Le 8 mai 2026, la Commission européenne a adopté un projet de lignes directrices précisant la portée des obligations de transparence prévues à l’article 50 de l’IA Act pour certains systèmes d’IA, y compris à usage général. Le 10 juin 2026, un code de bonnes pratiques sur la transparence des contenus générés par l’IA est venu compléter ce dispositif.
- L’article 50 de l’IA Act : ce qui doit être transparent, et sur quoi ?
L’article 50 de l’IA Act[1] impose des obligations de transparence à deux catégories d’acteurs[2].
D’un côté, les fournisseurs de certains systèmes d’IA doivent s’assurer que les contenus générés ou substantiellement manipulés par l’IA sont marqués dans un format lisible par machine et identifiables, au moyen de solutions « efficaces, interopérables, solides et fiables ».
De l’autre, les déployeurs de systèmes d’IA qui génèrent ou manipulent des images, contenus audio ou vidéo constituant des hypertrucages (« deepfakes »)[3], ou des textes publiés pour informer le public sur des questions d’intérêt public, doivent informer clairement les personnes concernées, au plus tard lors de la première exposition, que ces contenus ont été générés ou manipulés par l’IA.
Le code vient préciser, pour ces deux volets, comment organiser concrètement la transparence[4].
2. Ce que le code attend des fournisseurs : marquage, détection et gouvernance
- Marquer les contenus générés ou manipulés par l’IA
Le code rejoint le projet de lignes directrices en imposant aux fournisseurs de marquer les contenus générés ou manipulés par l’IA avec des techniques de marquage multicouche lisible par machine :
- La première couche comprend la signature numérique de métadonnées, horodatée, d’informations provenant d’un fichier (audio, image, vidéo, etc.) indiquant quel contenu est généré ou manipulé par l’IA.
- La seconde couche implique l’intégration de filigranes (« watermarking ») imperceptibles et robustes qui sont récupérables après modification du contenu et intrinsèquement intégrés dans le contenu de telle sorte qu’il soit difficile de le dissocier de celui-ci (tel que les pixels d’une image).
De plus, les fournisseurs doivent s’assurer de ne pas supprimer les marquages existants sur les données d’entrée transformées par leurs systèmes d’IA et d’inclure dans leurs conditions d’utilisation une clause interdisant la suppression intentionnelle des marquages.
- Mettre à disposition des mécanismes de détection
Chaque technique de marquage doit être accompagnée d’un mécanisme de détection, proposé gratuitement et ouvert au public concerné. Concrètement, la solution peut être proposée via une spécification publique standardisée permettant à tout tiers de mettre en œuvre un mécanisme de détection, un logiciel ou un service de cloud via une API (Application Programming Interface ou interface de programmation d’application).
Ainsi, les personnes, même non-initiées à l’IA, qui en font la demande, devraient recevoir une documentation claire, accessible et horodatée, sur les marqueurs utilisés et la proportion du contenu généré ou manipulé par l’IA.
La mise en œuvre d’une solution de détection doit être conforme au RGPD[5] ; en limitant la conservation des données à l’activité de détection, et en transmettant des résultats clairs et accessibles par téléchargement ou via une URL.
- Garantir l’efficacité, la robustesse et l’intéropérabilité
Les solutions de marquage et de détection des contenus générés ou manipulés par l’IA doivent être efficaces et compréhensibles.
Ces solutions doivent également garantir la fiabilité quant à l’origine des contenus face à des altérations courantes (floutage d’un visage, recadrage, agrandissement ou réduction, rotation d’une image, etc.) mais également face à des comportements malveillants (copie, suppression, modifications des marquages) qui fragilisent la solidité des solutions. Il est essentiel de vérifier la précision en fonction de la taille, de la diversité et du sens du contenu.
Concernant l’exigence d’interopérabilité, le code propose une mise en œuvre progressive avec une adoption des standards existants pour les métadonnées avec une publication des informations sur les solutions de détection, sur les sites web ou dans les registres dès l’entrée en vigueur de l’article 50 § 2 de l’IA Act. Les fournisseurs auront jusqu’au 2 février 2027 aux fins de mettre en œuvre des solutions communes d’interopérabilité.
- Structurer la conformité et coopérer avec les autorités
Les fournisseurs s’engagent enfin à :
- établir un processus de conformité et tester en amont leurs systèmes dans des conditions réalistes et former leur personnel dans la conception et le développement des systèmes d’IA, proportionnellement à la taille et aux moyens de l’entreprise.
