Depuis le 2 août 2026, les entreprises qui utilisent l’intelligence artificielle ne peuvent plus traiter la formation de leurs équipes comme une simple question de confort interne. La phase de supervision des règles européennes a commencé, alors que l’article 4 du règlement (UE) 2024/1689 s’appliquait déjà depuis le 2 février 2025. Le texte vise la maîtrise de l’IA par les personnes qui font fonctionner ou utilisent un système pour le compte d’un fournisseur ou d’un déployeur.
La règle ne crée pas un examen standard, un diplôme obligatoire ou un quota d’heures identique pour toutes les sociétés. Elle impose une démarche adaptée à la technologie, aux fonctions exercées, au contexte d’utilisation et aux personnes exposées aux résultats. Pour un dirigeant, la question urgente devient donc concrète : quels outils sont utilisés, qui les utilise, quels risques ont été identifiés et quels éléments peuvent être produits si un salarié, un client, un partenaire ou une autorité demande des explications ?
Ce dossier distingue l’obligation européenne de maîtrise de l’IA des obligations françaises de formation, d’information, de santé au travail, de consultation du CSE et de protection des données. Il propose aussi une méthode de preuve utilisable par une PME, une société parisienne ou un groupe qui recourt à des prestataires extérieurs.
Pour replacer cette question dans l’ensemble des risques rencontrés par une entreprise, consultez également la page consacrée au droit des affaires à Paris.
I. Que demande l’article 4 de l’AI Act à une entreprise qui utilise l’IA ?
A. Qui est le déployeur et quelles personnes doivent être couvertes ?
Le premier réflexe consiste à ne pas limiter l’analyse au service informatique. L’article 3, point 4, du règlement (UE) 2024/1689 qualifie de déployeur la personne physique ou morale qui utilise, sous sa propre autorité, un système d’IA, sauf usage personnel non professionnel. Une société qui achète un logiciel intégrant une fonction de classement, de recommandation, de génération ou d’analyse peut donc être un déployeur, même si elle n’a développé aucun modèle et ne modifie pas le code.
La définition est importante pour les entreprises qui pensent que toute la responsabilité repose sur l’éditeur du logiciel. Le fournisseur répond de ses propres obligations. La société utilisatrice doit néanmoins connaître l’usage qu’elle fait du système, organiser le travail autour de cet outil et donner à ses équipes les moyens de comprendre ses limites. Le texte consolidé du règlement est consultable dans sa version applicable au règlement (UE) 2024/1689, notamment ses articles 3 et 4.
Le périmètre est plus large que celui des salariés titulaires d’un contrat de travail. L’article 4 vise aussi les autres personnes qui s’occupent du fonctionnement et de l’utilisation des systèmes d’IA pour le compte de l’organisation. Il peut s’agir d’un consultant, d’un intérimaire, d’un prestataire de service, d’un sous-traitant, d’un développeur indépendant ou d’un collaborateur d’une filiale. Une société qui confie à une agence la production de contenus avec un outil génératif doit donc vérifier que l’agence a reçu les consignes adaptées et qu’elle sait éviter la divulgation de données confidentielles, les erreurs factuelles et l’utilisation de sorties non vérifiées.
La question n’est pas de savoir si l’entreprise a « acheté de l’IA », mais de reconstituer les usages réels. Une liste de cas fréquents peut servir de point de départ :
- assistant conversationnel proposé aux clients ou aux salariés ;
- outil de rédaction, traduction, synthèse ou génération d’images ;
- module de détection de fraude, de scoring ou de recommandation commerciale ;
- logiciel de recrutement, de classement de candidatures ou d’aide à l’évaluation ;
- solution de transcription automatique de réunions ou de conversations ;
- agent capable d’interroger une base interne, d’envoyer un courriel ou de modifier une donnée ;
- fonction de prévision, de maintenance ou d’optimisation intégrée à un outil métier ;
- modèle mis à disposition par un fournisseur et utilisé par un prestataire au nom de la société.
