Le sursis de marquage se referme : ce que les fournisseurs font de leurs anciens modèles

Les modèles génératifs déjà en service avant le 2 août 2026 doivent marquer leurs sorties au 2 décembre. Anthropic est le premier à dater sa migration, modèle par modèle — état des lieux chez les autres fournisseurs et ce qu'un déployeur doit exiger.

Depuis le 2 août 2026, chaque fournisseur de modèles a su annoncer que ses nouveaux modèles marquaient leurs sorties. C'était la partie facile : un modèle qui naît sous la règle naît marqué. La question que presque personne ne pose est celle des modèles déjà en service — ceux que des milliers d'entreprises ont intégrés à leurs produits avant que l'obligation n'existe, et pour lesquels le règlement n'accorde qu'un sursis.

Ce sursis se referme le 2 décembre 2026. Il reste, à la publication de cet article, moins de trois mois. Et un premier fournisseur vient de dater sa migration, modèle par modèle.

Pour le cadre légal complet, voir notre page sur les obligations de transparence de l'article 50. Pour la technique du marquage et ses limites démontrées, voir notre analyse du déploiement des watermarks. Cet article traite d'autre chose : la flotte existante, et ce qu'un déployeur doit exiger de son fournisseur avant décembre.

Ce que le sursis couvre exactement — et ce qu'il ne couvre pas

L'article 50(2) du règlement (UE) 2024/1689 impose aux fournisseurs de systèmes d'IA générative de marquer leurs sorties dans un format lisible par machine, identifiable comme artificiellement généré ou manipulé. Cette obligation s'applique depuis le 2 août 2026.

Le Digital Omnibus — règlement (UE) 2026/1744, en vigueur depuis le 27 juillet 2026 — y a introduit une exception étroite : les systèmes d'IA générative déjà mis sur le marché de l'Union avant le 2 août 2026 disposent de quatre mois supplémentaires, soit jusqu'au 2 décembre 2026, pour satisfaire à cette seule obligation de marquage.

Trois précisions décident de votre exposition réelle.

Le sursis ne concerne que le marquage. Les trois autres obligations de l'article 50 s'appliquent depuis le 2 août sans aucun délai : informer les personnes qu'elles interagissent avec un système conversationnel, informer celles qui sont soumises à une reconnaissance des émotions ou à une catégorisation biométrique, étiqueter les deep-fakes et les textes publiés sur des sujets d'intérêt public. Une entreprise qui se croit couverte jusqu'en décembre pour l'ensemble de l'article 50 se trompe de trois obligations sur quatre.

Le critère est la mise sur le marché du système, pas votre date d'intégration. Un modèle antérieur au 2 août que vous branchez dans votre produit aujourd'hui reste un modèle antérieur : c'est son fournisseur qui bénéficie du délai, et c'est lui qui doit l'avoir refermé en décembre.

L'obligation pèse sur le fournisseur du système génératif, pas sur vous qui l'intégrez — jusqu'au moment où vous devenez vous-même fournisseur, notamment en apposant votre marque sur le système ou en le modifiant substantiellement. Notre guide des obligations sur les systèmes d'IA tiers détaille ce basculement. Mais même en restant déployeur, votre produit hérite d'une dépendance : si le modèle que vous consommez ne marque pas ses sorties en décembre, c'est votre produit qui diffuse du contenu non marqué.

Le premier calendrier de migration daté

Chez Anthropic, les modèles lancés à partir du 2 août 2026 marquent leurs sorties dès leur mise en service. Les notes de version de la Claude Platform du 1^er septembre 2026 le confirment pour Claude Fable 5.1 et Claude Mythos 5.1 : le texte porte le watermark de la maison, et les fichiers image, vidéo et audio produits par l'outil d'exécution de code portent des Content Credentials C2PA lorsqu'ils sont récupérés via la Files API.

Restait la flotte antérieure. Selon une notification adressée aux clients de la Claude Platform, consultée par la rédaction et non reprise publiquement à ce jour, Anthropic étend son watermark de texte aux sorties de Claude Opus 5 à compter du 9 septembre 2026. C'est le premier modèle antérieur à l'entrée en application à être rattrapé ; les autres modèles en service doivent suivre dans les semaines qui viennent, chaque changement étant annoncé à l'avance. La démarche est explicitement présentée comme une anticipation de l'échéance de décembre, destinée à ce que le marquage soit déjà en place pour les clients qui traitent leurs propres obligations.

Quatre caractéristiques techniques comptent pour qui intègre ces modèles.

• Le marquage est appliqué à la couche du modèle. Il vaut donc partout où le modèle est servi — Amazon Web Services, Google Cloud et Microsoft Foundry compris. C'est la propriété la plus importante juridiquement : la marque voyage avec le modèle, y compris à travers un revendeur cloud, et ne dépend pas de l'interface par laquelle vous y accédez.
• Le motif est statistique, porté par le choix des mots. Il n'ajoute ni caractère ni token, ne modifie ni le sens ni la lisibilité, et reste sans effet sur le prix, la latence et le format des requêtes et des réponses.
• La marque ne contient aucune information sur l'utilisateur, son organisation ou ses conversations. C'est l'objection la plus fréquente des équipes conformité et des délégués à la protection des données ; elle est écartée à la source.
• Aucune action n'est requise côté client. La bascule est transparente pour les intégrations existantes.

Ce dernier point mérite d'être souligné pour ce qu'il implique en creux : une migration de marquage bien conçue ne devrait pas casser une intégration. Si votre fournisseur vous annonce le contraire, la question à poser est de savoir à quelle couche il applique sa marque.

