Règlement européen sur l'IA pour les entreprises SaaS : fournisseur, déployeur, ou les deux ?

Fournisseur ou déployeur : la classification qui définit vos obligations

Le Règlement européen sur l'IA établit des cadres de conformité fondamentalement différents pour les fournisseurs et les déployeurs. Déterminer le rôle qu'occupe votre entreprise SaaS — et les circonstances dans lesquelles cette classification pourrait évoluer — constitue la première étape indispensable de toute planification de conformité.

Un fournisseur au sens de l'article 3, paragraphe 3 est toute entité qui développe un système d'IA (ou le fait développer) et le met sur le marché ou le met en service sous son propre nom ou sa propre marque, que ce soit à titre onéreux ou gratuit. Un déployeur au sens de l'article 3, paragraphe 4 est toute entité utilisant un système d'IA sous sa propre autorité à des fins professionnelles. Pour les entreprises SaaS, cela signifie généralement que l'éditeur est le fournisseur et que le client est le déployeur.

Le facteur déterminant est le nom ou la marque sous lesquels le système d'IA est commercialisé. Une entreprise SaaS proposant un outil de recrutement basé sur l'IA sous sa propre marque est sans ambiguïté un fournisseur, tandis que le service des ressources humaines qui acquiert et utilise cet outil est un déployeur. Cela reste vrai même lorsque l'entreprise SaaS intègre des modèles d'IA tiers comme GPT-4 ou Claude — encapsuler une API et la proposer sous votre marque fait de vous le fournisseur de ce système d'IA.

Plusieurs scénarios peuvent brouiller ou modifier ces classifications. Les accords en marque blanche sont particulièrement significatifs : en vertu de l'article 25, paragraphe 1, point a), si un client appose son propre nom ou sa propre marque sur un système d'IA à haut risque déjà mis sur le marché, il devient le fournisseur et hérite de toutes les obligations correspondantes. Les modifications substantielles constituent un autre déclencheur — l'article 3, paragraphe 23 les définit comme des changements non prévus lors de l'évaluation initiale de la conformité qui affectent la conformité ou modifient la destination du système.

L'ajustement fin et la personnalisation présentent des cas limites nuancés. Le simple ajout de données personnalisées ou l'ajustement d'hyperparamètres ne constitue généralement pas une modification substantielle — les clients restent déployeurs. Toutefois, si un client réentraîne significativement un modèle, modifie fondamentalement ses capacités ou utilise un système non classé à haut risque à des fins relevant du haut risque, il peut devenir fournisseur réputé en vertu de l'article 25. Les éditeurs SaaS doivent aborder explicitement ces scénarios dans leurs contrats afin de prévenir toute ambiguïté.

Classification à haut risque : quand vos fonctionnalités SaaS déclenchent la conformité intégrale

Le Règlement européen sur l'IA s'appuie sur un cadre réglementaire fondé sur les risques, les systèmes d'IA à haut risque étant soumis aux exigences les plus strictes. L'article 6 établit deux voies de classification à haut risque : les composants de sécurité de produits réglementés (annexe I) et les cas d'utilisation spécifiques énumérés à l'annexe III.

L'article 6, paragraphe 3 prévoit des exceptions — les systèmes visés à l'annexe III ne sont pas considérés comme à haut risque s'ils exécutent des tâches procédurales étroites, améliorent le résultat d'activités humaines préalablement achevées, détectent des schémas décisionnels sans se substituer à l'évaluation humaine, ou accomplissent des tâches préparatoires. Cependant, les systèmes effectuant un profilage de personnes physiques sont toujours considérés comme à haut risque, indépendamment de ces exceptions.

Les éditeurs SaaS doivent mener une analyse de classification rigoureuse pour chaque fonctionnalité d'IA. Un chatbot de service client généraliste relève du risque limité et n'exige que des obligations de transparence. Un moteur de recommandation est généralement à risque minimal. Mais dès que cette même technologie est utilisée pour filtrer des candidatures ou évaluer la solvabilité, elle devient à haut risque avec des exigences de conformité intégrales. C'est la finalité prévue — et non la technologie sous-jacente — qui détermine la classification.

