Obligations de l'AI Act
Répertoire complet des 6 obligations référencés dans le knowledge graph AI Act d'audit-ia-act.fr.
À quoi sert cet index ?
Cette page regroupe les entrées du référentiel pour aider les équipes conformité à naviguer dans le règlement européen sur l'intelligence artificielle. Elle permet de passer d'une notion réglementaire à une fiche exploitable : définition, points clés, obligations, preuves attendues, liens associés et questions fréquentes.
Méthode d'utilisation
- Commencez par identifier le système d'IA, son usage prévu et les personnes affectées.
- Utilisez cet index pour retrouver le rôle, le risque, l'obligation ou la mesure applicable.
- Ouvrez la fiche détaillée et rattachez-la aux preuves disponibles dans votre registre IA.
- Documentez la décision, le responsable, la date de revue et l'action corrective éventuelle.
Preuves et livrables associés
Les fiches de ce référentiel sont conçues pour alimenter un audit AI Act, une documentation technique, un registre IA ou un plan de mise en conformité. Chaque entrée doit idéalement être reliée à une preuve datée : politique interne, analyse de risque, journalisation, test de robustesse, procédure de supervision ou source officielle.
- Conformity assessment — Procédure d'évaluation de la conformité d'un système d'IA à haut risque avant sa mise sur le marché (articles 43 & 47).
- Documentation technique — Documentation détaillée d'un système d'IA à haut risque, conforme à l'annexe IV de l'AI Act (article 11).
- Transparence (article 50) — Obligation d'informer les utilisateurs qu'ils interagissent avec un système d'IA, et de marquer les contenus générés par IA.
- FRIA (Fundamental Rights Impact Assessment) — Analyse d'impact sur les droits fondamentaux préalable au déploiement d'un système IA à haut risque par certains déployeurs (article 27).
- Enregistrement UE — Enregistrement du système d'IA à haut risque dans la base de données publique de l'UE avant mise sur le marché.
- Surveillance post-commercialisation — Système actif de collecte et d'analyse des données d'usage d'un système IA à haut risque après sa mise sur le marché (article 72).
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 Obligations AI Act — Référentiel complet en plan d'action priorisé, avec preuves attendues, responsables et délais.