Le service de documentation d’une entreprise privée occupe une position inconfortable dans les projets d’IA : il est le premier à voir arriver les outils, rarement celui qui signe le contrat, et toujours celui que l’on vient chercher quand un document confidentiel a fuité ou que l’entreprise reçoit une mise en demeure. Voici les points sur lesquels notre professionnel de l’information devrait peser, avant la signature du moindre contrat de déploiement d’une IA, particulièrement « générative ».
Une exposition à double sens
Contrairement à une bibliothèque publique ou à un service d’archives, le département documentation d’une entreprise n’est pas propriétaire de ses fonds. Il gère un patrimoine informationnel qui appartient à l’employeur (notes stratégiques, dossiers clients et projets, veille sur les brevets…) et il exploite sous licence des contenus qui appartiennent à des tiers : presse, bases sectorielles, normes, littérature scientifique, études de marché. Toute solution d’IA branchée sur ces gisements crée donc deux risques d’expositions, symétriques, mais qu’il faut traiter séparément.
Ce qui sort : des informations couvertes par le secret des affaires transitent vers un prestataire, parfois vers un éditeur de modèle situé hors de l’Union, souvent sans que personne n’ait vérifié ce que devient un prompt après l’obtention d’une réponse.
Ce qui entre : des contenus sous licence sont ingérés dans un index vectoriel, une base RAG ou résumés automatiquement, alors que la quasi-totalité des licences documentaires ont été négociées avant l’apparition des systèmes génératifs et ne prévoient rien de tel, ni en l’autorisant, ni en l’interdisant explicitement.
L’étude du cadre réglementaire n’aidera pas vraiment. Le règlement (UE) 2026/1744, dit « omnibus numérique IA », entré en vigueur le 27 juillet 2026, a repoussé au 2 décembre 2027 les obligations relatives aux systèmes à haut risque de l’annexe III, et au 2 août 2028 celles relevant de l’article 6(1) de l’AI Act. Or, hormis les usages RH ou de scoring personnel, les outils documentaires ne relèvent pas de ces catégories. Restent applicables : les pratiques interdites de l’article 5 depuis février 2025, les obligations des fournisseurs de modèles à usage général depuis août 2025, l’obligation de maîtrise de l’IA de l’article 4 et les obligations de transparence de l’article 50, applicables depuis le 2 août 2026. Pour tout le reste, c’est le contrat qui fait la règle. Encore faut-il qu’il ait été négocié en connaissance de cause, et pas vu comme un simple outil logiciel similaire à un traitement de texte ou à un tableur. Sa négociation ne devrait pas se faire uniquement par le département informatique, mais bien solliciter les professionnels des documents, des archives, et de l’information au sens large.
Un mot sur le levier : le service documentation ne signe pas, mais il est le seul à savoir quelles licences existent concernant l’information, ce qu’elles autorisent et quels documents sont réellement sensibles. Ces quinze points sont donc à faire porter par les achats et la direction juridique, à condition de les leur fournir formulés. Point important, en aucun cas, cet article ne peut être assimilé à un conseil juridique, et il ne dispense pas de prendre conseil auprès d’un avocat spécialisé. En revanche, il peut fournir une base à cette discussion juridique.
Protéger ce qui sort de l’IA
1. Non-entraînement, périmètre complet
L’engagement de ne pas entraîner de modèle sur les données du client est devenu banal. Il est fréquemment insuffisant. Vérifier qu’il couvre explicitement :
• Les requêtes et les pièces jointes soumises par les collaborateurs au travers des prompts ;
• Les documents indexés, ainsi que les transformations vectorielles et les index dérivés ;
• Les journaux de traçabilité des usages, les retours qualitatifs des utilisateurs (pouces, corrections, notations), qui alimentent classiquement les dispositifs d’apprentissage par renforcement ;
• Les modèles « fine-tunés » sur vos données, dont les poids doivent être détruits en fin de contrat et non « conservés à des fins d’amélioration du service ».
Et qu’il s’impose contractuellement aux sous-traitants et à l’éditeur du modèle sous-jacent, listés nominativement en annexe, avec notification préalable de toute modification.
