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RégulationThe Verge AI · 1 min de lecture

Les artistes se tournent vers la justice contre le contenu IA de mauvaise qualité, et certains gagnent déjà

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Des artistes et écrivains américains passent à l'offensive judiciaire contre les entreprises d'IA qui ont utilisé leurs œuvres sans autorisation. L'écrivain Kirk Wallace Johnson, auteur de "The Feather Thief" et "The Fishermen and the Dragon", a découvert que ses livres, fruits de cinq à six années de recherche, figuraient parmi les œuvres piratées et utilisées pour entraîner des chatbots. Cette révélation a été rendue possible par la publication par The Atlantic d'une base de données consultable recensant les ouvrages utilisés dans ces entraînements, permettant à de nombreux auteurs de vérifier si leur travail y figurait. Johnson décrit avoir ressenti un mélange de colère face à l'ampleur du vol, d'inquiétude pour l'avenir des écrivains, et une volonté de se retourner contre des entreprises devenues immensément riches grâce à ce contenu détourné.

Ce type d'action en justice prend une importance croissante alors que de plus en plus de créateurs découvrent l'ampleur de l'utilisation non consentie de leurs œuvres par les géants de l'IA générative. Pour les auteurs et artistes, l'enjeu dépasse la simple compensation financière: il s'agit de faire reconnaître juridiquement que le pillage de contenu protégé par le droit d'auteur, même à des fins d'entraînement algorithmique, constitue une violation punissable. Une issue favorable pour les plaignants pourrait forcer les entreprises d'IA à revoir leurs pratiques d'acquisition de données et à indemniser les créateurs lésés.

Ces poursuites s'inscrivent dans une vague plus large de contentieux opposant industries créatives et développeurs d'IA, sur fond de débat non tranché concernant l'usage équitable ("fair use") de contenus protégés pour l'entraînement des modèles. Plusieurs procès similaires sont déjà en cours aux États-Unis, impliquant maisons d'édition, artistes visuels et musiciens. L'issue de ces batailles judiciaires pourrait redéfinir durablement les règles encadrant la collecte de données par l'industrie de l'intelligence artificielle.

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Le procès opposant Elon Musk à Sam Altman, fondateur d'OpenAI, est entré dans sa deuxième semaine devant un tribunal californien. Musk, qui a cofondé OpenAI en 2015 avant de quitter son conseil d'administration en 2018, accuse Altman de l'avoir induit en erreur sur la transformation de l'organisation à but non lucratif en entreprise commerciale. La journaliste Michelle Kim du MIT Technology Review, elle-même avocate, a suivi les audiences quotidiennement et rapporte que la première semaine a livré des détails inédits sur le fonctionnement interne d'OpenAI ainsi que sur la relation entre les deux hommes. En parallèle, le Pentagone a annoncé des contrats de grande ampleur avec Microsoft, Nvidia, Amazon Web Services et la start-up Reflection AI pour des travaux d'intelligence artificielle sur données classifiées, dans le cadre d'une ambition affichée de faire des forces américaines une puissance "IA en premier". Sur un autre front, Musk a conclu un accord avec la SEC, acceptant de payer une amende de 1,5 million de dollars pour avoir tardé à déclarer ses achats initiaux d'actions Twitter en 2022. Ces développements simultanés illustrent la tension croissante autour du contrôle de l'IA à plusieurs échelles. Le procès Musk-Altman soulève une question fondamentale pour toute l'industrie : peut-on engager des capitaux dans une organisation à but non lucratif et la voir se muer en entreprise valorisée à plusieurs centaines de milliards sans recours juridique ? L'issue du procès pourrait redéfinir les règles de gouvernance applicables aux futures transformations de structures similaires. Les contrats du Pentagone, qui excluent Anthropic, repositionnent Microsoft, Nvidia et AWS comme piliers de l'IA militaire américaine, un signal structurant pour l'ensemble du secteur. Pendant ce temps, un tribunal chinois a établi un précédent notable : une entreprise ne peut pas licencier des salariés au seul motif de les remplacer par des outils d'IA, une décision qui résonne dans un secteur mondial où la pression à l'automatisation ne cesse de s'intensifier. Ce cycle d'actualité dense reflète l'accélération des enjeux de gouvernance de l'IA sur tous les fronts à la fois. La genèse du procès remonte à la décision d'OpenAI, en 2019, de créer une entité commerciale pour lever des capitaux, une évolution que Musk conteste aujourd'hui en justice. Parallèlement, la Maison Blanche travaillerait à la création d'un groupe de travail chargé d'évaluer les modèles d'IA avant leur diffusion publique, signe que Washington cherche à encadrer un secteur qui échappe encore à toute régulation fédérale cohérente. Des chercheurs s'interrogent également sur l'émergence des "scientifiques artificiels", des systèmes d'IA capables de conduire des projets de recherche de manière autonome : une perspective aux possibilités immenses, mais qui soulève des inquiétudes sur l'appauvrissement de la diversité scientifique si ces outils convergent tous vers les mêmes priorités de recherche.

