L’émergence de l’Intelligence artificielle transforme profondément le secteur de la propriété intellectuelle, soulevant à la fois des opportunités innovantes et des défis éthiques et juridiques sans précédent. On ne dévoile rien en disant que les œuvres accessibles sur internet servent par défaut de données d’entraînement pour l’IA. Le droit d’auteur tel qu’il est défini aujourd’hui ne répond plus aux défis du numérique.

Devant les incertitudes de plus en plus inquiétantes qui planent sur l’utilisation des contenus protégés par le droit de la propriété intellectuelle, les juristes tentent de réfléchir aux diverses possibilités qui s’offrent à eux pour explorer de nouveaux concepts éthiques qui permettraient d’assurer aux ayants droit l’exploitation pérenne de leurs œuvres.

L’accélération de l’innovation technologique précède l’évolution du droit. Ce décalage structurel entre progrès technique et régulation juridique est particulièrement manifeste dans le domaine de l’intelligence artificielle (IA), où les systèmes génératifs exploitent des corpus d’œuvres protégées sans que les règles en vigueur ne fournissent de réponses claires, cohérentes ni stabilisées. Il est en effet urgent de créer un système fiable permettant de détecter le contenu généré par l’IA de celui crée par l’humain.

Car cette asymétrie n’est pas en soi, uniquement porteuse de risques. Les technologies elles-mêmes — dès lors qu’elles sont convenablement orientées — peuvent devenir les meilleures alliées du droit d’auteur. Le watermarking, en permettant l’authentification et la traçabilité des contenus, ou la blockchain, en offrant une preuve d’antériorité infalsifiable et transparente, démontrent que les outils techniques peuvent être mobilisés pour renforcer la protection des créateurs plutôt que la fragiliser. L’enjeu réside alors dans la reconnaissance normative et l’intégration opérationnelle de ces solutions.

Dans les sections suivantes, nous examinerons en détail, les différentes approches et solutions disponibles pour une IA qui permette de stimuler l’innovation tout en garantissant une protection adéquate des droits de la propriété intellectuelle.

RETOUR SUR LA DIRECTIVE EUROPEENNE SUR LE DROIT D’AUTEUR

LE DROIT DE FOUILLE PREVU AUX ARTICLES 3 ET 4 DE LA DIRECTIVE EUROPEENNE SUR LE DROIT D’AUTEUR ET DROIT VOISIN, 

Alors que l’Intelligence Artificielle n’en était qu’à ses balbutiements lorsque la directive européenne sur le droit d’auteur et droit voisin a été adoptée en 2019, les articles 3 et 4 de ce texte instituaient la création d’une nouvelle exception de fouille de textes et de données (text and date mining) et ouvraient déjà la voie à l’intelligence artificielle. 

Certains initiateurs de cette législation au Parlement européens dont Jean-Marie Cavada s’inquiétaient déjà des dispositions inscrites dans ces deux articles et de l’exploitation qui pouvait en être faite.

Rappelons que cette exception permet à toute personne d’analyser des textes et des données sous une forme numérique afin d’en dégager des informations, y compris à des fins commerciales.  Cependant, la législation européenne a prévu des garde-fous, le droit de fouille n’est possible qu’à des fins académiques ou de recherche scientifique et ne doit pas porter atteinte à l’exploitation de l’œuvre. Il ne peut s’exercer que sur des œuvres dont l’accès est licite et après avoir recueilli l’accord de l’ayant droit.

LES TECHNIQUES DE PROTECTION EXPLOREES

I – L’OPT OUT 

C’est un des mécanismes de cette exception « text and data mining» qui est actuellement le plus utilisé par les titulaires de droits  et les organisations de gestion collective, pour faire reconnaître leurs droits  auprès des développeurs  d’IA.  « L’opt out » est à la disposition de l’ensemble des secteurs professionnels couverts par la propriété intellectuelle.   La faiblesse et le danger de cette méthode, c’est que l’utilisation est considérée comme acquise par défaut, et qu’il n’y n’est pas prévu d’autorisation préalable de l’ayant droit. Il revient donc à celui-ci de s’opposer à l’application du droit de fouilles à ses contenus. 

