Le langage ambigu de la loi européenne sur l’IA crée des incertitudes en matière de conformité
La loi sur l’IA de l’UE loi européenne sur l’IA vise à établir un cadre pour une utilisation éthique et responsable de l’IA. L’intention est bonne. Mais l’intention ne suffit pas, l’exécution compte davantage. Et pour l’instant, l’exécution n’est pas claire. Nous sommes en présence d’une législation remplie de zones grises juridiques enveloppées d’ambiguïté technique.
L’un des principaux problèmes est l’absence de définitions claires des termes essentiels. La « généralité significative » en est un exemple. Qu’est-ce que cela signifie réellement ? Quel est le seuil ou la mesure ? Il n’y en a pas. Ces termes ouverts exposent les fournisseurs d’IA à des risques. Les développeurs doivent savoir à quel point les données d’entraînement sont « suffisamment détaillées ». S’ils en font trop, ils risquent de révéler la propriété intellectuelle ou de violer les droits d’auteur. S’ils n’en disent pas assez, ils risquent de ne pas se conformer à la loi.
La situation se complique encore lorsqu’il s’agit de déterminer qui est responsable. Si vous modifiez un modèle open-source pour une tâche précise, êtes-vous désormais le « fournisseur » ? Si vous intégrez ce modèle dans votre plateforme SaaS, êtes-vous responsable de tous les résultats ? En l’absence de limites claires, les risques juridiques ne cessent d’augmenter, en particulier pour les entreprises qui expédient des produits à l’échelle mondiale.
Pour les chefs d’entreprise, il ne s’agit donc pas seulement d’une question de politique, mais aussi d’un risque pour le produit et d’une contrainte opérationnelle. L’ambiguïté crée des hésitations dans les équipes de produits, les services juridiques et les cercles d’investisseurs. Elle ralentit le système. Et comme l’a souligné Oliver Howley de Proskauer, l’incertitude ne favorise pas l’innovation responsable, elle la retarde.
Les lourdes exigences de conformité affectent de manière disproportionnée les startups et l’innovation dans le domaine de l’IA
Les startups n’ont pas la puissance juridique de Google ou d’OpenAI. Elles n’ont pas de département de conformité avec une douzaine d’avocats ou des millions réservés à l’audit juridique. Mais dans le cadre de la loi européenne sur l’IA, on attend d’elles qu’elles opèrent à ce niveau. C’est un schéma qui se répète : les grandes réglementations favorisent les grands opérateurs historiques. Et c’est un problème.
La loi crée de lourdes exigences en matière de documentation et d’exploitation qui mettent les développeurs en début de carrière sous une réelle pression. Ces startups travaillent souvent rapidement, livrent tôt et itèrent. Mais maintenant, on leur demande de créer des dossiers techniques détaillés, de gérer les droits d’auteur sur des ensembles de données et d’enregistrer des protocoles de réponse aux incidents comme le ferait une entreprise du Fortune 100. Ce n’est pas pratique et ce n’est certainement pas extensible.
Des entreprises comme OpenAI, Anthropic et Google ont signé le code de pratique de l’IA, qui est le cadre volontaire aligné sur la loi. Même ces entreprises affirment que les exigences en matière de documentation sont élevées. Meta a tout simplement refusé de signer, rejetant la conception réglementaire actuelle. Cela vous donne une idée de la situation. Si les entreprises de premier plan hésitent, comment une startup de cinq ingénieurs va-t-elle s’en sortir ?
Pour les dirigeants, le problème est le suivant : la structure actuelle de la loi sur l’IA risque de bloquer précisément le type d’innovation précoce qui est à l’origine des véritables percées. Au lieu de favoriser l’émergence de nouveaux acteurs, elle pourrait les forcer à quitter le marché ou, pire encore, à quitter complètement l’Europe. Howley met en garde contre le risque de réorientation des capitaux et des talents vers l’étranger. Si cela se produit, l’Union européenne passera la prochaine décennie à rattraper son retard, et non à prendre les devants.
