Deux régimes pour les mêmes entreprises - Washington, Bruxelles et la régulation des modèles de frontière

Introduction : trois jours, cinq entreprises, deux logiques

Il arrive que le calendrier compose des rapprochements qu’aucune intention n’a voulus. La semaine du 2 août 2026 en offre un exemple utile à l’analyse comparée, parce qu’elle met en regard deux systèmes juridiques agissant, à quelques heures d’intervalle, sur exactement les mêmes destinataires.

Le samedi 1er août expirait le délai de soixante jours fixé par le décret présidentiel américain 14409 pour définir ce qu’est un « modèle de frontière couvert », établir un cadre volontaire de divulgation et produire un plan de renforcement des effectifs fédéraux en cybersécurité. Selon les comptes rendus disponibles, aucun de ces trois livrables n’a été rendu public à cette date1.

Le dimanche 2 août, le règlement (UE) 2024/1689 franchissait son échéance la plus significative pour les fournisseurs de modèles d’intelligence artificielle à usage général : le Bureau de l’IA entrait en possession de l’ensemble de ses pouvoirs d’enquête et de sanction à leur égard2.

Le mardi 4 août, la Maison-Blanche réunissait des dirigeants de Meta, OpenAI, Google et Anthropic pour examiner un cadre d’évaluation des capacités cyber des modèles les plus avancés — un cadre dont la caractéristique juridique première est d’être volontaire, et dont le décret qui l’a commandé interdit expressément qu’il serve de fondement à un régime d’autorisation préalable3.

Une précision de vocabulaire s’impose avant toute comparaison, car elle conditionne la validité de l’exercice. Il n’existe pas, à ce jour, de loi fédérale américaine régulant les modèles de frontière. Il existe un décret présidentiel, un cadre volontaire en cours d’élaboration, et un avant-projet de loi — le Great American Artificial Intelligence Act of 2026 — diffusé le 4 juin 2026 sous forme de document de travail et qui, deux mois plus tard, n’a pas été formellement déposé au Congrès4. Comparer un règlement en vigueur et opposable à un texte qui n’a pas encore de numéro parlementaire serait méthodologiquement fautif si l’on prétendait mesurer une sévérité respective. L’exercice conserve en revanche tout son intérêt si l’on compare ce que chaque système choisit de faire : les critères par lesquels il désigne ceux qu’il entend atteindre, la forme juridique qu’il donne à la contrainte, et l’échelon auquel il place la décision.

C’est l’objet de cette contribution. On examinera successivement les faits de la période (I), le critère de sélection des destinataires (II), la forme de la contrainte (III) et la répartition verticale de la compétence (IV), avant d’apprécier ce que la comparaison autorise à conclure (V). La thèse défendue est que les deux systèmes convergent sur leur cible — un ensemble restreint et largement identique d’entreprises — mais divergent sur les trois axes examinés, à un point tel que l’expression commune de « régulation de l’intelligence artificielle » recouvre deux opérations distinctes, répondant à deux questions différentes.

I. L’état du droit au 5 août 2026

A. Le dispositif américain

Le décret 14409, Promoting Advanced Artificial Intelligence Innovation and Security, a été signé le 2 juin 2026 et publié au Federal Register le 5 juin5. Son économie générale mérite d’être décrite avec exactitude, car elle est fréquemment résumée de façon inexacte.

Le décret institue un cadre de coordination en matière de sécurité nationale et de cybersécurité. Il charge la National Security Agency, la Cybersecurity and Infrastructure Security Agency et le National Institute of Standards and Technology d’élaborer un processus classifié permettant d’évaluer les capacités cyber avancées d’un système et de déterminer s’il constitue un « modèle de frontière couvert ». Il invite les développeurs à donner à l’administration fédérale un accès à ces modèles pour une durée maximale de trente jours avant leur mise à disposition. Et il énonce, dans des termes qui ne laissent pas place au doute, qu’aucune de ses dispositions ne saurait autoriser la création d’une obligation de licence, d’autorisation préalable ou de permis pour le développement, la publication ou la diffusion d’un modèle6.

