Datasets:

AYI-NEDJIMI
/

ai-act-fr

Error code:   DatasetGenerationCastError
Exception:    DatasetGenerationCastError
Message:      An error occurred while generating the dataset

All the data files must have the same columns, but at some point there are 5 new columns ({'compliance_deadline', 'article_reference', 'technical_measures', 'requirement_name', 'documentation_required'}) and 6 missing columns ({'responsible_role', 'priority', 'category', 'item', 'deadline', 'evidence_required'}).

This happened while the json dataset builder was generating data using

hf://datasets/AYI-NEDJIMI/ai-act-fr/data/high_risk_requirements.json (at revision d8133b4bab31877e27503afd5804ad20a1e4e54b), [/tmp/hf-datasets-cache/medium/datasets/29738239544337-config-parquet-and-info-AYI-NEDJIMI-ai-act-fr-5246f7db/hub/datasets--AYI-NEDJIMI--ai-act-fr/snapshots/d8133b4bab31877e27503afd5804ad20a1e4e54b/data/compliance_checklist.json (origin=hf://datasets/AYI-NEDJIMI/ai-act-fr@d8133b4bab31877e27503afd5804ad20a1e4e54b/data/compliance_checklist.json), /tmp/hf-datasets-cache/medium/datasets/29738239544337-config-parquet-and-info-AYI-NEDJIMI-ai-act-fr-5246f7db/hub/datasets--AYI-NEDJIMI--ai-act-fr/snapshots/d8133b4bab31877e27503afd5804ad20a1e4e54b/data/high_risk_requirements.json (origin=hf://datasets/AYI-NEDJIMI/ai-act-fr@d8133b4bab31877e27503afd5804ad20a1e4e54b/data/high_risk_requirements.json), /tmp/hf-datasets-cache/medium/datasets/29738239544337-config-parquet-and-info-AYI-NEDJIMI-ai-act-fr-5246f7db/hub/datasets--AYI-NEDJIMI--ai-act-fr/snapshots/d8133b4bab31877e27503afd5804ad20a1e4e54b/data/prohibited_practices.json (origin=hf://datasets/AYI-NEDJIMI/ai-act-fr@d8133b4bab31877e27503afd5804ad20a1e4e54b/data/prohibited_practices.json), /tmp/hf-datasets-cache/medium/datasets/29738239544337-config-parquet-and-info-AYI-NEDJIMI-ai-act-fr-5246f7db/hub/datasets--AYI-NEDJIMI--ai-act-fr/snapshots/d8133b4bab31877e27503afd5804ad20a1e4e54b/data/qa.json (origin=hf://datasets/AYI-NEDJIMI/ai-act-fr@d8133b4bab31877e27503afd5804ad20a1e4e54b/data/qa.json), /tmp/hf-datasets-cache/medium/datasets/29738239544337-config-parquet-and-info-AYI-NEDJIMI-ai-act-fr-5246f7db/hub/datasets--AYI-NEDJIMI--ai-act-fr/snapshots/d8133b4bab31877e27503afd5804ad20a1e4e54b/data/risk_levels.json (origin=hf://datasets/AYI-NEDJIMI/ai-act-fr@d8133b4bab31877e27503afd5804ad20a1e4e54b/data/risk_levels.json), /tmp/hf-datasets-cache/medium/datasets/29738239544337-config-parquet-and-info-AYI-NEDJIMI-ai-act-fr-5246f7db/hub/datasets--AYI-NEDJIMI--ai-act-fr/snapshots/d8133b4bab31877e27503afd5804ad20a1e4e54b/dataset.json (origin=hf://datasets/AYI-NEDJIMI/ai-act-fr@d8133b4bab31877e27503afd5804ad20a1e4e54b/dataset.json)]

Please either edit the data files to have matching columns, or separate them into different configurations (see docs at https://hf.co/docs/hub/datasets-manual-configuration#multiple-configurations)
Traceback:    Traceback (most recent call last):
                File "/usr/local/lib/python3.12/site-packages/datasets/builder.py", line 1887, in _prepare_split_single
                  writer.write_table(table)
                File "/usr/local/lib/python3.12/site-packages/datasets/arrow_writer.py", line 675, in write_table
                  pa_table = table_cast(pa_table, self._schema)
                             ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
                File "/usr/local/lib/python3.12/site-packages/datasets/table.py", line 2272, in table_cast
                  return cast_table_to_schema(table, schema)
                         ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
                File "/usr/local/lib/python3.12/site-packages/datasets/table.py", line 2218, in cast_table_to_schema
                  raise CastError(
              datasets.table.CastError: Couldn't cast
              id: string
              requirement_name: string
              description: string
              technical_measures: string
              documentation_required: string
              article_reference: string
              compliance_deadline: string
              source_url: string
              -- schema metadata --
              pandas: '{"index_columns": [], "column_indexes": [], "columns": [{"name":' + 1177
              to
              {'id': Value('string'), 'category': Value('string'), 'item': Value('string'), 'description': Value('string'), 'priority': Value('string'), 'deadline': Value('string'), 'responsible_role': Value('string'), 'evidence_required': Value('string'), 'source_url': Value('string')}
              because column names don't match
              
              During handling of the above exception, another exception occurred:
              
              Traceback (most recent call last):
                File "/src/services/worker/src/worker/job_runners/config/parquet_and_info.py", line 1347, in compute_config_parquet_and_info_response
                  parquet_operations = convert_to_parquet(builder)
                                       ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
                File "/src/services/worker/src/worker/job_runners/config/parquet_and_info.py", line 980, in convert_to_parquet
                  builder.download_and_prepare(
                File "/usr/local/lib/python3.12/site-packages/datasets/builder.py", line 884, in download_and_prepare
                  self._download_and_prepare(
                File "/usr/local/lib/python3.12/site-packages/datasets/builder.py", line 947, in _download_and_prepare
                  self._prepare_split(split_generator, **prepare_split_kwargs)
                File "/usr/local/lib/python3.12/site-packages/datasets/builder.py", line 1736, in _prepare_split
                  for job_id, done, content in self._prepare_split_single(
                                               ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
                File "/usr/local/lib/python3.12/site-packages/datasets/builder.py", line 1889, in _prepare_split_single
                  raise DatasetGenerationCastError.from_cast_error(
              datasets.exceptions.DatasetGenerationCastError: An error occurred while generating the dataset
              
              All the data files must have the same columns, but at some point there are 5 new columns ({'compliance_deadline', 'article_reference', 'technical_measures', 'requirement_name', 'documentation_required'}) and 6 missing columns ({'responsible_role', 'priority', 'category', 'item', 'deadline', 'evidence_required'}).
              