2. Revue humaine des requêtes : interdiction par défaut
Beaucoup de contrats autorisent, dans une clause de sécurité ou de modération, l’examen humain d’un échantillon de requêtes. Pour un service documentaire, une requête est souvent plus révélatrice que le document lui-même : « synthèse des risques du dossier d’acquisition X » en dit long avant même que le premier fichier ne soit ouvert. Exiger l’interdiction de principe, avec exceptions limitativement énumérées, et journalisation accessible au client de tout accès humain.
3. Rétention nulle et effacement vérifiable
Durée de conservation des requêtes et des réponses, fixée contractuellement ; idéalement zéro, sinon quelques jours pour le seul débogage. Effacement en fin de contrat couvrant sources, dérivés, sauvegardes et journaux, avec attestation signée. Une obligation d’effacement sans attestation n’est pas vérifiable, donc sans valeur probante.
4. Sécuriser la qualification de secret des affaires
Point souvent négligé, et pourtant décisif. La protection du secret des affaires, issue de la loi du 30 juillet 2018 et codifiée à l’article L. 151-1 du code de commerce, suppose que l’information ait fait l’objet de mesures de protection raisonnables de la part de son détenteur légitime. Verser des documents stratégiques dans un service d’IA dont on n’a pas vérifié les garanties peut, en cas de contentieux ultérieur, être opposé comme un défaut de diligence. Concrètement, il faut documenter la démarche, encadrer les catégories de documents et de données autorisées à transiter par l’outil (pour cela, avoir mis en place une classification des données telles que l’a formalisée l’ISACA), obtenir du prestataire un engagement de confidentialité distinct des CGU, et éviter la formule d’usage qui laisse au fournisseur un droit d’utilisation « à des fins statistiques et d’amélioration », qui ne veut pas dire grand-chose, et n’apporte aucune protection réelle à l’entreprise cliente.
Sécuriser ce qui entre dans l’entraînement de l’IA
5. Vérifier la compatibilité avec les licences existantes
Les contrats d’agrégateurs et de bases documentaires ont été rédigés pour un usage de consultation, de téléchargement et de rediffusion interne encadrée. Leur ingestion dans un index sémantique, la génération de résumés automatiques et la restitution d’extraits par un agent conversationnel constituent des actes distincts, que la plupart de ces licences n’anticipent pas, quand elles ne les interdisent pas expressément depuis leurs récentes révisions.
Avant tout projet, il faut établir un tableau des licences en cours, de leur clause d’IA si elle existe, et des renégociations à ouvrir. C’est un travail que seul le service documentation peut réaliser, et c’est son meilleur argument de légitimité dans sa participation au projet.
6. Ne pas présumer de la portée des autorisations du CFC
Les contrats d’autorisation du Centre français d’exploitation du droit de copie couvrent la reproduction et la rediffusion numériques d’articles sous forme de panorama de presse, par messagerie, intranet ou extranet, dans les limites de répertoires et de volumes définis par publication. Que ces autorisations couvrent, ou non, l’ingestion des mêmes articles dans un système d’IA interne est une question qui doit être posée directement au CFC et tranchée par écrit, et non déduite par analogie. À cela s’ajoute le droit voisin des éditeurs et agences de presse, codifié aux articles L. 218-1 et suivants du code de la propriété intellectuelle, dont l’articulation avec les usages génératifs fait l’objet de contentieux en cours. Une veille de la jurisprudence qui ne manquera pas de tomber dans les prochaines années est indispensable, afin de réagir correctement.
7. Garantie d’éviction sur les données d’entraînement du fournisseur
Le prestataire doit garantir l’entreprise contre toute action de tiers fondée sur les contenus utilisés pour entraîner son modèle ou sur les contenus qu’il génère, et prendre en charge les coûts de la défense. Deux exigences complémentaires : la communication du résumé des contenus d’entraînement que l’AI Act impose aux fournisseurs de modèles à usage général, et la négociation du plafond d’indemnisation. S’il est plafonné au montant annuel du contrat, il n’a qu’une valeur d’affichage, et ne vous sera d’aucune utilité pratique.
8. Réservation de droits sur les contenus publiés par l’entreprise
Symétrique du point précédent, et souvent orphelin dans l’organisation ; les publications de l’entreprise (livres blancs, documentation technique, contenus du site web…) sont aspirées par les robots d’entraînement. La réservation de droits ouverte par l’article 4 de la directive (UE) 2019/790 doit être exprimée de manière lisible par machine, et le prestataire ne doit pas pouvoir contourner ces signaux. La documentation est fréquemment le service le mieux placé pour identifier ce qui doit être réservé et ce qui, au contraire, gagne à être exposé.