• Emploi et gestion des travailleurs (catégorie 4) : IA pour le recrutement, le filtrage des candidatures, les annonces d'emploi ciblées, les décisions en matière d'emploi, l'attribution des tâches et le suivi des performances
• Accès aux services essentiels (catégorie 5) : notation de crédit, évaluation de la solvabilité, évaluation des risques et tarification pour l'assurance vie et l'assurance maladie
• Éducation (catégorie 3) : IA déterminant l'admission, évaluant les résultats d'apprentissage, évaluant les niveaux d'éducation, surveillant le comportement des étudiants lors des examens
• Biométrie (catégorie 1) : systèmes d'identification biométrique à distance, de catégorisation biométrique et de reconnaissance des émotions lorsqu'ils sont autorisés

Obligations du fournisseur : le cadre de conformité complet pour l'IA à haut risque

Les fournisseurs de systèmes d'IA à haut risque sont soumis à un cadre réglementaire complet couvrant les exigences préalables à la mise sur le marché, l'évaluation de la conformité et les obligations continues de surveillance après commercialisation. Pour les entreprises SaaS, ces exigences doivent être intégrées dès le départ dans les processus de développement produit.

L'article 9 impose un système de gestion des risques continu et itératif tout au long du cycle de vie de l'IA. Les fournisseurs doivent identifier et analyser les risques connus et raisonnablement prévisibles, estimer et évaluer les risques en fonction de l'utilisation prévue et des utilisations abusives raisonnablement prévisibles, mettre en œuvre des mesures d'atténuation appropriées et documenter les risques résiduels.

L'article 10 établit des exigences en matière de gouvernance des données pour les systèmes entraînés à partir de données. Les jeux de données d'entraînement, de validation et de test doivent être pertinents, représentatifs et exempts d'erreurs dans la mesure du possible. Les fournisseurs doivent documenter la provenance des données, mettre en œuvre des mécanismes de détection et de correction des biais, et établir des pratiques appropriées pour le traitement de toute catégorie particulière de données à caractère personnel utilisées exclusivement à des fins de détection des biais.

Exigences de documentation technique au titre de l'annexe IV

L'annexe IV précise des exigences de documentation complètes directement applicables aux produits SaaS. La documentation doit couvrir la description générale (finalité prévue, identification du fournisseur, historique des versions, toutes les formes de mise sur le marché y compris les API, exigences matérielles et descriptions de l'interface utilisateur), le processus de développement (spécifications de conception, architecture du système, ressources de calcul utilisées, choix de conception clés et leur justification) et les exigences relatives aux données (méthodologies d'entraînement, descriptions et provenance des jeux de données, méthodes d'acquisition des données, procédures d'étiquetage).

Pour les systèmes SaaS en mise à jour continue, la documentation des changements prédéterminés est essentielle — une documentation détaillée de tous les changements anticipés et des solutions techniques garantissant la conformité continue. Cela est indispensable pour éviter des évaluations de conformité répétées. L'article 11 prévoit que les PME et les startups peuvent utiliser un formulaire de documentation simplifié établi par la Commission européenne.

• La documentation doit être conservée pendant 10 ans après la mise sur le marché du système
• Les tests et la validation doivent inclure des métriques de précision, de robustesse et de conformité, accompagnés de journaux de test datés et signés
• Les mesures de contrôle humain doivent être documentées conformément aux exigences de l'article 14
• Les changements prédéterminés doivent être documentés afin d'éviter des évaluations de conformité répétées

Voies d'évaluation de la conformité

L'article 43 établit deux voies d'évaluation de la conformité. Le contrôle interne (annexe VI) permet une auto-évaluation lorsque le fournisseur a appliqué des normes harmonisées ou des spécifications communes couvrant toutes les exigences pertinentes. L'évaluation par un tiers réalisée par un organisme notifié (annexe VII) est obligatoire pour les systèmes d'identification biométrique à distance et les systèmes tirant des conclusions sur les caractéristiques personnelles à partir de données biométriques, avec une certification valide quatre ans.