              This happened while the json dataset builder was generating data using
              
              hf://datasets/AYI-NEDJIMI/ai-act-fr/data/high_risk_requirements.json (at revision d8133b4bab31877e27503afd5804ad20a1e4e54b), [/tmp/hf-datasets-cache/medium/datasets/29738239544337-config-parquet-and-info-AYI-NEDJIMI-ai-act-fr-5246f7db/hub/datasets--AYI-NEDJIMI--ai-act-fr/snapshots/d8133b4bab31877e27503afd5804ad20a1e4e54b/data/compliance_checklist.json (origin=hf://datasets/AYI-NEDJIMI/ai-act-fr@d8133b4bab31877e27503afd5804ad20a1e4e54b/data/compliance_checklist.json), /tmp/hf-datasets-cache/medium/datasets/29738239544337-config-parquet-and-info-AYI-NEDJIMI-ai-act-fr-5246f7db/hub/datasets--AYI-NEDJIMI--ai-act-fr/snapshots/d8133b4bab31877e27503afd5804ad20a1e4e54b/data/high_risk_requirements.json (origin=hf://datasets/AYI-NEDJIMI/ai-act-fr@d8133b4bab31877e27503afd5804ad20a1e4e54b/data/high_risk_requirements.json), /tmp/hf-datasets-cache/medium/datasets/29738239544337-config-parquet-and-info-AYI-NEDJIMI-ai-act-fr-5246f7db/hub/datasets--AYI-NEDJIMI--ai-act-fr/snapshots/d8133b4bab31877e27503afd5804ad20a1e4e54b/data/prohibited_practices.json (origin=hf://datasets/AYI-NEDJIMI/ai-act-fr@d8133b4bab31877e27503afd5804ad20a1e4e54b/data/prohibited_practices.json), /tmp/hf-datasets-cache/medium/datasets/29738239544337-config-parquet-and-info-AYI-NEDJIMI-ai-act-fr-5246f7db/hub/datasets--AYI-NEDJIMI--ai-act-fr/snapshots/d8133b4bab31877e27503afd5804ad20a1e4e54b/data/qa.json (origin=hf://datasets/AYI-NEDJIMI/ai-act-fr@d8133b4bab31877e27503afd5804ad20a1e4e54b/data/qa.json), /tmp/hf-datasets-cache/medium/datasets/29738239544337-config-parquet-and-info-AYI-NEDJIMI-ai-act-fr-5246f7db/hub/datasets--AYI-NEDJIMI--ai-act-fr/snapshots/d8133b4bab31877e27503afd5804ad20a1e4e54b/data/risk_levels.json (origin=hf://datasets/AYI-NEDJIMI/ai-act-fr@d8133b4bab31877e27503afd5804ad20a1e4e54b/data/risk_levels.json), /tmp/hf-datasets-cache/medium/datasets/29738239544337-config-parquet-and-info-AYI-NEDJIMI-ai-act-fr-5246f7db/hub/datasets--AYI-NEDJIMI--ai-act-fr/snapshots/d8133b4bab31877e27503afd5804ad20a1e4e54b/dataset.json (origin=hf://datasets/AYI-NEDJIMI/ai-act-fr@d8133b4bab31877e27503afd5804ad20a1e4e54b/dataset.json)]
              
              Please either edit the data files to have matching columns, or separate them into different configurations (see docs at https://hf.co/docs/hub/datasets-manual-configuration#multiple-configurations)

