La Commission européenne publie un Code de bonnes pratiques pour aider fournisseurs et déployeurs d'IA générative à respecter les obligations de transparence de l'AI Act, applicables à partir du 2 août 2026.

Deepfakes et textes générés ou manipulés par l'IA sur des sujets d'intérêt public devront être clairement étiquetés.

Les utilisateurs devront être informés lorsqu'ils interagissent avec un système d'IA interactif tel qu'un chatbot.

Pour un avocat, ces obligations touchent directement la production diffusée à des tiers : notes publiées, contenus de site, agent conversationnel d'accueil. Le Code est volontaire mais préfigure la lecture des autorités sur des obligations qui, elles, seront opposables. L'enjeu n'est pas d'interdire l'IA dans votre rédaction interne, mais de distinguer ce qui reste interne de ce qui est publié sur un sujet d'intérêt public et appelle un étiquetage. Sur vos prochaines conclusions ou consultations, le sujet du marquage devra figurer dans votre méthode dès cet été.

Le FSB met en consultation 12 pratiques saines couvrant la gouvernance à l'échelle de l'organisation et la gestion du cycle de vie de l'IA.

Conseils d'administration et directions générales sont vivement encouragés à s'y référer pour leur stratégie et leur gestion des risques.

Le FSB attend des firmes qu'elles tracent, testent et contrôlent leurs agents IA : inventaire des cas d'usage, identités individuelles, journalisation des décisions intermédiaires, mécanismes d'interruption d'urgence. La consultation est ouverte jusqu'au 22 juillet.

Pour un banquier privé ou un gestionnaire d'actifs, ce recueil constitue le référentiel de risque à anticiper. La logique du FSB est précise : tenir un inventaire de chaque cas d'usage avec son responsable et ses modèles sous-jacents, attribuer aux agents des permissions limitées, journaliser leurs décisions intermédiaires et prévoir un arrêt d'urgence. Une difficulté de fond demeure néanmoins : l'absence de définitions communes — qu'est-ce qui fait d'un agent un agent, qu'est-ce qui distingue un chatbot d'un copilot. À mobiliser dans votre prochain comité de gouvernance IA pour structurer votre cartographie d'usages.

Un créateur d'entreprise arrive chez son expert-comptable avec une recommandation déjà obtenue auprès d'une IA générative : monter une SARL.

Après avoir creusé la situation, le praticien penche pour une SAS — la raison étant un historique médical que l'outil n'avait pas intégré, déterminant pour la couverture prévoyance.

La valeur du praticien se déplace vers la capacité à repérer l'élément de contexte que le client n'a pas fourni et à expliquer pourquoi l'on diverge de la machine.

Le cas illustre le glissement du métier : le client n'arrive plus vierge, il arrive avec un avis et une présomption favorable à la machine. La relation, autrefois descendante, devient un échange contradictoire. Pour un expert-comptable, l'enjeu n'est pas de produire la réponse — la machine sait le faire — mais de savoir quelle question poser et quel contexte la machine ignore. Reste la question commerciale de fond : sommes-nous prêts à facturer ce travail de confrontation, désormais central, autant que la production qui s'automatise ?

La plupart des conseillers rédigent encore la même lettre trimestrielle qu'au trimestre précédent, en remplaçant les rendements — un document que les clients parcourent en quatre-vingt-dix secondes.

L'échec n'est pas un problème de temps mais de prompts : le modèle ignore tout du client précis si vous ne le lui dites pas.

La lettre est en réalité quatre tâches distinctes empilées : récit de performance, mise en contexte du portefeuille, perspective prospective et appel à l'action propre au client.

Pour un CGP, le constat est direct : un récapitulatif de marché générique arrive en dernière position des formats de communication client en valeur perçue, car le client peut l'obtenir ailleurs. Ce qu'il attend, c'est ce que cela signifie pour sa situation personnelle — la traduction qui relève entièrement de votre rôle. La méthode proposée consiste à décomposer la lettre en plusieurs requêtes ciblées plutôt qu'un prompt indifférencié, et à fournir au modèle la matière première propre au client (ses inquiétudes, ses échéances, son rapport au risque). Le modèle rédige, vous apportez le contexte.

La plupart des assureurs pensent être plus avancés en IA qu'ils ne le sont ; pilotes et copilotes donnent l'impression de progrès et de transformation.

Très peu d'organisations ont réellement modifié la façon dont les décisions de souscription sont prises (enquête Celent / hyperexponential).

L'ingestion automatisée de documents, jadis offre de pointe, est devenue un simple facteur d'hygiène : la différenciation est passée à autre chose.

Pour un responsable de souscription, le constat invite à distinguer ce qui améliore le ratio de charges sans toucher la position concurrentielle (synthèse documentaire, rédaction d'e-mails) de ce qui crée une valeur réellement différenciante (orientation de l'appétit, souscription continue, optimisation de portefeuille pilotée par l'IA). L'écart de productivité entre assureurs du premier quartile et médians est appelé à se creuser de façon structurelle. La bonne question lors de votre comité de souscription : où l'IA change-t-elle la décision, et pas seulement la préparation du dossier ?

Vos meilleures consultations dorment dans des dossiers fermés et vos modèles aboutis sont enfouis dans des espaces que personne ne consolide.

L'essentiel du raisonnement juridique transite par la messagerie individuelle ; quand le collaborateur part, des années de réflexion s'évaporent.

Les modèles d'actes existent en versions multiples, non datées et sans propriétaire : un patrimoine mal géré fait perdre du temps au lieu d'en gagner.

L'argument est net : la question n'est plus de savoir si votre cabinet sait produire du droit, mais s'il sait se souvenir de ce qu'il a déjà produit. Tant que l'expertise restait rare, sa dispersion coûtait du temps ; aujourd'hui, n'importe quel cabinet dispose des mêmes modèles d'IA, et c'est la mémoire interne capitalisée qui fait la différence. Pour un avocat associé, l'enjeu devient stratégique : transformer le savoir accumulé — clauses qui ont tenu, arguments qui ont emporté la conviction, astuces de procédure — en un actif consolidé et exploitable, plutôt qu'un gain ponctuel de rédaction.