Les 68 définitions légales de l'IA Act
Le règlement (UE) n°2024/1689 du Parlement européen et le Conseil sur l'intelligence artificielle comporte pas moins de (68) définitions légales présentées dans le tableau ci-après. Le tableau de correspondance vous permet de prendre connaissance des définitions en langue française et en langue anglaise :
Definitions - From 1 to 9 (Langue originale : EN)
Définitions - De 1 à 9 (Langue originale : FR)
(1) "AI system" is a machine-based system designed to operate with varying levels of autonomy and that may exhibit adaptiveness after deployment and that, for explicit or implicit objectives, infers, from the input it receives, how to generate outputs such as predictions, content, recommendations, or decisions that can influence physical or virtual environments;
(1a) "risk" means the combination of the probability of an occurrence of harm and the severity of that harm;
(2) "provider" means a natural or legal person, public authority, agency or other body that develops an AI system or a general purpose AI model or that has an AI system or a general purpose AI model developed and places them on the market or puts the system into service under its own name or trademark, whether for payment or free of charge;
(4) "deployer" means any natural or legal person, public authority, agency or other body using an AI system under its authority except where the AI system is used in the course of a personal non-professional activity;
(5) "authorised representative" means any natural or legal person located or established in the Union who has received and accepted a written mandate from a provider of an AI system or a general-purpose AI model to, respectively, perform and carry out on its behalf the obligations and procedures established by this Regulation;
(6) "importer" means any natural or legal person located or established in the Union that places on the market an AI system that bears the name or trademark of a natural or legal person established outside the Union;
(7) "distributor" means any natural or legal person in the supply chain, other than the provider or the importer, that makes an AI system available on the Union market;
(8) "operator" means the provider, the product manufacturer, the deployer, the authorised representative, the importer or the distributor;
(9) "placing on the market" means the first making available of an AI system or a general purpose AI model on the Union market;
(1) Un « système d'IA » est un système basé sur une machine conçu pour fonctionner avec différents niveaux d'autonomie et qui peut faire preuve d'adaptabilité après son déploiement et qui, pour des objectifs explicites ou implicites, déduit, à partir des entrées qu'il reçoit, comment générer des résultats tels que sous forme de prédictions, de contenus, de recommandations ou de décisions pouvant influencer les environnements physiques ou virtuels ;
(1 bis) «risque», la combinaison de la probabilité d'un préjudice et de la gravité de ce préjudice;
(2) « fournisseur » : une personne physique ou morale, une autorité publique, une agence ou un autre organisme qui développe un système d'IA ou un modèle d'IA à usage général ou qui fait développer un système d'IA ou un modèle d'IA à usage général et les met sur le marché. ou met le système en service sous son propre nom ou sa propre marque, que ce soit à titre onéreux ou gratuit ;
(4) « déployeur : toute personne physique ou morale, autorité publique, agence ou autre organisme utilisant un système d'IA sous son autorité, sauf lorsque le système d'IA est utilisé dans le cadre d'une activité personnelle non professionnelle ;
(5) "mandataire": une personne physique ou morale située ou établie dans l'Union qui a reçu et accepté un mandat écrit d'un fournisseur d'un système d'IA ou d'un modèle d'IA à usage général pour, s'acquitter en son nom des obligations et des procédures établies par le présent règlement ;
(6) « importateur » : toute personne physique ou morale située ou établie dans l'Union qui met sur le marché un système d'IA qui porte le nom ou la marque d'une personne physique ou morale établie en dehors de l'Union ;
(7) «distributeur», toute personne physique ou morale intervenant dans la chaîne d'approvisionnement, autre que le fournisseur ou l'importateur, qui met un système d'IA à disposition sur le marché de l'Union;
(8) «opérateur», le fournisseur, le fabricant du produit, le déployeur, le représentant autorisé, l'importateur ou le distributeur;
(9) «mise sur le marché», la première mise à disposition d'un système d'IA ou d'un modèle d'IA à usage général sur le marché de l'Union;
