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SAPITEUR IA Expertise technique en intelligence artificielle
Contentieux — Intelligence artificielle Mis à jour le Lecture 7 min

Propriété intellectuelle et IA : entraînement sur des œuvres, sorties contrefaisantes, contenus générés

Trois questions distinctes se posent : une œuvre a-t-elle servi à entraîner un modèle, une sortie reproduit-elle une œuvre, un contenu produit avec une IA est-il protégeable ? Chacune repose sur des faits techniques précis, qui doivent être établis sur le modèle en cause et dans sa version.

L'essentiel

Les litiges de propriété intellectuelle liés à l'IA portent sur trois questions. L'entraînement d'abord : le Code de la propriété intellectuelle autorise la fouille de textes et de données sur des œuvres licitement accessibles, sauf si l'auteur s'y est opposé de manière appropriée, notamment par un procédé lisible par machine pour les contenus en ligne. Les sorties ensuite : une réponse qui reproduit une œuvre, en tout ou en partie, sans le consentement de l'auteur peut constituer une reproduction illicite. La protection des contenus générés enfin : le Code protège les droits de l'auteur d'une œuvre de l'esprit, et la part humaine du processus de création est au cœur du débat. Techniquement, il faut établir si l'œuvre figurait dans le corpus, si une réserve lisible par machine existait à la date de la collecte, si le modèle restitue l'œuvre et par quel mécanisme, et quelles contributions humaines ont façonné un contenu revendiqué. Aucune décision française au fond n'a été identifiée sur ces questions.

Situation type

Une illustratrice constate qu'un générateur d'images produit, sur une simple requête mentionnant son nom, des images très proches de ses œuvres publiées sur son site. Celui-ci comportait depuis deux ans une mention d'opposition à la fouille, rédigée dans ses conditions d'utilisation. Elle assigne l'éditeur du générateur en contrefaçon.

L'éditeur répond que son modèle ne stocke aucune image, que la mention d'opposition n'était pas lisible par un robot et que la ressemblance ne porte que sur un style. Situation inverse, fréquente : une agence revendique des droits sur une campagne produite avec un générateur d'images et poursuit un concurrent qui l'a copiée ; le concurrent soutient qu'aucune personne n'est l'auteur de ces images.

Questions techniques que le juge ou l'expert peut poser

  • L'œuvre figure-t-elle dans le corpus d'entraînement ? Sur quels éléments : documentation publiée, résumé du contenu d'entraînement, jeu de données public, journaux de collecte ?
  • À la date de la collecte, une réserve existait-elle, et sous quelle forme : fichier robots.txt visant l'agent de collecte, protocole de réservation, métadonnées, conditions d'utilisation ? Un robot pouvait-il la lire automatiquement ?
  • Les copies faites pour l'entraînement ont-elles été conservées après la fouille ?
  • Le modèle restitue-t-il l'œuvre, en tout ou en partie, sur requête ? Avec quelle fréquence, quelles requêtes, quelle similarité mesurée ? La restitution vient-elle de la mémorisation ou d'une recherche en ligne au moment de la requête ?
  • La sortie ressemble-t-elle à l'œuvre dans ses éléments propres, ou seulement dans un style ou des éléments banals ?
  • Pour un contenu revendiqué : quelle a été la part humaine (requêtes successives, sélection, retouches, composition), et les traces de ce processus existent-elles ?
  • L'extraction de l'œuvre depuis le modèle est-elle démontrée par des essais, ou seulement présumée ?

Quelle compétence technique ?

  • Collecte web : robots de collecte, fichiers robots.txt, protocoles de réservation.
  • Entraînement des modèles génératifs, mémorisation et extraction de données d'entraînement.
  • Mesures de similarité entre textes, images ou sons.
  • Chaîne de production d'un contenu avec des outils d'IA.

Éléments techniques à réunir

  • Copie de l'œuvre et preuve de sa date de mise en ligne.
  • Archives du site à la date de la collecte : robots.txt, en-têtes, conditions d'utilisation.
  • Documentation des jeux de données et du modèle, résumé public du contenu d'entraînement.
  • Protocole de requêtes reproductible (version du modèle, paramètres, date) et sorties horodatées.
  • Pour un contenu revendiqué : historique des requêtes, versions intermédiaires, fichiers de travail.

Textes applicables

Décisions rendues

Aucune décision française publiée n'a été identifiée sur ce type de litige à la date de révision de cette fiche.

Aucune décision française au fond n'a été identifiée sur l'entraînement d'un modèle, une sortie contrefaisante ou la protection d'un contenu généré. Plusieurs décisions étrangères sont signalées par la presse spécialisée, certaines frappées de recours ; elles seront citées une fois lues à leur source.

Limites de l'analyse technique

  • Un taux de similarité n'est pas une preuve de contrefaçon : la ressemblance peut porter sur des éléments non protégés.
  • La composition exacte d'un corpus d'entraînement est rarement connue ; les indices disponibles fondent souvent une présomption, pas une certitude.
  • Dire qui est l'auteur d'un contenu produit avec une IA, ou s'il est protégé, relève du juge ; le technicien décrit les contributions humaines et automatisées.

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Sources et références

  1. Code de la propriété intellectuelle, article L122-5-3. Légifrance · Source primaire · version en vigueur depuis le 26 novembre 2021 · consulté le 23 septembre 2026
  2. Code de la propriété intellectuelle, article L122-4. Légifrance · Source primaire · version en vigueur depuis le 3 juillet 1992 · consulté le 23 septembre 2026
  3. Code de la propriété intellectuelle, article L335-3. Légifrance · Source primaire · version en vigueur depuis le 14 juin 2009 · consulté le 23 septembre 2026
  4. Code de la propriété intellectuelle, article L111-1. Légifrance · Source primaire · version en vigueur depuis le 27 décembre 2020 · consulté le 23 septembre 2026
  5. Code de la propriété intellectuelle, article L113-1. Légifrance · Source primaire · version en vigueur depuis le 3 juillet 1992 · consulté le 23 septembre 2026
  6. Règlement (UE) 2024/1689 du 13 juin 2024 établissant des règles harmonisées concernant l'intelligence artificielle. EUR-Lex, Office des publications de l'Union européenne · Source primaire · consulté le 23 septembre 2026

Rédaction : Denis Atlan Publié le Méthode éditoriale et corrections

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