Le caractère volontaire n’est donc pas un accident de rédaction ni une étape transitoire : il est une caractéristique revendiquée du dispositif. Le cadre annoncé le 3 août et examiné avec les entreprises le lendemain s’inscrit dans cette économie. À la date de rédaction, ni la méthodologie des tests ni les métriques retenues n’ont été publiées, et le décret prévoyait lui-même que certains référentiels demeureraient confidentiels7.

B. Le dispositif européen

Du côté européen, l’échéance du 2 août 2026 ne crée pas d’obligations nouvelles : elle rend exécutoires celles qui existaient déjà. Les obligations pesant sur les fournisseurs de modèles à usage général sont applicables depuis le 2 août 2025 ; c’est la faculté de les sanctionner qui s’ouvre un an plus tard. Le Bureau de l’IA peut désormais requérir des informations, procéder à des évaluations de modèles, exiger des mesures correctrices et infliger des amendes.

Un chiffre circule à ce propos qu’il faut rectifier, car il fausse la comparaison. Le plafond de trente-cinq millions d’euros ou sept pour cent du chiffre d’affaires mondial, souvent cité, correspond à l’article 99, paragraphe 3, et sanctionne les pratiques interdites par l’article 5 — manipulation, exploitation de vulnérabilités, notation sociale. Les amendes applicables aux fournisseurs de modèles à usage général relèvent de l’article 101, et leur plafond est de trois pour cent du chiffre d’affaires annuel mondial ou quinze millions d’euros, le montant le plus élevé étant retenu. Elles peuvent être infligées lorsque le fournisseur a, intentionnellement ou par négligence, méconnu ses obligations, refusé de communiquer des informations, transmis des renseignements inexacts ou refusé l’accès au modèle aux fins d’évaluation8.

Il faut enfin noter ce que le règlement (UE) 2026/1744 du 8 juillet 2026 — le paquet dit Digital Omnibus relatif à l’intelligence artificielle, publié au Journal officiel le 24 juillet et entré en vigueur le 27 — a modifié et ce qu’il a laissé intact. Il reporte au 2 décembre 2027 les obligations relatives aux systèmes autonomes à haut risque de l’annexe III et au 2 août 2028 celles relatives aux systèmes intégrés à des produits réglementés. Il raccourcit en revanche la période transitoire du marquage des contenus de synthèse, avancée du 2 février 2027 au 2 décembre 2026. Et il ne touche pas aux obligations des fournisseurs de modèles à usage général9. Le report, souvent présenté comme un affaiblissement d’ensemble, a donc épargné précisément le segment sur lequel porte la présente comparaison — et resserré, sur un autre point, le calendrier initial.

II. Le critère de sélection : la puissance de calcul ou le chiffre d’affaires

La question de savoir qui est visé précède celle de savoir ce qui est exigé. Or les deux systèmes y répondent par des critères de nature différente, et cette différence n’est pas technique : elle engage une conception de ce que la régulation prétend saisir.

A. Le seuil européen : une propriété du modèle

Le règlement européen distingue les modèles à usage général et, parmi eux, ceux présentant un risque systémique. L’article 51 pose une présomption : un modèle est réputé doté de capacités à fort impact lorsque la quantité cumulée de calcul utilisée pour son entraînement, mesurée en opérations en virgule flottante, excède 10²⁵. La Commission peut par ailleurs classer un modèle dans cette catégorie sur la base des critères de l’annexe XIII10.

Les obligations se répartissent en deux étages. L’article 53 vaut pour tout fournisseur de modèle à usage général : documentation technique, information des fournisseurs en aval, politique de respect du droit d’auteur, résumé du contenu utilisé pour l’entraînement. L’article 55 ajoute, pour les modèles à risque systémique, l’évaluation du modèle selon des protocoles reflétant l’état de l’art — y compris des tests contradictoires documentés —, l’appréciation et l’atténuation des risques systémiques, la notification des incidents graves au Bureau de l’IA et un niveau adéquat de cybersécurité11.

Le critère retenu porte donc sur une propriété de l’artefact. Il ne considère ni la taille de l’entreprise, ni son chiffre d’affaires, ni sa forme juridique. Un laboratoire universitaire ou une jeune entreprise fortement capitalisée qui franchirait le seuil serait soumis aux mêmes obligations qu’un groupe coté.

