Le piège classique
Le considérant 25 crée une exclusion R&D scientifique très attractive, mais c'est aussi le piège ou tombent la plupart des équipes data science. Beaucoup d'organisations qualifient abusivement de recherché des projets en réalité axes produit : un POC interne destiné à être deploye en production, un pilote client, une beta technique sur un périmètre réel. Des que le système est mis en service ou mis sur le marché, l'AI Act s'applique intégralement et retroactivement sur la documentation. L'EU AI Office et, pour le volet données, la CNPD au Luxembourg, regarderont la finalité réelle du projet, pas l'etiquette interne.
Le test 'recherché scientifique' : 5 critères cumulatifs a documenter
- Finalité exclusive : le système est developpe aux seules fins de recherché, pas pour préparer une commercialisation a court terme.
- Méthodologie scientifique : protocole de recherché formalise, hypotheses, revue par les pairs, publication envisagée.
- Absence de mise en service : aucun utilisateur final réel, aucun client paye, aucun déploiement en production métier.
- Normes ethiques reconnues : comité d'ethique, charte de recherché, conformité RGPD pour les données utilisées a l'entrainement.
- Bascule documentée : des qu'un projet R&D devient produit, déclenchement immediat du cycle de conformité AI Act (classification du risque, documentation technique annexe IV, FRIA si haut risque, etc.).
Le piège de la bascule recherché vers produit
Le considérant 25 précisé explicitement que l'exclusion est sans préjudice de l'obligation de conformité des qu'un système issu de R&D'est mis sur le marché. Concrètement : le jour ou votre POC devient un MVP commercialise, vous devez avoir constitue retroactivement toute la documentation technique, les jeux de tests, les analyses de biais, les mesures de cybersécurité. Ne pas avoir trace l'historique de développement pendant la phase recherché rend cette mise en conformité quasi impossible.
Comment Luxgap automatise ce risque
Notre Luxgap Research Boundary Tracker élimine la zone grise entre recherché scientifique exclue et produit soumis a l'AI Act en materialisant en continu la frontière réelle de chaque projet IA. L'outil se connecte a vos dépôts GitLab/GitHub, vos environnements MLflow et Weights & Biases, vos pipelines Azure ML ou AWS SageMaker, et vos outils de gestion de projet (Jira, Linear, Notion) pour détecter automatiquement les signaux de bascule recherché vers produit, sans attendre qu'un juriste pose la question six mois trop tard.
- Détecte automatiquement les signaux de mise en service (premier utilisateur externe, premier endpoint API exposé en production, première facture client, premier accord commercial) qui font basculer un projet hors de l'exclusion considérant 25.
- Classifie chaque projet IA selon les 5 critères cumulatifs du test recherché scientifique et calcule un score de robustesse de l'exclusion invocable.
- Constitue en arriere-plan, des la phase recherché, le squelette de documentation technique annexe IV (données d'entrainement, choix d'architecture, métriques de performance, tests de biais) pour eviter la reconstitution retroactive impossible le jour de la mise sur le marché.
- Alerte le DPO et le responsable IA des qu'un projet etiquete recherché presente des signes objectifs d'orientation produit (clients pilotes, KPI commerciaux, intégration au backlog produit).
- Génère un dossier de protocole de recherché horodate, conforme aux normes ethiques reconnues, opposable lors d'un contrôle de l'EU AI Office ou d'une demande de la CNPD sur le volet données.
- Produit un rapport de transition automatique le jour J de la bascule, listant les obligations AI Act immédiatement applicables selon le niveau de risque du système.
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