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id string	category string	item string	description string	priority string	deadline string	responsible_role string	evidence_required string	source_url string
CL-001	Classification du systeme d'IA	Inventaire des systemes d'IA	Realiser un inventaire exhaustif de tous les systemes d'IA utilises, developpes ou deployes au sein de l'organisation. Identifier chaque systeme, sa finalite, ses donnees d'entree et de sortie, et son domaine d'application.	critical	2026-02-02	AI Governance Officer / DPO	Registre des systemes d'IA \|\| Fiche descriptive pour chaque systeme \|\| Cartographie des flux de donnees IA	https://ayinedjimi-consultants.fr/articles/conformite/ai-act-2026-conformite-ia.html
CL-002	Classification du systeme d'IA	Classification des niveaux de risque	Classer chaque systeme d'IA identifie dans l'une des quatre categories de risque de l'AI Act (inacceptable, eleve, limite, minimal). Utiliser les criteres de l'Annexe III et les orientations de la Commission pour la classification.	critical	2026-02-02	AI Governance Officer / Legal Counsel	Rapport de classification des risques \|\| Justification documentee pour chaque classification \|\| Matrice de correspondance avec l'Annexe III	https://ayinedjimi-consultants.fr/articles/conformite/ai-act-2026-conformite-ia.html
CL-003	Classification du systeme d'IA	Verification des pratiques interdites	Verifier qu'aucun systeme d'IA utilise ou deploye ne releve des pratiques interdites par l'Article 5. Cesser immediatement l'utilisation de tout systeme identifie comme interdit.	critical	2025-02-02	AI Governance Officer / CTO	Rapport d'audit des pratiques IA \|\| Attestation de conformite Article 5 \|\| Plan de cessation pour systemes non conformes	https://ayinedjimi-consultants.fr/articles/conformite/ai-act-2026-conformite-ia.html
CL-004	Evaluation des risques	Evaluation des risques pour les systemes a haut risque	Pour chaque systeme classe a haut risque, realiser une evaluation complete des risques couvrant les risques pour la sante, la securite et les droits fondamentaux. Identifier les risques residuels et les mesures d'attenuation.	critical	2026-05-02	Risk Manager / AI Team Lead	Rapport d'evaluation des risques par systeme \|\| Matrice des risques (probabilite x impact) \|\| Plan de traitement des risques \|\| Registre des risques residuels acceptes	https://ayinedjimi-consultants.fr/articles/conformite/ai-act-2026-conformite-ia.html
CL-005	Evaluation des risques	Evaluation d'impact sur les droits fondamentaux	Realiser une evaluation d'impact sur les droits fondamentaux (FRIA) pour les systemes d'IA a haut risque deployes par des organismes publics ou fournissant des services publics. Inclure l'analyse des risques de discrimination, d'atteinte a la vie privee et aux autres droits fondamentaux.	critical	2026-07-02	DPO / Legal Counsel / AI Ethics Officer	Rapport FRIA complet \|\| Notification a l'autorite de surveillance du marche \|\| Mesures d'attenuation des risques identifies	https://ayinedjimi-consultants.fr/articles/conformite/ai-act-2026-conformite-ia.html
CL-006	Gouvernance des donnees	Mise en oeuvre de la gouvernance des donnees	Mettre en place des pratiques de gouvernance des donnees pour les systemes d'IA a haut risque. Assurer la qualite, la representativite et l'absence de biais dans les ensembles de donnees d'entrainement, de validation et de test.	high	2026-05-02	Data Governance Officer / Data Engineer	Politique de gouvernance des donnees IA \|\| Documentation des ensembles de donnees (datasheets) \|\| Rapports d'audit de qualite des donnees \|\| Procedures de detection et correction des biais dans les donnees	https://ayinedjimi-consultants.fr/articles/conformite/ai-act-2026-conformite-ia.html
CL-007	Gouvernance des donnees	Conformite RGPD des traitements IA	Verifier la conformite de tous les traitements de donnees a caractere personnel lies aux systemes d'IA avec le RGPD. Realiser des analyses d'impact relatives a la protection des donnees (AIPD) pour les traitements a risque eleve.	high	2026-05-02	DPO / Privacy Counsel	Registre des traitements IA (Article 30 RGPD) \|\| AIPD pour les traitements a risque eleve \|\| Base legale documentee pour chaque traitement \|\| Procedures d'exercice des droits des personnes concernees	https://ayinedjimi-consultants.fr/articles/conformite/ai-act-2026-conformite-ia.html
CL-008	Tests de biais	Tests de biais et d'equite algorithmique	Mettre en oeuvre des tests systematiques de biais et d'equite pour les systemes d'IA a haut risque. Evaluer les biais potentiels lies au genre, a l'age, a l'origine ethnique, au handicap et aux autres caracteristiques protegees. Documenter les resultats et les mesures correctives.	high	2026-06-02	ML Engineer / AI Ethics Officer	Rapport de tests de biais (par groupe protege) \|\| Metriques d'equite documentees (demographic parity, equalised odds, etc.) \|\| Plan d'actions correctives en cas de biais detecte \|\| Calendrier de re-tests periodiques	https://ayinedjimi-consultants.fr/articles/conformite/ai-act-2026-conformite-ia.html
CL-009	Tests de biais	Validation des ensembles de donnees pour l'equite	Valider que les ensembles de donnees d'entrainement, de validation et de test sont representatifs et equilibres. Verifier l'absence de sous-representation ou de sur-representation de certains groupes pouvant conduire a des resultats discriminatoires.	high	2026-05-02	Data Scientist / Data Quality Officer	Analyse statistique de la representativite des donnees \|\| Rapport de distribution demographique des datasets \|\| Plan d'action pour corriger les desequilibres identifies	https://ayinedjimi-consultants.fr/articles/conformite/ai-act-2026-conformite-ia.html
CL-010	Explicabilite	Mesures d'explicabilite du systeme d'IA	Implementer des mesures d'explicabilite permettant de comprendre et d'interpreter les decisions et resultats du systeme d'IA. Les deployers doivent pouvoir expliquer aux personnes affectees pourquoi une decision a ete prise ou recommandee par le systeme.	high	2026-06-02	ML Engineer / AI Product Manager	Documentation des methodes d'explicabilite utilisees (SHAP, LIME, etc.) \|\| Interface d'explication accessible aux utilisateurs \|\| Procedures d'explication pour les personnes affectees \|\| Tests d'intelligibilite des explications	https://ayinedjimi-consultants.fr/articles/conformite/ai-act-2026-conformite-ia.html