Pour les produits SaaS en mise à jour continue, l'article 43, paragraphe 4 offre une flexibilité essentielle : les modifications qui ont été prédéterminées lors de l'évaluation initiale de la conformité et documentées dans les spécifications techniques ne constituent pas des modifications substantielles nécessitant une nouvelle évaluation. Cela permet aux systèmes à apprentissage continu de fonctionner sans évaluations répétées — à condition que les modifications aient été anticipées et documentées en amont.

Marquage CE : badges de conformité numériques pour les produits logiciels

Les exigences de marquage CE s'appliquent aux systèmes d'IA à haut risque avant leur mise sur le marché. L'article 48, paragraphe 2 concerne spécifiquement le SaaS et les produits numériques, exigeant un marquage CE numérique facilement accessible via l'interface à partir de laquelle le système est utilisé, ou via un code lisible par machine facilement accessible ou d'autres moyens électroniques.

La mise en œuvre pratique pour le SaaS comprend l'affichage du marquage CE numérique au sein de l'interface logicielle, son accessibilité via des codes lisibles par machine (codes QR ou points de terminaison API) ou la mise à disposition d'autres moyens électroniques garantissant un accès aisé. Le marquage doit être visible, lisible et permanent, y compris le numéro d'identification de l'organisme notifié si une évaluation par un tiers a été réalisée.

Les fournisseurs doivent également établir une déclaration UE de conformité (article 47) pour chaque système d'IA, tenue à disposition des autorités nationales pendant dix ans après la mise sur le marché. L'enregistrement dans la base de données de l'UE (articles 49 et 71) impose aux fournisseurs de s'enregistrer et d'enregistrer leurs systèmes d'IA à haut risque avant leur mise sur le marché.

Surveillance après commercialisation et signalement des incidents

Les obligations du fournisseur se poursuivent tout au long du cycle de vie du système d'IA. L'article 72 impose un système de surveillance après commercialisation proportionné à la nature de la technologie et à ses risques. Ce système doit collecter, documenter et analyser de manière active et systématique les données de performance tout au long de la durée de vie du système, évaluer la conformité continue et analyser les interactions avec d'autres systèmes d'IA le cas échéant.

Les exigences en matière de journalisation au titre de l'article 12 imposent que les systèmes à haut risque permettent techniquement l'enregistrement automatique des événements tout au long de leur durée de vie. Les journaux doivent permettre d'identifier les situations présentant un risque, faciliter la surveillance après commercialisation et permettre le contrôle par le déployeur. Les fournisseurs doivent conserver les journaux pendant six mois minimum.

Le signalement des incidents (article 73) impose aux fournisseurs de signaler les incidents graves — définis comme un décès, une atteinte grave à la santé, un dommage matériel, un dommage environnemental, une perturbation d'infrastructures critiques ou une atteinte aux droits fondamentaux — aux autorités de surveillance du marché. Le délai standard est de 15 jours après l'établissement du lien de causalité ; les incidents graves affectant la vie ou la santé doivent être signalés dans un délai de deux jours.

Obligations du déployeur et comment les fournisseurs SaaS doivent accompagner leurs clients

Si les déployeurs sont soumis à moins d'exigences réglementaires directes, les déployeurs de systèmes d'IA à haut risque assument des obligations significatives en vertu de l'article 26. Les fournisseurs SaaS doivent permettre et accompagner la conformité de leurs clients.

Le contrôle humain constitue l'obligation centrale du déployeur. Les déployeurs doivent confier le contrôle humain à des personnes physiques disposant des compétences, de la formation, de l'autorité et du soutien nécessaires. Les contrôleurs doivent comprendre les capacités et les limites du système, rester conscients du biais d'automatisation, interpréter correctement les résultats et conserver l'autorité pour invalider ou interrompre le système. Pour les systèmes d'identification biométrique, une vérification par au moins deux personnes physiques est requise avant toute action.

La transparence envers les personnes concernées impose aux déployeurs de systèmes à haut risque prenant des décisions relatives à des individus d'informer ces personnes de l'utilisation du système d'IA. En vertu de l'article 86, les personnes concernées ont le droit de recevoir des explications claires et compréhensibles sur le rôle du système d'IA et les principaux éléments des décisions prises.

