C’est la question qui précède toutes les autres, et elle se pose avant même celle du rôle : un règlement qui ne s’applique qu’aux systèmes d’intelligence artificielle ne vous concerne pas si votre outil n’en est pas un.
La réponse tient en cinq lignes. La définition est à l’article 3, point 1 ; elle n’a pas bougé depuis le texte de 2024. La Commission la découpe en sept éléments, dont un seul tranche vraiment : la capacité d’inférence. Elle nomme quatre familles de logiciels qui restent dehors. Et si votre outil entre dans la définition, le plus souvent, il ne s’ensuit presque rien. Le détail, et le test à appliquer à votre propre outil, suivent.
La Commission l’écrit elle-même : « Les lignes directrices ne sont pas contraignantes. En définitive, seule la Cour de justice de l’Union européenne (CJUE) peut donner une interprétation faisant autorité du règlement sur l’IA. »
Elles ne créent donc aucune sécurité juridique. Elles disent comment la Commission lit le texte, ce qui reste l’indication la plus utile disponible, et c’est à ce titre seul qu’elles sont citées ici. Au 6 novembre 2026, la Cour n’a rendu aucune décision citant le règlement : la recherche d’EUR-Lex dans la jurisprudence ne renvoie rien.
Que dit l’article 3 de l’AI Act ? La définition, mot à mot
La définition est courte, et tout le reste du règlement en dépend. Elle est au point 1 de l’article 3, applicable depuis le 2 février 2025, et aucune modification ultérieure ne l’a touchée.
Le texte, applicable depuis le 2 février 2025
« un système automatisé qui est conçu pour fonctionner à différents niveaux d’autonomie et peut faire preuve d’une capacité d’adaptation après son déploiement, et qui, pour des objectifs explicites ou implicites, déduit, à partir des entrées qu’il reçoit, la manière de générer des sorties telles que des prédictions, du contenu, des recommandations ou des décisions qui peuvent influencer les environnements physiques ou virtuels; »
Source : Article 3, point 1
Une phrase, sept éléments, aucune technique nommée. Le texte ne parle ni d’apprentissage automatique, ni de réseau de neurones, ni de modèle de langage. Cette absence de technique nommée est ce qui rend la définition plus large qu’on ne croit.
Une définition que l’omnibus n’a pas touchée
Le règlement (UE) 2026/1744, l’omnibus numérique sur l’IA, a modifié l’article 3. Mais pas le point 1. Dans le texte consolidé au 27 juillet 2026 publié par EUR-Lex, les marqueurs de modification de l’article 3 n’apparaissent qu’au point 14, la définition du composant de sécurité, réécrite, et aux points 14 bis et 14 ter, ajoutés pour les PME et les petites entreprises à moyenne capitalisation. Le Service Desk de la Commission, qui affiche le même texte, ne marque « MODIFIÉ » que le point 14 et « NOUVEAU » que les deux suivants.
La définition que vous lisez est donc celle du texte du 13 juin 2024. Une analyse de 2024 reste donc valable sur ce point.
Seize pages de lignes directrices, non contraignantes
Le 29 juillet 2025, la Commission européenne a adopté seize pages de lignes directrices sur cette seule phrase, référence C(2025) 5053 final, soixante-quatre points numérotés. Tout ce qui suit et qui en est tiré est une interprétation de la Commission, pas le règlement.
Deux précisions de référence, parce que les sources secondaires se trompent souvent dessus. La date du 6 février 2025, qu’on lit dans plusieurs sources secondaires, est celle de la communication C(2025) 924 final, qui n’approuvait que le contenu du projet ; le texte adopté est celui du 29 juillet 2025. Et le document existe désormais dans les vingt-quatre langues officielles : la page de la Commission qui le porte, mise à jour le 5 novembre 2026, les liste toutes, là où seules les versions française et anglaise étaient disponibles à l’été. La version française relue le 6 novembre est inchangée.
Les sept éléments de la définition d’un système d’IA
La Commission découpe la définition en sept éléments, qu’elle énumère elle-même :
« Cette définition comprend sept éléments principaux: (1) un système automatisé; (2) qui est conçu pour fonctionner à différents niveaux d’autonomie; (3) qui peut faire preuve d’une capacité d’adaptation après son déploiement; (4) et qui, pour des objectifs explicites ou implicites; (5) déduit, à partir des entrées qu’il reçoit, la manière de générer des sorties (6) telles que des prédictions, du contenu, des recommandations ou des décisions (7) qui peuvent influencer les environnements physiques ou virtuels. »
Source : Lignes directrices C(2025) 5053, point 9
Sept, et non cinq comme on le lit parfois. Mais un seul d’entre eux tranche réellement, le cinquième, et trois n’écartent presque rien.