L’innovation ne survit pas dans les zones grises ou sous un poids excessif. Elle a besoin de clarté et d’espace pour fonctionner. La loi doit soutenir cette démarche, et non la restreindre.
Les exigences de transparence risquent d’exposer des données propriétaires et de déclencher des litiges en matière de propriété intellectuelle.
La frontière est mince entre la transparence utile et l’autosabotage. La loi européenne sur l’IA pousse les fournisseurs d’IA à franchir cette limite sans leur donner une vision claire de ce qu’elle implique. Elle impose aux développeurs de partager des résumés de données de formation « suffisamment détaillés », mais ne définit pas ce que cela signifie dans la pratique. Les fournisseurs restent donc dans l’expectative : si vous partagez trop de données, vous vous exposez à un vol de propriété intellectuelle ou à un litige en matière de droits d’auteur. Si vous n’en partagez pas assez, vous risquez de lourdes amendes ou la non-conformité.
Cette situation est particulièrement problématique pour les entreprises qui s’appuient sur des pipelines de formation propriétaires ou qui ont investi dans des ensembles de données créés sur mesure. Lorsque ces processus constituent la valeur fondamentale de votre produit d’IA, le fait d’être obligé de les révéler aux autorités de réglementation ou aux concurrents dévalorise l’actif. Et comme les protections de la propriété intellectuelle pour les données d’apprentissage de l’IA ne sont pas étanches au départ, la divulgation devient un véritable risque opérationnel.
Pour compliquer les choses, le code de pratique de l’IA recommande aux développeurs de filtrer les données provenant de sites web qui ont refusé d’être scrappés. Cela semble gérable, mais ce n’est pas le cas. Cette exigence n’est pas seulement tournée vers l’avenir, elle rend nécessaire une mise en conformité rétroactive. Cela signifie que les entreprises devront vérifier les ensembles de données de formation antérieurs, les filtrer à nouveau et éventuellement reconstruire les modèles de base sur la base des droits actuels en matière de données. C’est coûteux, lent et presque impossible à l’échelle.
Les dirigeants qui envisagent d’entrer sur le marché ou de se développer dans l’UE doivent réfléchir sérieusement à des stratégies d’endiguement juridique. L’incertitude juridique est gérable lorsque vous en connaissez les limites ; elle devient un multiplicateur de menaces lorsque les règles sont ouvertes à l’interprétation. Comme l’a souligné Oliver Howley, même les entreprises désireuses de se conformer à la législation peuvent se retrouver en danger juridique simplement en interprétant la loi différemment de ce que feront plus tard les organismes chargés de la faire appliquer. Ce type de fragilité réglementaire ne convient pas aux marchés de l’IA qui évoluent rapidement.
Les fournisseurs de GPAI à source ouverte sont confrontés à des défis uniques en raison des désignations de risque systémique
Les modèles à code source ouvert sont devenus essentiels à l’avancement rapide de l’IA. Ils sont réutilisables, composables et constructibles. Mais la loi européenne sur l’IA les traite de manière incohérente. En théorie, les fournisseurs de GPAI à code source ouvert sont exemptés de certaines exigences de transparence. En pratique, ces exemptions disparaissent si un modèle est considéré comme présentant un « risque systémique ». Et cette désignation entraîne une charge réglementaire entièrement différente.
Un modèle à « risque systémique », tel que défini dans la loi, est un modèle qui dépasse 1 025 opérations en virgule flottante par seconde (FLOP) pendant la formation et qui est officiellement désigné par l’Office de l’IA de l’UE. Cela concerne les principaux modèles de base tels que ChatGPT d’OpenAI, Gemini de Google et Llama de Meta. Une fois signalés, les fournisseurs doivent créer une documentation détaillée, effectuer des tests, mettre en place des équipes rouges et des protocoles de cybersécurité, suivre la consommation d’énergie et effectuer une surveillance après la mise sur le marché, qu’ils contrôlent ou non l’utilisation en aval.
