Introduction
L’IA générative produit des textes, images, musiques et vidéos d’une qualité professionnelle – en s’appuyant sur des corpus d’œuvres humaines qui n’ont pas toujours été licenciées pour cet usage. Cela soulève deux questions juridiques fondamentales, encore largement irrésolues : les œuvres utilisées pour entraîner les modèles l’ont-elles été légalement ? Et qui est titulaire des droits sur les contenus générés par l’IA ?
L’entraînement des modèles : une légalité contestée
Comment les modèles sont-ils entraînés ?
Les grands modèles génératifs – GPT-4, Stable Diffusion, Midjourney – ont été entraînés sur des milliards d’œuvres collectées sur internet : livres, articles, images protégées, œuvres musicales*¹. Cette collecte a souvent eu lieu sans le consentement explicite des auteurs et sans rémunération.
Le débat sur le fair use
Aux États-Unis, les entreprises d’IA s’appuient sur la doctrine du fair use pour justifier l’entraînement sur des œuvres protégées*². Les créateurs contestent cette interprétation, arguant que le résultat final – une image dans le style d’un artiste, un texte imitant un auteur – constitue une reproduction dérivée qui les prive de revenus.
Les procès emblématiques
Getty Images vs Stability AI
Getty Images a poursuivi Stability AI en janvier 2023, affirmant que Stable Diffusion avait été entraîné sur des millions d’images Getty sans licence*³. Le procès est en cours aux États-Unis et au Royaume-Uni.
The New York Times vs OpenAI et Microsoft
En décembre 2023, le New York Times a poursuivi OpenAI et Microsoft pour violation du droit d’auteur*⁴. Le journal a produit des exemples où ChatGPT reproduit quasi textuellement des articles sous abonnement.
Les class actions d’auteurs et d’artistes
Plusieurs recours collectifs ont été déposés par des auteurs (dont George R.R. Martin, John Grisham) contre OpenAI, et par des artistes visuels contre Midjourney et Stability AI. Ces procès pourraient redéfinir les contours du droit d’auteur à l’ère de l’IA.
Qui est l’auteur d’une œuvre générée par IA ?
La position actuelle : pas de droits sans humain
Dans la plupart des systèmes juridiques, le droit d’auteur protège les créations de l’esprit humain. Une œuvre entièrement générée par IA sans contribution créative humaine significative ne peut pas être protégée*⁵. Aux États-Unis, l’USPTO a refusé plusieurs enregistrements pour des œuvres déclarées comme entièrement générées par IA.
Le rôle du prompt et de l’intervention humaine
La frontière entre « opérateur d’outil » et « auteur » n’est pas clairement définie lorsqu’un humain a contribué via le choix des prompts, la sélection et l’assemblage des outputs, ou des modifications post-génération.
Qui bénéficie alors des œuvres générées ?
Si une œuvre IA n’est pas protégeable, elle tombe dans le domaine public – n’importe qui peut l’utiliser librement. Pour les entreprises investissant dans la création par IA, c’est un problème économique majeur.
Le cadre juridique émergent
L’AI Act européen et la transparence
L’AI Act impose aux fournisseurs de modèles GPAI de publier un résumé suffisamment détaillé des données d’entraînement – une obligation de transparence qui est une première mondiale.
Les licences opt-out
Plusieurs entreprises ont mis en place des mécanismes d’exclusion des œuvres des données d’entraînement futures. La limitation : ces mécanismes ne s’appliquent qu’aux entraînements futurs – les modèles déjà entraînés ne peuvent pas être « désappris ».
Les accords de licence
OpenAI a signé des accords de licence avec des éditeurs de presse (Associated Press, Axel Springer, Financial Times). Ce modèle de rémunération directe pourrait devenir la norme.
Conclusion
La question des droits d’auteurs dans l’IA est l’une des plus complexes du droit numérique. Ni les pratiques actuelles des grandes entreprises d’IA, ni les régimes de droit d’auteur conçus à l’époque de la presse à imprimer, ne sont adaptés à cette nouvelle réalité sans évolution.
Pour aller plus loin
Types d’IA associés
- L’IA générative – les modèles au cœur des contentieux sur le droit d’auteur.
- L’IA conversationnelle – les LLMs entraînés sur des milliards de textes protégés.
- L’IA multimodale – la génération d’images et de musiques qui soulève des questions de droits voisins.
- Le Deep Learning – les architectures dont les données d’entraînement sont contestées.
Enjeux et impacts
- Réglementation et AI Act – obligations de transparence sur les données d’entraînement GPAI.
- Éthique de l’IA – responsabilité, consentement et valeurs humaines dans la création par IA.
- Impacts sociétaux de l’IA – l’économie de la création à l’ère des contenus synthétiques.
Termes du glossaire
Retrouvez les définitions dans le Glossaire de l’IA : IA générative, LLM, Données d’entraînement, Fine-tuning.
Sources
*¹ – « Training data », Wikipedia : https://en.wikipedia.org/wiki/Training_data
*² – « Fair use », Wikipedia : https://en.wikipedia.org/wiki/Fair_use
*³ – Getty v. Stability AI (2023) : theverge.com
*⁴ – NYT v. Microsoft et al. (2023) : nytimes.com
*⁵ – « Artificial intelligence and copyright », Wikipedia : https://en.wikipedia.org/wiki/Artificial_intelligence_and_copyright
Catégorie : Découvrir l’IA > Enjeux et impacts – Niveau : Débutant à intermédiaire