Transparence de l'IA et divulgation : quand faut-il indiquer qu'une IA est utilisée ?

Ce que signifient concrètement la transparence et l'étiquetage de l'IA

La transparence est le principe selon lequel les personnes doivent savoir quand et comment l'intelligence artificielle intervient dans une interaction ou un contenu. L'étiquetage en est la mise en oeuvre pratique : un avis visible, un filigrane ou un signal lisible par machine. Les deux visent des décisions éclairées et la prévention de la tromperie.

Une distinction essentielle concerne les rôles : les fournisseurs (ceux qui développent ou mettent sur le marché un système d'IA) et les déployeurs ou utilisateurs (ceux qui l'emploient) ont des obligations différentes. Qui intègre une IA générative dans son propre site est généralement le déployeur et doit assurer la divulgation envers ses utilisateurs.

Article 50 EU AI Act : les quatre obligations de transparence

L'article 50 regroupe les obligations de transparence pour certains systèmes d'IA indépendamment de leur classe de risque. Les points clés :

• Chatbots et assistants : les systèmes qui interagissent directement avec les personnes doivent être conçus pour que l'utilisateur sache qu'il parle à une IA, sauf si c'est évident (obligation du fournisseur).
• Contenus synthétiques : les fournisseurs d'IA générative doivent marquer les sorties (texte, image, son, vidéo) dans un format lisible par machine comme générées ou manipulées artificiellement, de manière robuste et aussi fiable que possible.
• Reconnaissance des émotions et catégorisation biométrique : les déployeurs doivent informer les personnes exposées de l'usage (avec des exceptions étroites, par ex. la police autorisée).
• Deepfakes et textes d'intérêt public : les déployeurs doivent divulguer que les contenus image, audio ou vidéo sont générés ou manipulés artificiellement. Les textes IA publiés pour informer le public sur des sujets d'intérêt public doivent aussi être divulgués ; des exceptions existent pour les oeuvres clairement artistiques ou sous contrôle éditorial.

Calendrier et qui est concerné

Les obligations de transparence de l'article 50 s'appliquent dès le 2 août 2026. Le Bureau de l'IA de l'UE devrait soutenir la mise en oeuvre via des codes de bonne conduite volontaires et des lignes directrices, par exemple sur l'aspect technique du marquage lisible par machine. D'ici là, la norme technique exacte reste mouvante ; C2PA et Content Credentials se sont imposés comme approche de facto pour la provenance.

Le champ territorial est extraterritorial : l'EU AI Act vise aussi les fournisseurs et déployeurs hors UE lorsque la sortie du système d'IA est utilisée dans l'UE ou que l'offre cible des personnes dans l'UE. Pour les entreprises suisses ayant des clients, utilisateurs ou marchés dans l'UE, les obligations sont donc directement pertinentes.

Perspective suisse : nLPD, PFPDT et la Convention du Conseil de l'Europe

La Suisse n'a pas de loi spécifique sur l'IA avec une obligation d'étiquetage directe comme l'article 50. S'applique d'abord la loi révisée sur la protection des données (nLPD), qui exige la transparence lors du traitement de données personnelles et impose des devoirs d'information ; les décisions individuelles automatisées entraînent des avis supplémentaires. L'autorité de surveillance est le Préposé fédéral à la protection des données et à la transparence (PFPDT). Pour le droit suisse, on parle de nLPD, pas du RGPD.

De plus, la Suisse a signé la Convention-cadre du Conseil de l'Europe sur l'intelligence artificielle et les droits humains, qui inscrit la transparence comme principe. En 2025, le Conseil fédéral a arrêté l'orientation réglementaire, privilégiant l'usage des cadres existants et la mise en oeuvre de la Convention plutôt qu'une large loi horizontale à court terme. Les entreprises suisses devraient néanmoins anticiper l'EU AI Act comme norme de fait.

Étiqueter l'IA en pratique : modèles concrets

• Avis chatbot : une phrase d'introduction au démarrage ('Vous discutez avec un assistant IA') plus une étiquette visible en permanence. Le passage à un humain doit aussi être clairement signalé.
• Étiquette de contenu visible : une mention comme 'Créé avec l'IA' ou 'Image générée par IA' directement sur l'actif, pas cachée dans les mentions légales.
• Provenance lisible par machine : métadonnées intégrées et filigranes, en pratique via C2PA/Content Credentials, pour que plateformes et moteurs de recherche détectent l'origine automatiquement.
• Avertissement deepfake : pour des personnes, voix ou scènes synthétiques, ajouter un avis sans ambiguïté ; pour la satire ou l'art, sans dévaloriser l'oeuvre mais en excluant toute tromperie.
• Documentation : consigner en interne quels systèmes sont utilisés, qui détient le rôle de fournisseur et de déployeur, et comment la divulgation est mise en oeuvre techniquement. Cela facilite preuves et audits.

Bâtir la confiance au-delà de l'obligation

L'étiquetage est le minimum, pas l'objectif. La confiance grandit quand la transparence est explicative et non purement formelle : pourquoi l'IA est utilisée, quelles données alimentent le système, où l'humain garde la responsabilité, et comment s'opposer ou demander une révision humaine. Une information claire et toujours accessible vaut mieux qu'un pop-up unique.

Pour une pratique crédible, une brève déclaration de transparence sur l'IA sur le site, des étiquettes cohérentes sur tous les canaux et une description honnête des limites des modèles utilisés sont recommandées. Cela réduit le risque réputationnel et constitue un avantage concurrentiel dans l'espace DACH, où protection des données et sérieux pèsent lourd.