Explication des catégories de risque du Règlement sur l'IA de l'UE : Comment classer les systèmes d'IA en 2026
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DPO Consulting Rejoint Grant Thornton
Le Règlement européen sur l'IA introduit un cadre fondé sur les risques pour l'intelligence artificielle. Au lieu d'appliquer les mêmes obligations à chaque système d'IA, le règlement classe l'IA en fonction du niveau de risque qu'elle peut générer pour la santé, la sécurité, les droits fondamentaux, la démocratie, l'État de droit et l'environnement.
Pour les entreprises, cette classification n'est pas un exercice théorique. Elle détermine si un système d'IA est interdit, soumis à des obligations strictes pour les risques élevés, couvert par des obligations de transparence, ou largement en dehors du régime de conformité obligatoire du Règlement sur l'IA. Elle détermine également qui doit agir : le fournisseur, le déployeur, l'importateur, le distributeur, le fabricant de produits ou le fournisseur de modèles d'IA à usage général.
Cet article explique les catégories de risque du Règlement européen sur l'IA, comment les systèmes d'IA sont classés, quelles obligations s'appliquent et comment les organisations peuvent préparer un cadre pratique de gouvernance de l'IA.
Le Règlement européen sur l'IA est communément décrit comme ayant quatre niveaux de risque pour l'IA : risque inacceptable, risque élevé, risque limité et risque minimal. La Commission européenne fait également référence au « risque de transparence » pour certains systèmes qui ne sont pas à haut risque mais qui peuvent induire les utilisateurs en erreur ou affecter leur capacité à comprendre qu'ils interagissent avec une IA.
En pratique, les quatre catégories de risque du Règlement sur l'IA sont :
Cette classification est moins basée sur la technologie sous-jacente que sur l'objectif visé, le contexte d'utilisation et l'impact potentiel du système d'IA. Un modèle similaire peut donc être à faible risque dans un contexte et à haut risque dans un autre.
Par exemple, un outil d'IA utilisé pour organiser des documents internes peut générer une exposition réglementaire limitée. Le même type de technologie d'IA utilisé pour évaluer des candidats à un emploi, soutenir l'accès aux services essentiels ou aider aux décisions cliniques peut relever d'une catégorie beaucoup plus stricte.
La classification des risques du Règlement sur l'IA est le point de départ de la conformité. Sans elle, une organisation ne peut pas déterminer quelles obligations s'appliquent, quelle documentation est requise, si une évaluation de la conformité est nécessaire, ou si le système peut être déployé tout court.
Une erreur courante consiste à classer les systèmes d'IA uniquement par type technique : chatbot, outil de notation, moteur de recommandation, système de vision par ordinateur, outil d'IA générative ou modèle prédictif. Ce n'est pas suffisant. Le Règlement sur l'IA examine ce que le système est censé faire, qui est affecté, quelles décisions il soutient, et s'il peut créer des risques significatifs pour les individus ou la société.
Cela signifie que les entreprises ne devraient pas simplement demander : « Quelle technologie utilisons-nous ? » Elles devraient demander : « À quoi sert le système d'IA, qui en dépend, qui est affecté par lui, et que pourrait-il se passer s'il est erroné, biaisé, opaque ou mal utilisé ? »
La première catégorie de risque du Règlement européen sur l'IA couvre les pratiques d'IA interdites. Il s'agit d'utilisations de l'IA considérées comme créant des risques inacceptables car elles peuvent porter atteinte à la dignité humaine, à l'autonomie, à l'égalité, aux droits fondamentaux ou aux valeurs démocratiques.
Le Règlement sur l'IA interdit plusieurs catégories de pratiques d'IA, y compris les systèmes d'IA manipulateurs ou trompeurs qui faussent matériellement le comportement et causent ou sont susceptibles de causer un préjudice significatif. Il interdit également les systèmes qui exploitent les vulnérabilités liées à l'âge, au handicap ou à une situation sociale ou économique spécifique lorsque cela cause ou est susceptible de causer un préjudice significatif.
Les systèmes de notation sociale sont un autre exemple clé. Les systèmes d'IA utilisés pour évaluer ou classer des individus au fil du temps en fonction de leur comportement social ou de leurs caractéristiques personnelles peuvent être interdits lorsqu'ils entraînent un traitement préjudiciable injustifié ou disproportionné.
