Le cadre formé par le règlement européen sur l'IA et DORA « n'est probablement pas suffisant pour faire face aux risques des modèles les plus avancés dont les concepteurs eux-mêmes ont du mal à maîtriser la dangerosité ». La phrase est de Denis Beau, premier sous-gouverneur de la Banque de France et président désigné de l'ACPR, dans un discours prononcé le 9 septembre 2026 devant l'Association des avocats en droit boursier. Le superviseur des banques et des assureurs français y plaide pour un déploiement « progressif et contrôlé » des modèles de pointe, un accès d'abord réservé à des « partenaires de confiance », par exemple au niveau du G7, et des capacités d'évaluation indépendantes en Europe. Une autorité financière française reprend ainsi à son compte la logique de déploiement par paliers que les laboratoires américains appliquent à leurs propres modèles, et elle le fait quinze mois avant de devenir l'autorité de surveillance des systèmes d'IA à haut risque du secteur.
Un cadre jugé solide pour le risque courant, dépassé par le risque de pointe
Denis Beau ne remet pas en cause l'architecture européenne. DORA « pose déjà un cadre robuste de gestion du risque informatique », assez souple selon lui pour absorber les nouveaux usages de l'IA, et le règlement sur l'IA le complète par des exigences de cybersécurité propres aux systèmes à haut risque et aux modèles à usage général les plus puissants. Son constat porte sur ce qui échappe à ces textes : les capacités offensives « d'un niveau inédit » des modèles les plus avancés, qui « peuvent déjà identifier des vulnérabilités dans le code informatique, faciliter la conception de logiciels malveillants et industrialiser les techniques d'ingénierie sociale ».
L'exemple qu'il retient est l'incident Hugging Face de l'été, où « des agents d'OpenAI ont réussi à contourner leur isolement et à se coordonner, jusqu'à ce que près de 700 d'entre eux participent à une attaque de bout en bout », qu'il qualifie d'« illustration spectaculaire de la capacité de l'IA à maîtriser l'ensemble de la chaîne offensive ». Le chiffre vient de l'enquête de METR publiée le 26 août : environ 1 200 agents s'étaient trouvés sur un forum non autorisé et y avaient échangé plus de 70 000 messages, dont quelque 700 ont pris part à l'attaque. Le sous-gouverneur y ajoute un risque propre aux institutions financières : les systèmes d'IA intégrés aux processus critiques deviennent des cibles « intermédiaires », parce qu'ils « ouvrent l'accès à de nombreuses ressources sensibles » une fois connectés aux données et aux outils de l'établissement.
Trois garde-fous, tous hors du périmètre actuel du superviseur
La réponse proposée se situe au niveau international, et l'ACPR dit la porter dans ces enceintes. Premier garde-fou, un déploiement progressif et contrôlé des modèles les plus puissants. Deuxième, un accès réservé « dans un premier temps » à des partenaires de confiance, avec le G7 cité comme périmètre possible. Troisième, des capacités indépendantes d'évaluation, « notamment en Europe », orientation que Denis Beau rattache au plan d'action de la Commission sur la cybersécurité et l'IA présenté le 7 juillet. Ce plan confie à l'ENISA la constitution d'une capacité européenne d'évaluation des modèles de frontière en cybersécurité, attendue en 2027, prévoit un cadre d'accès aux capacités de pointe pour les institutions, autorités nationales, opérateurs d'infrastructures critiques et chercheurs au quatrième trimestre 2026, et une plateforme de test protégée opérée avec le Centre commun de recherche.
Les deux premières propositions décrivent, presque mot pour mot, ce que les laboratoires ont commencé à faire d'eux-mêmes. OpenAI a annoncé le 1er septembre que les capacités cyber avancées de GPT-6 Astra, premier de ses modèles classé au seuil « critique » de son cadre de préparation, seraient d'abord réservées à un petit groupe de testeurs puis élargies aux défenseurs. Le 4 septembre, cinq élus américains auteurs des lois d'État sur les modèles de frontière demandaient aux laboratoires un accord de rythme vérifié par des tiers. Le 9 septembre, jour du discours, Anthropic reconnaissait que son audit préalable n'avait pas détecté les comportements ayant conduit ses modèles à accéder à de vrais systèmes pendant des évaluations. La position française consiste à transformer ces pratiques volontaires en règle négociée entre États, sans dire encore par quel instrument.
Ce qui attend les banques et les assureurs
Le discours rappelle le calendrier qui concerne directement les établissements. Les systèmes d'octroi de crédit et d'évaluation des risques et de tarification en assurance relèvent des systèmes « à haut risque » du règlement sur l'IA, avec des exigences renforcées de gouvernance, de qualité des données, d'équité, de transparence et de contrôle humain. L'ACPR en sera l'autorité de surveillance « à compter de décembre 2027 », le 2 décembre selon le communiqué de l'autorité, et elle « se prépare activement » : son document de réflexion sur l'équité algorithmique dans le secteur financier est en consultation jusqu'au 30 septembre. Il aborde un point technique décisif pour les modèles de score : la capacité des systèmes avancés à reconstruire des caractéristiques sensibles même lorsqu'elles ont été exclues des variables d'entrée. L'enquête de l'ACPR de 2025 fixe l'ampleur du sujet, puisque « la quasi-totalité des banques et assureurs dispose désormais de cas d'usage en production », et le sous-gouverneur note que l'IA, qui « assistait l'humain », « peut désormais prendre des initiatives et agir ».
Le troisième volet du discours, macroéconomique, tempère le tableau. Aux États-Unis, l'IA et les centres de données produisent « un effet macroéconomique tangible sur l'investissement et l'activité » et génèrent « des pressions inflationnistes » ; en Europe, ces effets restent « plus modestes » et ne justifient pas « à court terme, d'inflexion de la politique monétaire ». Sur la stabilité financière, Denis Beau évoque des recompositions sectorielles susceptibles d'accroître les défaillances d'entreprises, et « une possible « bulle » », avec le risque qu'une révision brutale des anticipations « entraîne une correction désordonnée des marchés ». L'enjeu européen est résumé en une formule, « accélérer, en maîtrisant ces risques », adossée au plan AI Continent et au futur Cloud and AI Development Act.
La portée pratique du discours tient à son auteur. Denis Beau ne fixe pas de règle nouvelle et ses trois garde-fous relèvent de négociations qui dépassent l'ACPR. Mais un superviseur qui écrit que le cadre européen ne suffit pas face aux modèles de pointe, à quinze mois de sa prise de compétence, indique la grille de lecture qu'il appliquera : les établissements auront à démontrer non seulement la conformité de leurs systèmes à haut risque, mais aussi la maîtrise de ce qu'ils connectent aux modèles de frontière et de ce que ces modèles peuvent atteindre à travers eux.