L’idéal serait la mise en place d’un système « d’OPT IN » qui serait plus favorable aux auteurs et créateurs puisqu’il nécessiterait leur autorisation préalable avant toute utilisation par la plateforme. Mais la Commission européenne n’est pas favorable à cette option et considère que « l’opt out » apporte une garantie suffisante aux ayants droits.

II – LA PRESOMPTION

La présomption pourrait représenter un outil juridique pertinent, simplifiant considérablement la charge de la preuve pour les actions que les créateurs seraient amenés à engager dans le contexte de l’IA. Bien qu’elle se présente comme une alternative à la preuve, elle n’est pas appliquée de manière constante dans le domaine de la propriété intellectuelle. En effet, son utilisation est principalement observée dans certaines situations, en particulier dans les actions de contrefaçon. Cette approche repose sur un raisonnement inductif, servant ainsi à présumer de l’existence d’un fait dont la véracité demeure incertaine.

AVANTAGES ET LES INCONVENIENTS DE LA PRESOMPTION DANS LE CADRE DE L’IA

1° – Facilitation de la preuve 

La présomption pourrait effectivement simplifier le processus de preuve pour les titulaires de droits d’auteur. En présumant que l’utilisation de contenus protégés nécessite une autorisation, les créateurs pourraient plus facilement prouver l’utilisation non autorisée de leurs œuvres sans avoir à fournir des preuves directes à chaque fois. Cela est particulièrement utile dans un contexte où les œuvres sont utilisées massivement comme données d’entraînement par les systèmes d’IA.

2°Evolution juridique 

Ces dernières années, la présomption est devenue un mécanisme essentiel dans le développement du droit de la propriété intellectuelle. Elle présente un intérêt dans la mesure où elle vise à réduire l’incertitude dans laquelle se trouve les créateurs. Cependant elle ne garantit pas une sécurité juridique absolue, et notamment les développeurs d’IA ne manqueront pas de faire valoir leurs droits à des usages légitimes, ou revendiqueront que la présomption n’est pas suffisante.

Si elle présente sans doute des avantages significatifs en matière de protection des droits d’auteur, elle comporte également des risques. Sa mise en application nécessiterait un cadre légal clair et équilibré, capable de protéger les créateurs tout en encourageant l’innovation et l’accès équitable aux contenus numériques.

 En ce qui concerne cette méthode dans le droit européen :  l’établissement de normes minimales de preuve acceptées dans tous les États membres de l’Union européenne faciliterait le traitement des violations du droits d’auteur. Cela pourrait contribuer à harmoniser les approches et à réduire les disparités entre les juridictions.

La législation pourrait chercher à équilibrer la protection des droits d’auteur avec la nécessité d’assurer un accès équitable aux contenus. Il faudrait inclure dans une telle proposition des exceptions claires et des limites pour éviter les abus et favoriser l’innovation.

Plusieurs autres pistes sont actuellement à l’étude. Le Conseil supérieur de la propriété littéraire et artistique (CSPLA) examine actuellement la possibilité de créer un statut hybride. Cette position est celle reprise dans plusieurs arrêts par la Cour de justice de l’UE (CJUE).

III – LE STATUT HYBRIDE

Le statut hybride est une approche visant à reconnaître les œuvres générées par l’intelligence artificielle (IA) tout en tenant compte du rôle essentiel joué par les créateurs humains. Ce statut propose une définition inclusive des œuvres de l’IA, à condition qu’un élément humain significatif ait contribué à leur création, qu’il s’agisse de la conception, de l’élaboration ou de la supervision du processus créatif.

C’est dans ce contexte qu’a émergé la question du statut hybride présenté comme une solution à envisager comme modèle permettant de concilier les aspects techniques, juridiques et éthiques de l’IA tout en reconnaissant sa nature complexe. 

Ce modèle propose d’intégrer des éléments de droit civil, de droit de la propriété intellectuelle en y ajoutant le principe de responsabilité réciproque, tout en tenant compte des spécificités des systèmes d’IA qui allient autonomie et dépendance à l’égard des données et des algorithmes.