B. Le seuil américain projeté : une propriété de l’entreprise

L’avant-projet américain combine deux critères. Le modèle de frontière y est défini par un seuil de calcul supérieur à 10²⁶ opérations — soit un ordre de grandeur au-dessus du seuil européen. Mais le texte ajoute une condition tenant au développeur : la qualité de frontier developer suppose un chiffre d’affaires brut supérieur à cinquante millions de dollars, et celle de large frontier developer, à laquelle sont attachées les obligations les plus lourdes, un chiffre d’affaires d’au moins cinq cents millions12.

Ces obligations sont substantielles. Elles comprennent la publication annuelle d’un cadre de gestion des risques, des rapports de transparence publiés avant ou concomitamment à chaque mise à disposition ou modification substantielle, des audits semestriels conduits par des organismes de vérification indépendants disposant d’un accès aux documents, aux personnels et aux systèmes, la notification des incidents critiques dans un délai de quinze jours — ramené à vingt-quatre heures en cas de risque imminent — et des protections pour les lanceurs d’alerte. L’application relèverait de l’Attorney General fédéral et de ses homologues des États. Le texte porterait par ailleurs la dotation annuelle du Center for AI Standards and Innovation de quinze à cent millions de dollars13.

C. Ce que chaque critère produit

La comparaison des deux critères se prête à un examen dépassionné, car chacun présente des mérites et des angles morts identifiables.

Le seuil de calcul saisit une capacité indépendamment de la position de marché. Il est vérifiable, au moins en principe, et il ne récompense pas la petite taille. Sa faiblesse est connue et documentée : il vieillit mal. Les gains d’efficacité algorithmique permettent d’obtenir avec moins d’opérations des capacités qui en exigeaient davantage, de sorte qu’un seuil fixe se déplace, en pratique, vers plus de sévérité relative pour certains et moins pour d’autres. C’est un indicateur, non une mesure.

Le seuil de revenu saisit autre chose : la capacité à supporter le coût de la conformité, et accessoirement la position sur le marché. Il évite d’imposer des audits semestriels à une structure qui ne pourrait ni les financer ni les organiser. Mais il produit une conséquence structurelle qu’il faut énoncer sans jugement : un modèle également capable échappe aux obligations s’il est produit par une entité qui n’atteint pas le seuil commercial — développeur de modèles à poids ouverts, laboratoire académique, entité non commerciale ou filiale d’un acteur étranger sans chiffre d’affaires domestique consolidé. Le dispositif régule alors moins l’objet que l’entreprise qui le produit.

Il en résulte deux périmètres qui ne se recouvrent pas. Le dispositif européen, avec un seuil dix fois inférieur et sans condition de revenu, atteint mécaniquement un ensemble plus large. Le dispositif américain projeté cible, de l’aveu même des analyses qui l’accompagnent, un groupe restreint et nommable — OpenAI, Anthropic, Google, Meta, xAI14. Que la régulation désigne implicitement ses destinataires par leur nom n’est pas en soi une critique ; c’est une caractéristique qui a des effets sur la concurrence, sur l’incitation à franchir ou non le seuil, et sur la légitimité perçue du dispositif.

III. La forme de la contrainte : l’obligation et l’engagement

A. Le volontariat américain et sa condition d’existence

Le cadre issu du décret 14409 repose sur l’adhésion des entreprises concernées. Cette caractéristique appelle deux observations, l’une favorable, l’autre moins.

Un dispositif volontaire présente des avantages réels dans un domaine où l’asymétrie d’information est extrême. Il permet d’obtenir une coopération technique — accès aux modèles avant diffusion, partage de méthodologies d’évaluation — qu’une obligation contentieuse mettrait des années à produire. Il s’ajuste plus vite qu’une loi à l’évolution de l’objet régulé. Et il ne suppose pas de trancher, avant de disposer des connaissances nécessaires, des questions de définition dont on a vu qu’elles résistent.

Sa condition d’existence est cependant que les entreprises y consentent, et son contenu se négocie avec elles. Plusieurs analyses ont relevé que les seuils déterminant quels modèles seront soumis à un examen préalable sont élaborés avec la participation des entreprises qui y seront soumises, et donc que les concurrents futurs devront franchir un seuil qu’ils n’auront pas contribué à écrire15. Ce mécanisme est bien documenté par la sociologie du droit : les organisations soumises à une obligation indéterminée en construisent elles-mêmes la signification opérationnelle, laquelle est ensuite fréquemment ratifiée par l’autorité16. Le constat n’implique aucune imputation d’intention ; il décrit une dynamique institutionnelle observable, et il vaut d’être formulé parce qu’il est prévisible.

