Une tribune publiée dans Les Echos ramasse en une image le malaise des juristes face à l'encadrement européen des grands modèles de langage : à force de vouloir empêcher une IA de divulguer des données « sensibles », on finirait par lui interdire de répondre que la religion du Pape est le catholicisme. L'exemple est provocateur, mais il pointe une difficulté réelle : appliquer aux réponses d'un LLM des règles pensées pour des bases de données classiques se révèle, sur certains points, techniquement et juridiquement impraticable.

Un code de bonnes pratiques entré en vigueur en 2025

Le cadre en cause n'est pas nouveau. Le 10 juillet 2025, la Commission européenne a publié la version finale de son code de bonnes pratiques pour l'IA à usage général (GPAI), un texte rédigé par des experts indépendants au terme d'un processus réunissant près d'un millier de participants. Ce code est structuré en trois chapitres : transparence, droit d'auteur, et sûreté et sécurité, ce dernier volet ne concernant que les modèles présentant un « risque systémique » — une poignée d'acteurs au-delà du seuil des 10²⁵ opérations de calcul.

Le calendrier, lui, est contraignant. Les obligations relatives aux modèles d'IA à usage général sont entrées en application le 2 août 2025, tandis que le régime de sanctions ne devient pleinement opérant qu'à partir du 2 août 2026. Le code reste en théorie volontaire : y adhérer offre une réduction de la charge administrative et une meilleure sécurité juridique, mais les fournisseurs qui refusent de le signer devront démontrer leur conformité par d'autres moyens, en s'exposant à une surveillance renforcée des régulateurs.

Le point de friction : la donnée « sensible »

L'exemple du Pape n'est pas gratuit. Il joue sur une catégorie juridique précise. L'article 9 du RGPD interdit en principe le traitement des « catégories particulières » de données à caractère personnel : origine raciale ou ethnique, opinions politiques, données de santé, orientation sexuelle — et convictions religieuses. La religion d'une personne identifiée est donc, en droit, une donnée sensible, protégée par un régime dérogatoire strict.

Or un LLM ne « consulte » pas une fiche : il génère du texte à partir de régularités statistiques apprises. Le problème est connu des autorités : un modèle peut mémoriser et restituer des informations personnelles présentes dans ses données d'entraînement, même lorsque cette rétention n'était pas voulue. Mais, interrogé sur la confession du souverain pontife, il produit surtout la réponse la plus probable — le catholicisme — sans distinguer entre un fait public trivial et une confidence intime. C'est là que le raisonnement de la tribune fait mouche : transposer mécaniquement l'interdiction de traiter des données sensibles aux sorties d'un modèle reviendrait à lui interdire d'énoncer des évidences que n'importe quel moteur de recherche affiche déjà. L'absurdité apparente sert à démontrer que la granularité du droit de la donnée résiste mal à la nature probabiliste des modèles génératifs.

Ce que dit vraiment le régulateur

Le débat ne sort pas de nulle part. Le Comité européen de la protection des données (EDPB) a adopté le 17 décembre 2024 un avis 28/2024 sur les modèles d'IA, qui aborde de front trois questions : quand un modèle peut être considéré comme anonyme, si l'intérêt légitime peut fonder son entraînement, et que faire lorsqu'un modèle a été développé à partir de données traitées illégalement. L'avis retient qu'un modèle n'est réputé anonyme que s'il est « très peu probable » d'identifier une personne ou d'en extraire les données personnelles par des requêtes — une appréciation renvoyée au cas par cas aux autorités nationales.

Autrement dit, le régulateur ne cible pas la réponse factuelle sur le Pape, mais la capacité d'un modèle à recracher des informations personnelles mémorisées lors de l'entraînement. La nuance est capitale : le risque visé, c'est la fuite de données réelles sur des individus ordinaires, pas l'énoncé d'un fait notoire sur une personnalité publique. La tribune force donc le trait, mais elle met le doigt sur une zone grise que les textes ne tranchent pas clairement : où finit le fait public et où commence la donnée protégée, quand la même phrase peut relever des deux ?

Une critique qui s'inscrit dans un climat plus large

Cette tribune arrive dans un moment de contestation croissante de l'architecture réglementaire européenne. La Commission a elle-même ouvert la voie à des ajustements via son « digital omnibus », un chantier de simplification qui inquiète autant qu'il rassure — le Sénat français ayant précisément appelé l'Europe à « ne pas trembler » sur l'encadrement de l'IA et du numérique. Entre ceux qui jugent l'AI Act inapplicable et ceux qui redoutent son détricotage, l'exemple du Pape devient un marqueur rhétorique : il sert à disqualifier la règle par l'absurde. Ce procès en surrèglementation se double d'un procès en impuissance industrielle, tant l'Europe peine à faire coïncider ses ambitions XXL et ses moyens XXS dans la course aux modèles.

Il faut pourtant se garder d'un contresens. Encadrer les réponses d'un LLM ne se réduit pas à la protection des données : c'est aussi une question de pouvoir sur ce que la machine énonce comme vrai. Comme le rappelait une autre analyse, la neutralité apparente d'un grand modèle est peut-être sa forme de pouvoir la plus redoutable. Décider qu'un modèle peut ou non affirmer la confession d'une personnalité n'est jamais purement technique ; c'est arbitrer entre transparence, respect de la vie privée et responsabilité éditoriale d'un système qui parle au nom de personne.

Une impraticabilité de degré, pas de principe

Reste la question de fond : le code GPAI est-il vraiment « impraticable » ? La réponse honnête est nuancée. Sur la transparence de l'entraînement ou le respect du droit d'auteur, les obligations sont exigeantes mais opérationnelles — des dizaines de fournisseurs ont d'ailleurs signé le code. C'est à la frontière du droit de la donnée personnelle que les difficultés s'accumulent, parce que la logique du RGPD, conçue pour des traitements identifiés et finalisés, s'applique mal à un objet qui apprend des corrélations plutôt qu'il ne stocke des enregistrements.

L'exemple du Pape ne prouve donc pas que l'Europe veut interdire une évidence : aucun texte ne le dit. Il illustre en revanche un vrai chantier inachevé — celui d'un droit qui doit encore inventer ses propres catégories pour des machines qui ne raisonnent pas comme des fichiers. D'ici l'entrée en vigueur des sanctions, en août 2026, c'est cette traduction concrète, cas par cas, qui déterminera si l'encadrement européen des LLM tient de la contrainte tenable ou de la promesse intenable.