Le règlement (UE) n°2024/1689 du Parlement européen et le Conseil sur l'intelligence artificielle comporte pas moins de (68) définitions suivantes présentées ci-après. Le tableau de correspondance vous permet de prendre connaissance des définitions en langue française et en langue anglaise (suite avec les définitions 10 à 19) :
Definitions - From 10 to 19 (Langue originale : EN)
Définitions - De 10 à 19 (Langue originale : FR)
(10) "making available on the market" means any supply of an AI system or a general purpose AI model for distribution or use on the Union market in the course of a commercial activity, whether in return for payment or free of charge;
(11) "putting into service" means the supply of an AI system for first use directly to the deployer or for own use in the Union for its intended purpose;
(12) "intended purpose" means the use for which an AI system is intended by the provider, including the specific context and conditions of use, as specified in the information supplied by the provider in the instructions for use, promotional or sales materials and statements, as well as in the technical documentation;
(13) "reasonably foreseeable misuse" means the use of an AI system in a way that is not in accordance with its intended purpose, but which may result from reasonably foreseeable human behaviour or interaction with other systems, including other AI systems;
(14) "safety component of a product or system" means a component of a product or of a system which fulfils a safety function for that product or system, or the failure or malfunctioning of which endangers the health and safety of persons or property;
(15) "instructions for use" means the information provided by the provider to inform the user of in particular an AI system’s intended purpose and proper use;
(16) "recall of an AI system" means any measure aimed at achieving the return to the provider or taking it out of service or disabling the use of an AI system made available to deployers;
(17) "withdrawal of an AI system" means any measure aimed at preventing an AI system in the supply chain being made available on the market;
(18) "performance of an AI system" means the ability of an AI system to achieve its intended purpose;
(19) "notifying authority" means the national authority responsible for setting up and carrying out the necessary procedures for the assessment, designation and notification of conformity assessment bodies and for their monitoring;
(10) «mise à disposition sur le marché», toute fourniture d'un système d'IA ou d'un modèle d'IA à usage général destiné à être distribué ou utilisé sur le marché de l'Union dans le cadre d'une activité commerciale, que ce soit à titre onéreux ou gratuit;
(11) «mise en service», la fourniture d'un système d'IA pour première utilisation directement au déployeur ou pour son propre usage dans l'Union aux fins prévues;
(12) "destination": l'utilisation à laquelle un système d'IA est destiné par le fournisseur, y compris le contexte et les conditions d'utilisation spécifiques, tels que spécifiés dans les informations fournies par le fournisseur dans les instructions d'utilisation, les supports promotionnels ou commerciaux et déclarations, ainsi que dans la documentation technique ;
(13) «mauvaise utilisation raisonnablement prévisible», l'utilisation d'un système d'IA d'une manière qui n'est pas conforme à sa destination, mais qui peut résulter d'un comportement humain raisonnablement prévisible ou d'une interaction avec d'autres systèmes, y compris d'autres systèmes d'IA;
(14) «composant de sécurité, un composant d'un produit ou d'un système d'IA», un composant d'un produit ou d'un système qui remplit une fonction de sécurité pour ce produit ou ce système, ou dont la défaillance ou le dysfonctionnement met en danger la santé et la sécurité des personnes ou des biens;
(15) « notice d'utilisation » : les informations fournies par le fournisseur pour informer l’utilisateur, en particulier, de la destination et de l’utilisation appropriée d’un système d’IA ;
(16) «rappel d'un système d'IA», toute mesure visant à obtenir le retour au fournisseur ou à le mettre hors service ou à désactiver l'utilisation d'un système d'IA mis à la disposition des déployeurs;
(17) «retrait d'un système d'IA», toute mesure visant à empêcher la mise à disposition sur le marché d'un système d'IA présent dans la chaîne d'approvisionnement;
(18) «performance d'un système d'IA», la capacité d'un système d'IA à atteindre son objectif prévu;
19) «autorité notifiante», l'autorité nationale chargée d'établir et de mettre en œuvre les procédures nécessaires à l'évaluation, à la désignation et à la notification des organismes d'évaluation de la conformité ainsi qu'à leur surveillance;
