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AI Act : ce que les entreprises doivent préparer avant le 2 août 2026

Un plan concret pour recenser les usages d’IA, savoir qui répond de quoi et traiter les obligations de transparence avant l’échéance.

Par L'Agence MAX

10 min

01 · Analyse

Pourquoi l’échéance d’août 2026 mérite une revue maintenant

La Commission européenne indique que les règles de transparence de l’AI Act entrent en application le 2 août 2026. Elles couvrent notamment l’information des personnes lorsqu’elles interagissent avec certains systèmes d’IA, ainsi que le marquage ou l’étiquetage de certains contenus générés ou manipulés.

À cette date, la Commission pourra aussi faire appliquer les obligations qui concernent les fournisseurs de modèles d’IA à usage général. Une entreprise qui utilise ces modèles n’en devient pas automatiquement fournisseur. Elle doit toutefois savoir quel rôle elle joue et ce que ses contrats couvrent.

02 · Analyse

Mise à jour du 20 juillet 2026

La Commission européenne a publié ses lignes directrices sur les obligations de transparence de l’article 50. Elles précisent les situations couvertes pour les fournisseurs et les déployeurs. Les obligations commencent à s’appliquer le 2 août 2026.

Une période transitoire limitée concerne uniquement le marquage et la détection prévus à l’article 50, paragraphe 2. Pour les systèmes mis sur le marché avant le 2 août 2026, les fournisseurs doivent respecter cette obligation à partir du 2 décembre 2026.

Le tableau ci-dessous sert à préparer une revue produit et technique. Il ne remplace pas la qualification juridique du rôle de l’entreprise, du système ou du contenu concerné.

Faites défiler le tableau horizontalement pour voir toutes les colonnes.

Contrôles de transparence à préparer pour l’article 50 de l’AI Act
SituationRôle concernéInformation ou contrôleMomentPreuve à conserver
Interaction directe avec un système d’IAFournisseurInformer la personne qu’elle interagit avec une IA, sauf si cela ressort clairement du contexte.Au plus tard lors de la première interaction.Texte affiché, version du produit et capture du parcours testé.
Système génératif fourni à des utilisateursFournisseurPrévoir un marquage lisible par machine et détectable pour les sorties concernées, dans les limites prévues par le texte.Lors de la génération ou de la mise à disposition du contenu.Spécification technique, version du système et résultats des tests de détection.
Deepfake en image, audio ou vidéoDéployeurIndiquer que le contenu a été généré ou manipulé artificiellement. Des modalités particulières existent pour certains usages autorisés par la loi et pour les œuvres manifestement artistiques, créatives, satiriques ou fictionnelles.Au plus tard lors de la première exposition.Libellé utilisé, canal de diffusion et validation avant publication.
Texte publié sur un sujet d’intérêt publicDéployeurInformer sur la génération ou la manipulation par IA, sauf lorsqu’une revue humaine ou un contrôle éditorial a eu lieu et qu’une personne assume la responsabilité éditoriale.Avant ou lors de la publication.Identité du responsable éditorial, trace de la revue et version publiée.
Reconnaissance des émotions ou catégorisation biométriqueDéployeurInformer les personnes exposées au fonctionnement du système, sous réserve des exceptions prévues par le texte.Au plus tard lors de la première exposition.Notice présentée, périmètre du système et date de mise en service.

03 · Analyse

1. Cartographier les usages réels, pas la liste des abonnements

Un inventaire utile décrit ce que le système fait, pour qui, avec quelles données et quelle conséquence métier. La simple liste « ChatGPT, Copilot, Mistral » ne permet pas d’évaluer un risque ni d’attribuer une responsabilité.

  • Processus concerné et responsable métier
  • Modèle, fournisseur et version lorsque l’information est disponible
  • Données envoyées, stockées ou récupérées
  • Personnes affectées par la sortie du système
  • Niveau de revue humaine avant qu’une décision ou un contenu soit utilisé

04 · Analyse

2. Distinguer fournisseur, déployeur et responsabilités d’intégration

Les obligations suivent le rôle joué. Utiliser le chatbot d’un tiers, mettre un modèle généraliste sur le marché et modifier fortement un modèle existant sont trois situations distinctes.

Un juriste doit confirmer la qualification lorsqu’elle engage la conformité. Pour les équipes produit et technique, cette distinction sert surtout à savoir quels documents, contrôles et engagements demander aux fournisseurs.

05 · Analyse

3. Préparer la transparence dans le produit

Une phrase perdue dans les conditions générales ne suffit pas. Quand une personne interagit avec un système concerné, l’information doit apparaître au moment où elle en a besoin.

Le code de bonnes pratiques publié en juin 2026 sépare les mesures destinées aux fournisseurs, comme le marquage et la détectabilité, de celles qui concernent les déployeurs. Il traite notamment de l’étiquetage de certains deepfakes et textes d’intérêt public. Adhérer au code reste volontaire. Respecter l’article 50 ne l’est pas.

06 · Analyse

4. Construire un registre de preuves exploitable

Il faut pouvoir retrouver qui a validé l’usage, avec quel jeu d’évaluation, sur quelle version et après quels incidents. La date de la dernière revue compte aussi.

Cet historique aide lors d’un contrôle. Il aide surtout l’équipe à comprendre une régression, comparer deux modèles et décider si une automatisation peut rester en production.

07 · Analyse

Un plan de 30 jours réaliste

En 30 jours, une équipe peut déjà savoir quels systèmes tournent, où partent les données et quels usages méritent une revue juridique ou technique.

  • Semaine 1 : recenser les usages et désigner un responsable par processus
  • Semaine 2 : classer les données, les personnes affectées et le niveau de revue humaine
  • Semaine 3 : collecter contrats, documentation fournisseur, journaux et évaluations disponibles
  • Semaine 4 : prioriser les écarts et décider quels systèmes corriger, suspendre ou faire examiner

08 · Analyse

Le périmètre technique

MAX examine les flux, l’architecture, l’exposition des données, les évaluations, les accès et la documentation d’exploitation. Un professionnel du droit reste responsable de la qualification juridique finale.

L’audit produit une liste de systèmes, de risques et de preuves manquantes. Chaque point reçoit une priorité et une décision à prendre.

Traçabilité

Sources officielles

Sources vérifiées le 21 juillet 2026 en Europe/Paris. Pour une qualification juridique, consultez un professionnel du droit.

  1. 01AI Act : cadre réglementaire et calendrier d’application (ouvre un nouvel onglet)

    Commission européenne · mise à jour 7 juillet 2026

  2. 02Code of Practice on Transparency of AI-Generated Content (ouvre un nouvel onglet)

    Commission européenne · mise à jour 20 juillet 2026

  3. 03Lignes directrices sur les obligations de transparence pour certains systèmes d’IA (ouvre un nouvel onglet)

    Commission européenne · publié le 20 juillet 2026

  4. 04Article 50 : obligations de transparence pour certains systèmes d’IA (ouvre un nouvel onglet)

    AI Act Service Desk, Commission européenne · consulté le 21 juillet 2026

  5. 05Questions et réponses sur les obligations de transparence de l’article 50 (ouvre un nouvel onglet)

    Commission européenne · mise à jour 20 juillet 2026

  6. 06Guidelines for providers of general-purpose AI models (ouvre un nouvel onglet)

    Commission européenne · mise à jour 28 avril 2026

Audit IA et conformité technique

Cartographier les flux, les preuves et les écarts avant de modifier le produit.

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