Droit d’auteur et IA : Google et OpenAI défendent le fair use américain

Les modèles d’intelligence artificielle générative ne se développent pas dans le vide. Ils sont entraînés à partir de quantités considérables de textes, d’images, de sons, de logiciels ou de vidéos. Une part de ces contenus est protégée par le droit d’auteur. C’est précisément sur cette question que Google et OpenAI demandent aux États-Unis de conserver une approche juridiquement souple, au nom de l’innovation et de la compétitivité technologique du pays.

Leur argument s’appuie sur le fair use, une notion centrale du droit américain. Dans leurs prises de position liées à la stratégie fédérale sur l’intelligence artificielle, les deux entreprises défendent l’idée qu’un cadre trop restrictif pour l’usage des œuvres dans l’entraînement des systèmes pourrait ralentir la recherche et désavantager les acteurs américains. Cette demande suscite une opposition nette chez de nombreux auteurs, artistes et titulaires de droits, qui y voient le risque d’une exploitation de leurs créations sans accord ni compensation.

Ce que demandent Google et OpenAI aux États-Unis

En mars 2025, Washington consulte entreprises, chercheurs, associations et autres parties prenantes afin de préparer un plan d’action national sur l’intelligence artificielle. Dans ce contexte, Google et OpenAI font valoir qu’une politique favorable à l’IA doit aussi préserver la capacité des entreprises à apprendre à leurs modèles à partir d’informations déjà accessibles.

Leur position ne consiste pas seulement à réclamer davantage de données. Elle s’inscrit dans une stratégie industrielle plus large : les entreprises américaines estiment qu’un environnement juridique prévisible est nécessaire pour entraîner les futurs modèles, financer les infrastructures de calcul et conserver une avance dans une compétition mondiale de plus en plus intense.

Le mot employé est important. Le fair use ne signifie pas qu’une œuvre protégée devient libre d’emploi. Il s’agit d’une exception américaine qui peut, dans certaines circonstances, autoriser l’utilisation d’une œuvre sans licence préalable. Google et OpenAI souhaitent que cette doctrine demeure suffisamment robuste pour couvrir des usages liés au développement de l’IA, plutôt que d’être affaiblie par de nouvelles obligations ou par une interprétation trop restrictive des tribunaux.

Le fair use est-il une autorisation de copier des œuvres ?

Non. C’est l’un des points les plus souvent mal compris dans ce débat. Le fair use est une exception prévue par la loi américaine, mais il ne s’applique pas automatiquement à toute utilisation innovante, numérique ou liée à l’intelligence artificielle. Lorsqu’un litige survient, un juge examine les circonstances précises du dossier.

La loi américaine repose traditionnellement sur quatre facteurs. Aucun n’est décisif à lui seul :

Appliqué à l’IA générative, ce test soulève des questions inédites. L’entraînement peut nécessiter de traiter des corpus très vastes, parfois composés de millions d’œuvres. Les entreprises soutiennent généralement que cet apprentissage sert à élaborer un système capable de produire de nouvelles réponses, et non à republier les fichiers d’origine. Les titulaires de droits répondent que la copie initiale, l’usage commercial des données et la concurrence potentielle avec leurs créations doivent être pris en compte.

Il ne faut donc pas confondre deux sujets. D’une part, il y a l’utilisation de contenus lors de l’entraînement. D’autre part, il y a ce qu’un outil produit à la demande d’un utilisateur. Une réponse générée qui reproduirait de manière trop proche une œuvre identifiable peut poser un problème distinct. Dans les deux cas, les réponses juridiques restent largement en construction.

Pourquoi l’entraînement des modèles est devenu un enjeu de propriété intellectuelle

Un modèle de langage apprend en analysant des régularités dans d’immenses ensembles de données : vocabulaire, syntaxe, associations entre idées, structures de documents ou relations entre une instruction et une réponse. De la même manière, un modèle d’image repère des motifs visuels à partir de très nombreuses images accompagnées de descriptions.

Cette phase suppose souvent de reproduire techniquement les contenus pour les traiter. C’est ce geste qui fait naître le débat sur le droit d’auteur. Pour les éditeurs de modèles, imposer une négociation individuelle avec chaque auteur, photographe, journaliste, musicien, éditeur ou développeur de logiciel serait extrêmement complexe, voire impossible à cette échelle. Pour les créateurs, l’argument de l’échelle ne saurait justifier une utilisation de masse sans leur consentement.

Le désaccord porte aussi sur la notion de marché. Si les entreprises d’IA sont en mesure de conclure des accords avec certains détenteurs de catalogues, les créateurs peuvent estimer qu’un marché de licences existe ou pourrait exister. À l’inverse, les défenseurs du fair use considèrent que faire dépendre tout apprentissage algorithmique de licences coûteuses peut freiner la concurrence et réserver l’IA aux plus grandes entreprises.

Une stratégie d’IA centrée sur la compétitivité américaine

Le plaidoyer de Google et OpenAI est indissociable de la stratégie américaine en matière d’intelligence artificielle. Les deux groupes présentent la souplesse du droit d’auteur comme un levier de capacité technologique. Leur raisonnement est simple : les modèles les plus performants ont besoin de données variées et nombreuses, tandis que l’accès à ces données influence la qualité des produits, l’attractivité des services et la position des entreprises américaines face à leurs concurrents internationaux.

