Mon système d’IA est-il à haut risque au titre du règlement sur l’IA ?

Si votre IA est un dispositif médical, ou est intégrée dans un dispositif médical, la classification passe par un autre déclencheur, voir Mon IA médicale est-elle à haut risque ? (MDR/IVDR).

L’essentiel

• Le règlement sur l’IA classe les systèmes d’IA comme étant à haut risque par deux voies : les composants de sécurité de produits réglementés (annexe I) et les cas d’usage autonomes dans huit domaines sensibles (annexe III).
• L’annexe III couvre huit domaines : biométrie, infrastructures critiques, éducation, emploi, services essentiels, activités répressives, migration, et administration de la justice.
• La dérogation de l’article 6, paragraphe 3, peut écarter des systèmes de l’annexe III qui n’entraînent pas de risque important de préjudice et qui remplissent l’une des conditions officielles (tâche procédurale étroite, amélioration d’une activité humaine préalablement réalisée, détection de constantes sans substitution ni influence, ou tâche préparatoire), mais pas si le système effectue un profilage de personnes physiques.
• La classification à haut risque déclenche l’ensemble des obligations : gestion des risques, documentation technique, évaluation de la conformité, contrôle humain, journalisation, surveillance après mise sur le marché et enregistrement dans la base de données de l’UE.
• L’échéance pour les systèmes de l’annexe III est le 2 décembre 2027 (reportée du 2 août 2026 par le Digital Omnibus, règlement (UE) 2026/1744, en vigueur depuis le 27 juillet 2026) ; les systèmes produits de l’annexe I ont jusqu’au 2 août 2028. Les obligations de transparence de l’article 50 restent au 2 août 2026.
• La Commission a publié en mai 2026 un projet de lignes directrices sur la classification à haut risque ; les lignes directrices définitives sont attendues d’ici la fin de 2026. Le texte du règlement suffit pour classer dès maintenant.
• Se tromper de classification, dans un sens comme dans l’autre, coûte cher : sous-classer vous expose à des amendes jusqu’à 15 millions d’euros ou 3 % du chiffre d’affaires annuel mondial ; sur-classer gaspille des ressources de conformité.

C’est la question la plus importante pour tout fournisseur ou déployeur d’IA au titre du règlement sur l’IA : votre système est-il à haut risque ?

La réponse décide si vous affrontez l’ensemble des obligations, documentation technique, gestion des risques, évaluation de la conformité, contrôle humain, journalisation et surveillance après mise sur le marché, ou un jeu d’obligations beaucoup plus léger. Pour la plupart des organisations, l’écart se chiffre en centaines de milliers d’euros de coût de conformité et en mois de préparation.

Ce guide parcourt la logique de classification posée à l’article 6 et à l’annexe III, y compris les dérogations que la plupart des équipes manquent, des exemples concrets pour chaque domaine, et un processus de décision que vous pouvez suivre dès aujourd’hui.

Les deux voies de classification à haut risque

Le règlement sur l’IA définit le haut risque par deux voies distinctes. Votre système est à haut risque s’il entre dans l’une ou l’autre.

Voie 1 : composant de sécurité d’un produit réglementé (article 6, paragraphe 1, annexe I)

Votre système d’IA est à haut risque si :

• Il est un composant de sécurité d’un produit couvert par la législation d’harmonisation de l’Union dont la liste figure à l’annexe I (section A), ou qu’il constitue lui-même un tel produit, et
• Ce produit est soumis à une évaluation de la conformité par un tiers au titre de cette législation.

Cette voie saisit l’IA intégrée dans des produits qui ont déjà une réglementation sectorielle de sécurité. La logique est directe : si le produit est assez dangereux pour exiger une évaluation par un tiers, l’IA qu’il contient l’est assez pour être à haut risque.

Produits dans le champ, notamment :

Exemple concret, fabricant de dispositif médical : une entreprise développe un algorithme d’IA qui analyse des clichés de la rétine pour détecter une rétinopathie diabétique. L’algorithme est intégré dans un dispositif médical de classe IIa. Parce que le dispositif médical exige une évaluation de la conformité par un tiers au titre du règlement relatif aux dispositifs médicaux (MDR), le composant d’IA est classé à haut risque par la voie 1. L’entreprise doit satisfaire à la fois le MDR et les exigences à haut risque du règlement sur l’IA, mais elle bénéficie d’une échéance plus tardive.