Garantir la qualité du service rendu
9. Des seuils de performance mesurés sur vos propres corpus
Les scores annoncés reposent sur des jeux de test publics, or votre rapport d’expertise en anglais technique, un contrat scanné de travers, un référentiel interne avec sa terminologie maison ne s’y trouvent pas. Prévoir une phase de qualification sur un échantillon représentatif, avec des indicateurs opposables : taux de réponses non étayées par une source du corpus, précision et rappel de la recherche, taux d’erreur d’extraction sur documents dégradés. Et une clause d’acceptation du contrat conditionnée à l’atteinte des seuils.
10. Traçabilité obligatoire des réponses
Toute réponse doit citer la ou les pièces dont elle procède, au niveau du document et de la page, et signaler explicitement l’absence de source. Un service de documentation dont l’outil produit une affirmation invérifiable détruit en quelques semaines la confiance qu’il a mis des années à construire. C’est aussi la seule façon de préserver la fonction de validation professionnelle qui justifie le service.
11. Notification préalable de tout changement de modèle
Le remplacement silencieux d’un modèle par une version plus récente ou moins coûteuse peut dégrader du jour au lendemain la qualité d’un traitement, sans qu’aucune ligne du contrat n’ait bougé. Exiger un préavis, une recette contradictoire sur un jeu de référence gelé, et le droit de refuser la migration ou de résilier le contrat sans pénalité.
12. Droit d’évaluation et documentation des limites
Les clauses contractuelles types pour l’achat d’IA publiées par la Communauté de pratique soutenue par la Commission européenne (les MCC-AI, mises à jour en mars 2025, disponibles en 24 langues, avec une version pour les IA à haut risque et une version allégée) prévoient un droit d’audit dans leur version complète, supprimé dans la version allégée. C’est précisément la clause à réintroduire : droit de faire évaluer le système par un tiers de confiance, sur échantillon, sans que le secret des affaires du fournisseur soit opposé de manière absolue. Y ajouter la documentation écrite des limites connues : langues, formats, types de documents mal traités, biais identifiés.
Les obligations propres au « déployeur »
13. Obtenir la matière de la conformité, pas seulement l’outil
L’entreprise qui utilise un système d’IA en est le « déployeur » au sens de l’AI Act et supporte ses propres obligations, à commencer par celle de maîtrise de l’IA prévue à l’article 4, applicable depuis février 2025, et par les obligations d’information de l’article 50 lorsque des collaborateurs ou des tiers interagissent avec un système ou consultent des contenus générés. Le contrat doit donc livrer les moyens de ces obligations : notice d’utilisation exploitable, supports de formation, mentions d’information réutilisables, description des usages proscrits.
14. Volet social et données des collaborateurs
Deux exigences distinctes. D’une part, l’introduction de l’outil relève de l’information-consultation du comité social et économique au titre de l’article L. 2312-8 du Code du travail, dès lors qu’il modifie les conditions de travail ou l’organisation. Difficile de plaider que l’IA n’impacte en rien les conditions de travail ou l’organisation. Certains ont tenté le coup devant les tribunaux ; leur argumentation n’a pas été retenue dans plusieurs cas de jurisprudence.
D’autre part, le contrat doit interdire au fournisseur de restituer à l’employeur des statistiques d’usage nominatives ou individualisables : un tableau de bord des requêtes par collaborateur transforme un outil documentaire en dispositif de surveillance, avec toutes les conséquences juridiques attachées.
Sur le volet de données personnelles, la CNIL a finalisé en juillet 2025 sa série de recommandations sur le développement des systèmes d’IA, précisant notamment les conditions d’applicabilité du RGPD aux modèles entraînés sur des données personnelles, dans la ligne de l’avis rendu par le Comité européen de la protection des données en décembre 2024. Ces documents constituent la référence à opposer au prestataire dans la rédaction du contrat de sous-traitance au sens de l’article 28 du RGPD.
Économie du contrat et sortie à anticiper
15. Prévisibilité tarifaire, propriété des sorties, réversibilité
Trois points à traiter ensemble, parce qu’ils déterminent la dépendance à cinq ans.
