IA en formation : une échéance reportée, une autre non

Deux dates, et une seule a fait du bruit.

Le 2 décembre 2027 : c’est la nouvelle échéance des obligations « haut risque » du règlement européen sur l’IA pour les systèmes listés à son annexe III, celle qui contient l’éducation et la formation professionnelle. Le report vient du règlement (UE) 2026/1744, publié au Journal officiel le 24 juillet 2026, qui réécrit l’article 113 du règlement (UE) 2024/1689.

Le 2 août 2026 : c’est la date d’application des obligations de transparence de l’article 50. Elle n’a pas bougé. Elle est passée il y a deux semaines.

Si vous dirigez un organisme de formation, la seconde vous concerne déjà. La première vous laisse un peu plus de quinze mois.

Ce que le report couvre, et ce qu’il ne couvre pas

Le texte modifié dit ceci : le chapitre III, sections 1, 2 et 3, s’applique « du 2 décembre 2027 en ce qui concerne les systèmes d’IA classés comme étant à haut risque en vertu de l’article 6, paragraphe 2, et de l’annexe III » (article 113, troisième alinéa, point c, dans sa rédaction issue du règlement 2026/1744).

Ce sont les exigences lourdes : gestion des risques, gouvernance des données, documentation technique, journalisation, surveillance humaine, obligations du déployeur. Rien de tout cela ne s’impose avant décembre 2027.

L’annexe III, point 3, vise quatre usages en formation : déterminer l’accès ou l’admission ; évaluer les acquis d’apprentissage ; évaluer le niveau d’enseignement approprié ; surveiller et détecter des comportements interdits lors d’examens. Cette liste n’a pas changé d’une virgule.

Le report porte sur la date, pas sur le périmètre. Retenir de ce train de simplification que les obligations « haut risque » reculent, c’est n’en lire que la moitié.

L’avatar : ce qui s’applique maintenant

J’utilise un avatar dans mes modules à distance. Ce paragraphe me concerne donc autant que vous.

L’article 50 sépare deux rôles. Le fournisseur du système doit le concevoir de manière que les personnes soient informées qu’elles interagissent avec une IA (paragraphe 1), et marquer les contenus de synthèse dans un format lisible par machine (paragraphe 2). Le déployeur, l’organisme qui s’en sert, doit indiquer qu’un contenu constitue un hypertrucage lorsque c’en est un (paragraphe 4).

C’est là que la lecture se complique. L’hypertrucage est défini à l’article 3, point 60, comme un contenu généré par l’IA « présentant une ressemblance avec des personnes, des objets, des lieux, des entités ou événements existants et pouvant être perçu à tort par une personne comme authentique ». Un avatar qui reproduit les traits d’un formateur réel entre dans cette définition sans discussion possible. Un personnage entièrement synthétique, qui ne ressemble à personne en particulier, est un cas beaucoup moins net.

Je ne vais pas trancher cette question à la place d’un juge. Je constate seulement que l’arbitrage est déséquilibré : annoncer coûte une phrase, ne pas annoncer coûte un contentieux dont personne ne connaît l’issue.

Le paragraphe 5 ajoute une précision que peu de dispositifs respectent. L’information doit être donnée « au plus tard au moment de la première interaction ou de la première exposition », et « conform[e] aux exigences applicables en matière d’accessibilité ». Une mention affichée en incrustation ne suffit donc pas pour un apprenant qui écoute le module sans le regarder.

Un point à vérifier auprès de votre prestataire. Le règlement 2026/1744 a inséré un paragraphe 4 à l’article 111 : les fournisseurs dont les systèmes générant des contenus de synthèse étaient déjà sur le marché avant le 2 août 2026 ont jusqu’au 2 décembre 2026 pour se conformer au marquage exigé par l’article 50, paragraphe 2. Autrement dit, l’outil que vous utilisez aujourd’hui ne marque peut-être pas encore ses sorties. Demandez-lui où il en est, par écrit.

Corriger avec l’IA sans devenir fournisseur

Mes évaluations sont assistées par IA. C’est moi qui corrige. L’engagement est public : notre politique d’utilisation de l’IA prévoit que la note finale et la validation des acquis sont toujours décidées par une personne, et que toute suggestion produite avec l’appui de l’IA est relue et validée par un formateur avant d’être communiquée.

Ce n’est pas qu’une posture. C’est ce qui décide de la qualification juridique.

L’article 6, paragraphe 3, prévoit qu’un système listé à l’annexe III n’est pas à haut risque s’il ne présente pas de risque important de préjudice, notamment « en n’ayant pas d’incidence significative sur le résultat de la prise de décision », et si l’une de quatre conditions est remplie. Deux touchent la correction : le système destiné à « améliorer le résultat d’une activité humaine préalablement réalisée », et celui destiné à « exécuter une tâche préparatoire en vue d’une évaluation ». Un brouillon de correction repris par le formateur relève de la seconde.

Le même paragraphe pose une limite qui ne se négocie pas : un système de l’annexe III « est toujours considéré comme étant à haut risque lorsqu’il effectue un profilage de personnes physiques ». Un outil qui propose une note sur une copie est une chose. Un outil qui construit un profil d’apprenant pour anticiper sa réussite en est une autre, et aucune relecture humaine ne le fera sortir de la catégorie.

Reste le point de bascule. L’article 25, paragraphe 1, point c, prévoit que celui qui modifie la destination d’un système d’IA à usage général « de telle manière que le système d’IA concerné devient un système d’IA à haut risque » est considéré comme son fournisseur, avec les obligations qui vont avec. Brancher un assistant généraliste sur vos copies par une automatisation maison, et le laisser produire la note, vous fait changer de rôle. Vous n’êtes plus l’organisme qui utilise un outil : vous êtes celui qui le met en service.

L’obligation que tout le monde a dépassée

L’article 4 du règlement, sur la maîtrise de l’IA, relève du chapitre I. Il est applicable depuis le 2 février 2025. Sa rédaction a changé le 27 juillet 2026, le règlement 2026/1744 l’ayant transformé en obligation de moyens ; j’en ai détaillé la portée dans un article consacré aux droits d’accès des agents IA.

Fournisseurs et déployeurs doivent prendre des mesures pour favoriser le développement de la maîtrise de l’IA chez leur personnel et chez les personnes qui font fonctionner ces systèmes pour leur compte. Un organisme qui fait pré-corriger par une IA sans que ses formateurs sachent où l’outil se trompe manque à cette obligation depuis dix-huit mois, quelle que soit l’échéance de 2027. C’est d’ailleurs le sujet de notre formation ChatGPT & Claude au quotidien, où la reconnaissance des erreurs de modèle occupe plus de place que la rédaction de consignes.

Commencez par l’inventaire, pas par la conformité. Listez les endroits où une IA touche un apprenant chez vous : l’admission, la correction, la surveillance d’examen, la recommandation de parcours, la voix ou le visage qui anime un module. Pour chacun, une seule question : qui décide, à la fin ? Si la réponse n’est pas le nom d’une personne, vous venez de trouver votre chantier. Et si vous ne savez pas répondre pour l’un d’eux, c’est celui-là qu’il faut ouvrir en premier.