Les régulateurs de l'UE viennent de recevoir des pouvoirs élargis pour faire appliquer le cadre législatif sur l'intelligence artificielle, mais celui‑ci laisse un manque essentiel : aucune exigence de tester les systèmes à haut risque dans chacune des 24 langues officielles de l'Union. Pour les citoyens qui utilisent les chatbots de services publics, l'absence de cette clause pourrait entraîner des réponses incomplètes voire trompeuses, créant ainsi un système à deux niveaux de droits numériques.

Nouvelles compétences d'application, ancien point aveugle linguistique

Le 2 août, la Commission européenne a activé la deuxième phase de son régime de gouvernance de l'IA. Le Bureau de l'IA et les autorités de surveillance nationales peuvent désormais infliger des amendes et exiger des mesures correctives lorsque les fournisseurs enfreignent les règles qui seront pleinement applicables en décembre 2027 pour la plupart des applications à haut risque et en août 2028 pour les usages les plus sensibles.

L'article 15 du AI Act oblige la Commission à promouvoir des référentiels qui évaluent la précision, la robustesse et la cybersécurité. L'article 10 ajoute que les données d'entraînement, de validation et de test doivent refléter le contexte géographique, contextuel, comportemental et fonctionnel dans lequel le système sera utilisé. Bien que le texte ne prévoie pas une obligation générale de tester chaque modèle dans chaque langue, il établit un principe clair : les preuves de performance doivent correspondre au contexte réel d'utilisation.

La langue fait partie de ce contexte. Un chatbot qui interprète correctement une règle d'éligibilité en français mais omet une condition cruciale lorsqu'on l'interroge en roumain n'est pas simplement une erreur de traduction, c'est un refus d'accès égal à un service public. Le problème n'est pas le multilinguisme abstrait ; il s'agit du risque concret qu'un score de conformité masque des défaillances propres à certaines langues.

Preuves issues de référentiels récents

Des études indépendantes récentes confirment cette inquiétude. Le projet MuBench, qui a évalué une série de grands modèles de langue sur 61 langues, a constaté que de nombreux systèmes étaient jugés « fluides » dans des langues à faibles ressources mais présentaient des lacunes en précision factuelle et en contrôlabilité. Un référentiel de 2026 comparant le portugais européen et le portugais brésilien (P3B3) a montré que la plupart des modèles privilégiaient la variante brésilienne, avec une nette baisse de précision lorsqu'on les interrogeait en portugais européen.

Ces écarts sont particulièrement critiques dans les domaines où la nuance juridique est essentielle, le recrutement, le scoring de crédit, l'éducation et les conseils de services publics. Un modèle qui répond correctement à une question d'éligibilité à la sécurité sociale en anglais peut omettre une condition qualificative lorsqu'on pose la même question en polonais, entraînant des décisions erronées pour des milliers de citoyens.

Pourquoi un référentiel étroit serait difficile à renverser

Des normes, des modèles de marchés publics et des protocoles de test sont en cours de rédaction, en vue de la date butoir de décembre 2027. Une fois qu'un référentiel étroit, par exemple une suite de tests uniquement en anglais, sera intégré aux procédures d'évaluation de conformité, le modifier ultérieurement sera coûteux et politiquement délicat. L'UE doit donc choisir : intégrer dès le départ des tests multilingues ou risquer une course tardive pour adapter le système.

En pratique, l'Europe n'a pas besoin de 24 régimes réglementaires complètement séparés, ni que chaque produit d'IA soit évalué dans chaque langue. Le principe de proportionnalité doit s'appliquer : un système destiné à la banque transfrontalière, un chatbot public paneuropéen ou une plateforme de recrutement utilisée dans plusieurs États membres doit être évalué dans les langues et variantes qu'il est susceptible de rencontrer.

Quatre étapes vers un commun d'évaluation multilingue

1. Financer des modules de test natifs et sectoriels. Au lieu de se reposer sur des requêtes traduites depuis l'anglais, l'UE devrait investir dans des suites de tests créées par les autorités nationales, les universités et les experts linguistiques. La traduction peut préserver le vocabulaire mais perd souvent les concepts juridiques, les idiomes administratifs et les références culturelles indispensables à des réponses correctes.

2. Produire des résultats reproductibles et versionnés. Un score de performance sans indication de la version du modèle, du modèle de prompt, de la date du test et du nombre de répétitions apporte peu de valeur probante. Toute mise à jour d'un modèle doit déclencher un nouveau test ciblé dans les langues où le système a un impact matériel.

3. Exiger des divulgations linguistiques dans les marchés publics. Les fournisseurs devraient joindre une « carte de performance linguistique » à la documentation de conformité, indiquant les langues et variantes testées, la taille du jeu de test, les modes d'échec connus et la version du modèle. La précision, la sécurité et la connaissance du domaine doivent être rapportées séparément de la fluidité.

4. Consigner les incidents en précisant la langue. Si un chatbot fournit une réponse correcte en allemand mais incomplète en grec, le registre d'incident doit capturer la variable langue. Sinon, les autorités ne verront que des erreurs isolées au lieu d'un schéma de performance inégale.

Implications pour les travailleurs et les citoyens

Pour les agents du secteur public, notamment ceux des centres de contact et des guichets d'accueil, une assistance IA fiable peut réduire la charge de travail et libérer du temps pour les cas complexes. Si l'assistance ne fonctionne que dans la langue majoritaire, le personnel des régions où les communautés linguistiques sont plus petites subira une pression accrue et devra vérifier manuellement les sorties de l'IA, sapant les gains d'efficacité annoncés.

Les consommateurs des régions multilingues, de la Catalogne aux parties francophones de la Belgique, pourraient voir leurs droits dilués. Un algorithme de recrutement qui mal classe les qualifications en slovène mais pas en italien pourrait affecter les perspectives d'emploi et renforcer les inégalités du marché du travail.

Dans une perspective plus large, la question touche à l'engagement de l'Union à garantir l'égalité de traitement sur son paysage linguistique. Le AI Act doit protéger les citoyens contre des résultats préjudiciables, mais un régime de test qui privilégie l'anglais risque de créer une classe d'utilisateurs de facto de seconde catégorie dont les interactions sont mesurées indirectement.

Réaction de l'industrie et perspectives

Les fournisseurs de technologie soutiennent que développer et maintenir des suites de tests pour 24 langues serait coûteux et pourrait ralentir l'innovation. Certains vendeurs affirment que des modèles multilingues de haute qualité existent déjà et que les référentiels centrés sur l'anglais constituent un point de départ pragmatique.

Les syndicats et les associations de consommateurs rétorquent que le coût d'une performance IA inégale sera supporté par les citoyens et les travailleurs, pas par les entreprises qui tirent profit de la technologie. Ils demandent un régime de conformité transparent et conscient des langues, qui oblige les fournisseurs à démontrer une fiabilité réelle sur le terrain, et pas seulement une fluidité linguistique.

Les commissions du Parlement européen devraient débattre des dispositions spécifiques aux langues dans les mois à venir. Si elles adoptent l'approche en quatre étapes décrite ci‑dessus, l'UE pourrait établir une norme mondiale pour une gouvernance inclusive de l'IA, assurant que les services publics numériques servent réellement les 447 millions de citoyens, quelle que soit la langue qu'ils parlent.

En attendant, le risque demeure que un règlement publié en 24 langues soit appliqué sur la base de preuves recueillies presque exclusivement en anglais, consolidant ainsi une fracture numérique parallèle à la diversité culturelle de l'Union.