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Encyclopaedia Britannica et Merriam-Webster ont engagé des poursuites judiciaires contre OpenAI, accusant le géant de l'IA d'avoir reproduit et mémorisé leurs contenus sans autorisation pour entraîner ses modèles de langage. Cette action en justice s'inscrit dans une vague de contentieux qui monte en puissance entre les acteurs de l'IA générative et les détenteurs de droits intellectuels. L'enjeu est de taille pour l'ensemble du secteur éditorial. Si les plaignants obtiennent gain de cause, cela pourrait contraindre OpenAI, et par extension l'ensemble de l'industrie, à repenser ses pratiques d'acquisition de données d'entraînement, voire à indemniser rétroactivement les éditeurs dont les contenus ont été ingérés. Pour des institutions comme Britannica, dont la crédibilité repose sur des décennies de production éditoriale rigoureuse, voir leurs contenus intégrés dans des systèmes commerciaux sans accord ni rémunération constitue une menace directe à leur modèle économique. Au cœur de la plainte figure le concept de « mémorisation » : les modèles d'OpenAI auraient non seulement été entraînés sur les contenus protégés, mais seraient capables de les reproduire quasi intégralement à la demande. Cette notion dépasse la simple question de l'entraînement et touche directement au droit de reproduction, un terrain juridique potentiellement plus favorable aux plaignants. L'affaire a été rapportée par Reuters et suit plusieurs procès intentés par des médias comme le New York Times ou des associations d'auteurs. Cette offensive d'institutions aussi emblématiques que Encyclopaedia Britannica, fondée en 1768, et Merriam-Webster signale que le front judiciaire contre OpenAI s'élargit bien au-delà de la presse d'actualité. La multiplication de ces recours pourrait accélérer l'adoption de cadres légaux encadrant l'utilisation des données pour l'entraînement de l'IA, un débat qui s'intensifie simultanément en Europe et aux États-Unis.

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La confidentialité des données s'impose comme l'enjeu central de l'AI Act à l'approche de l'échéance d'août 2026, selon Laurent Attali, fondateur et dirigeant d'IA Confidential. Malgré le report de certaines dispositions du règlement européen, la trajectoire réglementaire reste inchangée et impose trois obligations concrètes aux dirigeants d'entreprise : localiser précisément où et comment l'IA est utilisée dans leur organisation, identifier quelles données sont confiées à ces systèmes, et démontrer une maîtrise complète de ces processus. Sur le terrain, Attali pointe un phénomène déjà massif et largement sous-estimé, le « Shadow AI », c'est-à-dire l'usage non encadré d'outils d'intelligence artificielle par les salariés en dehors de tout cadre défini par l'entreprise. Une étude citée par Attali indique que 27% des collaborateurs y ont recours, injectant parfois sans le savoir des contrats, des dossiers RH ou des documents stratégiques dans des modèles génératifs susceptibles de réutiliser ces données pour leur propre entraînement. Ce constat a des conséquences directes pour les entreprises manipulant quotidiennement des informations sensibles, cabinets d'avocats, directions financières, services RH, cabinets de conseil ou industries détentrices de brevets, pour qui une fuite via un outil d'IA non maîtrisé peut effacer un avantage concurrentiel construit sur des années. Plutôt que de recommander l'interdiction pure et simple de ces outils, jugée contre-productive au regard des gains de productivité qu'ils permettent, Attali plaide pour un accompagnement structuré transformant la contrainte réglementaire en levier de confiance. Il établit un parallèle avec le RGPD : les entreprises ayant pris au sérieux la protection des données personnelles en ont tiré un gain de crédibilité auprès de leurs clients, et il anticipe une dynamique similaire avec l'AI Act sur le terrain de la confidentialité. Pour les organisations concernées, l'enjeu n'est donc plus seulement défensif mais devient un argument commercial et un signal de fiabilité vis-à-vis de partenaires et de clients de plus en plus attentifs à la gouvernance des données. Selon Attali, l'erreur la plus fréquente commise par les entreprises n'est pas technique mais humaine et organisationnelle : déployer des outils d'IA générative sans avoir défini au préalable de règles d'usage claires pour les équipes. La solution qu'il préconise passe par un dialogue interne et une co-construction des politiques d'utilisation avec les collaborateurs eux-mêmes, plutôt qu'une imposition descendante de règles techniques. Cette approche vise à combler un angle mort à la fois sociologique et stratégique, la méconnaissance par les directions des usages informels de l'IA en interne, en associant les salariés à la définition d'un cadre sécurisé. À l'approche de l'échéance réglementaire d'août 2026, cette question de gouvernance humaine des outils d'intelligence artificielle s'annonce donc comme un chantier prioritaire pour les entreprises manipulant des données sensibles, bien avant les aspects purement techniques de mise en conformité.

UELes entreprises françaises et européennes doivent se préparer avant août 2026 à démontrer la maîtrise de leurs usages d'IA et de la confidentialité des données traitées, sous peine de non-conformité à l'AI Act.

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