Logiciels de conformité au règlement sur l’IA comparés (2026)

L’essentiel

• Aucun outil ne couvre de bout en bout les cinq chantiers de conformité du règlement sur l’IA : inventaire / classification, documentation technique, gestion des risques / évaluation de la conformité, contrôle humain / transparence, et surveillance après mise sur le marché.
• Les plateformes GRC (Vanta, Drata, Secureframe) ajoutent le règlement sur l’IA comme référentiel à côté des programmes de conformité déjà en place, mais manquent de profondeur propre à l’IA. Le meilleur usage : les entreprises qui font déjà du GRC.
• Les plateformes d’entreprise de gouvernance de l’IA (Credo AI, Holistic AI, OneTrust AI Governance) offrent un inventaire d’IA automatisé, des essais de biais et une surveillance des modèles, mais coûtent 50 000 à plus de 200 000 € par an et demandent des mois à déployer. Le meilleur usage : les grands portefeuilles d’IA.
• Les scanneurs libres (Systima Comply, EuConform, divers projets GitHub) fournissent des contrôles natifs pour les développeurs dans la chaîne CI/CD, à bas coût, mais ne couvrent que des contrôles techniques, pas les obligations organisationnelles. Le meilleur usage : les équipes d’ingénierie.
• Les outils d’accompagnement dédiés au règlement sur l’IA (Legalithm, TrailBit, Annexa, AktAI, ComplyOne) sont nés du texte, avec classification guidée, documentation et parcours d’évaluation, à un tarif accessible. Le meilleur usage : les jeunes pousses et les PME.
• La plupart des organisations ont besoin d’une combinaison d’outils, pas d’une seule plateforme.
• Les outils accélèrent la conformité ; ils ne remplacent pas le travail de fond : comprendre vos systèmes, classer les risques, et trancher la conception du contrôle humain.

Les cinq chantiers de conformité que les outils doivent couvrir

Avant de comparer les outils, il faut voir ce que le règlement sur l’IA exige réellement, et comment ces exigences se projettent sur les capacités d’un logiciel. Toute solution devrait être jugée à l’aune de ces cinq chantiers :

1. Inventaire et classification de l’IA

Recenser tous les systèmes d’IA, déterminer les paliers de risque au titre de l’article 6 et de l’annexe III, repérer les pratiques interdites, et attribuer les rôles (fournisseur, déployeur, importateur, distributeur) au titre de l’article 3. C’est le socle ; voir le guide d’inventaire des systèmes d’IA pour le processus complet.

2. Documentation technique

Produire une documentation structurée selon l’annexe IV, couvrant les neuf sections obligatoires : description du système, méthodologie de développement, surveillance, fonctionnement et contrôle, indicateurs de performance, gestion des risques, gouvernance des données, contrôle humain, modifications, et plan de surveillance après mise sur le marché (article 11, annexe IV). Voir le guide de documentation de l’annexe IV.

3. Gestion des risques et évaluation de la conformité

Mettre en œuvre un processus itératif de gestion des risques qui court tout au long du cycle de vie de l’IA (article 9). Mener l’évaluation de la conformité, soit en auto-évaluation (annexe VI), soit par un organisme notifié (annexe VII), au titre de l’article 43. Voir le guide de l’évaluation de la conformité.

4. Contrôle humain et transparence

Concevoir et mettre en œuvre les mesures de contrôle humain (article 14), fournir les instructions d’utilisation aux déployeurs (article 13), informer les personnes concernées, et remplir les obligations propres au déployeur (article 26).

5. Surveillance après mise sur le marché et signalement des incidents

Surveillance systématique de la performance du système d’IA après mise en service (article 72), réinjection des données dans la gestion des risques, et signalement des incidents graves aux autorités dans un délai de 15 jours (article 73).