CL-011	Explicabilite	Documentation de la logique du systeme	Documenter la logique sous-jacente du systeme d'IA, y compris les principaux parametres influençant les decisions, les seuils de decision, et les regles metier implementees. Cette documentation doit etre accessible aux autorites competentes.	medium	2026-06-02	ML Engineer / Technical Writer	Documentation technique de la logique du systeme \|\| Description des algorithmes utilises \|\| Liste des features et leur importance relative \|\| Seuils de decision documentes	https://ayinedjimi-consultants.fr/articles/conformite/ai-act-2026-conformite-ia.html
CL-012	Controle humain	Mecanismes de controle humain	Mettre en place des mecanismes de controle humain efficaces pour les systemes d'IA a haut risque. Definir les niveaux de supervision (human-in-the-loop, human-on-the-loop, human-in-command) et former les operateurs.	critical	2026-07-02	Operations Manager / AI Governance Officer	Procedures de supervision humaine documentees \|\| Definition des roles et responsabilites des operateurs \|\| Attestations de formation des operateurs \|\| Mecanismes d'arret d'urgence (kill switch) testes	https://ayinedjimi-consultants.fr/articles/conformite/ai-act-2026-conformite-ia.html
CL-013	Controle humain	Formation des operateurs humains	Former les personnes chargees du controle humain des systemes d'IA a haut risque. La formation doit couvrir les capacites et limites du systeme, les procedures d'escalade, la detection des anomalies et la gestion de l'automation bias.	high	2026-07-02	HR / Training Manager / AI Team Lead	Programme de formation documente \|\| Registre des formations effectuees \|\| Evaluations des competences des operateurs \|\| Plan de formation continue	https://ayinedjimi-consultants.fr/articles/conformite/ai-act-2026-conformite-ia.html
CL-014	Signalement des incidents	Procedures de signalement des incidents graves	Etablir et tester des procedures de signalement des incidents graves lies aux systemes d'IA aux autorites de surveillance du marche. Les incidents doivent etre signales immediatement apres l'etablissement d'un lien de causalite avec le systeme d'IA.	critical	2026-07-02	Compliance Officer / CISO	Procedure de signalement d'incident documentee \|\| Modeles de rapports d'incidents \|\| Registre des contacts des autorites competentes \|\| Resultats des tests de la procedure de signalement	https://ayinedjimi-consultants.fr/articles/conformite/ai-act-2026-conformite-ia.html
CL-015	Signalement des incidents	Plan de reponse aux incidents IA	Developper un plan de reponse aux incidents specifique aux systemes d'IA couvrant la detection, le confinement, l'investigation, la remediation et la communication. Inclure les procedures de rappel ou retrait du systeme si necessaire.	high	2026-06-02	CISO / AI Governance Officer	Plan de reponse aux incidents IA \|\| Roles et responsabilites de l'equipe de reponse \|\| Procedures de communication de crise \|\| Resultats des exercices de simulation	https://ayinedjimi-consultants.fr/articles/conformite/ai-act-2026-conformite-ia.html
CL-016	Enregistrement et base de donnees UE	Enregistrement dans la base de donnees de l'UE	Enregistrer tous les systemes d'IA a haut risque dans la base de donnees de l'UE avant leur mise sur le marche ou mise en service. Verifier l'exactitude et l'exhaustivite des informations enregistrees conformement a l'Annexe VIII.	critical	2026-08-02	Compliance Officer / Legal Counsel	Confirmation d'enregistrement dans la base UE \|\| Numero d'enregistrement unique \|\| Copie des informations enregistrees (Annexe VIII)	https://ayinedjimi-consultants.fr/articles/conformite/ai-act-2026-conformite-ia.html
CL-017	Evaluation de conformite	Procedure d'evaluation de conformite	Realiser la procedure d'evaluation de conformite appropriee pour chaque systeme d'IA a haut risque. Determiner si une auto-evaluation (Annexe VI) suffit ou si un organisme notifie est requis (Annexe VII) selon le type de systeme.	critical	2026-07-02	Quality Manager / Compliance Officer	Rapport d'evaluation de conformite \|\| Determination du type d'evaluation (Annexe VI ou VII) \|\| Certificat de l'organisme notifie (le cas echeant) \|\| Declaration UE de conformite	https://ayinedjimi-consultants.fr/articles/conformite/ai-act-2026-conformite-ia.html
CL-018	Evaluation de conformite	Marquage CE et declaration de conformite	Apposer le marquage CE sur les systemes d'IA a haut risque conformes et etablir la declaration UE de conformite. Le marquage CE doit etre visible, lisible et indelebile. La declaration doit etre conservee pendant 10 ans.	critical	2026-08-02	Quality Manager / Product Manager	Preuve du marquage CE appose \|\| Declaration UE de conformite signee \|\| Procedure de conservation documentee	https://ayinedjimi-consultants.fr/articles/conformite/ai-act-2026-conformite-ia.html
CL-019	Surveillance post-marche	Plan de surveillance apres mise sur le marche	Etablir un plan de surveillance apres mise sur le marche proportionnee aux risques du systeme d'IA. Le plan doit prevoir la collecte et l'analyse systematiques des donnees de performance, des retours des deployers et la detection des risques emergents.	high	2026-08-02	Quality Manager / AI Operations	Plan de surveillance apres mise sur le marche documente \|\| Indicateurs de performance definis \|\| Procedures de collecte de donnees \|\| Calendrier de revues periodiques	https://ayinedjimi-consultants.fr/articles/conformite/ai-act-2026-conformite-ia.html
CL-020	Surveillance post-marche	Surveillance continue de la performance	Mettre en place un systeme de surveillance continue de la performance des systemes d'IA a haut risque. Detecter les degradations de performance, les biais emergents, les derives (model drift) et les incidents potentiels.	high	2026-08-02	MLOps Engineer / AI Operations	Tableaux de bord de surveillance en temps reel \|\| Alertes automatisees pour les degradations \|\| Rapports periodiques de performance \|\| Procedures de reponse aux degradations	https://ayinedjimi-consultants.fr/articles/conformite/ai-act-2026-conformite-ia.html
CL-021	Documentation technique	Documentation technique complete (Annexe IV)	Preparer la documentation technique complete conforme a l'Annexe IV du reglement. La documentation doit couvrir la description du systeme, le processus de developpement, les specifications techniques, le systeme de gestion des risques et les resultats de tests.	critical	2026-07-02	Technical Lead / Documentation Manager	Documentation technique conforme a l'Annexe IV \|\| Revue de completude de la documentation \|\| Validation par le responsable qualite	https://ayinedjimi-consultants.fr/articles/conformite/ai-act-2026-conformite-ia.html
