Qu’est-ce qu’un AI Transparency Evidence Pack ? Documenter l’utilisation de l’IA en entreprise

Mis à jour : 3 septembre 2026 · Catégorie : Transparence de l’IA

Qu’est-ce qu’un AI Transparency Evidence Pack ? Documenter l’utilisation de l’IA en entreprise

Un AI Transparency Evidence Pack est un dossier de preuves d’audit reliant le modèle utilisé, l’objectif, le prompt ou brief, le moment de génération, la vérification humaine, les contrôles des droits, la décision de transparence et la version publiée.

Table des matières

Réponse courte
Pourquoi est-ce important ?
Qu'est-ce que les entreprises devraient faire?
Comment effectuer la mesure ?
Sources
Questions fréquentes

Réponse courte

Pourquoi est-ce important ?

Dire « nous avons utilisé l’IA » ne constitue pas en soi une preuve d’audit. Il faut pouvoir montrer après coup quel modèle a été utilisé à quelle fin dans une campagne, où un humain a pris les décisions, quel résultat a été publié et comment la décision de transparence a été prise.

L’AI Transparency Evidence Pack n’est pas un document obligatoire défini sous ce nom dans l’AI Act. C’est le modèle documentaire utilisé par B10 pour traduire les obligations de transparence de l’article 50 et les besoins de gouvernance de l’IA en preuves opérationnelles. Il vise notamment à permettre aux équipes produisant de nombreux contenus créatifs de répondre, à partir d’un seul dossier : « quelle version a été publiée et pourquoi ? »

Que devraient faire les entreprises ? Huit catégories de preuves à inclure dans l’Evidence Pack

Fiche du cas d’utilisation : La finalité métier et le processus dans lequel le système d’IA est utilisé.
Informations sur le modèle et le fournisseur : Le nom et, si possible, la version du service, du modèle ou de l’outil de génération utilisé.
Source des données d’entrée : Le prompt ou brief, la provenance des données téléversées ou des documents de référence et le contrôle des données sensibles.
Registre des résultats : Distinguer les principales versions générées du fichier final effectivement publié.
Contrôle humain : Les vérifications et modifications effectuées par l’équipe ou la personne contrôlant le contenu.
Vérification des droits : Les contrôles relatifs aux marques, aux droits d’auteur, aux droits de la personnalité et à l’utilisation d’images et de sons.
Décision de transparence : L’évaluation de la nécessité d’une mention ou d’une information au titre de l’article 50 ou des règles publicitaires applicables.
Historique des publications et modifications : Le canal, la date, l’URL ou la création finale et les traces des corrections ou retraits ultérieurs.

Modèle de mesure proposé pour B10

Champ de preuve	Enregistrement interne requis	Contrôle
Cas d'utilisation	Objectif + responsable du processus	Complète / incomplète
Modèle	Fournisseur + modèle/version	Traçabilité
Entrée	Brief/prompt + source des données	Risque lié aux données et aux droits
Vérification humaine	Vérificateur + date	Couverture de la vérification
Information de transparence	Décision + justification + mention appliquée	Exhaustivité de la transparence
Produit final	Fichier publié/URL	Correspondance des versions

Le but pratique n’est pas de produire des centaines de pages pour chaque publication assistée par IA. Le niveau de détail des preuves doit augmenter avec le risque. Une simple variante d’image et une publicité deepfake imitant une personne réelle ne doivent pas être gérées selon la même norme de preuve.

Des niveaux minimal et approfondi de documentation peuvent être définis pour l’Evidence Pack. Pour un brouillon de texte à faible risque, le cas d’utilisation, l’outil utilisé, la vérification humaine et la version finale peuvent suffire. Une campagne impliquant l’image d’une personne réelle, des données clients, des allégations de santé ou financières, des deepfakes, une publicité à forte portée ou une sensibilité réglementaire doit conserver davantage de détails sur les données sources, les droits, la justification de transparence et la chaîne d’approbation.

Une fonction essentielle du dossier de preuves consiste à relier le résultat final au registre des décisions. Une équipe peut produire des dizaines de variantes par IA ; l’audit doit établir quel fichier a réellement été publié et quels contrôles il a subis. Des références techniques telles que l’identifiant de création, le numéro de version, l’empreinte du fichier ou l’URL de publication peuvent donc figurer dans l’Evidence Pack.

L’Evidence Pack facilite également la gestion des modifications. Si une allégation produit, un visuel, une mention de transparence ou une règle de ciblage change après publication, l’historique des anciennes et nouvelles versions doit être conservé. L’entreprise peut ainsi montrer l’état actuel du contenu et l’évolution des décisions.

La responsabilité de l’Evidence Pack doit être définie à l’avance. Le marketing peut tenir les créations et briefs, l’équipe technique les systèmes et versions utilisés, et les équipes juridiques ou de conformité les évaluations de transparence et de droits. Ces éléments doivent être reliés sous un identifiant de dossier commun plutôt que rester dans des systèmes séparés. En cas d’audit ou de litige, on peut alors s’appuyer sur un registre traçable unique au lieu de rechercher après coup des preuves dans les courriels, serveurs de fichiers et outils de campagne.

Évaluation spécialisée

L’AI Transparency Evidence Pack n’est pas un document standard obligatoire nommé dans la législation ; c’est un modèle de gouvernance permettant de conserver de manière organisée les décisions et preuves relatives à l’utilisation de l’IA par l’entreprise.
La valeur réside dans la traçabilité, et non dans le nombre de fichiers : quelle utilisation de l’IA répondait à quel objectif, quel modèle ou outil a été utilisé, qui a effectué la vérification humaine et comment la décision de transparence requise a été prise.
Une gestion correcte des versions et des liens de preuve réduit fortement la nécessité de rechercher après coup des preuves dans les courriels, serveurs de fichiers et outils de campagne lors d’un audit ou contrôle interne.

B10 Digital Agency Analyse des risques numériques et de la conformité

B10 peut concevoir un AI Transparency Evidence Pack interne reliant l’inventaire des utilisations de l’IA, les registres des modèles et outils, l’approbation humaine, les décisions de transparence et l’historique des versions.

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Sources officielles et primaires

L’« AI Transparency Evidence Pack » est le modèle de gouvernance de B10 ; ce n’est pas un document obligatoire défini sous ce nom dans l’AI Act.

Questions fréquentes Pourquoi est-ce important maintenant?

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

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

Un contrôle ponctuel suffit-il ?

Non. Les risques liés à la publicité numérique, aux données, aux plateformes et à la réputation peuvent réapparaître lorsque les campagnes, vendeurs, algorithmes et règles changent. Un suivi périodique et la tenue de registres sont donc nécessaires.

Que peut apporter B10 dans ce domaine ?

B10 Digital Agency peut concevoir ensemble l’inventaire des risques numériques, le modèle de suivi, la collecte technique de données, les rapports, l’analyse des contenus et de la réputation ainsi que la constitution de dossiers de preuves pour les équipes de conformité.