Catégorie 1 : plateformes d’automatisation GRC

Ce qu’elles font : les plateformes de gouvernance, risque et conformité (GRC) gèrent des programmes de conformité sur plusieurs référentiels réglementaires : RGPD, SOC 2, ISO 27001, NIS2, et désormais le règlement sur l’IA. Elles excellent à collecter les preuves, cartographier les contrôles, piloter les audits, et surveiller en continu la conformité de l’infrastructure.

Outils représentatifs : Vanta, Drata, Secureframe, Sprinto, Anecdotes, LogicGate.

Forces pour la conformité au règlement sur l’IA

• Cartographie des référentiels : rattacher les articles du règlement sur l’IA à des contrôles, avec des renvois vers les contrôles RGPD, ISO 27001 et SOC 2 déjà en place. Cela réduit le double emploi là où les exigences se recoupent, par exemple des contrôles de gouvernance des données qui satisfont à la fois l’article 25 du RGPD et l’article 10 du règlement sur l’IA.
• Collecte de preuves : collecte automatisée à travers l’infrastructure cloud, les dépôts de code, les systèmes RH et les plateformes de gestion des fournisseurs.
• Préparation à l’audit : produire des rapports structurés pour les demandes d’une autorité de surveillance du marché, avec pistes de preuves et attestations de contrôles.
• Efficacité multi-référentiels : faire tourner la conformité au règlement sur l’IA à côté des programmes existants dans un tableau de bord unique, ce qui a de la valeur pour les organisations qui gèrent déjà 3 à 5 référentiels.

Limites pour la conformité au règlement sur l’IA

• Profondeur propre à l’IA limitée. Les plateformes GRC traitent le règlement sur l’IA comme un référentiel de plus à cocher. Elles rattachent des articles à des contrôles génériques, mais ne vous aident pas à produire les livrables de fond : documentation de l’annexe IV, analyses de risques avec identification des risques propres à l’IA, preuves d’évaluation de la conformité, ou analyses d’impact sur les droits fondamentaux.
• Pas de découverte de l’IA. Elles ne trouvent ni ne classent vos systèmes d’IA automatiquement. L’inventaire doit être construit à la main et importé.
• Pas de production de documentation technique. Les neuf sections de l’annexe IV doivent être rédigées hors de la plateforme.
• Pas d’accompagnement à la classification des risques. Elles ne vous font pas parcourir la logique de classification de l’article 6, la cartographie des domaines de l’annexe III, ni l’analyse de l’exception de l’article 6, paragraphe 3.

Coût type : 10 000 à 50 000 € par an, selon la taille de l’entreprise et le nombre de référentiels.

Délai de mise en place : 1 à 3 mois pour le premier déploiement, plus la configuration du référentiel du règlement sur l’IA.

Cas réel, quand cela a du sens : une société SaaS B2B de 200 personnes, déjà sur Vanta pour SOC 2 et le RGPD, ajoute le référentiel du règlement sur l’IA. Le responsable de la conformité rattache les contrôles du règlement à des preuves existantes, identifie 12 contrôles nouveaux propres au règlement, et se sert de Vanta pour suivre l’avancement. Mais le travail de fond, inventaire, classification, documentation de l’annexe IV, se fait dans d’autres outils et documents.

Catégorie 2 : plateformes d’entreprise de gouvernance de l’IA

Ce qu’elles font : des plateformes conçues pour gouverner les systèmes d’IA tout au long de leur cycle de vie. Elles se concentrent sur la gestion de l’inventaire d’IA, l’analyse des risques, la détection des biais, la surveillance des modèles, l’explicabilité, et la documentation de conformité, sur plusieurs référentiels de gouvernance de l’IA.

Outils représentatifs : Credo AI, Holistic AI, OneTrust (module AI Governance), IBM AI Governance (OpenPages), Fairly AI, ModelOp.

