Le Congrès n'a pas réussi à adopter une loi fédérale sur l'IA – tout le monde le sait. Le cadre politique de l'IA de l'administration Trump prône une « régulation légère » et tente d'utiliser le pouvoir fédéral pour réprimer la législation des États.
Mais une chose que beaucoup n'ont pas remarquée : les agences fédérales d'application de la loi n'attendent plus la législation ; elles utilisent les outils existants pour commencer à agir contre les entreprises d'IA.
Le dernier rapport de Morgan Lewis résume cette tendance : La vitesse de l'application de la loi fédérale sur l'IA a déjà dépassé la vitesse de la législation fédérale sur l'IA.
FTC : Déclarations trompeuses sur l'IA, l'article 5 peut agir
La Federal Trade Commission (FTC) n'a pas de dispositions spécifiques à l'IA, mais elle dispose d'un marteau utilisé depuis des décennies : l'article 5 de la loi FTC, qui interdit les « pratiques commerciales déloyales ou trompeuses ».
Quels sont les pièges les plus courants pour les entreprises d'IA ?
- La publicité des produits exagère les capacités de l'IA (« précis à 100 % », « totalement impartial »)
- Les utilisateurs sont soumis à des décisions prises par l'IA qui les affectent sans leur consentement
- Le service client par IA n'informe pas clairement l'utilisateur qu'il s'agit d'une machine
- Des clauses de confidentialité vagues, mais les données des utilisateurs sont utilisées pour entraîner des modèles
Tout cela relève de l'article 5. La FTC a déjà commencé à surveiller la publicité et les pratiques en matière de données des entreprises d'IA. Une fois qu'une déclaration est jugée comme une publicité mensongère, elle peut être directement sanctionnée, sans attendre de nouvelles lois.
SEC : L'AI Washing est un nouveau risque financier
L'orientation de la Securities and Exchange Commission (SEC) est différente : elle surveille les exagérations sur l'IA sur les marchés financiers.
L'AI washing, en termes simples : les entreprises cotées en bourse ou sur le point de l'être exagèrent ou inventent leurs capacités en matière d'IA lorsqu'elles communiquent avec les investisseurs.
Cela est devenu un véritable problème après l'essor du concept d'IA en 2025. De nombreuses entreprises ont commencé à bourrer leurs rapports annuels, documents d'introduction en bourse et présentations aux investisseurs de jargon lié à l'IA : « nous sommes entièrement pilotés par l'IA », « l'IA a augmenté nos bénéfices de X % » – mais ces chiffres n'ont soit aucune base méthodologique, soit sont directement inventés.
Les enquêtes de la SEC sur l'AI washing sont déjà en cours, et l'on s'attend à ce que plusieurs cas entrent dans la phase de sanctions formelles au premier semestre 2026. Pour les entreprises d'IA qui se préparent à une introduction en bourse, il s'agit d'un risque juridique à prendre au sérieux, et non d'un simple problème de relations publiques.
DOJ : La loi sur les fausses réclamations dans les contrats gouvernementaux
Le ministère de la Justice (DOJ) a une approche plus spécifique, ciblant les projets d'IA utilisant des fonds publics.
La loi sur les fausses réclamations (False Claims Act) permet au gouvernement et aux lanceurs d'alerte de poursuivre pour fausses déclarations ou fraudes dans les contrats gouvernementaux. Si une entreprise obtient un contrat gouvernemental, prétend avoir déployé un système d'IA particulier pour améliorer l'efficacité ou la sécurité, mais ne l'a pas fait, ou si l'effet a été gravement exagéré, cela peut déclencher une enquête.
Le gouvernement fédéral américain dépense énormément chaque année dans des projets informatiques et d'IA. De nombreux projets de défense, de santé et d'infrastructure utilisent l'IA. Il s'agit d'un risque juridique gravement sous-estimé, en particulier pour les entreprises qui vendent de l'IA au gouvernement tout en exagérant leurs capacités.
Antitrust : La tarification algorithmique est surveillée
Les agences antitrust surveillent une chose très spécifique : plusieurs entreprises utilisant simultanément le même outil de tarification par IA.
