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.

Mise à jour, juillet 2026 : à la première publication de cet article, le projet de lignes directrices de la Commission penchait vers le oui, et nous signalions qu'un projet peut encore bouger. C'est ce qui s'est produit. Les lignes directrices finales du 20 juillet 2026 (C(2026) 5054) ont déplacé les traductions IA du côté exempté de l'obligation de marquage, et fait de la traduction IA relue par un humain leur exemple type de l'exemption de l'article 50, paragraphe 4. Cet article a été mis à jour de bout en bout ; la liste pratique en fin d'article a traversé ce renversement sans changer, et c'était précisément son but : être construite sur l'exemption, pas sur la question ouverte.

Ceci n'est pas un conseil juridique. Cet article résume des textes légaux publics et des lignes directrices à titre d'orientation. Les lignes directrices citées sont finales depuis le 20 juillet 2026 mais non contraignantes ; l'interprétation faisant autorité du règlement revient à la CJUE. 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" ? Posée, et depuis le 20 juillet, tranchée

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'était la lecture du projet de lignes directrices du 8 mai 2026 : il citait "AI-generated translations and summaries of text", les traductions et résumés de texte générés par IA, comme tout premier exemple de modifications sémantiques à marquer.

Les lignes directrices finales ont choisi le "non" pour les traductions

Les lignes directrices finales du 20 juillet 2026 tranchent la question dans l'autre sens. Les objections de la consultation sur ce point précis (documentées dans les 10 takeaways de Covington) ont porté : dans les exemples finaux de "mise en forme standard et modifications mineures bénéficiant de l'exception de l'article 50, paragraphe 2", la Commission liste désormais (dans l'original anglais) :

"Grammar correction and spellchecking, linguistic and minor stylistic polishing that do not change the substance, meaning, style or messaging of text, AI-generated translations of text"

c'est-à-dire la correction grammaticale et orthographique, le polissage linguistique mineur qui ne change ni la substance, ni le sens, ni le style, ni le message du texte, et les traductions de texte générées par IA. Du côté du marquage obligatoire reste en revanche :

"AI-generated summaries of text; paraphrasing or rewriting text that changes style, structure and meaning beyond mere grammatical and minor stylistic correction"

les résumés générés par IA et les reformulations qui changent style, structure et sens. Une traduction IA fidèle est donc traitée comme une mise en forme standard d'un contenu d'origine humaine : pas d'obligation de marquage lisible par machine. Un résumé ou une réécriture libre, si. La frontière est le test général des lignes directrices pour l'exception : la sortie ne doit pas modifier le contenu "de manière substantielle" dans son sens, son style ou son intention, à apprécier au cas par cas. Une traduction qui condense, réoriente ou réécrit au passage peut rebasculer côté marquage.

Où cela vous laisse

Trois réserves empêchent d'y voir un blanc-seing :

• Les lignes directrices sont finales mais non contraignantes. Elles sont la lecture déclarée de la Commission, le point de référence des autorités de surveillance du marché ; le dernier mot revient à la CJUE.
• L'obligation de marquage de l'article 50, paragraphe 2, incombe de toute façon 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. Côté fournisseurs, les choses s'organisent : la première liste de signataires du code de bonnes pratiques de la Commission sur la transparence (31 juillet 2026) compte 83 fournisseurs, dont OpenAI, Google, Mistral, Anthropic, Microsoft et Meta.
• Et l'article 50, paragraphe 4, est étroit, mais vivant pour la traduction. 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. Les lignes directrices excluent 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 ; un article de centre d'aide traduit par IA sur la sécurité d'un produit, un rapport d'entreprise traduit ou des informations de service public traduites, si.

Le texte de l'article 50 et le guide pratique d'artificialintelligenceact.eu offrent une bonne synthèse. Pour les contenus qui relèvent bel et bien de l'article 50, paragraphe 4, tout repose sur 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."

Les lignes directrices finales l'interprètent 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 knowledge 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 des connaissances pertinentes et un jugement professionnel sur le sujet, la vérification des faits étant citée comme composante minimale de cet examen. Et explicitement pas :

"Superficial, solely formal or procedural checks (e.g. spell-checking or grammatical correction), the mere existence of an editorial policy, automated review processes 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, des processus de relecture automatisés ou une validation expéditive sans engagement substantiel ne suffisent pas. Deux points passent facilement inaperçus. D'abord, l'ordre compte : si l'IA modifie, complète ou reformule le contenu après la validation éditoriale, l'exception tombe ; la relecture doit être la dernière intervention substantielle avant publication. Ensuite, 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).

Et la traduction n'est pas ici un cas d'école : la liste d'exemples des lignes directrices elles-mêmes pour les textes satisfaisant l'exception contient, mot pour mot,

"AI-supported translation of a human-written article whereby the translation has undergone human review."

soit une traduction assistée par IA d'un article écrit par un humain, dont la traduction a fait l'objet d'une relecture humaine. Cette phrase est tout le sujet de cet article, résolu en un 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.

Pour les déployeurs qui veulent en plus un véhicule formel : le code de bonnes pratiques sur la transparence des contenus générés par IA de la Commission a été jugé adéquat au titre de l'article 50(7) précisément pour démontrer ces conditions, et l'adhésion est ouverte aux déployeurs (section 2 du code). Au 9 septembre 2026, la liste des signataires nomme les grands fournisseurs de modèles et de plateformes dont les moteurs alimentent couramment les workflows de traduction, ainsi qu'une entreprise de technologie de traduction en section 1, mais aucun autre prestataire de localisation nommément ; cohérent avec le fait que les traductions fidèles échappent à l'obligation de marquage, et un rappel que l'adhésion est volontaire : ne pas figurer sur la liste ne dit rien de la conformité. Un workflow de relecture documenté reste, dans tous les cas, la couche de preuve.

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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 qu'elle était construite pour survivre aux deux réponses à la question de la TA, et c'est ce qu'elle a fait :

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 les lignes directrices finales.
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 pour les sorties génératives ; selon les lignes directrices finales, les sorties de traduction fidèles sont exemptées du marquage, mais pas les résumés ni les réécritures.

La logique était délibérément à double issue, et le renversement l'a confirmée :

• Pour le texte traduit qui relève du champ d'intérêt public de l'article 50, paragraphe 4, votre contenu relu s'inscrit pleinement dans l'exemption d'examen humain, que les lignes directrices finales illustrent avec exactement ce cas.
• Pour tout le reste, 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, le processus que les lignes directrices finales illustrent avec une traduction IA relue par un humain.

Si vous voulez mettre votre workflow de traduction sur cette base : 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 a désormais une réponse officielle. De quel côté se trouve votre workflow, voilà la partie qui dépend de vous.