Règlement IA : pourquoi les déployeurs doivent s’intéresser aux données d’entraînement

L’Union européenne impose aux fournisseurs de modèles d’IA à usage général la publication d’un résumé public des données utilisées pour l’entraînement. Cette obligation, effective à partir du 2 août 2025, marque un tournant réglementaire en matière de transparence, de protection des droits fondamentaux et de gouvernance éthique. Une attention particulière est également requise de la part des déployeurs de systèmes d’IA qui intègrent ces modèles dans leurs produits et services.

1. Contexte juridique et portée de l’obligation

Le Règlement européen sur l’IA (AI Act, UE 2024/1689), entré en vigueur le 1er août 2024, introduit à l’article 53(1)(d) l’exigence pour tous les fournisseurs de modèles d’IA à usage général (GPAI) de publier un résumé public suffisamment détaillé des contenus utilisés pour l’entraînement. Cette obligation s’applique indépendamment du statut open-source ou commercial du modèle concerné.

Ce résumé a pour objectif :

• d’assurer une transparence accrue sur les données sources (y compris celles protégées par le droit d’auteur),
• de favoriser l’exercice des droits des tiers légitimes (auteurs, titulaires de droits, utilisateurs, chercheurs),
• et de renforcer la confiance dans les modèles d’IA.

La Commission européenne, par l’intermédiaire de l’AI Office, fournit un modèle standardisé de résumé (template) à remplir obligatoirement pour chaque modèle placé sur le marché européen.

Image créée avec l’IA

2. Contenu du template : une approche équilibrée

Le template publié le 24 juillet 2025 est structuré en trois parties principales :

1. Informations générales sur le fournisseur et le modèle : identification, modalités, langues couvertes, tailles estimées des jeux de données par modalité (texte, image, audio, etc.).
2. Sources des données :
   • jeux de données publics disponibles,
   • jeux de données privés sous licence ou non,
   • données collectées par web scraping,
   • données issues des utilisateurs,
   • données synthétiques générées par IA,
   • autres sources (documents numérisés, contributions humaines, etc.).
3. Aspects liés au traitement des données :
   • respect des droits d’opposition au text and data mining (Directive 2019/790),
   • mesures de retrait de contenus illicites (contenus terroristes, CSAM, violations de droits d’auteur),
   • autres mesures pertinentes pour les droits fondamentaux.

Le résumé doit rester général et non technique, tout en étant compréhensif : il s’agit de lister les sources principales (notamment les noms de domaine les plus utilisés lors du scraping) sans nécessairement aller jusqu’au détail de chaque donnée.

Le texte insiste sur la protection des secrets d’affaires, en distinguant les niveaux de détail attendus selon le type de source (données publiques, sous licence, confidentielles).

3. Enjeux pratiques pour les déployeurs de systèmes d’IA

Même s’ils ne sont pas eux-mêmes fournisseurs de modèles, les déployeurs intégrant ces modèles dans leurs systèmes doivent adapter leur gouvernance. L’analyse du résumé public des données d’entraînement devient une source d’information stratégique, permettant de :

• évaluer les risques juridiques et éthiques liés à l’intégration d’un modèle (présence éventuelle de données sensibles, biais linguistiques ou culturels),
• vérifier la licéité et l’origine des données, notamment pour les cas d’usage sensibles (santé, éducation, finance),
• anticiper les questions de responsabilité en cas d’usage secondaire du modèle (via API, fine-tuning, déploiement dans des environnements régulés),
• documenter leur propre conformité au regard de l’article 28 du Règlement IA (obligation d’auditabilité, supervision humaine, information des utilisateurs).

Le résumé joue ainsi un rôle pivot dans l’évaluation du risque systémique, l’élaboration de politiques internes de gouvernance des IA et la mise en œuvre d’un cycle de vie éthique des systèmes déployés.

Définitions utiles

• Modèle d’IA à usage général (GPAI) : système d’IA pouvant être utilisé à des fins très diverses (chatbot, traduction, génération d’image…).
• Résumé public (public summary) : document synthétique décrivant les sources de données utilisées pour entraîner un modèle d’IA, selon un canevas fixé par la Commission.
• Text and Data Mining (TDM) : technique d’analyse automatisée de grandes quantités de textes ou de données, encadrée juridiquement en Europe.

Liens utiles

• Page officielle de la Commission sur les GPAI
• Template et notice explicative – Commission européenne
• Code de bonnes pratiques GPAI
• Questions/Réponses sur le résumé des données
• Page de Nathalie Devillier, experte IA et droit

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