Cas pratique : conformité AI Act scoring crédit banque régionale

Un moteur de scoring de crédit fondé sur un modèle entraîné est un système d'IA à haut risque (Annexe III, point 5 b) : la banque qui l'utilise est déployeur, et fournisseur si elle l'a développé elle-même. Les obligations s'appliquent à partir du 2 décembre 2027 ; un système déjà en service n'y est soumis que s'il subit ensuite des modifications importantes de sa conception (Art. 111(2)). Ce cas pratique fictif suit une banque régionale de 180 salariés.

L'essentiel en 30 secondes

• Le scoring de crédit des personnes physiques est à haut risque (Annexe III, point 5 b) ; la détection de la fraude financière en est exclue. Un scoring à règles fixées par des personnes n'est pas un système d'IA ; une régression logistique classique est à examiner.
• La dérogation de l'Art. 6(3) ne joue jamais pour un scoring, qui réalise un profilage de personnes.
• Obligations à partir du 2 décembre 2027 (règlement (UE) 2026/1744). Un système en service avant cette date n'est concerné que s'il subit ensuite des modifications importantes de sa conception (Art. 111(2)).
• Le déployeur a des obligations propres (Art. 26), dont l'analyse d'impact sur les droits fondamentaux (FRIA, Art. 27) et l'information des personnes. Le fournisseur respecte en plus les Art. 8 à 15, 17 et 43 à 49.
• Sanctions (Art. 99) : jusqu'à 35 M€ ou 7 % du CA pour les pratiques interdites, 15 M€ ou 3 % pour les obligations des opérateurs et la transparence. Le palier le plus bas, 7,5 M€ ou 1 %, vise les informations inexactes. Une PME se voit appliquer le montant le plus bas des deux.
• La directive (UE) 2023/2225 sur le crédit aux consommateurs, applicable à partir du 20 novembre 2026, prévoit une intervention humaine et une explication en cas d'évaluation automatisée de la solvabilité (Art. 18).

Ce cas pratique est fictif. Une banque régionale française de 180 salariés et 14 agences distribue des crédits à la consommation. Depuis 2019, elle utilise un moteur de scoring fondé sur un modèle de gradient boosting, qui traite 12 000 demandes par mois. Le directeur des risques se demande si l'outil entre dans le champ de l'AI Act. Voici comment structurer la démarche pas à pas.

Le moteur alimente la décision d'octroi, sans intervention humaine systématique sur les dossiers acceptés ou refusés automatiquement. Le classement à haut risque tient à l'usage (évaluer la solvabilité de personnes physiques), pas à l'absence de revue humaine ; celle-ci pose en revanche un sujet de supervision (Art. 14 et 26) et de décision automatisée (Art. 22 du RGPD).

Cet article suit chaque étape — qualification juridique, classification, obligations, mise en œuvre, sanctions — pour les dirigeants, DPO et responsables conformité d'établissements de crédit et de sociétés de financement. Le cadre vaut aussi pour les courtiers qui utilisent un outil de pré-scoring.

1. Contexte juridique : l'AI Act et son impact sur le scoring de crédit

L'AI Act, c'est-à-dire le règlement (UE) 2024/1689 du 13 juin 2024, encadre la mise sur le marché et l'usage des systèmes d'IA dans l'Union européenne. Il s'applique notamment aux fournisseurs, aux déployeurs, aux importateurs et aux distributeurs.

Définition d'un système d'IA. L'Art. 3(1) définit le système d'IA comme un système basé sur une machine, conçu pour fonctionner avec différents niveaux d'autonomie, qui déduit des données reçues comment produire des résultats (prédictions, contenus, recommandations, décisions) pouvant influencer des environnements physiques ou virtuels. Un scoring fondé sur l'apprentissage automatique supervisé entre dans cette logique. Voir l'article sur la définition du système d'IA (Art. 3(1)).

Classification du scoring de crédit. L'Annexe III, point 5 b, vise les systèmes d'IA destinés à évaluer la solvabilité de personnes physiques ou à établir leur score de crédit, à l'exception des systèmes utilisés pour détecter la fraude financière. Ils sont à haut risque au titre de l'Art. 6(2). Le considérant 58 précise que ces systèmes déterminent l'accès à des ressources financières ou à des services essentiels et peuvent entraîner des discriminations. L'exception pour la fraude ne couvre pas l'octroi de crédit.