Le règlement restreint également certaines pratiques biométriques. Cela inclut les systèmes de catégorisation biométrique qui déduisent des caractéristiques sensibles, le moissonnage non ciblé d'images faciales pour créer ou étendre des bases de données de reconnaissance faciale, et certaines utilisations de l'identification biométrique à distance en temps réel dans des espaces accessibles au public à des fins répressives, sous réserve d'exceptions strictes.
Les systèmes de reconnaissance des émotions sur le lieu de travail ou dans les établissements d'enseignement sont également interdits, sauf dans des contextes médicaux ou liés à la sécurité spécifiques.
Le point essentiel pour les organisations est clair : si un cas d'utilisation de l'IA relève des pratiques interdites de l'article 5, il ne s'agit pas d'atténuation ou de documentation. Il ne peut être mis sur le marché, mis en service ou utilisé dans l'UE.
Le non-respect des pratiques d'IA interdites peut entraîner le niveau le plus élevé d'amendes administratives en vertu de la loi sur l'IA.
Les systèmes d'IA à haut risque ne sont pas interdits. Ils sont autorisés, mais uniquement sous des conditions strictes. C'est la catégorie la plus importante pour la conformité à la loi sur l'IA, car elle engendre les obligations opérationnelles, techniques et documentaires les plus lourdes.
La loi sur l'IA identifie les systèmes d'IA à haut risque de deux manières principales.
Premièrement, un système d'IA peut être à haut risque lorsqu'il est utilisé comme composant de sécurité d'un produit, ou est lui-même un produit, couvert par la législation d'harmonisation de l'UE énumérée à l'annexe I, et lorsque ce produit nécessite une évaluation de la conformité par un tiers. Cela est particulièrement pertinent pour des secteurs tels que les dispositifs médicaux, les machines, les jouets, les ascenseurs, l'aviation, les véhicules et d'autres produits réglementés.
Deuxièmement, un système d'IA peut être à haut risque s'il relève de l'un des cas d'utilisation énumérés à l'annexe III. Ceux-ci incluent des domaines tels que la biométrie, les infrastructures critiques, l'éducation, l'emploi, l'accès aux services essentiels, l'application de la loi, la migration et le contrôle des frontières, l'administration de la justice et les processus démocratiques.
Les systèmes d'IA à haut risque typiques peuvent inclure des outils d'IA utilisés pour filtrer les candidats à un emploi, évaluer les étudiants, soutenir les décisions de solvabilité, évaluer l'éligibilité aux services publics ou privés essentiels, aider aux décisions de contrôle des frontières ou soutenir certaines activités d'application de la loi.
Cependant, la classification est plus nuancée que de simplement vérifier si un cas d'utilisation apparaît à l'annexe III. L'article 6, paragraphe 3, prévoit que certains systèmes de l'annexe III peuvent ne pas être à haut risque s'ils ne présentent pas de risque significatif d'atteinte à la santé, à la sécurité ou aux droits fondamentaux, notamment parce qu'ils n'influencent pas matériellement le résultat de la prise de décision. Cette exemption est étroite et doit être documentée. Elle ne s'applique pas lorsque le système effectue un profilage des personnes physiques.
C'est l'un des points pratiques les plus importants pour les entreprises. La classification des risques de la loi sur l'IA doit être motivée et documentée. Un fournisseur qui conclut qu'un système de l'annexe III n'est pas à haut risque doit être en mesure de justifier cette position et d'enregistrer le système comme requis.
Les systèmes d'IA à haut risque sont soumis à un régime de conformité complet. Les fournisseurs doivent établir un système de gestion des risques, appliquer les exigences de gouvernance des données, préparer la documentation technique, assurer la tenue des registres, fournir des informations et des instructions d'utilisation, concevoir une surveillance humaine appropriée et garantir l'exactitude, la robustesse et la cybersécurité.
Ces obligations ne sont pas de simples formalités juridiques. Elles exigent des preuves opérationnelles. Un fournisseur doit être en mesure de montrer comment le système a été conçu, testé, surveillé et contrôlé tout au long de son cycle de vie.