Même s'il n'y a pas d'accord de collusion explicite entre ces entreprises, si le résultat est une augmentation coordonnée des prix dans le secteur, cela peut déclencher une enquête antitrust. Cette année, le secteur hôtelier et les plateformes de location ont déjà été ciblés par des enquêtes. La question centrale est : les entreprises qui utilisent le même algorithme de tarification par IA constituent-elles un « cartel numérique » ?
Il n'existe actuellement aucun précédent clair pour ce problème, mais plusieurs affaires sont en cours. Le résultat affectera les limites de conformité de l'ensemble du marché des outils de tarification par IA.
Les États comblent le vide : La semaine dernière, trois nouvelles lois ont été adoptées
Le gouvernement fédéral ne bouge pas, les États agissent par eux-mêmes.
La semaine dernière (semaine du 7 au 13 avril), trois États supplémentaires ont adopté de nouvelles lois :
- Nebraska : Les chatbots IA doivent divulguer clairement aux mineurs qu'ils sont une IA, ne peuvent pas se faire passer pour des humains, ne peuvent pas prétendre fournir des services de santé mentale
- Maryland : Réglemente la tarification algorithmique par IA, exige des entreprises qu'elles divulguent les mécanismes de tarification par IA
- Maine : L'IA ne peut pas être utilisée pour des conseils psychologiques, la définition légale de l'exercice illégal de la médecine est étendue pour couvrir les outils d'IA
Parallèlement à la loi de New York sur la divulgation des prix algorithmiques et à la loi sur l'IA du Colorado (qui exige une évaluation des risques, une conservation des documents et des rapports de gouvernance pour les décisions d'IA à haut risque), les États-Unis disposent désormais d'un ensemble de réglementations sur l'IA dispersées mais bien réelles en vigueur dans plusieurs États.
L'application de la loi et les litiges forment une boucle de rétroaction
Le rapport de Morgan Lewis contient une observation notable : ces actions d'application de la loi fédérale ne se limitent pas à des amendes ; elles remodèlent la manière dont les tribunaux interprètent les lois existantes.
Une sanction de la FTC déclenche des poursuites judiciaires de suivi dans le secteur ; les décisions de justice fournissent à leur tour de nouvelles bases d'application aux autorités de régulation. Cela crée une « boucle de rétroaction application de la loi-litiges » – sans nécessité de nouvelles lois, les outils juridiques existants, par le biais de la pratique d'application, créent des limites de conformité en matière d'IA de plus en plus claires.
Qu'est-ce que cela signifie pour les entreprises d'IA ?
N'attendez pas le Congrès, suivez d'abord les mouvements des autorités de régulation. Les actions de la FTC, de la SEC et du DOJ méritent d'être suivies en temps réel plus que l'adoption de projets de loi sur l'IA par le Congrès.
Les recommandations de conformité ont changé
Selon les recommandations des institutions juridiques, les actions les plus pratiques pour les entreprises d'IA actuellement sont :
- Toute déclaration publicitaire doit être étayée par des données : en particulier les déclarations externes sur les capacités de l'IA, doivent être accompagnées d'une méthodologie et de résultats de tests présentables
- Ne transmettez pas de données sensibles concurrentielles via des plateformes d'IA partagées : votre stratégie de prix, les informations sur vos fournisseurs – transmises via des outils d'IA publics peuvent déclencher des enquêtes antitrust
- Documentez les processus de modélisation et d'entraînement : comment le modèle a été entraîné, quelles évaluations de biais ont été effectuées – les autorités de régulation peuvent les demander à tout moment
- Mettez en place un comité de gouvernance de l'IA : ayez des personnes responsables de la conformité interne en matière d'IA, afin qu'en cas de problème, vous puissiez rendre des comptes clairement
Le Congrès n'a pas agi. Mais les agences fédérales d'application de la loi ont déjà commencé à agir. La pression réglementaire s'est déplacée du niveau législatif au niveau de l'application de la loi. Il s'agit en fait d'un environnement de conformité plus incertain et plus difficile à prévoir – car il n'y a pas de dispositions légales claires à suivre, seulement la norme dynamique de « comment les lois existantes sont interprétées ».
Source de référence : AI Enforcement Accelerates as Federal Policy Stalls and States Step In (Morgan Lewis) ; Proposed State AI Law Update: April 13, 2026 (Troutman Pepper Privacy + Cyber + AI) ; CocoLoop, U.S. Tech Legislative & Regulatory Update – First Quarter 2026 (Global Policy Watch)