L’épisode du 1er août fournit par ailleurs une donnée factuelle sur la robustesse du procédé. Une échéance fixée par décret est passée sans production publique, et les développeurs demeurent, à cette date, dans l’impossibilité de déterminer si leurs architectures relèveront ou non de la catégorie des modèles couverts, faute que celle-ci ait été définie. Un dispositif dont le déclencheur n’est pas encore établi ne produit, dans l’intervalle, aucun effet vérifiable.

B. La contrainte européenne et sa condition d’effectivité

Le dispositif européen n’appelle pas une appréciation symétriquement favorable, et il serait malhonnête de le présenter comme la solution que l’autre n’aurait pas trouvée.

Sa force est claire : les obligations sont opposables, leur méconnaissance est sanctionnable, et le montant des amendes est fixé à l’avance. Un fournisseur qui refuse l’accès à son modèle aux fins d’évaluation encourt une sanction ; c’est une différence de nature avec un cadre dont la participation se décide.

Sa condition d’effectivité est cependant exigeante et n’est pas acquise. Sanctionner suppose de constater, et constater suppose d’évaluer des modèles que l’autorité ne détient pas, sur des critères — l’adéquation de la documentation technique, le caractère « suffisamment détaillé » du résumé des données d’entraînement, le niveau adéquat de cybersécurité — qui sont des standards ouverts. La capacité d’évaluation du Bureau de l’IA, ses effectifs et son accès aux compétences techniques constituent l’inconnue majeure du dispositif, et aucune disposition ne la résout par elle-même.

Il faut ajouter, pour la justesse du tableau, que l’Europe ne s’est pas non plus abstenue de co-régulation. Le code de bonnes pratiques relatif aux modèles à usage général et le modèle de résumé du contenu d’entraînement ont été élaborés sous l’égide du Bureau de l’IA avec les acteurs concernés. La différence avec le procédé américain n’est donc pas l’absence de co-production, mais son insertion : en Europe, elle s’inscrit dans un cadre contraignant dont elle précise l’exécution ; aux États-Unis, elle tient lieu de cadre. La distinction est de degré autant que de nature, et il est plus exact de la présenter ainsi.

IV. L’échelon : harmoniser par le haut, préempter par le bas

Le troisième axe de divergence est celui de la répartition verticale de la compétence, et il produit le rapprochement le plus instructif.

L’Union européenne a choisi la forme du règlement, d’application directe et uniforme, précisément pour éviter que vingt-sept régimes nationaux divergents ne fragmentent le marché intérieur. L’harmonisation y est présentée, et généralement reçue, comme un instrument de protection : un seul étage normatif, plus exigeant que la moyenne de ce qu’il remplace.

L’avant-projet américain procède à une opération structurellement analogue et politiquement inverse. Il interdirait aux États d’établir, de maintenir ou d’appliquer toute règle régissant spécifiquement le développement d’un modèle d’intelligence artificielle, pour une durée de trois ans assortie d’une clause d’extinction en décembre 2029. Les lois d’application générale — protection des données, droit de la consommation, non-discrimination — seraient préservées, de même que la compétence des États sur les phases postérieures au déploiement et sur les usages17.

Trois lois d’État sont directement concernées. La Californie a adopté le Transparency in Frontier Artificial Intelligence Act, signé le 29 septembre 2025 et applicable depuis le 1er janvier 2026, qui définit le modèle de frontière par un seuil de 10²⁶ opérations et impose des obligations renforcées aux développeurs dont le chiffre d’affaires annuel, filiales comprises, a dépassé cinq cents millions de dollars l’année précédente. L’État de New York a adopté le RAISE Act, l’Illinois le SB 315 ; l’un et l’autre retiennent le même seuil de calcul et imposent une notification des incidents dans un délai de soixante-douze heures, plus bref que celui de quinze jours retenu en Californie comme dans l’avant-projet fédéral18.