C’est là que cela devient déraisonnable. La distribution de logiciels libres signifie que vous avez perdu le contrôle direct. Vous ne pouvez pas suivre ou limiter la façon dont les utilisateurs modifient, déploient ou intègrent votre modèle. Vous ne pouvez pas non plus contrôler chaque cas d’utilisation dans l’écosystème. Ainsi, lorsque les régulateurs tiennent les fournisseurs de modèles à source ouverte responsables du comportement en aval qu’ils ne peuvent ni contrôler ni influencer, cela crée un gouffre de responsabilité.
Pour les décideurs, la conclusion est claire : l’investissement dans l’innovation à source ouverte dans le cadre de la loi sur l’IA s’accompagne d’une grande complexité juridique et d’une portée incertaine de la surveillance. Les FLOP élevés déclenchent à eux seuls des obligations en matière de risque systémique, indépendamment de l’intention du modèle ou de la conception originale. Les avantages habituels de l’open sourcing s’en trouvent inversés. Les entreprises qui envisagent une approche ouverte devront repenser la conformité comme un modèle de charge partagée, ce qui ajoute des coûts de coordination que la plupart d’entre elles ne prévoient pas.
Il ne s’agit pas de résister à la réglementation, mais de s’assurer que les règles s’alignent sur le fonctionnement de l’écosystème. Si ce n’est pas le cas, le résultat ne sera pas une IA plus sûre, mais un ralentissement des progrès et une réduction de la participation.
L’accent mis par la loi sur la documentation procédurale occulte les performances réelles des systèmes d’intelligence artificielle.
La loi européenne sur l’IA est axée sur le processus. Elle exige des fournisseurs qu’ils publient des résumés de formation, qu’ils mettent en œuvre des protocoles de gestion des risques, qu’ils documentent les systèmes d’intervention en cas d’incident et qu’ils rendent compte des résultats obtenus après la mise sur le marché. Tout cela est fonctionnel si l’objectif est de démontrer l’alignement réglementaire. Mais rien de tout cela ne remplace la mesure réelle des résultats des modèles, de leur précision, de leur biais ou de leur impact sociétal.
Un système qui remplit toutes les conditions administratives peut encore produire des résultats trompeurs, offensants ou dangereux. Il s’agit là d’une lacune de la législation. Elle confond la paperasserie avec la performance. Ce qui manque actuellement à la loi, c’est l’obligation d’évaluer le comportement des systèmes dans des environnements réels. Les critères d’évaluation du risque systémique n’incluent pas la qualité des résultats, mais se concentrent sur la documentation et les mécanismes de sécurité théoriques.
Pour les responsables des produits et de la conformité, cela ouvre un point d’exposition critique. La conformité peut être respectée, mais si quelque chose tourne mal, si le contenu généré par l’IA cause un préjudice réel, la réaction du public et des autorités réglementaires ignorera la documentation et se concentrera sur les résultats. Les entreprises se retrouvent donc dans une situation où elles sont techniquement conformes, mais où leur réputation est menacée.
Oliver Howley l’a directement dénoncé : « Un modèle pourrait répondre à toutes les exigences techniques… tout en produisant un contenu préjudiciable ou biaisé ». Il a raison. Le cadre actuel mesure l’adhésion et non l’efficacité. Sans ce changement d’orientation, les entreprises risquent d’allouer d’énormes ressources à des opérations de mise en conformité qui ne contribuent guère à améliorer le produit lui-même ou à protéger les consommateurs de manière significative.
La structure des sanctions et le calendrier de mise en œuvre progressive présentent des risques élevés de non-conformité.
La loi européenne sur l’IA n’est pas seulement un cadre réglementaire, c’est aussi une machine à faire appliquer la loi. Le non-respect de la loi a des conséquences financières réelles. Les amendes les plus élevées peuvent atteindre 35 millions d’euros ou 7 % du chiffre d’affaires mondial d’une entreprise, le montant le plus élevé étant retenu. Pour les infractions moins graves, telles qu’une documentation incomplète ou l’absence d’informations, les amendes peuvent atteindre 15 millions d’euros ou 3 % du chiffre d’affaires, et 7,5 millions d’euros ou 1 % du chiffre d’affaires, respectivement.
