Une IA responsable

Voici ce que le règlement (UE) n° 2026/1744, adopté le 8 juillet par le Parlement et le Conseil, a apporté au calendrier de la loi sur l’IA : les exigences relatives aux systèmes à haut risque énumérés à l’annexe III — ceux liés à l’emploi, à l’éducation, à la justice et à l’accès aux services publics essentiels — devaient initialement entrer en vigueur le 2 août 2026. Elles entreront désormais en vigueur le 2 décembre 2027.

Depuis lors, on n'a cessé de répéter cette même phrase bien trop souvent : « Nous avons le temps. »

Certes, c'est une interprétation rassurante, mais elle est fausse — et pas seulement pour des raisons juridiques.

Commençons toutefois par les aspects juridiques. Ce report ne s’applique qu’à une seule catégorie de systèmes. Les pratiques interdites sont proscrites depuis février 2025. L’obligation de transparence prévue à l’article 50 — qui consiste à informer les citoyens qu’ils interagissent avec une machine et à identifier les contenus générés par l’IA —est en vigueur depuis le 2 août 2026, date à laquelle la Commission a également lancé un outil de signalement accessible à tous les citoyens. Et deux interdictions supplémentaires entreront en vigueur le 2 décembre.

Faisons le point sur l'écart entre le calendrier réglementaire et les pratiques réelles au sein des organisations.

Bonne nouvelle : la Belgique est en avance sur son temps

En 2025, 34,5 % des entreprises belges comptant au moins dix salariés utilisaient au moins une technologie d'intelligence artificielle, contre une moyenne européenne de 20,0 % (Eurostat). La Belgique se classe ainsi en quatrième position au sein de l'UE, derrière le Danemark, la Finlande et la Suède. Le Service public fédéral de l'Économie avait mis en évidence cette tendance en juin : 24,7 % en 2024, passant à 34,5 % un an plus tard.

L'autre constat est beaucoup moins souvent évoqué. 81 % des organisations belges autorisent leurs collaborateurs à utiliser des outils d'IA, tandis que seules 29 % disposent d'une politique écrite en matière d'IA et que 26 % ont adapté leur stratégie de cybersécurité depuis lors. Ces trois chiffres sont tirés de la même enquête, réalisée par Ipsos pour Proximus NXT auprès de 403 organisations en février 2026.

Le baromètre publié cet été par Inetum est tout aussi révélateur. En effet, 47 % des cadres belges interrogés déclarent utiliser l'IA sans l'autorisation de leur direction. Des cadres. Pas des stagiaires.

L'interdire ne fait que déplacer le problème

Netskope a analysé le trafic réel en Europe sur une période de 12 mois, de mars 2025 à mars 2026. Ce chiffre est rassurant, car le pourcentage d’utilisateurs recourant à l’IA via un compte personnel à des fins professionnelles est passé de 79 % à 43 %. Cependant, le chiffre dont on parle moins concerne ceux qui alternent entre leur compte personnel et leur compte professionnel — un groupe dont la proportion est passée de 7 % à 15 %.

Les gens n'ont pas cessé pour autant. Ils ont appris à se rabattre sur d'autres solutions, notamment lorsque l'outil officiel leur refuse l'accès, c'est-à-dire lorsque les données sont les plus sensibles.

Faire le point sur la situation actuelle reste la bonne première étape, à une condition : que le fait de le signaler ne coûte rien. Si un collaborateur pense que le fait d’admettre avoir mis en ligne un document sur un outil non autorisé lui vaudra une réprimande lors d’une réunion d’équipe, il gardera le silence. Votre état des lieux sera inexact dès le premier jour, et vous ne vous en rendrez jamais compte.

Ce qu'une police d'assurance ne décidera pas à votre place

Une politique définit des principes. Elle ne détermine pas, un mardi à 14 heures, quel modèle doit traiter la demande d’un agent. Trois questions reviennent sans cesse, et aucune d’entre elles ne peut être tranchée une fois pour toutes par écrit.

