Glossaire · Réglementation européenne de l'IA

Code de bonnes pratiques GPAI (Code de bonnes pratiques pour les IA à usage général (GPAI) au titre du règlement européen sur l'IA)

Code de bonnes pratiques volontaire pour les fournisseurs de modèles d'IA à usage général, publié par le Bureau de l'IA de l'UE en 2025 dans le cadre du règlement sur l'IA. Il fixe les attentes opérationnelles en matière de transparence, de respect du droit d'auteur, de sûreté, de sécurité et de gouvernance de l'IA. Parmi les signataires figurent OpenAI, Anthropic, Google, Mistral et Aleph Alpha. Référence fondamentale pour la conformité GPAI jusqu'en 2027.

## Ce qu'est réellement le Code de bonnes pratiques GPAI Le Code de bonnes pratiques GPAI est le cadre opérationnel volontaire destiné aux fournisseurs de modèles d'IA à usage général (GPAI) — de grands modèles de fondation entraînés sur des données larges et adaptables à de multiples tâches en aval. Publié par le [Bureau de l'IA](/fr/glossary/ai-office/) de l'UE en 2025 au titre du [règlement sur l'IA](/fr/glossary/eu-ai-act/), le Code traduit les obligations GPAI du règlement en attentes opérationnelles concrètes. Le Code est volontaire — mais y adhérer crée une **présomption de conformité** aux dispositions GPAI du règlement sur l'IA. Pour les fournisseurs de modèles de fondation servant le marché européen, signer et respecter le Code est la voie pratique pour démontrer leur conformité réglementaire. ## Ce que le Code couvre Le Code est structuré en chapitres traitant des différents domaines d'obligations GPAI : ### 1. Transparence Les signataires s'engagent à fournir : - **Documentation du modèle** : capacités, limites, cas d'usage prévus, méthodologie d'entraînement - **Synthèses des données d'entraînement** : nature et périmètre des données d'entraînement, sans imposer la divulgation d'informations propriétaires - **Spécifications techniques** : nombre de paramètres, vue d'ensemble de l'architecture, ressources de calcul utilisées pour l'entraînement - **Indications sur les restrictions d'usage** : ce pour quoi le modèle doit et ne doit pas être utilisé - **Pratiques de mise à jour et de versioning** : comment les versions du modèle sont tracées et communiquées ### 2. Respect du droit d'auteur Un volet majeur du Code traite de la tension entre droit d'auteur et entraînement des IA : - **Gestion des réserves de droits** : respect des signaux d'opt-out des titulaires de droits (robots.txt, signaux d'exception TDM) - **Traçabilité des données d'entraînement** : documentation des sources et des licences des données d'entraînement - **Point de contact désigné** : pour que les titulaires de droits puissent faire valoir leurs préoccupations - **Mécanisme de plainte** : processus structuré pour traiter les questions liées au droit d'auteur ### 3. Sûreté et sécurité (pour les modèles GPAI à risque systémique) Pour les modèles GPAI qui dépassent les seuils de « risque systémique », des engagements supplémentaires de sûreté et de sécurité s'appliquent : - **Évaluations de modèles** : red-teaming, tests adversariaux, évaluations de capacités - **Évaluation des risques** : identification structurée des risques de mésusage et des capacités émergentes - **Atténuation des risques** : mesures techniques et garde-fous opérationnels - **Signalement des incidents** : notification au Bureau de l'IA des incidents de sûreté significatifs - **Cybersécurité** : protection des poids du modèle, de l'infrastructure d'inférence et des pipelines d'entraînement ### 4. Gouvernance de l'IA Les signataires mettent en place des pratiques internes de gouvernance de l'IA : - **Responsables désignés** pour l'adhésion au Code - **Cadres internes de gestion des risques** alignés sur les engagements du Code - **Engagement avec l'écosystème externe** — chercheurs, société civile, déployeurs en aval - **Amélioration continue** à mesure que les capacités d'IA évoluent ## Qui a signé Les principaux fournisseurs de modèles de fondation ont signé à la publication du Code : - **OpenAI** - **Anthropic** - **Google** (DeepMind, y compris Gemini) - **Mistral AI** (leader français des modèles de fondation) - **Aleph Alpha** (fournisseur allemand de modèles de fondation) - **Meta** (avec des réserves spécifiques autour des engagements sur les poids ouverts) - **Microsoft** (en coordination avec son partenariat OpenAI) - **Amazon** (engagements coordonnés via Bedrock) - D'autres fournisseurs significatifs de modèles de fondation Quelques grands fournisseurs ont refusé de signer — notable à la fois pour ce que cette absence de signature signale et pour la pression politique qui s'ensuit. ## Pourquoi le Code est important ### 1. Mécanisme de présomption de conformité L'adhésion au Code crée une présomption légale de conformité GPAI au titre du règlement sur l'IA. Pour les fournisseurs de modèles de fondation servant les marchés européens, cela réduit drastiquement l'incertitude réglementaire — l'adhésion devient la voie par défaut pour démontrer la conformité. ### 2. Standardisation opérationnelle Le Code traduit des dispositions relativement abstraites du règlement sur l'IA en attentes opérationnelles concrètes. Cet effet de standardisation se diffuse au-delà des seuls signataires — les fournisseurs non signataires subissent une pression de marché implicite pour s'aligner sur des pratiques équivalentes au Code. ### 3. Cadre opérationnel sur le droit d'auteur Les dispositions du Code sur le droit d'auteur fournissent le premier cadre opérationnel