Le prix : la facturation à la consommation de jetons rend le coût imprévisible dès que l’usage se généralise. Négocier un plafond, une visibilité mensuelle sur la consommation, des alertes en temps réel, une clause de gel ou d’indexation encadrée, et une clause de non-dégradation du rapport qualité-prix interdisant de substituer un modèle moins performant à tarif constant.
Les sorties : résumés, métadonnées générées, classifications, traductions, alignements… ces productions doivent appartenir à l’entreprise, sans restriction d’usage ni de réutilisation, y compris après la fin du contrat. Certains contrats laissent au prestataire un droit d’usage sur les sorties ; c’est une ligne rouge qu’il est déconseillé de franchir.
La fin de contrat : export à la demande dans des formats normalisés et documentés, et non uniquement en fin de contrat. Le règlement (UE) 2023/2854, dit Data Act, applicable depuis le 12 septembre 2025, apporte ici un appui direct : son chapitre VI oblige les fournisseurs de services de traitement de données (IaaS, PaaS et SaaS) à lever les obstacles commerciaux, techniques, contractuels et organisationnels au changement de fournisseur, les frais de migration disparaissant totalement au 12 janvier 2027. Son chapitre IV, relatif aux clauses contractuelles abusives entre entreprises, s’applique aux contrats conclus après le 12 septembre 2025, et à partir du 12 septembre 2027 pour certains contrats antérieurs à durée indéterminée ou de très longue durée.
Ne pas hésiter à y ajouter une clause de continuité en cas de cession ou de changement de contrôle, un préavis long en cas d’arrêt de la solution, et le maintien d’un accès en lecture pendant la période de transition. Le marché des fournisseurs d’IA reste jeune ; la disparition d’un prestataire est un scénario ordinaire, pas une hypothèse d’école. Étant donné les investissements réalisés, les pertes opérationnelles des grands fournisseurs, et le Monopoly dans lequel s’est engagé le marché, la seule certitude, c’est l’incertitude !
Deux réserves de méthode dans la rédaction des clauses du contrat
Dater les engagements plutôt que renvoyer au droit applicable. Une clause rédigée en renvoi dynamique, comme « le prestataire respecte les obligations applicables aux systèmes à haut risque », perd sa portée dès qu’un calendrier est décalé, comme l’a montré l’omnibus de juillet 2026. Un engagement contractuel daté survit au report et reste opposable.
Le contrat ne protège que ce qui passe par lui. L’essentiel du risque de fuite, dans une entreprise, ne vient pas de l’outil sous contrat, mais des services grand public utilisés directement par les collaborateurs, le « shadow AI ». Un contrat exemplaire adossé à une politique d’usage inexistante ne protège rien. La documentation a ici une carte à jouer : elle est souvent la seule fonction capable de proposer une alternative interne assez commode pour que personne n’aille chercher ailleurs. Elle est un des piliers de la mise en place d’une véritable gouvernance de l’IA.
Sur ce sujet, n’hésitez pas à consulter le programme de la formation Gouvernance de l’IA, que je propose avec Capgemini Institut. Prochaines sessions organisées les 23/09/2026, 12/11/2026, et à plusieurs dates déjà confirmées en 2027.
Documents à consulter pour avancer sur le sujet :
• Règlement (UE) 2024/1689 (AI Act), articles 4, 5, 50 et 53 ; règlement (UE) 2026/1744 (omnibus numérique IA), JOUE du 24 juillet 2026.
• Règlement (UE) 2023/2854 (Data Act), chapitres IV et VI.
• Directive (UE) 2019/790, article 4 ; code de la propriété intellectuelle, articles L. 218-1 et suivants.
• Code de commerce, article L. 151-1 (secret des affaires) ; code du travail, article L. 2312-8.
• CNIL, recommandations sur le développement des systèmes d’IA, finalisées le 22 juillet 2025 — https://www.cnil.fr/fr/ia-finalisation-recommandations-developpement-des-systemes-ia
• Comité européen de la protection des données, avis de décembre 2024 sur les modèles d’IA et le RGPD.
