Le 27 novembre, le gouvernement a dévoilé une feuille de route visant à rationaliser la régulation de l'intelligence artificielle afin de retirer des obstacles à l'innovation. Co‑construite avec 25 ministères, entreprises, organismes de recherche et experts, elle recense 67 mesures organisées autour de quatre axes : développement, usages, infrastructures et normes de confiance.
Contexte et portée de la feuille de route
La démarche se veut pragmatique et tournée vers le terrain : identifier les blocages juridiques et administratifs qui freinent le développement des modèles d'IA et adapter les règles pour permettre des usages sécurisés. Le plan rassemble des mesures destinées à faciliter l'accès aux données d'entraînement, à développer des infrastructures adaptées et à clarifier les règles de gouvernance pour les systèmes à fort impact.
Mesures ciblées sur les données et les infrastructures
Plusieurs dispositions visent directement à lever les freins liés aux données :
- un guide sur l'« exception de « fair use » » pour les œuvres protégées est annoncé pour décembre afin de clarifier les conditions d'utilisation des contenus pour l'entraînement des modèles ;
- une sélection « Top100 » de données publiques jugées utiles pour l'IA sera mise à disposition, et un cadre « AI‑ready » pour les données publiques devrait entrer en vigueur en 2026 ;
- la normalisation des données industrielles et la création de plateformes de partage sécurisé visent à améliorer l'interopérabilité entre acteurs et accélérer la transition vers des usines et services pilotés par l'IA ;
- les procédures relatives aux données pseudonymisées seront simplifiées, avec la possibilité d'assouplir sous conditions la réutilisation et les durées de conservation lorsque les exigences de sécurité sont satisfaites.
Sur le plan des infrastructures, la feuille de route prévoit d'alléger certaines contraintes pesant sur les centres de données (par exemple sur l'obligation d'installer des œuvres d'art ou des ascenseurs dans certains bâtiments) pour réduire coûts et délais de construction et d'exploitation. Ces ajustements sont présentés comme destinés à mieux refléter la réalité opérationnelle des centres d'hébergement de serveurs.
Impacts pratiques sur secteurs et usages
Les mesures concernent aussi l'usage concret de l'IA dans l'économie et les services publics. Elles comprennent notamment :
- l'extension des zones d'essai pour la conduite autonome, avec l'ambition de faciliter la mise en situation réelle à l'échelle de villes ;
- la simplification des règles applicables aux robots (stationnaires ou mobiles) afin de raccourcir les délais de mise sur le marché ;
- l'encouragement à l'utilisation de l'IA dans l'administration, par exemple pour améliorer la réponse aux usagers et optimiser certaines tâches de gestion ;
- l'adaptation des procédures de commande publique pour valoriser davantage la qualité technologique et faciliter l'accès des solutions basées sur l'IA aux marchés publics.
Normes de confiance, responsabilité et suivi
Le dispositif prévoit la clarification des critères pour identifier les « IA à fort impact » et la publication de lignes directrices pour l'utilisation de l'IA dans le recrutement, afin de définir responsabilités, critères d'utilisation et mesures de gestion des biais. Un volet vise aussi à établir des critères pour reconnaître la propriété industrielle des créations générées par l'IA, en précisant l'appréciation de la contribution humaine.
Le gouvernement a demandé une mise en œuvre suivie et coordonnée entre ministères, avec un pilotage inter‑ministériel pour assurer la traduction effective des mesures sur le terrain.
Ce qui reste à confirmer : la feuille de route fixe des échéances générales (par exemple une mise en place « AI‑ready » annoncée pour 2026) et des livrables à court terme, mais certains détails d'application opérationnelle et les modalités précises de gouvernance et de contrôle restent à préciser lors de la traduction réglementaire et administrative des mesures.
À retenir
- Le gouvernement a présenté 67 mesures pour lever les freins réglementaires à l'IA, co‑construites avec 25 ministères et acteurs.
- Les priorités portent sur l'accès aux données d'entraînement, la normalisation, l'allègement des contraintes pour les centres de données et le développement d'essais pour la conduite autonome.
- Des guides et cadres sont prévus à court et moyen terme, dont un guide sur l'exception de « fair use » et un cadre « AI‑ready » attendu pour 2026.
- Des clarifications sont prévues sur la propriété industrielle des créations générées par l'IA et sur les obligations des acteurs pour les systèmes à fort impact.
- La mise en œuvre sera suivie au niveau inter‑ministrériel, mais des précisions opérationnelles restent à confirmer.
Article amélioré avec l'IA - Article original
