Utilisation automatisée de contenus créatifs sur Internet
Philip Kübler, CEO ProLitteris
Philip Kübler est expert en droit des médias et en droit d’auteur et travaille comme avocat et CEO de ProLitteris, la société de gestion de droits d’auteur pour les textes et les images. Actuellement, il s’intéresse à l’autorat et au droit d’auteur dans les conditions de l’intelligence artificielle générative. Dans la revue juridique Medialex, il a déjà décrit en juin 2023 la manière dont les systèmes d’IA générative utilisent les droits d’auteur. Cette opinion est controversée, et des modèles de langage plus récents, comme celui de l’ETH/EPFL, auraient, selon leurs créateur·rice·s, été entraînés de manière licite. Mais l’on s’accorde largement à dire qu’il manque une sécurité juridique et que l’absence de lien avec les contenus utilisés ainsi que le manque de transparence à leur sujet sont peu durables. Philip Kübler replace une approche de solution dans le contexte du droit d’auteur, de l’économie et de la culture sur Internet.
L’IA a besoin de matière première créative
Les systèmes d’IA générative avec fonction de retrieval sont une sous-catégorie de l’intelligence artificielle qui utilisent des modèles entraînés sur de grandes quantités de données (textes, images, audios, vidéos, codes de programmes, etc.) afin de générer, en interaction avec les utilisateur·rice·s, des contenus nouveaux ou modifiés dans différents formats médiatiques. Ils s’appuient pour ce faire sur des informations provenant de sources externes, en particulier d’Internet, et sont – pour une utilisation à grande échelle – pilotés par des instructions humaines. Voilà pour une définition à peu près compréhensible.
Avec la dénomination ChatGPT, le service jusqu’ici leader pour l’IA générative, on peut expliquer le fonctionnement du système – complété par le retrieval, c’est-à-dire l’appel de données actuelles depuis Internet :
«Chat» désigne l’interaction dialoguée. Le langage est fabriqué.
«G» désigne la génération de nouveaux contenus à partir de modèles. Du contenu est produit.
«P» désigne le pré-entraînement avec des masses de données. Les contenus sont analysés.
«T» désigne l’architecture Transformer, qui décompose les sources, pondère leurs particules, saisit leur contexte et en produit des prédictions pour de nouveaux contenus.
À cela s’ajoute, dans les systèmes actuels, le «retrieval», une fonction de recherche et de copie qui appelle d’autres informations à partir de bases de données, de documents ou d’Internet et les prend en compte dans le résultat généré.
Les systèmes d’IA générative ne traitent pas le matériel d’entraînement de leurs modèles en tant que tel, mais sous une forme transformée et fragmentée. De plus, l’entraînement automatisé est complété par une supervision et des instructions humaines, afin que les résultats répondent à des exigences de qualité et soient juridiquement acceptables. Toutefois, les systèmes actuels sont manifestement défectueux et erratiques, ce qui ne peut s’expliquer qu’en partie, faute de transparence.1
Demande à ChatGPT : «Fais-moi une image de bande dessinée à la ligne claire, l’homme a les cheveux blonds.» Pourquoi l’image ressemble-t-elle aussitôt à Tintin, alors que le système refuse par ailleurs d’imiter une figure protégée par le droit d’auteur ?
Le principe du consentement
Photographier des œuvres dans une exposition d’art, faire des enregistrements lors d’un concert et ensuite fabriquer en secret, à partir de cela, un art concurrent automatisé ? Un acte plutôt impoli, probablement illégal. De même, si l’on scannait des livres provenant de bibliothèques pour en concevoir d’autres romans : certainement peu sympathique, peut-être illicite. Ce n’est certes pas la même chose que le vol ou l’obtention indue d’une prestation, mais il s’agit là aussi de la protection du patrimoine et de la prestation.
En tant qu’actions isolées, les reprises non autorisées constituent un problème en soi, que l’on peut poursuivre juridiquement. Mais dans un contexte plus large, elles mettent en danger l’autorat, le journalisme et la fidélité aux sources. La substance se tarira si tout le monde se sert librement. Les bots d’IA de ces dernières années se procurent dans le monde entier tout ce que les machines peuvent avaler, sans en rendre compte. Ensuite, ce ne sont certes pas les copies individuelles des œuvres qui sont analysées et recomposées, mais les Big Data ainsi rassemblées.