Forces pour la conformité au règlement sur l’IA

• Inventaire et classification de l’IA. Découverte et catalogage automatisés ou semi-automatisés des systèmes d’IA, y compris la classification des risques au regard de l’annexe III. Certaines plateformes s’intègrent aux plateformes de ML (MLflow, SageMaker, Vertex AI) pour découvrir les modèles automatiquement.
• Essais de biais et d’équité. Outils intégrés pour tester la performance du modèle selon les groupes démographiques, produire des indicateurs d’équité, et documenter les résultats d’évaluation des biais, directement pertinents pour les exigences de gouvernance des données de l’article 10.
• Surveillance des modèles. Suivi continu de la performance des modèles mis en service : détection de dérive des données, alertes de dégradation de l’exactitude, et surveillance de la distribution des sorties, au service des obligations de surveillance après mise sur le marché de l’article 72.
• Collaboration des parties prenantes. Parcours permettant aux équipes juridique, science des données, produit et métier de contribuer ensemble à la documentation de conformité.
• Outils d’explicabilité. Outils pour produire des explications de modèle (valeurs SHAP, importance des variables, explications contrefactuelles) qui étayent les exigences de transparence de l’article 13.

Limites pour la conformité au règlement sur l’IA

• Tarif d’entreprise. Typiquement 50 000 à plus de 200 000 € par an, ce qui les rend inaccessibles aux jeunes pousses et à la plupart des PME. Certaines exigent des engagements pluriannuels.
• Complexité de déploiement. Délais de 3 à 6 mois, avec chef de projet dédié, ingénierie d’intégration, et services professionnels de l’éditeur. Les organisations sans équipe dédiée de gouvernance de l’IA peinent à les rendre opérationnelles.
• Surdimensionné pour un petit portefeuille d’IA. Conçues pour des organisations qui gèrent des dizaines ou des centaines de systèmes d’IA. Si vous en avez 3 à 10, les capacités de la plateforme dépassent largement le besoin, et le coût de déploiement est disproportionné.
• Généralité des référentiels. Beaucoup de ces plateformes sont nées pour une gouvernance générique de l’IA (NIST AI RMF, ISO 42001, modèle de gouvernance de l’IA de Singapour) et ont ajouté le règlement sur l’IA en surcouche. La cartographie peut être moins fine que celle d’un outil né du texte.

Coût type : 50 000 à plus de 200 000 € par an.

Délai de mise en place : 3 à 6 mois, intégrations et configuration des parcours compris.

Cas réel, quand cela a du sens : une banque internationale avec plus de 80 systèmes d’IA, notation de crédit, détection de fraude, service client et trading, déploie Credo AI pour créer un registre central d’IA, lancer des essais de biais sur les modèles de prêt, surveiller la dérive des modèles en production, et produire la documentation de conformité pour les autorités de plusieurs juridictions.

Catégorie 3 : scanneurs libres de conformité

Ce qu’ils font : des outils orientés développeurs, qui s’intègrent aux chaînes CI/CD pour scanner les systèmes d’IA à la recherche d’écarts de conformité. Ils s’exécutent en local ou dans la chaîne de construction, et gardent le code propriétaire et les données sur site. Ils se concentrent sur des contrôles techniques automatisés plutôt que sur la conformité organisationnelle.

Outils représentatifs : Systima Comply, EuConform, divers projets GitHub de scanneurs de conformité au règlement sur l’IA, Fairlearn (spécifique aux biais), AI Fairness 360 (IBM, code source ouvert).

Forces pour la conformité au règlement sur l’IA

• Natifs pour les développeurs. S’intègrent directement aux parcours de développement Python, aux carnets Jupyter et aux chaînes CI/CD (GitHub Actions, GitLab CI, Jenkins).
• Respect de la vie privée. S’exécutent en local, sans envoyer code, poids de modèle ni données vers des serveurs de tiers, décisif pour les organisations aux exigences strictes de résidence des données.
• Contrôles automatisés. Scrutent des indicateurs concrets de conformité : complétude de la documentation, indicateurs de biais, présence de journalisation, production de fiches de modèle, traçabilité de la provenance des données.
• Faible coût. Gratuit ou avec offre payante. Idéal pour les jeunes pousses, les établissements académiques et les équipes d’ingénierie resserrées.
• Transparence. Le code source ouvert permet d’inspecter, d’auditer et d’étendre la logique de l’outil.