Un usage peu spectaculaire peut tout de même créer un risque juridique. Une traduction automatique peut contenir une clause contractuelle inexacte. Une synthèse peut omettre une réserve essentielle dans une décision ou un rapport financier. Un outil de recrutement peut reproduire un biais contenu dans les données. Un agent connecté au logiciel de gestion peut divulguer une information à un destinataire non autorisé. La maîtrise attendue doit correspondre à ces scénarios, pas à une définition abstraite de l’intelligence artificielle.
L’article 4 ne commande pas de former indistinctement toutes les personnes de la même façon. Un dirigeant, un commercial, un juriste, un recruteur, un développeur, un opérateur de centre d’appel et un prestataire qui administre un modèle n’ont pas les mêmes besoins. La personne qui saisit des informations dans un outil de rédaction doit comprendre les données qu’elle ne peut pas copier. Celle qui valide une décision assistée par un système doit savoir quand elle doit reprendre le dossier manuellement. Celle qui paramètre ou surveille l’outil doit connaître les journaux, les alertes, les droits d’accès et les voies d’escalade.
La société doit aussi identifier les personnes affectées par le système. Une équipe peut être formée à l’utilisation d’un outil interne alors que les candidats à l’embauche, les clients, les fournisseurs ou les salariés évalués ne reçoivent aucune information. Cette dissymétrie peut devenir problématique lorsque l’IA intervient dans une décision qui les concerne. L’article 4 est une règle de capacité interne, mais sa finalité est aussi de permettre aux acteurs de comprendre les risques, les sorties du système et les conséquences possibles pour les tiers.
Le classement de l’outil est une étape distincte. Un assistant de rédaction utilisé pour préparer un brouillon n’est pas automatiquement un système à haut risque. Un outil d’aide au recrutement, à la sélection ou à la gestion des travailleurs peut relever des catégories encadrées par l’annexe III lorsque les conditions du règlement sont réunies. L’entreprise ne doit donc ni déclarer que toute IA est à haut risque, ni conclure que son logiciel est sans risque parce qu’il est vendu comme une simple fonctionnalité. Elle doit documenter la qualification retenue et les raisons de cette qualification.
Dans la pratique, une fiche par système doit contenir au moins : le nom du service, le fournisseur, la version, la finalité, les utilisateurs, les personnes concernées, les données introduites, la connexion éventuelle au système d’information, le niveau de contrôle humain, les incidents déjà observés et la date de la prochaine revue. Cette fiche devient le point de jonction entre le registre informatique, la politique de sécurité, la protection des données et les actions de formation.
La société qui a une activité internationale doit regarder le territoire d’utilisation plutôt que le lieu du siège de l’éditeur. Un fournisseur établi hors de l’Union peut entrer dans le champ du règlement lorsque le système est mis sur le marché, mis en service dans l’Union ou lorsque son utilisation a un impact sur des personnes situées dans l’Union. Une agence française qui utilise un service hébergé aux États-Unis reste donc concernée par l’organisation de son propre usage.
Enfin, le recours à un prestataire ne dispense pas de vérifier la réalité des compétences. Une clause affirmant que le sous-traitant « connaît l’IA » ne démontre pas que ses opérateurs savent traiter un résultat erroné, isoler une donnée sensible ou interrompre un agent. La société doit obtenir une description des personnes habilitées, de leurs consignes, de la supervision et des éléments de preuve disponibles. Elle peut répartir les tâches, mais elle ne peut pas rendre invisible son propre usage.
B. Quelle preuve de maîtrise de l’IA faut-il préparer sans imposer une certification ?
Le texte européen laisse une marge d’organisation, mais cette marge ne signifie pas qu’aucune preuve n’est utile. L’article 4 dispose : « Les fournisseurs et les déployeurs de systèmes d’IA prennent des mesures pour favoriser le développement de la maîtrise de l’IA ». La même disposition précise que l’obligation tient compte des connaissances techniques, de l’expérience, de l’éducation, de la formation, du contexte d’utilisation et des personnes ou groupes de personnes visés. Elle ne contraint pas l’entreprise à garantir un niveau identique pour chaque individu.