On relèvera une particularité qui mérite d’être notée sans y voir nécessairement une contradiction : l’avant-projet fédéral reprend des lois d’État qu’il déplacerait à la fois le seuil de calcul et le seuil de revenu de cinq cents millions de dollars. Le texte fédéral n’invente donc pas les critères ; il en fédéralise l’usage tout en retirant aux États la compétence de les faire évoluer sur le segment du développement. Ses promoteurs y voient la substitution d’un régime national cohérent à une mosaïque coûteuse ; ses opposants — Public Citizen, Public Knowledge et l’AFL-CIO ont pris position en ce sens — y voient la neutralisation d’un échelon qui légiférait plus vite que le Congrès. Les deux lectures décrivent le même mécanisme et divergent sur son appréciation19.

Le rapprochement avec l’Europe est alors le suivant. Dans les deux ensembles, l’opération consiste à substituer un étage normatif unique à une pluralité d’étages possibles. Ce qui distingue les deux cas n’est pas la centralisation, qui est commune, mais le niveau d’exigence de l’étage retenu par rapport à ce qu’il remplace, et le fait que l’un est en vigueur quand l’autre demeure un projet.

V. Ce que la comparaison permet de conclure

Il est tentant de présenter ces trajectoires comme les positions respectives de deux compétiteurs sur une même route, l’un plus avancé que l’autre. La description serait commode et inexacte.

Les deux systèmes ne posent pas la même question. Le règlement européen demande ce qu’un fournisseur doit documenter, évaluer, atténuer et déclarer : c’est une question de régulation de marché, adressée à un opérateur économique, et sanctionnée comme telle. Le décret américain demande de quelles capacités cyber un modèle est doté et si l’État peut en prendre connaissance avant sa diffusion : c’est une question de sécurité nationale, adressée à un objet technique, et traitée par des agences de renseignement et de cybersécurité au moyen de référentiels partiellement classifiés. Que les deux démarches atteignent les mêmes entreprises ne les rend pas comparables terme à terme ; elles ne visent pas le même risque et ne mobilisent pas les mêmes autorités.

Trois convergences réelles subsistent néanmoins, et elles sont plus instructives que l’opposition d’ensemble.

La première est la cible. Les deux systèmes, par des chemins différents, aboutissent à un ensemble restreint d’entreprises largement identique. La régulation des modèles de frontière est, de fait, une régulation nominative, quelles que soient les précautions de rédaction employées pour ne pas l’écrire.

La deuxième est le recours au seuil quantitatif. L’un et l’autre ont besoin d’un déclencheur objectivable, et l’un et l’autre en ont retenu un dont la valeur informationnelle est contestée. Le seuil de calcul est un indicateur d’entrée commode et vieillissant ; le seuil de revenu mesure une capacité contributive plutôt qu’un risque. Aucun des deux ne mesure ce que l’on prétend réguler.

La troisième est la dépendance à la capacité d’évaluation. Que l’accès au modèle soit obtenu par la contrainte ou par le consentement, il faut ensuite savoir quoi en faire. Les deux systèmes butent sur la même limite : l’expertise nécessaire pour apprécier un modèle de frontière se trouve principalement chez ceux qui le produisent. C’est le problème central, et ni le règlement ni le décret ne le résolvent — ils l’organisent différemment.

Trois points d’observation permettront, dans les mois qui viennent, de mesurer ce que chaque dispositif produit réellement : la publication, ou non, de la définition du modèle de frontière couvert et de la méthodologie du cadre volontaire américain ; le dépôt formel, ou non, de l’avant-projet et le sort réservé à sa clause de préemption ; et l’ouverture, ou non, d’une première procédure par le Bureau de l’IA au titre des articles 91 à 93 du règlement européen. Tant que ces trois inconnues demeurent, toute appréciation comparée de la sévérité relève de l’anticipation plutôt que du constat.

Conclusion

La formule de « régulation de l’intelligence artificielle » désigne, de part et d’autre de l’Atlantique, deux opérations qui n’ont en commun que leurs destinataires. L’une soumet un opérateur économique à des obligations documentaires opposables, sous le contrôle d’une administration de marché et sous la menace d’amendes plafonnées. L’autre organise l’accès d’agences de sécurité à un objet technique, sur une base consentie et selon des référentiels dont une partie ne sera pas publiée.

