Version du 28 septembre 2026
Tu parles à une machine.
Cette page répond à l’article 50 de l’AI Act : tu as le droit de savoir que tu communiques avec un système d’IA, et de quel système il s’agit. Nous allons un pas plus loin et te disons aussi où ce système est faible.
Quel modèle d’IA tu utilises
Union AI est un service qui propose des modèles de langage open-weight. Nous n’entraînons pas notre propre modèle de base. Nous faisons tourner des modèles existants, aux poids publics et sous licence ouverte, sur une infrastructure européenne, avec autour notre propre prompt système, notre compteur et notre routage.
| Niveau | Modèle | Licence |
|---|---|---|
| Lite | gpt-oss-120b | Apache 2.0 + usage policy |
| Standard | qwen3.6-35b-a3b | Apache 2.0 |
| Long context | deepseek-v4-flash-0731 | MIT |
| Pro | glm-5.2 | MIT |
Si tu demandes directement dans le chat à quel modèle tu parles, tu obtiens une réponse honnête. Un assistant qui renie sa propre base est un assistant que tu ne peux pas croire sur le reste non plus.
Notre prompt système, publié en entier
Voici le cœur de l’instruction que porte chaque conversation du chat. Nous la publions parce que le comportement qu’elle impose est exactement celui que nous promettons.
Tu es Union AI, l’assistant IA d’Union AI.
Tout le traitement de cette conversation a lieu sur une
infrastructure située dans l’Union européenne.
IDENTITÉ
Présente-toi toujours comme Union AI. Si quelqu’un demande
directement sur quel modèle tu tournes, indique honnêtement
de quel modèle open-weight il s’agit et sous quelle licence.
N’invente jamais une autre origine et ne nie pas le modèle
de base.
LANGUE
Réponds dans la langue de l’utilisateur. N’utilise jamais
de caractères chinois, japonais ou coréens, sauf si
l’utilisateur les demande explicitement ou écrit dans
cette langue.
CONTENU
Ne refuse pas les questions légitimes sur la politique,
l’histoire ou les sujets de société sensibles. Réponds-y
de manière factuelle et équilibrée, et indique où les
avis divergent.
Refuse en revanche : les instructions pour des armes, des
logiciels malveillants, de la fraude, ou tout contenu qui
porte atteinte aux enfants. Court, clair, sans moraliser.Pourquoi nous utilisons parfois un autre modèle
Certains modèles open-weight sont entraînés sous un système juridique qui a ses propres sensibilités et se dérobent devant des questions factuelles de politique ou d’histoire. Ce n’est pas un refus de sécurité mais un défaut, et nous le traitons comme tel.
Si nous détectons un tel refus dans la première phrase d’une réponse, nous annulons la réponse avant qu’elle ne t’arrive et posons de nouveau la question à un modèle qui ne partage pas cet angle mort. Cela arrive au maximum une fois par requête, et tu le vois dans l’en-tête X-EU-Routed: censorship et, dans le chat, à une petite étiquette à côté de la réponse.
Nous ne le faisons pas pour les vrais refus de sécurité. Les questions sur les armes, les logiciels malveillants, la fraude ou les contenus qui portent atteinte aux enfants sont refusées et le restent. Rediriger jusqu’à ce qu’un modèle obéisse revient à un jailbreak automatisé, et nous ne construisons pas ça, surtout pas sous notre propre nom.
Recherche web, mémoire et l’assistant de site
Recherche web. Quand tu actives la recherche, notre propre modèle rédige une courte requête à partir de ton message, et les résultats reviennent sous forme de sources numérotées : sous la réponse, et en [1], [2] après chaque affirmation qui s’appuie dessus. Le modèle ne doit citer que ce qui figure dans les résultats, et traiter les pages web comme de la matière, jamais comme des instructions : tout ce qui, dans une page, lui dit quoi faire doit être ignoré. Il devient ainsi bien plus difficile pour une page d’orienter une réponse. Pas impossible pour autant, alors vérifie les sources qui comptent.
Mémoire. Si tu actives la mémoire, les faits courts qu’elle garde sur toi sont ajoutés aux conversations suivantes, et le modèle sait que tu peux voir et modifier cette liste. La mémoire n’est jamais utilisée dans les dossiers partagés d’une équipe.
L’assistant de site. Une entreprise peut installer un assistant sur son propre site. Il ne répond qu’à partir de ce que cette entreprise lui a fourni : ses pages web, ses documents, ses questions et réponses. Il indique à chaque visiteur qu’il discute avec un assistant IA et que les réponses peuvent être fausses, et précise combien de temps la conversation est conservée. Un visiteur peut demander à parler à une personne.