Une entreprise peut donc construire une démarche proportionnée sans acheter une certification générale. Le dossier le plus solide n’est pas nécessairement le plus volumineux. Il doit montrer un raisonnement suivi : les usages ont été recensés, les risques ont été appréciés, les publics ont été identifiés, une information adaptée a été diffusée, puis l’organisation a été réexaminée après les incidents ou les changements d’outil.
Le dossier peut être structuré en cinq ensembles.
Premier ensemble : le registre des usages. Il faut inscrire les outils effectivement utilisés, y compris ceux qui ont été adoptés directement par une équipe sans validation centrale. Le registre doit indiquer la finalité déclarée et la finalité observée. Une application présentée comme un outil de compte rendu peut être utilisée pour analyser la performance d’un salarié. Un outil de traduction peut recevoir des contrats ou des données clients. La différence entre l’usage prévu et l’usage réel doit déclencher une revue.
Deuxième ensemble : la cartographie des publics. Pour chaque outil, l’entreprise identifie les personnes qui conçoivent, paramètrent, utilisent, contrôlent ou valident les résultats. Elle indique les prestataires et les intérimaires concernés. Elle sépare les utilisateurs occasionnels des personnes qui prennent une décision sur la base d’une sortie générée. Cette répartition permet de prévoir des modules courts pour les usages simples et une formation plus approfondie pour les fonctions de contrôle.
Troisième ensemble : le contenu transmis. La société conserve la politique interne, les consignes par outil, la date de diffusion, la version du document et, lorsque cela est pertinent, une attestation de participation. Le contenu doit couvrir les erreurs plausibles du système utilisé : hallucination, absence de source, biais, déduction abusive, fuite de données, réutilisation non autorisée, injection de consigne, droit d’auteur, confidentialité, décision automatisée et procédure d’alerte. Une présentation générale de l’IA, sans lien avec le logiciel utilisé, aura une faible valeur probatoire.
Quatrième ensemble : l’évaluation de l’organisation. L’entreprise peut prévoir un quiz, une mise en situation, une validation par le responsable ou un exercice de détection d’une sortie erronée. Ces outils ne servent pas à certifier une personne au sens de l’article 4. Ils permettent de vérifier que les consignes ont été comprises. L’entreprise peut aussi demander à un prestataire de décrire son dispositif et de signaler les changements d’équipe ou de modèle.
Cinquième ensemble : le suivi. Les changements de version, les incidents, les plaintes, les refus de validation humaine, les corrections et les retraits d’accès doivent être datés. Une politique figée au jour de l’achat ne reflète pas un service qui change de modèle chaque semaine. Il faut prévoir une revue lors d’un changement de fonctionnalité, d’une nouvelle connexion à une base de données, d’un changement de finalité ou d’un incident.
Le droit français renforce cette logique pour les salariés. L’article L. 6321-1 du Code du travail prévoit que « L’employeur assure l’adaptation des salariés à leur poste de travail » et qu’il veille au maintien de leur capacité à occuper un emploi au regard notamment de l’évolution des technologies et des organisations. Un déploiement d’outils d’IA qui modifie le travail, les critères de contrôle ou les compétences nécessaires doit être intégré au plan d’adaptation des postes.
Lorsque la formation conditionne l’exercice d’une activité en application d’un texte légal ou réglementaire, l’article L. 6321-2 du Code du travail la qualifie de temps de travail effectif et prévoit le maintien de la rémunération pendant sa réalisation. Il ne faut pas déduire de cette règle que toute sensibilisation à l’IA est automatiquement une formation légalement obligatoire. Il faut qualifier le contenu et le poste concerné. En revanche, si l’employeur impose une action nécessaire à l’exercice de la fonction, le temps et la rémunération doivent être traités conformément aux règles applicables.
