L'essentiel de ce que le e-commerce fait avec l'IA relève du risque minimal ou limité. Moteurs de recommandation, classement des résultats de recherche, prévision de la demande, tarification dynamique des produits - rien de tout cela n'est nommé à l'annexe III. L'exposition se concentre en trois endroits plus étroits, et deux d'entre eux sont en magasin physique plutôt qu'en ligne.
Où atterrit réellement le commerce en ligne
| Système | Niveau | Remarque |
|---|---|---|
| Recommandation de produits, classement de la recherche, personnalisation | Minimal | Hors domaines de l'annexe III. Le RGPD et le DSA sont vos vraies contraintes |
| Tarification dynamique sur les produits | Minimal | Fixer le prix d'un produit, ce n'est pas évaluer une personne |
| Chatbot de support / assistant d'achat | Limité | Information de l'article 50 - En vigueur |
| Visuels ou textes produits générés par IA | Limité | Marquage des contenus de l'article 50(2) - voir marketing |
| Paiement fractionné (BNPL) / décision de crédit | Haut risque | Annexe III 5(b) - solvabilité. Voir fintech |
| Reconnaissance faciale en magasin | Haut risque | Annexe III 1 - identification biométrique à distance, là où elle est licite |
| Catégorisation biométrique par attributs protégés | Haut risque | Annexe III 1 - inférer l'âge, le genre, l'origine ethnique à partir des visages |
| Détection des émotions sur les clients | Limité + information | Article 50(3). Sur le personnel, c'est purement et simplement interdit au titre de l'article 5 |
| Scoring de fraude / de rétrofacturation | En général pas à haut risque | L'annexe III 5(b) exclut la détection de la fraude - mais la détection seulement |
La seule question qui fait passer un système d'e-commerce du minimal au haut risque : est-ce une personne que l'on évalue, ou un produit ? Classer des références, aucun problème. Noter la solvabilité de l'acheteur, ou inférer des attributs à partir de son visage, non.
Le piège du paiement fractionné
Beaucoup de détaillants ont ajouté le paiement en plusieurs fois sans jamais se penser en prêteurs. Si votre plateforme - ou un modèle que vous exploitez - décide ou influence de façon déterminante l'octroi d'un crédit à un client, c'est le point 5(b) de l'annexe III, le cas de haut risque nommé. Il profile des personnes physiques, donc l'article 6(3) est fermé.
Lorsque le fournisseur est un tiers comme Klarna, la décision de crédit lui revient en général et vous êtes déployeur. Lorsque vous notez vous-même les clients avant de les transmettre, regardez de près - « influencer de façon déterminante la décision » vaut décider.
Le vrai risque est en magasin
La détection des émotions sur le personnel est interdite, pas encadrée. L'article 5 prohibe purement et simplement l'inférence des émotions sur le lieu de travail. Les suites d'analytique pour le retail embarquent parfois une notation de l'« engagement du personnel » ou de la « qualité de service » à partir des flux caméra - c'est la fonctionnalité à couper aujourd'hui.
L'inférence démographique à partir des caméras - estimer l'âge, le genre ou l'origine ethnique d'un client - est une catégorisation biométrique au titre du point 1 de l'annexe III, et lorsqu'elle touche à des attributs sensibles ou protégés, elle peut n'être pas permise du tout. Les éditeurs vendent cela comme de l'« analytique d'audience » ; l'étiquette ne change pas la classification.
Le comptage de fréquentation sans identification ne pose en général pas de problème. Compter des corps, ce n'est pas identifier des personnes.
Ce que tout détaillant doit aujourd'hui
- Une phrase dans le message d'accueil de l'assistant d'achat disant qu'il s'agit d'une IA
- Un marquage visible des visuels produits générés par IA, et une vérification que les métadonnées de provenance survivent à votre chaîne CDN
- Une session de maîtrise de l'IA au titre de l'article 4 pour les équipes merchandising, expérience client et exploitation des magasins, avec compte rendu
- Un audit de toute analytique caméra en magasin, à la recherche d'inférence des émotions ou de données démographiques
- Une note datée indiquant quels systèmes vous avez évalués et ce que vous en avez conclu
Ici, le règlement sur l'IA se superpose au DSA, au RGPD et au droit de la consommation plutôt qu'il ne les remplace. Un moteur de recommandation peut être de risque minimal au titre du règlement sur l'IA et porter malgré tout des obligations de transparence au titre du DSA si vous êtes une grande plateforme. Les rapports Reglynn signalent les recoupements au lieu de traiter chaque régime comme un projet distinct.
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Comment cela a été fait. Les rapports Reglynn sont générés par un système d'IA fondé sur Claude d'Anthropic et remis automatiquement. Reglynn est un système d'IA à risque limité au sens de l'article 50 ; nous signalons l'intervention de l'IA partout où elle a lieu, y compris dans notre assistant conversationnel. Notre propre auto-évaluation.