Comprenez les défis liés au droit d’auteur auxquels sont confrontés les moteurs de recherche par IA, les limites de l’usage loyal, les récents procès et les implications juridiques pour les réponses générées par l’IA et le scraping de contenu.
Les moteurs de recherche par IA sont confrontés à d'importants défis en matière de droits d'auteur, car ils s'entraînent sur des contenus protégés sans autorisation. Les récents procès intentés par de grands éditeurs, les décisions défavorables sur l'usage loyal et les directives réglementaires indiquent que l'utilisation d'œuvres protégées pour l'entraînement de l'IA peut constituer une violation, avec des protections limitées au titre de l'usage loyal.
Les implications en matière de droits d’auteur de la recherche par IA représentent l’un des défis juridiques les plus importants auxquels l’industrie de l’intelligence artificielle est confrontée aujourd’hui. Lors du développement des moteurs de recherche par IA et des systèmes d’IA générative, d’énormes quantités de données d’entraînement sont nécessaires pour apprendre les modèles, structures et relations dans les textes, images et autres contenus. La question cruciale est que la plupart de ces données d’entraînement sont obtenues sans autorisation des détenteurs de droits d’auteur. Le Bureau du Copyright des États-Unis a pris position clairement en affirmant que l’utilisation d’œuvres protégées pour entraîner des modèles d’IA peut constituer une contrefaçon prima facie des droits de reproduction et d’œuvre dérivée accordés aux titulaires de droits d’auteur par la loi sur le copyright.
Le développement et le déploiement de systèmes d’IA générative impliquent plusieurs droits exclusifs détenus par les détenteurs de droits d’auteur. Cette infraction peut survenir à plusieurs étapes de la chaîne de production de l’IA, notamment lorsque les développeurs téléchargent et stockent initialement des œuvres à des fins d’entraînement et lorsqu’ils créent des copies intermédiaires au cours du processus d’entraînement lui-même. La question la plus controversée concerne la question de savoir si les poids internes d’un modèle — les paramètres mathématiques qui permettent au modèle de générer des résultats — constituent des copies contrefaites des données d’entraînement sous-jacentes. Lorsque les sorties générées par l’IA sont sensiblement similaires aux données d’entrée d’entraînement, il existe un argument solide selon lequel les poids du modèle eux-mêmes violent les droits de reproduction et d’œuvre dérivée des œuvres originales.
| Étape du développement de l’IA | Préoccupation en matière de droits d’auteur | Risque de contrefaçon |
|---|---|---|
| Collecte de données | Téléchargement d’œuvres protégées sans permission | Élevé |
| Organisation des données | Organisation et stockage de matériaux protégés | Élevé |
| Entraînement du modèle | Création de copies lors du processus d’entraînement | Élevé |
| Génération de sorties | Production de contenus similaires aux données d’entraînement | Élevé |
| Déploiement du modèle | Mise à disposition de sorties contrefaisantes aux utilisateurs | Élevé |
L’un des développements les plus importants du droit d’auteur appliqué à l’IA provient du rapport du Bureau du Copyright de mai 2025, qui a porté sur la question de savoir si l’utilisation non autorisée de matériaux protégés pour l’entraînement de l’IA peut être défendue comme usage loyal. Les conclusions du rapport limitent de manière significative les protections de l’usage loyal disponibles pour les développeurs d’IA. Le concept de transformation — à savoir si un usage sert un objectif différent de l’œuvre originale — est central dans l’analyse de l’usage loyal, mais le Bureau du Copyright a conclu que le caractère transformateur “est une question de degré” lorsqu’il s’applique à l’entraînement de l’IA.
Le rapport a identifié deux extrémités d’un spectre concernant l’utilisation transformative. D’un côté, l’entraînement d’un modèle fondamental d’IA générative sur de grands ensembles de données divers pour générer des résultats dans des situations variées est probablement transformateur. De l’autre, entraîner un modèle d’IA à produire des résultats sensiblement similaires à des œuvres protégées du jeu de données d’entraînement est peu susceptible d’être transformateur. La plupart des systèmes d’IA réels se situent quelque part au milieu, et lorsqu’un modèle est entraîné pour produire du contenu qui “partage le but d’attirer un public particulier”, l’usage est “au mieux, modestement transformateur”. Cela signifie que de nombreux moteurs de recherche par IA commerciaux et produits d’IA générative ne peuvent pas compter sur une forte protection par l’usage loyal.
