Un hub thématique pratique pour comprendre les concepts du Règlement européen sur l’IA, les rôles réglementés, les obligations d’accès au marché et les contrôles opérationnels de conformité.
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Termes
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Comparaisons
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Questions
Le thème du Règlement européen sur l’IA relie les définitions juridiques au travail pratique de conformité : identifier les rôles, classifier les systèmes, documenter la finalité prévue et préparer les obligations de surveillance. Il est conçu pour les lecteurs qui doivent traduire le vocabulaire juridique en décisions de produit et de gouvernance.
La plupart des projets de conformité IA échouent lorsque les équipes ne parviennent pas à cartographier la propriété du système, les responsabilités du cycle de vie et les exigences de preuve. Un vocabulaire commun réduit la confusion entre fournisseurs, déployeurs, importateurs, distributeurs et fournisseurs en aval.
Utile pour les premières revues d’inventaire IA, les évaluations de préparation au Règlement sur l’IA, la gouvernance GPAI, la planification de conformité, la gestion des incidents et la formation interne.
Acteurs clés et concepts de champ d’application utilisés pour déterminer qui doit faire quoi au titre du Règlement sur l’IA.
Termes reliant les systèmes d’IA à la documentation, à l’évaluation, au marquage CE et aux obligations post-commercialisation.
Concepts institutionnels et liés à l’IA à usage général pertinents pour la supervision, le risque systémique et les capacités à fort impact.
Comparaison côte à côte entre fournisseur et déployeur. Comprendre qui développe ou met un système d’IA sur le marché et qui l’utilise sous son autorité.
Comparaison côte à côte entre importateur et distributeur. Comprendre la différence entre la mise sur le marché de l’UE d’un système d’IA de marque non européenne et la mise à disposition d’un système d’IA dans la chaîne d’approvisionnement de l’UE.
Comparaison côte à côte entre fournisseur et fournisseur en aval. Comprendre la différence entre le rôle général de fournisseur et un fournisseur qui intègre un modèle d’IA dans son propre système ou offre.
Comparaison côte à côte entre l’évaluation de la conformité et le marquage CE. Comprendre comment le processus d’évaluation de la conformité diffère du marquage signalant que les exigences applicables de l’UE ont été satisfaites.
Comparaison côte à côte entre l’IA à usage général et le modèle de fondation. Comprendre comment l’un décrit une large adaptabilité et l’autre un grand modèle de base préentraîné soutenant des tâches en aval.
Comparaison côte à côte entre l’IA à usage général et l’IA frontière. Comprendre la différence entre une IA largement adaptable et des systèmes à usage général hautement capables associés à de nouveaux risques de sécurité et de politique publique.
Comparaison côte à côte entre la mise sur le marché et la mise en service. Comprendre comment la première disponibilité sur le marché de l’UE diffère de la première utilisation opérationnelle pour une finalité prévue.
Comparaison côte à côte entre la finalité prévue et le mésusage raisonnablement prévisible. Comprendre comment l’usage déclaré du système diffère d’un usage hors finalité plausible et pourquoi les deux comptent pour la classification des risques d’IA et les preuves de conformité.
La mise sur le marché désigne la première mise à disposition d’un système d’IA ou d’un modèle d’IA à usage général sur le marché de l’UE. Ce terme est important, car certaines obligations réglementaires s’appliquent à ce moment ou avant celui-ci.
L’objectif prévu est l’usage pour lequel un système d’IA est conçu, commercialisé ou déployé par son fournisseur. Il définit le contexte attendu, les utilisateurs, les fonctions, les sorties et les limites, et il est central pour la classification des risques, la conformité et la responsabilité.
Un mauvais usage raisonnablement prévisible est l’utilisation d’un système d’IA en dehors de son objectif prévu, mais d’une manière qui peut tout de même être anticipée à partir du comportement humain ou de l’interaction avec d’autres systèmes.
Le marquage CE est une marque de conformité indiquant qu’un produit ou un système d’IA respecte les exigences applicables du droit de l’Union européenne. Pour les systèmes d’IA, il signale que le fournisseur a évalué la conformité aux obligations légales applicables au système.
L’IA à usage général (GPAI) désigne des modèles ou systèmes d’IA pouvant être adaptés à un large éventail de tâches et d’applications. Les modèles de fondation en sont un exemple courant, par opposition aux systèmes d’IA étroits conçus pour une tâche spécifique.
Le risque systémique est un risque associé aux capacités à fort impact des modèles d’IA à usage général, susceptibles de produire des effets significatifs sur les marchés, la société, la santé publique, la sûreté, la sécurité ou les droits fondamentaux.
Le Bureau de l’IA est la fonction de la Commission européenne créée pour soutenir la mise en œuvre, le suivi et la supervision des systèmes d’IA, des modèles d’IA à usage général et de la gouvernance de l’IA dans le cadre européen de l’IA.
Un incident grave est un incident ou dysfonctionnement d’un système d’IA qui cause directement ou indirectement un préjudice sévère, comme un décès, une atteinte grave à la santé, une perturbation d’infrastructure critique, une violation des droits fondamentaux ou des dommages importants aux biens ou à l’environnement.