CL-022	Documentation technique	Instructions d'utilisation pour les deployers	Elaborer des instructions d'utilisation claires, completes et concises a destination des deployers. Les instructions doivent couvrir la finalite prevue, les capacites et limites du systeme, les mesures de controle humain et les specifications des donnees d'entree.	high	2026-07-02	Product Manager / Technical Writer	Notice d'utilisation conforme a l'Article 13 \|\| Validation de la clarte et completude par les deployers \|\| Traduction dans les langues necessaires	https://ayinedjimi-consultants.fr/articles/conformite/ai-act-2026-conformite-ia.html
CL-023	Cybersecurite	Evaluation de cybersecurite du systeme d'IA	Realiser une evaluation complete de la cybersecurite des systemes d'IA a haut risque. Evaluer la resilience aux attaques adversariales, a l'empoisonnement de donnees, au vol de modele et aux autres menaces specifiques a l'IA.	high	2026-06-02	CISO / AI Security Engineer	Rapport d'evaluation de cybersecurite IA \|\| Tests de penetration specifiques a l'IA \|\| Evaluation de la resilience aux attaques adversariales \|\| Plan de remediation des vulnerabilites	https://ayinedjimi-consultants.fr/articles/conformite/ai-act-2026-conformite-ia.html
CL-024	Gouvernance organisationnelle	Nomination d'un responsable de la gouvernance IA	Designer un responsable ou une equipe chargee de la gouvernance IA au sein de l'organisation. Ce role est charge de coordonner la mise en conformite avec l'AI Act, de superviser les evaluations de risques et de servir de point de contact avec les autorites.	critical	2025-12-01	CEO / Board / C-Level	Lettre de mission du responsable IA \|\| Fiche de poste et perimetre de responsabilite \|\| Organigramme de la gouvernance IA \|\| Budget et ressources alloues	https://ayinedjimi-consultants.fr/articles/conformite/ai-act-2026-conformite-ia.html
CL-025	Gouvernance organisationnelle	Systeme de gestion de la qualite IA	Mettre en place un systeme de gestion de la qualite conforme a l'Article 17 couvrant les politiques, procedures et instructions ecrites pour assurer la conformite au reglement AI Act. Inclure les processus de conception, developpement, test, validation et surveillance.	high	2026-06-02	Quality Manager / AI Governance Officer	Manuel qualite IA \|\| Procedures documentees couvrant l'Article 17 \|\| Programme d'audits internes \|\| Registre des revues de direction	https://ayinedjimi-consultants.fr/articles/conformite/ai-act-2026-conformite-ia.html
HR-001	null	null	Un systeme de gestion des risques doit etre etabli, mis en oeuvre, documente et maintenu pour les systemes d'IA a haut risque. Il doit constituer un processus iteratif continu planifie et execute tout au long du cycle de vie du systeme d'IA, necessitant une mise a jour reguliere et systematique.	null	null	null	null	https://ayinedjimi-consultants.fr/articles/conformite/ai-act-2026-conformite-ia.html
HR-002	null	null	Les systemes d'IA a haut risque utilisant des techniques impliquant l'entrainement de modeles avec des donnees doivent etre developpes sur la base d'ensembles de donnees d'entrainement, de validation et de test repondant a des criteres de qualite. Les ensembles de donnees doivent etre pertinents, suffisamment representatifs, dans la mesure du possible exempts d'erreurs et complets au regard de la finalite prevue.	null	null	null	null	https://ayinedjimi-consultants.fr/articles/conformite/ai-act-2026-conformite-ia.html
HR-003	null	null	La documentation technique d'un systeme d'IA a haut risque doit etre etablie avant la mise sur le marche ou la mise en service et doit etre tenue a jour. Elle doit etre redigee de maniere a demontrer que le systeme est conforme aux exigences et a fournir aux autorites nationales competentes et aux organismes notifies les informations necessaires pour evaluer la conformite du systeme.	null	null	null	null	https://ayinedjimi-consultants.fr/articles/conformite/ai-act-2026-conformite-ia.html
HR-004	null	null	Les systemes d'IA a haut risque doivent prevoir techniquement l'enregistrement automatique des evenements (journaux) tout au long de la duree de vie du systeme. Les capacites de journalisation doivent etre conformes a des normes ou specifications communes reconnues et permettre la tracabilite du fonctionnement du systeme.	null	null	null	null	https://ayinedjimi-consultants.fr/articles/conformite/ai-act-2026-conformite-ia.html
HR-005	null	null	Les systemes d'IA a haut risque doivent etre concus et developpes de maniere a garantir que leur fonctionnement est suffisamment transparent pour permettre aux deployers d'interpreter les resultats du systeme et de les utiliser de maniere appropriee. Des instructions d'utilisation appropriees et concises doivent accompagner le systeme.	null	null	null	null	https://ayinedjimi-consultants.fr/articles/conformite/ai-act-2026-conformite-ia.html
HR-006	null	null	Les systemes d'IA a haut risque doivent etre concus et developpes de maniere a pouvoir etre efficacement supervises par des personnes physiques pendant la periode d'utilisation du systeme. Le controle humain doit viser a prevenir ou minimiser les risques pour la sante, la securite ou les droits fondamentaux qui peuvent apparaitre lorsqu'un systeme d'IA est utilise conformement a sa finalite prevue ou dans des conditions de mauvaise utilisation raisonnablement previsible.	null	null	null	null	https://ayinedjimi-consultants.fr/articles/conformite/ai-act-2026-conformite-ia.html
HR-007	null	null	Les systemes d'IA a haut risque doivent etre concus et developpes de facon a atteindre un niveau approprie d'exactitude, de robustesse et de cybersecurite et a fonctionner de maniere constante a cet egard tout au long de leur cycle de vie. Les niveaux d'exactitude et les metriques pertinentes doivent etre declares dans les instructions d'utilisation.	null	null	null	null	https://ayinedjimi-consultants.fr/articles/conformite/ai-act-2026-conformite-ia.html
HR-008	null	null	Les fournisseurs de systemes d'IA a haut risque doivent mettre en place un systeme de gestion de la qualite garantissant la conformite au present reglement. Ce systeme doit etre documente de maniere systematique et ordonnee sous la forme de politiques, procedures et instructions ecrites.	null	null	null	null	https://ayinedjimi-consultants.fr/articles/conformite/ai-act-2026-conformite-ia.html
HR-009	null	null	Avant la mise sur le marche ou la mise en service d'un systeme d'IA a haut risque, le fournisseur doit soumettre le systeme a une evaluation de conformite. Pour certains systemes a haut risque (biometrie, infrastructures critiques, etc.), l'evaluation doit etre effectuee par un organisme notifie tiers. Pour d'autres, une auto-evaluation basee sur le controle interne de la production peut suffire.	null	null	null	null	https://ayinedjimi-consultants.fr/articles/conformite/ai-act-2026-conformite-ia.html
