu’en décembre 2027. Ce sera en août 2028 pour les autres (composants de sécurité, en lien avec l’annexe I).
En attendant, la Commission européenne propose un outil dit « vérificateur de conformité ». En bêta et en anglais, il permet plus exactement de comprendre, en répondant à une série de questions, quelles règles sont susceptibles de s’appliquer à un modèle ou à un système d’IA donné.
La boîte à outils de Bruxelles comprend aussi l’AI Act Explorer. En fait un tableau de bord avec moteur de recherche, table des matières par chapitre et grilles de considérants et d’annexes.
S’y ajoutent une compilation de FAQ (à moitié traduite en français) et un service d’assistance (formulaire de contact avec le Bureau de l’IA, accessible avec un login UE).
On retrouve l’ensemble sur un guichet centralisé : la « plate-forme unique d’information sur l’AI Act ».
La compilation de FAQ fait référence aux agents IA. Un terme « pas défini juridiquement et utilisé pour plusieurs types d’artefacts ». Il faut toutefois considérer que les règles de l’AI Act s’y appliquent.
Parmi les autres références, les fameuses « small caps » (« petites entreprises à moyenne capitalisation »). Elles ne sont pas des PME au sens du droit européen, mais occupent moins de 750 personnes et affichent moins de 150 M€ de CA annuel et/ou moins de 129 M€ de bilan annuel. L’omnibus numérique les rend bénéficiaires de certains allégements que l’AI Act avait d’abord réservés aux PME. Par exemple, une documentation technique simplifiée.
L’omnibus numérique, de petits en grands allégements
L’omnibus numérique a eu comme autre effet d’exempter l’IA industrielle d’une bonne partie du règlement. Le levier : un basculement de la section A à la section B de l’annexe I. Cela l’exclut notamment de certains scénarios ou le fabricant d’un produit peut être considéré comme fournisseur du système d’IA embarqué.
Autre allègement : la limitation des obligations pesant sur les systèmes d’IA à haut risque dans le cas où la législation d’harmonisation (annexe I, section A) prévoit un niveau de protection de la santé, de la sécurité ou des droits fondamentaux au moins équivalent à celui que prévoit l’AI Act. Il appartient à la Commission européenne d’adopter, d’ici à août 2027, des actes délégués pour préciser les systèmes d’IA concernés.
Données sensibles et tests en conditions réelles : un accès élargi
L’omnibus numérique a aussi élargi l’autorisation exceptionnelle de traitement de données sensibles pour la détection et la correction de biais. Le texte d’origine l’octroyait aux fournisseurs de systèmes d’IA à haut risque. Amendé, il la confère désormais également aux fournisseurs et déployeurs d’autres systèmes et modèles d’IA. Reste la condition que les biais puissent attenter à la santé, à la sécurité ou aux droits fondamentaux.
Les déployeurs de l’essentiel des systèmes d’IA cités dans l’annexe III ont droit à un « coup de pouce » pour leurs analyses d’impact sur les droits fondamentaux. Ils peuvent dorénavant y inclure des renvois vers les analyses d’impact sur les données personnelles.
Dans le même esprit de simplification, les systèmes d’IA à haut risque qui remplissent certaines exigences du règlement cyberrésilience sont réputés conformes aux exigences de cybersécurité de l’AI Act.
L’omnibus numérique étend par ailleurs les possibilités d’essai de systèmes d’IA en conditions réelles hors des bacs à sable réglementaires. Ce qui était jusque-là autorisé aux fournisseurs des systèmes d’IA listés en annexe III le devient pour ceux de l’annexe I. Un test peut durer jusqu’à 12 mois (6 mois prolongeables).
Illustration générée par IA
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