Les déployeurs ont également des obligations. Selon le contexte, ils peuvent avoir besoin d'utiliser le système conformément aux instructions du fournisseur, d'assurer une surveillance humaine appropriée, de surveiller le fonctionnement du système, de conserver des journaux lorsqu'ils sont sous leur contrôle, d'informer les individus dans certains cas, et de réaliser une évaluation d'impact sur les droits fondamentaux pour des systèmes à haut risque spécifiques.
Cette répartition des responsabilités est cruciale. De nombreuses organisations utilisant l'IA ne sont pas des fournisseurs du système. Ce sont des déployeurs. Mais les déployeurs ne peuvent ignorer la loi sur l'IA. Ils doivent comprendre si le système d'IA qu'ils achètent, configurent ou intègrent est à haut risque, et quelles mesures contractuelles, opérationnelles et de gouvernance ils doivent mettre en œuvre.
La loi sur l'IA crée également des obligations de transparence pour certains systèmes d'IA qui ne sont pas nécessairement à haut risque. Ceux-ci sont souvent décrits comme des systèmes d'IA à risque limité ou des systèmes d'IA à risque de transparence.
L'objectif est d'éviter que les utilisateurs ne soient induits en erreur quant à savoir s'ils interagissent avec une IA ou si le contenu a été généré ou manipulé artificiellement.
Par exemple, les systèmes d'IA destinés à interagir directement avec des personnes physiques doivent généralement informer les utilisateurs qu'ils interagissent avec un système d'IA, à moins que cela ne soit évident au vu des circonstances et du contexte d'utilisation.
Les fournisseurs de systèmes d'IA qui génèrent du contenu audio, image, vidéo ou textuel synthétique doivent s'assurer que les sorties sont marquées dans un format lisible par machine et détectables comme générées ou manipulées artificiellement, lorsque cela est techniquement faisable et sous réserve d'exceptions.
Les déployeurs de systèmes d'IA qui génèrent ou manipulent du contenu deepfake (image, audio ou vidéo) doivent divulguer que le contenu a été généré ou manipulé artificiellement. Les déployeurs de systèmes d'IA qui génèrent ou manipulent du texte publié pour informer le public sur des questions d'intérêt public peuvent également avoir des obligations de divulgation, à moins qu'un examen humain approprié et une responsabilité éditoriale ne s'appliquent.
C'est pourquoi les entreprises doivent être prudentes avec l'IA générative, les chatbots, les assistants virtuels, les outils de support client automatisés, les médias synthétiques et le contenu public généré par l'IA. Même lorsque ces systèmes ne présentent pas de risque élevé, ils peuvent néanmoins déclencher des obligations de transparence en vertu de la loi sur l'IA.
La plupart des systèmes d'IA utilisés dans les opérations commerciales quotidiennes sont susceptibles de relever de la catégorie à risque minimal ou nul. Les exemples peuvent inclure les filtres anti-spam, les jeux vidéo dotés d'IA, les outils de productivité de base, les outils de catégorisation simples ou l'IA utilisée dans des contextes internes non sensibles.
Ces systèmes ne sont pas soumis à un régime de conformité spécifique de la loi sur l'IA équivalent à celui de l'IA à haut risque. Cependant, cela ne signifie pas que les organisations doivent les ignorer.
Premièrement, l'article 4 de la loi sur l'IA exige des fournisseurs et des déployeurs de prendre des mesures pour assurer un niveau suffisant de littératie en IA parmi le personnel et les autres personnes traitant des systèmes d'IA en leur nom.
Deuxièmement, un système d'IA à faible risque peut devenir plus sensible si son objectif change. Un outil initialement utilisé pour résumer des documents internes peut ensuite être utilisé pour évaluer des employés, soutenir des décisions juridiques, classer des clients ou traiter des données sensibles. La classification des risques doit donc être réexaminée lorsque l'objectif prévu, les données, les utilisateurs ou le contexte de déploiement changent.
Troisièmement, d'autres régimes juridiques peuvent toujours s'appliquer, y compris le RGPD, les règles de cybersécurité, le droit de la propriété intellectuelle, le droit de la consommation, le droit du travail ou les réglementations sectorielles spécifiques.
Pour cette raison, un risque minimal ne signifie pas « aucune gouvernance ». Cela signifie l'absence de régime lourd de la loi sur l'IA, à condition que la classification reste exacte.