AVANTAGES ET INCONVENIENTS DU STATUT HYBRIDE

1° Encouragement à l’innovation :

 En reconnaissant les œuvres de l’IA, le statut hybride favorise le développement et l’adoption des technologies de l’IA dans le domaine créatif, stimulant ainsi l’innovation et la créativité.  Ce statut assure que les droits des créateurs humains soient reconnus et protégés, même lorsque des œuvres sont générées avec l’aide de l’IA, garantissant ainsi une rémunération équitable pour leur contribution.

En intégrant des mécanismes qui reconnaissent la contribution humaine, ce statut permet de tisser un lien entre les créateurs et les nouvelles formes d’expression artistique.

A noter qu’il n’est pas impossible cependant que ce statut suscite un débat éthique et philosophique plus large sur la nature de la créativité et de l’originalité remettant en question la définition même de l’auteur dans le contexte des œuvres générées par l’IA.

2° Evolution juridique 

 Le statut hybride pourrait offrir une clarification et une sécurité  juridique accrue aux créateurs et aux utilisateurs d’œuvres générées par l’IA. Ce modèle pourrait inciter à une réévaluation des normes juridiques actuelles liées au droit d’auteur en s’adaptant aux réalités technologiques contemporaines.

 Enfin en s’alignant sur les décisions de la Cour de justice de l’Union européenne (CJUE), le statut hybride pourrait contribuer à l’harmonisation des législations nationales des États membres et faciliter la gestion des droits d’auteur à l’échelle européenne.

Sa mise en œuvre nécessite une réflexion approfondie et une réglementation précise pour garantir un équilibre entre innovation, protection des droits d’auteur et accès équitable aux contenus numériques.

IV – LE FILIGRANE NUMERIQUE OU WATERMARKING

Il s’agit d’une technique utilisée pour intégrer une signature ou une information dans des images, des vidéos ou des textes, dans le but de protéger les droits d’auteur ou d’authentifier le contenu. Dans le contexte de l’intelligence artificielle, le watermarking peut être appliqué comme un tatouage numérique pour identifier des oeuvres générées par des algorithmes tout en permettant une traçabilité et une protection contre l’utilisation non autorisée.

Cette pratique existe déjà et elle est appliquée aux objets physiques pour déterminer leur origine et leur authenticité. C’est une technique clé pour suivre ou contrôler la distribution des droits d’auteur. 

L’intérêt de cette méthode est d’offrir une protection complète qui a fait ses preuves. Dans le paysage numérique où un contenu est très fréquemment utilisé sans autorisation de son auteur, ce système qui permet de retracer les créations numériques est très dissuasif.

On dénombre plusieurs formes de watermarkings : 

• Le watermarking textuel : Il comporte le nom du créateur ou un symbole d’authenticité défini par le créateur. Il est facile à réaliser pour une authentification rapide.
• Le watermarking graphique : il est plus distinctif sur le plan visuel et comporte souvent un logo ou un symbole associé. Il est utilisé déjà par de nombreux photographes.
• Le Watermarking invisible : Il est intégré dans les données de l’image et invisible à l’œil nu. Il faut un logiciel spécial pour le détecter et il est principalement utilisé pour la protection du droit d’auteur

AVANTAGES ET INCONVENIENTS DU WATERMARKING

1° protection des droits d’auteurs et authentification

Le watermarking permet aux créateurs de revendiquer la propriété de leurs œuvres en intégrant une marque visible ou invisible de leur paternité. En y ajoutant une signature numérique, les utilisateurs peuvent vérifier l’authenticité du contenu généré par l’IA, ce qui est un élément non négligeable dans un monde où la désinformation est légion.

En revanche, les filigranes doivent être résistants à diverses manipulations (compression, recadrage ou modification) ce qui complexifie leur réalisation. Un watermarking trop facile à contourner réduit évidemment son efficacité. 

2° intégration discrète

Les techniques modernes de watermarking intègrent des signatures qui n’altèrent pas la qualité visuelle ou sonore du contenu. Par ailleurs il est un soutien à la recherche, dans la mesure où les chercheurs peuvent l’utiliser pour évaluer ou analyser les modèles d’IA en identifiant les sources de génération des contenus. 