Sept éléments, pas sept conditions
Ces sept éléments ne doivent pas être réunis en même temps. C’est le point le plus mal compris du document, et il change la réponse dans les cas limites. La Commission considère que la définition « adopte une perspective fondée sur le cycle de vie, qui comprend deux phases principales: la phase préalable au déploiement ou phase de “construction” du système et la phase postérieure au déploiement ou phase d’“utilisation” du système ». Elle en tire la conséquence expressément :
« Il n’est pas nécessaire que les sept éléments qui composent cette définition soient présents de manière continue tout au long des deux phases de ce cycle de vie. »
Source : Lignes directrices C(2025) 5053, point 10
Un système qui a appris pendant sa construction et qui est figé à l’utilisation n’en sort donc pas pour cette raison. L’argument « il n’apprend plus » ne suffit pas.
Pas de liste fermée, dans aucun sens
Il n’existe pas de liste des logiciels qui sont des systèmes d’IA, ni de liste de ceux qui n’en sont pas. À opposer à toute offre qui prétend en fournir une :
« Déterminer automatiquement les systèmes qui relèvent ou non de la définition d’un système d’IA, ou en dresser des listes exhaustives, est impossible. »
Source : Lignes directrices C(2025) 5053, point 62
La Commission ajoute que la définition « ne doit donc pas être appliquée mécaniquement » et que chaque système « doit être évalué sur la base de ses caractéristiques propres ». Les quatre familles exclues plus bas sont des familles, pas une liste.
Quels éléments ne tranchent rien ?
Sur les sept, quatre ne filtrent quasiment aucun logiciel. Il est inutile de bâtir une analyse dessus, et il est trompeur de les présenter comme des conditions à satisfaire.
« Automatisé » ne veut pas dire automatique
Le mot français traduit machine-based : le critère porte sur le support machine, pas sur l’absence d’intervention humaine. La version française le signale d’ailleurs elle-même. Il est purement inclusif, au point que, pour la Commission, les systèmes quantiques et les systèmes biologiques ou organiques le remplissent, « pour autant qu’ils fournissent une capacité de calcul ».
L’autonomie, un seuil très bas
La seule exclusion vise « les systèmes conçus pour fonctionner exclusivement avec une implication et une intervention humaines manuelles intégrales ». Et l’argument mais ce sont nos équipes qui saisissent les données ne tient pas : la Commission considère qu’« un système qui a besoin d’éléments en entrée fournis manuellement pour générer une sortie par lui-même est un système qui présente “un certain degré d’indépendance dans son action” ».
La capacité d’adaptation est facultative
Un système figé après son entraînement reste un système d’IA. La Commission fonde cette lecture sur le mot « peut » employé par le texte :
« L’utilisation du terme “peut” en rapport avec cet élément de la définition indique que pour être considéré comme un système d’IA, un système peut, mais ne doit pas nécessairement, posséder des capacités d’adaptation ou d’autoapprentissage. »
Source : Lignes directrices C(2025) 5053, point 23
Objectifs et destination ne sont pas la même chose
C’est le quatrième élément, et la Commission en fait une distinction qui commande toute la suite de la conformité. Elle est rarement expliquée correctement.
« Les objectifs d’un système d’IA sont définis de manière interne au système, par référence aux buts des tâches à exécuter et à leurs résultats. »
Source : Lignes directrices C(2025) 5053, point 25
« La destination, en revanche, est orientée vers l’extérieur et inclut le contexte dans lequel sera déployé le système et la manière dont il doit être exploité. »
Source : Lignes directrices C(2025) 5053, point 25
Et les objectifs peuvent être implicites : la Commission considère qu’ils « peuvent découler des données d’entraînement ou de l’interaction du système d’IA avec son environnement ». Il ne suffit donc pas de n’avoir écrit aucun objectif dans un cahier des charges pour que cet élément fasse défaut. La destination, elle, est ce que le fournisseur déclare ; c’est sur elle que se jouent le classement à haut risque et la bascule de rôle.
