Introduction

L’IA washing devient un risque juridique majeur pour les entreprises qui communiquent sur l’intelligence artificielle sans pouvoir démontrer précisément la réalité, le rôle ou la performance de la technologie utilisée. Présenter un outil comme « alimenté par l’IA », « automatisé par machine learning » ou « fondé sur un modèle propriétaire » peut renforcer l’attractivité commerciale d’un produit, rassurer des investisseurs ou justifier une valorisation plus élevée. Toutefois, ces formules engagent l’entreprise dès lors qu’elles influencent la décision d’un client, d’un partenaire ou d’un investisseur.

I- Pourquoi l’IA washing constitue-t-il une pratique à risque ?

L’IA washing consiste à survaloriser, exagérer ou inventer l’utilisation de l’intelligence artificielle dans un produit, un service, un processus interne ou une stratégie d’investissement. Le risque apparaît lorsque la communication laisse entendre que l’entreprise dispose d’une technologie plus avancée, plus autonome ou plus performante qu’elle ne l’est réellement.

Certaines formulations sont particulièrement sensibles :

  • « notre solution est entièrement pilotée par IA » ;
  • « nous utilisons un modèle propriétaire » ;
  • « notre algorithme apprend automatiquement de chaque interaction » ;
  • « notre plateforme permet une prise de décision sans intervention humaine » ;
  • « notre outil est conforme à l’AI Act » sans analyse documentée ;
  • « notre technologie garantit des résultats fiables » sans preuve technique.

La difficulté tient au fait que l’IA washing n’est pas toujours volontaire. Une entreprise peut reprendre un vocabulaire commercial trop ambitieux, mal compris par les équipes marketing, ou présenter comme « IA » une simple règle automatisée, un outil statistique classique ou une fonctionnalité fournie par un prestataire tiers. Or, juridiquement, l’intention n’est pas toujours déterminante : une allégation inexacte peut suffire à caractériser une pratique trompeuse si elle altère le comportement économique du public visé.

II- Quelles règles juridiques encadrent les fausses promesses liées à l’IA ?

En France, une communication exagérée sur l’intelligence artificielle peut être analysée au regard des pratiques commerciales trompeuses. L’article L.121-2 du Code de la consommation vise notamment les pratiques qui reposent sur des allégations fausses ou de nature à induire en erreur sur les caractéristiques essentielles d’un bien ou d’un service. Une promesse relative à la technologie utilisée, aux performances attendues ou aux résultats obtenus peut donc entrer dans ce champ lorsqu’elle influence la décision du client.

Au niveau européen, la directive 2005/29/CE sur les pratiques commerciales déloyales protège les consommateurs contre les communications commerciales trompeuses avant, pendant et après une transaction. Elle s’applique à toute pratique liée à la promotion, à la vente ou à la fourniture d’un produit ou d’un service.

Le règlement européen sur l’intelligence artificielle 2024/1689, ou .», ajoute une couche de vigilance. Il ne sanctionne pas directement toute exagération marketing, mais impose une logique de transparence, de gestion des risques et de documentation pour certains systèmes d’IA. Le règlement établit un cadre harmonisé destiné à promouvoir une IA digne de confiance tout en protégeant la santé, la sécurité et les droits fondamentaux. Les obligations de transparence prévues notamment pour certains systèmes d’IA renforcent l’exigence de cohérence entre la réalité technique du système et la manière dont il est présenté au public.

Enfin, lorsque l’IA implique des données personnelles, les recommandations de la CNIL rappellent que l’innovation ne dispense pas du respect du RGPD, notamment en matière d’information des personnes, de sécurité, de base légale, de minimisation et d’exercice des droits.

III- Quels sont les risques concrets pour une entreprise ?

Le premier risque est commercial et réputationnel. Une entreprise accusée d’AI washing peut perdre la confiance de ses clients, de ses investisseurs et de ses partenaires. Dans les secteurs sensibles comme la santé, la finance, l’assurance, les ressources humaines ou la cybersécurité, cette perte de confiance peut avoir un effet immédiat sur les contrats en cours.

Le deuxième risque est contentieux. Un concurrent peut considérer qu’une allégation excessive sur l’IA fausse le jeu du marché. Si une entreprise prétend disposer d’un outil réellement intelligent alors que son concurrent investit effectivement dans une technologie avancée, la communication litigieuse peut être analysée sous l’angle de la concurrence déloyale, du parasitisme ou de la publicité trompeuse.

Le troisième risque concerne les investisseurs. Aux États-Unis, la Securities and Exchange Commission a déjà sanctionné des conseillers en investissement pour des déclarations fausses ou trompeuses sur leur utilisation supposée de l’intelligence artificielle. Dans les affaires Delphia et Global Predictions, la SEC a reproché à ces sociétés d’avoir communiqué sur des capacités d’IA qui n’étaient pas suffisamment établies ou qui ne correspondaient pas à la réalité de leurs services.

Le quatrième risque est transactionnel. Lors d’une levée de fonds, d’une acquisition ou d’une cession, les promesses relatives à l’IA peuvent influencer la valorisation de l’entreprise. Si l’audit révèle que la technologie est principalement humaine, externalisée ou fondée sur des briques tierces non maîtrisées, l’acquéreur peut renégocier le prix, demander des garanties renforcées ou engager la responsabilité du vendeur.

