Le contenu traduit automatiquement est-il "généré par IA" au sens de l'AI Act européen ?

À partir du 2 août 2026, l'article 50 du règlement européen sur l'IA (AI Act) exige que les contenus générés par IA soient identifiables comme tels. La question de savoir si une traduction automatique d'un texte écrit par un humain compte comme "générée par IA" est l'une de celles auxquelles le règlement ne répond jamais explicitement. Et pour quiconque exploite un site ou une application localisés, c'est précisément la question qui détermine si ces règles le concernent.

La réponse honnête, en juin 2026 : le texte du règlement est ambigu, mais le projet de lignes directrices de la Commission européenne penche vers le oui. Et le même projet décrit une voie d'exemption qu'un workflow de relecture de traductions bien tenu satisfait déjà.

Ceci n'est pas un conseil juridique. Cet article résume des textes légaux publics et des lignes directrices à titre d'orientation. Le projet de lignes directrices cité n'est pas définitif. Pour toute décision concernant vos propres obligations, consultez un avocat qualifié.

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Ce que l'article 50 exige réellement

L'article 50 du règlement sur l'IA (règlement (UE) 2024/1689) contient deux obligations distinctes qui concernent les contenus, et elles pèsent sur des acteurs différents :

1. Marquage lisible par machine, à la charge du fournisseur du système d'IA. L'article 50, paragraphe 2, exige que les fournisseurs de systèmes d'IA qui génèrent des contenus de synthèse audio, image, vidéo ou texte

"veillent à ce que les sorties des systèmes d'IA soient marquées dans un format lisible par machine et identifiables comme ayant été générées ou manipulées par une IA."

Il s'agit de watermarking et de métadonnées, pas d'une bannière visible. C'est l'obligation de celui qui fournit le système d'IA (le moteur de TA, le LLM), et elle ne s'applique explicitement pas aux systèmes qui remplissent une fonction d'assistance pour la mise en forme standard ou qui

"ne modifient pas de manière substantielle les données d'entrée fournies par le déployeur ou leur sémantique."

Gardez cette exception en tête. C'est là que vit toute la question de la traduction automatique.

2. Divulgation visible, à la charge du déployeur. Pour le texte, l'article 50, paragraphe 4, prévoit que

"les déployeurs d'un système d'IA qui génère ou manipule des textes publiés dans le but d'informer le public sur des questions d'intérêt public indiquent que le texte a été généré ou manipulé par une IA."

Cette fois, c'est un label visible, mais son champ est étroit (nous y revenons plus bas), et il comporte l'exemption qui est le véritable sujet de cet article.

Les dates, y compris le piège de l'Omnibus

Si vous avez vu en mai 2026 des titres annonçant que "l'UE reporte l'AI Act" : le report est réel, mais il concerne les systèmes à haut risque. La partie pertinente pour les équipes de contenu et de traduction n'a pas été reportée.

Les modifications de l'Omnibus constituent un accord politique provisoire (mai 2026) dont l'adoption formelle est encore en attente, comme le notent des analyses de cabinets d'avocats telles que le résumé de Gibson Dunn. La date du 2 août 2026 pour l'article 50 ne fait pas partie de ces modifications : elle figure dans le règlement tel qu'adopté. Les infractions peuvent être sanctionnées par une amende pouvant atteindre 15 millions EUR ou 3 % du chiffre d'affaires annuel mondial total, le montant le plus élevé étant retenu.

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La traduction automatique est-elle "générée par IA" ? La question non résolue

Voici la question juridique réellement intéressante. La traduction automatique ne crée pas de contenu à partir de rien : un humain a écrit le texte source, l'IA ne fait que le transposer dans une autre langue. Le résultat est-il un contenu "généré ou manipulé par une IA" ?

Les arguments pour le "non"

L'argument le plus fort en faveur de l'exclusion de la traduction automatique du champ de l'article 50, paragraphe 2, est l'exception du règlement lui-même, citée plus haut : les systèmes qui "ne modifient pas de manière substantielle les données d'entrée fournies par le déployeur ou leur sémantique" sont exemptés du marquage. Une traduction fidèle est, par définition, préservatrice du sens. Si la sémantique survit intacte au changement de langue, poursuit l'argument, la sortie est le contenu d'origine humaine du déployeur sous une autre forme de surface, pas un contenu synthétique. Les outils de traduction précèdent en outre largement l'IA générative, et rien dans les considérants du règlement ne les vise spécifiquement.