HR-010	null	null	Le marquage CE doit etre appose de maniere visible, lisible et indelebile sur le systeme d'IA a haut risque. Lorsque cela n'est pas possible en raison de la nature du systeme, le marquage est appose sur l'emballage ou la documentation jointe. Le marquage CE indique la conformite du systeme aux exigences du reglement AI Act.	null	null	null	null	https://ayinedjimi-consultants.fr/articles/conformite/ai-act-2026-conformite-ia.html
HR-011	null	null	Les fournisseurs doivent etablir et documenter un systeme de surveillance apres mise sur le marche proportionnee a la nature des technologies d'IA et aux risques du systeme d'IA a haut risque. Le systeme de surveillance doit collecter, documenter et analyser de maniere active et systematique les donnees pertinentes fournies par les deployers ou collectees a travers d'autres sources.	null	null	null	null	https://ayinedjimi-consultants.fr/articles/conformite/ai-act-2026-conformite-ia.html
HR-012	null	null	Avant la mise sur le marche ou la mise en service d'un systeme d'IA a haut risque, le fournisseur ou, le cas echeant, le mandataire, doit enregistrer le systeme dans la base de donnees de l'UE. L'enregistrement comprend les informations enumerees aux sections A et B de l'annexe VIII.	null	null	null	null	https://ayinedjimi-consultants.fr/articles/conformite/ai-act-2026-conformite-ia.html
HR-013	null	null	Le fournisseur d'un systeme d'IA a haut risque doit etablir une declaration UE de conformite ecrite pour chaque systeme d'IA et la tenir a la disposition des autorites nationales competentes pendant dix ans apres la mise sur le marche ou la mise en service du systeme.	null	null	null	null	https://ayinedjimi-consultants.fr/articles/conformite/ai-act-2026-conformite-ia.html
HR-014	null	null	Les deployers de systemes d'IA a haut risque doivent prendre des mesures techniques et organisationnelles appropriees pour s'assurer qu'ils utilisent les systemes conformement aux instructions d'utilisation. Ils doivent assurer un controle humain, surveiller le fonctionnement du systeme et signaler les incidents graves.	null	null	null	null	https://ayinedjimi-consultants.fr/articles/conformite/ai-act-2026-conformite-ia.html
HR-015	null	null	Les fournisseurs de systemes d'IA a haut risque mis sur le marche de l'Union doivent signaler tout incident grave aux autorites de surveillance du marche des Etats membres ou le systeme est mis sur le marche. Le signalement doit etre effectue immediatement apres que le fournisseur a etabli un lien de causalite entre le systeme d'IA et l'incident.	null	null	null	null	https://ayinedjimi-consultants.fr/articles/conformite/ai-act-2026-conformite-ia.html
HR-016	null	null	Les fournisseurs de modeles d'IA a usage general doivent respecter des obligations specifiques de transparence, y compris la fourniture d'une documentation technique, d'informations pour les fournisseurs en aval, le respect du droit d'auteur et la publication d'un resume du contenu utilise pour l'entrainement. Les modeles GPAI a risque systemique sont soumis a des obligations supplementaires.	null	null	null	null	https://ayinedjimi-consultants.fr/articles/conformite/ai-act-2026-conformite-ia.html
HR-017	null	null	Avant la mise en service d'un systeme d'IA a haut risque, les deployers qui sont des organismes de droit public ou des operateurs prives fournissant des services publics, ainsi que les deployers de certains systemes (credit scoring, assurance), doivent realiser une evaluation de l'impact du systeme sur les droits fondamentaux.	null	null	null	null	https://ayinedjimi-consultants.fr/articles/conformite/ai-act-2026-conformite-ia.html
HR-018	null	null	Les deployers de systemes d'IA a haut risque doivent informer les personnes physiques faisant l'objet d'une decision prise ou assistee par un systeme d'IA a haut risque. Cette information doit etre claire, significative et fournie en temps utile, incluant le fait qu'un systeme d'IA est utilise pour la prise de decision.	null	null	null	null	https://ayinedjimi-consultants.fr/articles/conformite/ai-act-2026-conformite-ia.html
HR-019	null	null	Les Etats membres doivent veiller a ce qu'au moins un bac a sable reglementaire pour l'IA soit operationnel au niveau national. Ces bacs a sable fournissent un environnement controle facilitant le developpement, l'entrainement, les tests et la validation de systemes d'IA innovants pendant une duree limitee avant leur mise sur le marche.	null	null	null	null	https://ayinedjimi-consultants.fr/articles/conformite/ai-act-2026-conformite-ia.html
HR-020	null	null	Les importateurs et distributeurs de systemes d'IA a haut risque ont des obligations specifiques pour garantir que seuls des systemes conformes sont mis a disposition sur le marche de l'Union. Ils doivent verifier que le fournisseur a effectue la procedure d'evaluation de conformite, que le marquage CE est appose et que la documentation accompagnant le systeme est complete.	null	null	null	null	https://ayinedjimi-consultants.fr/articles/conformite/ai-act-2026-conformite-ia.html
PP-001	null	null	L'utilisation de systemes d'IA par les autorites publiques ou en leur nom pour evaluer ou classer les personnes physiques sur une periode donnee en fonction de leur comportement social ou de caracteristiques personnelles connues, inferees ou predites, la notation sociale ainsi obtenue conduisant a un traitement prejudiciable ou defavorable de certaines personnes physiques ou de groupes entiers dans des contextes sociaux sans lien avec les contextes dans lesquels les donnees ont ete initialement generees ou collectees, ou a un traitement prejudiciable disproportionne par rapport a la gravite de leur comportement social.	null	null	null	null	https://ayinedjimi-consultants.fr/articles/conformite/ai-act-2026-conformite-ia.html
PP-002	null	null	L'utilisation de systemes d'identification biometrique a distance en temps reel dans des espaces accessibles au public a des fins repressives. Cette interdiction couvre la reconnaissance faciale en direct, l'analyse de la demarche, la reconnaissance vocale et tout autre systeme biometrique permettant l'identification en temps reel.	null	null	null	null	https://ayinedjimi-consultants.fr/articles/conformite/ai-act-2026-conformite-ia.html
PP-003	null	null	La mise sur le marche, la mise en service ou l'utilisation d'un systeme d'IA qui deploie des techniques subliminales agissant en dehors de la conscience d'une personne, ou des techniques deliberement manipulatrices ou trompeuses, dans le but ou avec pour effet de fausser de maniere substantielle le comportement d'une personne ou d'un groupe de personnes en alterant sensiblement leur capacite a prendre une decision eclairee, les amenant a prendre une decision qu'elles n'auraient pas prise autrement, d'une maniere qui cause ou est raisonnablement susceptible de causer un prejudice significatif a cette personne, a une autre personne ou a un groupe de personnes.	null	null	null	null	https://ayinedjimi-consultants.fr/articles/conformite/ai-act-2026-conformite-ia.html