La jurisprudence rappelle que l’initiative ne repose pas seulement sur le salarié. Dans l’arrêt Cass. soc., 5 juin 2013, n° 11-21.255, la Cour de cassation a censuré une décision qui avait écarté une demande indemnitaire alors que l’employeur n’avait fait bénéficier le salarié d’aucune formation pendant seize ans permettant de maintenir sa capacité à occuper un emploi. Le fait que le poste n’ait pas changé et que le salarié n’ait pas demandé lui-même une formation ne suffisait pas à écarter l’obligation de l’employeur.
Dans l’arrêt Cass. soc., 19 mai 2021, n° 19-24.412, la Cour a également rappelé que l’employeur doit établir le respect de son obligation de formation et d’adaptation. Le principe probatoire rejoint l’article 1353 du Code civil, selon lequel « Celui qui réclame l’exécution d’une obligation doit la prouver » et celui qui se prétend libéré doit justifier le fait qui a éteint l’obligation. L’employeur a donc intérêt à conserver des éléments contemporains de l’usage, et pas seulement une charte rédigée après une contestation.
Le CSE doit être associé lorsque le projet entre dans son champ. Dans les entreprises d’au moins cinquante salariés, l’article L. 2312-8 du Code du travail prévoit l’information et la consultation du comité sur les conditions d’emploi, de travail, de formation professionnelle et l’introduction de nouvelles technologies. L’arrivée d’un outil d’IA qui classe des candidatures, mesure la productivité, enregistre des échanges ou modifie le contrôle hiérarchique ne doit pas être présentée comme une simple mise à jour informatique lorsque ses effets touchent l’organisation du travail.
Le dossier de consultation doit préciser la finalité, les catégories de salariés concernés, les données traitées, le calendrier, les marges d’erreur, le rôle du manager, les modalités de recours et les mesures de formation. Un CSE informé après le lancement ne peut pas transformer une décision déjà irréversible en consultation préalable. Le procès-verbal, les questions posées et les réponses apportées complètent la preuve de la démarche.
La forme de l’action reste libre : réunion, module en ligne, atelier sur des cas réels, guide opérationnel, permanence de questions, exercice périodique ou accompagnement par le responsable. L’entreprise doit surtout relier la forme au risque. Un salarié qui utilise ponctuellement une aide rédactionnelle peut recevoir une courte formation sur la confidentialité et la vérification. Une équipe qui utilise un outil pour présélectionner des candidats doit travailler sur les biais, les critères interdits, l’explication de la décision et la reprise humaine. Un administrateur d’agent autonome doit comprendre les droits d’accès et les conditions d’arrêt.
La preuve peut être nominative sans devenir excessive. Une feuille d’émargement, une attestation interne ou un historique de module ne doit pas contenir plus de données personnelles que nécessaire. La durée de conservation, les droits d’accès et la finalité doivent être définis. La société doit éviter de conserver indéfiniment les copies de conversations utilisées pendant une formation si une capture anonymisée suffit.
Ce qu’il faut éviter est aussi utile à consigner : absence de registre, formation identique pour tous sans analyse du risque, simple renvoi vers la notice du fournisseur, certificat acheté sans lien avec l’outil, absence de formation des prestataires, impossibilité de dater la diffusion d’une consigne, accès maintenu après changement de poste et absence de procédure de signalement. La preuve de maîtrise est une preuve d’organisation, pas un certificat décoratif.
II. Comment sécuriser l’usage de l’IA et réagir à un contrôle ?
A. Quelles règles appliquer aux salariés, aux données et aux décisions automatisées ?
La formation n’est utile que si elle se traduit par des règles de fonctionnement. L’entreprise doit créer une chaîne claire entre l’outil, l’utilisateur, le valideur et la personne qui peut arrêter le traitement. Une consigne comme « vérifier les résultats » est trop vague. Il faut préciser ce qui doit être vérifié, par quelle source, dans quel délai, avec quelle trace et quelle décision prendre en cas de doute.
Le premier niveau est la politique d’usage. Elle doit distinguer les services autorisés des services interdits ou soumis à validation. Elle indique les informations qui ne doivent jamais être introduites dans un outil non approuvé : secrets d’affaires, mots de passe, données de santé, données bancaires, pièces d’identité, contrats non publics, informations relatives à un litige et données personnelles dont la base juridique n’a pas été vérifiée. Elle doit aussi traiter les comptes personnels, les extensions de navigateur, les applications mobiles et les exports automatiques.