Les analyses d'impact sur les droits fondamentaux (article 27) sont requises pour certains déployeurs : les organismes publics, les entités privées fournissant des services publics et tout déployeur utilisant une IA d'évaluation de la solvabilité ou des risques d'assurance. L'AIEF doit documenter les processus du déployeur, la durée et la fréquence d'utilisation, les catégories de personnes concernées, les risques spécifiques pour les droits fondamentaux, les mesures de contrôle humain et les actions d'atténuation des risques.

• Fournir des instructions d'utilisation complètes conformes aux exigences de l'article 13
• Permettre le contrôle humain grâce à une conception d'interface appropriée
• Fournir un accès aux journaux et des outils d'interprétation
• Mettre à disposition la documentation technique aux fins de l'AIPD
• Proposer une formation pour les contrôleurs humains et des métriques de précision
• Mettre en place des canaux de signalement des incidents

Exigences contractuelles : ce que doivent inclure les contrats SaaS intégrant de l'IA

L'article 13 impose des informations spécifiques que les fournisseurs doivent communiquer aux déployeurs. Les contrats SaaS doivent intégrer ces exigences de manière systématique, avec des dispositions contractuelles claires couvrant chaque élément.

Les informations obligatoires comprennent l'identité et les coordonnées du fournisseur, la finalité prévue et les caractéristiques détaillées de performance, le niveau de précision, de robustesse et les métriques de cybersécurité, les circonstances connues susceptibles d'engendrer des risques, les spécifications des données d'entrée, les caractéristiques attendues des résultats et les indications d'interprétation, les changements prédéterminés et leur impact sur la conformité, les mesures de contrôle humain, les exigences en matière de ressources de calcul, la durée de vie prévue et les mécanismes de journalisation.

Les éléments du cadre contractuel doivent inclure des clauses de classification claires confirmant le statut de fournisseur/déployeur, des limitations de périmètre sur l'utilisation prévue avec des clauses d'utilisation interdite explicites, des garanties du fournisseur quant à la conformité aux articles 9 à 15, des garanties du déployeur quant à la conformité à l'article 26, des obligations de partage d'informations, des exigences de coopération pour la surveillance après commercialisation et le signalement des incidents, ainsi que des clauses résolutoires en cas de manquement substantiel ou de changement de classification.

IA à usage général : obligations supplémentaires lors de l'intégration de modèles de fondation

Les entreprises SaaS intégrant des modèles d'IA à usage général comme GPT-4, Claude ou Gemini sont soumises à un cadre réglementaire spécifique. L'article 3, paragraphe 63 définit les modèles d'IA à usage général comme des modèles présentant une généralité significative, capables d'exécuter un large éventail de tâches distinctes et intégrables dans divers systèmes en aval.

Distinction essentielle : les entreprises SaaS intégrant des modèles d'IA à usage général sont généralement des fournisseurs de systèmes d'IA ou des fournisseurs en aval — et non des fournisseurs de modèles d'IA à usage général. Elles ne sont pas soumises aux obligations des articles 53 à 55 relatives aux modèles d'IA à usage général, lesquelles incombent à OpenAI, Anthropic, Google et aux développeurs de modèles de fondation similaires. Les entreprises SaaS doivent en revanche se conformer aux exigences applicables aux systèmes d'IA correspondant à leur classification de risque.

Les fournisseurs de modèles d'IA à usage général doivent fournir une documentation permettant aux fournisseurs en aval de comprendre les capacités et les limites du modèle. En vertu de l'article 53, paragraphe 1, point b), les fournisseurs d'IA à usage général peuvent être tenus de fournir des informations complémentaires dans un délai de 14 jours suivant les demandes pertinentes pour l'intégration. Les modèles d'IA à usage général présentant un risque systémique — ceux entraînés avec une puissance de calcul cumulée dépassant 10^25 FLOPS — sont soumis à des exigences supplémentaires, notamment des évaluations de modèles, des tests adverses et des protections en matière de cybersécurité.

Calendrier : dates clés pour la planification de la conformité SaaS

Depuis janvier 2026, plusieurs dispositions majeures sont déjà exécutoires, l'échéance la plus significative approchant dans sept mois.