L'une des faiblesses de nombreux guides de classification des risques de la loi sur l'IA est qu'ils ignorent l'IA à usage général. C'est une erreur.
La loi sur l'IA contient un régime spécifique pour les modèles d'IA à usage général, souvent appelés modèles GPAI. Ces modèles sont capables d'effectuer un large éventail de tâches et peuvent être intégrés dans de nombreux systèmes d'IA en aval. Les grands modèles linguistiques et autres modèles fondamentaux peuvent relever de cette catégorie.
Les fournisseurs de modèles d'IA à usage général doivent se conformer à des obligations spécifiques, y compris la documentation technique, l'information aux fournisseurs en aval, les politiques relatives aux droits d'auteur et un résumé public du contenu utilisé pour la formation. Des obligations supplémentaires s'appliquent aux modèles GPAI présentant un risque systémique.
Cela signifie que le GPAI n'est pas simplement une cinquième « catégorie de risque » aux côtés des risques inacceptables, élevés, limités et minimaux. C'est une couche réglementaire spécifique. Un modèle GPAI peut servir de base à de nombreux systèmes d'IA, dont certains peuvent eux-mêmes devenir à haut risque en fonction de leur objectif prévu.
Pour les entreprises, cela soulève une question pratique de conformité : développez-vous un modèle GPAI, en intégrez-vous un dans votre propre système d'IA, ou déployez-vous simplement un outil d'IA tiers ? La réponse détermine les obligations applicables.
La loi sur l'IA est entrée en vigueur le 1er août 2024 et s'applique progressivement.
La première étape majeure a été le 2 février 2025, date à laquelle les interdictions relatives aux pratiques d'IA à risque inacceptable et les obligations de littératie en IA ont commencé à s'appliquer. Le 2 août 2025, les règles relatives aux modèles d'IA à usage général sont devenues applicables et les structures de gouvernance de la loi sur l'IA devaient être mises en place.
La majorité des règles de la loi sur l'IA devraient s'appliquer à partir du 2 août 2026, y compris les obligations de transparence en vertu de l'article 50.
Suite à l'accord politique sur l'Omnibus IA, la Commission européenne indique désormais un calendrier révisé pour certains systèmes d'IA à haut risque. Les règles pour les systèmes utilisés dans certains domaines à haut risque, y compris la biométrie, les infrastructures critiques, l'éducation, l'emploi, la migration, l'asile et le contrôle des frontières, devraient s'appliquer à partir du 2 décembre 2027. Pour les systèmes d'IA intégrés dans des produits tels que la robotique et les machines industrielles, les règles devraient s'appliquer à partir du 2 août 2028.
Étant donné que le calendrier de mise en œuvre a évolué, les organisations devraient éviter de se fier à des calendriers obsolètes de la loi sur l'IA. Un plan de préparation devrait distinguer les obligations déjà applicables, celles qui s'appliqueront en 2026 et les obligations à haut risque soumises au calendrier révisé.
Un processus pratique de classification des risques de la loi sur l'IA devrait suivre une séquence structurée.
La première étape consiste à confirmer si l'outil est un système d'IA au sens de la loi sur l'IA. Tout outil automatisé n'est pas nécessairement un système d'IA. Les organisations devraient documenter pourquoi l'outil entre ou non dans cette définition.
La deuxième étape consiste à identifier le rôle de l'organisation. Les obligations ne sont pas les mêmes pour les fournisseurs, les déployeurs, les importateurs, les distributeurs, les fabricants de produits ou les fournisseurs de modèles d'IA à usage général (GPAI). Une entreprise peut même avoir des rôles différents pour différents systèmes d'IA.
La troisième étape consiste à examiner le système au regard des pratiques interdites de l'article 5. Si le cas d'usage est interdit, l'organisation doit arrêter le projet ou le repenser fondamentalement.
La quatrième étape consiste à évaluer si le système présente un risque élevé en vertu de l'article 6, paragraphe 1, parce qu'il s'agit d'un composant de sécurité ou d'un produit réglementé soumis à une évaluation de la conformité par un tiers.
La cinquième étape consiste à évaluer si le système relève de l'annexe III. Si c'est le cas, l'organisation doit déterminer si la classification à haut risque s'applique ou si une exemption au titre de l'article 6, paragraphe 3, peut être justifiée et documentée.