• EU Model Contractual Clauses for AI procurement (MCC-AI), Public Buyers Community — https://public-buyers-community.ec.europa.eu/communities/procurement-ai
• CFC, contrats d’autorisation « panorama de presse » — https://www.cfcopies.com
• ISO/IEC 42001:2023 (management de l’IA) ; ISO/IEC 23894:2023 (management du risque) ; NIST AI Risk Management Framework 1.0.
Contrairement à une bibliothèque publique ou à un service d’archives, le département documentation d’une entreprise n’est pas propriétaire de ses fonds. Il gère un patrimoine informationnel qui appartient à l’employeur (notes stratégiques, dossiers clients et projets, veille sur les brevets…) et il exploite sous licence des contenus qui appartiennent à des tiers : presse, bases sectorielles, normes, littérature scientifique, études de marché. Toute solution d’IA branchée sur ces gisements crée donc deux risques d’expositions, symétriques, mais qu’il faut traiter séparément.
Ce qui sort : des informations couvertes par le secret des affaires transitent vers un prestataire, parfois vers un éditeur de modèle situé hors de l’Union, souvent sans que personne n’ait vérifié ce que devient un prompt après l’obtention d’une réponse.
Ce qui entre : des contenus sous licence sont ingérés dans un index vectoriel, une base RAG ou résumés automatiquement, alors que la quasi-totalité des licences documentaires ont été négociées avant l’apparition des systèmes génératifs et ne prévoient rien de tel, ni en l’autorisant, ni en l’interdisant explicitement.
L’étude du cadre réglementaire n’aidera pas vraiment. Le règlement (UE) 2026/1744, dit « omnibus numérique IA », entré en vigueur le 27 juillet 2026, a repoussé au 2 décembre 2027 les obligations relatives aux systèmes à haut risque de l’annexe III, et au 2 août 2028 celles relevant de l’article 6(1) de l’AI Act. Or, hormis les usages RH ou de scoring personnel, les outils documentaires ne relèvent pas de ces catégories. Restent applicables : les pratiques interdites de l’article 5 depuis février 2025, les obligations des fournisseurs de modèles à usage général depuis août 2025, l’obligation de maîtrise de l’IA de l’article 4 et les obligations de transparence de l’article 50, applicables depuis le 2 août 2026. Pour tout le reste, c’est le contrat qui fait la règle. Encore faut-il qu’il ait été négocié en connaissance de cause, et pas vu comme un simple outil logiciel similaire à un traitement de texte ou à un tableur. Sa négociation ne devrait pas se faire uniquement par le département informatique, mais bien solliciter les professionnels des documents, des archives, et de l’information au sens large.
Un mot sur le levier : le service documentation ne signe pas, mais il est le seul à savoir quelles licences existent concernant l’information, ce qu’elles autorisent et quels documents sont réellement sensibles. Ces quinze points sont donc à faire porter par les achats et la direction juridique, à condition de les leur fournir formulés. Point important, en aucun cas, cet article ne peut être assimilé à un conseil juridique, et il ne dispense pas de prendre conseil auprès d’un avocat spécialisé. En revanche, il peut fournir une base à cette discussion juridique.
Protéger ce qui sort de l’IA
1. Non-entraînement, périmètre complet
L’engagement de ne pas entraîner de modèle sur les données du client est devenu banal. Il est fréquemment insuffisant. Vérifier qu’il couvre explicitement :
• Les requêtes et les pièces jointes soumises par les collaborateurs au travers des prompts ;
• Les documents indexés, ainsi que les transformations vectorielles et les index dérivés ;
• Les journaux de traçabilité des usages, les retours qualitatifs des utilisateurs (pouces, corrections, notations), qui alimentent classiquement les dispositifs d’apprentissage par renforcement ;
• Les modèles « fine-tunés » sur vos données, dont les poids doivent être détruits en fin de contrat et non « conservés à des fins d’amélioration du service ».
Et qu’il s’impose contractuellement aux sous-traitants et à l’éditeur du modèle sous-jacent, listés nominativement en annexe, avec notification préalable de toute modification.
2. Revue humaine des requêtes : interdiction par défaut
Beaucoup de contrats autorisent, dans une clause de sécurité ou de modération, l’examen humain d’un échantillon de requêtes. Pour un service documentaire, une requête est souvent plus révélatrice que le document lui-même : « synthèse des risques du dossier d’acquisition X » en dit long avant même que le premier fichier ne soit ouvert. Exiger l’interdiction de principe, avec exceptions limitativement énumérées, et journalisation accessible au client de tout accès humain.