Limites pour la conformité au règlement sur l’IA

• Périmètre étroit. Ils se concentrent sur les contrôles techniques ; ils ne couvrent pas les obligations organisationnelles (système de gestion de la qualité au titre de l’article 17, processus d’évaluation de la conformité, procédures de signalement des incidents, conception du contrôle humain).
• Centrés sur Python. La plupart des outils supposent des systèmes d’IA fondés sur Python (scikit-learn, PyTorch, TensorFlow), ce qui limite l’intérêt pour les organisations qui utilisent d’autres piles, des plateformes ML commerciales, ou de l’IA en SaaS.
• Pas d’accompagnement juridique. Ils signalent des écarts mais n’expliquent pas le contexte réglementaire ni ne proposent de voies de remédiation. Un signalement du type « documentation incomplète » ne dit pas ce que l’annexe IV exige réellement.
• Stade précoce. La plupart sont antérieurs à la version 1.0, avec documentation, soutien communautaire et garanties de maintenance limités. La viabilité de long terme est incertaine pour beaucoup de projets.
• Pas de contexte organisationnel. Ils scannent le code et les modèles, mais n’ont aucune conscience de votre rôle (fournisseur ou déployeur), de votre contexte métier, ni de l’environnement de mise en service.

Coût type : gratuit (code source ouvert) ou avec offre payante et niveaux de soutien.

Délai de mise en place : quelques heures à quelques jours, selon la complexité d’intégration.

Cas réel, quand cela a du sens : l’équipe ML d’une jeune pousse ajoute EuConform à sa chaîne GitHub Actions. À chaque demande de fusion qui touche le code d’entraînement, le scanneur vérifie la complétude de la fiche de modèle, consigne un rapport d’équité contre des groupes démographiques prédéfinis, et signale les sections de documentation manquantes. L’équipe traite cela comme des rappels automatisés, pas comme une validation de conformité.

Catégorie 4 : outils d’accompagnement dédiés au règlement sur l’IA

Ce qu’ils font : construits autour des parcours de conformité du règlement sur l’IA : classification des risques, cartographie des obligations, production de documentation, préparation de l’évaluation de la conformité, et accompagnement selon le rôle. Conçus pour les exigences précises du règlement (UE) 2024/1689, plutôt qu’adaptés depuis des cadres génériques de gouvernance.

Outils représentatifs : Legalithm, TrailBit, Annexa, AktAI, ComplyOne.

Forces pour la conformité au règlement sur l’IA

• Nés du texte. Bâtis autour des articles, annexes et considérants du règlement sur l’IA, pas adaptés depuis des référentiels génériques de conformité. La logique de classification suit l’arbre de décision réel de l’article 6, pas une approximation simplifiée.
• Classification des risques. Parcours guidés pour classer les systèmes d’IA au regard de l’article 6, de l’annexe III et de l’exception de l’article 6, paragraphe 3, avec une explication à chaque point de décision.
• Soutien à la documentation. Modèles et parcours guidés pour la documentation technique de l’annexe IV, structurés autour des neuf sections obligatoires.
• Cartographie des obligations. Cartographie claire des devoirs selon le rôle (fournisseur ou déployeur) et le palier de risque, pour que les équipes sachent exactement ce qui s’applique à elles.
• Accessibilité. Conçus pour les jeunes pousses et les PME, avec un tarif et une interface adaptés aux équipes sans personnel de conformité dédié. La plupart se mettent en place en heures, pas en mois.
• Évaluation guidée. Parcours des étapes d’auto-évaluation (annexe VI), vérification des exigences sous forme de liste, et préparation à l’évaluation par un organisme notifié (annexe VII).

