Faire progresser une IA responsable en Europe
Chaque jour, des millions de personnes en Europe utilisent les outils d’OpenAI pour apprendre, créer, travailler et gérer leurs tâches quotidiennes. Nos outils accompagnent également les entreprises de toutes tailles et les pouvoirs publics de toute la région. Nous pensons qu’une IA responsable peut contribuer à stimuler la compétitivité et la prospérité de l’Europe. Alors que le règlement européen sur l’IA entre dans sa prochaine phase, nous expliquons comment nous avons renforcé notre approche de la sûreté, de la sécurité, de la transparence et de la provenance conformément au cadre de l’UE, et comment nous continuerons à faire évoluer nos pratiques au fil des progrès de l’IA.
Notre mission est de veiller à ce que l’intelligence artificielle générale profite à toute l’humanité. Cette mission s’accompagne d’une responsabilité constante : maximiser les avantages de l’IA, en élargir l’accès et en gérer les risques. C’est pourquoi, depuis des années, nous élaborons des approches de gouvernance et soutenons des règles applicables qui permettent à chacun de bénéficier de l’IA en toute sécurité, un objectif au cœur du règlement européen sur l’IA. Pour faire progresser la gouvernance tout en soutenant l’innovation, ces règles doivent être pragmatiques, proportionnées et fondées sur les risques. Guidés par ces principes, nous avons contribué à deux codes de bonnes pratiques et les avons approuvés : le Code de bonnes pratiques de l’UE sur l’IA à usage général [GPAI](ouverture dans une nouvelle fenêtre) et le Code de bonnes pratiques sur la transparence des contenus générés par l’IA(ouverture dans une nouvelle fenêtre). Tous deux ont été élaborés dans le cadre de vastes processus multipartites et s’appuient sur les travaux que nous avons fait progresser en matière de sûreté, de sécurité, de transparence, de responsabilité et de provenance.
Le Code GPAI établit un cadre commun de transparence, de sûreté et de sécurité pour les modèles d’IA à usage général. Notre travail en faveur de ce cadre repose à la fois sur une gouvernance interne et sur une collaboration avec des experts externes, des pouvoirs publics et des organisations homologues. Depuis des années, nous testons rigoureusement nos modèles avant leur publication, publions des fiches système(ouverture dans une nouvelle fenêtre) lors des lancements majeurs, associons des experts externes aux tests des modèles par l’intermédiaire de notre Réseau de red teaming et tenons à jour la spécification du modèle(ouverture dans une nouvelle fenêtre) publique, qui donne un aperçu de la manière dont nous façonnons le comportement des modèles.
Nous avons également continué à renforcer les cadres de gouvernance qui sous-tendent ce travail. Notre cadre de préparation, en place depuis 2023 et actualisé en 2025, définit la manière dont nous identifions, évaluons et gérons les risques graves liés aux systèmes d’IA avancés. Notre Cadre de gouvernance des modèles de pointe s’appuie sur ces fondements et explique comment nos pratiques de sûreté et de sécurité s’alignent sur les nouvelles exigences légales, notamment le Code GPAI du règlement européen sur l’IA. Ensemble, ces cadres permettent de traduire les principes d’une IA responsable en décisions concrètes concernant l’évaluation des risques, les mesures de protection, les rapports sur les modèles, la sécurité, la réponse aux incidents, la contribution d’experts externes et les mises à jour continues.
La gouvernance responsable de l’IA exige également un travail qui dépasse le cadre d’une seule entreprise. Grâce au Forum des modèles de pointe, à nos collaborations avec le CAISI américain et l’AISI britannique ainsi qu’à nos travaux sur les pratiques d’évaluation par des tiers, nous avons soutenu la recherche collaborative sur la sûreté, les tests externes et la clarification des normes d’évaluation dans l’ensemble de l’écosystème.