Obligations applicables. Les Art. 8 à 15 imposent au fournisseur un système de gestion des risques, une gouvernance des données, une documentation technique, une journalisation des événements, une transparence envers le déployeur, une supervision humaine et un niveau approprié d'exactitude, de robustesse et de cybersécurité. L'Art. 17 y ajoute un système de gestion de la qualité. Le déployeur a ses propres obligations (Art. 26 et 27).

Pour le périmètre global, voir le guide AI Act pour les PME françaises et la page systèmes à haut risque.

2. Analyse du scoring de crédit en tant que système d'IA

Tous les outils de notation ne se valent pas. La question est technique et juridique : voici les critères à examiner.

Caractéristiques techniques. Un scoring fondé sur une grille de pondération dont les règles sont définies uniquement par des personnes (âge, revenu, charges, ancienneté professionnelle, avec des poids fixes arrêtés par un comité crédit) n'est pas un système d'IA : le considérant 12 distingue les systèmes d'IA des logiciels traditionnels fondés sur des règles définies par des personnes. À l'inverse, un modèle entraîné sur des données historiques, comme un gradient boosting, des forêts aléatoires ou un réseau de neurones, relève de l'apprentissage automatique et entre en principe dans la définition. Le cas des méthodes statistiques classiques est plus nuancé : selon les lignes directrices de la Commission sur la définition du système d'IA (février 2025), des systèmes qui accélèrent ou approximent des méthodes d'optimisation traditionnelles et bien établies, comme la régression linéaire ou logistique, peuvent sortir de la définition lorsqu'ils ne dépassent pas le traitement de données de base. La qualification se fait au cas par cas et se documente.

Impact sur les droits fondamentaux. Le considérant 58 justifie le classement à haut risque par le fait que le score détermine l'accès à des ressources financières ou à des services essentiels, et par les risques de discrimination entre personnes ou groupes (origine, genre, handicap, âge, orientation sexuelle). Il précise que les systèmes prévus par le droit de l'Union pour détecter la fraude financière, ou pour calculer les exigences de fonds propres des établissements, ne sont pas à haut risque.

Transparence et traçabilité. L'Art. 13 exige que le système soit assez transparent pour permettre au déployeur d'interpréter ses sorties et de les utiliser de manière appropriée. Concrètement, la banque doit pouvoir expliquer la logique générale du score, les variables prises en compte et la signification des sorties. L'Art. 86 donne en outre à la personne concernée par une décision du déployeur fondée sur la sortie d'un système de l'Annexe III, qui produit des effets juridiques ou l'affecte de manière significative, le droit d'obtenir des explications claires et pertinentes sur le rôle du système et les principaux éléments de la décision. Voir l'article sur l'information des personnes concernées par une décision d'IA.

Critère	Scoring rule-based	Scoring IA (modèle entraîné)
Variables et pondérations	Fixées manuellement	Apprises sur données
Entrée AI Act	Hors définition de l'Art. 3(1) (règles fixées par des personnes)	Système d'IA (régression logistique classique : à examiner)
Annexe III point 5(b)	Non applicable	Applicable
Documentation technique Art. 11	Non requise	Requise
Contrôle humain Art. 14	Bonne pratique	Obligation

Un scoring hors du champ de l'AI Act n'échappe pas aux autres règles : l'Art. 22 du RGPD s'applique aux décisions fondées exclusivement sur un traitement automatisé, et la directive (UE) 2023/2225 sur les contrats de crédit aux consommateurs, applicable à partir du 20 novembre 2026, prévoit en cas d'évaluation automatisée de la solvabilité le droit d'obtenir une intervention humaine, une explication et un réexamen (Art. 18(8)).

3. Évaluation de la classification du scoring de crédit

Le classement à haut risque ne relève pas de la prudence : il découle du texte.

Critères de l'Article 6. Un système de l'Annexe III est à haut risque, sauf si l'Art. 6(3) s'applique : tâche procédurale étroite, amélioration du résultat d'une activité humaine déjà réalisée, détection de schémas décisionnels sans remplacer ni influencer l'évaluation humaine, ou tâche préparatoire à une évaluation. Cette dérogation ne s'applique jamais lorsque le système réalise un profilage de personnes physiques. Un scoring de crédit évalue des personnes à partir de leurs données : il réalise un profilage, la dérogation est donc exclue. Voir l'article sur la classification des systèmes à haut risque (Art. 6).