Exemple concret, fournisseur automobile : un équipementier de rang 1 développe un module de détection des piétons par IA, destiné à être intégré dans des systèmes ADAS. Le module est un composant de sécurité du véhicule, et le véhicule exige une réception par type. Le module d’IA est à haut risque par la voie 1.

Note de calendrier : les systèmes d’IA de cette voie ont une échéance plus tardive, le 2 août 2028 (reportée du 2 août 2027 par le Digital Omnibus, règlement (UE) 2026/1744), pour s’aligner sur les calendriers sectoriels existants.

Voie 2 : cas d’usage autonomes à haut risque (article 6, paragraphe 2, annexe III)

Votre système d’IA est à haut risque s’il entre dans l’un des huit domaines énumérés à l’annexe III. Ce sont des systèmes d’IA autonomes, non intégrés dans d’autres produits réglementés, dont le législateur de l’Union a jugé qu’ils présentent des risques importants pour les droits fondamentaux, la sécurité, ou les deux.

Calendrier : conformité complète exigée au 2 décembre 2027 (reportée du 2 août 2026 par le Digital Omnibus, règlement (UE) 2026/1744). C’est l’échéance vers laquelle la plupart des organisations travaillent en ce moment.

Domaine 1 : biométrie

• Identification biométrique à distance (pas en temps réel, ce qui est pour l’essentiel interdit)
• Catégorisation biométrique fondée sur des attributs sensibles
• Systèmes de reconnaissance des émotions

Exemple : une société de sécurité de bâtiments déploie un système de reconnaissance faciale pour vérifier l’identité des salariés aux points d’accès. C’est un système d’identification biométrique à distance, à haut risque.

Domaine 2 : infrastructures critiques

• IA gérant la sécurité de la circulation routière, de l’eau, du gaz, du chauffage ou de l’approvisionnement en électricité
• IA dans l’exploitation d’infrastructures numériques

Exemple : un gestionnaire d’énergie utilise un système d’IA pour équilibrer les charges du réseau électrique et gérer la réponse à la demande. L’IA prend des décisions opérationnelles qui affectent la continuité de l’approvisionnement. Haut risque.

Domaine 3 : éducation et formation professionnelle

• IA déterminant l’accès à des établissements d’enseignement ou l’admission dans ceux-ci
• IA évaluant les résultats d’apprentissage ou orientant les processus d’apprentissage
• IA surveillant le comportement pendant les épreuves (télésurveillance d’examens)

Exemple : une université déploie un système de télésurveillance d’épreuves par IA qui surveille le comportement des étudiants pendant les examens en ligne et signale les activités suspectes. Cela entre nettement dans le domaine 3. L’université est le déployeur, l’éditeur du système est le fournisseur.

Domaine 4 : emploi, gestion des travailleurs et accès à l’emploi indépendant

• IA présélectionnant ou filtrant les candidatures (analyseurs de CV)
• IA publiant des offres d’emploi ciblées
• IA prenant des décisions de promotion, de licenciement, d’attribution des tâches ou de contrats fondés sur la performance
• IA surveillant ou évaluant la performance des travailleurs

Exemple : un détaillant multinational utilise un système de planification des horaires par IA qui attribue les postes en fonction d’indicateurs de performance des salariés et du trafic magasin prédit. Parce que le système influe sur l’attribution des tâches sur la base d’une évaluation de la performance, il est à haut risque.

Exemple : une plateforme de recrutement propose un outil d’IA qui classe les CV par rapport aux descriptions de poste et attribue des notes de compatibilité. Chaque employeur qui utilise cet outil est déployeur d’un système à haut risque ; la plateforme est le fournisseur.

Domaine 5 : accès à des services privés essentiels et à des services et prestations publics essentiels

• IA dans l’évaluation de la solvabilité et l’établissement d’une note de crédit
• IA évaluant l’éligibilité à des prestations d’assistance publique
• IA évaluant le risque d’assurance (vie et santé)
• IA évaluant la priorité d’envoi des services d’urgence

Exemple : une fintech développe un modèle d’IA qui analyse des données alternatives (activité sur les réseaux sociaux, schémas d’usage du téléphone mobile) pour produire des notes de crédit pour des consommateurs sans historique de crédit traditionnel. C’est un système d’évaluation de la solvabilité, à haut risque.

