Ce que vous obtenez :
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Cartographie juridique des “systèmes d’IA → cas d’usage → acteurs” (déployeur/fournisseur), périmètre d’usage et dépendances (outils, prestataires, données, intégrations).
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Qualification AI Act & cadres applicables, avec une approche par les risques (obligations pertinentes selon vos usages).
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Sécurisation contractuelle IA/LLM & chaîne fournisseurs (clauses, responsabilités, audit, réversibilité, sécurité, sous‑traitance).
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Gouvernance et déploiement : règles d’usage, validation humaine, rôles internes, change control, acculturation/AI literacy.
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Documentation et “plan de preuves” réutilisable (procédures, notices, éléments factuels utiles en audit/contrôle).
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Préparation des éléments utiles au dialogue avec les autorités compétentes (positionnement, réponses, remédiation proportionnée si nécessaire).
Situations typiques :
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Déploiement de systèmes et outils d’IA “sur étagère” (assistant, copilote, agent conversationnel) dans les équipes (support, vente, marketing, juridique, RH) : cadrer le cas d’usage, les données et les règles d’usage, puis sécuriser les contrats (fournisseurs, intégration, données).
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IA générative connectée au SI / bases internes (RAG) : organiser la gouvernance des accès, la traçabilité, la documentation et l’articulation RGPD lorsque des données personnelles sont impliquées.
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Cas d’usage sectoriel susceptible d’être “à haut risque” (ex. RH/gestion de la main‑d’œuvre, éducation/formation, finance/assurance, services essentiels) : qualification AI Act & cadres applicables, exigences de transparence/documentation/supervision, et trajectoire de mise en conformité.
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Publication ou diffusion de contenus générés (texte, image, audio/vidéo, avatar/voix) : mise en place des mentions et règles de transparence pertinentes, intégrées au process de validation.
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Préparation d’échanges avec les autorités compétentes (ou demandes d’informations/contrôle de la mise en œuvre/sandbox) : structurer le dossier de preuves, clarifier le positionnement et organiser la remédiation proportionnée si nécessaire.
Livrables :
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Note de qualification “AI Act & cadres applicables” : rôle (déployeur/fournisseur), niveau de risque et obligations pertinentes selon les cas d’usage.
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Cartographie : systèmes d’IA & cas d’usage (incluant outils “sur étagère”, intégrations, prestataires, données, flux).
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Matrice de conformité par les risques : obligations → actions → responsables → preuves attendues (trajectoire priorisée). Autoévaluation du système d'IA selon la méthode de la CNIL.
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Clausier IA / LLM (contrats fournisseurs, intégration, données) : confidentialité, sécurité, sous‑traitance, réutilisation prompts/données, audit, responsabilités, réversibilité.
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Politique / charte d’usage des systèmes d’IA (IA générative incluse) : règles d’usage, données autorisées/interdites, validation humaine, escalade.
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Kit transparence : (mentions, parcours utilisateur, règles de publication) pour les cas où l’AI Act le requiert (interaction, contenus synthétiques, etc.).
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Dossier de preuves & documentation (réutilisable) : notices, éléments de traçabilité/logs si applicables, procédures, documentation contractuelle et opérationnelle.
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Process de gouvernance : change control (versioning, paramétrage, accès), gestion d’incident, et coordination interne (juridique/IT/sécurité/métiers).
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Pack “dialogue régulateur / autorités compétentes” : trames de réponse, éléments factuels, plan de remédiation proportionné, et préparation des échanges si nécessaires.
Processus d’accompagnement en 3 étapes :
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Cadrage & qualification : cartographie des systèmes/cas d’usage, rôles, données et cadres applicables (AI Act + autres), puis analyse des risques et points de conformité à traiter.
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Arbitrages & trajectoire : priorisation, choix des options (gouvernance, transparence, contractualisation, documentation), et plan d’action opérationnel avec responsables et preuves attendues.
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Déploiement & preuves : production des livrables déployables (contrats/clauses, politiques, documentation, process), acculturation des équipes, constitution du dossier de preuves et préparation du dialogue avec les autorités compétentes si nécessaire.
Questions fréquentes
Mon outil est-il un “système d’IA” au sens de l’AI Act ? Dans la plupart des déploiements (assistants, copilotes, agents conversationnels, scoring, recommandation), la qualification “système d’IA” est rapidement établie. Le point clé est ensuite la qualification du cas d’usage (objectif, contexte, impacts) et votre rôle (déployeur / fournisseur) pour déterminer les exigences applicables.
Suis‑je “déployeur” ou “fournisseur” (et pourquoi ça change tout) ? Vous êtes généralement déployeur lorsque vous utilisez un outil “sur étagère” dans vos activités. Vous pouvez basculer vers un rôle de fournisseur si vous reconditionnez un système sous votre marque, l’intégrez dans un service mis à disposition, ou le distribuez. Le rôle conditionne les obligations et la documentation attendue.