Le deuxième niveau est la qualité de la sortie. Une production générée par une IA ne doit pas être considérée comme une preuve, une décision ou un avis simplement parce qu’elle est bien rédigée. Le salarié doit retrouver la source, vérifier la date et le champ d’application, détecter les citations inexistantes, comparer les chiffres et identifier les hypothèses. Pour un document destiné à un client, un fournisseur, une banque, une autorité ou un tribunal, une validation humaine traçable doit être prévue.
Le troisième niveau est la qualification du risque. L’article 5 du règlement (UE) 2024/1689 interdit certaines pratiques en matière d’IA. Une entreprise ne peut pas demander à un salarié de réaliser une opération interdite sous prétexte que le logiciel la propose. L’article 5 du règlement doit être lu avant la mise en place d’un dispositif de manipulation, d’exploitation d’une vulnérabilité ou de catégorisation présentant un risque prohibé.
L’article 6 organise la classification des systèmes à haut risque. Lorsque le système relève de l’une des catégories visées par le règlement et son annexe III, la société doit appliquer des obligations plus exigeantes. La classification prévue à l’article 6 ne se déduit pas du nom commercial du logiciel. Elle dépend de la fonction réellement exercée, de la finalité et du contexte. Le recruteur doit par exemple vérifier si le système évalue, filtre ou sélectionne des personnes, et non seulement s’il affiche un tableau de bord.
Pour un système à haut risque, l’article 26 impose au déployeur des mesures techniques et organisationnelles appropriées, un contrôle humain confié à des personnes disposant des compétences, de la formation et de l’autorité nécessaires, une surveillance, la conservation des journaux sous son contrôle et la coopération avec les autorités compétentes. Le texte prévoit aussi une information des représentants des travailleurs et des travailleurs concernés avant l’utilisation d’un système à haut risque sur le lieu de travail. La liste des obligations du déployeur à l’article 26 doit être traduite en procédures internes.
Le contrôle humain n’est pas un bouton « valider » apposé automatiquement par le logiciel. La personne désignée doit avoir le temps de comprendre le résultat, l’accès aux informations utiles, la possibilité de demander une nouvelle analyse et le pouvoir de refuser la recommandation. Elle doit connaître les situations dans lesquelles la sortie est peu fiable : données incomplètes, cas atypique, changement de réglementation, conflit d’intérêts, résultat contradictoire ou absence de justificatif. Une validation sans compétence ni autorité ne produit qu’une apparence de contrôle.
Le droit du travail français impose des précautions supplémentaires lorsque l’IA évalue les salariés. L’article L. 1222-3 du Code du travail exige une information préalable sur les méthodes et techniques d’évaluation mises en œuvre, précise que « Les résultats obtenus sont confidentiels » et demande que les méthodes soient pertinentes au regard de la finalité poursuivie. Une entreprise qui utilise un score de productivité, une analyse de conversations ou un classement algorithmique doit donc identifier la finalité, prévenir les salariés, limiter les accès et pouvoir expliquer la pertinence du dispositif.
La non-discrimination doit être intégrée dans la formation et le contrôle. L’article L. 1132-1 du Code du travail interdit les mesures discriminatoires en matière de formation, d’évaluation, d’affectation, de qualification et de promotion. Une société ne doit pas réserver l’accès aux formations IA aux profils déjà favorisés si cette décision prive certains salariés des compétences nécessaires à leur poste. Elle doit également vérifier que les critères issus de l’outil ne produisent pas une différence injustifiée selon l’âge, le sexe, l’origine, le handicap, le lieu de résidence ou toute autre caractéristique protégée.
La protection des données s’inscrit dans le même dispositif. Le règlement (UE) 2016/679, notamment ses articles 5, 24, 25, 32 et 35, oblige l’entreprise à définir une finalité, limiter les données, assurer la sécurité, mettre en œuvre une protection dès la conception et réaliser une analyse d’impact lorsque le traitement présente un risque élevé. Il ne suffit pas de demander au salarié de « ne pas mettre de données sensibles » si l’outil conserve les prompts, réutilise les conversations ou permet un accès aux autres utilisateurs.