Le Bureau du Copyright a explicitement rejeté deux arguments courants avancés par les développeurs d’IA. Premièrement, l’argument selon lequel l’entraînement de l’IA est intrinsèquement transformateur parce qu’il n’est pas destiné à des fins expressives est “erroné”. Les modèles d’IA absorbent “l’essence de l’expression linguistique” — la manière dont les mots sont choisis et disposés à l’échelle de la phrase, du paragraphe et du document. Deuxièmement, l’analogie selon laquelle l’entraînement de l’IA serait comparable à l’apprentissage humain ne justifie pas une violation du droit d’auteur. Alors que les humains ne retiennent que des impressions imparfaites des œuvres qu’ils expérimentent, filtrées par leurs perspectives uniques, l’IA générative crée des copies parfaites avec la capacité d’analyser les œuvres presque instantanément. Cette différence fondamentale affaiblit l’analogie avec l’apprentissage humain et suggère que l’équilibre de la loi sur le copyright entre encouragement à la créativité et innovation pourrait ne pas fonctionner comme prévu dans le contexte de l’IA.
Les implications en matière de droits d’auteur de la recherche par IA se sont concrétisées à travers de nombreux procès intentés contre des entreprises majeures de l’IA. Le New York Times a intenté un procès historique contre Perplexity AI en décembre 2025, accusant l’entreprise de copier illégalement des millions d’articles et de distribuer le travail de ses journalistes sans autorisation. Le Times a allégué que le modèle économique de Perplexity reposait fondamentalement sur le scraping et la copie de contenu, y compris du matériel payant, pour alimenter ses produits d’IA générative. De plus, le Times a affirmé que Perplexity avait violé ses marques déposées selon le Lanham Act en créant du contenu fabriqué ou des “hallucinations” et en les attribuant faussement au journal en les affichant à côté de ses marques déposées.
Perplexity AI est devenue une cible particulière des actions de défense du droit d’auteur, faisant face à des procès de la part de plusieurs grands éditeurs et créateurs de contenu. Dow Jones, détenu par Murdoch, et le New York Post ont intenté des procès similaires à Perplexity pour utilisation de contenus protégés. Encyclopedia Britannica et le dictionnaire Merriam-Webster ont également poursuivi Perplexity, alléguant un scraping systématique de contenu violant les protections fondamentales du droit d’auteur. Le Chicago Tribune, Forbes et Wired ont tous accusé Perplexity de plagiat de leurs contenus, Wired ayant notamment rapporté que Perplexity avait copié un article concernant les propres problèmes de plagiat de Perplexity. Reddit a poursuivi Perplexity et trois autres entreprises en octobre 2025, les accusant d’avoir illégalement collecté ses données pour entraîner des moteurs de recherche fondés sur l’IA.
Ces procès révèlent un schéma d’extraction agressive de contenu et d’utilisation non autorisée qui va au-delà des limites traditionnelles de l’usage loyal. Le rapport du Bureau du Copyright a spécifiquement noté que “l’utilisation commerciale de vastes quantités d’œuvres protégées pour produire du contenu expressif qui concurrence les œuvres originales sur les marchés existants, en particulier lorsque l’accès à l’œuvre originale s’est fait de manière illégale, dépasse les limites établies de l’usage loyal”. Ce langage décrit directement les pratiques alléguées dans ces procès et suggère que les tribunaux pourraient reconnaître une violation du droit d’auteur dans ces cas.
L’analyse du préjudice au marché par le Bureau du Copyright représente une expansion significative de la manière dont le droit d’auteur évalue l’impact d’une utilisation non autorisée. Traditionnellement, les tribunaux se concentraient principalement sur les ventes perdues et la substitution directe — lorsque des œuvres contrefaites remplacent directement les œuvres originales et causent une perte de revenus. Cependant, le Bureau du Copyright a identifié trois formes distinctes de préjudice au marché pertinentes pour l’entraînement de l’IA. Au-delà de la substitution directe, le rapport inclut la dilution du marché et la concurrence dans la même catégorie d’œuvres, où les sorties générées par l’IA concurrencent sur le même marché que les œuvres originales, même si elles ne sont pas des copies identiques. Cela est particulièrement préoccupant, car les systèmes d’IA peuvent générer du contenu dans le même style, genre ou catégorie que les œuvres originales, et ce à une vitesse et à une échelle sans précédent.
La troisième forme de préjudice au marché concerne les opportunités de licence perdues. Alors qu’un marché naissant de la licence de contenu pour l’entraînement de l’IA se développe, le Bureau du Copyright a conclu que lorsque des options de licence existent ou sont susceptibles d’être réalisables, cette considération ira à l’encontre d’un constat d’usage loyal. Cela est particulièrement important, car cela signifie que les développeurs d’IA ne peuvent pas simplement invoquer l’usage loyal lorsqu’il existe des possibilités d’accord de licence. Le rapport a reconnu que, bien que certains accords ponctuels de licence de données d’entraînement de l’IA aient été négociés, une solution évolutive de licence pourrait nécessiter des dispositifs de licence collective. Cependant, le Bureau du Copyright a recommandé de laisser le marché de la licence se développer sans intervention gouvernementale, suggérant que la licence deviendra un facteur de plus en plus important dans les litiges sur le droit d’auteur.
