IA générative : Thom Yorke et Julianne Moore avec plus de 11 500 artistes

Le débat sur l’intelligence artificielle générative ne se joue plus seulement dans les laboratoires et les entreprises technologiques. Il se joue aussi dans les studios d’enregistrement, sur les plateaux de cinéma, dans les ateliers d’illustration et dans les maisons d’édition. Le 23 octobre 2024, une déclaration soutenue par plus de 11 500 artistes met en lumière une inquiétude partagée : voir des œuvres humaines servir à entraîner des outils capables de produire, à très grande échelle, des textes, des images, des voix ou de la musique.

Parmi les signataires figurent Thom Yorke, chanteur de Radiohead, Julianne Moore, actrice américaine, et Björn Ulvaeus, membre d’ABBA. La diversité de ces noms compte autant que leur notoriété. Musiciens, acteurs, écrivains, illustrateurs et autres professionnels de la création sont concernés par une même question : les entreprises qui développent des IA peuvent-elles exploiter leurs œuvres sans demander d’autorisation ni prévoir de rémunération ?

Une déclaration collective face à l’entraînement des IA

La mobilisation porte sur l’usage d’œuvres protégées pour l’entraînement des modèles génératifs. Pour fonctionner, ces systèmes analysent d’immenses volumes de contenus disponibles sous forme numérique : textes, images, morceaux de musique, vidéos, photographies, logiciels ou encore bases de données. Ils en extraient des régularités statistiques afin de générer de nouveaux contenus à partir d’une instruction écrite, appelée prompt.

Les signataires considèrent que l’utilisation non autorisée de créations à cette fin constitue une menace pour les métiers artistiques. Leur inquiétude n’est donc pas une opposition abstraite à toute technologie. Elle vise une manière précise de développer l’IA : constituer des jeux de données très vastes à partir de contenus dont les auteurs n’ont pas été consultés.

Le mouvement remet au premier plan trois principes familiers du monde culturel : le consentement, la rémunération et la reconnaissance de l’auteur. Pour un musicien, un comédien ou un illustrateur, une œuvre n’est pas seulement une matière première technique. Elle est le résultat d’un travail, d’un savoir-faire, parfois de plusieurs années de carrière, et elle peut continuer à générer des revenus grâce aux droits d’auteur et aux licences.

Cette prise de position intervient alors que les outils génératifs deviennent facilement accessibles au grand public. En quelques secondes, ils peuvent rédiger un texte, composer une mélodie, fabriquer une affiche ou imiter certaines caractéristiques stylistiques. Cette rapidité ouvre de nouveaux usages, mais elle fait aussi craindre une pression accrue sur les budgets de création et sur la valeur du travail humain.

Que signifie entraîner une IA avec des œuvres ?

L’entraînement d’un modèle ne correspond pas, en principe, à une simple bibliothèque dans laquelle l’outil irait chercher une œuvre identifiée pour la restituer à la demande. Un modèle apprend plutôt à prédire des suites de mots, de notes ou de pixels à partir d’exemples très nombreux. C’est ce qui lui permet de produire des réponses ou des images inédites en apparence.

Cette distinction technique ne règle toutefois pas la question juridique ou éthique. D’une part, les créateurs demandent à connaître l’origine des données utilisées. D’autre part, certains résultats peuvent se rapprocher fortement de styles reconnaissables, d’interprétations vocales ou d’éléments d’œuvres existantes. La frontière entre inspiration, imitation, reproduction et contrefaçon peut alors devenir difficile à tracer.

Les signataires redoutent en particulier un mécanisme économique déséquilibré : des plateformes pourraient tirer profit de modèles entraînés grâce à la production culturelle de millions de personnes, tandis que celles-ci ne disposeraient pas d’un moyen simple de refuser, de négocier une licence ou d’obtenir une compensation.

La question est particulièrement sensible pour les artistes dont le travail est déjà précaire. Dans de nombreux secteurs culturels, les revenus sont irréguliers et dépendent de commandes, de ventes, de droits voisins ou de redevances. Si un client remplace une illustration, une voix temporaire, une musique de fond ou un premier jet de scénario par un contenu automatisé, l’effet peut être direct, même si l’outil ne reproduit pas exactement une œuvre existante.

Droit d’auteur : ce que les règles européennes permettent déjà

Le débat ne part pas de zéro. En France comme dans le reste de l’Union européenne, les œuvres originales sont protégées par le droit d’auteur. Utiliser une œuvre peut requérir l’accord de son titulaire de droits, selon la nature de l’usage. Mais l’exploration automatisée de très grandes quantités de contenus, parfois appelée fouille de textes et de données, a créé de nouvelles zones de friction.

La directive européenne sur le droit d’auteur de 2019 a prévu des exceptions destinées à faciliter certaines activités de recherche et d’analyse de données. Elle prévoit aussi, pour certains usages, la possibilité pour les titulaires de droits de réserver expressément leurs œuvres. Lorsqu’un contenu est accessible en ligne, cette réserve doit notamment pouvoir être lue par une machine. En théorie, un créateur peut donc signaler son opposition. En pratique, la solution soulève plusieurs difficultés : encore faut-il savoir quelles œuvres ont été collectées, à quel moment, par quelle entreprise et selon quelle procédure.