Le registre des traitements doit mentionner le dispositif lorsque celui-ci traite des données personnelles. L’entreprise doit vérifier le rôle de chaque acteur, la base juridique, les transferts, les sous-traitants, les durées de conservation, les droits des personnes et les mesures de sécurité. Lorsque l’IA assiste une décision individuelle, l’équipe doit connaître la procédure de contestation et le niveau d’intervention humaine applicable. Une réponse automatique ne doit pas fermer la possibilité d’un examen réel du dossier.
Les contrats avec les éditeurs et prestataires doivent traduire ces exigences en obligations vérifiables. La société peut prévoir :
- la description de la finalité autorisée et des versions du système ;
- la localisation et la durée de conservation des données et des journaux ;
- l’interdiction ou l’encadrement de la réutilisation des données pour entraîner un modèle ;
- les règles relatives aux sous-traitants et aux changements de fournisseur ;
- un délai d’alerte en cas d’incident, de dérive ou de vulnérabilité ;
- les informations nécessaires à l’audit et à la réponse à une autorité ;
- la possibilité d’exporter les données, les journaux et les configurations ;
- les conditions de suspension, de réversibilité et de suppression en fin de contrat.
L’article 1103 du Code civil rappelle que les contrats légalement formés tiennent lieu de loi aux parties. La clause doit donc être suffisamment précise pour produire un effet opérationnel. Une promesse générale de conformité ne remplace pas la description des accès, des preuves, des délais et des responsabilités. La société doit aussi éviter de transférer au fournisseur une responsabilité qu’elle conserve comme déployeur ou employeur.
Il faut prévoir une procédure de retrait. Un salarié doit savoir comment interrompre un agent qui envoie des messages erronés, comment désactiver une intégration et à qui signaler une sortie dangereuse. Le responsable doit pouvoir suspendre un accès sans attendre la prochaine réunion de gouvernance. Le registre doit conserver la date de l’arrêt, le motif, les personnes informées et la décision prise sur les données déjà traitées.
B. Que faire en cas de demande d’une autorité, d’un incident ou d’un litige ?
Une demande d’explications ne doit pas déclencher la création précipitée d’un dossier. La société doit désigner à l’avance un responsable de réponse, une personne technique, un interlocuteur des ressources humaines, le référent données et, si nécessaire, le conseil chargé de préserver les intérêts de l’entreprise. Chaque acteur doit connaître les limites de son rôle : répondre factuellement, ne pas effacer les journaux, ne pas corriger rétroactivement les dates et ne pas transmettre de données étrangères à la demande.
La première étape consiste à authentifier la demande et à en délimiter l’objet. Il faut identifier l’autorité, le fondement, le système concerné, la période, les catégories de documents et le délai. Les fichiers utiles sont ensuite gelés : registre des usages, contrats, notices, versions de la politique interne, attestations, journaux, tickets d’incident, validations humaines, échanges avec le fournisseur, procès-verbal du CSE et analyses de risques. Une copie de travail peut être créée, mais l’original doit rester conservé avec sa date et son origine.
L’entreprise ne doit pas confondre trois situations : un contrôle général sur l’organisation de l’IA, un incident lié à un système à haut risque et une demande relative à une donnée personnelle. Les interlocuteurs, les informations et les délais peuvent différer. Une même situation peut relever de plusieurs régimes. Un outil de recrutement qui a produit un classement erroné peut impliquer le fournisseur, l’employeur, le droit du travail, le RGPD et le règlement sur l’IA.
Pour un système à haut risque, l’article 26 prévoit une surveillance du fonctionnement et une information sans retard injustifié lorsque l’utilisation conformément à la notice pourrait conduire à un risque. En cas d’incident grave, le fournisseur puis les acteurs pertinents et l’autorité de surveillance du marché doivent être informés selon les règles applicables. La version consolidée de l’article 26 doit être consultée avec la notice du système et la procédure de signalement du fournisseur.
