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Découvrez toutes les newsletters thématiques gratuites d'Archimag dédiées aux professionnels de la transformation numérique, des bibliothèques, des archives, de la veille et de la documentation.Le contrat redevient la première ligne de défense. Pour la majorité des usages documentaires (océrisation, indexation automatique, agents conversationnels de médiation), la qualification "haut risque" de l’IA n’a jamais été envisagée : ce que la loi ne prévoit pas, le contrat l’imposera… Deux corpus de références professionnelles sont à transmettre aux services juridiques : les "Model Contractual Clauses for AI procurement" (MCC-AI) (voir encadré), publiés par la Commission européenne et la "Statement on AI in Licensing", de l’International Coalition of Library Consortia (ICOLC).
Attention, cet article ne doit en aucun cas vous dispenser des conseils d’un avocat spécialisé.
Le sort des corpus : la clause la plus stratégique
Interdiction d’entraînement, à étendre aux données dérivées
La clause de non-entraînement est devenue standard. Elle est aussi facilement contournée si elle est mal rédigée. Trois extensions de cette clause sont indispensables :
- l’interdiction doit couvrir les documents et les métadonnées, les notices, les transcriptions produites, les requêtes des utilisateurs et les journaux d’usage. Par exemple, un historique de recherche en salle de lecture est une donnée d’entraînement,
- les produits dérivés (poids de modèles affinés, index sémantiques, jeux d’évaluation constitués à partir du fonds, etc.). Tout cela survit à la suppression des fichiers sources. La clause doit les nommer,
- l’engagement doit être répercuté contractuellement sur les fournisseurs d’infrastructure et de modèles en amont, avec une liste nominative annexée et une obligation de notification préalable en cas de changement.
Ne pas subir la clause d’IA de l’éditeur
Depuis 2023, les fournisseurs insèrent des clauses restreignant l’usage d’outils d’IA sur les contenus sous licence. L’ICOLC pose le principe inverse. En Europe, l’argument est renforcé par les exceptions de fouille de textes et de données de la directive (UE) 2019/790 : l’article 3, réservé à la recherche scientifique et aux institutions du patrimoine culturel, n’est pas neutralisable par contrat. Il est bon le rappeler par écrit.
Réservation de droits sur les fonds propres
L’institution qui expose ses collections en ligne doit maîtriser leur aspiration. La réservation de droits au sens de l’article 4 de la directive 2019/790 doit être exprimée de façon lisible par machine (fichier robots.txt, en-têtes http…), et le contrat doit interdire au prestataire de contourner ou de désactiver ces signaux, y compris pour ses propres besoins !
Effacement certifié en fin de contrat
Délai ferme, périmètre explicite (sources, dérivés, sauvegardes, journaux), et attestation signée. Sans attestation, l’obligation n’est pas vérifiable et donc sans valeur.
Transparence sur les modèles utilisés
Identification et versionnage (et notification préalable de tout changement de modèle)
Le contrat doit nommer précisément les modèles utilisés, leur version, leur éditeur et le lieu d’exécution de l’inférence. Le remplacement d’un modèle par une version ultérieure ou par un modèle moins cher peut dégrader du jour au lendemain la qualité d’une transcription ou d’un enrichissement et rompre la cohérence d’un traitement engagé sur plusieurs années : exiger un préavis contractuel, une recette contradictoire sur un jeu de référence, et le droit de refuser la migration ou de résilier sans pénalité.
Documentation de la provenance des données d’entraînement
L’AI Act impose aux fournisseurs de modèles à usage général de publier un résumé suffisamment détaillé des contenus utilisés pour l’entraînement, selon un modèle diffusé par le Bureau européen de l’IA. Le contrat doit obliger le prestataire à le fournir, à le tenir à jour, et à signaler les corpus dont la licéité est contestée.
Garantie d’éviction et indemnisation
Le fournisseur doit garantir l’institution contre toute action de tiers fondée sur les données d’entraînement ou sur les contenus générés, et prendre en charge la défense. Le plafond d’indemnisation doit être négocié avec le contrat.
Qualité et évaluabilité
Des engagements de performance mesurés sur vos documents
Les scores publiés par les éditeurs sont établis sur des jeux de test génériques. Votre manuscrit du XVIIe siècle, un registre paroissial, des périodiques anciens n’y figurent pas. Le contrat doit prévoir une phase de qualification sur un échantillon représentatif du fonds, avec des indicateurs adaptés et des seuils d’acceptation opposables.