Une conclusion positive pour les développeurs d’IA dans le rapport du Bureau du Copyright concerne l’utilisation de garde-fous pour empêcher ou minimiser la création de sorties contrefaisantes. Le rapport a conclu que la mise en place de garde-fous pèse en faveur d’un argument d’usage loyal. Ces garde-fous incluent le blocage des invites susceptibles de reproduire du contenu protégé, des protocoles d’entraînement conçus pour rendre la production de sorties contrefaisantes moins probable, et des invites internes au système qui instruisent les modèles de ne pas générer de noms de personnages protégés ou de créer des images dans le style d’artistes vivants. Cette conclusion suggère que les développeurs d’IA qui mettent en place des mesures de protection robustes pour empêcher que leurs systèmes ne reproduisent du contenu protégé par le droit d’auteur pourraient renforcer leur défense par l’usage loyal.
Cependant, l’efficacité des garde-fous comme défense d’usage loyal reste limitée. Le rapport a reconnu les désaccords parmi les commentateurs sur la fréquence à laquelle les œuvres originales sont réellement reproduites dans les sorties de l’IA et sur la difficulté de mettre en œuvre des garde-fous exhaustifs. Le fait que les garde-fous ne peuvent que peser en faveur de l’usage loyal — sans constituer une défense complète — signifie que même les systèmes d’IA dotés de mesures de protection pourraient toujours faire face à une responsabilité pour violation du droit d’auteur. De plus, le rapport a indiqué que l’utilisation délibérée d’œuvres piratées ou obtenues illégalement comme données d’entraînement pèse contre l’usage loyal sans être déterminante, suggérant que les tribunaux examineront de près la provenance des données d’entraînement et pourraient sanctionner les développeurs qui utilisent du contenu obtenu illégalement.
Les implications en matière de droits d’auteur de la recherche par IA créent un paysage complexe tant pour les entreprises d’IA que pour les créateurs de contenu. Pour les opérateurs de moteurs de recherche par IA, l’environnement juridique est de plus en plus hostile à la pratique du scraping et de l’utilisation de contenus protégés sans autorisation. La combinaison des orientations défavorables sur l’usage loyal du Bureau du Copyright, de multiples procès médiatisés, et de décisions de justice suggérant que l’entraînement de l’IA ne relève pas de la protection de l’usage loyal signifie que les entreprises exploitant des moteurs de recherche par IA font face à des risques juridiques et financiers considérables. L’ampleur de la responsabilité potentielle est énorme, étant donné que ces systèmes sont entraînés sur des milliards d’œuvres protégées.
Pour les créateurs de contenu et éditeurs, les implications en matière de droits d’auteur de la recherche par IA présentent à la fois des défis et des opportunités. Le défi réside dans le fait que leur travail est utilisé pour entraîner des systèmes d’IA susceptibles de concurrencer leurs propres produits et services, réduisant potentiellement la valeur de leur contenu et leur capacité à le monétiser. L’opportunité réside dans le développement du marché des licences, où les éditeurs peuvent potentiellement obtenir une compensation pour l’utilisation de leur contenu dans l’entraînement de l’IA. Cependant, cela exige que les éditeurs surveillent activement comment leur contenu est utilisé et fassent valoir leurs droits d’auteur via des négociations de licence ou des actions en justice. C’est là que les outils de surveillance deviennent essentiels — comprendre comment votre marque, domaine et URL apparaissent dans les réponses générées par l’IA vous aide à identifier les usages non autorisés et à négocier en position de force.
Protégez votre marque et vos contenus en surveillant comment votre domaine et vos URL apparaissent dans les réponses générées par l'IA sur ChatGPT, Perplexity et d'autres moteurs de recherche par IA.
Comprenez le droit d’auteur et les citations de l’IA. Découvrez vos droits juridiques en tant que créateur de contenu à l’ère de l’intelligence artificielle, y ...
Explorez l'évolution du paysage des droits sur le contenu dans l'IA, comprenant les protections du droit d'auteur, la doctrine de l'usage équitable, les cadres ...
Explorez le paysage juridique complexe de la propriété des données d'entraînement de l'IA. Découvrez qui contrôle votre contenu, les implications en matière de ...