De cette différence, on ne peut pas déduire qu’un système protège mieux que l’autre : ils ne protègent pas contre la même chose. On peut en revanche déduire une différence qui n’est pas d’ordre technique. Un régime d’obligations écrites produit, par construction, une trace : des seuils publiés, des sanctions plafonnées, des décisions susceptibles de recours. Un régime d’engagements négociés produit de la coopération, et laisse à la discrétion de ses parties ce qui en sera rendu public.

Cette différence-là est vérifiable dès aujourd’hui, sans attendre le premier contentieux. Elle détermine ce que les chercheurs, les juridictions et les citoyens pourront savoir des modèles qui les concernent — et, par conséquent, ce dont il sera possible de débattre.

Bibliographie

Sources normatives et institutionnelles — Union européenne

Règlement (UE) 2024/1689 du Parlement européen et du Conseil du 13 juin 2024 établissant des règles harmonisées concernant l’intelligence artificielle, JO L, 2024/1689, 12 juillet 2024 (articles 51, 53, 55, 91 à 93, 99 et 101 ; annexes XI, XII et XIII).
Règlement (UE) 2026/1744 du Parlement européen et du Conseil du 8 juillet 2026 modifiant les règlements (UE) 2024/1689, (UE) 2018/1139 et (UE) 2023/1230 (« Digital Omnibus on AI »), JO du 24 juillet 2026, entré en vigueur le 27 juillet 2026.
Commission européenne, General-Purpose AI Models in the AI Act — Questions & Answers, direction générale des réseaux de communication, du contenu et des technologies.
Bureau de l’IA, code de bonnes pratiques pour les modèles d’IA à usage général, 2025 ; modèle de résumé public du contenu utilisé pour l’entraînement, 2025.

Sources normatives et institutionnelles — États-Unis

Executive Order 14409, Promoting Advanced Artificial Intelligence Innovation and Security, 2 juin 2026, Federal Register, vol. 91, n° 108, 5 juin 2026, p. 34565.
Great American Artificial Intelligence Act of 2026, document de travail (discussion draft) diffusé le 4 juin 2026 par les représentants Jay Obernolte (R-Californie) et Lori Trahan (D-Massachusetts), 269 pages. Non déposé à la date de publication.
Californie, Transparency in Frontier Artificial Intelligence Act (SB 53), signé le 29 septembre 2025, applicable depuis le 1er janvier 2026.
État de New York, Responsible AI Safety and Education Act (RAISE Act) ; Illinois, SB 315.
Congressional Research Service, Controlling Advanced Artificial Intelligence: Executive Order 14409 Explained, IF13268, 9 juillet 2026.

Analyses juridiques et de politique publique

Cato Institute, « A Primer on the Great American Artificial Intelligence Act », 2026.
DLA Piper, « Unpacking the Great American AI Act », juin 2026.
Future of Privacy Forum, « Frontier AI Goes Federal: How the Great American AI Act Compares to State Laws », 2026.
Norton Rose Fulbright, « Executive Order Establishes Voluntary Early Access Framework to Frontier AI Models », 2026.
Tech Policy Press, « Unpacking the Great American Artificial Intelligence Act of 2026 », juin 2026.
WilmerHale, « Transparency in Frontier Artificial Intelligence Act (SB 53): California Requires New Standardized AI Safety Disclosures », 1er octobre 2025.
Public Citizen, « Obernolte-Trahan Bill Strips States Authority to Protect Consumers, Workers, and Children », 2026.

Littérature académique

EDELMAN L. B., Working Law. Courts, Corporations, and Symbolic Civil Rights, Chicago, University of Chicago Press, 2016.
FUNG A., GRAHAM M. et WEIL D., Full Disclosure. The Perils and Promise of Transparency, Cambridge, Cambridge University Press, 2007.
HILDEBRANDT M., Law for Computer Scientists and Other Folk, Oxford, Oxford University Press, 2020.

