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AIReL: AI Regulatory Learning for Compliance with the EU AI Act

Description du projet

Renforcer l’apprentissage réglementaire autour du règlement de l’UE sur l’IA

À mesure que l’IA pénètre des secteurs sensibles tels que les soins de santé, elle doit satisfaire aux normes de sécurité et aux exigences juridiques. Le règlement de l’UE sur l’IA met en évidence la difficulté de traduire de grands principes juridiques en pratiques effectivement applicables. Soutenu par le programme Actions Marie Skłodowska-Curie, le projet AIReL relève ce défi en examinant quelles règles de conformité applicables à l’IA sont les plus difficiles à formaliser et comment les régulateurs peuvent gérer l’incertitude interprétative. En combinant droit, science politique, informatique juridique et prospective, le projet développe une méthode permettant d’identifier la fragilité sémantique des dispositions juridiques. AIReL teste son approche au moyen de scénarios d’utilisation de l’IA dans les soins de santé et les soins aux personnes âgées à l’horizon 2035, ainsi que de simulations participatives avec des régulateurs irlandais. Les résultats aideront les organismes de contrôle nationaux et de l’UE grâce à des orientations et à des outils d’apprentissage réglementaire en accès ouvert.

Objectif

The EU AI Act is the world’s first major legislative framework for high-risk AI systems. Its ambition to regulate both technological and societal risk creates challenges for national regulators tasked with interpreting and enforcing its provisions. The AIReL (AI Regulatory Learning) project addresses a critical implementation gap: how to identify which compliance requirements are difficult to formalise, and how to support regulatory learning where interpretive uncertainty is high.
Bridging law, political science, legal informatics, and strategic foresight, the project introduces a replicable method for diagnosing the ‘semantic fragility’ of legal provisions; that is, their resistance to being operationalised into structured or automatable compliance tools. It hypothesises that provisions with higher semantic fragility require more adaptive regulatory learning mechanisms to ensure compliance.
To test this, AIReL builds scenarios of embodied AI deployment in healthcare and eldercare by 2035, which are sectors where overlapping regulation and vulnerability of end-users raise the stakes of failure.
Through participatory simulation exercises with Irish regulators and oversight bodies, the project observes how learning tools are selected under different fragility conditions. The results are synthesised into a regulatory learning tool catalogue and briefings with guidance for national and EU oversight actors. All outputs will be openly accessible and formatted for uptake in real-world policy environments.
The project is hosted at Trinity College Dublin’s ADAPT Centre and supervised by Prof. Dave Lewis, a recognised expert in trustworthy AI and data governance. The researcher combines academic expertise in EU policy and law with nearly a decade of professional experience in EU affairs and strategic foresight at the European Space Agency.

Champ scientifique (EuroSciVoc)

Mots‑clés

Programme(s)

Thème(s)

Régime de financement

HORIZON-TMA-MSCA-PF-EF - HORIZON TMA MSCA Postdoctoral Fellowships - European Fellowships

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Appel à propositions

(s’ouvre dans une nouvelle fenêtre) HORIZON-MSCA-2025-PF

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Coordinateur

THE PROVOST, FELLOWS, FOUNDATION SCHOLARS & THE OTHER MEMBERS OF BOARD, OF THE COLLEGE OF THE HOLY & UNDIVIDED TRINITY OF QUEEN ELIZABETH NEAR DUBLIN
Contribution nette de l'UE
€ 252 728,64
Adresse
COLLEGE GREEN TRINITY COLLEGE
D02 CX56 Dublin
Irlande
Région
Ireland Eastern and Midland Dublin
Type d’activité
Higher or Secondary Education Establishments
Liens
Coût total
Aucune donnée