Ces chiffres augmentent considérablement les risques pour les grands opérateurs historiques et les entreprises de taille moyenne opérant en Europe. Pour les PME et les jeunes entreprises, les sanctions s’appliquent sous la forme d’un pourcentage ou d’un montant fixe, selon ce qui est le moins élevé, mais la charge reste importante. La responsabilité financière n’est pas très gracieuse.
Il y a une période de grâce : la mise en œuvre des modèles d’IA à usage général (GPAI) ne commencera pas avant le 2 août 2026, même si les exigences entrent en vigueur le 2 août 2025. Bien que ce délai d’un an soit utile, il ne changera rien au fait que la voie de la mise en œuvre n’est pas claire, en particulier lorsque les définitions, le calcul des seuils et la cohérence de l’application restent en suspens.
Du point de vue des dirigeants, cela signifie que la planification des risques doit commencer dès maintenant. Il ne faut pas attendre que l’application de la loi se mette en place. La planification des produits, les cadres juridiques, les modèles de gouvernance et les manuels de déploiement doivent tous intégrer la conception de la conformité dès le début du cycle de développement. Cela inclut la préparation de la documentation, la clarté de la propriété intellectuelle et de l’utilisation des données, et la conformité avec les critères de classification des risques systémiques.
Les amendes ne sont pas théoriques et l’ambiguïté des obligations augmente le risque. C’est un mauvais ratio de risque pour toute entreprise à forte croissance qui compte se lancer sur les marchés de l’UE ou s’y développer. Si l’alignement réglementaire semble imprévisible, il sera bien plus efficace d’investir tôt dans des systèmes de contrôle interne que de répondre de manière réactive à des mesures d’application en cours de route.
L’échelonnement de la mise en œuvre de la loi européenne sur l’IA et l’allongement des délais de mise en conformité visent à concilier l’application de la loi et l’adaptation du marché.
La loi européenne sur l’IA ne frappe pas d’un seul coup, sa mise en œuvre est délibérément progressive. Les règles commencent à s’appliquer par étapes, en fonction du type de système d’IA et de la date de sa mise sur le marché. Pour les modèles d’IA à usage général (GPAI) mis sur le marché après le 2 août 2025, la conformité est exigée d’ici le 2 août 2026. Pour ceux qui sont déjà sur le marché, la date limite est le 2 août 2027. Les systèmes spécifiques du secteur public devront être conformes au plus tard en 2030.
Ce calendrier donne aux entreprises le temps de s’adapter, mais l’adaptation ne suffit pas. Les délais offrent une marge de manœuvre, mais pas de clarté. L’engagement des organismes notifiés, la surveillance après la mise sur le marché, la coordination de la gouvernance et la documentation sur la transparence nécessitent tous une planification à long terme de l’infrastructure. Les entreprises qui espèrent opérer avec succès dans l’UE ont besoin d’orientations prévisibles dès aujourd’hui, et non d’un délai supplémentaire pour interpréter des attentes vagues.
Aucun horizon de planification d’entreprise ne bénéficie d’une incertitude étendue sur six ans. Dans ces conditions, la planification des feuilles de route en matière d’intelligence artificielle, des investissements dans les infrastructures ou de l’expansion géographique nécessite de prévoir des inconnues, en particulier lorsque l’interprétation de la législation est encore en mouvement. Dans un an, les mécanismes de conformité peuvent évoluer en fonction des premiers cas d’application de la loi ou de l’influence des groupes de pression.
Pour les dirigeants, il est essentiel de considérer cette mise en œuvre progressive non pas comme un report prolongé, mais comme une série d’objectifs en mouvement. Chaque étape de ce calendrier s’accompagnera probablement d’une mise à jour des interprétations réglementaires, de changements sur le marché et d’une évolution de l’évaluation des risques. Il ne s’agit pas seulement de respecter les délais, mais de s’assurer que votre stratégie de conformité reste alignée au fur et à mesure que les règles se mettent en place.