Exemple : une commune déploie un système d’IA pour prioriser les demandes de logement social. Le système note les demandeurs selon plusieurs critères et produit une liste classée. C’est un système d’IA évaluant l’éligibilité à des services publics, à haut risque.

Domaine 6 : activités répressives

• IA évaluant le risque d’infraction pénale (profilage du risque)
• IA utilisée comme polygraphe ou pour la détection des émotions dans les enquêtes
• IA évaluant la fiabilité des preuves
• IA utilisée pour la reconnaissance faciale ou le profilage dans les enquêtes

Exemple : une force de police utilise un système d’IA qui analyse des données historiques de criminalité pour prédire les zones à plus forte probabilité d’infractions futures et y déploie des patrouilles. C’est de la police prédictive, à haut risque au titre du domaine 6.

Domaine 7 : migration, asile et gestion du contrôle aux frontières

• IA évaluant des demandes d’asile ou de visa
• IA utilisée dans l’évaluation des risques aux frontières ou le filtrage de sécurité
• IA utilisée pour détecter, reconnaître ou identifier des personnes dans des contextes migratoires

Exemple : une agence nationale des frontières utilise un système d’IA pour apprécier la crédibilité des récits de demandeurs d’asile en analysant des réponses écrites et orales. Haut risque.

Domaine 8 : administration de la justice et processus démocratiques

• IA assistant les décisions judiciaires sur les faits ou le droit
• IA utilisée dans le règlement extrajudiciaire des litiges
• IA influençant le résultat d’élections ou de référendums

Exemple : une entreprise de legal tech propose un outil d’IA qui prédit l’issue des affaires à partir de décisions judiciaires passées et recommande des stratégies contentieuses. Si des juges s’en servent pour assister leurs décisions, le système est à haut risque. S’il n’est utilisé que par des avocats pour la stratégie (sans assister directement une décision judiciaire), la classification est moins nette : c’est là que l’analyse de l’article 6, paragraphe 3, devient décisive.

La dérogation de l’article 6, paragraphe 3 : tout système de l’annexe III n’est pas à haut risque

C’est la clause que la plupart des équipes manquent entièrement, ou appliquent de travers. Même si votre système d’IA entre dans l’un des huit domaines de l’annexe III, il n’est pas considéré comme étant à haut risque, par dérogation au paragraphe 2, lorsqu’il ne présente pas de risque important de préjudice pour la santé, la sécurité ou les droits fondamentaux des personnes physiques, y compris en n’ayant pas d’incidence significative sur le résultat de la prise de décision, et qu’une des conditions suivantes est remplie (article 6, paragraphe 3, deuxième alinéa) :

1. Tâche procédurale étroite (point a)) : le système d’IA est destiné à accomplir une tâche procédurale étroite, par exemple convertir des données non structurées en données structurées, classer des documents entrants par catégories pour l’aiguillage, ou extraire des champs précis de formulaires normalisés.

2. Améliorer le résultat d’une activité humaine préalablement réalisée (point b)) : le système est destiné à améliorer le résultat d’une activité humaine déjà achevée, par exemple un correcteur grammatical qui revoit une décision judiciaire rédigée par un humain, ou un outil de correction et de mise en forme appliqué à une évaluation d’asile déjà établie.

3. Détecter des constantes sans substitution ni influence (point c)) : le système est destiné à détecter les constantes en matière de prise de décision ou les écarts par rapport aux constantes habituelles antérieures, et n’est pas destiné à se substituer à l’évaluation humaine préalablement réalisée, ni à influencer celle-ci, sans examen humain approprié. Par exemple, un tableau de bord analytique qui met en évidence des anomalies dans les décisions d’embauche pour revue par les responsables RH, sans recommander de changements.

4. Tâche préparatoire (point d)) : le système est destiné à exécuter une tâche préparatoire en vue d’une évaluation pertinente aux fins des cas d’utilisation visés à l’annexe III, par exemple un outil de recherche juridique qui récupère et organise la jurisprudence pertinente pour qu’un juge la consulte, sans résumer ni recommander d’issues.

Quand la dérogation s’applique, exemples

• Classification de documents pour un tribunal : un système d’IA qui trie les dépôts de pièces selon le type d’affaire et les aiguille vers le service compétent. C’est une tâche procédurale étroite (point a)) qui n’influence pas les décisions judiciaires.

