Les textes rédigés par les modèles récents de Claude portent désormais un filigrane invisible. Anthropic l’a confirmé dans une note de son centre d’aide, après avoir signé le code de bonnes pratiques européen sur la transparence des contenus générés par l’IA.
Un compte rendu de CSE, une note de service ou un article de bulletin municipal rédigé avec Claude puis collé dans Word garde ce signal. Pour les organismes qui utilisent l’outil, la date à retenir est le 2 décembre 2026. Le filigrane ne dispense pourtant l’utilisateur d’aucune de ses propres obligations.
Ce que demande l’article 50 de l’AI Act
L’article 50 du règlement (UE) 2024/1689 fixe des obligations de transparence à deux catégories d’acteurs. Son paragraphe 2 vise les fournisseurs de systèmes d’IA générative : ils doivent marquer les contenus produits dans un format lisible par machine, de sorte qu’on puisse les détecter comme générés ou manipulés par une IA.
Son paragraphe 4 vise les déployeurs, c’est-à-dire les organismes qui utilisent ces outils dans leur activité. Ils doivent signaler les hypertrucages et les textes publiés pour informer le public sur des questions d’intérêt public.
Le Bureau européen de l’IA a publié le 10 juin 2026 un code de bonnes pratiques qui détaille la mise en œuvre de ces règles. Il comporte une section pour les fournisseurs (marquage et détection) et une pour les déployeurs (étiquetage). L’adhésion au code est volontaire. Les obligations de l’article 50, elles, s’appliquent à tous.
Anthropic a signé ce code en tant que fournisseur de modèles et de systèmes d’IA générative. Sa note précise comment elle compte s’y conformer pour Claude.
Deux techniques de marquage
Pour le texte, Anthropic insère un filigrane directement dans les mots produits par le modèle. Le lecteur ne le voit pas, et le sens de la réponse ne change pas. Le signal suit le texte quand on le copie ailleurs et peut résister à certaines retouches.
Le marquage se fait au niveau du modèle. Il est donc présent quel que soit le point d’accès : l’application Claude, l’API, Claude Code ou Claude Tag dans Slack. Il s’applique aussi quand l’organisme passe par AWS, Google Cloud ou Microsoft Foundry.
Pour les fichiers générés, comme une image PNG ou JPEG, Claude ajoute des métadonnées signées au format C2PA, appelées Content Credentials. Ce standard ouvert est déjà répandu dans l’industrie pour retracer l’origine d’un contenu.
La vérification n’est pas ouverte à tous de la même façon. Le Claude Content Checker, gratuit, lit les Content Credentials d’un fichier. Le détecteur de filigrane textuel reste en accès restreint : autorités de contrôle, forces de l’ordre, médias, vérificateurs de faits, chercheurs, établissements d’enseignement et société civile. Les entreprises tenues de vérifier le marquage pour leur propre conformité peuvent aussi demander un accès. Une mairie ou un service de santé au travail n’a donc, en règle générale, aucun moyen de tester elle-même un texte.
Un marquage mondial pour une obligation européenne
Anthropic applique le marquage partout où Claude est proposé, pas seulement dans l’Union européenne. Un texte produit à Paris, à Montréal ou en Floride par un modèle compatible porte le même filigrane. L’entreprise a choisi un seul fonctionnement pour tous ses marchés.
Les obligations, elles, restent européennes. L’AI Act s’applique aux fournisseurs qui mettent un système sur le marché de l’Union, aux déployeurs établis dans l’Union, et aux acteurs hors Union dont les productions sont utilisées dans l’Union. Une collectivité française ou un SPST relève donc de l’article 50 dès qu’il publie un contenu concerné, quel que soit l’endroit où le modèle a tourné.
Le calendrier compte deux dates. L’article 50 s’applique depuis le 2 août 2026. L’omnibus numérique sur l’IA a accordé quatre mois de plus pour le seul paragraphe 2, jusqu’au 2 décembre 2026, aux systèmes déjà sur le marché avant le 2 août. Les systèmes lancés après cette date doivent marquer leurs contenus dès leur sortie.
Chez Anthropic, tous les modèles ne sont pas au même stade :
| Marquage disponible | Modèles |
|---|---|
| Filigrane texte et Content Credentials | Claude Opus 5.5, Opus 5, Opus 4.8, Sonnet 5.5, Sonnet 5, Haiku 5.5, Fable 5.1, Fable 5, Mythos 5.1 |
| Content Credentials uniquement | Claude Mythos 5, Opus 4.7, Opus 4.6, Opus 4.5, Sonnet 4.6, Sonnet 4.5, Haiku 4.5 |
Anthropic indique travailler à l’ajout du filigrane textuel sur les modèles de la seconde ligne. Un organisme qui accède à Claude par un logiciel tiers ne sait pas toujours quelle version tourne derrière : il faut poser la question à l’éditeur.