Les arguments pour le "oui"

Le contre-argument : chaque phrase produite par un système de TA est un texte généré par le modèle. Choix des mots, registre, structure des phrases, terminologie : tout est sortie du modèle, et tout peut être faux d'une manière qui change le sens. Une traduction n'est pas une retouche du texte source ; c'est un texte nouveau dans une langue où la source n'a jamais existé.

C'est la lecture que la Commission européenne a désormais adoptée, du moins en projet. Le projet de lignes directrices sur les obligations de transparence de l'article 50, publié le 8 mai 2026, cite comme tout premier exemple de "modifications sémantiques qui exigent un marquage au titre de l'article 50, paragraphe 2" (dans l'original anglais) :

"AI-generated translations and summaries of text"

c'est-à-dire les traductions et résumés de texte générés par IA, tandis que la correction grammaticale et orthographique reste tranquillement dans la catégorie exemptée de la "mise en forme standard". Selon le projet de lignes directrices, la traduction par IA n'est donc pas la retouche d'assistance préservatrice de sens de la lecture "non" ; c'est une modification substantielle que le fournisseur du système doit marquer.

Où cela vous laisse

Trois réserves empêchent de considérer la question comme tranchée :

• Les lignes directrices sont un projet, non contraignant. La consultation ciblée s'est achevée le 3 juin 2026 et la version finale peut évoluer (plusieurs réponses du secteur ont contesté précisément ce point, comme le documentent les 10 takeaways de Covington).
• Même si la traduction est couverte, l'obligation de marquage de l'article 50, paragraphe 2, incombe au fournisseur du système d'IA, pas à l'entreprise qui utilise la TA pour son site. En tant que déployeur, votre exposition directe se situe à l'article 50, paragraphe 4.
• Et l'article 50, paragraphe 4, est étroit. L'obligation de divulgation ne couvre que le texte "publié dans le but d'informer le public sur des questions d'intérêt public" : informations de santé publique, consignes de sécurité, couverture de développements politiques ou économiques, informations destinées aux investisseurs. Le projet de lignes directrices exclut explicitement la fiction, le divertissement et la publicité ordinaire (sauf si elle comporte des allégations de santé, de sécurité ou de durabilité). La plupart des chaînes d'interface et textes produit localisés n'entrent jamais dans son champ.

La question précise "la sortie de TA est-elle un texte généré par IA ?" reste donc formellement ouverte jusqu'à la finalisation des lignes directrices et, à terme, les décisions des tribunaux. Le texte de l'article 50 et le guide pratique d'artificialintelligenceact.eu offrent une bonne synthèse. Mais vous n'avez pas besoin que la question soit résolue pour être en sécurité, grâce à l'exemption.

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L'exemption qui compte : examen humain et responsabilité éditoriale

L'article 50, paragraphe 4, ne s'applique pas, mot pour mot,

"lorsque le contenu généré par l'IA a fait l'objet d'un processus d'examen humain ou de contrôle éditorial et lorsqu'une personne physique ou morale assume la responsabilité éditoriale de la publication du contenu."

Le projet de lignes directrices l'interprète strictement, et la formulation mérite une lecture attentive. L'examen humain signifie (dans l'original anglais) :

"the deliberate examination of the substance of the content by one or more natural persons possessing relevant competence and professional judgement pertaining to the subject matter under scrutiny."

C'est-à-dire l'examen délibéré de la substance du contenu par une ou plusieurs personnes possédant une compétence pertinente et un jugement professionnel sur le sujet. Et explicitement pas :

"Superficial, solely formal or procedural checks (e.g. spell-checking or grammatical correction), the mere existence of an editorial policy or cursory editorial approval without substantive engagement by the human reviewer or the editorial entity, cannot fulfil the conditions for human review or editorial control."

Des vérifications superficielles ou purement formelles comme la correction orthographique, la simple existence d'une charte éditoriale ou une validation expéditive sans engagement substantiel ne suffisent pas. La seconde condition, la responsabilité éditoriale, signifie qu'une personne physique ou morale nommée assume la responsabilité ultime de la publication, et les lignes directrices attendent que son identité et ses coordonnées soient publiquement accessibles (les mentions légales ou conditions d'utilisation d'un site sont données en exemple).

