Le règlement européen sur l’intelligence artificielle ne classe pas automatiquement toute création publicitaire utilisant une IA parmi les systèmes à haut risque. Il adopte une approche fondée sur les risques et impose des obligations différentes selon les systèmes et leurs usages.
Pour la création de contenus, la question de la transparence devient néanmoins particulièrement importante.
Identifier certains contenus générés par IA
L’article 50 de l’AI Act prévoit notamment des obligations relatives au marquage de certains contenus générés ou manipulés par IA et à l’information du public dans certaines situations. Ces dispositions sont applicables depuis le 2 août 2026.
Le règlement définit notamment le deepfake comme une image, un contenu audio ou une vidéo générée ou manipulée par IA ressemblant à des personnes, objets, lieux, entités ou événements existants et pouvant apparaître faussement authentique.
Il faut toutefois éviter une simplification fréquente : toute image ou toute publicité produite avec une IA n’est pas automatiquement soumise à une obligation d’étiquetage visible identique. Les obligations dépendent notamment de la nature du contenu et de son utilisation. La Commission précise par exemple que l’article 50 vise en particulier les deepfakes ainsi que certaines publications générées par IA destinées à informer le public sur des sujets d’intérêt public.
La traçabilité commence avant la publication
Pour une entreprise, le véritable enjeu dépasse donc l’ajout éventuel d’une mention sous une vidéo.
Une organisation doit progressivement être capable de répondre à des questions beaucoup plus concrètes :
- quel outil d’IA a été utilisé ?
- dans quel objectif ?
- quelles données ont été introduites dans le workflow ?
- quelles images ont servi de références ?
- qui a créé le contenu ?
- qui l’a contrôlé ?
- qui a autorisé sa publication ?
- quelles modifications humaines ont été effectuées ?
- où sont conservés les éléments permettant de retracer la création ?
C’est précisément sur ce terrain qu’une architecture locale prend tout son sens.
Associer le studio IA à un registre d’utilisation
Une chaîne de production locale peut être associée à un registre interne des usages de l’intelligence artificielle. Chaque projet peut alors laisser une trace : date, utilisateur, finalité, technologie utilisée, niveau de validation, documents associés et observations éventuelles.
Cette logique de journalisation ne signifie pas qu’un registre interne constitue à lui seul une certification ou garantit automatiquement la conformité au règlement européen. Elle permet en revanche de créer une organisation beaucoup plus facilement documentable et auditable.
C’est également une manière de ne plus considérer l’AI Act uniquement comme une contrainte administrative : la gouvernance de l’IA peut être intégrée directement au processus de production.
Protéger l’entreprise sans freiner la création
L’objectif n’est pas d’ajouter une succession de procédures empêchant les équipes de travailler.
Une infrastructure correctement conçue peut au contraire relier les deux univers :
- création : génération rapide d’images et de vidéos ;
- confidentialité : limitation des transferts de données ;
- contrôle : validation humaine avant diffusion ;
- traçabilité : conservation des informations importantes du projet ;
- transparence : identification des contenus lorsque la réglementation ou leur nature le nécessite ;
- évolutivité : possibilité de changer les composants IA de la chaîne de production.
Le développement récent du cadre européen confirme d’ailleurs l’importance de cette problématique : la Commission européenne a publié un Code de bonnes pratiques consacré spécifiquement à la transparence des contenus générés par IA pour faciliter l’application de l’article 50.