PP-004	null	null	L'utilisation de systemes d'IA exploitant les vulnerabilites des personnes en raison de leur age, notamment les enfants et les personnes agees, dans le but de fausser de maniere substantielle leur comportement d'une maniere qui cause ou est susceptible de causer un prejudice significatif. Cela inclut les contenus addictifs cibles, la manipulation des preferences d'achat des mineurs, et l'exploitation de la confiance des personnes agees.	null	null	null	null	https://ayinedjimi-consultants.fr/articles/conformite/ai-act-2026-conformite-ia.html
PP-005	null	null	L'utilisation de systemes d'IA exploitant les vulnerabilites de personnes en situation de handicap physique ou mental pour fausser substantiellement leur comportement de maniere prejudiciable. Cela inclut les interfaces non accessibles conçues pour tromper, les systemes exploitant les deficiences cognitives, et toute manipulation ciblant les limitations liees au handicap.	null	null	null	null	https://ayinedjimi-consultants.fr/articles/conformite/ai-act-2026-conformite-ia.html
PP-006	null	null	L'utilisation de systemes d'IA exploitant la situation sociale ou economique precaire de personnes ou de groupes pour fausser substantiellement leur comportement de maniere prejudiciable. Cela couvre les pratiques de pret predateur pilotees par IA, la publicite ciblant les personnes en difficulte financiere, et les systemes exploitant le manque d'education numerique.	null	null	null	null	https://ayinedjimi-consultants.fr/articles/conformite/ai-act-2026-conformite-ia.html
PP-007	null	null	L'utilisation de systemes d'IA pour effectuer des evaluations des risques a l'egard de personnes physiques afin d'evaluer ou de predire le risque qu'une personne physique commette une infraction penale, uniquement sur la base du profilage d'une personne physique ou de l'evaluation de ses traits de personnalite et caracteristiques. Cette interdiction ne s'applique pas aux systemes d'IA qui soutiennent l'evaluation humaine de l'implication d'une personne dans une activite criminelle, fondee sur des faits objectifs et verifiables directement lies a une activite criminelle.	null	null	null	null	https://ayinedjimi-consultants.fr/articles/conformite/ai-act-2026-conformite-ia.html
PP-008	null	null	La creation ou l'expansion de bases de donnees de reconnaissance faciale par le moissonnage non cible d'images faciales a partir d'Internet ou de footage de videosurveillance. Cette pratique, illustree par des entreprises comme Clearview AI, est strictement interdite car elle porte atteinte aux droits fondamentaux a la vie privee et a la protection des donnees a caractere personnel.	null	null	null	null	https://ayinedjimi-consultants.fr/articles/conformite/ai-act-2026-conformite-ia.html
PP-009	null	null	L'utilisation de systemes d'IA pour inferer les emotions des personnes physiques sur le lieu de travail, sauf pour des raisons medicales ou de securite. Cette interdiction vise a proteger les travailleurs contre une surveillance emotionnelle invasive et a preserver leur dignite et leur vie privee dans le contexte professionnel.	null	null	null	null	https://ayinedjimi-consultants.fr/articles/conformite/ai-act-2026-conformite-ia.html
PP-010	null	null	L'utilisation de systemes d'IA pour inferer les emotions des personnes dans les etablissements d'enseignement et de formation, sauf pour des raisons medicales ou de securite. Cette interdiction protege les eleves et les etudiants contre la surveillance emotionnelle dans le cadre educatif.	null	null	null	null	https://ayinedjimi-consultants.fr/articles/conformite/ai-act-2026-conformite-ia.html
PP-011	null	null	L'utilisation de systemes de categorisation biometrique qui categorisent individuellement les personnes physiques sur la base de leurs donnees biometriques pour en deduire ou inferer leur race, leurs opinions politiques, leur appartenance syndicale, leurs convictions religieuses ou philosophiques, leur vie sexuelle ou leur orientation sexuelle. Les systemes de filtrage qui ne categorisent pas individuellement ne sont pas couverts.	null	null	null	null	https://ayinedjimi-consultants.fr/articles/conformite/ai-act-2026-conformite-ia.html
PP-012	null	null	L'utilisation de systemes d'IA par les autorites publiques pour evaluer le risque qu'une personne commette une infraction ou recidive, non pas en se basant uniquement sur le profilage mais en combinant le profilage avec une evaluation des traits de personnalite et des caracteristiques, y compris la localisation geographique, sans aucun lien objectif et verifiable avec une activite criminelle.	null	null	null	null	https://ayinedjimi-consultants.fr/articles/conformite/ai-act-2026-conformite-ia.html
QA-FR-001	generalites	null	null	null	null	null	null	https://ayinedjimi-consultants.fr/articles/conformite/ai-act-2026-conformite-ia.html
QA-FR-002	calendrier	null	null	null	null	null	null	https://ayinedjimi-consultants.fr/articles/conformite/ai-act-2026-conformite-ia.html
QA-FR-003	classification_risques	null	null	null	null	null	null	https://ayinedjimi-consultants.fr/articles/conformite/ai-act-2026-conformite-ia.html
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QA-FR-036	surveillance	null	null	null	null	null	null	https://ayinedjimi-consultants.fr/articles/conformite/ai-act-2026-conformite-ia.html
QA-FR-037	enregistrement	null	null	null	null	null	null	https://ayinedjimi-consultants.fr/articles/conformite/ai-act-2026-conformite-ia.html
QA-FR-038	champ_application	null	null	null	null	null	null	https://ayinedjimi-consultants.fr/articles/conformite/ai-act-2026-conformite-ia.html
QA-FR-039	chaine_valeur	null	null	null	null	null	null	https://ayinedjimi-consultants.fr/articles/conformite/ai-act-2026-conformite-ia.html
QA-FR-040	biometrie	null	null	null	null	null	null	https://ayinedjimi-consultants.fr/articles/conformite/ai-act-2026-conformite-ia.html
QA-FR-041	qualite	null	null	null	null	null	null	https://ayinedjimi-consultants.fr/articles/conformite/ai-act-2026-conformite-ia.html
QA-FR-042	secteurs	null	null	null	null	null	null	https://ayinedjimi-consultants.fr/articles/conformite/ai-act-2026-conformite-ia.html
QA-FR-043	secteurs	null	null	null	null	null	null	https://ayinedjimi-consultants.fr/articles/conformite/ai-act-2026-conformite-ia.html