Ce que les lignes directrices exigent en pratique, ce n'est pas le sentiment d'avoir relu, mais un workflow éditorial documenté avec des personnes responsables identifiées. Si un régulateur demande, "ce contenu a fait l'objet d'un examen humain" doit être démontrable : qui a relu, ce qu'il pouvait modifier, qui a approuvé la publication.

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Comment être en sécurité dans les deux lectures

Voici la partie pratique, et elle est plus courte que la partie juridique, parce que les deux lectures de la question de la TA convergent vers la même liste de tâches :

1. Faites passer les traductions automatiques et par IA par une relecture humaine. Pas nécessairement toutes ; relisez là où c'est important et là où la confiance est faible (voir ci-dessous).
2. Rendez la relecture substantielle. Les relecteurs ont besoin de compétences dans la langue et le domaine, et du pouvoir d'approuver, de modifier ou de rejeter la traduction. Un clic de validation expéditive ne franchit pas la barre fixée par le projet de lignes directrices.
3. Consignez qui a relu et approuvé quoi, et quand. L'exemption ne vaut quelque chose que si vous pouvez montrer que le processus a eu lieu.
4. Nommez la personne qui assume la responsabilité éditoriale des contenus publiés, de façon publiquement accessible (mentions légales, conditions, colophon).
5. Interrogez vos fournisseurs de TA/IA sur le marquage lisible par machine. Au titre de l'article 50, paragraphe 2, cette partie est leur obligation, y compris pour les sorties de traduction si le projet de lignes directrices est confirmé.

La logique est délibérément à double issue :

• Si la traduction automatique compte comme texte généré par IA, votre contenu relu s'inscrit pleinement dans l'exemption d'examen humain, et aucune divulgation "généré par IA" n'est requise.
• Si elle ne compte pas, ou si votre contenu n'entre jamais dans le champ étroit d'intérêt public de l'article 50, paragraphe 4, vous n'avez rien perdu : le même workflow est simplement la façon dont vous attrapez les erreurs de traduction qui allaient de toute façon vous embarrasser.

La pression réglementaire et la qualité de traduction pointent vers le même workflow. C'est rare, et cela vaut la peine d'en profiter.

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Où Locize intervient

Locize est construit autour précisément du workflow dont la voie de l'exemption a besoin :

• Le workflow de relecture transforme les traductions en propositions en attente qu'un relecteur humain doté des bonnes permissions doit accepter ou rejeter : un engagement délibéré et substantiel, segment par segment.
• Quality Estimation attribue à chaque traduction par IA un score de confiance, et le workflow Review AI route automatiquement les traductions à faible confiance vers la relecture. L'attention substantielle de vos relecteurs va là où l'IA est la moins sûre, au lieu de se diluer sur tout. (Contexte dans l'annonce de Quality Estimation.)
• L'historique de chaque segment enregistre quand et comment chaque traduction a changé et qui l'a modifiée ou approuvée, de sorte que "ce contenu a fait l'objet d'un examen humain" devient quelque chose que vous pouvez montrer, pas seulement affirmer. L'export de provenance regroupe ces preuves en une seule action, par version, langue ou namespace : un rapport en CSV et JSON qui liste qui a relu ou approuvé chaque traduction et quand, le score de confiance de l'IA au moment de la décision, ce qui est encore en attente de relecture, et un en-tête de synthèse pour que le fichier se suffise à lui-même devant un auditeur.
• La gestion des utilisateurs vous permet de donner aux relecteurs et approbateurs des rôles distincts, ce qui correspond proprement aux "personnes responsables identifiées".

Pour être clair, dans l'esprit de l'avertissement ci-dessus : aucun outil ne vous rend conforme à l'AI Act, et Locize pas davantage. Ce qu'il vous donne, c'est le processus de relecture documenté, substantiel et attribuable à des personnes que demande l'exemption de l'article 50, paragraphe 4, en avance sur des lignes directrices encore en cours de finalisation.

Si vous voulez mettre votre workflow de traduction sur cette base avant le 2 août 2026 : créez un compte Locize gratuit et activez le workflow de relecture et Quality Estimation pour vos langues. La mise en place pas à pas, y compris l'export de provenance et la signification de chaque statut de relecture pour un auditeur, est documentée dans Mettre en place un workflow de relecture compatible avec l'article 50(4) dans Locize.

La question du titre restera peut-être ouverte un moment. Votre réponse, elle, n'a pas à l'être.