Si l’incident concerne des données personnelles, l’entreprise doit aussi examiner les obligations de violation de données prévues par les articles 33 et 34 du RGPD. Le délai de soixante-douze heures peut s’appliquer à la notification à l’autorité lorsqu’une violation est susceptible de présenter un risque pour les droits et libertés des personnes. Ce délai ne signifie pas qu’il faut attendre d’avoir achevé l’analyse pour agir, ni qu’il rend inutile la documentation des faits. Il faut isoler la date de découverte, le périmètre connu, les premières mesures, les personnes informées et les compléments à venir.
La question des sanctions doit être exposée avec précision. L’article 99 du règlement prévoit que les États membres déterminent le régime des sanctions et des mesures d’exécution, en tenant compte de leur effectivité, de leur proportionnalité et de leur caractère dissuasif. Pour certaines obligations, notamment celles du déployeur d’un système à haut risque et les obligations de transparence, le paragraphe 4 prévoit des plafonds européens pouvant atteindre 15 000 000 euros ou 3 % du chiffre d’affaires annuel mondial, le montant le plus élevé étant retenu, sous réserve des règles applicables aux PME. La disposition relative aux sanctions de l’article 99 ne permet pas d’affirmer qu’une absence de certificat à l’article 4 entraîne automatiquement une amende de 3 %. Pour l’article 4, l’organisation doit regarder le droit national d’exécution, la nature du manquement, ses conséquences et la conduite de l’entreprise.
Le calendrier ne doit pas être résumé par une date unique. L’article 4 s’appliquait déjà avant août 2026. La surveillance et l’exécution sont entrées dans une phase nouvelle au début du mois d’août 2026, tandis que le règlement prévoit dans son article 113 une application générale à compter du 2 août 2026, avec des régimes particuliers pour certaines dispositions. La version consolidée de l’article 113 doit être vérifiée pour la règle précise qui concerne le système utilisé. Le règlement modificatif 2026/1744 doit également être pris en compte lorsque la version consolidée renvoie à ses modifications.
En cas de conflit avec un salarié, l’entreprise doit produire une réponse individualisée. Elle doit pouvoir expliquer la finalité de l’outil, les informations données, les critères utilisés, la place de la décision humaine, la formation suivie et le recours disponible. Une charte générale ne suffit pas si le litige porte sur un recrutement refusé, une sanction, une évaluation ou une modification de poste. Le salarié peut demander l’accès aux informations qui le concernent dans le respect des secrets protégés et des règles de données personnelles.
Les documents doivent être cohérents entre eux. Une politique qui interdit toute donnée personnelle ne doit pas être accompagnée de tickets montrant que des CV ont été transmis à un compte grand public. Un registre qui indique une validation humaine ne doit pas être contredit par des décisions prises automatiquement la nuit. Un contrat qui interdit la réutilisation des données ne doit pas laisser le fournisseur conserver les conversations sans contrôle. La contradiction est souvent plus préjudiciable que l’imperfection, car elle donne l’impression que le dispositif a été conçu après l’incident.
L’employeur doit aussi traiter les questions de santé et de sécurité. L’article L. 4121-1 du Code du travail impose les mesures nécessaires pour protéger la santé physique et mentale des travailleurs et comprend des actions d’information et de formation. Un système qui augmente la surveillance, impose des cadences irréalistes, expose les salariés à des décisions incompréhensibles ou modifie les risques psychosociaux doit être évalué sous cet angle. La formation de l’utilisateur ne peut pas remplacer la correction d’une organisation dangereuse.
À Paris et en Île-de-France, une entreprise doit préparer les mêmes éléments que partout en France, mais elle peut faciliter la réponse en désignant un interlocuteur local pour les équipes, le CSE et les prestataires. Lorsque le litige concerne l’exécution du contrat de travail, le conseil de prud’hommes est susceptible d’être saisi selon la nature de la demande. Un différend sur le contrat conclu avec l’éditeur ou le prestataire peut relever de la juridiction compétente désignée par le contrat et par les règles de procédure applicables. Les équipes parisiennes doivent donc conserver les convocations, procès-verbaux, échanges et preuves de diffusion dans un espace commun plutôt que dans les seuls ordinateurs des utilisateurs.