Le règlement européen sur l’intelligence artificielle, entré en vigueur le 1er août 2024, ajoute un autre élément au paysage. Ses obligations concernant les modèles d’IA à usage général doivent notamment conduire leurs fournisseurs à mettre en place une politique de respect du droit d’auteur de l’Union européenne et à publier un résumé suffisamment détaillé des contenus utilisés pour l’entraînement. Ces règles ne répondent pas à toutes les demandes des artistes, mais elles reflètent une attente croissante de transparence.

À cette date, les débats juridiques restent ouverts dans plusieurs pays. Les tribunaux sont appelés à apprécier, dossier par dossier, si l’entraînement d’une IA avec des œuvres protégées relève d’une exception, nécessite une licence, ou peut engager la responsabilité d’un acteur. Il n’existe pas de réponse universelle qui s’appliquerait déjà à toutes les créations et à tous les modèles.

Pourquoi les artistes parlent aussi d’émotion et de travail

La mobilisation de Thom Yorke, Julianne Moore et Björn Ulvaeus renvoie à une dimension qui dépasse le cadre légal. Une chanson, une interprétation ou un rôle ne sont pas seulement des données organisées. Ils portent une intention, une expérience, une relation avec un public et, souvent, une identité artistique patiemment construite.

Les outils génératifs peuvent recombiner des formes et produire des résultats convaincants. Ils ne disposent pas pour autant d’une expérience vécue ni d’une responsabilité artistique au sens humain du terme. C’est cette différence que les créateurs cherchent à faire entendre lorsqu’ils alertent sur le risque de banalisation de l’art généré automatiquement.

L’enjeu ne consiste pas à affirmer que toute utilisation d’IA est incompatible avec la création. De nombreux artistes expérimentent déjà ces outils pour chercher des idées, accélérer certaines tâches techniques, améliorer l’accessibilité ou explorer de nouveaux formats. La ligne de partage est plutôt celle des conditions d’usage : l’outil a-t-il été entraîné de manière transparente ? Les personnes dont les œuvres l’ont nourri ont-elles été informées ? Peuvent-elles refuser ou négocier ?

Cette nuance est importante pour éviter deux impasses. La première serait de présenter l’IA comme un substitut parfait à la création humaine, alors qu’elle dépend elle-même de contenus produits par des personnes. La seconde serait d’ignorer ses usages potentiellement utiles dans les processus créatifs. La déclaration des artistes appelle surtout à ne pas laisser les choix techniques et économiques être décidés sans eux.

Une pression pour négocier plutôt que subir

En se regroupant, les signataires cherchent à rendre visible un rapport de force souvent défavorable aux créateurs isolés. Face à une grande plateforme ou à un laboratoire d’IA, un auteur indépendant dispose rarement des moyens nécessaires pour identifier l’usage de ses œuvres, solliciter des explications ou engager une procédure.

Plusieurs pistes sont au cœur du débat public :

• des jeux de données constitués à partir d’œuvres autorisées ou relevant du domaine public ;
• des licences négociées avec les artistes, les éditeurs, les producteurs et les organismes de gestion collective ;
• des mécanismes simples permettant aux titulaires de droits d’exprimer leur refus ;
• une meilleure documentation des données d’entraînement et des limites des modèles ;
• une rémunération lorsque des œuvres protégées contribuent à la valeur d’un service commercial.

Aucune de ces solutions ne s’impose facilement à tous les secteurs. La musique, le cinéma, le livre, la photographie et les arts visuels reposent sur des chaînes de droits différentes. Une œuvre peut appartenir à plusieurs titulaires : auteur, interprète, producteur, éditeur ou diffuseur. C’est précisément pourquoi la demande de dialogue entre créateurs, entreprises technologiques et pouvoirs publics prend de l’ampleur.

Le soutien du public joue aussi un rôle dans cette mobilisation. Sur les réseaux sociaux, le mot-dièse #ArtIsNotAI sert de point de ralliement à des discussions sur la place de l’art humain et sur les conditions de développement de l’IA. Pour les artistes, l’attention des consommateurs peut peser sur les choix des plateformes, des studios et des marques qui commandent ou diffusent des contenus.

Ce qu’il faut surveiller dans les prochains mois

La déclaration de plus de 11 500 artistes n’a pas, à elle seule, la force d’une loi ou d’une décision de justice. Elle marque néanmoins un seuil politique et culturel : des personnalités reconnues et des créateurs moins visibles formulent une demande commune de protection face aux systèmes génératifs.

Les prochains débats porteront notamment sur la transparence réelle des données d’entraînement, sur l’application des règles européennes et sur la capacité des créateurs à exercer leurs droits sans devoir engager des démarches trop complexes. Les réponses des entreprises d’IA seront également scrutées : certaines pourraient choisir de conclure davantage d’accords de licence, tandis que d’autres défendront la légalité de leurs méthodes de collecte.

Pour le public, l’enjeu est concret. Derrière une image, une chanson ou un texte généré en quelques secondes, il y a la question de la valeur accordée aux œuvres qui ont permis à la machine d’apprendre. L’essor de l’IA dans la culture ne dépendra pas uniquement de ses performances techniques. Il dépendra aussi des règles collectives capables de préserver la diversité, l’indépendance et la rémunération de celles et ceux qui créent.