• Correcteur grammatical pour des évaluations de prestations : un outil qui revoit la langue et la mise en forme de lettres de décision déjà rédigées. Il améliore le résultat d’une activité humaine préalablement réalisée (point b)) sans modifier la décision de fond.

• Tableau de bord analytique RH : un système qui montre aux responsables des statistiques agrégées sur leurs schémas d’embauche par rapport aux références de l’entreprise. Il détecte des constantes (point c)) sans recommander de décisions d’embauche précises.

Quand la dérogation NE s’applique PAS, exemples

• Outil de classement de CV : même s’il peut être présenté comme « préparatoire », un classeur de CV qui attribue des rangs influence directement la présélection. Le point d) ne le protège pas, parce que la sortie est un intrant de fond de la décision d’embauche, pas une simple préparation.

• Évaluation prédictive de la solvabilité : un modèle qui produit une note de crédit utilisée dans les décisions de prêt n’accomplit pas une tâche procédurale étroite. La note influence directement l’octroi du crédit.

• Tout système qui profile des personnes physiques : c’est la réserve décisive. La dérogation de l’article 6, paragraphe 3, ne s’applique pas si le système d’IA effectue un profilage de personnes physiques au sens de l’article 4, point 4, du RGPD. Tout système d’IA qui profile des personnes et entre dans un domaine de l’annexe III est à haut risque, indépendamment de ces conditions.

Se prévaloir de la dérogation

Pour s’appuyer sur l’article 6, paragraphe 3, vous devez, aux termes de l’article 6, paragraphe 4 :

1. Documenter votre évaluation, pourquoi le système ne présente pas de risque important de préjudice et remplit au moins une des quatre conditions a) à d).
2. Confirmer que le système n’effectue pas de profilage de personnes physiques.
3. Vous enregistrer au titre de l’article 49, paragraphe 2 avant que le système ne soit mis sur le marché ou mis en service.
4. Conserver la documentation et la fournir, sur demande, aux autorités nationales compétentes.

Ce n’est pas une déclaration que l’on dépose puis que l’on oublie. Les autorités peuvent revoir et rejeter votre appréciation, ce qui vous soumettrait rétroactivement à l’ensemble des obligations à haut risque.

Organigramme de décision : classer votre système d’IA pas à pas

Suivez ce processus pour chaque système d’IA de votre inventaire des systèmes d’IA :

1. Le système d’IA est-il une pratique interdite au titre de l’article 5 ? → Oui = le système ne peut pas être déployé du tout. Arrêtez.
2. Le système d’IA est-il un composant de sécurité d’un produit de l’annexe I soumis à une évaluation de la conformité par un tiers, ou constitue-t-il lui-même un tel produit ? → Oui = haut risque par la voie 1. Échéance de conformité : 2 août 2028.
3. Le système d’IA entre-t-il dans l’un des huit domaines de l’annexe III ? → Non = pas à haut risque. Vérifiez si les obligations de transparence s’appliquent (systèmes à risque limité).
4. Le système effectue-t-il un profilage de personnes physiques (RGPD, article 4, point 4) ? → Oui = haut risque. La dérogation de l’article 6, paragraphe 3, ne peut pas s’appliquer.
5. La dérogation de l’article 6, paragraphe 3, s’applique-t-elle ? Appréciez si le système ne présente pas de risque important de préjudice et remplit l’une des quatre conditions (tâche procédurale étroite, amélioration d’une activité humaine préalablement réalisée, détection de constantes sans substitution ni influence, ou tâche préparatoire). → Si oui = pas à haut risque, mais vous devez documenter votre raisonnement et vous enregistrer au titre de l’article 49, paragraphe 2.
6. Si aucune dérogation ne s’applique → haut risque par la voie 2. Conformité complète exigée au 2 décembre 2027.

Erreurs de classification fréquentes

Erreur 1 : croire que les outils d’IA de tiers ne sont pas votre problème

Si vous intégrez un système d’IA dans votre produit ou votre service et qu’il entre dans un domaine de l’annexe III, vous pouvez être requalifié fournisseur au titre de l’article 25, même si quelqu’un d’autre a construit le modèle. Cela arrive lorsque vous mettez le système d’IA sur le marché sous votre propre nom, que vous y apportez une modification substantielle, ou que vous en changez la destination. Voir l’analyse complète dans notre guide fournisseur ou déployeur.