Limites pour la conformité au règlement sur l’IA

• Un seul référentiel. La plupart ne s’intègrent pas aux programmes GRC, ISO 27001 ou SOC 2 plus larges. Les organisations qui gèrent plusieurs référentiels ont besoin d’outils distincts.
• Surveillance limitée. Priorité à la conformité avant mise sur le marché (inventaire, classification, documentation, évaluation) plutôt qu’à la surveillance après mise en service, au suivi de performance des modèles, ou à la détection des biais.
• Marché plus jeune. Moins établis que les plateformes d’entreprise de gouvernance, avec des niveaux variables de maturité, de profondeur fonctionnelle et de viabilité de long terme.
• Pas d’essais techniques. Ils ne lancent pas d’essais de biais automatisés, ne scannent pas le code, et n’analysent pas la performance du modèle. La substance technique doit venir de l’équipe.

Coût type : 0 à 5 000 € par an. Beaucoup offrent un palier gratuit pour la première classification.

Délai de mise en place : quelques heures à quelques jours.

Cas réel, quand cela a du sens : une jeune pousse healthtech de 50 personnes, qui construit un système de triage fondé sur l’IA, se sert de Legalithm pour classer le système (à haut risque au titre de l’annexe III, point 5, c), triage des patients en soins d’urgence), cartographier les obligations du fournisseur, produire un modèle de documentation d’annexe IV, et se préparer à l’auto-évaluation. Toute la mise en place initiale tient en un jour, pas en un trimestre.

Matrice de comparaison d’ensemble

Comparaison des coûts selon la taille de l’entreprise

Comparaison des délais de mise en place

Comment choisir selon votre organisation

Jeune pousse ou PME avec 1 à 10 systèmes d’IA

Commencez par un outil d’accompagnement dédié au règlement sur l’IA pour la classification des risques, la cartographie des obligations et la documentation. Ajoutez un scanneur libre si vos systèmes sont fondés sur Python et que vous voulez une intégration CI/CD. Vous n’avez probablement besoin ni d’une plateforme d’entreprise de gouvernance de l’IA, ni d’une suite GRC complète à ce stade : coût et délai de déploiement sont disproportionnés.

Priorité : être classé et commencer la documentation. La vitesse compte plus que la sophistication de l’outil.

ETI avec un programme GRC déjà en place

Ajoutez le règlement sur l’IA comme référentiel dans votre plateforme GRC existante, pour le pilotage d’audit et la collecte de preuves. Complétez par un outil d’accompagnement au règlement pour le travail de fond (classification, documentation, évaluation) que les plateformes GRC traitent mal. Si vous avez des systèmes d’IA Python en interne, ajoutez un scanneur libre à la chaîne CI/CD.

Priorité : tirer parti de l’infrastructure de conformité existante, tout en ajoutant de la profondeur propre à l’IA.

Grande entreprise avec 50+ systèmes d’IA

Évaluez une plateforme d’entreprise de gouvernance de l’IA pour un inventaire centralisé, des essais de biais automatisés et la surveillance des modèles. Servez-vous de votre plateforme GRC existante pour la cartographie des référentiels et la préparation à l’audit. Envisagez un outil d’accompagnement au règlement pour les équipes qui ont besoin d’une prise en main plus rapide, ou pour les unités métier qui ne peuvent pas attendre le déploiement de la plateforme d’entreprise.

Priorité : gouvernance centralisée, avec découverte et surveillance automatisées à l’échelle.

