Le piège classique
Ce considérant 109 pose un principe de proportionnalité trompeur : beaucoup d'acteurs en deduisent qu'ils sont exemptes parce qu'ils sont une PME, parce qu'ils font de la recherché, ou parce qu'ils ne font que du fine-tuning sur un modèle open source. C'est une lecture dangereuse. L'EU AI Office considéré que des qu'un modèle fine-tune est mis sur le marché ou en service a titre professionnel, le fine-tuner devient fournisseur pour le périmètre de sa modification, avec documentation technique à jour, politique copyright et resume des données d'entrainement. La CNPD, de son cote, reste compétente sur les données personnelles utilisées pour l'entrainement, sans bénéfice de proportionnalité PME.
Le test de qualification : suis-je vraiment exempte ou simplement allege ?
- Usage non professionnel ou recherché scientifique pure : exemption totale, mais a documenter (publication academique, absence de mise sur le marché, absence de monetisation directe ou indirecte).
- PME ou jeune pousse mettant un modèle sur le marché : pas d'exemption, mais voies de conformité simplifiées (templates de documentation, resume narratif des données d'entrainement, politique copyright allégée).
- Fine-tuning d'un modèle tiers : obligations limitées au périmètre de la modification (nouvelles données d'entrainement, nouveaux risques introduits, nouveaux usages cibles), sans reprendre toute la documentation du modèle amont.
- Modification substantielle d'un modèle open source : si la modification change les capacités ou le profil de risque, vous devenez fournisseur a part entière sur le périmètre modifie.
- Recherché financée par un industriel avec clause de commercialisation : sortie automatique du régime recherché, retour dans le régime fournisseur des la première mise a disposition.
Le piège opérationnel : une jeune pousse luxembourgeoise qui fine-tune Llama ou Mistral sur ses propres données clients ne peut pas se contenter de pointer vers la documentation Meta ou Mistral. Elle doit produire un addendum documentaire sur son fine-tuning, ses sources de données, et les risques introduits.
Comment Luxgap automatise ce risque
Notre Luxgap GPAI Proportionality Navigator determine en moins de 5 minutes votre régime exact sous l'AI Act (exempte, PME allégée, fournisseur plein, fine-tuner perimetrique) et génère automatiquement le dossier documentaire minimal correspondant a votre situation, sans vous imposer la charge documentaire d'un OpenAI ou d'un Anthropic. L'outil interroge votre référentiel Hugging Face, vos pipelines MLflow ou Weights and Biases, vos dépôts GitLab et vos contrats clients pour reconstituer la chaîne de valeur réelle de chaque modèle que vous deployez ou modifiez.
- Qualifié automatiquement chaque modèle de votre stack (fondation, fine-tune, RAG, distillation) et determine si vous êtes fournisseur, fine-tuner perimetrique, déployeur ou exempte recherché.
- Génère une documentation technique allégée conforme annexe XI partie 1, calibrée sur le statut PME ou jeune pousse declare auprès du registre du commerce luxembourgeois.
- Produit l'addendum fine-tuning qui complète la documentation du modèle amont (Llama, Mistral, Falcon) avec vos nouvelles sources d'entrainement, sans dupliquer ce qui existe déjà en amont.
- Détecte les pertes d'éligibilité a l'exemption recherché des qu'un contrat de commercialisation ou une clause de licence apparaît dans Odoo ou DocuSign.
- Publie le resume narratif des données d'entrainement au format template EU AI Office, prêt a transmettre lors d'une demande d'information.
- Suit l'évolution des seuils PME (effectif, chiffre d'affaires, bilan) et alerte des que vous franchissez le seuil declenchant la conformité pleine.
Disponible en complément d'un mandat DPO ou CISO Luxgap ou en brique SaaS dédiée selon votre périmètre. Demandez votre démonstration et nos équipes préparent une preuve de valeur sous 48h sur vos modèles réels, avec qualification gratuite de votre régime AI Act avant tout engagement.