Fiche de transparence d'un chatbot (AI Act)
Trame de fiche de transparence pour un chatbot (AI Act, article 50) : fournisseur, mention IA, modèle, finalité, données, contact humain.
Articles de l'AI Act : Article 50 (obligations de transparence)
Fournisseur du système
Nom de l'organisation qui met l'assistant à disposition, adresse et contact.
Mention « vous parlez à une IA »
Texte affiché à l'utilisateur avant ou au début de l'échange, indiquant clairement qu'il interagit avec un système d'IA (article 50).
Modèle utilisé
Nom du modèle et de son fournisseur, version, hébergement (pays).
Finalité
À quoi sert l'assistant, et ce qu'il ne fait pas.
Données traitées
Données saisies par l'utilisateur, durée de conservation, usage éventuel pour améliorer le service (et comment s'y opposer).
Contenus générés
Si l'assistant produit des textes, images ou sons diffusés au public, indiquer comment ils sont signalés comme générés par IA.
Contact humain
Comment joindre une personne : e-mail, téléphone, formulaire.
Mise à jour
Date de la dernière mise à jour de cette fiche.
Coût estimé
Tokens d'entrée par appel : ≈ 422
| Modèle | Par appel | Pour 1 000 appels |
|---|---|---|
| Mistral Large · Mistral AI | 0,00019 € | 0,19 € |
| DeepSeek Flash · DeepSeek | 0,00011 € | 0,11 € |
| DeepSeek V4 Pro · DeepSeek | 0,00049 € | 0,49 € |
| GPT-6 Luna · OpenAI | 0,00004 € | 0,04 € |
| GPT-6 Sol · OpenAI | 0,00074 € | 0,74 € |
| Claude Sonnet 5.5 · Anthropic | 0,00074 € | 0,74 € |
| Claude Opus 5.5 · Anthropic | 0,00149 € | 1,49 € |
| Modèle open source hébergé chez soi (Ollama, vLLM) | 0 € d'API (coût du serveur seulement) | |
Coût d'entrée seulement, sans la réponse du modèle. Prix publics des fournisseurs (Mistral AI, DeepSeek, OpenAI, Anthropic), tarif standard en dollars converti en euros au taux BCE du 29 septembre 2026. Estimation : 1 token ≈ 3,6 caractères.
Commun aux 3 régions
Contenu créé par l'auteur, sans source extérieure.
Usage commercial autorisé · citer l'auteur · modifications permises.
Texte ou données seuls : aucun accès aux fichiers, au réseau ni aux commandes.
Hébergé en France (Scaleway, Paris). Aucun transfert hors UE.
Union européenne · 5/5
Aucune donnée personnelle.
Pas de données d'entraînement : pas de résumé à fournir.
États-Unis · 5/5
Aucune donnée personnelle.
Pas de données d'entraînement : pas de documentation à publier.
Chine · 5/5
Aucune donnée personnelle.
Pas de données d'entraînement ; les contenus générés par IA diffusés en Chine doivent être marqués (2025).
Synthèse indicative au 30/09/2026, sans valeur de certification juridique. Méthode et sources →
Statistiques
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- Identifiant
- contextetech--fiche-transparence-chatbot
- Type
- Dossiers AI Act
- Fichier
- fiche-transparence-chatbot.md
- Format
- MD
- Taille
- 1 093 octets (1,1 Ko)
- Encodage
- UTF-8
- Tokens estimés
- ≈ 293
- Langue
- Français
- Licence
- MIT
- Usage commercial
- Autorisé
- Données personnelles
- Aucune
- Version
- 1.0
- Publié le
- 1 octobre 2026 à 18:46
- Mis à jour le
- 1 octobre 2026 à 18:46
- Stockage
- en base
- Utilisations
- 0
- J'aime
- 0
fiche-transparence-chatbot.md
# Fiche de transparence d'un chatbot (AI Act) Trame de fiche de transparence pour un chatbot (AI Act, article 50) : fournisseur, mention IA, modèle, finalité, données, contact humain. ## Fournisseur du système Nom de l'organisation qui met l'assistant à disposition, adresse et contact. ## Mention « vous parlez à une IA » Texte affiché à l'utilisateur avant ou au début de l'échange, indiquant clairement qu'il interagit avec un système d'IA (article 50). ## Modèle utilisé Nom du modèle et de son fournisseur, version, hébergement (pays). ## Finalité À quoi sert l'assistant, et ce qu'il ne fait pas. ## Données traitées Données saisies par l'utilisateur, durée de conservation, usage éventuel pour améliorer le service (et comment s'y opposer). ## Contenus générés Si l'assistant produit des textes, images ou sons diffusés au public, indiquer comment ils sont signalés comme générés par IA. ## Contact humain Comment joindre une personne : e-mail, téléphone, formulaire. ## Mise à jour Date de la dernière mise à jour de cette fiche.
PEFT / Transformers
from peft import LoraConfig, get_peft_model
from transformers import AutoModelForCausalLM
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
"undefined", device_map="auto")
config = LoraConfig(
r=undefined, lora_alpha=undefined, lora_dropout=undefined,
target_modules=[],
task_type="CAUSAL_LM",
)
model = get_peft_model(model, config)
model.print_trainable_parameters()
# lr=undefined, epochs=undefined, batch=undefined, grad_acc=undefined, max_seq_len=undefined
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