Comment savoir si mon cas d’usage est “à haut risque” ? La réponse dépend du secteur et de la finalité (ex. RH/emploi, éducation/formation, crédit/assurance, services essentiels, etc.). Nous procédons par approche par les risques : qualification du cas d’usage, vérification des catégories pertinentes, puis trajectoire de mise en conformité (gouvernance, supervision humaine, documentation, sécurité).
Quelles obligations “transparence” sont typiquement concernées (chatbot / contenus générés) ? Pour certains usages (interaction directe avec des personnes, contenus synthétiques), l’enjeu est de mettre en place des mentions et règles de transparence adaptées, intégrées au process de validation et à la documentation. Sur les cas d’IA générative, la CNIL publie une FAQ utile pour cadrer les bonnes pratiques côté organisation.
Qu’est‑ce que l’“approche par les risques” dans votre méthode ? Concrètement : (1) cartographier les cas d’usage et les données, (2) identifier les exigences applicables, (3) prioriser les actions, (4) produire des livrables déployables (contrats, politiques, documentation, process) et un plan de preuves. C’est le moyen le plus efficace d’aller vite, sans sur‑conformer.
Quels points contractuels sont “décisifs” avec un fournisseur d’IA / LLM ? Les points récurrents : confidentialité, sécurité, sous‑traitance/sous‑processeurs, réutilisation des prompts/données, audit, responsabilités, réversibilité, et clauses adaptées à l’intégration (SI/RAG). L’objectif est de sécuriser la chaîne fournisseurs et de rendre la conformité opérationnelle.
Que faire si le système est “connecté” au SI (RAG / bases internes) ? Le point central est la gouvernance des accès (qui peut interroger quoi), la traçabilité (logs/contrôles lorsque nécessaire), la documentation, et l’articulation RGPD si des données personnelles sont en jeu. La CNIL détaille aussi des options de mise en œuvre (RAG, fine‑tuning) et leurs implications pratiques.
Doit‑on former les équipes (AI literacy) ? Oui : la “maîtrise de l’IA” est un levier de conformité et de qualité d’usage (bonnes pratiques, limites, validation humaine, gestion des données). Nous intégrons des éléments de formation/sensibilisation adaptés aux équipes qui opèrent ou supervisent le système.
Qu’attendent les autorités compétentes (et qui contacter) ? En France, la mise en œuvre est multi‑autorités selon les sujets (pratiques interdites, transparence, haut risque, secteurs). Le schéma officiel prévoit un point de contact unique et une coordination (notamment DGCCRF), avec répartition CNIL/Arcom/ACPR, etc. Le bon réflexe est d’avoir un dossier de preuves clair (faits, décisions, docs, process) prêt à produire.
Sécurité / incidents : comment l’intégrer sans alourdir le projet ? Nous privilégions des mesures proportionnées : filtrage, contrôle d’accès, traçabilité lorsque nécessaire, procédures d’escalade, et intégration au process incident (cyber/données) existant. Des recommandations de sécurité existent spécifiquement pour des architectures d’IA générative (plugins, interconnexions) et alimentent utilement le cadrage.
Formulaire de contact
Vous décrivez votre besoin ; nous revenons vers vous pour convenir d’un échange de qualification.
Comment ça marche
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Vous qualifiez votre besoin via le formulaire (cas d’usage, secteur, outils, données, échéance). L’objectif est de permettre un premier retour utile et orienté actions, cadré lors d'un rendez-vous (téléphone / visio).
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Le cabinet analyse et priorise selon une approche par les risques (AI Act + cadres applicables, et RGPD si données personnelles), puis identifie les livrables nécessaires (contrats, gouvernance, documentation, process).
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Vous recevez une proposition d’intervention adaptée : cadrage “Go/NoGo” / audit flash / exécution en lots (mise en œuvre), avec un plan d’action priorisé et des livrables déployables.
Ce que vous obtenez
Qualification du cas d’usage (systèmes d’IA, rôle, niveau de risque, cadres applicables) et identification des obligations pertinentes • Plan d’action priorisé (quick wins / trajectoire) + responsabilités + preuves attendues (documentation) • Livrables déployables : contrats/clauses, politiques/charte, documentation, process (gouvernance, change control, incidents), adaptés à votre contexte sectoriel • Préparation des éléments utiles au dialogue avec les autorités compétentes (dossier de preuves, positionnement, remédiation proportionnée si nécessaire)
Cas typiques
Déploiement d’outils d’IA “sur étagère” (assistants, copilotes, agents) : cadrage des usages/données + sécurisation contractuelle.
• IA générative connectée au SI / bases internes (RAG) : gouvernance des accès, traçabilité, documentation et articulation RGPD si données personnelles.