La suite avec les définitions 20 à 33 :
Definitions - From 20 to 33e (Langue originale : EN)
Définitions - De 20 à 33e (Langue originale : FR)
(20) ‘conformity assessment’ means the process of demonstrating whether the requirements set out in Title III, Chapter 2 of this Regulation relating to a high-risk AI system have been fulfilled;
(21) ‘conformity assessment body’ means a body that performs third-party conformity assessment activities, including testing, certification and inspection;
(22) ‘notified body’ means a conformity assessment body notified in accordance with this Regulation and other relevant Union harmonisation legislation;
(23) ‘substantial modification’ means a change to the AI system after its placing on the market or putting into service which is not foreseen or planned in the initial conformity assessment by the provider and as a result of which the compliance of the AI system with the requirements set out in Title III, Chapter 2 of this Regulation is affected or results in a modification to the intended purpose for which the AI system has been assessed;
(24) ‘CE marking of conformity’ (CE marking) means a marking by which a provider indicates that an AI system is in conformity with the requirements set out in Title III, Chapter 2 of this Regulation and other applicable Union legislation harmonising the conditions for the marketing of products (‘Union harmonisation legislation’) providing for its affixing;
(25) ‘post-market monitoring system’ means all activities carried out by providers of AI systems to collect and review experience gained from the use of AI systems they place on the market or put into service for the purpose of identifying any need to immediately apply any necessary corrective or preventive actions;
(26) ‘market surveillance authority’ means the national authority carrying out the activities and taking the measures pursuant to Regulation (EU) 2019/1020;
(27) ‘harmonised standard’ means a European standard as defined in Article 2(1)(c) of Regulation (EU) No 1025/2012;
(28) ‘common specification’ means a set of technical specifications, as defined in point 4 of Article 2 of Regulation (EU) No 1025/2012 providing means to comply with certain requirements established under this Regulation;
(29) ‘training data’ means data used for training an AI system through fitting its learnable parameters;
(30) ‘validation data’ means data used for providing an evaluation of the trained AI system and for tuning its non-learnable parameters and its learning process, among other things, in order to prevent underfitting or overfitting; whereas the validation dataset is a separate dataset or part of the training dataset, either as a fixed or variable split;
(31) ‘testing data’ means data used for providing an independent evaluation of the AI system in order to confirm the expected performance of that system before its placing on the market or putting into service;
(32) ‘input data’ means data provided to or directly acquired by an AI system on the basis of which the system produces an output;
(33) ‘biometric data’ means personal data resulting from specific technical processing relating to the physical, physiological or behavioural characteristics of a natural person, such as facial images or dactyloscopic data;
(33a) ‘biometric identification’ means the automated recognition of physical, physiological, behavioural, and psychological human features for the purpose of establishing an individual’s identity by comparing biometric data of that individual to stored biometric data of individuals in a database;
(33c) ‘biometric verification’ means the automated verification of the identity of natural persons by comparing biometric data of an individual to previously provided biometric data (one-to-one verification, including authentication);
(33d) ‘special categories of personal data’ means the categories of personal data referred to in Article 9(1) of Regulation (EU) 2016/679, Article 10 of Directive (EU) 2016/680 and Article 10(1) of Regulation (EU) 2018/1725;
(33e) ‘sensitive operational data’ means operational data related to activities of prevention, detection, investigation and prosecution of criminal offences, the disclosure of which can jeopardise the integrity of criminal proceedings;
(20) «évaluation de la conformité», le processus visant à démontrer si les exigences énoncées au titre III, chapitre 2, du présent règlement relatives à un système d'IA à haut risque ont été remplies;
(21) «organisme d'évaluation de la conformité», un organisme qui effectue des activités d'évaluation de la conformité par des tiers, notamment des essais, une certification et une inspection;