Un moteur déjà en service. Le moteur de la banque est en service depuis 2019, donc avant la date d'application du Chapitre III. L'Art. 111(2) n'applique le règlement à un système à haut risque déjà mis sur le marché ou en service avant cette date (2 décembre 2027 pour l'Annexe III) que si, à partir de cette date, sa conception subit des modifications importantes. Toute refonte du modèle (nouvelles variables, nouvelle architecture) doit donc être appréciée au regard de cette règle ; un nouveau moteur est soumis au règlement dès sa mise sur le marché ou en service après la date d'application.

Analyse des risques pour les consommateurs. Un déploiement sans encadrement expose les emprunteurs à des biais (genre, code postal, origine présumée), à des décisions inexpliquées et à des recours difficiles. L'Art. 22 du RGPD encadre en outre les décisions fondées exclusivement sur un traitement automatisé qui produisent des effets juridiques ou affectent la personne de manière significative.

Conséquences d'une qualification erronée. Classer à tort le système hors du haut risque conduit à ignorer la documentation technique, l'évaluation de conformité, le marquage CE et l'enregistrement dans la base de l'UE pour le fournisseur, et les obligations de l'Art. 26 pour le déployeur. Pour les systèmes à haut risque utilisés par des établissements financiers régulés, l'autorité de surveillance du marché est l'autorité nationale chargée de la supervision financière de ces établissements (Art. 74(6)). Une requalification ultérieure peut entraîner des mesures correctives, voire le retrait du système (Art. 79).

4. Obligations spécifiques pour les systèmes d'IA de risque élevé

Les Art. 8 à 15 fixent les exigences applicables aux systèmes à haut risque, et les Art. 16 à 27 les obligations des fournisseurs et des déployeurs. Une banque qui développe son moteur en interne et l'utilise est fournisseur ; une banque qui achète une solution à un éditeur reste déployeur, avec des obligations propres (Art. 26 et 27).

Système de gestion des risques (Art. 9). Processus continu, itératif, documenté. Il identifie les risques connus et raisonnablement prévisibles pour la santé, la sécurité et les droits fondamentaux. Il prévoit les mesures d'atténuation et les tests associés.

Gouvernance des données (Art. 10). Les jeux d'entraînement, validation et test doivent être pertinents, suffisamment représentatifs, exempts d'erreurs autant que possible et complets au regard de l'usage. Le texte exige un examen des biais possibles et des mesures pour les prévenir, détecter et corriger.

Documentation technique (Art. 11 et Annexe IV). Description générale du système, conception détaillée, surveillance et contrôle humain, métriques de précision et de robustesse, journal des modifications. La banque tient cette documentation à disposition des autorités pendant 10 ans après mise sur le marché (Art. 18).

Journalisation (Art. 12). Enregistrement automatique des événements pertinents pendant toute la durée de vie du système. Permet le suivi du fonctionnement, l'identification de situations à risque et l'audit a posteriori.

Transparence et information du déployeur (Art. 13). Notice d'utilisation claire, caractéristiques de performance, limitations connues, ressources informatiques nécessaires.

Contrôle humain (Art. 14). Mesures permettant à des personnes physiques de comprendre les capacités et les limites du système, de surveiller son fonctionnement, d'intervenir ou de l'interrompre, et de ne pas s'appuyer aveuglément sur sa sortie (« biais d'automatisation »). Pour un scoring de crédit, la banque définit quels dossiers font l'objet d'une revue humaine effective (par exemple les refus et les cas limites) et documente ce choix.

Exactitude, robustesse et cybersécurité (Art. 15). Niveaux appropriés selon l'usage, déclarés dans la notice, maintenus tout au long du cycle de vie.

Obligations du déployeur (Art. 26 et 27). Utiliser le système conformément à la notice, confier la supervision humaine à des personnes compétentes, surveiller le fonctionnement, conserver les journaux sous son contrôle au moins six mois, signaler les risques et les incidents graves, et informer les personnes concernées qu'elles font l'objet d'un système à haut risque lorsqu'il aide à décider à leur sujet (Art. 26(11)). Le déployeur d'un système d'évaluation de la solvabilité (Annexe III, point 5 b) réalise en outre une analyse d'impact sur les droits fondamentaux (FRIA, Art. 27) avant le premier déploiement ; elle complète l'AIPD du RGPD sans la remplacer. Voir l'article sur les obligations du déployeur et celui sur la différence entre FRIA et AIPD.