• Cas d’usage sectoriel potentiellement “haut risque” : qualification AI Act & cadres applicables, exigences de transparence/documentation/supervision, trajectoire de conformité.
• Publication/diffusion de contenus générés : mentions et règles de transparence, intégrées au process de validation.
• Demandes d’informations / contrôle de mise en œuvre / sandbox : structuration du dossier de preuves, positionnement et plan de remédiation proportionné.
Confidentialité
• Secret professionnel et déontologie : les échanges et informations communiquées au cabinet sont traités dans le respect des règles applicables à la profession d’avocat (confidentialité, conflits d’intérêts).
• Données et pièces transmises : utilisées pour instruire votre demande, qualifier le cas d’usage et préparer une proposition d’accompagnement (et, le cas échéant, la documentation associée).
• Protection des données : les traitements liés au formulaire et aux échanges s’inscrivent dans la politique de protection des données du cabinet (information, minimisation, sécurité, conservation adaptée).
Confidentialité : les informations transmises via ce formulaire sont traitées uniquement pour répondre à votre demande, dans le respect du secret professionnel. Devis sans engagement après rendez‑vous de qualification (téléphone/visio).
Pour vous orienter : choisissez une page d’expertise, ou appelez le cabinet pour un cadrage rapide.
Besoin d’une vue d’ensemble et d’un pilotage transversal ?
Page pilier : Pilotage du numérique.
Aide au remplissage du formulaire (avant d’envoyer)
Je n’ai pas tous les éléments — dois‑je quand même envoyer le formulaire ? Oui. Envoyez ce que vous avez : je vous indiquerai ensuite la liste courte des pièces à réunir et nous cadrerons ensemble les points manquants.
Faut‑il déjà savoir si mon cas d’usage est “à haut risque” ? Non. Décrivez simplement le cas d’usage, le secteur et les impacts attendus. La qualification (AI Act + cadres applicables) fait partie du cadrage.
Quels éléments transmettre pour un premier retour utile ? Idéalement : cas d’usage (1 paragraphe), outil/fournisseur, données en jeu (dont données personnelles ?), pays concernés, échéance, et tout document déjà disponible (contrat, politique, schéma SI).
Intervenez‑vous sur les contrats IA/LLM et les fournisseurs ? Oui : clauses et annexes (confidentialité, sécurité, sous‑traitance, audit, réversibilité, responsabilités), adaptées à votre contexte et à votre chaîne fournisseurs.
Que change une IA connectée au SI / bases internes (RAG) ? Cela implique une gouvernance des accès, des règles d’usage, et souvent des besoins de traçabilité/contrôles. Mentionnez si l’IA accède à des bases internes ou à des outils via plugins/API.
RGPD : est‑ce concerné si des données personnelles sont utilisées ? Oui, lorsque des données personnelles sont en jeu (clients, salariés, etc.). Indiquez les catégories de données : cela permet d’articuler AI Act et RGPD de manière opérationnelle.
Pouvez‑vous intervenir en “audit flash” ou uniquement au long cours ? Oui : selon le niveau de documentation disponible, un cadrage court peut suffire pour établir une trajectoire priorisée et les livrables à produire (puis exécution en lots si besoin).
Est‑ce un problème si nous utilisons une IA grand public en interne (“shadow IA”) ? C’est un point fréquent : l’enjeu est de cadrer rapidement les usages, les données autorisées/interdites et la gouvernance (outils autorisés, règles d’accès, validation, traçabilité si nécessaire).
Devons‑nous mettre en place des mentions “Vous interagissez avec une IA” / étiquetage de contenus ? Selon les cas d’usage (chatbot, contenus synthétiques), des exigences de transparence s’appliquent : l’objectif est d’intégrer des mentions et règles de validation adaptées au parcours utilisateur.
Faut‑il des logs / une traçabilité des interactions ? Pour certains systèmes (notamment “haut risque”), la journalisation et la conservation des éléments utiles (prompts/événements/interventions humaines selon l’architecture) font partie des attentes de conformité et d’auditabilité.
Que faire si le fournisseur refuse de donner des informations (documentation, sécurité, données) ? On traite cela contractuellement : demander les livrables/garanties attendus, ajuster les clauses (audit, responsabilités, sécurité, sous‑traitance) et définir des alternatives si nécessaire.
Faut‑il former les équipes qui utilisent l’outil ? Oui : la maîtrise de l’IA par les équipes opérant/supervisant l’outil fait partie des bonnes pratiques et obligations associées au déploiement, pour réduire les risques de mauvaise utilisation.
En cas de demande d’informations / contrôle, pouvez‑vous aider ? Oui. L’objectif est de structurer un dossier factuel (documents, décisions, process) et un plan de réponse/remédiation proportionné, utile au dialogue avec les autorités compétentes.