complet pour l'entraînement des IA au regard du droit d'auteur européen. La gestion des réserves de droits, les points de contact désignés et le mécanisme de plainte créent une infrastructure qui faisait notablement défaut. ### 4. Cadre de sûreté pour le risque systémique Pour les modèles GPAI à risque systémique, les dispositions du Code en matière de sûreté et de sécurité établissent les attentes opérationnelles les plus concrètes à ce jour pour les pratiques de sûreté de l'IA avancée. Cela influence le discours mondial sur la sûreté de l'IA au-delà de la juridiction européenne. ### 5. Avantage de positionnement européen Les fournisseurs européens de modèles de fondation (Mistral, Aleph Alpha) considèrent la participation au Code comme un avantage compétitif — ils peuvent revendiquer de manière crédible des pratiques alignées sur le Code, natives du contexte réglementaire européen, en contraste avec les fournisseurs américains opérant sous des hypothèses de base différentes. ## L'horizon à trois ans du Code Le Code est conçu pour la période transitoire de conformité GPAI du règlement sur l'IA (2024-2027). Une fois que les normes harmonisées formelles seront disponibles (attendues en 2027-2028), le Code pourra évoluer vers des normes techniques harmonisées ou rester une pratique volontaire aux côtés des exigences formelles. Pour l'heure, le Code est la référence opérationnelle pour la conformité GPAI au règlement sur l'IA pour le reste de la décennie. ## Comment le Code s'articule avec les autres règles d'IA ### Avec le règlement sur l'IA lui-même Le Code opérationnalise les dispositions GPAI du règlement sur l'IA mais ne s'y substitue pas. Les dispositions directes du règlement sur l'IA relatives aux GPAI restent contraignantes ; le Code fournit la voie pratique de mise en conformité. ### Avec le Pacte sur l'IA Le [Pacte sur l'IA](/fr/glossary/ai-pact/) volontaire est plus large — il couvre les fournisseurs et déployeurs d'IA sur toute la chaîne de valeur. Le Code de bonnes pratiques GPAI cible spécifiquement les fournisseurs de modèles de fondation. Signer le Pacte sur l'IA et signer le Code de bonnes pratiques GPAI sont des engagements distincts mais liés. ### Avec l'application par le Bureau de l'IA L'adhésion au Code est surveillée par le Bureau de l'IA. Les violations des engagements volontaires du Code peuvent déclencher des actions formelles d'exécution au titre des dispositions contraignantes sous-jacentes du règlement sur l'IA. Le Code est volontaire dans sa structure mais crée des attentes opposables sur le fond. ### Avec la Directive sur la responsabilité en matière d'IA (si adoptée) La [Directive sur la responsabilité en matière d'IA](/fr/glossary/ai-liability-directive/), si elle est adoptée, interagirait avec la conformité au Code GPAI comme preuve du respect du devoir de diligence. L'adhésion au Code devient un argument juridiquement pertinent en défense. ## Comment le Code affecte le développement de l'IA ### Pour les fournisseurs de modèles de fondation servant l'UE La signature du Code est en pratique attendue. La non-signature est un signal de marché qui crée des frictions clients et réglementaires. L'investissement de conformité requis (documentation du modèle, systèmes droit d'auteur, pratiques de sûreté, gouvernance) est substantiel mais proportionné. ### Pour les déployeurs d'IA en aval Les déployeurs qui intègrent des modèles GPAI peuvent s'appuyer sur la documentation des fournisseurs conformes au Code pour leur propre travail de conformité au règlement sur l'IA. Cela simplifie drastiquement la conformité côté déployeur. ### Pour les start-ups d'IA européennes Les fournisseurs européens de modèles de fondation (Mistral, Aleph Alpha) utilisent la participation au Code comme facteur de différenciation. Pour les start-ups d'IA européennes bâties par-dessus des modèles GPAI, choisir des fournisseurs conformes au Code simplifie leur propre conformité. ### Pour les fournisseurs d'IA basés aux États-Unis La participation au Code est la voie pratique d'accès au marché européen pour les fournisseurs de modèles de fondation. Les investissements opérationnels requis (transparence, systèmes droit d'auteur, pratiques de sûreté) sont substantiels mais permettent de conserver l'accès aux clients européens. ## Implications pratiques - **Pour les fournisseurs d'IA servant les marchés européens** : la signature du Code est de plus en plus pertinente côté achats et en pratique attendue pour un engagement sérieux avec les clients européens - **Pour les déployeurs d'IA** : choisissez des fournisseurs conformes au Code pour simplifier le travail de conformité en aval - **Pour les start-ups d'IA européennes** : la participation au Code crée une différenciation compétitive - **Pour les équipes politiques et conformité** : le Code est la référence opérationnelle pour la conformité GPAI au règlement sur l'IA jusqu'en 2027 - **Pour les équipes achats** : inclure le statut de signataire du Code GPAI dans l'évaluation des fournisseurs d'IA - **Pour les titulaires de droits d'auteur** : la gestion des réserves de droits et le mécanisme de plainte du Code offrent un recours concret Le Code de bonnes pratiques GPAI est l'instrument unique le plus important sur le plan opérationnel au titre du règlement sur l'IA pour le reste de la décennie. Le rythme de son adoption et l'expérience de son application sont en train de fixer les normes mondiales de gouvernance des modèles de fondation.

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