Erreur 2 : croire qu’un humain dans la boucle élimine le statut à haut risque

Le règlement sur l’IA inclut expressément les systèmes qui assistent des décisions humaines. Un système d’IA qui classe des candidats, évalue la solvabilité ou recommande des peines est à haut risque, même si un humain prend la décision finale. La présence d’un contrôle humain est une obligation à l’intérieur de la catégorie à haut risque, pas un moyen de l’éviter.

Erreur 3 : s’appuyer sur la taille de l’entreprise pour une exonération

Il n’existe pas d’exonération générale selon la taille. Les PME et les jeunes pousses bénéficient de quelques simplifications procédurales (documentation technique simplifiée, redevances réduites, accès aux bacs à sable réglementaires), mais les obligations de fond sont identiques. Une jeune pousse de deux personnes qui vend un outil d’IA d’embauche affronte la même classification qu’une plateforme RH multinationale.

Erreur 4 : ignorer la portée extraterritoriale

Si la sortie du système d’IA est utilisée à l’égard de personnes dans l’Union, même si votre société, vos serveurs et le système lui-même sont hors de l’Union, le règlement sur l’IA s’applique. Une société établie aux États-Unis qui vend un outil d’évaluation de la solvabilité par IA à des banques européennes doit classer le système au titre du règlement sur l’IA. Cela reprend l’approche extraterritoriale du RGPD, qui a surpris beaucoup d’entreprises hors UE. Pour le recoupement des deux règlements, voir notre comparaison du règlement sur l’IA et du RGPD.

Erreur 5 : invoquer l’article 6, paragraphe 3, sans le documenter

Certaines organisations décident de façon informelle que leur système est « juste un outil », sans analyse structurée. Si une autorité est ensuite en désaccord, l’organisation se retrouve classée rétroactivement à haut risque, sans piste documentaire : la pire posture de conformité possible. La dérogation exige une documentation affirmative et un enregistrement.

Erreur 6 : confondre les modèles d’IA à usage général et les systèmes d’IA à haut risque

Un modèle d’IA à usage général (comme un grand modèle de langage) n’est pas automatiquement à haut risque. Le modèle devient potentiellement à haut risque lorsqu’il est intégré dans une application précise qui entre dans un domaine de l’annexe III. Le fournisseur du modèle GPAI a des obligations distinctes aux articles 51 à 55 ; le fournisseur de l’application en aval porte la responsabilité de la classification à haut risque.

Erreur 7 : attendre les lignes directrices de la Commission avant de classer

L’article 6, paragraphe 5, chargeait la Commission de fournir des lignes directrices sur la mise en œuvre pratique de la classification, avec des exemples. Un projet a été publié en mai 2026 ; la consultation s’est close en juillet 2026 et les lignes directrices définitives sont attendues d’ici la fin de 2026. Attendre n’est pas une stratégie viable : l’échéance du 2 décembre 2027 (reportée du 2 août 2026 par le Digital Omnibus, règlement (UE) 2026/1744) est ferme, et le texte juridique est suffisamment clair pour commencer la classification maintenant. Les organisations qui retardent la classification n’auront pas le temps d’achever les étapes de conformité en aval.

Ce qui se passe une fois classé à haut risque

La classification n’est pas la fin, c’est le point de départ d’un programme de conformité structuré. En tant que fournisseur d’IA à haut risque, vous devez mettre en œuvre ce qui suit :

Les déployeurs de systèmes à haut risque ont un jeu d’obligations parallèle mais plus léger, centré sur le contrôle humain, la conservation des journaux, la transparence envers les personnes concernées et, dans certains cas, les analyses d’impact sur les droits fondamentaux.

Voir la liste de contrôle de conformité au règlement sur l’IA pour le plan d’action pas à pas couvrant les deux rôles.