Notes

Le décret 14409 fixait un délai de soixante jours, expirant le 1er août 2026, pour trois livrables : un processus classifié d’évaluation comparative associant la NSA, la CISA et le NIST, un cadre volontaire de divulgation, et un plan de renforcement des effectifs fédéraux en cybersécurité. Plusieurs comptes rendus de presse spécialisée relèvent qu’aucun n’a été rendu public à cette date. En l’absence de communication officielle, ce constat repose sur ces comptes rendus et non sur une source primaire.
Règlement (UE) 2024/1689, articles 91 à 93 et 101. Les obligations des fournisseurs de modèles à usage général sont applicables depuis le 2 août 2025 ; les pouvoirs de sanction de la Commission à leur égard s’ouvrent le 2 août 2026.
Réunion annoncée le 3 août 2026 et tenue le lendemain, avec des dirigeants de Meta, OpenAI, Google et Anthropic. Ni la méthodologie ni les métriques du cadre n’avaient été publiées à la date de rédaction.
Great American Artificial Intelligence Act of 2026, document de travail du 4 juin 2026. Le texte est soutenu, outre ses deux auteurs, par les représentants Scott Franklin (R-Floride), Suhas Subramanyam (D-Virginie), Erin Houchin (R-Indiana) et Scott Peters (D-Californie). Aucun numéro parlementaire ne lui est attribué à ce jour.
Federal Register, vol. 91, n° 108, 5 juin 2026, p. 34565.
Décret 14409, dispositions relatives au processus d’évaluation classifié et à l’accès anticipé ; clause excluant expressément la création d’un régime de licence, d’autorisation préalable ou de permis.
Voir note 3 ; le décret prévoyait que certains référentiels d’évaluation demeureraient classifiés.
Règlement (UE) 2024/1689, art. 101 : amendes n’excédant pas 3 % du chiffre d’affaires annuel mondial total de l’exercice précédent ou 15 000 000 EUR, le montant le plus élevé étant retenu. À comparer avec l’art. 99, § 3, applicable aux pratiques interdites de l’art. 5, dont le plafond est de 35 000 000 EUR ou 7 %.
Règlement (UE) 2026/1744 du 8 juillet 2026. Outre les reports au 2 décembre 2027 et au 2 août 2028, le texte avance du 2 février 2027 au 2 décembre 2026 l’échéance relative au marquage des contenus générés par l’IA.
Règlement (UE) 2024/1689, art. 51, § 2 : présomption de capacités à fort impact au-delà de 10²⁵ opérations en virgule flottante cumulées pour l’entraînement ; art. 51, § 1, b), et annexe XIII pour la classification sur décision de la Commission.
Ibid., art. 53 (obligations générales) et art. 55 (obligations supplémentaires pour les modèles à risque systémique).
Great American Artificial Intelligence Act of 2026, op. cit. Les seuils rapportés ici — 10²⁶ opérations pour le modèle, 50 millions de dollars de chiffre d’affaires pour le frontier developer et 500 millions pour le large frontier developer — proviennent des analyses citées en bibliographie, le texte n’ayant pas de version officielle consolidée. Ils devront être vérifiés sur la version déposée.
Ibid. ; sur les obligations, les délais de notification et le rôle des Independent Verification Organizations, voir les analyses du Future of Privacy Forum, de DLA Piper et du Cato Institute.
Cette énumération est celle que retiennent les analyses citées pour illustrer la portée du seuil ; elle n’a pas de valeur juridique et l’application effective dépendra des chiffres d’affaires constatés.
Plusieurs comptes rendus de presse spécialisée ont relevé la participation des principales entreprises à l’élaboration du seuil qui déterminera les modèles soumis à examen. L’auteur n’a pas eu accès aux documents de travail correspondants ; l’information est rapportée comme telle.
EDELMAN L. B., Working Law, Chicago, University of Chicago Press, 2016. La transposition de ce cadre d’analyse au règlement européen sur l’IA a été proposée dans une contribution antérieure publiée sur ce site.
Great American Artificial Intelligence Act of 2026, op. cit., clause de préemption : interdiction faite aux États de réglementer spécifiquement le développement d’un modèle, pour trois ans, avec extinction en décembre 2029 ; réserves relatives aux lois d’application générale, aux recours de droit commun et aux phases postérieures au déploiement.
Sur les seuils et obligations comparés de la Californie, de l’État de New York et de l’Illinois, voir Future of Privacy Forum, art. cité, et WilmerHale, art. cité.
Parmi les organisations favorables au texte figurent la Business Software Alliance et l’Information Technology Industry Council ; parmi les opposantes, Public Citizen, Public Knowledge et l’AFL-CIO. Les coprésidents de la commission de la Chambre sur l’intelligence artificielle ont pour leur part estimé que le document de travail ne pouvait servir de base à un dialogue productif.