Établissements financiers. Le règlement tient compte du droit financier de l'Union. Pour un fournisseur qui est un établissement financier soumis à des règles de gouvernance interne, l'obligation de système de gestion de la qualité est réputée remplie par le respect de ces règles, à l'exception de trois éléments de l'Art. 17(1) (Art. 17(4)). Pour un déployeur de même nature, l'obligation de surveillance est réputée remplie de la même façon (Art. 26(5)).

Article	Obligation	Livrable côté banque
Art. 9	Gestion des risques	Politique de risque IA + registre
Art. 10	Gouvernance des données	Note de représentativité + audit biais
Art. 11	Documentation technique	Dossier Annexe IV
Art. 12	Journalisation	Logs horodatés conservés
Art. 13	Transparence déployeur	Notice d'utilisation
Art. 14	Contrôle humain	Procédure de revue dossiers
Art. 15	Exactitude / robustesse	Rapport de tests + plan correctif
Art. 17	Système qualité	Manuel qualité IA
Art. 26	Obligations du déployeur	Procédure d'usage, supervision, journaux, information des personnes
Art. 27	FRIA (déployeur)	Analyse d'impact sur les droits fondamentaux

5. Mise en œuvre de la conformité : étapes clés

Cette feuille de route suit l'ordre logique d'un projet. Elle ne fixe pas de durée type, qui dépend de l'établissement.

1. Audit initial de qualification. Cartographier tous les systèmes décisionnels automatisés. Pour chacun, appliquer la grille Article 3(1) puis Article 6 et Annexe III. Produire une note de qualification signée par le DPO et le directeur des risques.
2. Évaluation d'écart. Comparer l'existant aux Art. 9 à 15. Identifier ce qui est déjà couvert : AIPD et Art. 22 du RGPD, règles de gouvernance interne et de gestion des modèles applicables aux établissements financiers (voir Art. 17(4) et 26(5)). Les écarts restants forment le plan d'action.
3. Plan de remédiation. Hiérarchiser les chantiers : documentation, journalisation, biais, contrôle humain. Allouer un budget et un calendrier.
4. Refonte du processus humain. Définir quels dossiers font l'objet d'une revue humaine effective (par exemple les refus et les cas limites) et documenter les motifs de la décision finale. Cela répond aux exigences de supervision (Art. 14 et 26(2)) et à l'Art. 22 du RGPD.
5. Évaluation de conformité (Art. 43). Pour le scoring de crédit relevant de l'Annexe III, point 5 b, la procédure d'évaluation de conformité fondée sur le contrôle interne de l'Annexe VI s'applique (Art. 43(2)). Documentation à l'appui, signature de la déclaration UE de conformité (Art. 47), apposition du marquage CE (Art. 48) et enregistrement dans la base de l'UE (Art. 49).
6. FRIA (Art. 27). Avant le premier déploiement d'un système de point 5 b, réaliser l'analyse d'impact sur les droits fondamentaux et notifier ses résultats à l'autorité de surveillance du marché.
7. Surveillance post-commercialisation (Art. 72). Plan documenté de collecte, d'analyse des performances et des incidents pendant l'usage.
8. Notification d'incidents graves (Art. 73). Procédure interne de remontée à l'autorité de surveillance du marché dans les délais fixés par le texte.

Le calendrier d'application est échelonné : pratiques interdites et maîtrise de l'IA depuis le 2 février 2025, gouvernance et IA à usage général depuis le 2 août 2025, transparence depuis le 2 août 2026, obligations des systèmes à haut risque de l'Annexe III à partir du 2 décembre 2027 et de l'Annexe I à partir du 2 août 2028 (règlement (UE) 2026/1744, en vigueur depuis le 27 juillet 2026). Voir le calendrier de l'AI Act.

6. Bonnes pratiques à envisager pour une banque régionale

Trois pratiques à envisager, présentées à titre d'illustration.

