Gouvernance IA Européenne et Française

Cadre juridique & réglementaire

L’encadrement juridique et réglementaire de l’intelligence artificielle en France et en Europe dessine aujourd’hui un paysage en transition, contrasté mais convergent. Tandis que la France s’appuie encore sur un empilement de textes généraux — droit commun, RGPD, Code civil, législation numérique — l’Union européenne, avec l’adoption récente de l’AI Act, pose les fondations d’un cadre unifié, structuré par le niveau de risque. Cette architecture européenne, ambitieuse mais encore en cours d’implémentation, s’imposera progressivement au droit français, exigeant une révision fine des régimes de responsabilité et des seuils de conformité. La donnée reste au cœur du dispositif : massivement mobilisée par les IA, elle engage la responsabilité des concepteurs et opérateurs, sous l’œil vigilant de la CNIL et de ses homologues européens. Dans ce contexte, l’assurance doit désormais intégrer la réglementation comme socle technique de souscription. Chaque usage, chaque secteur, chaque autorité de contrôle devient une pièce du puzzle assurantiel : il ne suffira plus de couvrir un risque, il faudra démontrer sa gouvernance.

Cadre juridique & réglementaire comparé (FR/EU)

Dimension	France	Union européenne	Commentaires
Législation générale sur l’IA	Pas de loi spécifique autonome. Le cadre actuel repose sur le droit commun, le RGPD, le Code civil, et les lois sur la responsabilité numérique.	L’AI Act (acte législatif sur l’intelligence artificielle) en voie d’adoption : crée un cadre unifié pour classifier, interdire, contraindre ou encadrer certains usages d’IA.	La France est encore dans une phase d’adaptation. Le cadre européen viendra s’imposer, mais appelle des ajustements nationaux, notamment en matière de responsabilité.
Application du RGPD à l’IA	RGPD pleinement applicable, avec renforcement par la CNIL sur les IA décisionnelles et les traitements massifs (algorithmes, profiling).	Le RGPD reste le socle européen, mais l’AI Act vient le compléter sans le détrôner. L’interopérabilité des deux textes est un enjeu stratégique.	Les IA sont de grandes consommatrices de données. Toute assurance sur une IA devra vérifier le respect RGPD, car la conformité conditionne l’assurabilité.
Textes en cours / récents	- Projet de loi numérique 2024 (accès aux données, cybersécurité)

IA concernées & régimes applicables

Dans cette dynamique de consolidation normative, il devient essentiel de distinguer non plus seulement le cadre juridique, mais la nature même des intelligences artificielles déployées. Car derrière chaque usage se cache une chaîne de responsabilité spécifique, une exposition différente au risque, et donc une réponse assurantielle qui ne saurait être générique. L’AI Act introduit une hiérarchisation des IA selon leur degré d’impact, mais c’est bien la combinaison entre autonomie fonctionnelle, finalité d’usage et secteur d’application qui façonnera les futures lignes de garantie. De l’IA copilote, simple outil d’assistance, à l’IA pilote ou critique, aux effets potentiellement systémiques, chaque typologie appelle un cadre de souscription distinct. Cette lecture différenciée des IA, à la croisée du droit, de la technique et de la gouvernance, devient le point d’ancrage d’une assurance IA cohérente, ajustée, et durable.

Typologie des IA concernées & régimes applicables (FR/EU)

Type d’IA	Qualification juridique (France)	Qualification (UE – AI Act)	Régime assurantiel associé	Exemples concrets
IA Copilote (IA d’assistance ou de recommandation)	Outil d’aide à la décision, sans autonomie propre. Peut relever du Code de la consommation (transparence) ou du droit du travail (si RH).	Systèmes à risque limité ou minimal selon le contexte d’usage. Transparence obligatoire, mais peu contraignant.	RC professionnelle, assurance E&O (Errors & Omissions), Cyber (si connectée à des données sensibles)	IA qui assiste un juriste, copilote IA dans une suite bureautique, IA d’aide au diagnostic sans décision automatisée
IA Pilote (IA autonome dans l’action ou la décision)	Peut relever de la responsabilité du fait des choses, voire du producteur (art. 1242 C. civ). Pose problème si non-identifiable.	Systèmes à risque élevé, soumis à obligations de contrôle, documentation, évaluation de conformité.	RC exploitation, assurance produits, E&O technique, garanties spécifiques IA (à développer)	IA de navigation autonome dans un entrepôt, IA qui pilote un drone de surveillance, IA de notation bancaire
IA critique / systémique (impact fort ou irréversible sur les droits fondamentaux)	Peu de reconnaissance autonome, mais potentiellement régie par le droit administratif, le droit des libertés ou le Code de la santé publique.	Systèmes à haut risque, encadrés par l’AI Act avec contrôle de conformité renforcé (audit, logs, explicabilité, sécurité).	Assurance D&O (si décision relevant d’un dirigeant), RC professionnelle, assurance responsabilité algorithmique	IA de tri judiciaire, système de notation des élèves, IA de gestion des urgences médicales
AGI / ASI (projections d’IA autonome généralisée ou supérieure à l’humain)	Aucune reconnaissance juridique à ce jour. Statut à créer. Des débats philosophiques sur la personnalité électronique existent (cf. Parlement européen 2017).	Non couverts par l’AI Act actuel. Législation future nécessaire (post-2030 ?).	Inassurables en l’état. Nécessité de créer un cadre mutualisé ou souverain, incluant de la réassurance publique.	AGI auto-structurante, assistant général cognitif, IA autonome stratégique sur réseaux critiques

Autorités et acteurs de contrôle

Après avoir identifié les types d’intelligences artificielles et leurs régimes de responsabilité, encore faut-il savoir à qui revient le pouvoir de les contrôler, de les certifier, de les encadrer. Car derrière chaque IA en production se cache un réseau d’autorités, de régulateurs, de normalisateurs, dont les rôles s’entrecroisent sans toujours se recouper. Cette gouvernance distribuée, encore en voie de structuration, forme un maillage complexe mais indispensable : elle conditionne non seulement la conformité des systèmes, mais aussi la lisibilité du risque pour l’assureur. Entre acteurs français aux compétences sectorielles et institutions européennes en cours de centralisation, se dessine ainsi une architecture opérationnelle qui devra être intégrée, cas par cas, dans l’acte de souscription. Comprendre qui valide, qui audite, qui sanctionne, c’est déjà commencer à maîtriser le périmètre d’exposition.