(22) «organisme notifié», un organisme d'évaluation de la conformité notifié conformément au présent règlement et à d'autres actes législatifs d'harmonisation pertinents de l'Union;
(23) "modification substantielle": une modification apportée au système d'IA après sa mise sur le marché ou sa mise en service, qui n'est pas prévue ou planifiée dans l'évaluation initiale de la conformité par le fournisseur et qui a pour conséquence que la conformité du système d'IA aux exigences énoncées au titre III, chapitre 2 du présent règlement est affecté ou entraîne une modification de la destination pour laquelle le système d'IA a été évalué ;
(24) «marquage CE de conformité» (marquage CE): un marquage par lequel un fournisseur indique qu'un système d'IA est conforme aux exigences énoncées au titre III, chapitre 2, du présent règlement et à d'autres actes législatifs de l'Union applicables harmonisant les conditions. pour la commercialisation des produits («législation d'harmonisation de l'Union») prévoyant son apposition;
(25) "système de surveillance post-commercialisation": toutes les activités menées par les fournisseurs de systèmes d'IA pour collecter et examiner l'expérience acquise grâce à l'utilisation des systèmes d'IA qu'ils mettent sur le marché ou mettent en service dans le but d'identifier tout besoin de appliquer toutes les actions correctives ou préventives nécessaires ;
(26) «autorité de surveillance du marché», l'autorité nationale exerçant les activités et prenant les mesures conformément au règlement (UE) 2019/1020;
(27) «norme harmonisée», une norme européenne telle que définie à l'article 2, paragraphe 1, point c), du règlement (UE) n° 1025/2012 ;
(28) «spécification commune», un ensemble de spécifications techniques, tel que défini à l'article 2, point 4, du règlement (UE) n° 1025/2012, fournissant les moyens de se conformer à certaines exigences établies en vertu du présent règlement ;
(29) « données de formation » : les données utilisées pour former un système d'IA en ajustant ses paramètres d'apprentissage ;
(30) « données de validation » : les données utilisées pour fournir une évaluation du système d'IA entraîné et pour régler ses paramètres non apprenables et son processus d'apprentissage, entre autres, afin d'éviter un sous-apprentissage ou un surapprentissage ; considérant que l'ensemble de données de validation est un ensemble de données distinct ou une partie de l'ensemble de données de formation, sous forme de répartition fixe ou variable ;
(31) « données de test » : les données utilisées pour fournir une évaluation indépendante du système d'IA afin de confirmer les performances attendues de ce système avant sa mise sur le marché ou sa mise en service ;
(32) « données d'entrée » : les données fournies à un système d'IA ou directement acquises par celui-ci, sur la base desquelles le système produit un résultat ;
(33) « données biométriques » : les données à caractère personnel résultant d'un traitement technique spécifique relatif aux caractéristiques physiques, physiologiques ou comportementales d'une personne physique, telles que des images faciales ou des données dactyloscopiques ;
(33 bis) «identification biométrique», la reconnaissance automatisée de caractéristiques humaines physiques, physiologiques, comportementales et psychologiques dans le but d'établir l'identité d'un individu en comparant les données biométriques de cet individu aux données biométriques d'individus stockées dans une base de données;
(33 quater) «vérification biométrique», la vérification automatisée de l'identité des personnes physiques par comparaison des données biométriques d'une personne physique avec les données biométriques fournies précédemment (vérification individuelle, y compris l'authentification);
(33 quinquies) «catégories particulières de données à caractère personnel», les catégories de données à caractère personnel visées à l'article 9, paragraphe 1, du règlement (UE) 2016/679, à l'article 10 de la directive (UE) 2016/680 et à l'article 10, paragraphe 1, du Règlement (UE) 2018/1725 ;
(33 sexies) "données opérationnelles sensibles": les données opérationnelles liées aux activités de prévention, de détection, d'enquête et de poursuite des infractions pénales, dont la divulgation peut mettre en péril l'intégrité des procédures pénales;
La suite avec les définitions 29 à 40 :
Definitions - From 29 to 40b (Langue originale : EN)
Définitions - De 29 à 40b (Langue originale : FR)
(29) ‘training data’ means data used for training an AI system through fitting its learnable parameters;