1. Quel modèle pour quelle tâche ? Une étude publiée dans *Scientific Reports* a comparé les méthodes traditionnelles et les grands modèles linguistiques pour la classification de textes administratifs. Régression logistique sur des embeddings : 0,0021 Wh pour 189 inférences. Le meilleur LLM testé : 34,15 Wh. Soit un facteur d’environ 16 000. Et le modèle le plus léger était également le plus précis. Il ne s’agit donc pas de choisir entre performance et efficacité. C’est un outil plus coûteux utilisé pour produire un résultat de moindre qualité. Il ne reste plus qu’à multiplier ce chiffre par votre volume annuel de requêtes.
2. Quelles données sont transmises, où vont-elles et quand ? Un document public, une note interne et un fichier contenant des données à caractère personnel ne nécessitent pas le même traitement ni le même hébergement. Trois niveaux de classification, et pour chacun d’entre eux, une liste de modèles approuvés. Une page suffit, mais cela ne sert pas à grand-chose si ces règles ne sont pas appliquées automatiquement lors de l’envoi de la demande, sans s’en remettre au jugement de chacun.
3. Dans quelle mesure ces résultats sont-ils fiables ? L’UER et la BBC ont demandé à des journalistes issus de 22 médias de service public dans 18 pays d’évaluer plus de 3 000 réponses fournies par des assistants IA. Quarante-cinq pour cent d’entre elles présentaient au moins un problème significatif, et 20 % contenaient une erreur factuelle majeure. En matière de vérification des faits, des chercheurs de l’université de Pennsylvanie ont constaté qu’entre 3 % et 13 % des références sources étaient inventées de toutes pièces — un résultat qui a surpris. Les agents les plus fréquemment cités étaient également ceux qui généraient le plus d’informations inventées. Le niveau de rigueur est donc adapté à l’importance de l’enjeu, et pour un acte administratif, l’obligation de fournir une justification ne devient pas moins stricte simplement parce qu’une IA est intervenue.

Personne ne le sait

Gartner a constaté que seules 22 % des entreprises ont déployé l'IA au-delà d'un seul service, et que 11 % d'entre elles ne savent pas combien leur service a dépensé en matière d'IA en 2025.

McKinsey, quant à lui, indique que 37 % des entreprises font état d’un impact sur leur EBIT, et 6 % d’un impact d’au moins cinq points. Enfin, le BCG précise que seules 14 % des entreprises ont évalué l’impact de leurs initiatives en matière d’IA sur leur compte de résultat.

Des méthodologies et des échantillons différents, mais le même résultat : le problème n’est pas que l’IA ne donne pas de résultats, mais que presque personne n’est en mesure de l’affirmer. Et ce qui ne peut être quantifié est difficile à justifier dans le prochain budget.

Le cas belge

En juillet 2025, trente-huit agences fédérales ont signé la charte relative à l'utilisation responsable de l'IA dans les services publics. Cet engagement est bien réel.

Toutefois, le cadre réglementaire n'existe pas encore. La Belgique n'a toujours pas désigné son autorité de surveillance du marché, alors que le délai fixé par l'Union européenne était le 2 août 2025. L'accord de gouvernement désigne l'IBPT, le SPF Économie assure la coordination des efforts, et un avant-projet de loi a été annoncé (Sénat, question écrite n° 8-314). À ce jour, aucune mesure n'a été adoptée.

Personne ne vous dira donc quoi faire pendant un certain temps. C'est en soi une mauvaise nouvelle si vous comptiez sur les autorités pour définir votre feuille de route.

Ce que nous mettons en place

Notre approche consiste à démarrer notre accompagnement par une étape essentielle : identifier les cas d’utilisation réels — y compris ceux dont personne n’a fait état —, classer les données en trois niveaux, puis sélectionner deux ou trois cas d’utilisation pertinents, mesurables et présentant un risque limité. Ce sont ceux-là qui vous apporteront le plus d’enseignements. Et surtout, ce sont eux qui vous aideront à obtenir dès aujourd’hui le soutien dont vous avez besoin de la part de la direction, des divisions opérationnelles et du service informatique.