Un marquage qui va au-delà de l’AI Act
Rien n’oblige Anthropic à marquer les textes produits hors de l’Union européenne. L’article 50 ne vise que le marché européen. La loi californienne sur la transparence de l’IA (SB 942), en vigueur depuis le 2 août 2026, impose des marques latentes aux images, vidéos et sons, et laisse le texte de côté.
Même en Europe, Anthropic retient la lecture la plus large du texte. L’article 50, paragraphe 2, n’exige le marquage que dans la mesure où il est techniquement possible. Il l’écarte surtout pour les systèmes qui assurent une fonction d’assistance à la révision courante ou qui ne modifient pas substantiellement les données fournies par l’utilisateur. Une relecture orthographique ou une mise en forme relève de cette exception. Anthropic marque pourtant toutes les sorties de ses modèles, sans distinguer l’usage. Le code de bonnes pratiques qu’elle invoque reste par ailleurs d’adhésion volontaire.
Anthropic avance une raison technique. Selon son billet d’août 2026, aucun moyen fiable ne permet aujourd’hui de limiter la fonction à une région, d’où un déploiement mondial. L’argument se comprend pour un filigrane inscrit dans le modèle lui-même. Il reste un choix d’entreprise : un client de Floride, du Québec ou de Suisse subit une contrainte qu’aucune loi locale ne lui impose.
Les utilisateurs ont réagi vivement. D’après TechCrunch, des abonnés payants ont annoncé résilier leur abonnement, notamment ceux qui se servent de Claude pour relire leurs propres écrits.
Le marquage sert aussi les intérêts d’Anthropic. Les modèles de langage s’entraînent en grande partie sur des textes collectés sur le web, et le web se remplit de contenus générés par IA. Une étude publiée dans Nature en 2024 a montré qu’un modèle entraîné sur plusieurs générations de données synthétiques se dégrade : les tournures rares disparaissent d’abord, puis la qualité s’effondre. Les chercheurs parlent d’effondrement du modèle.
Un filigrane fiable permet de reconnaître ses propres productions et de les écarter des corpus d’entraînement des modèles suivants. Anthropic ne cite pas ce motif dans sa note, mais le média Trending Topics le relève. La détection pourrait aussi devenir payante : vérifier l’origine d’un texte reviendrait alors à payer une seconde fois un contenu déjà facturé à sa création.
L’AI Act fournit ainsi à Anthropic un cadre légitime pour une mesure qui protège aussi, et peut-être d’abord, la qualité de ses futurs modèles. Pour le DPO, la nuance compte. Le filigrane renseigne sur l’origine d’un texte et sur rien d’autre : il ne doit pas être présenté en interne comme une mesure de protection des données.
La réalité du dispositif
Une marque détectée indique qu’un contenu a pu passer par Claude. Anthropic le dit elle-même : ce signal ne prouve pas qui a écrit le texte. Un agent qui fait traduire par Claude une lettre qu’il a rédigée seul obtient un texte entièrement marqué, puisque chaque mot vient du modèle. Une simple correction d’orthographe, elle, laisse souvent trop peu de mots choisis par Claude pour être détectée. Un texte marqué peut aussi avoir été coupé, remanié ou fusionné avec d’autres passages.
L’absence de marque ne prouve rien non plus. Le filigrane manque ou reste illisible sur un :
- texte produit par un modèle encore non marqué ;
- texte fortement réécrit, paraphrasé ou traduit ;
- passage trop court pour porter un signal fiable ;
- fichier converti, réenregistré ou capturé en écran, ce qui efface ses métadonnées ;
- contenu produit par un autre outil que Claude.
Ce dernier cas pèse lourd en pratique. Dans un même service, les équipes utilisent souvent Claude, ChatGPT, Copilot ou Mistral, parfois le même jour. Chaque fournisseur applique son propre procédé, et un détecteur Claude ne lit que les marques de Claude.
Pour un organisme, le filigrane sert surtout aux autorités, aux médias et aux chercheurs qui enquêtent sur l’origine d’un contenu diffusé. Il ne fournit pas un outil de contrôle interne fiable, et il ne remplace aucune des démarches qui incombent à l’utilisateur.
Les obligations de l’organisme utilisateur
Le marquage d’Anthropic couvre l’obligation du fournisseur. L’organisme qui publie garde la sienne, fixée par l’article 50, paragraphe 4.
