L’adoption massive de l’intelligence artificielle au sein des organisations soulève des questions juridiques et opérationnelles inédites.

Face à ce défi, le nouveau règlement européen sur l'IA (AI Act) pose un cadre strict, mais structurant qui entrera dans sa phase finale d’application dès ce mois d’août 2026.

Pour vous aider à y voir plus clair, Craft AI s’est associé à La Robe Numérique le temps d’un webinaire !

Calendrier de l’AI Act, obligations, méthode pour auditer vos cas d’usage… Découvrez dès maintenant les points essentiels abordés par Xavier Trigano et Oriana Labruyère durant ce temps d’échange.

1. Comprendre la Logique de l’AI Act : Droits Fondamentaux et Approche par les Risques

L'AI Act n'est pas qu'un simple texte de contraintes techniques ou de sanctions financières. Il s'agit d'un compromis politique, négocié sur plusieurs années, dont la priorité absolue est la préservation des droits fondamentaux des ressortissants de l’Union européenne (dignité, non-discrimination, respect de la vie privée, liberté d’expression).

Le règlement définit l'IA par un critère technique précis : sa capacité d'inférence. C'est la faculté d’un système à déduire un résultat (prédiction, recommandation, décision) à partir de données, en allant au-delà des règles fixes strictement programmées par l’humain.

Si la frontière pratique entre un logiciel classique et une IA reste parfois floue, la Commission européenne publiera prochainement des lignes directrices pour affiner cette démarcation.

“L'IA Act ne remplace aucunement les réglementations existantes. Il s'ajoute au RGPD, à la directive DORA pour le secteur financier et aux règles de cybersécurité sectorielles. C'est une approche cumulative : une IA doit respecter l'IA Act ET le RGPD.”

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2. La Pyramide des Risques de l’IA Act

Le texte classe les applications de l'IA en quatre grandes catégories de risques, entraînant des obligations graduées :

Le cas particulier des GPAI (Modèles d'IA à usage général) : Les grands modèles de langage (LLM) comme Mistral AI, OpenAI ou Claude entrent dans un régime propre. Soumis à une application progressive, ils nécessitent des analyses d'impact approfondies pour évaluer les risques selon s’ils sont utilisés bruts, fine-tunés ou intégrés via API.

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3. La Méthode "RADAR" pour Auditer ses Cas d'Usage

Développée par Xavier Trigano, la méthode RADAR permet à toute organisation de piloter sa mise en conformité de manière itérative :

• R – Recenser : Cartographier exhaustivement tous les cas d'usage de l'entreprise (outils internes pour les collaborateurs et solutions commercialisées).
• A – Attribuer les rôles : Identifier si l'organisation agit en tant que Fournisseur de modèle, Fournisseur de système d'IA, Intégrateur ou Déployeur (utilisateur final). Une même entreprise peut cumuler plusieurs rôles.
• D – Déterminer le risque : Qualifier le niveau de risque selon le type de cas d’usage et sa finalité (Inacceptable ? Haut risque ? Limité ? Faible ?).
• A – Appliquer les mesures : Mettre en œuvre les actions techniques et organisationnelles requises par le niveau de risque identifié.
• R – Rédiger la documentation : Constituer le registre et les preuves de conformité (similaire à la logique de l'accountability du RGPD).

Focus "AI by Design" - L'exemple du tri automatique de CV : Un outil RH qui exclut ou accepte des candidats de manière 100 % autonome est classé "Haut Risque", avec un coût de conformité très lourd. La méthode RADAR recommande plutôt une approche by design : modifier les fonctionnalités de l'outil pour en faire un simple système d'aide à la décision (qui extrait les compétences clés du CV mais laisse la validation finale à un recruteur humain). L'outil apporte la même valeur métier, mais bascule en risque limité, allégeant drastiquement les contraintes légales.

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4. FAQ : Shadow IT, RGPD et Souveraineté

Comment lutter contre le Shadow AI en entreprise ?

L'interdiction pure et simple ne fonctionne pas. Pour maîtriser l'usage des LLM par les collaborateurs, la réponse doit être transverse :

• Définir un catalogue d'usages autorisés sur la base d'outils sécurisés mis à disposition.
• Utiliser des solutions technologiques de DLP (Data Loss Prevention) pour bloquer le chargement de données sensibles vers des LLM tiers.
• Mettre à jour la charte informatique et le règlement intérieur.

L'usage des LLM (ChatGPT, Claude...) viole-t-il le RGPD ?

Ce n'est pas l'outil qui caractérise la violation, mais la finalité de l'usage. Reformuler une campagne marketing sur Claude ne présente aucun risque RGPD. En revanche, y injecter l'intégralité du fichier RH de la pyramide des âges de l'entreprise sans précaution constitue un manquement grave.

Des alternatives souveraines (hébergées on-premise ou sur des clouds français/européens) permettent de pallier les risques liés au Cloud Act américain tout en garantissant une efficacité équivalente.

Comment encadrer mes équipes dans leur utilisation de l’IA ?

L'IA Act impose une obligation de formation pour tous les utilisateurs au sein de l'organisation. L'IA pouvant se tromper ou halluciner, seul l'esprit critique de l'humain formé permet de couvrir ce risque résiduel et d'assurer un contrôle qualité efficace.

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5. Conclusion : L'IA Act, un levier de confiance et de compétitivité

L'IA Act ne doit pas être perçu comme un frein à l’innovation, mais comme un cadre de confiance.

En intégrant la conformité dès la conception des projets, l'IA devient un levier pérenne de performance économique, d'acceptabilité sociale et de souveraineté.

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