Il faut cependant noter que les modèles d’IA peuvent être entraîner pour reconnaître et potentiellement contourner ou supprimer les filigranes. Pour s’en protéger, il faut prévoir une mise à jour fréquente des techniques de watermarking. Par ailleurs, les différents formats de fichiers et plateformes peuvent compliquer une mise en œuvre uniforme. Cela requiert de se pencher sur la standardisation, même si l’on sait que c’est souvent difficile à obtenir.

Le watermarking reste une technique prometteuse pour la protection de la propriété des œuvres générées par l’IA avec des applications possibles dans divers domaines. C’est une méthode très intéressante mais il convient de continuer à explorer ses possibilités pour surmonter les défis associés à sa robustesse et son intégration. Il faudra trouver un bon équilibre surtout dans des contenus très compressés ou modifiés.

V – LA BLOCKCHAIN 

Il est utile de s’intéresser à cette technologie vers laquelle on commence à se tourner pour encadrer la protection des droits de la propriété intellectuelle et du droit  d’auteur face à l’intelligence artificielle.

La blockchain est une technologie de stockage et de transmission d’informations, transparente, sécurisée et fonctionnant surtout sans organe central de contrôle. Elle est souvent associée aux cryptomonnaies, mais ses applications vont bien au-delà. L’un des usages les plus prometteurs est la création d’un registre immuable des œuvres, offrant une preuve d’antériorité en cas d’utilisation sans autorisation par l’intelligence artificielle.

Le principe de la blockchain repose sur le fait que chaque transaction ou enregistrement est validé par un réseau de participants avant d’être ajouté à la chaîne de blocs. Une fois validée, une transaction est quasi impossible à altérer sans modifier l’ensemble de la chaîne, assurant ainsi une immuabilité des données. 

Pour les créateurs d’œuvres, cela signifie qu’ils peuvent enregistrer leurs créations sur une blockchain, créant ainsi une empreinte numérique horodatée qui prouve leur existence à un moment précis. C’est particulièrement crucial dans le cadre de litiges impliquant des allégations de plagiat ou d’utilisation non autorisée par les systèmes d’IA

AVANTAGES ET INCONVENIENTS DE LA  BLOCKCHAIN POUR UN REGISTRE IMMUABLE

1°Sécurité et transparence

La blockchain est réputée pour sa sécurité. Chaque enregistrement est crypté et décentralisé, ce qui rend les données pratiquement inviolables. De plus, la transparence inhérente à la blockchain permet à tout un chacun de vérifier l’authenticité et la provenance d’une œuvre.

En revanche sa complexité technique lors de la mise en place et la gestion de ce système nécessitent une expertise pointue. Les créateurs et les utilisateurs doivent donc être formés ou faire appel à des spécialistes, ce qui peut représenter un coût non négligeable.

2° Gestion des droits et redevances

La blockchain peut également faciliter la gestion des droits d’auteur et des redevances. Les créateurs peuvent utiliser des contrats intelligents (smart contracts) pour automatiser le paiement des royalties chaque fois que leur œuvre est utilisée ou vendue.

3° Consommation d’énergie

Il faut cependant garder à l’esprit que certaines blockchains, notamment celles basées sur le mécanisme de preuve de travail (proof of work), sont très gourmandes en énergie. Cela soulève des préoccupations environnementales, surtout dans un contexte où la durabilité devient une priorité.

4° Standardisation et interopérabilité

Il n’existe pas encore de normes universelles pour l’enregistrement des œuvres sur la blockchain. Cela peut poser des problèmes d’interopérabilité entre différents systèmes et plateformes, rendant difficile la mise en œuvre d’une solution globale et cohérente.

C’est une solution innovante et robuste pour la protection des droits d’auteur. En créant un registre immuable des œuvres, elle assure une preuve d’antériorité fiable et sécurisée. Toutefois, cette technologie présente encore des défis techniques et pratiques face à l’IA qu’il faudra surmonter pour en maximiser les avantages. La collaboration entre les créateurs, les techniciens et les législateurs sera essentielle pour développer des standards efficaces et durables. En fin de compte, la blockchain pourrait bien redéfinir la manière dont nous protégeons et valorisons les créations artistiques et intellectuelles à l’ère numérique.

