Quelle est la définition officielle ?
« Système d'IA » : un système automatisé qui est conçu pour fonctionner à différents niveaux d'autonomie et qui peut faire preuve d'une capacité d'adaptation après son déploiement, et qui, pour des objectifs explicites ou implicites, déduit, à partir des entrées qu'il reçoit, la manière de générer des sorties telles que des prédictions, du contenu, des recommandations ou des décisions qui peuvent influencer des environnements physiques ou virtuels.
Article 3, point 1
Quels sont les critères clés ?
Plusieurs éléments de la définition méritent d'être décomposés, car chacun contribue à tracer la frontière :
| Critère | Ce qu'il signifie |
|---|---|
| Système automatisé | Un système machine, par opposition à un traitement purement humain |
| Autonomie variable | Fonctionne avec plus ou moins d'intervention humaine |
| Adaptabilité (possible) | Peut évoluer ou apprendre après déploiement — mais ce n'est pas obligatoire |
| Inférence | Déduit comment générer des sorties, au-delà d'un simple calcul programmé |
| Sorties influentes | Prédictions, contenus, recommandations ou décisions ayant un effet |
Le critère décisif : l'inférence
Le cœur de la définition est la capacité d'inférence : le système déduit, à partir des données reçues, la manière de produire ses sorties. C'est ce qui distingue un système d'IA d'un logiciel classique où toutes les règles sont explicitement écrites par des développeurs. Les techniques concernées incluent l'apprentissage automatique (« machine learning ») sous toutes ses formes, mais aussi certaines approches logiques et fondées sur la connaissance. Les lignes directrices de la Commission précisent progressivement cette frontière.
Qu'est-ce qui n'est PAS un système d'IA ?
Pourquoi cette définition est-elle si large ?
Le législateur a délibérément retenu une définition technologiquement neutre et large, pour ne pas devoir réviser le texte à chaque avancée technique. L'objectif est de couvrir les usages présents et futurs de l'IA. Cette largeur explique pourquoi tant d'organisations sont concernées : dès qu'un outil « déduit » plutôt que d'« exécuter des règles fixes », il peut entrer dans le champ. La nuance importe : être dans le champ ne signifie pas être soumis à de lourdes obligations — la plupart des systèmes relèvent du risque minimal.
Comment qualifier vos outils ?
- 01
Analyser le fonctionnement
L'outil déduit-il la manière de produire ses résultats (IA), ou exécute-t-il des règles entièrement définies par des humains (logiciel classique) ?
- 02
Documenter la qualification
Consignez votre analyse : elle justifie l'inclusion — ou l'exclusion — de l'outil dans votre démarche AI Act.
- 03
Ne pas confondre champ et obligations
Un outil peut être un « système d'IA » et relever du risque minimal, sans obligation contraignante. La qualification n'est qu'une première étape.
- 04
Réévaluer les fonctionnalités IA embarquées
De nombreux logiciels intègrent désormais des composants d'IA : vérifiez ces fonctionnalités au cas par cas.
Questions fréquentes
Un simple algorithme est-il un système d'IA ?
Pas nécessairement. Un algorithme fondé uniquement sur des règles explicitement définies par des humains n'est pas un système d'IA au sens de l'article 3. Le critère déterminant est la capacité d'inférence : déduire la manière de générer des sorties à partir des entrées.
L'IA générative entre-t-elle dans cette définition ?
Oui, pleinement. Un système d'IA générative déduit, à partir d'une requête, la manière de produire du contenu (texte, image, code). Il correspond donc à la définition de l'article 3 et, selon son usage, relève de la transparence (article 50) ou d'autres régimes.
Un logiciel avec « de l'IA » dans son nom est-il forcément concerné ?
Le marketing ne fait pas le droit. Ce qui compte est le fonctionnement réel : le système infère-t-il, ou applique-t-il des règles fixes ? Inversement, un outil qui ne se présente pas comme « IA » peut en être un s'il repose sur l'apprentissage automatique.
Où trouver des précisions sur la frontière ?
La Commission européenne publie des lignes directrices précisant la notion de système d'IA et les cas limites. Elles complètent la définition de l'article 3 et aident à qualifier les situations ambiguës.