Skip to main content
Logo de la Commission européenne
AI Act Service Desk

AI Act Explorer

Considérant
CHAPITRE I DISPOSITIONS GÉNÉRALES
CHAPITRE II PRATIQUES INTERDITES EN MATIÈRE D’IA
CHAPITRE III SYSTÈMES D’IA À HAUT RISQUE

SECTION 1 Classification de systèmes d’IA comme systèmes à haut risque

SECTION 2 Exigences applicables aux systèmes d’IA à haut risque

SECTION 3 Obligations incombant aux fournisseurs et aux déployeurs de systèmes d’IA à haut risque et à d’autres parties

SECTION 4 Autorités notifiantes et organismes notifiés

SECTION 5 Normes, évaluation de la conformité, certificats, enregistrement

CHAPITRE IV OBLIGATIONS DE TRANSPARENCE POUR LES FOURNISSEURS ET LES DÉPLOYEURS DE CERTAINS SYSTÈMES D’IA
CHAPITRE V MODÈLES D’IA À USAGE GÉNÉRAL
CHAPITRE VI MESURES DE SOUTIEN À L’INNOVATION
CHAPITRE VII GOUVERNANCE
CHAPITRE VIII BASE DE DONNÉES DE L’UE POUR LES SYSTÈMES D’IA À HAUT RISQUE
CHAPITRE IX SURVEILLANCE APRÈS COMMERCIALISATION, PARTAGE D’INFORMATIONS ET SURVEILLANCE DU MARCHÉ

SECTION 1 Surveillance après commercialisation

SECTION 2 Partage d’informations sur les incidents graves

SECTION 3 Contrôle de l’application

SECTION 4 Voies de recours

SECTION 5 Surveillance, enquêtes, contrôle de l’application et contrôle en ce qui concerne les fournisseurs de modèles d’IA à usage général

CHAPITRE X CODES DE CONDUITE ET LIGNES DIRECTRICES
CHAPITRE XI DÉLÉGATION DE POUVOIR ET PROCÉDURE DE COMITÉ
CHAPITRE XII SANCTIONS
CHAPITRE XIII DISPOSITIONS FINALES
Annexes

considérant 12

La notion de «système d’IA» figurant dans le présent règlement devrait être clairement définie et devrait être étroitement alignée sur les travaux des organisations internationales œuvrant dans le domaine de l’IA afin de garantir la sécurité juridique, et de faciliter la convergence internationale et une large acceptation, tout en offrant la souplesse nécessaire pour tenir compte des évolutions technologiques rapides dans ce domaine. En outre, la définition devrait être fondée sur les caractéristiques essentielles des systèmes d’IA qui la distinguent des systèmes logiciels ou des approches de programmation traditionnels plus simples, et ne devrait pas couvrir les systèmes fondés sur les règles définies uniquement par les personnes physiques pour exécuter automatiquement des opérations. Une caractéristique essentielle des systèmes d’IA est leur capacité d’inférence. Cette capacité d’inférence concerne le processus consistant à générer des sorties telles que des prédictions, du contenu, des recommandations ou des décisions, qui peuvent influencer l’environnement physique ou virtuel, et la capacité des systèmes d’IA à inférer des modèles ou des algorithmes, ou les deux, à partir d’entrées ou de données. Les techniques permettant l’inférence lors de la construction d’un système d’IA comprennent des approches d’apprentissage automatique qui apprennent à partir des données la manière d’atteindre certains objectifs, et des approches fondées sur la logique et les connaissances qui font des inférences à partir des connaissances encodées ou de la représentation symbolique de la tâche à résoudre. La capacité d’un système d’IA à faire des inférences va au-delà du traitement de données de base en ce qu’elle permet l’apprentissage, le raisonnement ou la modélisation. Le terme «fondé sur des machines» renvoie au fait que les systèmes d’IA tournent sur des machines. La référence à des objectifs explicites ou implicites souligne que les systèmes d’IA peuvent fonctionner selon des objectifs explicites définis ou des objectifs implicites. Les objectifs du système d’IA peuvent être différents de la destination du système d’IA dans un contexte spécifique. Aux fins du présent règlement, les environnements devraient s’entendre comme étant les contextes dans lesquels les systèmes d’IA fonctionnent, tandis que les sorties générées par le système d’IA correspondent à différentes fonctions exécutées par les systèmes d’IA et consistent en des prévisions, du contenu, des recommandations ou des décisions. Les systèmes d’IA sont conçus pour fonctionner à différents niveaux d’autonomie, ce qui signifie qu’ils bénéficient d’un certain degré d’indépendance dans leur action par rapport à une ingérence humaine et de capacités à fonctionner sans intervention humaine. La faculté d’adaptation dont un système d’IA pourrait faire preuve après son déploiement est liée à des capacités d’auto-apprentissage, qui permettent au système d’évoluer en cours d’utilisation. Les systèmes d’IA peuvent être utilisés seuls ou en tant que composant d’un produit, que le système soit physiquement incorporé dans le produit (intégré) ou qu’il serve la fonctionnalité du produit sans y être incorporé (non intégré).

Ce considérant se rapporte à