READ

acf.regulation.article

Récupère le texte vérifié d’un article réglementaire (AI Act, RGPD, DORA, NIS2, ISO 42001) et sa traduction opérationnelle ACF® : principes activés, dimensions de maturité stressées, fiches qui l’opérationnalisent, plafond de niveau d’autonomie.

iNote

Les outils READ renvoient le contenu signé du corpus, sans couche d’inférence. Le verified_text est reproduit tel que le standard l’a horodaté — pour un dépôt réglementaire, citez toujours en plus la source officielle (OJEU/CELEX, ISO, ANSSI…).

Quand l’utiliser

Utilisez cet outil quand un régulateur, un auditeur ou un comité de direction cite un article précis et qu’il faut renvoyer (a) le texte vérifié et (b) sa lecture opérationnelle ACF®. Exemples : « AI Act Art. 9 — comment vous le couvrez ? », « RGPD Art. 35 — votre AIPD intègre-t-elle l’agent ? », « DORA Art. 28 — tiers critiques ? ». L’outil donne en une réponse le texte et le pont vers vos fiches.

La sortie a une vocation pédagogique et de cadrage : elle explique quels principes ACF® l’article active, quelles dimensions de maturité il stresse, et quelles fiches méthodologiques l’opérationnalisent. C’est l’angle « traducteur » entre droit dur et opérations — il ne remplace pas un avis juridique.

Paramètres d’entrée

Trois champs. regulation est strictement énuméré ; article suit le format canonique de chaque réglementation.

regulation"ai-act" | "gdpr" | "dora" | "nis2" | "iso-42001"required

Identifiant canonique de la réglementation. Cinq guides publiés en V1.0 ; toute autre valeur est rejetée.

articlestring (2-40)required

Référence d’article au format canonique : « Art. 9 », « Art. 14(1) » (AI Act), « Art. 35 » (RGPD), « Art. 28 » (DORA), « Art. 21 » (NIS2), « §6.1 » (ISO 42001). La valeur est validée contre le mapping regulation-articles.json.

locale"en" | "fr"default: "en"

Langue du guide servi. La chaîne de fallback s’applique si la traduction n’est pas publiée.

Schéma de sortie

Texte vérifié de l’article + traduction opérationnelle ACF® + pied-de-page signé. Tous les codes (P-XX, D-XX, ACF-XX) sont résolvables via les autres outils READ.

regulationstring

Identifiant canonique de la réglementation interrogée.

regulation_labelstring

Libellé long lisible (« EU AI Act (Regulation 2024/1689) »).

articlestring

Référence de l’article telle que reçue.

article_titlestring

Titre officiel de l’article (« Human oversight » pour AI Act Art. 14).

served_locale"en" | "fr"

Langue effectivement servie après chaîne de fallback.

is_fallbackboolean

true si la locale demandée n’est pas disponible.

verified_textstring

Texte de l’article tel qu’horodaté dans le snapshot doctrinal. À citer en miroir avec la source officielle.

applicable_datestring (ISO date)

Date d’applicabilité effective (incluant les reports Digital Omnibus pour l’AI Act).

acf_translation{ summary, activates_principles[], stresses_dimensions[], operationalised_by_fiches[], autonomy_level_ceiling }

Lecture opérationnelle ACF®. Chaque entrée des trois tableaux porte un code (P-XX / D-XX / ACF-XX) et un why explicite.

doctrine_versionstring

Version doctrinale figée pour cet appel.

doctrine_hashstring

Hash SHA-256 du corpus servi.

doctrine_signaturestring

Signature Ed25519 du hash + version.

doctrine_archive_urlstring

URL de l’archive immuable correspondant à doctrine_hash.

generated_atstring (ISO-8601)

Horodatage UTC de la réponse.

disclaimerstring

Rappel constant : ce n’est pas un avis juridique.

Exemple d’appel

L’agent prépare une réponse à une question régulateur sur l’AI Act Art. 14 (supervision humaine) :

regulation-article.tstypescript

import { Client } from "@modelcontextprotocol/sdk/client/index.js";
import { StdioClientTransport } from "@modelcontextprotocol/sdk/client/stdio.js";

const transport = new StdioClientTransport({
  command: "npx",
  args: ["-y", "acf-mcp"],
});
const client = new Client({ name: "demo", version: "1.0" }, {});
await client.connect(transport);

const result = await client.callTool({
  name: "acf.regulation.article",
  arguments: {
    regulation: "ai-act",
    article: "Art. 14",
    locale: "en",
  },
});

console.log(JSON.stringify(result.content, null, 2));

Réponse

response.jsonjson

{
  "regulation": "ai-act",
  "regulation_label": "EU AI Act (Regulation 2024/1689)",
  "article": "Art. 14",
  "article_title": "Human oversight",
  "served_locale": "en",
  "is_fallback": false,
  "verified_text": "High-risk AI systems shall be designed and developed in such a way, including with appropriate human-machine interface tools, that they can be effectively overseen by natural persons during the period in which they are in use. […] Human oversight shall aim to prevent or minimise the risks to health, safety or fundamental rights that may emerge when a high-risk AI system is used in accordance with its intended purpose or under conditions of reasonably foreseeable misuse.",
  "applicable_date": "2026-08-02",
  "acf_translation": {
    "summary": "Art. 14 mandates that any high-risk system be designed so a human operator can intervene effectively at run-time. In ACF® vocabulary, this is the kill-switch + escalation-thresholds duo, plus the design constraint that the interface itself must support oversight (not just allow it).",
    "activates_principles": [
      { "code": "P-04", "title": "Reversibility", "why": "Oversight is impossible without a bounded recovery window." },
      { "code": "P-07", "title": "Human-in-the-loop integrity", "why": "Art. 14 is the regulatory anchor of P-07." }
    ],
    "stresses_dimensions": [
      { "code": "D-03", "title": "Operational control", "why": "Kill switch + degraded modes live here." },
      { "code": "D-05", "title": "Human governance", "why": "Defines who has authority to intervene and when." }
    ],
    "operationalised_by_fiches": [
      { "code": "ACF-06", "why": "Defines the kill switch and the degraded mode required by Art. 14(1)-(4)." },
      { "code": "ACF-12", "why": "DDAO mandate — names the natural person empowered to oversee." },
      { "code": "ACF-04", "why": "Agent identity card — declares the oversight surface to internal and external stakeholders." }
    ],
    "autonomy_level_ceiling": "N2 by default; N3 requires explicit derogation with reinforced oversight and is not recommended for high-risk under the AI Act."
  },
  "doctrine_version": "ACF framework v1.0 / rules 2026-06",
  "doctrine_hash": "sha256:bf0b6d8e4731ebdc58f6d6338702c5b74af47874cf0ad3dc958cde5c5b30b9dc",
  "doctrine_signature": "ed25519:…",
  "doctrine_archive_url": "https://acfstandard.io/doctrine/v1.0/archive.json",
  "generated_at": "2026-06-14T11:47:22.318Z",
  "disclaimer": "Verified text reproduced for reference — always read the official OJEU/CELEX source before quoting in a regulatory filing."
}

Erreurs courantes

InvalidEnumValue — regulation hors énumération (ex. "aiact", "rgpd"). Utilisez "ai-act", "gdpr", "dora", "nis2" ou "iso-42001".
ArticleNotMapped — l’article demandé n’est pas dans le mapping regulation-articles.json publié en V1.0. La couverture initiale cible les articles à fort impact agent ; le périmètre s’étend en V1.1.
DoctrineSnapshotMismatch — le doctrine_hash demandé n’est pas chargé. Mettez acf-mcp à jour ou pointez vers la version archivée.