Nous allons encore plus loin en rendant ces décisions exploitables. Notre « Responsible AI Steward » fait office de centre de routage pour les requêtes de vos applications. Il détermine quel modèle traite quelle requête, en fonction de la nature de la tâche et de la sensibilité des données. Il contrôle ce qui est envoyé à un modèle externe, et à quel moment. Il suit l’utilisation réelle, le coût et l’empreinte environnementale dans un tableau de bord, ventilés par équipe et par cas d’utilisation. Il vous permet également d’affiner vos propres modèles sur vos données lorsque leur utilisation récurrente le justifie.

L'effet est immédiat. La règle de classification définie dans votre politique s'applique alors à la demande. L'inventaire des systèmes d'IA — que la réglementation exigera à terme — est automatiquement établi. Et lorsque l'on vous demande quels sont les coûts et les bénéfices de l'IA, la réponse est déjà là.

Un aspect qu’il ne faut pas sous-estimer est la formation. L’article 4 de la loi sur l’IA a été remanié en juillet. Voici ce qu’il stipule : « prendre des mesures pour la soutenir ». Il s’agit là d’un assouplissement par rapport à la version précédente.

Cela vous dit quelque chose ?

La question n'est plus de savoir si votre entreprise utilise l'IA. Il s'agit plutôt de déterminer qui, au sein de votre entreprise, décide quel modèle a accès à quelles données — et si cette décision est consignée par écrit et connue de tous, ou si elle est simplement mise en œuvre en silence, jour après jour, par chaque employé devant son écran.

Chaque organisation a son propre contexte, ses propres contraintes et son propre rythme.

Parlons de votre situation : souvent, une simple première conversation suffit pour définir des mesures concrètes à mettre en œuvre.

Sources

• Règlement (UE) n° 2026/1744 du 8 juillet 2026 modifiant le règlement (UE) n° 2024/1689 (omnibus numérique sur l'IA), Journal officiel du 24 juillet 2026, entrant en vigueur le 27 juillet 2026.
• Commission européenne : entrée en vigueur des dispositions de la loi sur l'IA et des obligations de transparence le 2 août 2026.
• Eurostat, L'utilisation des technologies d'intelligence artificielle dans l'Union européenne, édition 2026 (Enquête sur les entreprises du secteur des TIC, données collectées au premier trimestre 2025).
• FPS Économie, Baromètre belge de l'économie numérique, communiqué de presse du 9 juin 2026.
• Proximus NXT et Ipsos, enquête annuelle sur la cybersécurité, 403 organisations belges comptant plus de 10 salariés, enquête réalisée en février 2026.
• Inetum et l'Institut Bona Fidé, Baromètre « Tech, IA et Société », 2 400 cadres et dirigeants en France, en Belgique, en Espagne et au Portugal ; la partie consacrée à la Belgique sera publiée en juillet 2026.
• Netskope Threat Labs, Rapport Threat Labs Europe 2026, données télémétriques de mars 2025 à mars 2026.
• Comparaison de la consommation d'énergie et de la précision dans les inférences de classification de textes, Scientific Reports, 2026.
• L'UER et la BBC, L'intégrité de l'information dans les assistants IA, 22 organismes de médias de service public, 18 pays, 14 langues, octobre 2025.
• D. Rao, E. Wong, C. Callison-Burch (Université de Pennsylvanie), « Détection et correction des hallucinations de référence dans les grands modèles de langage (LLM) commerciaux et les agents de recherche profonde», arXiv, 3 avril 2026.
• Gartner, enquête sur le déploiement à grande échelle de l'IA, 1 303 personnes interrogées, enquête menée de janvier à avril 2026, publiée le 1er septembre 2026.
• McKinsey, L'état des lieux de l'IA, 1 719 personnes interrogées dans 97 pays, publié le 25 août 2026.
• BCG, enquête menée auprès de 152 PDG, publiée le 22 juillet 2026.
• Charte pour une utilisation responsable de l'intelligence artificielle dans les services publics, élaborée par le SPF BOSA et AI4Belgium, signée le 11 juillet 2025 par 38 administrations fédérales.
• Sénat belge, question écrite n° 8-314, réponse datée du 25 novembre 2025, concernant la mise en œuvre nationale de la loi sur l'intelligence artificielle.

Voir aussi : Shadow AI, transformer l'usage informel en bien public.