Un texte généré ou modifié par IA et publié pour informer le public sur une question d’intérêt public doit mentionner l’usage de l’IA. Un article de bulletin municipal, une page de prévention publiée par un SPST ou une information diffusée par un établissement de santé entrent dans ce champ. L’obligation tombe si le texte a fait l’objet d’une relecture humaine et qu’une personne en assume la responsabilité éditoriale. Encore faut-il pouvoir le démontrer : nom du relecteur, date, version validée.
Les images, sons et vidéos réalistes produits par IA, les hypertrucages, doivent toujours être signalés comme tels.
Les documents internes, comme une note de service ou un compte rendu de réunion, ne sont en principe pas publiés pour informer le public. Ils sortent du paragraphe 4, mais portent quand même le filigrane.
Reste le cas des éditeurs de logiciels métiers qui intègrent Claude ou un autre modèle dans leur produit. Anthropic leur demande d’évaluer eux-mêmes ce que l’article 50 exige de leur système. Un éditeur de dossier médical en santé au travail ou de gestion de relation citoyen qui propose une fonction de rédaction assistée devient fournisseur de ce système. Il doit savoir dire à ses clients comment ses sorties sont marquées.
Le filigrane au regard du RGPD
L’AI Act et le RGPD poursuivent deux transparences distinctes. L’article 50 informe sur l’origine d’un contenu. Les articles 13 et 14 du RGPD informent les personnes sur l’usage de leurs données. Le filigrane ne couvre que la première : il ne dit rien des données personnelles éventuellement saisies dans Claude pour produire le texte.
Anthropic affirme que son filigrane ne permet de remonter ni à une personne, ni à une organisation, ni à une conversation. Le procédé dérive de SynthID-Text, publié par Google DeepMind : une clé secrète oriente le choix entre des mots équivalents, sans ajouter de caractère caché. Si une marque permettait un jour de relier un texte à un compte, elle deviendrait une donnée personnelle. Le DPO a intérêt à obtenir cet engagement par écrit et à le verser au dossier de conformité.
Les Content Credentials appellent la même vigilance. Le standard C2PA peut porter des informations sur la création d’un fichier. Avant de diffuser à l’extérieur un document produit par Claude, le DPO a intérêt à vérifier ce que ces métadonnées contiennent, au nom de la minimisation.
Le risque le plus concret touche les salariés. La tentation existe de passer les écrits d’un agent, d’un candidat ou d’un stagiaire dans un détecteur. Fonder une décision sur un signal que le fournisseur lui-même juge non concluant heurte le principe d’exactitude de l’article 5. Si la décision est automatisée et produit des effets sur la personne, l’article 22 s’applique. Tout dispositif de contrôle de l’activité suppose aussi l’information des salariés et la consultation du CSE.
Transmettre un texte à un service de détection revient enfin à communiquer son contenu à un tiers. Un compte rendu qui cite des salariés ou une lettre adressée à un administré contient des données personnelles. Il faut une base juridique, un encadrement contractuel et, le cas échéant, un encadrement des transferts hors Union.
Le recours à Claude lui-même reste un traitement à part entière. Il doit figurer au registre, avec le statut d’Anthropic (sous-traitant ou responsable de traitement selon l’offre souscrite) et les garanties de transfert vers les États-Unis.
Avant le 2 décembre 2026
- Recenser les outils d’IA générative utilisés, y compris ceux intégrés aux logiciels métiers, avec leur version de modèle.
- Inscrire chaque usage au registre des activités de traitement et au registre des systèmes d’IA.
- Interroger les éditeurs sur leur plan de marquage au titre de l’article 50, paragraphe 2, et sur la date de mise en œuvre.
- Obtenir du fournisseur l’engagement écrit que ni le filigrane ni les Content Credentials ne contiennent de donnée liée à l’utilisateur.
- Compléter la charte d’usage de l’IA : relecture humaine nommée, responsabilité éditoriale, mention de l’IA sur les publications d’intérêt public.
- Proscrire toute sanction ou décision RH fondée sur le seul résultat d’un détecteur.
DPO SUITE intègre un registre des systèmes d’IA et un module d’audit AI Act, reliés au registre RGPD de l’organisme. Le DPO y suit, outil par outil, le fournisseur, la version, l’usage et les obligations de transparence qui s’y rattachent. DPO PARTAGE accompagne les organismes dans la relecture et la validation de leur charte d’usage de l’IA et de leurs mentions d’information. Contact : contact@dpo-partage.fr · 01 83 64 42 98.
