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Reputation numérique et gestion de la marque

Les deepfakes ne sont plus seulement un risque de réputation : que doivent documenter les entreprises après l’AI Act ?

L’article 50 de l’AI Act prévoit des obligations de transparence et de divulgation pour les images, sons et vidéos générés ou manipulés par IA qui constituent des deepfakes. Consigner le mode de…

Publication: Dernière mise à jour: Environ 6 minutes de lecture

Mise à jour : 3 septembre 2026 · Catégorie : IA, sécurité des données et violations

Les deepfakes ne sont plus seulement un risque de réputation : que doivent documenter les entreprises après l’AI Act ?

L’article 50 de l’AI Act prévoit des obligations de transparence et de divulgation pour les images, sons et vidéos générés ou manipulés par IA qui constituent des deepfakes. Consigner le mode de production, l’outil utilisé, le contrôle humain et l’autorisation de publication ne constitue pas une obligation autonome de tenue de registres spécifiquement prévue par cet article ; cette pratique renforce la conformité, la gouvernance et, si nécessaire, la capacité de preuve de l’entreprise.

Table des matières

Réponse courte

L’article 50 de l’AI Act prévoit des obligations de transparence et de divulgation pour les images, sons et vidéos générés ou manipulés par IA qui constituent des deepfakes. Consigner le mode de production, l’outil utilisé, le contrôle humain et l’autorisation de publication ne constitue pas une obligation autonome de tenue de registres spécifiquement prévue par cet article ; cette pratique renforce la conformité, la gouvernance et, si nécessaire, la capacité de preuve de l’entreprise.

Pourquoi est-ce important ?

Le risque lié aux deepfakes dépasse les fausses informations et les atteintes à la réputation. Lorsqu’une marque crée par IA l’image, la voix ou le comportement d’une personne réelle dans sa propre publicité, les règles de transparence de l’article 50 de l’AI Act et l’impression produite sur le consommateur peuvent toutes deux entrer en jeu.

Il faut distinguer la divulgation légale prévue par l’article 50 des preuves internes de l’entreprise. Consigner le modèle, la date de production, la supervision humaine et l’approbation constitue une bonne pratique de gouvernance ; présenter l’ensemble comme une obligation distincte de « dossier de preuves » expressément imposée par cet article serait inexact.

Que devraient faire les entreprises? 7 contrôles avant de publier un deepfake
  1. Déterminez si le contenu représente artificiellement une personne ou un événement réel.
  2. Distinguez les responsabilités du fournisseur et du déployeur selon le cas d’usage.
  3. Vérifiez la capacité de marquage lisible par machine requise.
  4. Documentez la nécessité d’une divulgation par le déployeur et sa mise en œuvre visible.
  5. Vérifiez séparément les autorisations relatives à l’image, à la voix et aux droits de la personnalité de la personne réelle.
  6. Ne laissez pas croire à tort que la personne a réellement essayé ou recommandé le produit.
  7. Conservez le fichier final, la décision de divulgation et l’approbation humaine dans le registre des versions.
Modèle de mesure proposé pour B10
Contrôle KPI
Classification des deepfakes Couverture de classification
Marquage par le fournisseur Taux de réussite des tests du marquage lisible par machine
Divulgation par le déployeur Exhaustivité de la divulgation
Droits de la personnalité Couverture des preuves de consentement ou de licence
Contrôle humain Couverture du contrôle humain
Version Traçabilité des fichiers publiés

Plutôt que de retenir le seul nombre de deepfakes comme indicateur, mesurez combien disposent à la fois d’une divulgation, d’un contrôle des droits et de preuves de la version finale.

Évaluation spécialisée

La distinction essentielle pour la gouvernance des deepfakes ne tient pas seulement à l’usage de l’IA, mais à la réalité imitée et à ce qui pourrait tromper l’utilisateur. Un personnage virtuel entièrement fictif et la copie numérique d’un dirigeant ou client réel présentent des niveaux de risque différents.

Comment distinguer les niveaux de risque des deepfakes ?

Le cycle de vie d’un fichier deepfake dépasse la production. L’identité de la personne représentée, le contexte imité, le degré de manipulation sonore ou visuelle et la perception de réalité créée par le message publicitaire sont des signaux de risque distincts. Une annonce d’entreprise utilisant la voix synthétique d’un dirigeant exige ainsi des contrôles différents de ceux d’un avatar entièrement fictif présentant un produit.

Lorsque le contenu évoque un témoignage ou une recommandation, le sens du message compte autant que sa technique de production. Faire croire qu’une personne réelle a formulé une recommandation qu’elle n’a jamais donnée ne se résout pas par la seule mention « Créé par IA ». La divulgation, la titularité des droits et le caractère trompeur de la publicité doivent être évalués séparément.

Traçabilité finale du fichier

Lorsque l’équipe crée de nombreuses variantes, conserver le seul dossier de projet ne suffit pas. Il faut pouvoir montrer quel fichier a été publié, à quelle date, sur quelle plateforme et avec quelle divulgation. Réunir l’empreinte du fichier final, l’identifiant de la création, l’URL de publication et la preuve d’approbation dans un même dossier permet de repérer plus vite les variantes modifiées ou réutilisées par erreur.

Plan de gestion des incidents deepfake après publication

En cas d’usage abusif ou de réutilisation non autorisée, retirer la création publicitaire peut ne pas suffire. Vérifiez la diffusion du même fichier sur d’autres comptes sociaux, bibliothèques publicitaires ou canaux tiers. L’empreinte de l’original approuvé et ses registres de publication aident la marque à distinguer son contenu des copies modifiées ensuite.

La gouvernance des médias synthétiques se poursuit donc après l’approbation préalable à la production. Une procédure d’incident distincte peut prévoir le retrait, la détection des usages abusifs, la notification aux ayants droit et la prévention de la réutilisation. Pour les contenus montrant des hauts dirigeants ou des personnalités connues, elle réduit aussi les risques de réputation et de fraude.

Analyse des risques numériques et de la conformité

B10 peut analyser l’usage des deepfakes et des médias synthétiques avec des scores de risque distincts pour la classification, la divulgation, la titularité des droits et les preuves de la version publiée.

Contenus associés Sources officielles et primaires

Les sources ont été vérifiées au 3 septembre 2026. Les cas juridiques concrets nécessitent aussi l’examen du texte en vigueur et un avis spécialisé.

Questions fréquentes Pourquoi est-ce important maintenant?

L’article 50 de l’AI Act prévoit des obligations de transparence et de divulgation pour les images, sons et vidéos générés ou manipulés par IA qui constituent des deepfakes. Consigner le mode de production, l’outil utilisé, le contrôle humain et l’autorisation de publication ne constitue pas une obligation autonome de tenue de registres spécifiquement prévue par cet article ; cette pratique renforce la conformité, la gouvernance et, si nécessaire, la capacité de preuve de l’entreprise.

Qu'est-ce que les entreprises devraient d'abord vérifier?

Dressez l’inventaire des pratiques actuelles et des flux de données ou de travail.

Un contrôle ponctuel suffit-il ?

Non. Les registres internes de production et d’approbation constituent une bonne pratique de gouvernance et de preuve ; il ne faut pas les considérer tous comme une obligation autonome de tenue de registres établie sous cette dénomination par l’article 50.

Que peut apporter B10 ?

B10 peut réunir inventaire des médias synthétiques, classification des deepfakes, contrôle de divulgation et suivi des versions créatives dans un même flux de preuves.

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