Cet argument de compétitivité ne règle toutefois pas la question de la répartition de la valeur. Les œuvres ne sont pas de simples matières premières dénuées d’auteurs. Elles peuvent représenter des années de travail, une activité professionnelle et, pour certaines, une source de revenus récurrents. Les créateurs demandent donc que le progrès technologique ne soit pas financé, de fait, par une captation gratuite de leur production culturelle ou informationnelle.

La difficulté pour les autorités américaines est de bâtir une politique cohérente sur plusieurs fronts : soutenir la recherche, sécuriser les investissements, protéger les droits existants et éviter que les règles deviennent si opaques qu’elles alimentent les procès plutôt que l’innovation. Une législation fédérale spécifique, une clarification par les tribunaux ou des mécanismes de licences collectives figurent parmi les pistes régulièrement évoquées dans le débat public.

Ce que les créateurs réclament face aux usages non consentis

Les inquiétudes exprimées par les auteurs et les artistes ne se limitent pas à une objection de principe. Elles touchent à la reconnaissance de leur travail et à leur capacité de vivre de leur création. Lorsqu’un système peut générer en quelques secondes un texte, une illustration, une musique ou un visuel répondant à une demande très précise, la question est de savoir s’il concurrence directement ceux dont les œuvres ont servi, au moins en partie, à son apprentissage.

Plusieurs attentes reviennent dans les discussions :

• une information plus claire sur les catégories de données utilisées pour entraîner les modèles ;
• la possibilité de refuser certains usages de ses œuvres, lorsque cela est techniquement et juridiquement possible ;
• des mécanismes de licence ou de rémunération lorsque les contenus contribuent à un service commercial ;
• des outils permettant de limiter la reproduction trop proche d’œuvres protégées dans les résultats générés.

Ces demandes se heurtent à des obstacles pratiques. Identifier précisément chaque œuvre dans un corpus gigantesque, vérifier les droits associés, prendre en compte les différences entre pays et répartir une éventuelle rémunération sont des opérations complexes. Elles ne sont pas pour autant secondaires : elles détermineront en grande partie les relations futures entre les entreprises d’IA et les secteurs culturels.

L’Europe a choisi une voie différente avec l’AI Act

Le débat américain ne doit pas être transposé tel quel en France ou dans l’Union européenne. Le fair use est une spécificité du droit des États-Unis. En Europe, les exceptions au droit d’auteur sont définies de manière plus encadrée. Les règles européennes sur la fouille de textes et de données, souvent désignée par l’expression anglaise text and data mining, prévoient des conditions propres et peuvent permettre aux titulaires de droits de réserver certains usages.

L’AI Act européen, entré en vigueur le 1er août 2024, ne crée pas à lui seul un nouveau droit d’auteur. Il ajoute néanmoins des obligations importantes pour les fournisseurs de modèles d’IA à usage général. Ces derniers devront notamment mettre en place une politique destinée à respecter le droit d’auteur de l’Union européenne et publier un résumé suffisamment détaillé des contenus employés pour l’entraînement.

Au 15 mars 2025, ces obligations spécifiques ne sont pas encore applicables : elles doivent s’appliquer à partir du 2 août 2025. Cette échéance donne aux entreprises un délai pour adapter leurs pratiques, mais elle ne résout pas toutes les interrogations. La transparence ne dit pas automatiquement si une utilisation est licite, ni comment rémunérer les titulaires de droits. Elle peut, en revanche, donner aux créateurs et aux autorités davantage d’éléments pour comprendre les pratiques d’entraînement.

Des décisions de justice encore attendues

Faute de règle universelle consacrée à l’IA générative, les tribunaux ont un rôle majeur. Aux États-Unis, plusieurs procédures opposent déjà des titulaires de droits à des entreprises technologiques. Elles pourraient aider à préciser la manière dont les critères du fair use s’appliquent à l’entraînement des modèles, mais chaque affaire dépendra de ses œuvres, de ses données, du fonctionnement du service et des preuves apportées.

Cette incertitude juridique explique l’intensité des prises de position de Google et OpenAI. Une décision défavorable, ou une obligation généralisée de négocier des licences, changerait les coûts et les méthodes de développement. À l’inverse, une lecture très large du fair use pourrait affaiblir le pouvoir de négociation des auteurs et renforcer les tensions avec les industries culturelles.

Pour le grand public, l’enjeu dépasse les querelles entre grandes plateformes et ayants droit. Il concerne la diversité des contenus disponibles, les conditions économiques de la création, la fiabilité des assistants génératifs et la possibilité de savoir comment les outils utilisés au quotidien ont été construits.

Ce qu’il faut surveiller

Les prochains mois seront décisifs sur trois plans. D’abord, la stratégie fédérale américaine dira si l’administration fait du maintien d’un fair use large une priorité explicite pour l’IA. Ensuite, les décisions de justice préciseront progressivement les limites de l’utilisation d’œuvres protégées dans l’entraînement. Enfin, l’application des règles européennes à partir d’août 2025 constituera un test concret de la transparence imposée aux grands modèles.

Le véritable défi sera de sortir d’une opposition simpliste entre créateurs et innovation. Les systèmes d’IA ont besoin de données pour progresser, mais les œuvres ont des auteurs, des conditions d’exploitation et une valeur économique. Des licences mieux adaptées, des choix de retrait réellement effectifs, une transparence vérifiable et des mécanismes de rémunération peuvent constituer des voies de compromis. Encore faut-il que les entreprises, les créateurs et les pouvoirs publics s’accordent sur des règles applicables à grande échelle.