VI – L’IMPORTANCE DE LA DISTINCTION ENTRE DONNEES D’ENTRAINEMENT ET DONNEES D’ENTREE DANS LES SYSTEMES GENERATIFS.

Cette distinction entre les données d’entraînement et données d’entrée n’a pas encore été beaucoup explorée.

 Pourtant comment peut-on vouloir lutter contre le piratage de contenus protégés par le droit de la propriété intellectuelle ou les brevets, par les développeurs d’IA génératives sans vraiment avoir aborder cette question essentielle : Comment comprendre ces systèmes et leur fonctionnement et comment ils sont optimisés. 

Les modèles d’intelligence artificielle reposent en effet sur deux types de données : les données d’entrainement et les données d’entrée. La distinction entre ces deux catégories est essentielle pour évaluer la qualité d’un modèle à long terme et son impact sur les contenus générés.

1° Les données d’entraînement :

Elles sont utilisées lors de la phase de développement du modèle. Elles permettent à l’algorithme d’apprendre et de s’ajuster en fonction des caractéristiques des données. La qualité, la diversité et la représentativité de ces données déterminent en grande partie, la performance du modèle

2° Les données d’entrée

Ce sont celles qui sont fournies au modèle d’entrainement pendant son fonctionnement. Elles influencent directement le contenu généré en temps réel. En effet, un modèle peut produire des résultats très différents en fonction des mots clés ou des descriptions qui lui sont soumis.

3° Evolution législative

La qualité des données d’entrainement joue un rôle crucial dans la robustesse et la fiabilité du modèle (un modèle mal entraîné avec des données biaisées ou de mauvaise qualité peut produire des résultats erronés ou inappropriés). Les plateformes investissent donc dans la collecte et la gestion de données de haute qualité pour garantir des performances optimales.

D’un autre côté les données d’entrée permettent une flexibilité créative. La manière dont les données d’entrée sont formulées, peut non seulement modifier le contenu mais aussi en  fournir une description spécifique et détaillée.

Un traitement des données repose sur ces deux processus fondamentalement différents. Leur mise en œuvre cohérente peut améliorer la transparence des modèles et réduire les risques juridiques potentiels liés aux droits de la propriété intellectuelle et particulièrement le droit d’auteur.

Il faut être conscient des implications économiques de ce choix.  Cette approche réfléchie est fondamentale et investir dans des pratiques éthiques et durables favorisera non seulement la responsabilité sociale mais contribuera à la création de solutions équitables.

L’intérêt capital de cette méthode est que les données d’entrée sont concrètement utilisées pour déterminer la valeur des contenus utilisés par les plateformes pour alimenter leurs systèmes d’intelligence artificielle.

 Elles sont directement impliquées dans la production des résultats et peuvent donc être identifiées plus facilement. Cette technique permettrait non seulement de quantifier l’impact économique de ces contenus sur les plateformes, mais aussi d’assurer, une reconnaissance effective du travail créatif des auteurs. En établissant un cadre législatif transparent et équitable, il deviendrait possible de mesurer la plus-value (value gap) générée par les contenus ayant été utilisés pour nourrir l’IA

CONCLUSION

Or, le cadre européen en matière d’IA, et plus largement de propriété intellectuelle face à l’IA, souffre aujourd’hui d’un manque de lisibilité. Il mêle des objectifs parfois contradictoires — innovation, protection, compétitivité, souveraineté — sans parvenir à établir une hiérarchisation ou un principe directeur. Ce « fourre-tout » normatif empêche l’émergence d’un cadre incitatif et sécurisant, tant pour les industries culturelles que pour les acteurs de la tech.

Dans ce contexte, il apparaît indispensable d’éviter un nouveau « big bang » législatif, coûteux, long, et potentiellement source d’insécurité accrue. Ce dont le secteur a besoin aujourd’hui, c’est d’un effort d’interprétation cohérente, d’une mise en convergence des textes existants, et d’une clarification rapide des obligations et droits respectifs des parties prenantes. C’est à cette condition que l’Europe pourra simultanément préserver ses auteurs, stimuler l’innovation et assurer un équilibre durable entre progrès technologique et sécurité juridique.

Colette BOUCKAERT

Secrétaire générale iDFrights