IA générée, chatbot, deepfake : ce que les nouvelles règles de transparence changent pour les entreprises

Introduction

Un visiteur qui échange avec un chatbot sur un site doit-il savoir qu’il parle à une intelligence artificielle ? Une entreprise qui publie une image créée ou retouchée par une IA doit-elle le signaler ? Depuis le 2 août 2026, ces questions ne relèvent plus seulement de la bonne pratique ou de la transparence volontaire.

L’article 50 de l’AI Act introduit des obligations de transparence pour certains systèmes d’intelligence artificielle. Elles concernent notamment les interactions avec des personnes, les contenus générés ou manipulés et certains usages biométriques. Leur portée dépend du système utilisé et du rôle de l’organisation : fournisseur, intégrateur ou simple utilisateur professionnel.

Pour une PME, le sujet n’est pas de mettre une étiquette « IA » sur chaque outil numérique. Il s’agit plutôt de savoir où l’intelligence artificielle intervient dans un parcours, ce que voit l’utilisateur et quelles informations doivent lui être communiquées.

Ce qui change depuis le 2 août 2026

La Commission européenne indique que les règles de transparence de l’AI Act sont désormais applicables et peuvent faire l’objet de contrôles. Elles prévoient notamment que certaines personnes soient informées lorsqu’elles interagissent directement avec un système d’IA.

Les contenus artificiellement générés ou manipulés doivent également pouvoir être identifiés dans les cas prévus par le règlement. Cela concerne en particulier les images, les sons et les vidéos constituant des deepfakes. Le règlement prévoit aussi des obligations spécifiques pour certains systèmes de reconnaissance des émotions et de catégorisation biométrique.

Il faut toutefois éviter une interprétation trop large : l’AI Act ne signifie pas que chaque texte relu avec un outil d’IA doit recevoir une mention visible. L’obligation dépend de la nature du système, du contenu et du contexte d’utilisation. Les lignes directrices publiées par la Commission doivent aider les organisations à qualifier ces situations.

Trois situations concrètes pour une entreprise

1. Un chatbot sur le site Internet

Un assistant conversationnel répond aux questions des visiteurs à partir d’une base documentaire ou d’un modèle de langage. Même s’il est intégré graphiquement au site et qu’il adopte un ton naturel, l’utilisateur doit comprendre qu’il échange avec une IA lorsque le dispositif entre dans le champ des obligations de transparence.

L’information doit être claire et donnée au plus tard lors de la première interaction. Elle ne doit pas être dissimulée dans une longue politique de confidentialité ou dans une page difficile à trouver.

En pratique, une entreprise devra vérifier :

• où et quand le visiteur est informé
• si le chatbot peut être confondu avec un conseiller humain
• quelles données sont transmises au service d’IA
• comment l’utilisateur peut demander l’intervention d’une personne
• quelles limites sont associées aux réponses fournies

Cette transparence ne remplace pas les autres obligations applicables, notamment en matière de données personnelles, de sécurité et d’information du consommateur.

2. Une image ou une vidéo produite avec une IA

Une équipe communication peut utiliser une IA pour créer une illustration, modifier une photographie ou produire une courte vidéo. Le besoin de signaler cette intervention dépendra du type de contenu, de son degré de manipulation et de son contexte de diffusion.

La question mérite d’être posée avant la publication, et non après une contestation. Une organisation peut mettre en place une règle simple : conserver l’origine des fichiers, noter l’outil utilisé, identifier les modifications importantes et décider dans quels cas une mention visible est nécessaire.

Il faut également tenir compte d’autres sujets : droits sur les images utilisées comme références, droit à l’image, risque de représentation trompeuse et cohérence avec la confiance attendue par le public. Une image générée pour illustrer un article n’a pas le même impact qu’une image présentée comme la photographie d’un événement réel.

3. Un service qui analyse ou classe des personnes

Les usages liés à la reconnaissance des émotions ou à la catégorisation biométrique sont soumis à des règles particulières. Ils ne doivent pas être traités comme une simple fonctionnalité marketing ou comme un module anodin ajouté à un site.

Avant tout déploiement, l’organisation doit qualifier précisément la finalité, les personnes concernées, les données traitées et le niveau de risque. Dans certains cas, l’AI Act, le RGPD et d’autres règles sectorielles peuvent se cumuler.

Ce que la transparence ne règle pas à elle seule

Informer qu’un contenu ou une interaction fait intervenir une IA est nécessaire, mais ce n’est pas une garantie de qualité.

Un chatbot clairement identifié peut encore fournir une réponse fausse. Une vidéo correctement étiquetée peut porter atteinte à l’image d’une personne. Une image signalée comme générée peut tout de même induire le public en erreur si sa mise en scène laisse croire à un fait réel.

Les organisations doivent donc compléter la transparence par :

• une validation humaine pour les contenus sensibles
• des tests avant mise en ligne
• une surveillance des réponses et des erreurs
• une procédure de correction ou de retrait
• une limitation des accès et des actions possibles
• une documentation minimale des outils utilisés

La transparence est un élément de gouvernance, pas un substitut à la sécurité ou au contrôle éditorial.

Une méthode simple pour se mettre en ordre

Cartographier les usages

Commencez par inventorier les usages d’IA déjà présents dans l’organisation : chatbot, traduction, génération d’images, rédaction, analyse de documents, support client ou personnalisation.

Il est fréquent qu’un service utilise un outil sans que la direction ou le responsable digital en ait une vision complète. Les abonnements individuels et les fonctions d’IA intégrées à des logiciels existants doivent aussi être recensés.

Décrire ce que voit l’utilisateur

Pour chaque usage, il est nécessaire de se poser ces quatre questions :

1. L’utilisateur interagit-il directement avec une IA ?
2. Un contenu généré ou manipulé par IA lui est-il présenté ?
3. Pourrait-il raisonnablement croire que le contenu ou l’interlocuteur est humain ?
4. Une décision, une recommandation ou une action importante dépend-elle de ce système ?

Cette analyse permet de repérer les situations qui nécessitent une information explicite et celles qui appellent surtout un contrôle interne.

Vérifier le contrat et le fournisseur

La transparence ne peut pas être entièrement déléguée à l’éditeur de l’outil. Vérifiez néanmoins les fonctions proposées : marquage des contenus, journaux, paramètres de conservation, localisation des données, possibilité de désactiver l’entraînement sur les données transmises et mécanismes de supervision.

Conservez les informations utiles dans le dossier du projet : fournisseur, version ou offre utilisée, finalité, données traitées, responsable interne et date de vérification.

Prévoir une information compréhensible

Une mention efficace doit être visible, lisible et adaptée au parcours. Elle doit expliquer ce qui se passe réellement, sans employer une formule juridique incompréhensible.

Pour un chatbot, une phrase courte au début de l’échange peut être complétée par un lien vers une page plus détaillée. Pour une image ou une vidéo, le choix de la mention dépend du contexte et des recommandations applicables. Dans tous les cas, l’information ne doit pas créer une fausse impression de fiabilité.

Une obligation qui concerne aussi le design du service

La transparence n’est pas seulement un sujet juridique ou technique. Elle concerne aussi la conception de l’interface.

Une icône, une couleur, un nom d’assistant ou un avatar peuvent donner l’impression qu’un humain répond. Une mention placée en gris clair dans un coin de l’écran peut être techniquement présente mais pratiquement invisible. Une information affichée uniquement après plusieurs échanges arrive trop tard.

Les équipes projet doivent donc intégrer la question dès les maquettes : emplacement de l’information, formulation, contraste, compréhension sur mobile, possibilité de demander une aide humaine et accessibilité de la mention.