Cartographie des autorités et acteurs de contrôle (FR/EU)

Fonction de gouvernance IA	France	Union Européenne	Commentaires
Supervision générale IA	CNIL via sa division IA et son laboratoire Cniltech ; participation au Comité IA de l’État	Commission européenne, via le futur AI Office intégré à la DG CONNECT	Le rôle de la CNIL s’étend à l’IA par ses compétences sur les algorithmes et les données personnelles. L’AI Office, bras armé de l’AI Act, centralisera les audits et sanctions.
Certification / Conformité	ANSSI (sécurité), AFNOR (normes), Laboratoires désignés pour le futur marquage CE des IA	Organismes notifiés désignés par les États, supervisés par l’AI Office ; rôle clé du JRC (Joint Research Centre)	Les IA à "haut risque" devront être auditées par des tiers certifiés. Cela ouvre la voie à une assurabilité conditionnée à la conformité.
Protection des données	CNIL (pleinement compétente), avec directives spécifiques IA (profilage, biais, etc.)	EDPB (Comité européen de la protection des données) et EDPS (supervision des institutions UE)	La cohérence RGPD-AI Act est cruciale : un manquement RGPD peut entraîner un défaut d’assurance ou une exclusion de garantie.
Veille technologique / impacts	CNUM (avis public), France Stratégie, INRIA, CEA List	JRC, High-Level Expert Group on AI, AI Watch	La France dispose d’un tissu technologique dense. Les assureurs peuvent s’appuyer sur ces expertises pour affiner leur modélisation du risque IA.
Régulation sectorielle IA	ACPR (finance), ARS / HAS (santé), DGAC (transports, drones), DGCCRF (consommation IA)	EBA (banque), EMA (médicament), EASA (aviation), BEUC (consommateurs)	L’IA est d’abord réglementée par secteur d’usage. Les garanties doivent s’aligner sur ces exigences spécifiques, sans généralisation.
Normalisation technique / éthique	AFNOR, DINUM, État plateforme, participation à ISO / CEN	CEN/CENELEC, ISO/IEC JTC 1/SC 42, ETSI (télécom/IA)	Les standards de sécurité, explicabilité, robustesse, etc., sont en cours d’harmonisation. Ils conditionneront la définition de l’"IA conforme" donc assurable.

Niveaux de risque et obligations

Après avoir posé les bases juridiques, qualifié les typologies d’IA et clarifié les rôles des autorités compétentes, il convient désormais de s’intéresser à la mécanique centrale du dispositif européen : la gestion du risque. Car c’est bien cette logique de gradation, introduite par l’AI Act, qui permet de traduire une technologie en exposition concrète, puis en exigence assurantielle. En assignant à chaque IA un niveau de risque — minimal, limité, élevé ou interdit — le régulateur balise le terrain pour les assureurs : en face de chaque catégorie, une exigence de contrôle, une documentation attendue, un degré d’acceptabilité. Cette classification devient dès lors un instrument de tri, d’ajustement et de sélection, au cœur de la relation entre l’offre technologique et sa couverture assurée.

Niveaux de risque IA et obligations imposées (AI Act)

Niveau de risque (AI Act)	Exemples de cas	Exigences réglementaires (UE)	Équivalent français ?	Commentaires
Risque minimal	IA générative simple, filtres anti-spam, outils de productivité sans impact décisionnel	Aucune obligation particulière. Encouragement aux bonnes pratiques (transparence volontaire).	Aucun encadrement spécifique. Utilisation libre hors RGPD.	Peu d’enjeux assurantiels. Inclusion possible dans les polices existantes (cyber, exploitation).
Risque limité	Chatbot conversationnel, IA RH non autonome, IA marketing avec profilage léger	Obligation d’information à l’utilisateur (ex. : "vous interagissez avec une IA"). Documentation technique recommandée.	Flou réglementaire. La CNIL peut intervenir si usage de données personnelles.	Intérêt croissant des assureurs, mais encore peu d’offres ciblées. Responsabilité indirecte (utilisateur final).
Risque élevé	IA d’embauche, IA de notation de crédit, IA d’accès à la santé ou à l’éducation, IA de gestion de sécurité industrielle	Obligations fortes : évaluation de conformité, gestion des risques, auditabilité, robustesse, base de données d’IA publiques, documentation, explicabilité	Partiel : certains secteurs (santé, finance, aérien) imposent déjà des cadres exigeants.	Risques assurables, mais soumis à conformité stricte. Marché en construction. Nécessité d’un alignement assurance / conformité réglementaire.
Risque inacceptable	Social scoring généralisé, manipulation cognitive, exploitation de vulnérabilités (enfants, handicap…), surveillance biométrique sans base légale	Interdiction pure et simple. Ces IA sont considérées comme non-conformes à la dignité humaine ou aux droits fondamentaux.	Aucune base juridique autorisant ce type d’IA en France. Certaines pratiques prohibées par le Code pénal.	Non-assurables. Leur usage entraînerait la nullité de garantie et un risque juridique majeur pour le donneur d’ordre.