# « IA washing » : allégations trompeuses sur l’usage de l’intelligence artificielle Source : https://www.sapiteur-ia.fr/contentieux/ia-washing/ Auteur : Denis Atlan — https://www.sapiteur-ia.fr/denis-atlan/ Éditeur : ENDKOO — https://www.endkoo.fr/ Dernière révision du site : 23 septembre 2026 Carte du site pour les modèles : https://www.sapiteur-ia.fr/llms.txt --- L'essentiel L’« IA washing » désigne le fait de présenter un produit ou un service comme fondé sur l’intelligence artificielle, ou d’en annoncer des performances, sans que la réalité technique le justifie. Ce n’est pas une notion juridique française : selon les cas, les faits relèvent des pratiques commerciales trompeuses du Code de la consommation, dont les règles valent aussi à l’égard des professionnels, ou, entre contractants, du devoir d’information et du dol. Aucune décision française ni action publique de la DGCCRF consacrée à ce sujet n’a été identifiée ; aux États-Unis, la SEC et la FTC ont clos des procédures par des ordonnances transactionnelles. L’analyse technique vérifie si le produit contient réellement un modèle d’apprentissage automatique ou d’IA générative, ou bien des règles fixes, un traitement manuel, un service sous-traité ; quelle part de la fonction annoncée ce composant assure ; si les chiffres publiés reposent sur des tests documentés ; et à quelle date la capacité existait. Dire si l’allégation est trompeuse appartient au juge. ## Situation type Situation type, non tirée d’une affaire réelle Cette situation est décrite à des fins pédagogiques et ne relate aucune affaire réelle. Les décisions réellement rendues sont citées plus bas, avec leur référence. Un cabinet de recrutement souscrit un abonnement à un logiciel présenté comme « analysant les candidatures par intelligence artificielle », avec « 95 % de précision dans la détection des meilleurs profils ». Un ancien salarié de l’éditeur révèle que le tri repose sur une liste de mots-clés pondérés et qu’une équipe relit manuellement les classements avant leur envoi. Le cabinet demande l’annulation du contrat pour dol et le remboursement des sommes versées. L’éditeur soutient qu’un modèle de langage est bien appelé pour résumer les CV, que la relecture humaine améliore la qualité et que le chiffre de 95 % vient d’un test interne. Autres situations : une jeune entreprise qui présente à ses investisseurs un modèle « propriétaire » alors qu’elle appelle le service d’un tiers ; un produit grand public vendu comme « piloté par l’IA » dont la fonction repose sur un calcul fixe. ## Questions techniques que le juge ou l'expert peut poser - Le produit contient-il réellement un composant d’apprentissage automatique ou d’IA générative, ou bien des règles fixes, un traitement manuel, un service sous-traité ? - Quelle part de la fonction annoncée ce composant assure-t-il réellement, et quelle part revient à d’autres traitements ? - Le modèle est-il développé en interne ou appelé chez un tiers, contrairement à ce qui est affirmé ? Que montrent l’architecture et les factures d’API ? - Des personnes interviennent-elles en coulisse sur des résultats présentés comme automatiques ? - Les chiffres de performance publiés reposent-ils sur des tests documentés et reproductibles, sur des données représentatives de l’usage réel ? - À quelle date la capacité annoncée existait-elle ? La comparaison entre les supports publicitaires datés et l’historique du code le montre-t-elle ? ## Quelle compétence technique ? - Apprentissage automatique et IA générative : vérifier l’existence et le rôle réel d’un modèle. - Architecture logicielle et flux de données : appels à des services tiers, traitements manuels. - Audit de code, si l’historique du dépôt doit être analysé en profondeur. Intervention Denis Atlan intervient comme spécialiste en intelligence artificielle susceptible d’être sollicité en qualité de sapiteur par un expert dans le cadre d’une mission d’expertise. Dans ce type de litige, il peut vérifier si un produit repose réellement sur de l’IA générative, ce qu’elle y fait, quelle part de la fonction annoncée elle assure et si les résultats présentés comme automatiques le sont. L’audit approfondi d’un code source relève d’un spécialiste du logiciel. [Périmètre détaillé](https://www.sapiteur-ia.fr/denis-atlan/#ce-que-j-analyse) · [Demander une intervention](https://www.sapiteur-ia.fr/contact/). ## Éléments techniques à réunir - Supports publicitaires et commerciaux datés : site, plaquettes, dossiers investisseurs, archives web. - Dépôt de code et historique, schéma d’architecture, factures d’API de modèles tiers, contrats de sous-traitance. - Rapports d’évaluation et jeux de test à l’appui des chiffres publiés. - Procédures de revue humaine, organisation des équipes qui opèrent le service. ## Textes applicables - Code de la consommation, article L121-2 : pratique trompeuse, notamment sur les propriétés du produit, les résultats attendus de son utilisation et les résultats des tests et contrôles effectués. - Code de la consommation, article L121-3 : omission trompeuse d’une information substantielle. - Code de la consommation, article L121-5 : les règles sur les pratiques trompeuses s’appliquent aussi aux pratiques qui visent les professionnels. - Code de la consommation, article