3. Rétention nulle et effacement vérifiable
Durée de conservation des requêtes et des réponses, fixée contractuellement ; idéalement zéro, sinon quelques jours pour le seul débogage. Effacement en fin de contrat couvrant sources, dérivés, sauvegardes et journaux, avec attestation signée. Une obligation d’effacement sans attestation n’est pas vérifiable, donc sans valeur probante.
4. Sécuriser la qualification de secret des affaires
Point souvent négligé, et pourtant décisif. La protection du secret des affaires, issue de la loi du 30 juillet 2018 et codifiée à l’article L. 151-1 du code de commerce, suppose que l’information ait fait l’objet de mesures de protection raisonnables de la part de son détenteur légitime. Verser des documents stratégiques dans un service d’IA dont on n’a pas vérifié les garanties peut, en cas de contentieux ultérieur, être opposé comme un défaut de diligence. Concrètement, il faut documenter la démarche, encadrer les catégories de documents et de données autorisées à transiter par l’outil (pour cela, avoir mis en place une classification des données telles que l’a formalisée l’ISACA), obtenir du prestataire un engagement de confidentialité distinct des CGU, et éviter la formule d’usage qui laisse au fournisseur un droit d’utilisation « à des fins statistiques et d’amélioration », qui ne veut pas dire grand-chose, et n’apporte aucune protection réelle à l’entreprise cliente.
Sécuriser ce qui entre dans l’entraînement de l’IA
5. Vérifier la compatibilité avec les licences existantes
Les contrats d’agrégateurs et de bases documentaires ont été rédigés pour un usage de consultation, de téléchargement et de rediffusion interne encadrée. Leur ingestion dans un index sémantique, la génération de résumés automatiques et la restitution d’extraits par un agent conversationnel constituent des actes distincts, que la plupart de ces licences n’anticipent pas, quand elles ne les interdisent pas expressément depuis leurs récentes révisions.
Avant tout projet, il faut établir un tableau des licences en cours, de leur clause d’IA si elle existe, et des renégociations à ouvrir. C’est un travail que seul le service documentation peut réaliser, et c’est son meilleur argument de légitimité dans sa participation au projet.
6. Ne pas présumer de la portée des autorisations du CFC
Les contrats d’autorisation du Centre français d’exploitation du droit de copie couvrent la reproduction et la rediffusion numériques d’articles sous forme de panorama de presse, par messagerie, intranet ou extranet, dans les limites de répertoires et de volumes définis par publication. Que ces autorisations couvrent, ou non, l’ingestion des mêmes articles dans un système d’IA interne est une question qui doit être posée directement au CFC et tranchée par écrit, et non déduite par analogie. À cela s’ajoute le droit voisin des éditeurs et agences de presse, codifié aux articles L. 218-1 et suivants du code de la propriété intellectuelle, dont l’articulation avec les usages génératifs fait l’objet de contentieux en cours. Une veille de la jurisprudence qui ne manquera pas de tomber dans les prochaines années est indispensable, afin de réagir correctement.
7. Garantie d’éviction sur les données d’entraînement du fournisseur
Le prestataire doit garantir l’entreprise contre toute action de tiers fondée sur les contenus utilisés pour entraîner son modèle ou sur les contenus qu’il génère, et prendre en charge les coûts de la défense. Deux exigences complémentaires : la communication du résumé des contenus d’entraînement que l’AI Act impose aux fournisseurs de modèles à usage général, et la négociation du plafond d’indemnisation. S’il est plafonné au montant annuel du contrat, il n’a qu’une valeur d’affichage, et ne vous sera d’aucune utilité pratique.
8. Réservation de droits sur les contenus publiés par l’entreprise
Symétrique du point précédent, et souvent orphelin dans l’organisation ; les publications de l’entreprise (livres blancs, documentation technique, contenus du site web…) sont aspirées par les robots d’entraînement. La réservation de droits ouverte par l’article 4 de la directive (UE) 2019/790 doit être exprimée de manière lisible par machine, et le prestataire ne doit pas pouvoir contourner ces signaux. La documentation est fréquemment le service le mieux placé pour identifier ce qui doit être réservé et ce qui, au contraire, gagne à être exposé.