IV- Comment distinguer une communication admissible d’un IA washing ?

La frontière entre communication admissible et IA washing dépend principalement de trois critères : la véracité, la preuve et la compréhension du public visé.

Une entreprise peut légitimement valoriser une technologie d’IA si elle est en mesure d’expliquer :

  • quelle fonctionnalité utilise réellement l’IA ;
  • quelle part du service repose sur une intervention humaine ;
  • si le modèle est propriétaire, sous licence ou fourni par un tiers ;
  • quelles données sont utilisées ;
  • quels résultats peuvent raisonnablement être attendus ;
  • quelles limites doivent être portées à la connaissance des utilisateurs ;
  • quelles validations techniques ou juridiques ont été réalisées.

V- Quelle feuille de route adopter pour sécuriser les communications liées à l’IA ?

Une entreprise qui communique sur l’intelligence artificielle doit mettre en place une méthode de validation avant publication. Cette démarche ne doit pas être limitée aux documents juridiques : elle doit inclure le site internet, les présentations commerciales, les pitch decks, les communiqués de presse, les pages produit, les livres blancs, les posts LinkedIn et les réponses aux appels d’offres.

Avant de publier une allégation liée à l’IA, il convient de vérifier

  • la réalité technique de la fonctionnalité présentée ;
  • la documentation disponible pour démontrer cette réalité ;
  • l’existence éventuelle d’un prestataire tiers ;
  • les droits d’utilisation des modèles, bases de données et résultats générés ;
  • la conformité RGPD lorsque des données personnelles sont traitées ;
  • la cohérence entre la communication marketing et les contrats clients ;
  • la présence de réserves lorsque la performance dépend du contexte d’utilisation ;
  • l’absence de promesse absolue ou invérifiable.

Une bonne pratique consiste à créer une politique interne de validation des allégations IA. Celle-ci peut prévoir un circuit d’approbation associant les équipes produit, marketing, juridique, conformité, données personnelles et direction technique.

VI- Comment le droit de la propriété intellectuelle intervient-il dans l’IA washing ?

L’IA washing n’est pas seulement une question de publicité. Il peut aussi révéler des fragilités en matière de propriété intellectuelle.

Lorsqu’une entreprise affirme disposer d’un « modèle propriétaire », elle doit être capable d’identifier les droits qu’elle détient réellement : code source, bases de données, documentation technique, prompts structurés, architecture logicielle, résultats protégés, secrets d’affaires, licences open source ou contrats de prestation. Une communication imprécise peut créer une confusion entre ce qui appartient à l’entreprise, ce qui relève d’un outil tiers et ce qui est simplement paramétré en interne.

Cette vérification est essentielle dans les opérations de due diligence. Un actif présenté comme stratégique peut perdre de sa valeur si l’entreprise ne détient pas les droits nécessaires, si le développement a été réalisé par un prestataire sans cession complète, ou si les données d’entraînement soulèvent des risques juridiques.

Conclusion

L’IA washing rappelle une règle simple : une entreprise peut valoriser son innovation, mais elle doit pouvoir la prouver. Les termes « IA », « machine learning », « automatisation intelligente » ou « modèle propriétaire » ne sont pas de simples arguments commerciaux. Ils deviennent des déclarations engageantes lorsqu’ils influencent un client, un investisseur ou un partenaire.

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FAQ

L’IA washing est-il illégal ?

Il peut l’être si la communication est fausse, trompeuse ou insuffisamment justifiée. En France, il peut notamment être analysé au regard des pratiques commerciales trompeuses, de la concurrence déloyale ou de la responsabilité contractuelle.

Peut-on utiliser le terme « IA » dans une publicité ?

Oui, à condition que l’entreprise puisse démontrer précisément ce que l’IA fait réellement. Il faut éviter les promesses générales, absolues ou invérifiables (voir notamment nos analyses sur l’utilisation de l’IA dans la publicité par les influenceurs).

Quelle différence entre automatisation et intelligence artificielle ?

L’automatisation repose souvent sur des règles prédéfinies, tandis que l’IA implique généralement une capacité d’analyse, de classification, de génération ou d’apprentissage fondée sur des modèles. Présenter une simple automatisation comme une IA avancée peut créer un risque de tromperie.

Comment une entreprise peut-elle justifier ses allégations liées à l’IA ?

Une entreprise doit être en mesure de conserver une documentation technique démontrant le fonctionnement réel de son système d’IA, les tâches qu’il exécute, les données sur lesquelles il s’appuie (lorsque cela est pertinent) ainsi que les tests ou validations justifiant les performances annoncées. Les communications marketing doivent être cohérentes avec cette documentation et faire l’objet de vérifications régulières.

Une entreprise peut-elle être responsable des allégations relatives à l’IA formulées par un prestataire tiers ?

Oui, potentiellement. Une entreprise qui reprend ou relaie des allégations trompeuses formulées par un fournisseur de logiciels ou de services d’IA peut engager sa propre responsabilité à l’égard de ses clients, investisseurs ou partenaires. Il est donc recommandé de vérifier l’exactitude des affirmations d’un prestataire avant de les intégrer dans des supports marketing ou commerciaux.

Cette publication a pour objet de fournir des orientations générales au public et de mettre en lumière certaines problématiques. Elle n’a pas vocation à s’appliquer à des situations particulières ni à constituer un conseil juridique.