Sensibilisation ciblée (Art. 4). L'Article 4 du règlement (UE) 2024/1689, applicable depuis le 2 février 2025, demande aux fournisseurs et aux déployeurs de prendre des mesures pour favoriser la maîtrise de l'IA de leur personnel et des personnes qui utilisent des systèmes d'IA pour leur compte, en tenant compte de leurs connaissances, de leur expérience et du contexte d'usage. L'obligation n'exige pas de garantir un niveau donné pour chaque personne. Les contenus se différencient selon les rôles : analystes crédit, responsable des données, DPO, conseillers d'agence. Voir l'article sur la maîtrise de l'IA (Art. 4).

Audit dans le cycle de développement. Intégration des contrôles AI Act dans le pipeline MLOps : tests de biais à chaque ré-entraînement, validation indépendante par une équipe modèle séparée de l'équipe data science, gel de version avant déploiement, documentation versionnée.

Veille réglementaire. Une revue périodique associant le DPO, le juridique, le RSSI et la conformité permet de suivre les lignes directrices de la Commission, les décisions des autorités de contrôle et les textes sectoriels.

Le glossaire regroupe les définitions essentielles (fournisseur, déployeur, modèle à finalité générale, marquage CE IA).

7. Sanctions et risques pour les PME

Le régime des sanctions figure à l'Article 99 du Règlement.

Échelle des amendes (Art. 99). Le non-respect des pratiques interdites de l'Art. 5 est passible d'une amende pouvant atteindre 35 M€ ou 7 % du chiffre d'affaires annuel mondial de l'exercice précédent, le montant le plus élevé étant retenu pour une grande entreprise. Les manquements aux obligations des opérateurs (Art. 16 et suivants pour les fournisseurs, Art. 26 pour les déployeurs) atteignent 15 M€ ou 3 %. La fourniture d'informations inexactes, incomplètes ou trompeuses aux autorités ou aux organismes notifiés est sanctionnée jusqu'à 7,5 M€ ou 1 %.

Plafonds adaptés aux PME (Art. 99(6)). Pour les PME et les start-up, le plafond retenu est le montant le plus faible entre le montant fixe et le pourcentage du chiffre d'affaires. Une banque n'en bénéficie que si elle répond à la définition de la PME (recommandation 2003/361/CE), en tenant compte de ses entreprises partenaires ou liées. Une petite entreprise de taille intermédiaire bénéficie du même principe pour les deux paliers les plus bas (Art. 99(6a)).

Risques connexes. Au-delà de l'amende AI Act, l'usage d'un scoring non conforme peut engager la responsabilité civile de la banque à l'égard des emprunteurs et l'exposer à des sanctions au titre du RGPD, notamment si l'analyse d'impact est insuffisante (Art. 35 du RGPD).

Notification. L'Art. 73 oblige le fournisseur à notifier tout incident grave à l'autorité de surveillance du marché. L'Art. 3(49) range parmi les incidents graves la violation d'obligations du droit de l'Union destinées à protéger les droits fondamentaux : un refus discriminatoire systématique peut entrer dans cette catégorie. Le déployeur informe d'abord le fournisseur (Art. 26(5)).

Pour le détail des sanctions, voir Sanctions AI Act pour une PME : amendes et calcul et l'article sur l'Article 99.

Manquement	Plafond Art. 99	Cas concret scoring
Pratique interdite (Art. 5)	35 M€ ou 7 % CA	Notation sociale prohibée
Obligations des opérateurs (Art. 16 et suivants)	15 M€ ou 3 % CA	Documentation Annexe IV absente
Information inexacte aux autorités	7,5 M€ ou 1 % CA	Déclaration UE erronée

8. Perspectives et recommandations

Trois axes de travail.

Adoption progressive. Engager la qualification dès maintenant, sans attendre le 2 décembre 2027, échéance des obligations principales sur les systèmes à haut risque de l'Annexe III. Les chantiers documentaires et organisationnels demandent du temps.

Service desk européen. Le service desk de la Commission européenne (ai-act-service-desk.ec.europa.eu) répond aux questions d'application du règlement et propose un explorateur du texte et un outil de vérification.

Suivi des évolutions. La Commission publie progressivement des lignes directrices et des codes de bonnes pratiques. L'ISO/IEC 42001:2023 est une norme volontaire de système de management de l'IA : elle n'est pas harmonisée et ne donne aucune présomption de conformité (voir ISO 42001 et AI Act). Pour le secteur bancaire, voir l'article sur les orientations de l'ACPR pour les banques.