Garantir la qualité du service rendu
9. Des seuils de performance mesurés sur vos propres corpus
Les scores annoncés reposent sur des jeux de test publics, or votre rapport d’expertise en anglais technique, un contrat scanné de travers, un référentiel interne avec sa terminologie maison ne s’y trouvent pas. Prévoir une phase de qualification sur un échantillon représentatif, avec des indicateurs opposables : taux de réponses non étayées par une source du corpus, précision et rappel de la recherche, taux d’erreur d’extraction sur documents dégradés. Et une clause d’acceptation du contrat conditionnée à l’atteinte des seuils.
10. Traçabilité obligatoire des réponses
Toute réponse doit citer la ou les pièces dont elle procède, au niveau du document et de la page, et signaler explicitement l’absence de source. Un service de documentation dont l’outil produit une affirmation invérifiable détruit en quelques semaines la confiance qu’il a mis des années à construire. C’est aussi la seule façon de préserver la fonction de validation professionnelle qui justifie le service.
11. Notification préalable de tout changement de modèle
Le remplacement silencieux d’un modèle par une version plus récente ou moins coûteuse peut dégrader du jour au lendemain la qualité d’un traitement, sans qu’aucune ligne du contrat n’ait bougé. Exiger un préavis, une recette contradictoire sur un jeu de référence gelé, et le droit de refuser la migration ou de résilier le contrat sans pénalité.
12. Droit d’évaluation et documentation des limites
Les clauses contractuelles types pour l’achat d’IA publiées par la Communauté de pratique soutenue par la Commission européenne (les MCC-AI, mises à jour en mars 2025, disponibles en 24 langues, avec une version pour les IA à haut risque et une version allégée) prévoient un droit d’audit dans leur version complète, supprimé dans la version allégée. C’est précisément la clause à réintroduire : droit de faire évaluer le système par un tiers de confiance, sur échantillon, sans que le secret des affaires du fournisseur soit opposé de manière absolue. Y ajouter la documentation écrite des limites connues : langues, formats, types de documents mal traités, biais identifiés.
Les obligations propres au « déployeur »
13. Obtenir la matière de la conformité, pas seulement l’outil
L’entreprise qui utilise un système d’IA en est le « déployeur » au sens de l’AI Act et supporte ses propres obligations, à commencer par celle de maîtrise de l’IA prévue à l’article 4, applicable depuis février 2025, et par les obligations d’information de l’article 50 lorsque des collaborateurs ou des tiers interagissent avec un système ou consultent des contenus générés. Le contrat doit donc livrer les moyens de ces obligations : notice d’utilisation exploitable, supports de formation, mentions d’information réutilisables, description des usages proscrits.
14. Volet social et données des collaborateurs
Deux exigences distinctes. D’une part, l’introduction de l’outil relève de l’information-consultation du comité social et économique au titre de l’article L. 2312-8 du Code du travail, dès lors qu’il modifie les conditions de travail ou l’organisation. Difficile de plaider que l’IA n’impacte en rien les conditions de travail ou l’organisation. Certains ont tenté le coup devant les tribunaux ; leur argumentation n’a pas été retenue dans plusieurs cas de jurisprudence.
D’autre part, le contrat doit interdire au fournisseur de restituer à l’employeur des statistiques d’usage nominatives ou individualisables : un tableau de bord des requêtes par collaborateur transforme un outil documentaire en dispositif de surveillance, avec toutes les conséquences juridiques attachées.
Sur le volet de données personnelles, la CNIL a finalisé en juillet 2025 sa série de recommandations sur le développement des systèmes d’IA, précisant notamment les conditions d’applicabilité du RGPD aux modèles entraînés sur des données personnelles, dans la ligne de l’avis rendu par le Comité européen de la protection des données en décembre 2024. Ces documents constituent la référence à opposer au prestataire dans la rédaction du contrat de sous-traitance au sens de l’article 28 du RGPD.
Économie du contrat et sortie à anticiper
15. Prévisibilité tarifaire, propriété des sorties, réversibilité
Trois points à traiter ensemble, parce qu’ils déterminent la dépendance à cinq ans.
Le prix : la facturation à la consommation de jetons rend le coût imprévisible dès que l’usage se généralise. Négocier un plafond, une visibilité mensuelle sur la consommation, des alertes en temps réel, une clause de gel ou d’indexation encadrée, et une clause de non-dégradation du rapport qualité-prix interdisant de substituer un modèle moins performant à tarif constant.
