[Avis d’expert] 🔒 IA de confiance : et si l’AI Act (RIA) devenait votre meilleur avantage compétitif grâce aux certifications ?

Le Règlement Européen sur l’IA (AI Act / RIA) entre progressivement en vigueur entre 2024 et 2027. Plus qu’un texte technique, il impose un cadre réglementaire exigeant et progressif, qui va bien au-delà de simples bonnes pratiques méthodologiques en s’appuyant sur différents piliers : gouvernance et stratégie IA, méthodologie et pratique de développement.

• Août 2024 : entrée en vigueur partielle, avec l’interdiction de certains systèmes jugés inacceptables (Article 5)
• Août 2025 – 2026 : application généralisée aux systèmes d’IA à haut risque (Article 6)
• Août 2027 : application complète, y compris aux IA à usage général (GPAI, par ex. IA génératives) (Article 6)

Tous les acteurs de la chaîne sont concernés : fournisseurs, distributeurs, importateurs et déployeurs. Et les risques de non-conformité sont majeurs : allant jusqu’à 35 M€ ou 7 % du CA annuel mondial d’amende.

Le message est clair : ne pas anticiper, c’est prendre un risque réglementaire, financier et réputationnel considérable.

Les certifications et labels, un socle de confiance pour l’IA :

Dans ce contexte, les certifications et labels d’IA jouent un rôle clé pour couvrir tout ou partie des exigences de l’AI Act (RIA). Ils permettent de structurer vos pratiques, fiabiliser vos processus, embarquer votre équipe et démontrer votre conformité.

Mais de quoi parle-t-on ? Rappelons d’abord qu’il existe quatre niveaux complémentaires de certifications et labels en IA :

1. Organisation – pour structurer la gouvernance et le management global de l’IA (ex. ISO 42001).
2. Processus – pour encadrer la qualité et la responsabilité des méthodes de développement et d’usage de l’IA (ex. LNE).
3. Produit / Système d’IA – pour valider la sécurité et la conformité sectorielle des systèmes IA (ex. marquage CE, MDR pour les IA médicales).
4. Compétences – pour attester les savoir-faire individuels en IA responsable (formations, certifications professionnelles ex. IEEE).

Ces quatre dimensions se renforcent mutuellement et permettent de couvrir l’ensemble de la chaîne de valeur de l’IA : de la gouvernance au développement, jusqu’à l’usage concret et les talents.

Comment contribuent-t-ils à la conformité à l’AI Act (RIA) ?

Exemple concret : cas d’usage fournisseur & catégorie IA à haut risque 

Prenons le cas d’une IA de détection d’anomalies dans le réseau électrique (Dans ce cas, il s’agit d’un cas d’usage réalisé en interne (fournisseur), qui rentre donc dans la catégorie à haut risque).

• Exigences de l’AI Act (RIA) : gestion des risques, gouvernance des données, documentation technique, traçabilité, robustesse, transparence, supervision humaine.
• Obligations pour l’entreprise : mettre en place un système de gestion des risques, garantir la qualité des données, constituer une documentation technique, assurer la supervision humaine, obtenir le marquage CE.

Dans ce contexte, des certifications comme LNE, LabelIA ou encore ISO 42001 permettent de répondre partiellement ou totalement à ces obligations :

Mais alors que choisir et par quoi commencer ?

Chaque référentiel impose des exigences de nature et de niveau technique différents : le LNE, ISO 42001 et Labelia offrent par ailleurs de très bonnes options complémentaires pour structurer et fiabiliser l’IA :  

• LNE (certification des processus IA) : centrée sur l’évaluation technique et documentaire du cycle de vie complet des IA, avec une capacité de challenge poussée des auditeurs basée dur des preuves formelles. La meilleure option pour challenger et améliorer les process interne d’IA.
• LabelIA : davantage orienté éthique, explicabilité et inclusion, avec une documentation narrative accessible et structurante. Un bon premier marqueur et base pour une structuration éthique et facile à deployer.
• ISO 42001 : premier standard international de gouvernance IA, qui impose une gestion robuste et structurée et est reconnue mondialement, à reserver à une gouvernance déjà très mature.

Un véritable levier stratégique à 360°…

Ces certifications et labels IA offrent ainsi bien plus qu’un simple tampon de conformité. Elles permettent d’abord de structurer la gouvernance et les processus, en posant un cadre clair et reconnu pour piloter l’IA de manière responsable. Elles contribuent aussi à fiabiliser les systèmes et limiter les risques, en imposant robustesse, traçabilité et supervision humaine.