Notre soutien au Code de bonnes pratiques sur la transparence des contenus générés par l’IA s’appuie sur des années de recherche, de développement de produits et de collaboration visant à améliorer la provenance des médias générés par l’IA. Chacun devrait disposer de davantage de contexte sur les contenus consultés en ligne, notamment pour savoir s’ils ont été créés ou modifiés à l’aide de l’IA. L’approche d’OpenAI en matière de provenance repose sur deux systèmes qui se renforcent mutuellement : les Content Credentials (C2PA(ouverture dans une nouvelle fenêtre)) permettent d’associer un contexte détaillé au contenu, tandis que les filigranes SynthID aident à préserver un signal lorsque les métadonnées disparaissent. Nous étendons ces travaux aux sorties audio, en plus des images. Conformément à nos engagements au titre du Code, nous nous employons à étendre les mesures de provenance des systèmes d’OpenAI à toutes les modalités, y compris au texte, à mesure que les normes et les outils gagnent en maturité. Nous souhaitons également aider les clients et les développeurs qui créent des solutions avec nos modèles en leur fournissant des signaux, des outils et des conseils utilisables pour satisfaire à leurs propres obligations de transparence. La provenance reste un domaine en évolution : les métadonnées peuvent être perdues, les étiquettes peuvent ne pas être transmises d’une plateforme à l’autre et aucun signal n’est parfait à lui seul. C’est pourquoi nous soutenons une approche à plusieurs niveaux et une coopération continue dans l’ensemble de l’écosystème.
La cybersécurité est un domaine dans lequel une gouvernance dynamique et pragmatique est particulièrement importante. Les capacités qui peuvent aider les défenseurs à identifier et à corriger les vulnérabilités peuvent aussi créer de nouveaux risques d’utilisation abusive. Notre approche consiste à réduire les utilisations abusives tout en aidant les défenseurs légitimes à utiliser l’IA grâce à notre programme d’accès fiable pour la cybersécurité (TAC)(ouverture dans une nouvelle fenêtre), afin de renforcer la résilience collective.
Nous avons œuvré au déploiement de ces capacités avancées et au soutien des défenseurs en Europe. Depuis le lancement du plan d’action cyber d’OpenAI pour l’UE début mai 2026, nous collaborons avec les agences cyber européennes et nationales, des partenaires du secteur privé et des opérateurs d’infrastructures critiques afin de leur fournir les modèles cyber les plus avancés et, à terme, de renforcer la cyberrésilience sur tout le continent. Cette approche s’inscrit dans le cadre du plan d’action de la Commission européenne sur la cybersécurité et l’intelligence artificielle(ouverture dans une nouvelle fenêtre), qui préconise une approche coordonnée pour répondre aux risques liés à l’IA avancée tout en exploitant son potentiel afin de renforcer la cyberrésilience, notamment grâce à un accès sécurisé aux systèmes d’IA avancés à des fins de cybersécurité.
Alors que la mise en œuvre du règlement européen sur l’IA se poursuit, nous continuerons à renforcer notre approche en matière de conformité et à tirer les enseignements des autorités de réglementation et de l’ensemble de l’écosystème. À mesure que la technologie progresse, les règles doivent rester suffisamment souples pour s’adapter et permettre aux particuliers, aux entreprises et aux organisations d’en bénéficier. Une approche pragmatique, proportionnée et fondée sur les risques sera essentielle pour que l’Europe bénéficie pleinement de l’ère de l’intelligence.
Pour aider les clients et les développeurs à se préparer à la mise en œuvre du règlement européen sur l’IA, nous fournissons des ressources pratiques, notamment de la documentation sur les modèles, des fiches système, des informations sur la sûreté, des politiques d’utilisation ainsi que des conseils sur les outils de provenance et de vérification. Nous continuerons à actualiser ces ressources à mesure que la mise en œuvre évoluera. Pour en savoir plus, consultez notre article du centre d’aide(ouverture dans une nouvelle fenêtre) sur l’approche d’OpenAI à l’égard du règlement européen sur l’IA et nos recommandations aux clients.
