Soumis par dpalicepeio le mer 29/10/2025 - 12:02

Règles à respecter lors de l’utilisation de l’IA pour la génération de contenu

1) Conformité légale et réglementaire

Protection des données (RGPD/UE) : minimisation des données, base légale, information claire, gestion du consentement, droits des personnes (accès, rectification, effacement), DPIA si risque élevé, encadrement des transferts hors UE, clauses contractuelles et registre de traitement.
Droits d’auteur et licences : aucune reproduction non autorisée, respect des marques, citation correcte des sources, vérification des conditions d’usage des contenus tiers (textes, images, bases de données), suivi des licences (Creative Commons, banques de contenus).
Fouille de textes et de données (UE) : respect du droit d’opposition via robots.txt et TDM-reservation, absence de contournement d’opt-out.
Transparence IA (AI Act/UE, DSA) : signalement explicite du contenu synthétique, mention claire pour deepfakes et contenus manipulés, ajout de métadonnées de provenance (C2PA/Content Credentials) et filigrane robuste lorsque pertinent.
Conditions d’utilisation des modèles et API : respect des limitations d’usage, des politiques sectorielles et des zones à risque (santé, finance, élections, mineurs, reconnaissance biométrique).

Relecture humaine systématique (human-in-the-loop) avant publication.
Vérification des faits, croisement des sources, ajout de références et données datées.
Limitation des hallucinations : prompts précis, contraintes de sources, tests A/B, refus des affirmations non vérifiables.
Domaines sensibles (médical, juridique, financier) : validation par expert qualifié, avertissements/disclaimers appropriés, absence de diagnostic ou de conseil personnalisé.
Traçabilité : conservation des prompts, versions, sources consultées et décisions éditoriales (journalisation/audit trail).
Mesure de l’impact : suivi des corrections post-publication, plan de retrait/rectification en cas d’erreur.

Réduction des biais et langage inclusif : détection des stéréotypes, relecture diversité, guidelines éditoriales claires.
Prévention des contenus nuisibles : pas d’incitation à la haine, violence, harcèlement, autodommage, désinformation ou manipulation électorale.
Protection de la vie privée : anonymisation/pseudonymisation, exclusion des données personnelles non nécessaires, absence d’identification de personnes sans base légale.
Protection des mineurs : filtres de sécurité renforcés, classification d’âge, sujets sensibles traités avec prudence accrue.

Originalité du contenu : absence de duplication, paraphrase abusive ou scraping non autorisé.
Alignement E‑E‑A‑T : expertise, expérience, autorité, fiabilité démontrées (biographies d’auteur, sources, méthodologie).
Respect des règles anti‑spam : intention utilisateur, valeur ajoutée, structure claire (titres, intertitres, balisage sémantique), maillage interne pertinent.
Accessibilité : lisibilité, contraste, sous‑titres/transcriptions pour médias, langage clair, respect des standards d’accessibilité.
Structured data : balisage conforme aux consignes du moteur de recherche, absence de schéma trompeur.

Charte IA interne : objectifs, cas d’usage autorisés, seuils de risque, rôles et responsabilités.
Cycle de vie du contenu : brief, critères d’acceptation, génération contrôlée, relecture, validation, publication, monitoring et mise à jour.
Gestion des prompts et données : minimisation, masquage des secrets, interdiction d’injecter des informations confidentielles, stockage sécurisé.
Évaluation continue : tests de robustesse, red teaming, revues périodiques de qualité et de biais.
Plan de réponse aux incidents : détection, retrait rapide, communication, correctifs, prévention.

Déclaration d’usage de l’IA sur les pages concernées, visible et compréhensible.
Marquage technique de provenance (métadonnées/filigrane) lorsque possible.
Exemple de mention simple : “Contenu généré avec assistance d’IA et vérifié par une équipe éditoriale.”
Exemple pour médias synthétiques ou deepfakes : “Média synthétique à des fins illustratives.”