GPAI (General Purpose AI)

Points clés

• Modèle d'IA à usage général, capable d'effectuer un large éventail de tâches distinctes et d'être intégré dans des systèmes en aval.

Définition

Modèle d'IA présentant une généralité significative, capable d'exécuter de manière compétente un large éventail de tâches distinctes, quelle que soit la manière dont il est mis sur le marché (article 3.63).

Détail

Inclut les LLM comme GPT-4, Claude, Gemini, Llama, Mistral. Obligations spécifiques aux articles 53-55 : documentation technique, politique copyright, résumé public des données d'entraînement.

Les modèles à **risque systémique** (entraînement > 10²⁵ FLOPs, art. 51) ont des obligations renforcées : évaluations adversariales, gestion des risques, cybersécurité, reporting d'incidents graves à l'AI Office.

Comment utiliser cette fiche

Cette fiche sert de point d'entrée opérationnel pour un audit AI Act. Elle doit être reliée à un système d'IA précis, à un responsable interne, à des preuves disponibles et à une décision de classification documentée. Le bon usage consiste à vérifier le périmètre, confirmer le rôle de l'organisation, identifier les obligations applicables, puis transformer chaque écart en action datée.

Preuves à réunir

• Inventaire du système d'IA, finalité, utilisateurs et environnement de déploiement.
• Documentation technique, politiques internes, journaux, tests, supervision humaine et décisions de gouvernance.
• Référence aux articles AI Act, aux normes ou aux sources officielles qui justifient la qualification.
• Responsable de la revue, date de dernière mise à jour et prochaine échéance de contrôle.

Indicateurs de suivi

Suivez le taux de preuves disponibles, le nombre d'écarts ouverts, la criticité des actions restantes et la date de prochaine revue. Une fiche est exploitable si elle permet à un auditeur, un DPO ou un responsable technique de comprendre rapidement ce qui est conforme, ce qui reste à prouver et quelle décision doit être prise.

Questions fréquentes

Quand un modèle est-il considéré comme à risque systémique ?

Lorsque la puissance de calcul cumulée d'entraînement dépasse 10²⁵ FLOPs, ou par désignation de la Commission (art. 51).

Entités liées

• Système d'IA
• Article 50, Transparence GenAI et chatbots

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 GPAI (General Purpose AI), Définition AI Act en plan d'action priorisé, avec preuves attendues, responsables et délais.