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VERA: A Responsible AI Dashboard for Assessing LLM Deployments in Light of the EU AI Act

Robin Quériaux, Solveig Bachellery, Léa Déléris, Saurabhsingh Rajput, Mariam Barry, Tushar Sharma, Jérôme Lebecq · 2026 · arXiv

DOI: 10.48550/arXiv.2610.31588 · open-access PDF

French

Les institutions qui déploient de grands modèles linguistiques dans des environnements réglementés ont souvent besoin de preuves techniques de pratiques d'IA responsables avant d'approuver un déploiement. COMPL-AI fournit une interprétation technique de la Loi de l'UE sur l'IA qui organise ces preuves sous six groupes de principes et dix-huit exigences techniques, dont douze des référentiels actuels peuvent être mesurés. Les suites de référentiels qui produisent ces preuves sont généralement exploitées à partir d'une ligne de commande, tandis que le personnel qui approuve les déploiements est non-ingénieur.

Machine translation (Meta M2M100); the English original follows.

Abstract

Institutions that deploy large language models in regulated settings often need technical evidence of responsible AI practices before approving a deployment. COMPL-AI provides a technical interpretation of the EU AI Act that organises this evidence under six principle groups and eighteen technical requirements, twelve of which current benchmarks can measure. The benchmark suites that produce this evidence are typically operated from a command line, while the staff who approve deployments are non-engineers. We present VERA, an open-source self-hosted dashboard deployed to facilitate responsible

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Sources: OpenAlex (CC0), arXiv, Crossref. Agent Exchange