Code de pratique pour l’IA généraliste

L’adoption de l’AI Act en août 2024 marque un tournant historique pour l’encadrement de l’intelligence artificielle en Europe.

Mais face aux délais nécessaires pour finaliser les normes harmonisées d’ici 2026, la Commission européenne a décidé d’agir sans attendre : un Code de pratique pour les GPAI (General Purpose AI) a été publié.

Objectif : donner immédiatement un cadre opérationnel aux fournisseurs, intégrateurs et utilisateurs professionnels d’IA généraliste.

Pourquoi est-ce crucial ? Parce que ce Code offre un mode d’emploi concret, avec des obligations dès aujourd'hui, pour anticiper le futur cadre légal européen.

Pourquoi ce Code change la donne ?

Avant 2024, les acteurs de l’IA évoluaient dans un environnement flou : des principes éthiques vagues, un peu de jurisprudence RGPD... mais aucun cadre européen unifié.
Entre 2024 et 2026, cette situation évolue brutalement : grâce au Code GPAI, des règles claires et opérationnelles entrent en vigueur.

Voici les principales ruptures :

• Avant : mosaïque d’initiatives nationales, très peu d’obligations concrètes, quasi-absence d’encadrement des risques systémiques.

• Aujourd'hui : auto-évaluation GPAI encadrée, passeport européen à l’issue de la validation, classification obligatoire des risques et exigence d’un plan de mitigation.

En clair : il ne s'agit plus de déclarer de bonnes intentions, mais de démontrer sa conformité sur la base de critères tangibles.

🛡️ Les 5 piliers du Code GPAI

1. Transparence totale
Chaque fournisseur doit documenter en détail la conception de ses modèles : datasets utilisés, objectifs visés, limites connues, tests de performance et détection de biais.
La transparence s'étend aux utilisateurs finaux : une politique d'usage acceptable (AUP) doit être fournie, ainsi que des explications accessibles sur les risques d'erreur ou de dérive des modèles.

2. Respect de la propriété intellectuelle (PI) et du Text & Data Mining (TDM)
Les fournisseurs doivent s'assurer du respect des droits d’auteur sur les datasets d’entraînement.
Un mécanisme d’opt-out pour les contenus protégés devient obligatoire, et un journal de preuves doit être maintenu en cas de litige.

3. Gestion des risques systémiques
Le Code impose une double taxonomie : analyse des risques liés au modèle lui-même (biais, dérive) et des risques liés à son contexte d’utilisation.
Un suivi continu est exigé, avec un reporting annuel auprès de l'autorité compétente.

4. Atténuation technique proactive
Certaines réponses potentiellement dangereuses (conseils médicaux, légaux, financiers non vérifiés) devront être bloquées automatiquement.
Les modèles non publiés devront passer par une secured sandbox pour éviter les fuites avant commercialisation, et une supervision post-déploiement est imposée.

5. Gouvernance renforcée et audits réguliers
Les entreprises devront désigner un IA Compliance Officer, créer un comité de supervision interne, organiser des audits indépendants et publier régulièrement des rapports de sécurité listant incidents et mesures correctives.

📋 Checklist fournisseur / intégrateur : ce qu’il faut faire dès maintenant

En pratique, le succès passera par une organisation rapide et une documentation irréprochable.

Impacts par profil

▶ Développeurs / éditeurs

• Renforcer les processus de filtrage PI dès la collecte de données.

• Prévoir un budget audit indépendant annuel (compter entre 25 000 et 50 000 € pour un modèle mid-scale).

• Transformer la conformité en atout commercial : validation européenne = passeport marché UE.

▶ Cabinets juridiques / risk advisory

• Développer de nouvelles missions : audit de politiques d’usage (AUP), conformité copyright/TDM, structuration de comités IA.

• Intégrer des clauses "GPAI compliant" dans les contrats SaaS et OEM.

▶ Utilisateurs professionnels (banques, assurances, santé...)

• Vérifier que vos fournisseurs publient bien leur documentation technique et leur politique d’usage.

• Mettre en place vos propres mécanismes de surveillance humaine pour toutes les décisions à impact élevé.

Points de vigilance 2025-2026

Le vrai danger ? Se faire rattraper par une dérive de modèle non anticipée… alors que des outils existent pour y remédier dès aujourd'hui.

🚀 Feuille de route express pour anticiper la conformité

• Au plus vite : Workshop interne de lancement "Kick-off Code GPAI"

• Au plus vite : Sélection de l'auditeur externe + première ébauche de l’AUP

• Avril 2025 : Finalisation de l’évaluation des risques + nomination du IA Compliance Officer

• Mai 2025 : Publication de la version finale du Code et mise à jour des livrables internes

• Q3 2025 : Audit pilote et déploiement des correctifs

• 2026 : Prêt pour certification et standards harmonisés européens

Besoin d’aide pour prendre une longueur d’avance ?

Nous accompagnons fournisseurs, intégrateurs et utilisateurs professionnels dans :

• La construction de la documentation exigée par le Code GPAI,

• L’analyse de risques systémiques et la rédaction du plan de mitigation,

• La mise en place de la gouvernance interne et de l’organisation des audits,

• La formation des équipes juridique, produit et sécurité.

Ne subissez pas la conformité : transformez-la en avantage concurrentiel.
Contactez-moi dès aujourd'hui pour sécuriser vos projets IA.