Une large opposition de l’industrie et des tensions géopolitiques soulignent les ramifications plus larges de la loi.
L’approche de l’UE en matière de réglementation de l’IA a un impact mondial, à commencer par le refus des géants de l’industrie. OpenAI, Google, Anthropic et Meta sont directement impliqués dans le débat. OpenAI et Google ont signé le code de bonnes pratiques de l’UE en matière d’IA, mais ils ont tous deux critiqué sa complexité et sa portée. Meta a carrément refusé de le signer. Le message est clair : le cadre actuel est source de frictions, même pour les leaders du secteur.
Ces frictions ne sont pas seulement juridiques, elles sont aussi géopolitiques. Les États-Unis ont adopté une position différente en matière de réglementation de l’IA, privilégiant des approches plus souples ou sectorielles. Le modèle européen fondé sur le risque, même s’il part d’une bonne intention, va à l’encontre de cette position. La possibilité d’une application transfrontalière, où les régulateurs européens pénalisent les entreprises basées aux États-Unis, pourrait créer des tensions dans les discussions commerciales transatlantiques plus larges.
Oliver Howley a soulevé cette question de manière explicite. Si les fournisseurs américains commencent à faire l’objet de sanctions de la part de l’UE en vertu de règles de conformité opaques, il ne faudra pas longtemps pour que la pression diplomatique s’intensifie. Les négociations commerciales pourraient s’enliser. Les réactions de la politique fédérale aux États-Unis pourraient se durcir. Ce type de frictions internationales n’est pas seulement abstrait, il affecte les lancements mondiaux de produits d’IA, les fusions-acquisitions transfrontalières et les flux d’investissement.
Du point de vue du leadership stratégique, la croissance mondiale de l’IA a besoin de coordination et non de fragmentation. L’inconvénient commercial d’opérer dans le cadre de multiples régimes réglementaires contradictoires est réel. Il augmente les coûts d’ingénierie, complique les stratégies de mise sur le marché et multiplie les charges de travail internes liées à la conformité. Plus ces cadres divergent, plus les équipes dirigeantes devront investir dans des modèles opérationnels spécifiques à chaque juridiction, ce qui n’est pas un investissement à fort effet de levier.
Il est nécessaire de suivre le rythme de l’évolution des normes. Mais toute entreprise qui envisage d’être compétitive au niveau mondial dans le domaine de l’IA devrait s’efforcer d’aligner les réglementations au niveau international. C’est là que se trouve la véritable atténuation des risques et l’avantage à long terme.
Réflexions finales
Une réglementation à cette échelle crée toujours des frictions avant de s’aligner. La loi européenne sur l’IA n’est pas une politique banale, c’est le début d’un changement structurel dans la manière dont les marchés, les gouvernements et les développeurs traitent l’intelligence artificielle. Mais pour que ce changement fonctionne, la clarté est aussi importante que l’ambition.
Les dirigeants ne peuvent pas se permettre de traiter cette question comme un problème politique à long terme. Il s’agit d’une question opérationnelle. Les feuilles de route des produits, les architectures de conformité, les stratégies juridiques et même les plans de recrutement dépendront de la lisibilité et de l’applicabilité de ce cadre au cours des 12 à 24 prochains mois.
Les entreprises qui gagneront ici ne se contenteront pas de s’adapter, elles structureront la gouvernance de l’IA dans leurs modèles d’entreprise de manière précoce et intentionnelle. Cela signifie qu’elles donneront la priorité à l’alignement interne, qu’elles prendront au sérieux l’hygiène de la documentation, qu’elles suivront l’utilisation en aval et qu’elles façonneront l’engagement avec les régulateurs de manière proactive, et non réactive.
Les prochains gains du marché ne viendront pas de l’évitement de la réglementation, mais de la conception de systèmes qui s’y adaptent. Et dans un espace qui évolue aussi rapidement, attendre la clarté est un risque en soi.