La page sources recense les références officielles.

FAQ

Quel est le délai pour se conformer à l'AI Act pour les systèmes d'IA de risque élevé ?

L'AI Act est entré en vigueur le 1er août 2024. Les obligations des systèmes à haut risque de l'Annexe III, dont le scoring de crédit (point 5 b), s'appliquent à partir du 2 décembre 2027, celles des systèmes liés à des produits réglementés (Annexe I) à partir du 2 août 2028 (Art. 113, modifié par le règlement (UE) 2026/1744). Les pratiques interdites de l'Art. 5 s'appliquent depuis le 2 février 2025. Un système à haut risque déjà en service avant la date d'application n'est concerné que s'il subit ensuite des modifications importantes de sa conception (Art. 111(2)). La charge documentaire et organisationnelle justifie de démarrer tôt.

Quelles sont les conséquences d'une non-conformité pour une banque régionale ?

L'Article 99 du règlement (UE) 2024/1689 prévoit trois paliers : 35 M€ ou 7 % du chiffre d'affaires mondial pour les pratiques interdites, 15 M€ ou 3 % pour les manquements aux obligations des opérateurs (fournisseurs, déployeurs…) et à la transparence (Art. 50). Le palier le plus bas, 7,5 M€ ou 1 %, vise les informations inexactes, incomplètes ou trompeuses fournies aux organismes notifiés ou aux autorités. Pour une PME, c'est le montant le plus bas des deux qui s'applique (Art. 99(6)). Un scoring non conforme peut aussi engager la responsabilité civile de la banque et l'exposer à des sanctions au titre du RGPD.

Dois-je implémenter un contrôle humain pour mon scoring de crédit ?

Oui. L'Art. 14 exige que le système soit conçu pour permettre une supervision humaine effective, et l'Art. 26(2) demande au déployeur de la confier à des personnes compétentes. Pour un scoring de crédit, une personne qualifiée doit pouvoir comprendre les capacités et les limites du système, surveiller son fonctionnement, détecter les anomalies (y compris le biais d'automatisation), interpréter correctement la sortie, décider de ne pas la suivre ou interrompre le système. L'Art. 22 du RGPD complète ce cadre pour les décisions individuelles exclusivement automatisées.

Quel est le rôle du service desk européen pour les PME ?

Le service desk européen (ai-act-service-desk.ec.europa.eu) est un point d'entrée mis en place par la Commission européenne pour aider les organisations, notamment les PME, à comprendre leurs obligations. Il propose un explorateur du texte, un outil de vérification (Compliance Checker), une foire aux questions et un formulaire de questions.

Comment documenter mon système d'IA pour la conformité ?

L'Art. 11 et l'Annexe IV listent le contenu minimal de la documentation technique : description générale du système et de sa finalité, éléments de conception (architecture, choix de modèle, données d'entraînement et de test, métriques), description du système de gestion des risques (Art. 9), procédures de surveillance, de fonctionnement et de contrôle humain (Art. 14), métriques d'exactitude et de robustesse (Art. 15), description du système de gestion de la qualité (Art. 17). La documentation est tenue à jour et conservée 10 ans après la mise sur le marché (Art. 18). Les PME fournisseurs peuvent la présenter de façon simplifiée (Art. 11(1)).

Sources officielles

• Service desk EU AI Act — ai-act-service-desk.ec.europa.eu
• Règlement (UE) 2024/1689 — version consolidée au 27 juillet 2026 — EUR-Lex
• Règlement (UE) 2026/1744 (« Omnibus IA ») — EUR-Lex
• Lignes directrices de la Commission sur la définition du système d'IA (février 2025)
• Directive (UE) 2023/2225 sur les contrats de crédit aux consommateurs — EUR-Lex
• Texte consolidé du Règlement — artificialintelligenceact.eu
• Guide général PME : AI Act PME France
• Sanctions : AI Act sanctions PME et amendes
• Définitions clés : glossaire
• Veille consolidée : sources

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Cet article fournit des informations générales sur l'EU AI Act applicables aux PME françaises. Il ne constitue pas un conseil juridique. Pour toute décision opérationnelle, faites valider votre démarche par votre DPO ou conseil juridique. regulia décline toute responsabilité quant à l'usage qui peut être fait de ces informations.