Elles renforcent également la confiance et la crédibilité auprès des clients, régulateurs et collaborateurs, qui voient dans la certification une preuve tangible d’engagement en valorisant les équipes IA : les Data Scientists et métiers impliqués deviennent des acteurs centraux de la conformité et de l’éthique, ce qui accroît la fierté e tla reconnaissance en interne.

Enfin, elles offrent un véritable avantage compétitif : avec des échéances réglementaires étalées de 2024 à 2027, les entreprises certifiées sont prêtes avant les autres, anticipent les obligations de l’AI Act (RIA), réduisent leur exposition aux sanctions et se distinguent par leur réputation de pionniers. Être certifié, c’est envoyer un signal fort au marché : celui d’une organisation capable d’innover tout en garantissant la confiance et la sécurité.

Elles transforment donc la conformité en avantage concurrentiel, avec un time-to-market accéléré et une meilleure réputation.

…cependant, certaines limitent existent :

• Les référentiels actuels ne traitent pas encore tous les enjeux spécifiques de l’IA générative (hallucinations, sécurité des prompts, propriété intellectuelle).
• Les normes évoluent plus lentement que l’innovation, créant un risque de retard face aux usages émergents

A noter que ces limites ne diminuent en aucun cas la valeur du socle solide offert par les certifications. Au contraire, ce dernier est indispensable pour s’adapter ensuite aux nouvelles exigences (comme celles qui concernent les GPAI).

Et les GPAI dans tout ça ?

Les modèles d’IA à usage général (GPAI) sont au cœur du débat. L’AI Act (RIA) leur impose des obligations spécifiques :

• Documentation technique détaillée.
• Transparence vis-à-vis des utilisateurs et intégrateurs.
• Gouvernance des risques.
• Robustesse face aux usages abusifs.
• Respect du droit d’auteur et des règles de données d’entraînement.

En attendant l’application complète du RIA, la Commission européenne a déjà publié un Code de bonnes pratiques GPAI, qui anticipe ces obligations sur les aspects de transparence, de propriété intellectuelle, de sécurité et de sureté.

Pour les grandes entreprises, cela signifie que le déploiement de l’IA générative devra s’appuyer sur un cadre renforcé de conformité et de gouvernance, où les labels existants ne suffisent pas toujours.

Pourquoi s’engager dès maintenant dans une certification IA responsable ?

Au-delà de la conformité, nos clients soulignent plusieurs bénéfices tangibles:

• Mobiliser et valoriser les équipes IA (meilleure fierté et reconnaissance des Data Scientists).
• Renforcer la confiance interne et externe, indispensable pour l’adoption.
• Accélérer le time-to-market grâce à une meilleure efficacité opérationnelle.
• Communiquer de façon crédible et opposable auprès des parties prenantes, investisseurs et clients.

Comme l’exprime Maxime Havez, Responsable du Data Office au Crédit Mutuel Arkéa :

“L’exercice de la certification favorise des évolutions concrètes, notamment au niveau de l’outillage du Data Scientist, acteur central de la conception des IA.”

Et si vous vous lanciez ?

Chez Axionable, nous mettons l’IA de confiance au cœur de notre modèle depuis 2018. Notre engagement se traduit par une participation active aux groupes de travail de référence, tels que ceux du LNE ou d’ImpactAI, où nous contribuons à faire évoluer les standards de l’IA responsable. Forts de cette expertise, nous avons déjà réalisé huit dossiers de certification et de labellisation pour nos clients, couvrant des référentiels variés.

Nous avons également développé une méthodologie propriétaire – ADM for Trustworthy AI – qui accélère et fiabilise les démarches de conformité. Enfin, nous accompagnons de grandes entreprises dans leurs re-certifications et dans la préparation à l’ISO 42001, le premier standard international de gouvernance IA.

Nous sommes plus que volontaires à partager nos retours d’expérience et échanger avec les entreprises qui souhaitent s’engager dans cette démarche.

👉 Réservez un rendez-vous avec nos experts IA de confiance pour un benchmark des référentiels, un retour d’expérience concret et échange personnalisé sur vos enjeux.

Sources : ISO 42 001 | Gender Equality Diversity European & International Standard | Labelia | LNE | CE | ISO 26 262 | IEEE  | AI Act | Projet de lignes directrices pour les modèles GPAI de la CE | Code de bonnes pratiques de l’IA à usage général de la Commission Européenne