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SAPITEUR IA Expertise technique en intelligence artificielle
Contentieux — Règlement européen sur l'IA (AI Act) Mis à jour le Lecture 7 min

Transparence (article 50) : chatbot non signalé, contenu généré non marqué

Depuis le 2 août 2026, les personnes doivent savoir qu'elles échangent avec une IA, et les contenus de synthèse doivent être marqués. Dans un litige, la question technique est précise : l'information ou le marquage existaient-ils, à quel moment, et ont-ils survécu à la diffusion ?

L'essentiel

L'article 50 du règlement européen sur l'IA s'applique depuis le 2 août 2026. Le fournisseur d'un assistant conversationnel doit faire en sorte que les personnes sachent qu'elles interagissent avec une IA, sauf évidence. Les fournisseurs de systèmes générant du texte, des images, du son ou de la vidéo doivent marquer ces sorties dans un format lisible par machine ; ceux dont le système était déjà sur le marché ont jusqu'au 2 décembre 2026. Le déployeur qui diffuse un hypertrucage doit indiquer qu'il a été généré ou manipulé par une IA. Dans un litige, l'analyse établit si l'information était visible et quand, si le contenu porte un marquage, quel outil l'a produit et dans quelle version. L'absence de marquage sur une copie ne prouve pas son absence à la source, et un score de détecteur n'est pas une preuve.

Situation type

Un client découvre que le « conseiller » avec lequel il a négocié par messagerie pendant plusieurs jours était un assistant automatisé, jamais présenté comme tel. Il invoque une pratique commerciale trompeuse et l'obligation de transparence.

Autres situations fréquentes : une vidéo réaliste d'une personne circule sans aucune mention de son caractère généré ; un article d'intérêt public, rédigé par une IA, est publié sans mention, et l'éditeur invoque la relecture humaine ; le fournisseur d'un outil génératif est mis en cause pour l'absence de filigrane et invoque le délai accordé aux systèmes déjà sur le marché.

Questions techniques que le juge ou l'expert peut poser

  • Le système en cause est-il un modèle de langage ou un simple arbre de réponses programmé ?
  • À quel moment, sous quelle forme et à quel endroit de l'interface l'information « vous échangez avec une IA » était-elle donnée ? Était-elle visible dès la première interaction, et accessible ?
  • Le contenu litigieux porte-t-il un marquage lisible par machine — métadonnées de provenance, filigrane invisible — et ce marquage a-t-il survécu à la diffusion (recompression, capture d'écran, recadrage) ?
  • Quel outil a produit le contenu, dans quelle version, et depuis quand est-il sur le marché ? Marquait-il ses sorties à cette date ?
  • Le contenu est-il assez réaliste pour être pris à tort pour authentique ? Le contexte est-il manifestement satirique ou artistique ?
  • Pour un texte publié : existe-t-il une trace de relecture humaine et de validation éditoriale ?
  • Les outils de détection invoqués par les parties sont-ils fiables pour ce type de contenu ?

Quelle compétence technique ?

  • Architecture des assistants conversationnels : règles ou modèle de langage.
  • Techniques de marquage et de provenance, et leurs limites.
  • Criminalistique des images, sons et vidéos, pour l'analyse d'une manipulation.
  • Analyse d'interfaces et de parcours utilisateur.

Éléments techniques à réunir

  • Captures horodatées et constats de l'interface, versions web et mobile, historique de déploiement, textes d'accueil de l'assistant.
  • Fichiers originaux du contenu, et non des copies recompressées, avec leurs métadonnées complètes.
  • Résultats des outils de lecture de provenance et de détection de filigrane, avec leur version.
  • Documentation de l'outil générateur (politique de marquage, date de mise sur le marché) et journaux de génération s'ils existent.
  • Pour un média : historique du système de publication, identité du relecteur, charte éditoriale.

Textes applicables

Décisions rendues

Aucune décision française publiée n'a été identifiée sur ce type de litige à la date de révision de cette fiche.

Limites de l'analyse technique

  • Les plateformes suppriment souvent les métadonnées : l'absence de marquage constatée sur une copie ne prouve pas son absence à la source.
  • Les détecteurs de contenus générés sont probabilistes ; leur score ne vaut pas preuve.
  • Dire si l'information donnée était suffisante au regard de la loi est une appréciation juridique.

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Sources et références

  1. Règlement (UE) 2024/1689 du 13 juin 2024 établissant des règles harmonisées concernant l'intelligence artificielle. EUR-Lex, Office des publications de l'Union européenne · Source primaire · consulté le 23 septembre 2026
  2. Règlement (UE) 2026/1744 du 8 juillet 2026 modifiant le règlement (UE) 2024/1689 (omnibus numérique sur l'IA). EUR-Lex, Office des publications de l'Union européenne · Source primaire · JO L du 24 juillet 2026 · consulté le 23 septembre 2026
  3. Guidelines on the implementation of the transparency obligations for certain AI systems under Article 50 of the AI Act, non contraignantes. Commission européenne · Source institutionnelle · 20 juillet 2026 · consulté le 23 septembre 2026
  4. Code of Practice on transparency of AI-generated content, code volontaire. Commission européenne · Source institutionnelle · version finale du 10 juin 2026 · consulté le 23 septembre 2026
  5. Dathathri S. et al., Scalable watermarking for identifying large language model outputs. Nature, vol. 634, p. 818-823 · Source primaire · 23 octobre 2024 · consulté le 23 septembre 2026

Rédaction : Denis Atlan Publié le Méthode éditoriale et corrections

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