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AI Act 2026 - Dataset de Conformite (Francais)

Dataset bilingue complet sur le Reglement europeen sur l'intelligence artificielle (AI Act, Reglement (UE) 2024/1689). Ce dataset couvre les niveaux de risque, les pratiques interdites, les exigences pour les systemes a haut risque, les listes de controle de conformite et 80 questions-reponses en francais.

Contenu du dataset

Table	Description	Nombre d'entrees
`risk_levels`	Les 4 niveaux de risque et sous-categories	15
`prohibited_practices`	Pratiques d'IA interdites (Article 5)	12
`high_risk_requirements`	Exigences techniques pour les systemes a haut risque	20
`compliance_checklist`	Liste de controle pratique de conformite	25
`qa`	Questions-reponses sur l'AI Act	80

Structure des donnees

Niveaux de risque (`risk_levels`)

id : Identifiant unique
risk_level : Niveau de risque (unacceptable, high, limited, minimal)
name : Nom du niveau de risque
description : Description detaillee
examples : Exemples concrets
obligations : Obligations applicables
penalties : Sanctions en cas de non-conformite
timeline : Date d'application
article_reference : Articles du reglement

Pratiques interdites (`prohibited_practices`)

id : Identifiant unique
practice_name : Nom de la pratique
description : Description detaillee
exceptions : Exceptions eventuelles
penalty_amount : Montant des sanctions
article_reference : Article du reglement

Exigences haut risque (`high_risk_requirements`)

id : Identifiant unique
requirement_name : Nom de l'exigence
description : Description detaillee
technical_measures : Mesures techniques requises
documentation_required : Documentation obligatoire
article_reference : Article du reglement
compliance_deadline : Date limite de conformite

Liste de controle (`compliance_checklist`)

id : Identifiant unique
category : Categorie
item : Element de la checklist
description : Description detaillee
priority : Priorite (critical, high, medium)
deadline : Date limite
responsible_role : Role responsable
evidence_required : Preuves requises

Questions-Reponses (`qa`)

id : Identifiant unique
question : Question
answer : Reponse detaillee
category : Categorie thematique

Utilisation

from datasets import load_dataset

# Charger le dataset complet
dataset = load_dataset("AYI-NEDJIMI/ai-act-fr")

# Charger une table specifique
risk_levels = load_dataset("AYI-NEDJIMI/ai-act-fr", data_files="data/risk_levels.parquet")
qa = load_dataset("AYI-NEDJIMI/ai-act-fr", data_files="data/qa.parquet")

Sanctions prevues par l'AI Act

Violation	Amende maximale
Pratiques interdites (Art. 5)	35 M EUR ou 7% du CA mondial
Non-conformite systemes haut risque	15 M EUR ou 3% du CA mondial
Informations incorrectes	7,5 M EUR ou 1% du CA mondial

Calendrier d'application

Date	Obligation
2 fevrier 2025	Interdictions des pratiques a risque inacceptable
2 aout 2025	Obligations pour les modeles GPAI
2 aout 2026	Obligations pour les systemes a haut risque
2 aout 2027	Obligations pour les systemes integres dans des produits

Auteur

Ayi NEDJIMI - Consultant en Cybersecurite & Conformite

Ressources gratuites

Retrouvez nos 8 livres blancs gratuits sur la cybersecurite et la conformite :

Livres blancs et ressources

Collection

Ce dataset fait partie de la collection de datasets de conformite europeenne :

Collection AYI-NEDJIMI

Licence

Ce dataset est distribue sous licence Apache 2.0.

Source

Les informations de ce dataset sont basees sur le Reglement (UE) 2024/1689 (AI Act) et l'analyse de conformite disponible sur : https://ayinedjimi-consultants.fr/articles/conformite/ai-act-2026-conformite-ia.html

Author

Ayi NEDJIMI - Cybersecurity Consultant & Trainer | AI Expert

Free Cybersecurity Resources

Part of the Collection

This dataset is part of the Cybersecurity Datasets & Tools Collection by AYI-NEDJIMI Consultants.

Downloads last month: 30

Space using AYI-NEDJIMI/ai-act-fr 1

Collections including AYI-NEDJIMI/ai-act-fr

Datasets:

AYI-NEDJIMI
/

ai-act-fr

AI Act 2026 - Dataset de Conformite (Francais)

Contenu du dataset

Structure des donnees

Niveaux de risque (`risk_levels`)

Pratiques interdites (`prohibited_practices`)

Exigences haut risque (`high_risk_requirements`)

Liste de controle (`compliance_checklist`)

Questions-Reponses (`qa`)

Utilisation

Sanctions prevues par l'AI Act

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EU Cybersecurity Compliance

CyberSec AI Portfolio - Datasets, Models & Spaces

AI Act 2026 - Dataset de Conformite (Francais)

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Pratiques interdites (prohibited_practices)

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