Registre IA : systèmes, risques et obligations AI Act

Cette page décrit Registre IA dans la plateforme REMN, l'environnement conçu pour structurer les audits AI Act, relier les preuves aux exigences et piloter les plans d'action.

À quoi sert cette page ?

Elle transforme un sujet réglementaire en actions opérationnelles : identifier les systèmes concernés, qualifier les rôles, comprendre les exigences applicables, documenter les preuves attendues et prioriser les écarts. L'objectif n'est pas de remplacer un conseil juridique, mais de donner aux équipes une base technique vérifiable pour préparer l'audit, le registre IA et les échanges avec la conformité.

Points clés à vérifier

Le périmètre exact du système d'IA, de ses utilisateurs et de ses données.
Le rôle de l'organisation : fournisseur, déployeur, importateur, distributeur ou intégrateur.
Le niveau de risque AI Act : pratique interdite, haut risque, transparence, GPAI ou risque minimal.
Les preuves disponibles : documentation technique, politiques internes, logs, tests, supervision humaine et procédures de revue.
Les responsabilités : propriétaire métier, propriétaire technique, DPO, RSSI, juridique et direction.

Livrables attendus

Un dossier utile doit contenir un résumé exécutif, une cartographie des systèmes IA, une matrice de classification, les exigences applicables, les écarts observés, les preuves manquantes et un plan d'action priorisé. Pour les systèmes à haut risque, il doit aussi couvrir la gestion des risques, la gouvernance des données, la documentation technique, la journalisation, la transparence, la supervision humaine, la robustesse et la surveillance post-commercialisation.

Méthode recommandée

Commencer par l'inventaire des usages IA réels, y compris les outils SaaS et les intégrations GPAI.
Classifier chaque système selon les articles 5, 6 et 50 du règlement.
Relier chaque obligation à une preuve concrète, datée et attribuée à un responsable.
Évaluer les écarts par criticité, effort et dépendance technique.
Produire une feuille de route courte, vérifiable et révisée après chaque changement significatif.

Indicateurs de réussite

La page est considérée utile si une équipe peut en déduire le prochain livrable à produire, le responsable à mobiliser et la preuve à réunir. Après mise en œuvre, vérifiez le nombre de systèmes classifiés, le taux de preuves disponibles, le nombre d'écarts critiques ouverts et la date de prochaine revue.

Pour aller plus loin

Consultez le référentiel AI Act, les sources officielles, le calendrier AI Act ou demandez un audit technique IA pour cadrer votre situation.

Méthode de lecture recommandée

Analysez cette page comme une fiche de travail : commencez par le périmètre du système d'IA, identifiez le rôle de l'organisation, puis reliez chaque exigence AI Act à une preuve vérifiable. Cette approche évite les lectures purement théoriques et facilite la préparation d'un audit, d'un registre IA ou d'un plan de remédiation.

Preuves à réunir

Inventaire du système, finalité, utilisateurs, fournisseurs et données traitées.
Classification du risque et justification documentée, avec référence aux articles applicables.
Responsables internes : métier, technique, conformité, sécurité, DPO et direction.
Documents disponibles : notice, architecture, tests, logs, procédures, contrôles humains et suivi des incidents.
Décisions prises, écarts ouverts, actions correctives, échéances et preuves de clôture.

Points de vigilance

Les obligations varient selon le rôle exact de l'organisation et le niveau de risque du système. Un même projet peut cumuler AI Act, RGPD, cybersécurité, exigences sectorielles et engagements contractuels. Les pages d'audit-ia-act.fr donnent une base technique et opérationnelle ; elles ne remplacent pas une analyse juridique individualisée.

Sources et contrôles croisés

Pour sécuriser l'interprétation, croisez cette fiche avec le référentiel AI Act, les sources officielles, le calendrier d'application et les pages dédiées aux rôles, risques et obligations. En cas d'enjeu élevé, formalisez la conclusion dans un dossier de preuve daté.

Demander un audit technique IA permet de transformer Registre IA : systèmes, risques et obligations AI Act en plan d'action priorisé, avec preuves attendues, responsables et délais.