Où en sont les autres fournisseurs

Le contraste le plus instructif n'oppose pas les bons élèves aux mauvais, mais deux stratégies. Google n'a pas eu de migration à conduire : il marquait ses sorties trois ans avant d'y être tenu, et sa flotte était conforme avant que la règle n'existe. Anthropic a la migration la plus visible parce qu'elle est la plus récente — et qu'elle est datée publiquement, modèle par modèle. OpenAI, en revanche, a signé le code de bonnes pratiques qui prévoit le marquage du texte et ne marque toujours pas le texte de ChatGPT, sans calendrier annoncé.

Deux codes de bonnes pratiques, deux listes de signataires

C'est la confusion la plus répandue dans les analyses publiées cet été, et elle change l'appréciation de chaque fournisseur.

Le code de bonnes pratiques sur les modèles d'IA à usage général, publié en juillet 2025, porte sur la sûreté, la sécurité, la transparence et le droit d'auteur des modèles. Une trentaine de fournisseurs l'ont signé. Meta a refusé de le signer ; xAI n'en a signé que le chapitre sûreté et sécurité.

Le code de bonnes pratiques sur la transparence des contenus générés par IA est un texte distinct, publié le 10 juin 2026, dont la Commission a reconnu le caractère adéquat le 8 juillet et le Comité IA le 9 juillet. Les lignes directrices de la Commission sur l'article 50 ont suivi le 20 juillet, et la liste des signataires a été publiée le 31 juillet 2026 : environ 190 organisations, dont 82 au titre de la section 1 — les fournisseurs, soumis aux obligations de marquage — et 152 au titre de la section 2, celle des déployeurs soumis à l'étiquetage.

Meta a signé ce second code, alors même qu'il avait refusé le premier. xAI n'a signé ni l'un ni l'autre. Un fournisseur non signataire n'est pas dispensé de l'article 50 : il reste tenu par le règlement, mais doit construire et défendre seul une méthode dont il lui appartient de démontrer qu'elle est aussi robuste que le code — avec, selon la position constante du Bureau de l'IA, une charge de la preuve plus lourde et des demandes d'information plus nombreuses.

Parmi les signataires de la section 2 figurent des entreprises très éloignées du secteur : Bulgari, Getty Images, Iberdrola, Lenovo, Lufthansa. C'est un rappel utile — l'étiquetage des contenus générés n'est pas un sujet de laboratoire d'IA.

Ce qu'un déployeur doit exiger avant décembre

Si vous intégrez un modèle tiers dans un produit qui génère du texte, des images, de l'audio ou de la vidéo, quatre demandes écrites valent mieux qu'une veille passive.

1. La liste des modèles que vous consommez, avec l'état du marquage pour chacun. Un fournisseur qui ne sait pas répondre modèle par modèle ne sait pas où il en est.
2. Le calendrier daté de migration des modèles antérieurs au 2 août 2026. Anthropic vient d'établir qu'un tel calendrier peut être communiqué à l'avance, modèle par modèle. C'est désormais un précédent citable auprès des autres fournisseurs.
3. La couche à laquelle le marquage est appliqué. Un marquage au niveau du modèle vous suit sur toutes les plateformes qui le servent ; un marquage appliqué à la seule interface grand public ne couvre pas vos appels API.
4. Les modalités d'accès à la détection. Les API de détection sont, chez la plupart des fournisseurs, en accès restreint — réservées aux régulateurs, aux forces de l'ordre, aux médias, aux chercheurs, et aux entreprises soumises à une obligation de vérification. Si vous êtes dans ce dernier cas, demandez-le explicitement.

Et deux vérifications de votre côté : votre chaîne de traitement ne doit pas détruire les métadonnées de provenance des fichiers que vous rediffusez — beaucoup de pipelines de redimensionnement ou de compression les retirent par défaut ; et votre statut doit être clarifié, car apposer votre marque sur un système tiers ou le modifier substantiellement fait de vous le fournisseur, avec les obligations qui vont avec.

Ce que le marquage ne prouve pas

Une dernière prudence, à tenir dans toute communication publique sur le sujet. Une marque détectée signifie que le modèle a traité le contenu — elle ne dit pas qu'il l'a rédigé seul, ni dans quelle proportion. L'absence de marque ne prouve rien non plus : le contenu peut provenir d'un modèle non couvert, d'un fournisseur non conforme, d'une réécriture suffisante pour passer sous le seuil de détection, ou d'un fichier dont les métadonnées ont été retirées à la publication. Les travaux indépendants sur la robustesse des marquages, que nous avons détaillés dans une analyse dédiée, convergent tous vers ce constat.

Le marquage est un instrument de conformité et un indice de provenance. Ce n'est ni un détecteur d'IA, ni une preuve d'auteur — et le présenter comme tel crée une exposition supplémentaire.

Notre checklist de conformité couvre l'ensemble des obligations, et le suivi des échéances donne les dates applicables à votre situation. Le texte de l'obligation figure à l'article 50, les sanctions à l'article 99.

Sources

• Commission européenne — Code of Practice on Transparency of AI-generated Content
• Commission européenne — Strong backing for the Code of Practice on Transparency of AI-generated Content, 31 juillet 2026
• Anthropic — How Claude marks AI-generated content
• Anthropic — How Claude's text watermarking works, 14 août 2026
• Anthropic — notification adressée aux clients de la Claude Platform relative à Claude Opus 5, consultée par la rédaction
• OpenAI — Advancing content provenance for a safer, more transparent AI ecosystem
• Google DeepMind — SynthID
• Regulation (EU) 2024/1689 — Article 50