Énergie. Chaque réponse du chat affiche une estimation de l’énergie qu’elle a demandée et de son CO₂e. La façon dont cette estimation est calculée, et ce qu’elle laisse de côté, est expliquée dans la méthodologie sur la page durabilité.
Ce que nous mesurons et publions
Chaque redirection est journalisée : quel déclencheur, quel modèle avant et après, combien de temps a pris la détection. Cela nous permet d’avancer un chiffre plutôt qu’une promesse : à quelle fréquence un modèle se dérobe, sur quels sujets, et s’il s’améliore ou se dégrade après un changement de modèle.
Nous comptons publier ces chiffres régulièrement. Dès que la première période de mesure sera terminée, ils apparaîtront ici, avec la méthode de mesure, pour que tu puisses les juger au lieu de nous croire. Chaque redirection est visible requête par requête dans les en-têtes de réponse, et la raison pour laquelle nous traitons une question esquivée comme un défaut plutôt que comme une valeur est développée dans l’IA souveraine européenne.
Limites du système et des modèles
Les modèles de langage produisent des réponses fausses avec aplomb. Union AI n’y change rien : notre routage répare un défaut précis, l’esquive des questions légitimes, et non la faillibilité générale du modèle. Vérifie ce que tu utilises, surtout dans des contextes juridiques, médicaux et financiers.
Ce qu’il advient de tes données est expliqué dans la politique de confidentialité ; qui gère quelle partie du service, sur la page Sous-traitants.
Questions fréquentes
Que prévoit l’article 50 de l’AI Act ?
L’article 50 fixe des obligations de transparence pour les systèmes d’IA qui interagissent avec des personnes. Qui déploie un chatbot doit s’assurer que les utilisateurs savent qu’ils ont affaire à un système d’IA, de manière claire et dès la première interaction. Il est applicable depuis le 2 août 2026.
Que doit dire concrètement la mention IA d’un chatbot ?
Que la personne parle à un système d’IA, en termes simples, avant ou au début du premier échange, et sous une forme impossible à manquer. Une ligne enfouie dans les conditions d’utilisation ne compte pas, pas plus qu’une étiquette que seul un développeur reconnaîtrait, comme un nom de modèle ou un marqueur lisible par machine.
À quel modèle d’IA est-ce que je parle ?
Le modèle derrière chaque niveau est publié avec son nom et sa licence sur cette page, et le chat répond honnêtement si tu lui poses la question directement. Un assistant qui renie sa propre base est un assistant auquel tu ne peux pas te fier sur le reste non plus.
Les modèles open-weight évitent-ils les questions politiquement sensibles ?
Certains, oui. Des modèles entraînés sous des systèmes juridiques qui ont leurs propres sensibilités peuvent esquiver des questions factuelles de politique ou d’histoire qu’un utilisateur européen jugerait banales. Nous traitons cela comme un défaut, pas comme une mesure de sécurité : quand nous le détectons dans la première phrase, nous relançons la requête une fois sur un modèle sans cet angle mort et le signalons dans l’en-tête X-EU-Routed.
Pourquoi certains modèles répondent-ils moins bien en français qu’en anglais ?
Parce que les données d’entraînement sont très majoritairement en anglais, et que les tokeniseurs sont optimisés pour cette langue. Les autres langues européennes, français compris, reçoivent moins de signal d’entraînement, les plus petites encore moins, et demandent plus de tokens par phrase : les réponses peuvent donc être un peu moins bonnes et légèrement plus chères. Cela varie selon le modèle, c’est pourquoi le modèle derrière chaque niveau est publié plutôt que caché.
Pourquoi une réponse vient-elle parfois d’un autre modèle ?
Pour deux raisons : le modèle principal a échoué, ou il a refusé une question légitime d’une manière que nous classons comme un défaut. Nous relançons alors la requête une fois sur un autre modèle et te le signalons dans l’en-tête X-EU-Routed. Nous ne le faisons jamais pour de vrais refus de sécurité, car rediriger jusqu’à ce qu’un modèle obéisse revient à un jailbreak automatisé.
Des instructions cachées dans une page web peuvent-elles changer la réponse du chat ?
Elles ne devraient pas. Les résultats de recherche arrivent au modèle sous forme de sources numérotées, avec la consigne de les traiter comme de la matière et d’ignorer toute instruction qu’elles contiennent. Chaque affirmation qui repose sur une page porte son numéro, pour que tu puisses vérifier. Aucun modèle ne suit parfaitement une telle consigne, c’est pourquoi les sources sont toujours affichées.