Déjà en vigueur : Pratiques d'IA interdites (2 février 2025) incluant la notation sociale, l'IA manipulatrice et la biométrie non autorisée. Exigences en matière de maîtrise de l'IA (2 février 2025) imposant aux organisations de s'assurer que leur personnel dispose d'une maîtrise suffisante de l'IA. Obligations relatives aux modèles d'IA à usage général (2 août 2025) pour les fournisseurs de modèles de fondation. Structures de gouvernance (2 août 2025) avec un régime de sanctions actif pouvant atteindre 35 millions d'euros ou 7 % du chiffre d'affaires mondial.

L'échéance critique à venir est le 2 août 2026 : les exigences applicables aux systèmes d'IA à haut risque entrent en vigueur pour les catégories de l'annexe III, les obligations de transparence au titre de l'article 50 deviennent exécutoires et l'application nationale devient pleinement opérationnelle.

• 2 février 2025 : pratiques d'IA interdites exécutoires avec sanctions maximales
• 2 août 2025 : obligations relatives aux modèles d'IA à usage général en vigueur ; autorités nationales désignées
• 2 août 2026 : entrée en vigueur des exigences complètes pour les systèmes d'IA à haut risque au titre de l'annexe III
• 2 août 2027 : exigences applicables aux systèmes d'IA à haut risque intégrés dans des produits réglementés

Stratégies pratiques de conformité pour le développement SaaS

L'intégration des exigences du Règlement européen sur l'IA dans le développement produit nécessite des cadres de gouvernance systématiques et une intégration dans les processus existants.

Priorités immédiates (T1 2026) : réaliser un inventaire des systèmes d'IA couvrant l'ensemble des produits et fonctionnalités, classer chaque système par catégorie de risque, identifier les responsabilités de fournisseur et de déployeur pour chaque scénario de déploiement, mener une analyse des écarts au regard des exigences applicables et évaluer la posture de conformité des fournisseurs d'IA tiers.

Construction des fondations (T1-T2 2026) : constituer un comité de gouvernance de l'IA avec des responsabilités clairement définies, élaborer une politique IA alignée sur l'approche fondée sur les risques, mettre en œuvre des programmes de formation à la maîtrise de l'IA, créer des modèles de documentation pour la documentation technique et les évaluations des risques, et mettre à jour les conditions générales de service et les contrats SaaS avec les informations requises par l'article 13.

Conformité des systèmes à haut risque (T2-T3 2026) : mettre en œuvre les systèmes de gestion des risques de l'article 9, établir les procédures de gouvernance des données de l'article 10, élaborer la documentation technique de l'annexe IV, concevoir les mécanismes de contrôle humain conformément aux exigences de l'article 14, déployer les systèmes de journalisation de l'article 12 et préparer l'évaluation de la conformité.

Classifications par cas d'usage : comment les fonctionnalités courantes d'IA SaaS sont réglementées

Les chatbots de service client relèvent du risque limité et exigent des obligations de transparence au titre de l'article 50. Les utilisateurs doivent être informés qu'ils interagissent avec une IA, sauf si cela est manifeste compte tenu des circonstances. Aucune évaluation de la conformité ni documentation obligatoire n'est requise au-delà de l'obligation de transparence.

Les moteurs de recommandation sont généralement à risque minimal pour les recommandations de produits de base ou la personnalisation de contenu. Cependant, ils deviennent à haut risque s'ils sont utilisés pour le profilage d'individus aux fins de décisions d'emploi ou pour déterminer l'accès à des services essentiels.

L'IA en ressources humaines et recrutement est explicitement à haut risque au titre de l'annexe III, catégorie 4. Cela inclut l'IA pour le recrutement et la sélection, le filtrage des candidatures, les annonces d'emploi ciblées, les décisions en matière d'emploi, l'attribution des tâches fondée sur le comportement individuel et le suivi des performances. Les exigences de conformité intégrales s'appliquent.

Les outils d'évaluation de crédit et d'évaluation financière sont explicitement à haut risque au titre de l'annexe III, catégorie 5 pour l'évaluation de la solvabilité, la notation de crédit et l'évaluation des risques en assurance vie et assurance maladie. L'exception : l'IA utilisée exclusivement pour la détection de fraudes financières n'est pas à haut risque.