RGPD et IA en 2026 : ce qui s'applique maintenant, ce qui a été reporté

Août 2026 : ce qui est en vigueur, ce qui ne l'est pas

Le règlement (UE) 2024/1689 — l'AI Act — est entré en vigueur le 1er août 2024. Il s'applique par paliers. Les pratiques interdites et l'obligation d'acculturation datent du 2 février 2025. Les modèles d'IA à usage général (GPAI) et la gouvernance, du 2 août 2025. Le 2 août 2026, c'est l'application générale : transparence (article 50), pouvoirs de sanction de la Commission sur les GPAI. Ce palier n'a pas bougé.

Ce qui a bougé : le haut risque. Le Digital Omnibus sur l'IA (règlement (UE) 2026/1744, en vigueur depuis le 27 juillet 2026) reporte les obligations des systèmes autonomes de l'Annexe III — recrutement, crédit, éducation, biométrie, services essentiels — au 2 décembre 2027. Les systèmes embarqués dans un produit déjà régulé (Annexe I : dispositifs médicaux, machines) passent au 2 août 2028. Une source qui écrit encore « haut risque au 2 août 2026 » est périmée.

Le report n'efface pas le RGPD. Le RGPD n'a pas de palier 2027. Il s'applique dès qu'une donnée personnelle est traitée. Une AIPD, une base légale, un registre, des droits des personnes : ça n'attend pas décembre 2027. Traiter le report AI Act comme un congé de conformité, c'est confondre deux textes.

Depuis le 2 août 2026, un chatbot ou un assistant qui parle à un humain doit le dire (art. 50). Marquage des contenus synthétiques : les systèmes mis sur le marché avant cette date ont jusqu'au 2 décembre 2026. Ce n'est pas du haut risque. C'est déjà applicable. Un widget boutique qui se fait passer pour un vendeur, sans le dire, n'attend pas 2027 pour être hors cadre.

Ceci n'est pas un avis d'avocat. C'est le calendrier public, à la date du 29 août 2026. Les sources sont en fin d'article. Un DPO, un juriste, tranchent votre cas. Un produit mal cadré, lui, se paie avant le juriste.

Quand le RGPD s'applique-t-il à un système d'IA ?

Dès qu'un système identifie, ou peut identifier, une personne. Peu importe la phase. Un modèle entraîné sur des mails clients, des CV, des tickets support est concerné à l'entraînement autant qu'en production. Le piège : croire que seule la mise en ligne compte. Un jeu d'entraînement mal minimisé engage déjà l'entreprise, même si le produit final ne montre jamais le nom à l'écran.

Trois cas qui déclenchent le règlement : un chat interne nourri de documents RH ; un scoring client entraîné sur l'historique d'achat individualisé ; une extraction de texte capable de régurgiter une donnée mémorisée à l'apprentissage. Une fuite, même accidentelle, transforme le risque théorique en incident à notifier.

Coller des dossiers dans ChatGPT n'est pas « hors RGPD parce que c'est un outil US ». C'est une sortie de données. La charte interne « on ne colle pas de clients » se tient jusqu'au premier devis urgent. Sans produit qui refuse le collage, la charte est un PDF.

Un RAG d'entreprise n'échappe pas à ça. Indexer le drive, c'est traiter. Logger les questions, c'est traiter. Citer un passage nominatif, c'est traiter. Les logs de retrieval portent des données : durée de rétention, cloisonnement, accès. Sans ça, vous déboguez à l'aveugle — et vous ne pourrez pas défendre une phrase le jour où elle sort mal.

Licéité, finalité, minimisation : deux traitements, pas un

Le RGPD prévoit six bases légales. Toutes ne se valent pas selon la phase. L'intérêt légitime peut tenir pour un entraînement sur des données déjà collectées à d'autres fins — à condition d'un test de mise en balance écrit. Le consentement s'impose dès que les données sont sensibles, ou que le profilage a un impact fort. Le CEPD (avis 28/2024) admet l'intérêt légitime pour développer ou déployer un modèle, sous conditions. Il ne le présume pas.

Ne fusionnez pas la base de la collecte initiale et celle de l'entraînement. Ce sont souvent deux traitements distincts. Les confondre est l'erreur que les contrôles voient en premier. Informer les personnes, y compris quand l'usage IA est indirect. Limiter les champs du jeu d'entraînement à ce qui sert le modèle, pas à tout l'historique. Fixer une durée de conservation propre à l'entraînement, distincte de l'exploitation.

Minimiser n'est pas un slogan CNIL. C'est le même réflexe que le corpus court : vingt documents assumés plutôt que deux mille que personne n'a relus. Plus vous indexez, plus vous traitez, plus le modèle peut mémoriser. Le volume devient un argument pour ne plus regarder. Le regard, c'est le produit.