L’influence sur un environnement : tout logiciel
Le septième élément n’écarte à peu près rien. La Commission considère que cette influence peut s’exercer « aussi bien sur des objets physiques tangibles (par exemple, un bras robotisé) que sur des environnements virtuels, notamment des espaces numériques, des flux de données et des écosystèmes logiciels ». Un logiciel qui produit une sortie influe sur un environnement numérique.
L’inférence : ce qui sépare un système d’IA d’un logiciel ordinaire
La Commission consacre près de la moitié de son document au cinquième élément, et elle en fait la clé de voûte, en citant le considérant 12 du règlement :
« Cette capacité d’inférence est par conséquent une condition clé indispensable pour distinguer les systèmes d’IA d’autres types de systèmes. »
Source : Lignes directrices C(2025) 5053, point 26
C’est ici que se joue la qualification. Le test n’est pas quelle technique utilise l’outil, mais déduit-il ses sorties, ou exécute-t-il des instructions.
Deux familles de techniques, et la seconde surprend
La Commission en nomme deux : « des approches d’apprentissage automatique qui apprennent à partir des données la manière d’atteindre certains objectifs, et des approches fondées sur la logique et les connaissances qui font des inférences à partir des connaissances encodées ou de la représentation symbolique de la tâche à résoudre ».
La première est attendue. La seconde ne fait appel à aucun apprentissage.
Les systèmes experts qui raisonnent sont dedans
Pour la Commission, les systèmes experts qui raisonnent sont des systèmes d’IA. Elle les nomme, dans une liste qui vise « la représentation des connaissances, la programmation (logique) inductive, les bases de connaissances, les moteurs d’inférence et déductifs, le raisonnement (symbolique), les systèmes experts et les méthodes de recherche et d’optimisation ». Et elle explique pourquoi :
« Au lieu d’apprendre à partir de données, ces systèmes d’IA apprennent à partir de connaissances, y compris des règles, des faits et des relations encodés par des experts humains. »
Source : Lignes directrices C(2025) 5053, point 39
La réserve compte : elle reconnaît ailleurs l’existence de « systèmes experts non-IA », incapables de faire face à la complexité que suppose l’inférence. C’est le raisonnement qui fait entrer, pas l’étiquette.
Ce qu’il faut en retirer. La ligne de partage n’est pas avec ou sans apprentissage automatique, et ce n’est pas non plus avec ou sans règles. Elle passe entre l’inférence ou le raisonnement d’un côté, et la simple exécution d’instructions prédéfinies de l’autre. Un système expert à connaissances encodées est dedans ; un système à règles fixes, sans apprentissage ni raisonnement, est dehors.
Recommandation ou décision : c’est votre architecture qui décide
La Commission classe les sorties en quatre catégories, à partir de l’énumération ouverte de l’article 3, point 1, et précise que « [c]haque catégorie diffère par le niveau d’implication humaine qui lui correspond ». La frontière entre les deux dernières est celle qui a le plus de conséquences pratiques :
« Dans certains cas, les recommandations correspondent à des décisions potentielles, par exemple dans un système de recrutement, où les candidats recommandés seront ensuite évalués par des humains. Si ces recommandations sont appliquées automatiquement, elles deviennent des décisions. »
Source : Lignes directrices C(2025) 5053, point 57
Le même moteur change de catégorie selon la manière dont on branche sa sortie. Ce n’est pas une subtilité de vocabulaire : c’est un paramètre d’architecture, décidé par vous, et il pèse ensuite sur la supervision humaine comme sur l’article 22 du RGPD.
Quels logiciels ne sont pas des systèmes d’IA au sens de l’article 3 de l’AI Act ?
C’est la section la plus directement utile des lignes directrices. La Commission distingue quatre familles, et donne le critère qui leur est commun. Attention au mot « modèles », qui traduit ici l’anglais patterns, c’est-à-dire des motifs ou des régularités ; dans la citation sur l’optimisation mathématique, plus bas, le même mot français rend en revanche models.