- coopérer avec les autorités de surveillance du marché (Bureau de l’IA, Conseil de l’IA) en leur fournissant de la documentation et un accès à leur solution de détection.
3. Ce que le code attend des déployeurs : étiqueter, organiser et contrôler
- Divulguer clairement les « deepfakes » et les textes générés par l’IA
Les lignes directrices de la Commission européenne précisent d’ores et déjà que les déployeurs doivent dès la première diffusion d’un contenu généré ou manipulé par l’IA en informer de manière claire et reconnaissable les personnes concernées.
Pour y parvenir, le code propose un dispositif centré sur l’icône de l’Union européenne « IA », complété, le cas échéant, par des mentions normalisées :
- « IA GENERATED » lorsque le contenu est entièrement généré par l’IA ;
- « AI MODIFIED » lorsque du contenu préexistant a été modifié par l’IA ;
- pour les vidéos, un avertissement vocal bref au début d’une séquence contenant un deepfake.
- Mettre en place des procédures internes et des canaux de signalement
Les déployeurs doivent dispenser des formations, prévoir une documentation interne décrivant la mise en œuvre concrète de l’étiquetage des contenus tels que l’utilisation de l’icône UE, ainsi qu’un processus de vérification et de signalement accessible à des particuliers ou des tiers pour détecter les contenus non étiquetés ou incorrectement étiquetés avec une possibilité de reconsidérer l’étiquetage du contenu.
- Prendre en compte la création et le contrôle éditorial
Les « deepfakes » intégrés dans ces œuvres peuvent être signalés par l’icône de l’UE sans entraver leur affichage ou leur appréciation normale. Ainsi, le déployeur doit veiller à placer l’icône de manière adaptée au type d’œuvre : à l’extérieur mais à proximité du cadre vidéo ou de l’image, dans le générique d’un film ou dans une note discrète toujours visible, tandis que pour les contenus physiques non interactifs, l’information peut figurer sur un dépliant d’exposition, un billet d’entrée ou encore sur un emballage.
Les déployeurs doivent également mettre en place des processus de vérification par l’humain avant toute publication d’un texte sans porter atteinte à la liberté de la presse et à l’indépendance éditoriale. Pour cela, la personne physique ou morale assumant la responsabilité éditoriale doit être identifiée et ses coordonnées sont publiées.
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Le Digital Omnibus IA[6], adopté définitivement par le Parlement européen le 16 juin 2026 et par le Conseil de l’UE le 29 juin 2026 confirme les échéances pour se conformer à l’article 50 de l’IA ACT. Pour rappel, les obligations générales de transparence entreront en vigueur le 2 août 2026 tandis que l’obligation de marquage et de détection des contenus générés par l’IA, mentionnée au paragraphe 2, s’appliquera le 2 décembre 2026 pour les systèmes d’IA mis sur le marché avant le 2 août 2026.
Ces échéances rapprochées confèrent au code de bonnes pratiques un rôle de premier plan dans l’accompagnement des fournisseurs et déployeurs vers la conformité à la législation sur l’IA, lesquels peuvent dès à présent y adhérer[7].
1 Règlement (UE) 2024/1689 du Parlement européen et du Conseil du 13 juin 2024 établissant des règles harmonisées concernant l’intelligence artificielle (dit « RIA » ou « IA Act »)
[2] AI ACT : la Commission européenne clarifie les obligations de transparence des fournisseurs et déployeurs – Clairmont Novus
[3] Article 3, §60 IA Act : « deepfake » ou « hypertrucage», une image ou un contenu audio ou vidéo généré ou manipulé par l’IA, présentant une ressemblance avec des personnes, des objets, des lieux, des entités ou événements existants et pouvant être perçu à tort par une personne comme authentique ou véridique. »
[4] https://digital-strategy.ec.europa.eu/fr/policies/code-practice-ai-generated-content#1720699867912-0
[5] Règlement (UE) 2016/679 du Parlement européen et du Conseil du 27 avril 2016, relatif à la protection des personnes physiques à l’égard du traitement des données à caractère personnel et à la libre circulation de ces données
[6] #INFOGRAPHIE : OMNIBUS IA – Clairmont Novus
[7] Guide relatif à la signature du Code : Comment signer le code de bonnes pratiques sur la transparence des contenus générés par l’IA | Bâtir l’avenir numérique de l’Europe
