Une entreprise qui publie une image artificielle pour illustrer une campagne, un média synthétique dans une démonstration ou un texte rédigé avec un outil génératif doit se poser une question nouvelle : qui doit signaler quoi, et à qui ? Depuis le 2 août 2026, plusieurs obligations de transparence de l’article 50 du règlement européen sur l’intelligence artificielle (AI Act) sont applicables. Elles ne visent pas chaque utilisation d’un logiciel d’IA indistinctement. La responsabilité dépend notamment du rôle de l’acteur, du type de contenu et de son usage auprès du public.

Deux niveaux de transparence

Le règlement organise d’abord une obligation technique pour les fournisseurs de systèmes d’IA générative. Dans la mesure du possible, leurs outils doivent produire des résultats marqués dans un format lisible par machine et détectables comme générés ou manipulés artificiellement. La technique doit tenir compte de l’état de l’art, de la robustesse et de l’interopérabilité, mais aussi des limites propres aux formats. Un filigrane invisible, une métadonnée ou un autre signal peut participer à cette démarche; il n’existe pas pour autant une étiquette visuelle unique imposée pour tous les contenus et tous les outils.

Un second niveau concerne les déployeurs : les entreprises, administrations ou autres organisations qui utilisent le système sous leur autorité professionnelle. Elles doivent informer dans certains cas que le contenu constitue un hypertrucage, ou deepfake, et signaler certains textes générés ou manipulés par IA qui informent le public sur des sujets d’intérêt général. Le règlement prévoit notamment une exception lorsque le texte a fait l’objet d’un examen humain ou d’un contrôle éditorial sous responsabilité éditoriale. Il faut donc examiner le contexte de diffusion, pas seulement la présence d’un outil d’IA dans le processus.

Une règle dépendante de l’usage

La distinction entre fournisseur et déployeur est importante. Une société qui développe et met un outil génératif sur le marché relève du premier rôle; une agence qui utilise un service tiers pour produire une publicité peut être déployeur pour cette activité. Une même entreprise peut endosser plusieurs rôles si elle conçoit aussi ses propres outils. Les clauses d’un contrat ou la mention « généré par IA » fournie par une plateforme n’effacent pas automatiquement les devoirs de chaque partie. Il faut cartographier le produit, le flux de publication et le partage de responsabilités.

La définition juridique du deepfake concerne un contenu image, audio ou vidéo généré ou manipulé qui ressemble à une personne, un objet, un lieu, une entité ou un événement existant et pourrait faussement paraître authentique ou véridique. Pour un usage commercial, une scène fictive de produit et un faux témoignage réaliste ne soulèvent donc pas nécessairement les mêmes questions. Les équipes communication, marketing, juridique et produit ont intérêt à convenir d’une procédure de validation, surtout lorsque le contenu porte sur une personne réelle ou un sujet sensible.

Le code européen aide, sans remplacer le règlement

La Commission a publié un code de bonnes pratiques sur la transparence des contenus générés par IA. Il propose des méthodes aux fournisseurs pour le marquage et la détection et des recommandations aux déployeurs pour l’étiquetage de certains hypertrucages et textes d’intérêt public. Ce code est volontaire : les organisations peuvent choisir d’autres moyens de démontrer leur conformité. Mais l’obligation légale d’assurer la transparence demeure pour les cas relevant de l’article 50. Les acteurs qui n’adhèrent pas au code devront pouvoir expliquer pourquoi leurs propres mesures sont adéquates, et celles-ci pourront être examinées par les autorités compétentes.

Mettre les équipes en mesure d’agir

Un inventaire simple peut recenser les outils utilisés par les équipes, les types de contenus produits, les publics visés et les étapes de contrôle humain. Il est pertinent d’inclure les applications achetées, les fonctionnalités intégrées à des suites bureautiques, les prestataires et les contenus diffusés par des partenaires. Une règle interne peut prévoir qu’un collaborateur identifie les contenus réalistes générés, signale les productions susceptibles d’être des deepfakes et demande un avis avant toute publication d’un contenu politique, médical ou lié à une personne réelle.

Pour les fournisseurs d’outils, la documentation technique et les tests doivent montrer comment les signaux restent détectables après des transformations usuelles, tout en reconnaissant qu’aucun dispositif ne garantit une détection infaillible. Pour les déployeurs, le point de contact avec le public doit rester clair et accessible. Une mention compréhensible est préférable à une clause générale perdue dans les conditions d’utilisation, quand une obligation d’information s’applique. La formation doit inclure les équipes opérationnelles, car la publication peut être déléguée à une agence ou à un salarié non spécialiste.

Ne pas confondre date d’application et conformité globale

Pour une entreprise, la démarche la plus robuste est de classer les outils et contenus, d’attribuer les responsabilités et de documenter la décision de publier ou non. Le but n’est pas de rendre toute création algorithmique suspecte, mais de réduire les risques de tromperie et de donner au public les informations requises. Les exemples ci-dessus sont des repères pédagogiques; la qualification précise dépend du contexte et ne constitue pas un avis juridique personnalisé.

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Sources utiles

Cet article présente des informations générales et ne constitue pas un conseil financier, juridique ou d’investissement personnalisé.