(30) ‘validation data’ means data used for providing an evaluation of the trained AI system and for tuning its non-learnable parameters and its learning process, among other things, in order to prevent underfitting or overfitting; whereas the validation dataset is a separate dataset or part of the training dataset, either as a fixed or variable split;
(31) ‘testing data’ means data used for providing an independent evaluation of the AI system in order to confirm the expected performance of that system before its placing on the market or putting into service;
(32) ‘input data’ means data provided to or directly acquired by an AI system on the basis of which the system produces an output;
(33) ‘biometric data’ means personal data resulting from specific technical processing relating to the physical, physiological or behavioural characteristics of a natural person, such as facial images or dactyloscopic data;
(33a) ‘biometric identification’ means the automated recognition of physical, physiological, behavioural, and psychological human features for the purpose of establishing an individual’s identity by comparing biometric data of that individual to stored biometric data of individuals in a database;
(33c) ‘biometric verification’ means the automated verification of the identity of natural persons by comparing biometric data of an individual to previously provided biometric data (one-to-one verification, including authentication);
(33d) ‘special categories of personal data’ means the categories of personal data referred to in Article 9(1) of Regulation (EU) 2016/679, Article 10 of Directive (EU) 2016/680 and Article 10(1) of Regulation (EU) 2018/1725;
(33e) ‘sensitive operational data’ means operational data related to activities of prevention, detection, investigation and prosecution of criminal offences, the disclosure of which can jeopardise the integrity of criminal proceedings;
(34) ‘emotion recognition system’ means an AI system for the purpose of identifying or inferring emotions or intentions of natural persons on the basis of their biometric data;
(35) ‘biometric categorisation system’ means an AI system for the purpose of assigning natural persons to specific categories on the basis of their biometric data unless ancillary to another commercial service and strictly necessary for objective technical reasons;
(36) ‘remote biometric identification system’ means an AI system for the purpose of identifying natural persons, without their active involvement, typically at a distance through the comparison of a person’s biometric data with the biometric data contained in a reference database;
(37) ‘‘real-time’ remote biometric identification system’ means a remote biometric identification system whereby the capturing of biometric data, the comparison and the identification all occur without a significant delay. This comprises not only instant identification, but also limited short delays in order to avoid circumvention;
(38) ‘‘post remote biometric identification system’ means a remote biometric identification system other than a ‘real-time’ remote biometric identification system;
(39) ‘publicly accessible space’ means any publicly or privately owned physical place accessible to an undetermined number of natural persons, regardless of whether certain conditions for access may apply, and regardless of the potential capacity restrictions;
(40) ‘law enforcement authority’ means:
(a) any public authority competent for the prevention, investigation, detection or prosecution of criminal offences or the execution of criminal penalties, including the safeguarding against and the prevention of threats to public security; or
(b) any other body or entity entrusted by Member State law to exercise public authority and public powers for the purposes of the prevention, investigation, detection or prosecution of criminal offences or the execution of criminal penalties, including the safeguarding against and the prevention of threats to public security;
(29) « données de formation » : les données utilisées pour former un système d'IA en ajustant ses paramètres d'apprentissage ;
(30) « données de validation » : les données utilisées pour fournir une évaluation du système d'IA entraîné et pour régler ses paramètres non apprenables et son processus d'apprentissage, entre autres, afin d'éviter un sous-apprentissage ou un surapprentissage ; considérant que l'ensemble de données de validation est un ensemble de données distinct ou une partie de l'ensemble de données de formation, sous forme de répartition fixe ou variable ;
(31) « données de test » : les données utilisées pour fournir une évaluation indépendante du système d'IA afin de confirmer les performances attendues de ce système avant sa mise sur le marché ou sa mise en service ;