« Certains systèmes ont une capacité d’inférence, selon une interprétation restrictive, mais peuvent néanmoins ne pas relever de la définition du système d’IA, en raison de leur capacité limitée à analyser des modèles et à ajuster leurs sorties de manière autonome. »
Source : Lignes directrices C(2025) 5053, point 41
L’optimisation mathématique
Sont visés « [l]es systèmes utilisés pour améliorer l’optimisation mathématique ou pour accélérer et approximer les méthodes d’optimisation traditionnelles et bien établies, telles que les méthodes de régression linéaire ou logistique ». Le test est fin : un mécanisme d’autoajustement ne suffit pas à faire entrer le système, car ces mécanismes, écrit la Commission, « visent à optimiser le fonctionnement des systèmes en améliorant leurs performances informatiques plutôt que, par exemple, à permettre d’ajuster de manière intelligente leurs modèles de prise de décision ».
Exemples nommés : l’approximation de processus atmosphériques complexes, l’attribution de bande passante en télécommunications par satellite.
Le traitement de données de base
C’est « un système qui suit des instructions ou effectue des opérations prédéfinies, explicites », développé « pour exécuter des tâches sur la base d’entrées manuelles ou de règles, sans aucun “apprentissage, raisonnement ou modélisation” à quelque stade du cycle de vie du système que ce soit ».
Exemples nommés : les systèmes de gestion de bases de données qui trient ou filtrent, les tableurs standard, le calcul d’une moyenne à partir d’une enquête. La Commission y range aussi « les systèmes uniquement destinés à l’analyse descriptive, à la vérification d’hypothèses et à la visualisation ».
La Commission illustre cette famille par un tableau de bord commercial, et donne la raison exacte pour laquelle il reste dehors : « Toutefois, le système ne fournit pas de recommandations sur la manière d’améliorer les ventes ni sur les produits qu’il faudrait promouvoir. »
Un tableau de bord qui décrit est hors champ. Le même qui recommande y entre. C’est le test le plus opérationnel de tout le document, et il vaut bien au-delà des tableaux de bord.
L’heuristique classique
Ces systèmes « reposent généralement sur des approches fondées sur des règles, la reconnaissance de modèles ou des stratégies d’essai et d’erreur plutôt que sur un apprentissage fondé sur les données », « modèles » rendant là encore patterns. L’adverbe est de la Commission, et il compte : c’est une tendance générale, pas une définition fermée. L’exemple donné est le programme d’échecs à algorithme MiniMax, qui « peut évaluer les positions sur l’échiquier sans nécessiter d’apprentissage préalable à partir de données ».
Les systèmes de prédiction simples
C’est la famille la plus subtile, parce que l’exclusion tient à la performance et non à la technique : un système peut techniquement relever de l’apprentissage automatique et rester hors champ. Sont visés « [t]ous les systèmes automatisés dont les performances peuvent être obtenues au moyen d’une règle d’apprentissage statistique de base ».
Exemples nommés : prédire le cours d’une action par sa moyenne historique, prédire la température du lendemain par la moyenne de la semaine écoulée. La phrase française est ici ambiguë, « [t]ous les systèmes… ne relèvent pas » se lisant spontanément comme une négation partielle ; c’est la version anglaise qui lève le doute, et l’exclusion porte bien sur la totalité de ces systèmes.
Sur l’optimisation mathématique, les deux versions officielles divergent, mais sur un seul point, et il faut le situer. Le point (42), qui pose la règle, est catégorique dans les deux langues : ces systèmes « ne relèvent pas de la définition du système d’IA », fall outside the scope. C’est la dernière phrase du point (45) qui diverge : le français affirme l’exclusion, « Dans ces conditions, ces systèmes sont exclus de la définition du système d’IA. » ; l’anglais la présente comme une possibilité, may be excluded.
Le principe de l’exclusion n’est donc pas en cause ; c’est son automaticité, sur les cas du point (45), qui ne se lit pas de la même façon dans les deux langues. L’écart a été relevé par comparaison des deux versions officielles le 23 août 2026, et la version française du 6 novembre 2026 est inchangée.
Comment qualifier votre outil, en quatre questions
Les lignes directrices ne donnent pas de procédure. Les quatre questions qui suivent en sont une lecture de travail, dans l’ordre où elles éliminent le plus vite ; elles n’ont pas plus de valeur que le document dont elles sont tirées, et chaque réponse doit pouvoir être justifiée par les caractéristiques de l’outil.
1. L’outil déduit-il ses sorties, ou exécute-t-il des instructions écrites par quelqu’un ? Si chaque sortie est le résultat d’une opération prédéfinie et explicite, tri, filtre, formule, règle fixe, vous êtes dans le traitement de données de base. Si l’outil apprend à partir de données, ou raisonne à partir de connaissances encodées, il déduit. C’est la question qui tranche.