La sixième étape consiste à évaluer les obligations de transparence en vertu de l'article 50. Les chatbots, les systèmes d'IA générative, les contenus synthétiques, les deepfakes, les systèmes de reconnaissance des émotions et les systèmes de catégorisation biométrique nécessitent une attention particulière.
La septième étape consiste à évaluer si le système repose sur un modèle d'IA à usage général et si les obligations spécifiques aux GPAI affectent le fournisseur ou le fournisseur en aval.
La dernière étape consiste à documenter la décision de classification. Celle-ci devrait inclure l'objectif visé, les utilisateurs, les personnes concernées, les données traitées, le rôle juridique, la catégorie de risque, les obligations applicables, les preuves examinées et la date de l'évaluation.
La conformité à la loi sur l'IA devrait commencer par un inventaire de l'IA. Les organisations ont besoin d'une vue claire de tous les systèmes d'IA utilisés, développés, acquis ou intégrés dans des produits et services. Cet inventaire devrait inclure les outils internes, les solutions SaaS, les outils d'IA générative, l'IA en contact avec les clients, les systèmes de fournisseurs et l'IA utilisée dans les fonctions RH, finance, juridique, conformité, marketing, support client ou produit.
Une fois l'inventaire établi, chaque système devrait être classé selon les catégories de risque de la loi européenne sur l'IA. Cette classification ne devrait pas être une simple étiquette d'une ligne. Elle devrait être documentée, examinée et liée à des preuves.
Les entreprises devraient ensuite élaborer un cadre de gouvernance de l'IA. Ce cadre devrait définir qui approuve les cas d'usage de l'IA, qui effectue la classification des risques, qui examine les fournisseurs, qui valide les questions juridiques et de confidentialité, qui surveille les performances, qui gère les incidents et qui décide si un système peut être déployé.
La gestion des fournisseurs est particulièrement importante. De nombreuses organisations ne construiront pas elles-mêmes des systèmes d'IA. Elles les achèteront, les configureront ou les intégreront. Les contrats devraient donc aborder les rôles au titre de la loi sur l'IA, la documentation, la transparence, la gouvernance des données, la cybersécurité, la journalisation, la surveillance humaine, les droits d'audit, la notification des incidents, les restrictions d'utilisation et les sous-traitants.
Enfin, la conformité à la loi sur l'IA devrait être intégrée à la conformité au RGPD, à la cybersécurité et aux réglementations sectorielles spécifiques. Les systèmes d'IA traitent souvent des données personnelles, des informations confidentielles, des données de santé, des données financières, des données d'employés ou des données clients. Une politique d'IA autonome ne suffira pas si les équipes chargées de la confidentialité, de la sécurité, des achats et des affaires ne sont pas alignées.
Un cadre de gouvernance de l'IA solide aide les organisations à passer d'une utilisation ad hoc de l'IA à un déploiement contrôlé de l'IA. Il réduit le risque de pratiques interdites, de classification erronée, de systèmes à haut risque non documentés, d'utilisation incontrôlée de l'IA générative, de surveillance insuffisante des fournisseurs et d'exposition réglementaire.
Il soutient également l'innovation. Les équipes sont plus susceptibles de déployer l'IA en toute confiance lorsqu'elles savent quels cas d'usage sont acceptables, lesquels nécessitent un examen et lesquels sont trop risqués. Une bonne gouvernance ne devrait pas bloquer l'adoption de l'IA. Elle devrait rendre l'adoption de l'IA plus sûre, plus rapide et plus défendable.
Pour les conseils d'administration et les équipes de direction, la gouvernance de l'IA crée également une responsabilisation. Elle offre une vision claire de l'utilisation de l'IA, des risques existants, des contrôles mis en place et des investissements nécessaires.
DPO Consulting aide les organisations à se préparer à l'EU AI Act en transformant les exigences légales en gouvernance pratique, en documentation et en contrôles opérationnels.
Notre soutien peut inclure la création d'inventaires d'IA, la qualification de systèmes d'IA, la classification des risques selon l'EU AI Act, l'évaluation des risques élevés, le filtrage des pratiques interdites de l'Article 5, l'analyse de l'Article 6 et de l'Annexe III, l'évaluation des GPAI, l'alignement avec le RGPD, la diligence raisonnable des fournisseurs, la conception de cadres de gouvernance de l'IA, la rédaction de politiques d'IA, la formation et la préparation de la documentation de conformité à l'AI Act.