(32) « données d'entrée » : les données fournies à un système d'IA ou directement acquises par celui-ci, sur la base desquelles le système produit un résultat ;
(33) « données biométriques » : les données à caractère personnel résultant d'un traitement technique spécifique relatif aux caractéristiques physiques, physiologiques ou comportementales d'une personne physique, telles que des images faciales ou des données dactyloscopiques ;
(33 bis) «identification biométrique», la reconnaissance automatisée de caractéristiques humaines physiques, physiologiques, comportementales et psychologiques dans le but d'établir l'identité d'un individu en comparant les données biométriques de cet individu aux données biométriques d'individus stockées dans une base de données;
(33 quater) «vérification biométrique», la vérification automatisée de l'identité des personnes physiques par comparaison des données biométriques d'une personne physique avec les données biométriques fournies précédemment (vérification individuelle, y compris l'authentification);
(33 quinquies) «catégories particulières de données à caractère personnel», les catégories de données à caractère personnel visées à l'article 9, paragraphe 1, du règlement (UE) 2016/679, à l'article 10 de la directive (UE) 2016/680 et à l'article 10, paragraphe 1, du Règlement (UE) 2018/1725 ;
(33 sexies) "données opérationnelles sensibles": les données opérationnelles liées aux activités de prévention, de détection, d'enquête et de poursuite des infractions pénales, dont la divulgation peut mettre en péril l'intégrité des procédures pénales;
(34) «système de reconnaissance des émotions», un système d'IA destiné à identifier ou à déduire les émotions ou les intentions de personnes physiques sur la base de leurs données biométriques;
(35) «système de catégorisation biométrique», un système d'IA visant à attribuer des personnes physiques à des catégories spécifiques sur la base de leurs données biométriques, à moins qu'il ne soit accessoire à un autre service commercial et strictement nécessaire pour des raisons techniques objectives;
(36) «système d'identification biométrique à distance», un système d'IA destiné à identifier des personnes physiques, sans leur participation active, généralement à distance, par comparaison des données biométriques d'une personne avec les données biométriques contenues dans une base de données de référence;
(37) «système d'identification biométrique à distance en temps réel», un système d'identification biométrique à distance grâce auquel la capture des données biométriques, la comparaison et l'identification s'effectuent toutes sans délai significatif. Cela comprend non seulement une identification instantanée, mais également des délais limités et courts afin d'éviter tout contournement ;
38) «système d'identification biométrique à distance post-post»: un système d'identification biométrique à distance autre qu'un système d'identification biométrique à distance «en temps réel»;
(39) «espace accessible au public», tout lieu physique de propriété publique ou privée accessible à un nombre indéterminé de personnes physiques, indépendamment du fait que certaines conditions d'accès puissent s'appliquer ou non, et quelles que soient les restrictions potentielles de capacité;
(40) «autorité chargée de l'application des lois»,:
(a) toute autorité publique compétente pour la prévention, l'enquête, la détection ou la poursuite d'infractions pénales ou l'exécution de sanctions pénales, y compris la protection et la prévention des menaces à la sécurité publique ; ou
(b) tout autre organisme ou entité chargé par le droit de l'État membre d'exercer l'autorité publique et les pouvoirs publics aux fins de la prévention, de l'enquête, de la détection ou de la poursuite d'infractions pénales ou de l'exécution de sanctions pénales, y compris la protection et la prévention des infractions pénales. menaces à la sécurité publique;
Réglementation, lois et politiques en matière d'IA en Europe
(European AI Regulation Viewer)
2021/0106 (COD) - EN
Proposal for a
REGULATION OF TH EEUROPEAN PARLIAMENT AND OF THE COUNCIL
LAYING DOWN HARMONISED RULES ON ARTIFICIAL INTELLIGENCE (Artificial Intelligence act) AND AMENDING CERTAIN UNION LEGISLATIVE ACTS
Analysis of the final compromise text with a view to agreement. 26 January 2024
Artificial Intelligence Act - Règlement (UE) 2024/1689
Regulation (UE) 2024/1689 - Artificial Intelligence Act (AI Act)
Règlement (UE) 2024/1689 établissant des règles harmonisées concernant l'intelligence artificielle (RIA) .