Le responsable du Bureau Tech du CAC sur les règles d’étiquetage des contenus générés par l’IA en Chine
Le 2 février 2026, le responsable du Bureau de gestion des technologies réseau a publié un article expliquant comment la Chine a mis en place son système de marquage pour le contenu généré par l’intelligence artificielle.
Ce système de marquage vise à répondre aux questions de gouvernance concernant le contenu généré par l’IA, telles que : quel contenu est généré par l’IA, qui l’a généré et d’où il provient. Grâce à l’introduction de mesures de marquage pour le contenu généré et synthétisé par l’IA, la Chine a établi un cadre qui couvre l’ensemble du cycle de vie de la génération, de la distribution et de l’utilisation du contenu.
Conception du Système
Le système s’inspire des approches réglementaires antérieures et adopte des méthodes de marquage moins intrusives, telles que des étiquettes d’angle pour le texte et des indices sonores pour l’audio. Cela permet aux entreprises de choisir des solutions adaptées à leurs capacités techniques.
Collaboration et Validation
Le système a été développé grâce à une collaboration étroite entre experts et entreprises de plateforme. Des spécialistes du droit, de la technique et des normes ont contribué au processus, tandis que les grandes plateformes Internet ont participé aux tests pilotes pour garantir l’efficacité du système.
Résultats et Réactions
Depuis son entrée en vigueur, les grandes plateformes chinoises ont rapidement commencé à se conformer aux exigences de marquage. Les statistiques préliminaires indiquent que des milliards de contenus générés ont été étiquetés, réduisant ainsi l’espace pour la désinformation et améliorant la sensibilisation du public au contenu généré par l’IA.
Importance du Système de Marquage
Ce système représente une mesure essentielle pour renforcer les responsabilités de toutes les parties impliquées dans la création, la diffusion et l’utilisation de contenu généré. En définissant clairement les responsabilités, il favorise un modèle de gouvernance efficace et partagé.
Conclusion
Le système de marquage pour le contenu généré par l’IA incarne une approche systématique de la gouvernance de l’IA, tout en intégrant des exigences réglementaires avec des mesures techniques. En favorisant le développement tout en garantissant la sécurité, il offre un modèle chinois de gouvernance de l’IA qui pourrait devenir pertinent à l’international.
