L'UE impose un marquage lisible par machine pour tout le contenu généré par IA d'ici août 2026

Vous ne pouvez pas détecter le contenu généré par IA à grande échelle sans marquage lisible par machine. Les filigranes peuvent être supprimés. Les étiquettes visuelles nécessitent une révision humaine. Les métadonnées peuvent être perdues en transit.

L'UE vient de publier le premier projet de son Code de Pratique sur la Transparence du Contenu IA. L'Article 50 de la Loi IA de l'UE exige que tout le contenu généré par IA—texte, images, audio, vidéo—porte un marquage lisible par machine, détectable et interopérable. Les règles deviennent applicables le 2 août 2026.

Si vous construisez ou déployez des systèmes d'IA générative dans l'UE, vous avez six mois pour mettre cela en œuvre.

L'Article 50 exige trois propriétés pour le marquage du contenu IA

Le Code de Pratique spécifie que le contenu généré par IA ou manipulé par IA doit être marqué dans un format qui est :

Lisible par machine - pas seulement des étiquettes ou des filigranes visibles par l'homme
Détectable - les systèmes peuvent identifier automatiquement le marquage
Interopérable - fonctionne sur les plateformes et les outils

Cela s'applique à toutes les sorties d'IA générative : texte, images, audio et vidéo.

À quoi ressemble le marquage lisible par machine en pratique

Le projet n'impose pas encore de normes spécifiques, mais voici ce que le marquage conforme nécessite probablement :

Métadonnées embarquées (format d'exemple) :

{
  "generator": "OpenAI DALL-E 3",
  "generated_at": "2026-02-11T10:30:00Z",
  "content_type": "ai_generated",
  "model_version": "dall-e-3-20260101",
  "provenance_hash": "sha256:7d8a9..."
}

Filigranage numérique :

Filigranes dans le domaine fréquentiel dans les images (survit à la compression)
Filigranage audio dans des plages non audibles
Intégration au niveau des images vidéo

Marquage de texte (format d'exemple) :

<meta name="ai-generated" content="true">
<meta name="generator" content="GPT-5.3-Codex">
<meta name="generated-at" content="2026-02-11T10:30:00Z">

Provenance basée sur la blockchain :

Hash du contenu stocké sur la chaîne
Vérification sans autorité centrale
Piste d'audit inviolable

L'exigence clé : le marquage doit survivre aux transformations courantes comme le redimensionnement, la conversion de format et le réencodage.

Qui doit se conformer et que doivent-ils faire

Trois groupes font face à des exigences de conformité d'ici le 2 août 2026 :

Fournisseurs de Modèles IA

Intégrer le marquage dans les sorties du modèle au moment de la génération
Garantir que le marquage survive aux transformations
Vos sorties nécessitent un marquage intégré avant de quitter votre système

Déployeurs Professionnels

Étiqueter les deepfakes et le texte IA pour le contenu d'intérêt public
Requis pour le journalisme, les communications publiques, les questions d'intérêt public
Doit divulguer clairement quand le contenu est généré par IA

Opérateurs de Plateforme

Mettre en œuvre des systèmes de détection pour identifier le contenu marqué
Afficher les marquages IA aux utilisateurs
Construire une infrastructure pour lire et vérifier plusieurs formats de marquage

Calendrier : six mois avant le début de l'application

Maintenant jusqu'au 23 janvier 2026 : Période de rétroaction sur le projet 1 (fermée)
Mi-mars 2026 : Deuxième projet attendu avec des normes techniques
Juin 2026 : Publication du code final
2 août 2026 : Les règles deviennent applicables

Le deuxième projet spécifiera les normes techniques—formats, protocoles et méthodes de vérification. Si vous construisez des systèmes d'IA générative, commencez à planifier la mise en œuvre maintenant.

Défis techniques : ce que la norme doit résoudre

Persistance du marquage à travers les transformations : Le contenu est redimensionné, compressé, converti et réencodé. Le marquage doit survivre à ces opérations ou le système échoue à grande échelle.

Interopérabilité entre les fournisseurs : Un système de marquage d'OpenAI doit être détectable par les outils de Meta. Un filigrane d'Anthropic doit être lisible par le système de vérification de Google. Sans interopérabilité, chaque plateforme construit une détection personnalisée pour chaque fournisseur.

Vérification sans centralisation : Qui vérifie qu'un marquage est légitime ? Une autorité centrale crée un point de défaillance unique. Les approches basées sur la blockchain distribuent la vérification mais ajoutent de la complexité.

Performance à l'échelle d'internet : Des milliards de contenus sont générés quotidiennement. Les systèmes de détection doivent fonctionner en temps réel sans créer de goulot d'étranglement dans la livraison de contenu.

Application : la question ouverte

Le projet ne spécifie pas les mécanismes d'application. Des questions clés demeurent :

Comment garantir que les fournisseurs mondiaux d'IA se conforment ? L'UE a juridiction sur les entreprises opérant en Europe, mais l'application contre les fournisseurs non-UE n'est pas claire.

Que se passe-t-il lorsque des acteurs malveillants suppriment les marquages ? Si la suppression est triviale, le système échoue. Le marquage doit être robuste contre les tentatives de suppression adverses.

Quelles sont les sanctions en cas de non-conformité ? Sans conséquences claires, la conformité volontaire peut être faible.

Ces questions devraient être abordées dans la version finale de juin 2026.

Ce que cela signifie pour votre mise en œuvre

Si vous construisez ou déployez des systèmes d'IA générative :

Commencez maintenant : N'attendez pas la norme finale. Commencez à concevoir des systèmes de marquage qui répondent aux trois exigences fondamentales : lisible par machine, détectable, interopérable.

Suivez le deuxième projet : Le projet de mi-mars inclura des spécifications techniques. Surveillez le Bureau IA de l'UE pour les mises à jour.

Planifiez la vérification : Réfléchissez à la façon dont votre marquage sera vérifié. Intégrez des preuves d'inviolabilité et des pistes d'audit.

Testez à travers les transformations : Assurez-vous que votre marquage survit à la compression, au redimensionnement, à la conversion de format et à d'autres opérations courantes.

L'UE est la première juridiction majeure à imposer le marquage du contenu IA à cette échelle. D'autres régions suivront probablement des approches similaires. Construire des systèmes conformes maintenant vous positionne pour des tendances réglementaires plus larges.