Un modèle n'est pas anonyme parce qu'on l'affirme

Le CEPD l'a tranché en décembre 2024 : un modèle entraîné sur des données personnelles ne peut pas être présumé anonyme. L'évaluation est au cas par cas. Pour qu'il le soit, deux probabilités doivent être insignifiantes, eu égard aux moyens raisonnablement susceptibles d'être utilisés : extraire directement (y compris de façon probabiliste) une donnée d'une personne du jeu d'entraînement ; l'obtenir par des requêtes, volontairement ou non.

La CNIL a publié une méthode opérationnelle : cartographier les données d'entraînement et les risques de mémorisation ; lancer des tests d'attaque en réidentification ; documenter la méthode et les résultats. Un fournisseur qui écrit « modèle anonyme » sur une plaquette sans cette preuve vous laisse le risque. L'entreprise qui déploie reste responsable de traitement pour l'usage qu'elle en fait.

En juillet 2026, le CEPD a adopté un projet de lignes directrices sur l'anonymisation (consultation jusqu'au 30 octobre 2026) et des lignes sur le moissonnage pour l'IA générative. Trois critères de test : pas d'individualisation, pas de corrélation, pas d'inférence. Tant que la consultation n'est pas close, ce n'est pas le texte final. L'avis 28/2024, lui, l'est. On s'appuie dessus.

La CNIL a aussi mis à jour, en août 2026, son outil de traçabilité des modèles open-weights (Genmod). Utile pour suivre la généalogie d'un modèle et la mémorisation qui voyage d'un descendant à l'autre. Ce n'est pas une obligation. C'est un moyen de voir ce que « on a pris un modèle open source » veut dire vraiment.

AIPD : le RGPD, pas le calendrier AI Act

L'article 35 du RGPD impose une analyse d'impact quand le traitement présente un risque élevé pour les droits des personnes. Un système de recrutement assisté, un scoring de crédit : le risque est présumé élevé. Un assistant qui lit des dossiers nominatifs peut y entrer. Le report des obligations Annexe III au 2 décembre 2027 ne suspend pas l'article 35. L'AIPD n'est pas « l'AI Act en petit ». C'est le RGPD, déjà là.

Quatre temps : cartographier (données, finalités, destinataires, durées) ; évaluer nécessité et proportionnalité ; identifier les risques et les mesures ; documenter un suivi, pas une AIPD figée une fois pour toutes. La documentation technique que l'AI Act exigera pour le haut risque — quand il s'appliquera — peut alimenter l'AIPD. On mutualise les preuves. On ne produit pas deux silos.

Beaucoup font auditer le projet une fois le modèle en ligne. Corriger alors une base légale ou un jeu d'entraînement coûte plus cher qu'au cadrage. L'analyse de statut du modèle et l'AIPD conditionnent l'architecture, ou elles deviennent une reprise. Launch pose les logs, les comptes, le corpus, le refus, le dépôt jour 1. L'AIPD, c'est votre DPO — ou un juriste. Je ne la rédige pas à leur place. Je construis un produit qu'ils peuvent défendre.

Fournisseur du modèle, déployeur : deux responsabilités

Le fournisseur porte l'entraînement et le statut des données sous-jacentes. L'entreprise qui déploie reste responsable de traitement pour son usage, même si elle n'a pas construit le modèle. « Le prestataire a géré ça » n'est jamais automatique. Un chatbot mal cadré qui expose une donnée que vous croyiez protégée, c'est vous qui parlez au client. Et à la CNIL, le cas échéant.

Quatre mesures d'architecture, pas de papier : contrôle d'accès aux jeux d'entraînement et aux journaux ; chiffrement des données sensibles dans le pipeline ; journalisation des requêtes et des sorties, pour reconstituer une phrase ; versioning du modèle et du corpus, pour savoir quelle version a parlé. Conservez une fiche de statut par modèle, mise à jour à chaque réentraînement. C'est ce document qu'une autorité demandera en premier. Pas un rapport de vingt pages.

Selvren isole par locataire, journalise, donne le dépôt. SouverainIA ne part pas tout seul : elle prépare, le dirigeant signe. Ce n'est pas « de la conformité en plus ». C'est le produit. Un Launch sans journal, sans comptes, sans refus, n'est pas un Launch. C'est un POC exposé — et un traitement que vous ne pourrez pas expliquer.

RGPD et AI Act : deux textes, une architecture

L'AI Act encadre la sécurité technique, la transparence, la classification par risque. Le RGPD encadre la licéité du traitement et les droits des personnes. L'un ne remplace pas l'autre. Ignorer l'un en pensant que l'autre suffit est l'erreur la plus chère à corriger après coup.