L132-2 : sanctions pénales des pratiques commerciales trompeuses, aggravées lorsqu’elles sont commises en ligne. - Code civil, article 1112-1 : devoir précontractuel d’information entre contractants. - Code civil, article 1137 : dol par manœuvres, mensonges ou dissimulation intentionnelle d’une information déterminante. Point de vigilance « IA washing » n’est pas une qualification juridique. L’expert dit si la capacité existe, depuis quand et comment elle fonctionne ; dire si l’allégation est trompeuse au sens du Code de la consommation, ou constitutive d’un dol, appartient au juge. ## Décisions rendues - SEC, communiqué 2024-36 (Delphia, Global Predictions) (ordonnances transactionnelles, « AI washing ») : autorité étrangère (États-Unis) : deux conseillers en investissement ont accepté, sans reconnaître ni contester les constatations, des ordonnances sanctionnant des allégations trompeuses sur leur usage de l’IA ; 225 000 et 175 000 dollars. Ce ne sont pas des jugements. - FTC, ordonnance finale DoNotPay (allégations de « robot lawyer » non étayées) : autorité étrangère (États-Unis) : ordonnance interdisant à un service présenté comme « robot lawyer » d’annoncer une performance équivalente à celle d’un avocat sans preuve suffisante ; la FTC reprochait l’absence de tests ; 193 000 dollars. Aucune décision française ni aucune action publique de la DGCCRF consacrée à des allégations trompeuses sur l’usage de l’IA n’a été identifiée au 23 septembre 2026. Les procédures américaines citées sont des ordonnances d’autorités administratives, fondées sur le droit américain. ## Limites de l'analyse technique - L’absence de modèle dans le code examiné ne prouve rien si la version analysée n’est pas celle qui était en service à la date des allégations. - La définition de l’« intelligence artificielle » varie selon les textes et les usages : l’analyse décrit ce que fait le produit plutôt que de lui appliquer une étiquette. - Le code et les contrats de sous-traitance peuvent être couverts par le secret des affaires, ce qui impose des mesures de confidentialité compatibles avec le contradictoire. Point de vigilance La qualification juridique des faits appartient au juge et aux professionnels du droit. Cette fiche décrit les questions techniques et le cadre ; elle ne constitue pas une consultation juridique. ## Fiches liées - [Litige entre client et prestataire sur un projet d’intelligence artificielle](https://www.sapiteur-ia.fr/contentieux/projet-ia-contrat/) - [Litige sur la conformité d’un système au règlement européen sur l’IA](https://www.sapiteur-ia.fr/contentieux/conformite-ai-act/) - [Assistant conversationnel ayant donné une information erronée à un client](https://www.sapiteur-ia.fr/contentieux/chatbot-information-erronee/) [Tous les contentieux de l'IA et de la robotique](https://www.sapiteur-ia.fr/contentieux/) ## Sources et références - [Code de la consommation, article L121-2](https://www.legifrance.gouv.fr/codes/article_lc/LEGIARTI000044563114). Légifrance · Source primaire · version en vigueur depuis le 28 mai 2022 · consulté le 23 septembre 2026 - [Code de la consommation, article L121-3](https://www.legifrance.gouv.fr/codes/article_lc/LEGIARTI000044563111). Légifrance · Source primaire · version en vigueur depuis le 28 mai 2022 · consulté le 23 septembre 2026 - [Code de la consommation, article L121-5](https://www.legifrance.gouv.fr/codes/article_lc/LEGIARTI000034072564). Légifrance · Source primaire · version en vigueur depuis le 23 février 2017 · consulté le 23 septembre 2026 - [Code de la consommation, article L132-2](https://www.legifrance.gouv.fr/codes/article_lc/LEGIARTI000049532070). Légifrance · Source primaire · version en vigueur depuis le 12 mai 2024 · consulté le 23 septembre 2026 - [Code civil, article 1112-1](https://www.legifrance.gouv.fr/codes/article_lc/LEGIARTI000032007138). Légifrance · Source primaire · version en vigueur depuis le 1er octobre 2016 · consulté le 23 septembre 2026 - [Code civil, article 1137](https://www.legifrance.gouv.fr/codes/article_lc/LEGIARTI000036829827). Légifrance · Source primaire · version en vigueur depuis le 1er octobre 2018 · consulté le 23 septembre 2026 - [SEC, communiqué 2024-36 (Delphia, Global Predictions)](https://www.sec.gov/newsroom/press-releases/2024-36), ordonnances transactionnelles, « AI washing ». U.S. Securities and Exchange Commission, autorité étrangère · Source institutionnelle · 18 mars 2024 · consulté le 23 septembre 2026 - [FTC, ordonnance finale DoNotPay](https://www.ftc.gov/news-events/news/press-releases/2025/02/ftc-finalizes-order-donotpay-prohibits-deceptive-ai-lawyer-claims-imposes-monetary-relief-requires), allégations de « robot lawyer » non étayées. U.S. Federal Trade Commission, autorité étrangère · Source institutionnelle · 11 février 2025 · consulté le 23 septembre 2026 Rédaction : [Denis Atlan](https://www.sapiteur-ia.fr/denis-atlan/) Publié le 23 septembre 2026 [Méthode éditoriale et corrections](https://www.sapiteur-ia.fr/methodologie-editoriale/) ## Une question technique liée à l'IA dans un dossier ? Décrivez la question en quelques lignes, sans pièce confidentielle. La qualification de l'intervention dépend de qui sollicite et dans quel cadre. [Présenter la question](https://www.sapiteur-ia.fr/contact/)