Stratégies de combinaison

La plupart des organisations ont besoin de deux ou trois outils qui travaillent ensemble :

Ce qu’aucun outil ne peut faire à votre place

Les outils accélèrent la conformité. Ils ne remplacent pas le travail humain de fond. Concrètement, aucun outil ne peut :

• Découvrir toute votre IA de l’ombre. Le processus de recensement exige des conversations transverses, pas seulement des scans logiciels.
• Trancher la classification des cas limites. Quand un système se situe à la frontière entre risque limité et haut risque, la décision exige de comprendre le contexte précis de mise en service, les personnes concernées et la portée de la sortie, pas un simple arbre de décision.
• Rédiger votre documentation d’annexe IV. Les modèles aident à structurer le travail, mais le contenu, descriptions de système, analyses de risques, pratiques de gouvernance des données, conception du contrôle humain, doit venir des personnes qui construisent et font tourner le système.
• Concevoir le contrôle humain. L’article 14 exige des mesures de contrôle propres au système. Décider si une personne examine chaque sortie, prélève des échantillons, ou n’intervient qu’en exception, est une décision de conception qui dépend du contexte et du profil de risque du système.
• Remplacer un conseil juridique. Les déterminations de conformité, surtout pour l’évaluation de la conformité (article 43), la déclaration UE de conformité et la FRIA, devraient être relues par des juristes qualifiés.

Critères d’évaluation : comment juger n’importe quel outil

Quand vous évaluez un outil de conformité au règlement sur l’IA, mesurez-le à ces critères :

Direction future du marché

Le marché des outils de conformité au règlement sur l’IA en est à ses débuts. Attendez-vous, en 2026-2027, à ces évolutions :

• Convergence. Les plateformes GRC approfondiront leurs modules règlement sur l’IA. Les plateformes d’entreprise de gouvernance de l’IA ajouteront des parcours propres à l’Union. La frontière entre catégories s’estompera.
• Intégration des normes harmonisées. Une fois que le CEN/CENELEC publiera des normes harmonisées, les outils les intègreront comme repères de conformité, offrant une voie plus concrète de « présomption de conformité ».
• Documentation automatisée. L’IA générative appliquée à la documentation de conformité émerge déjà. Attendez-vous à des outils qui rédigent des sections d’annexe IV à partir d’entrées structurées, et réduisent la charge de 40 à 200 heures.
• Intégration des organismes notifiés. À mesure que les organismes notifiés deviennent opérationnels, attendez-vous à des portails de dépôt numériques et à des intégrations d’outils qui fluidifient le processus d’évaluation de l’annexe VII.
• Outils pour les bacs à sable réglementaires. Les bacs à sable réglementaires de l’article 57 créeront une demande d’outils spécialisés pour la participation au bac à sable, les essais, et la documentation de sortie.
• Convergence entre textes. Les outils traiteront de plus en plus le recoupement entre le règlement sur l’IA, le RGPD, le règlement sur les services numériques, et la régulation sectorielle (MiFID II, MDR, règles d’IA des services financiers).

Comment évaluer le retour sur investissement

Le retour sur investissement d’un outil de conformité devrait se mesurer à l’alternative : une conformité manuelle, avec tableurs, documents et outils génériques de gestion de projet.

Pour une jeune pousse avec un système à haut risque, un outil à 1 000 € par an qui économise 40 heures d’ingénieur senior (à 80 € de l’heure) se rembourse trois fois. Pour une grande entreprise avec 50 systèmes, le calcul est encore plus favorable.

Erreurs fréquentes lors du choix d’un outil de conformité

Erreur 1 : choisir un outil avant de comprendre vos obligations

Les outils sont un moyen, pas une fin. Si vous ne comprenez pas ce que le règlement sur l’IA exige de vos systèmes précis, vous ne pouvez pas juger si un outil couvre votre besoin. Commencez par la liste de contrôle de conformité et la classification, puis choisissez les outils.

Erreur 2 : attendre d’un outil qu’il vous rende conforme

Aucun outil ne produit la conformité comme un résultat. Les outils structurent, accélèrent et documentent le processus. Les décisions de fond, jugements de classification, conception du contrôle humain, contenu de la documentation, exigent une connaissance du domaine et un jugement humain.

Erreur 3 : trop investir avant d’avoir compris le périmètre

Signer un contrat de plateforme d’entreprise à 100 000 € par an avant d’avoir inventorié vos systèmes d’IA peut vous faire payer des capacités dont vous n’avez pas besoin. Commencez par un outil léger pour comprendre votre périmètre, puis investissez à proportion.