Nous aidons également les organisations à concevoir des processus de gestion des risques, à documenter la supervision humaine, à examiner la gouvernance des données, à évaluer les obligations de transparence et à élaborer des feuilles de route de remédiation avant l'application des délais réglementaires.
L'objectif est simple : aider les organisations à déployer l'IA de manière légale, sécurisée, documentée et alignée sur les besoins de l'entreprise.
Les catégories de risque de l'EU AI Act sont généralement décrites comme le risque inacceptable, le risque élevé, le risque limité ou de transparence, et le risque minimal ou nul. Chaque catégorie détermine si le système d'IA est interdit, strictement réglementé, soumis à des obligations de transparence ou largement en dehors du régime de conformité obligatoire de l'AI Act.
L'IA à risque inacceptable fait référence aux pratiques d'IA interdites en vertu de l'Article 5 de l'AI Act. Celles-ci incluent certains systèmes d'IA manipulateurs, l'exploitation de vulnérabilités, le scoring social, des pratiques biométriques spécifiques, la reconnaissance des émotions en milieu professionnel ou éducatif, et certaines utilisations de l'identification biométrique à distance en temps réel dans les espaces publics à des fins d'application de la loi.
Un système d'IA à haut risque est un système d'IA qui relève de l'Article 6 de l'AI Act. Cela inclut certains systèmes d'IA utilisés comme composants de sécurité ou produits réglementés en vertu de l'Annexe I, et certains systèmes d'IA listés à l'Annexe III, tels que l'IA utilisée dans l'emploi, l'éducation, les services essentiels, la biométrie, l'application de la loi, la migration, les infrastructures critiques ou la justice.
Pas toujours. L'Article 6(3) autorise une exemption limitée lorsque le système d'IA ne présente pas de risque significatif d'atteinte à la santé, à la sécurité ou aux droits fondamentaux, notamment parce qu'il n'influence pas matériellement la prise de décision. Cependant, cette position doit être documentée et ne s'applique pas lorsque le système d'IA effectue un profilage des personnes physiques.
L'IA à risque limité, souvent appelée IA à risque de transparence, comprend les systèmes d'IA qui peuvent induire les utilisateurs en erreur ou générer/manipuler du contenu. Les exemples incluent certains chatbots, les systèmes d'IA générative, les outils de médias synthétiques et les systèmes de deepfake. Ces systèmes peuvent déclencher des obligations de transparence et de divulgation.
Les systèmes d'IA à risque minimal ou nul ne sont pas soumis à un régime de conformité spécifique aux risques élevés en vertu de l'AI Act. Cependant, les obligations en matière de littératie de l'IA s'appliquent largement, et d'autres lois telles que le RGPD, la cybersécurité, le droit du travail, la protection des consommateurs ou les règles sectorielles peuvent toujours s'appliquer.
Non. Les modèles d'IA à usage général, ou modèles GPAI, sont soumis à un régime spécifique de la loi sur l'IA. Ils ne constituent pas simplement une cinquième catégorie de risque. Les modèles GPAI peuvent être intégrés dans des systèmes d'IA en aval, lesquels doivent ensuite être classés en fonction de leur objectif et de leur risque.
La loi sur l'IA est entrée en vigueur le 1er août 2024 et s'applique progressivement. Les pratiques interdites et les obligations en matière de littératie de l'IA s'appliquent à partir du 2 février 2025. Les règles relatives aux GPAI s'appliquent à partir du 2 août 2025. Les obligations de transparence sont prévues à partir du 2 août 2026. Certaines obligations à haut risque suivent un calendrier révisé après l'accord politique sur l'Omnibus de l'IA.
Les entreprises devraient commencer par un inventaire de l'IA, classer chaque système d'IA, identifier leur rôle, évaluer les cas d'utilisation interdits et à haut risque, examiner les dépendances GPAI, mettre à jour les contrats fournisseurs, former le personnel et intégrer la gouvernance de l'IA avec le RGPD, la cybersécurité, les achats et la gestion des risques.
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