Cabinet Flourens
Intelligence artificielle

Modèle d’IA à usage général

Le modèle d’IA à usage général est, selon l’AI Act, un modèle entraîné sur de grands volumes de données, qui présente une généralité significative et peut exécuter de manière compétente un large éventail de tâches distinctes. Les grands modèles de langage en sont l’exemple type.

Sommaire
  1. Modèle d’IA à usage général : les enjeux pour la PME
  2. Exemple

Modèle d’IA à usage général : les enjeux pour la PME

Le règlement européen distingue le modèle, c’est-à-dire le moteur, du système d’IA qui l’intègre dans un produit utilisable. Le grand modèle de langage qui alimente un assistant conversationnel est un modèle d’IA à usage général. Selon la FAQ de la Commission européenne, un modèle est indicativement considéré comme tel lorsque la puissance de calcul utilisée pour l’entraîner dépasse 10^23 opérations en virgule flottante et qu’il sait générer du texte, de l’audio, des images ou de la vidéo.

Les obligations visent d’abord les fournisseurs de ces modèles et s’appliquent depuis le 2 août 2025 : documentation technique, informations transmises aux entreprises qui les intègrent, politique de respect du droit d’auteur et résumé suffisamment détaillé des contenus d’entraînement. Les modèles mis sur le marché avant cette date disposent d’un délai jusqu’au 2 août 2027, selon le calendrier de mise en œuvre. Au-delà de 10^25 opérations, le modèle est présumé présenter un risque systémique et son fournisseur doit en plus évaluer et atténuer ces risques, signaler les incidents graves et assurer la cybersécurité.

Une PME qui utilise un assistant bâti sur un tel modèle n’en devient pas fournisseur : elle est en général déployeur d’un système d’IA, avec les obligations qui vont avec dans l’AI Act, comme la maîtrise de l’IA ou la transparence. La question se pose si elle modifie le modèle. La Commission retient un critère indicatif : l’entreprise qui l’ajuste, par exemple par fine-tuning, devient fournisseur d’un nouveau modèle si la puissance de calcul de la modification dépasse un tiers de celle de l’entraînement initial. Sinon, ses obligations se limitent à documenter les modifications.

Le réflexe utile : demander au fournisseur la documentation qu’il doit désormais transmettre, et la ranger avec vos autres pièces de conformité. Elle éclaire vos choix d’intelligence artificielle, vos analyses de risques et votre information des équipes. Cette fiche est une information générale, à compléter par l’avis d’un conseil.

Exemple

Un bureau d’études de 40 personnes utilise, via une interface de programmation, un modèle d’IA à usage général pour rédiger les premières versions de ses rapports techniques. Il l’ajuste sur 2 000 rapports anonymisés de ses archives. Le calcul consommé par cet ajustement représente une fraction infime de l’entraînement initial : le bureau reste déployeur, documente l’ajustement et obtient du fournisseur sa documentation technique. Après trois mois, 70 % des premières versions sont jugées exploitables par les ingénieurs, contre 45 % avant ajustement.

Comparaison entre le modèle d’IA à usage général, le moteur, et le système d’IA, le produit. Ce que c’est : un modèle entraîné, utilisable pour de nombreuses tâches, contre le produit qui l’intègre, avec son interface et ses réglages. Exemple : le grand modèle de langage, contre l’assistant conversationnel qu’il alimente. Qui est visé : le fournisseur du modèle, depuis le 2 août 2025, contre la PME déployeur, avec la maîtrise de l’IA et la transparence.
La PME qui utilise un assistant reste en général déployeur. Repère d’ordre général.

Questions fréquentes

Utiliser ChatGPT ou Claude fait-il de ma PME un fournisseur de modèle d’IA à usage général ?

Non. Le fournisseur est l’éditeur qui développe le modèle et le met sur le marché. Votre entreprise utilise un système qui l’intègre : elle est déployeur.

Qu’est-ce qu’un modèle à risque systémique ?

C’est un modèle dont les capacités sont assez élevées pour avoir un impact significatif à grande échelle. Il est présumé tel lorsque son entraînement dépasse 10^25 opérations en virgule flottante, et la Commission peut aussi en désigner d’autres.

Le fine-tuning d’un modèle change-t-il nos obligations ?

Seulement si l’ajustement est massif. Selon la Commission, le critère indicatif est un calcul supérieur au tiers de celui de l’entraînement initial ; en dessous, il suffit de documenter les modifications.

Depuis quand ces obligations s’appliquent-elles ?

Depuis le 2 août 2025 pour les fournisseurs de nouveaux modèles. Les modèles déjà sur le marché à cette date ont jusqu’au 2 août 2027.

Poser la question dans

Sources
  1. Article 3 : Definitions, artificialintelligenceact.eu — consulté le 16 octobre 2026
  2. General-Purpose AI Models in the AI Act - Questions & Answers, Commission européenne — consulté le 16 octobre 2026
  3. High-level summary of the AI Act, artificialintelligenceact.eu — consulté le 16 octobre 2026
  4. Implementation Timeline, artificialintelligenceact.eu — consulté le 16 octobre 2026

Auteur

Clément Marchal, fondateur du Cabinet Flourens
Fondateur du Cabinet FlourensClément Marchal

Clément Marchal a fondé le Cabinet Flourens. Depuis 2017, dont cinq ans à faire tourner des équipes, notamment dans un environnement régulé par l'AMF, il voit la même chose : l'IA entre dans l'entreprise par les salariés, pas par la direction. Personne ne sait qui l'utilise, sur quelles données, ni ce qu'elle rapporte. Avec Ardoise, le Cabinet Flourens met cet usage en ordre en six semaines : la carte des usages, des règles acceptées, deux automatisations ou agents IA sur vos outils et le dossier qui prouve ce que l'entreprise a fait.

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