En 2026, concrètement : art. 50 AI Act déjà applicable (dire que c'est une IA, marquer le synthétique). GPAI déjà soumis depuis 2025. Haut risque Annexe III : obligations de conformité reportées à décembre 2027 — la classification, elle, n'a pas disparu. RGPD : inchangé. Si votre assistant lit des personnes, vous êtes dans le RGPD aujourd'hui. Si c'est un recrutement ou un crédit, préparez l'AIPD aujourd'hui, et le dossier haut risque pour 2027. Pas l'inverse.

Les deux textes se recoupent sur la traçabilité. Un journal de retrieval, une version de corpus, une décision d'abstention : ça sert le RGPD le jour de l'incident, et l'AI Act le jour du dossier. On le code au Launch. On ne le recolle pas en décembre 2027.

Six actions, cette semaine, si vous pilotez un projet IA

Une checklist utile ressemble à un ticket, pas à un rapport. Dans l'ordre : trancher la base légale, en distinguant entraînement et exploitation. Identifier la source exacte des données, et les clauses du fournisseur si le modèle vient de l'extérieur. Faire évaluer le statut du modèle : personnel, anonyme, ou incertain — avec une preuve, pas une phrase. Lancer l'AIPD si le traitement entre dans un risque élevé au sens du RGPD. Mettre en place journalisation et contrôle d'accès avant la mise en ligne, pas après. Préparer un plan d'incident spécifique aux fuites ou extractions via le modèle.

Sous une semaine : base légale et source, décision écrite. Sous un mois : fiche de statut du modèle, avec test si vous affirmez l'anonymat. Sous trois mois : AIPD si elle s'impose, mesures actées, registre à jour. Ces délais sont opérationnels, pas légaux. Le légal, c'est « déjà » pour le RGPD, « 2 août 2026 » pour la transparence AI Act, « 2 décembre 2027 » pour le haut risque Annexe III.

Si vous ne savez pas par où commencer, ce n'est pas un Launch. C'est un audit. Trois jours à cinq. Un oui, un non, un pas maintenant. Y compris : ce projet est-il un traitement RGPD, faut-il une AIPD, le canal est-il tenable. Coder dans ce flou, c'est payer le notebook deux fois.

La production révèle la conformité. Le papier, non.

Intégrer tests de statut et AIPD au cadrage, pas après le go-live, évite les reprises. Livrer le code et la documentation au client dès le jour 1 — c'est le contrat de Launch — permet à la conformité de vivre après la mission. Un prompt dans un pad, un index sans version, des logs dans Slack : vous n'aurez rien à montrer.

La plupart des discours traitent le RGPD comme une case juridique. C'est une question d'architecture : qui accède, ce qui est indexé, ce qui est loggé, ce qui est refusé, ce qui est versionné. La CNIL le dit : le règlement n'est pas fait pour freiner l'IA. Il force une discipline. Cette discipline, c'est aussi celle d'un produit que quelqu'un d'autre que vous peut relancer lundi.

L'angle mort : « le fournisseur a géré ça ». Jamais automatique. Vous restez responsable de votre usage. Un assistant qui invente un tarif à partir d'un PDF d'un autre client n'est pas un incident « IA ». C'est un traitement que vous n'avez pas borné.

Où lire ça à la source

CNIL — analyser le statut d'un modèle d'IA au regard du RGPD : cnil.fr/fr/ia-analyser-le-statut-dun-modele-dia-au-regard-du-rgpd. Recommandations CNIL sur le développement des systèmes d'IA (fiches 2024–2025). Outil Genmod, mise à jour août 2026 : traçabilité des modèles open-weights.

CEPD, avis 28/2024 (17 décembre 2024) sur les modèles d'IA et le RGPD. Projet de lignes directrices sur l'anonymisation, 7 juillet 2026, consultation jusqu'au 30 octobre 2026. Lignes sur le moissonnage pour l'IA générative, même date.

Règlement (UE) 2024/1689 (AI Act) : eur-lex.europa.eu, eli/reg/2024/1689. Digital Omnibus : règlement (UE) 2026/1744, en vigueur le 27 juillet 2026 — report Annexe III au 2 décembre 2027, Annexe I au 2 août 2028. Commission européenne, page AI Act (mise à jour 29 août 2026) : digital-strategy.ec.europa.eu/en/policies/regulatory-framework-ai.

Six bases légales RGPD : edpb.europa.eu, legal basis. Article 35 RGPD : AIPD. Ceci n'est pas un conseil juridique. C'est le calendrier et les méthodes publiées, relus le 29 août 2026.