Traçabilité des réponses générées
Tout système répondant au public à partir de collections doit citer ses sources et signaler explicitement l’absence de source lorsqu’il extrapole. Un chatbot de médiation qui invente engage la parole de l’institution. À rapprocher des obligations de transparence établies par l’article 50 de l’AI Act, applicables depuis août 2026 : informer l’utilisateur qu’il interagit avec une IA et signaler les contenus générés ou manipulés.
Droit d’audit et d’évaluation indépendante
Les MCC-AI en version haut risque prévoient un droit d’audit de l’acheteur public, tandis que la version allégée le supprime. C’est une clause à réintroduire, même pour un système non qualifié à haut risque : celle du droit de faire évaluer le système par un tiers de confiance, sans que cela constitue une atteinte au secret des affaires.
Documentation des limites et des biais
Langues et écritures couvertes, périodes historiques sur lesquelles le système se dégrade, catégories de documents mal traitées, biais connus dans la description des personnes et des communautés représentées dans les collections. Une institution qui indexe automatiquement un fonds colonial ou un fonds d’archives sensibles ne peut pas se contenter d’une affirmation de l’éditeur.
Données personnelles, sécurité, souveraineté
Confidentialité des usagers
Ce que lit, consulte ou recherche un usager identifié ne se négocie pas. Le contrat doit :
- interdire toute réutilisation des requêtes à des fins d’amélioration, de profilage ou de mesure d’audience externalisée,
- prévoir un contrat de sous-traitance conforme à l’article 28 du RGPD,
- localiser les traitements,
- documenter les transferts hors Union européenne et leurs garanties,
- imposer la notification d’incident dans un délai compatible avec les obligations de l’institution.
À ajouter pour les dispositifs conversationnels : la résistance aux injections de consignes et le cloisonnement entre les données de l’institution et celles des autres clients.
Réversibilité et pérennité
Propriété des sorties et exportabilité
Deux erreurs classiques :
- la première : laisser le prestataire revendiquer un droit sur les enrichissements produits (transcriptions, notices générées, alignements, index).
- la seconde : accepter un export dans un format propriétaire.
Il faut exiger des formats normalisés et documentés, livrés à la demande et à échéance régulière.
Continuité de service et sortie de marché
Le paysage des fournisseurs d’IA est jeune et instable. Il convient de prévoir :
- un séquestre du code et des modèles ou, à défaut, un engagement de fourniture des artefacts nécessaires à la poursuite du service,
- une clause de continuité en cas de cession, de fusion ou de changement de contrôle,
- un préavis long en cas d’arrêt de la solution,
- l’obligation de maintenir l’accès en lecture aux traitements produits pendant une période de transition.
Réalité du marché versus responsabilité
Bien que la tentation de faire respecter l’ensemble des clauses ci-dessus est grande, vous vous heurterez malheureusement à la réalité d’un marché déséquilibré entre clients et fournisseurs potentiels. Il y a quelques "Goliath" que vous connaissez (Microsoft, Google, Mistral, Anthropic…) et vous êtes l’un des nombreux "David".
Si vous tentez d’imposer à l’une de ces très grandes entreprises un changement des clauses contractuelles, une fin de non-recevoir vous sera très certainement signifiée. Devrez-vous choisir entre accepter leurs conditions ou renoncer à l’IA ? La réponse finale vous reviendra toujours : celle de la responsabilité.
Pour l’instant, aucun agent, aucune IA n’a de personnalité juridique, et heureusement ! Cela changera peut-être dans quelques années, mais nous n’en sommes pas là. Posez-vous donc très clairement la question : si l’IA que j’utilise commet une erreur aux conséquences graves, suis-je prêt à en accepter moi-même la responsabilité ?
Références documentaires essentielles
- Règlement (UE) 2024/1689 (AI Act), articles 4, 5, 50 et 53, règlement (UE) 2026/1744 (omnibus numérique IA), JOUE du 24 juillet 2026
- Règlement (UE) 2023/2854 (Data Act), chapitres IV et VI
- Directive (UE) 2019/790, article 4, Code de la propriété intellectuelle, articles L. 218-1 et suivants
- Code de commerce, article L. 151-1 (secret des affaires), Code du travail, article L. 2312-8
- Recommandations de la Cnil sur le développement des systèmes d’IA, finalisées le 22 juillet 2025
- Comité européen de la protection des données, avis de décembre 2024 sur les modèles d’IA et le RGPD
- EU Model Contractual Clauses for AI procurement (MCC-AI), Public Buyers Community
- CFC, contrats d’autorisation "panorama de presse"
- ISO/IEC 42001:2023 (management de l’IA), ISO/IEC 23894:2023 (management du risque), NIST AI Risk Management Framework 1.0