2. Ses performances dépassent-elles ce qu’une règle statistique de base obtiendrait ? Une moyenne, une tendance, une extrapolation simple ne font pas un système d’IA, même codées avec une bibliothèque d’apprentissage automatique. La quatrième famille se juge au résultat, pas à l’outillage.
3. Sa sortie décrit-elle, ou recommande-t-elle ? Un outil qui expose des chiffres, des graphiques ou des tests d’hypothèses reste dehors. Le même outil qui propose une action, un classement ou un choix entre.
4. Comment la sortie est-elle branchée ? Si une recommandation est appliquée sans qu’un humain décide, elle devient une décision au sens des lignes directrices. L’outil ne change pas, sa catégorie de sortie si, et ses obligations éventuelles avec elle.
Consignez la réponse et ses motifs, outil par outil. C’est le préalable de tout inventaire des systèmes d’IA : un outil qui n’entre pas dans la définition n’a pas à y figurer, et la raison pour laquelle il n’y figure pas doit pouvoir être donnée.
Si c’est un système d’IA : ce que cela déclenche, et ce que cela ne déclenche pas
Le plus souvent, presque rien, et c’est le message par lequel la Commission conclut :
« Seuls certains systèmes d’IA sont soumis à des obligations réglementaires et à une surveillance au titre du règlement sur l’IA. »
Source : Lignes directrices C(2025) 5053, point 63
« La grande majorité des systèmes, même s’ils sont considérés comme des systèmes d’IA au sens de l’article 3, point 1), du règlement sur l’IA, ne seront soumis à aucune exigence réglementaire au titre du règlement. »
Source : Lignes directrices C(2025) 5053, point 63
Deux régimes échappent toutefois à cette réserve, parce qu’ils ne dépendent d’aucun niveau de risque : la maîtrise de l’IA de l’article 4, exigible depuis le 2 février 2025, et la transparence de l’article 50 lorsque le système entre dans l’un de ses cas, applicable depuis le 2 août 2026. Tout le reste dépend du rôle que vous tenez et du niveau de risque du système.
Répondre « oui » à la question de cette page n’est donc pas une mauvaise nouvelle : c’est l’entrée dans une analyse, pas dans une obligation.
→ Suis-je fournisseur ou déployeur, et qu’est-ce que cela change ?
→ Mon système est-il à haut risque ?
Un point que les lignes directrices ne traitent pas, et qu’elles disent ne pas traiter : la distinction entre un système d’IA et un modèle d’IA à usage général. « L’analyse des différences entre les systèmes d’IA et les modèles d’IA à usage général sort du champ des présentes lignes directrices. » Elle relève d’un autre jeu de lignes directrices.
→ Les modèles d’IA à usage général
Sur quoi cette page s’appuie
L’article 3, point 1 du règlement (UE) 2024/1689, lu dans la version consolidée au 27 juillet 2026, le texte qui fait foi restant celui publié au Journal officiel, la version consolidée n’ayant qu’une valeur documentaire. L’absence de modification du point 1 par le règlement (UE) 2026/1744 est constatée sur les marqueurs de cette version consolidée (▼M1 aux seuls points 14, 14 bis et 14 ter de l’article 3), et recoupée sur la page de l’article 3 du Service Desk de la Commission, consultée le 6 novembre 2026.
Les lignes directrices de la Commission européenne sur la définition d’un système d’IA, C(2025) 5053 final du 29 juillet 2025, seize pages en français, soixante-quatre points numérotés, lues intégralement dans leurs deux versions officielles et citées ici dans la version française, relue le 6 novembre 2026 sur la page de la Commission mise à jour le 5 novembre. Elles ne sont pas contraignantes et sont présentées comme telles chaque fois qu’elles sont citées. Les citations sont reproduites mot à mot après recherche littérale dans le PDF source ; les crochets signalent une capitale d’attaque abaissée, et rien d’autre.
Attention à la référence : C(2025) 924 final du 6 février 2025 n’approuve que le contenu du projet. Le texte adopté est celui du 29 juillet 2025.
L’absence de jurisprudence de la Cour de justice est constatée par recherche sur EUR-Lex, domaine « jurisprudence », le 6 novembre 2026 : aucun arrêt ne cite le règlement (UE) 2024/1689.