Erreur 4 : ignorer le côté humain

Le meilleur outil ne sert à rien si les équipes qui doivent s’en servir ne l’adoptent pas. Évaluez l’interface, l’expérience de prise en main, et si l’outil est accessible aux personnes hors conformité (chefs de produit, ingénieurs, scientifiques des données) qui doivent contribuer aux activités de conformité.

Questions fréquentes

Ai-je légalement besoin d’un outil de conformité pour le règlement sur l’IA ?

Non. Le règlement sur l’IA n’impose l’usage d’aucun outil ni d’aucune technologie particulière pour se conformer. Vous pouvez y parvenir avec des tableurs, un traitement de texte et des processus manuels. Les outils rendent le processus plus rapide, plus structuré et plus auditable, mais ils ne sont pas juridiquement exigés.

Un seul outil peut-il tout couvrir ?

Pas aujourd’hui. Aucun outil unique ne couvre les cinq chantiers de conformité avec assez de profondeur. Le marché va vers la convergence, mais en 2026, la plupart des organisations ont besoin d’une combinaison d’outils. Voir la section sur les stratégies de combinaison ci-dessus.

Les outils libres suffisent-ils pour la conformité ?

Pour les aspects techniques de scan (essais de biais, contrôles de complétude de la documentation, fiches de modèle), oui, ils peuvent suffire. Pour la conformité organisationnelle (système de gestion de la qualité, évaluation de la conformité, signalement des incidents, conception du contrôle humain), non. Les scanneurs libres couvrent un sous-ensemble des exigences. Associez-les à un outil d’accompagnement ou à un processus manuel pour les obligations organisationnelles.

Comment ces outils se comparent-ils à l’embauche d’un consultant en conformité ?

Ils se complètent, ils ne se substituent pas. Un consultant en conformité apporte l’expertise réglementaire, le jugement de risque et l’interprétation juridique. Un outil apporte la structure, les modèles, le suivi et la gestion documentaire. L’approche optimale pour la plupart des organisations : un outil pour le travail quotidien de conformité, un consultant pour les décisions de classification complexes, la relecture de l’évaluation de la conformité, et le visa juridique.

Et si tous mes systèmes d’IA sont mis en service (et non développés par nous) ?

Les obligations du déployeur sont plus légères, mais toujours contraignantes : contrôle humain, conservation des journaux, information des personnes concernées, vérification de la conformité du fournisseur et, dans certains cas, une analyse d’impact sur les droits fondamentaux. Un outil d’accompagnement au règlement peut vous aider à cartographier les obligations de déployeur par système, vérifier la conformité du fournisseur, et documenter vos propres mesures. Vous n’avez besoin ni de gouvernance d’IA d’entreprise, ni de scanneurs CI/CD.

Les outils de conformité seront-ils affectés par les normes harmonisées, une fois publiées ?

Oui. Une fois que le CEN/CENELEC publiera des normes harmonisées pour le règlement sur l’IA, les outils qui les intègrent offriront une voie de « présomption de conformité » : démontrer la conformité via la norme est présumé satisfaire l’exigence d’article correspondante. Évaluez en partie les outils sur leur engagement et leur capacité à intégrer rapidement les normes harmonisées dès publication.

Commencez le travail de conformité

Le meilleur moment pour commencer, c’était il y a six mois. Le deuxième meilleur, c’est maintenant.

Lancez la classification gratuite des risques au titre du règlement sur l’IA pour classer vos systèmes d’IA et comprendre vos obligations, sans compte.

Pour une compréhension détaillée de chaque article et de chaque annexe, voir le guide complet du règlement sur l’IA.

Legalithm est un outil d’accompagnement à la conformité, assisté par l’IA, et non un conseil juridique. Le choix d’outils et les décisions de conformité doivent s’appuyer sur un conseil juridique qualifié.