La société doit enfin se préparer à un litige commercial avec son fournisseur. Si le prestataire refuse de communiquer les journaux, conteste une interruption de service ou nie avoir modifié le modèle, le contrat et la preuve technique deviennent décisifs. L’article 1240 du Code civil fonde la responsabilité extracontractuelle en cas de faute causant un dommage, tandis que le contrat peut encadrer les obligations de sécurité, d’alerte et de coopération. Il faut préserver les versions, les factures, les tickets, les captures, les résultats et les corrections, en indiquant qui a constaté chaque événement.
Une procédure interne simple peut être activée dans les vingt-quatre premières heures :
- désactiver l’usage qui crée un risque immédiat sans détruire les traces ;
- préserver les journaux, entrées, sorties et configurations pertinentes ;
- qualifier l’incident : sécurité, données personnelles, discrimination, travail, haut risque ou contrat ;
- prévenir le responsable désigné, la direction et le fournisseur selon le circuit prévu ;
- informer le CSE ou les personnes concernées lorsque le régime applicable l’impose ;
- rédiger une chronologie datée et séparer les faits établis des hypothèses ;
- vérifier les notifications réglementaires et les délais avant toute communication externe ;
- documenter la reprise, la suspension prolongée ou l’abandon du système.
La formation doit inclure cet exercice de crise. Un utilisateur qui sait seulement rédiger une demande à un modèle n’est pas prêt à gérer une fuite de données, une décision erronée ou une demande d’autorité. Le niveau de maîtrise se mesure à la capacité de reconnaître le problème, de stopper le traitement, de conserver la preuve et d’alerter la bonne personne.
La gouvernance doit être révisée périodiquement. Le dirigeant n’est pas obligé de créer un poste autonome d’« AI officer » pour satisfaire l’article 4. Il doit toutefois attribuer les responsabilités : qui approuve un nouvel outil, qui qualifie le risque, qui vérifie le contrat, qui organise la formation, qui répond à une personne concernée, qui décide de la suspension et qui signe la réponse à l’autorité. Une responsabilité diffuse produit des trous dans la preuve.
La bonne question à poser à la fin de chaque revue est la suivante : si le système était interrompu demain, l’entreprise pourrait-elle expliquer en une heure ce qu’il faisait, quelles personnes l’utilisaient, quelles données il recevait, quelle décision humaine intervenait, quelles consignes avaient été transmises et quelles mesures avaient été prises après le dernier incident ? Si la réponse est non, le registre et la formation ne sont pas encore opérationnels.
Conclusion
L’article 4 de l’AI Act n’impose pas une certification uniforme ni un niveau identique de connaissance à chaque salarié. Il impose une action adaptée à l’usage, aux compétences, au contexte et aux personnes concernées. L’entreprise qui utilise un outil d’IA doit donc pouvoir démontrer une démarche : inventaire des systèmes, qualification du rôle de déployeur, analyse des risques, règles d’usage, formation ciblée, contrôle humain, suivi des incidents et conservation des preuves.
Le droit français complète cette obligation. L’adaptation aux technologies prévue par l’article L. 6321-1, la preuve de l’exécution de l’obligation de formation, l’information-consultation du CSE, la confidentialité des évaluations, la non-discrimination, la santé au travail et le RGPD forment un ensemble cohérent. La réponse la plus sûre consiste à traiter la maîtrise de l’IA comme un processus vivant, relié aux contrats, aux données, au travail quotidien et aux décisions prises par la société.
Une entreprise qui prépare ce dossier avant l’incident conserve sa capacité d’expliquer et de corriger. Une entreprise qui attend une plainte ou une demande d’autorité risque de ne retrouver que des traces partielles, des usages non déclarés et des responsabilités mal réparties.
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