Calendrier pratique : que faire maintenant

Si vous n’avez pas encore classé vos systèmes d’IA, vous êtes en retard, mais pas trop. Voici un calendrier réaliste pour les mois qui restent avant le 2 décembre 2027 :

1. Dès maintenant : achevez votre inventaire des systèmes d’IA. Listez chaque système d’IA que votre organisation développe, déploie ou distribue.
2. Dans les semaines qui viennent : faites passer chaque système dans l’organigramme de classification ci-dessus. Documentez votre raisonnement pour chaque système, y compris ceux que vous jugez ne pas être à haut risque.
3. Ensuite : pour chaque système à haut risque, désignez un responsable et commencez la documentation technique et la gestion des risques.
4. Avant la mise sur le marché : achevez l’évaluation de la conformité. Pour la plupart des systèmes de l’annexe III, c’est une auto-évaluation, mais elle doit être approfondie et documentée.
5. Avant la mise sur le marché : enregistrez-vous dans la base de données de l’UE, apposez le marquage CE, et établissez les processus de surveillance après mise sur le marché.
6. 2 décembre 2027 : échéance. Les systèmes doivent être conformes.

Questions fréquentes

Le règlement sur l’IA s’applique-t-il aux systèmes d’IA développés hors de l’Union ?

Oui. Le règlement sur l’IA s’applique à tout fournisseur qui met un système d’IA sur le marché de l’Union ou le met en service dans l’Union, quel que soit le lieu d’établissement du fournisseur. Il s’applique aussi aux fournisseurs et déployeurs situés hors de l’Union si la sortie de leur système d’IA est utilisée dans l’Union. Cette portée extraterritoriale reprend l’approche du RGPD et signifie que les entreprises hors UE ne peuvent pas éviter la classification en hébergeant des systèmes hors d’Europe.

Un système d’IA peut-il passer de non haut risque à haut risque ?

Oui. Si vous modifiez la destination d’un système d’IA de sorte qu’il entre dans un domaine de l’annexe III, ou si vous apportez une modification substantielle à un système à haut risque, la classification peut changer. Au titre de l’article 25, de telles modifications peuvent aussi changer votre rôle, de déployeur à fournisseur. La classification n’est pas une appréciation unique : elle doit être reprise chaque fois que la destination, les capacités ou le contexte de déploiement du système changent.

Que faire si mon système chevauche deux catégories de risque ?

Appliquez la classification la plus élevée. S’il existe un argument raisonnable selon lequel votre système entre dans un domaine de l’annexe III, et que vous ne pouvez pas démontrer avec assurance que la dérogation de l’article 6, paragraphe 3, s’applique, traitez-le comme à haut risque. Le coût de la sous-classification (amendes potentielles jusqu’à 15 millions d’euros ou 3 % du chiffre d’affaires et retrait du marché) dépasse de loin le coût de la sur-classification (travail de conformité inutile).

Un agent conversationnel est-il à haut risque ?

Pas automatiquement. Un agent conversationnel de service client à usage général est en général un système à risque limité ou à risque minimal, soumis aux obligations de transparence (les personnes doivent être informées qu’elles interagissent avec une IA). En revanche, si l’agent est utilisé dans un contexte de l’annexe III, par exemple pour présélectionner des candidats, trier des appels d’urgence, ou assister des décisions judiciaires, il devient à haut risque, indépendamment de la technologie sous-jacente.

Quelle est la différence entre la classification à haut risque au titre du règlement sur l’IA et une analyse d’impact relative à la protection des données au titre du RGPD ?

Elles servent des objets différents, mais s’appliquent souvent aux mêmes systèmes. Une AIPD au titre de l’article 35 du RGPD apprécie les risques du traitement de données à caractère personnel. La classification au titre du règlement sur l’IA apprécie si le système d’IA entre dans des catégories à haut risque prédéfinies selon sa destination. Un système peut exiger une AIPD sans être à haut risque au titre du règlement sur l’IA (par exemple un système d’IA traitant des données de santé à des fins de recherche qui n’entre pas dans l’annexe III), et inversement. En pratique, beaucoup de systèmes d’IA à haut risque exigeront les deux. Voir notre comparaison complète du règlement sur l’IA et du RGPD.

Où puis-je me faire aider pour classer mon système ?

Commencez par l’évaluation gratuite de classification des risques du règlement sur l’IA pour obtenir une classification initiale de votre cas d’usage. Pour les cas complexes ou limites, en particulier ceux qui impliquent la dérogation de l’article 6, paragraphe 3, consultez un conseil juridique qualifié, compétent en régulation de l’IA. Le guide complet du règlement sur l’IA fournit une analyse article par article de chaque disposition citée dans cet article.

Legalithm est un outil d’aide à la conformité assisté par l’IA, et non un conseil juridique. Les décisions de classification définitives doivent être revues par un conseil juridique qualifié.