Les sorties : résumés, métadonnées générées, classifications, traductions, alignements… ces productions doivent appartenir à l’entreprise, sans restriction d’usage ni de réutilisation, y compris après la fin du contrat. Certains contrats laissent au prestataire un droit d’usage sur les sorties ; c’est une ligne rouge qu’il est déconseillé de franchir.
La fin de contrat : export à la demande dans des formats normalisés et documentés, et non uniquement en fin de contrat. Le règlement (UE) 2023/2854, dit Data Act, applicable depuis le 12 septembre 2025, apporte ici un appui direct : son chapitre VI oblige les fournisseurs de services de traitement de données (IaaS, PaaS et SaaS) à lever les obstacles commerciaux, techniques, contractuels et organisationnels au changement de fournisseur, les frais de migration disparaissant totalement au 12 janvier 2027. Son chapitre IV, relatif aux clauses contractuelles abusives entre entreprises, s’applique aux contrats conclus après le 12 septembre 2025, et à partir du 12 septembre 2027 pour certains contrats antérieurs à durée indéterminée ou de très longue durée.
Ne pas hésiter à y ajouter une clause de continuité en cas de cession ou de changement de contrôle, un préavis long en cas d’arrêt de la solution, et le maintien d’un accès en lecture pendant la période de transition. Le marché des fournisseurs d’IA reste jeune ; la disparition d’un prestataire est un scénario ordinaire, pas une hypothèse d’école. Étant donné les investissements réalisés, les pertes opérationnelles des grands fournisseurs, et le Monopoly dans lequel s’est engagé le marché, la seule certitude, c’est l’incertitude !
Deux réserves de méthode dans la rédaction des clauses du contrat
Dater les engagements plutôt que renvoyer au droit applicable. Une clause rédigée en renvoi dynamique, comme « le prestataire respecte les obligations applicables aux systèmes à haut risque », perd sa portée dès qu’un calendrier est décalé, comme l’a montré l’omnibus de juillet 2026. Un engagement contractuel daté survit au report et reste opposable.
Le contrat ne protège que ce qui passe par lui. L’essentiel du risque de fuite, dans une entreprise, ne vient pas de l’outil sous contrat, mais des services grand public utilisés directement par les collaborateurs, le « shadow AI ». Un contrat exemplaire adossé à une politique d’usage inexistante ne protège rien. La documentation a ici une carte à jouer : elle est souvent la seule fonction capable de proposer une alternative interne assez commode pour que personne n’aille chercher ailleurs. Elle est un des piliers de la mise en place d’une véritable gouvernance de l’IA.
Sur ce sujet, n’hésitez pas à consulter le programme de la formation Gouvernance de l’IA, que je propose avec Capgemini Institut. Prochaines sessions organisées les 23/09/2026, 12/11/2026, et à plusieurs dates déjà confirmées en 2027.
Documents à consulter pour avancer sur le sujet :
• Règlement (UE) 2024/1689 (AI Act), articles 4, 5, 50 et 53 ; règlement (UE) 2026/1744 (omnibus numérique IA), JOUE du 24 juillet 2026.
• Règlement (UE) 2023/2854 (Data Act), chapitres IV et VI.
• Directive (UE) 2019/790, article 4 ; code de la propriété intellectuelle, articles L. 218-1 et suivants.
• Code de commerce, article L. 151-1 (secret des affaires) ; code du travail, article L. 2312-8.
• CNIL, recommandations sur le développement des systèmes d’IA, finalisées le 22 juillet 2025 — https://www.cnil.fr/fr/ia-finalisation-recommandations-developpement-des-systemes-ia
• Comité européen de la protection des données, avis de décembre 2024 sur les modèles d’IA et le RGPD.
• EU Model Contractual Clauses for AI procurement (MCC-AI), Public Buyers Community — https://public-buyers-community.ec.europa.eu/communities/procurement-ai
• CFC, contrats d’autorisation « panorama de presse » — https://www.cfcopies.com
• ISO/IEC 42001:2023 (management de l’IA) ; ISO/IEC 23894:2023 (management du risque) ; NIST AI Risk Management Framework 1.0.