Sources. Règlement (UE) 2024/1689, version consolidée au 27 juillet 2026, article 3 sur le Service Desk de la Commission et lignes directrices sur la définition d’un système d’IA, consultés le 6 novembre 2026.
Questions fréquentes
La définition d'un système d'IA a-t-elle changé avec l'omnibus ?
Non. Le règlement (UE) 2026/1744, dit omnibus numérique sur l'IA, a modifié l'article 3, mais pas son point 1. Dans le texte consolidé publié sur EUR-Lex, les marqueurs de modification de l'article 3 n'apparaissent qu'au point 14, réécrit, et aux points 14 bis et 14 ter, ajoutés. La définition du système d'IA est celle du texte du 13 juin 2024, applicable depuis le 2 février 2025.
Un logiciel sans apprentissage automatique peut-il être un système d'IA ?
Oui. La Commission retient deux familles de techniques, et la seconde n'apprend rien : les approches fondées sur la logique et les connaissances, qui font des inférences « à partir des connaissances encodées ou de la représentation symbolique de la tâche à résoudre ». Les systèmes experts qui raisonnent en font partie, et la Commission écrit qu'ils « apprennent à partir de connaissances, y compris des règles, des faits et des relations encodés par des experts humains ». Elle reconnaît en revanche l'existence de « systèmes experts non-IA », qui n'entrent pas. La ligne de partage passe entre l'inférence ou le raisonnement d'un côté, et la simple exécution d'instructions prédéfinies de l'autre.
Un système figé après son entraînement est-il encore un système d'IA ?
Oui. La Commission considère que la capacité d'adaptation est facultative, et c'est l'une des erreurs les plus répandues sur le sujet : « L'utilisation du terme “peut” en rapport avec cet élément de la définition indique que pour être considéré comme un système d'IA, un système peut, mais ne doit pas nécessairement, posséder des capacités d'adaptation ou d'autoapprentissage. »
Faut-il que les sept éléments de la définition soient réunis en même temps ?
Non, et c'est le contresens le plus fréquent. La Commission considère que la définition « adopte une perspective fondée sur le cycle de vie », qui comprend la phase de construction et la phase d'utilisation, et qu'« [i]l n'est pas nécessaire que les sept éléments qui composent cette définition soient présents de manière continue tout au long des deux phases de ce cycle de vie ».
Un tableau de bord ou un tableur sont-ils des systèmes d'IA ?
Non, tant qu'ils se contentent de décrire. La Commission range le traitement de données de base parmi les quatre familles hors définition, et nomme les tableurs standard, les systèmes de gestion de bases de données qui trient ou filtrent, et le calcul d'une moyenne d'enquête. Le critère de bascule est donné par son propre exemple du tableau de bord commercial, qui reste hors champ parce que, écrit-elle, « [t]outefois, le système ne fournit pas de recommandations sur la manière d'améliorer les ventes ni sur les produits qu'il faudrait promouvoir ». Un tableau de bord qui décrit est dehors ; le même qui recommande entre.
Existe-t-il une liste officielle des logiciels qui sont des systèmes d'IA ?
Non, et la Commission écrit qu'il ne peut pas en exister, dans un sens comme dans l'autre : « Déterminer automatiquement les systèmes qui relèvent ou non de la définition d'un système d'IA, ou en dresser des listes exhaustives, est impossible. » Elle ajoute que la définition « ne doit donc pas être appliquée mécaniquement » et que chaque système doit être évalué sur ses caractéristiques propres. Ses lignes directrices ne sont au demeurant pas contraignantes : seule la Cour de justice de l'Union européenne peut donner une interprétation faisant autorité, et elle ne l'a pas encore fait.
Si mon outil est un système d'IA, suis-je soumis à des obligations ?
Le plus souvent, à presque aucune. La Commission le dit elle-même : « La grande majorité des systèmes, même s'ils sont considérés comme des systèmes d'IA au sens de l'article 3, point 1), du règlement sur l'IA, ne seront soumis à aucune exigence réglementaire au titre du règlement. » Deux régimes s'appliquent toutefois sans condition de niveau de risque : la maîtrise de l'IA de l'article 4, exigible depuis le 2 février 2025, et les obligations de transparence de l'article 50 quand le système entre dans l'un de ses cas.
Ce contenu est une ressource d’information technique et réglementaire. Il ne constitue pas un conseil juridique.