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.
Artículos de la Ley de IA : 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.
Coste estimado
Tokens de entrada por llamada : ≈ 422
| Modelo | Por llamada | Por 1.000 llamadas |
|---|---|---|
| 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 € |
| Modelo de código abierto autoalojado (Ollama, vLLM) | 0 € de API (solo el coste del servidor) | |
Solo coste de entrada, sin la respuesta del modelo. Precios públicos estándar de los proveedores (Mistral AI, DeepSeek, OpenAI, Anthropic) convertidos de USD a euros al tipo del BCE del 29 de septiembre de 2026. Estimación: 1 token ≈ 3,6 caracteres.
Common to all 3 regions
Created by the author, no outside source.
Commercial use allowed · credit the author · changes allowed.
Text or data only: no access to files, network or commands.
Hosted in France (Scaleway, Paris). No transfer outside the EU.
European Union · 5/5
No personal data.
No training data: no summary required.
United States · 5/5
No personal data.
No training data: no documentation to publish.
China · 5/5
No personal data.
No training data; AI-generated content published in China must be labelled (2025).
Indicative summary as of 30/09/2026, not a legal certification. Method and sources →
Estadísticas
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- Identificador
- contextetech--fiche-transparence-chatbot
- Tipo
- Expedientes AI Act
- Archivo
- fiche-transparence-chatbot.md
- Formato
- MD
- Tamaño
- 1093 bytes (1,1 KB)
- Codificación
- UTF-8
- Tokens estimados
- ≈ 293
- Idioma
- Francés
- Licencia
- MIT
- Uso comercial
- Permitido
- Datos personales
- Ninguno
- Versión
- 1.0
- Publicado el
- 1 de octubre de 2026 a las 18:46
- Actualizado el
- 1 de octubre de 2026 a las 18:46
- Almacenamiento
- en base de datos
- Usos
- 0
- Me gusta
- 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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