Être sollicité pour donner son autorisation fait en principe partie des bonnes manières et du bon droit. Les déclarations et la créativité peuvent elles aussi être attribuées à une personne, de manière similaire aux données personnelles et aux secrets d’affaires. En outre, les œuvres et les prestations sont des marchandises et des valeurs patrimoniales. Des industries entières fonctionnent ainsi. Les labels de musique, les studios de cinéma et les maisons d’édition produisent ou acquièrent de la musique, des films et de la littérature, les organisatrices de concerts et les scènes obtiennent des licences, les acteur·rice·s et interprètes sont engagé·e·s.
Ce n’est pas seulement de l’intérêt personnel. La propriété et la liberté contractuelle conduisent à la différenciation et à la concurrence. Ce qui en résulte concrètement dépend du pouvoir de négociation, du partenariat et de la situation d’intérêts. Le principe du consentement marque également l’économie numérique. On respecte des règles lorsqu’on fait appel au patrimoine d’autrui. Le contenu est soumis, en tant que contenu, à la liberté des médias, à la liberté de l’art et à la liberté de la science – et, en tant que produit, à la liberté de propriété et à la liberté contractuelle.
«Donnons un chien à l’homme, et un os au chien.» Après cette demande, ChatGPT produit Milou, et l’homme ressemble encore plus à Tintin. Les systèmes d’IA générative reposent sur des statistiques, et dans la matière première utilisée avec le mot-clé ligne claire, le maître et le chien ont tout simplement cet aspect.
Le fait que les titulaires de la propriété intellectuelle puissent décider de l’utilisation de leurs œuvres correspond à la situation des objets corporels, des immeubles, des brevets, des marques et des designs. La société et son ordre juridique acceptent un certain nombre de choses au nom du principe de propriété et de consentement : une répartition inégale du patrimoine entre riches et pauvres, des expropriations pénibles pour des installations collectives et des voies de communication, des prix des médicaments même en temps de crise, des mesures de police et de douane contre la contrefaçon de produits.
Le principe du consentement présente aussi des avantages pour la société et ses intérêts en matière de compréhension, de connaissance, de formation et de recherche. Lorsque les modèles d’IA accèdent légalement à leurs ressources, comme d’autres modèles d’affaires, ils traitent le contenu de la même manière que les logiciels, l’électricité et les capacités de serveurs. Il en résulte une concurrence pour des contenus de qualité et un incitatif à en produire. Les consommatrices et consommateurs et la société dans son ensemble conservent un journalisme autofinancé et un travail éditorial responsable.
Modèles de licence
Le droit d’auteur renforce la diversité et la qualité des contenus et garantit que la responsabilité en incombe aux personnes créatrices et aux organisations éditrices. Les marchés de contenus éprouvés reposent sur la liberté contractuelle et l’économie de la concurrence. Mais la politique des médias et le droit de l’art comportent aussi une composante sociétale et culturelle. Les contenus peuvent être pertinents pour les processus démocratiques, la cohésion et la Swissness.
À cela s’ajoutent les particularités des biens de communication et de culture numériques. Leur essence est incorporelle, leur réception parfois interactive, leur réutilisation souvent productive et bienveillante, leur style ainsi que leur teneur en idées et en informations constituent un bien méritoire, mais aussi un bien public. Les comparaisons avec le vol de vélo ou le resquillage ne sont jamais tout à fait exactes. La loi et la pratique des licences l’ont depuis longtemps reconnu et ont développé des solutions à la fois efficaces et efficientes.
«L’homme doit avoir un ami, qui est capitaine.» Aussitôt, le générateur d’images fait apparaître le capitaine Haddock.
Le droit d’auteur protège les expressions créatives de la littérature et de l’art, mais contient de nombreuses exceptions légales dans l’intérêt de l’utilisation privée, de la libre communication et de la réduction des coûts de transaction. Dans de nombreux cas, une autorisation légale avec redevance s’applique : les sociétés de gestion accordent des licences et facturent à la place des titulaires de droits. C’est ainsi que fonctionnent les supports d’enregistrement, l’enseignement scolaire, la médiation culturelle, les réseaux câblés, le braille.
Chaque situation d’utilisation peut être maîtrisée. La loi connaît des licences individuelles, collectives et légales, chacune avec des nuances et des mesures complémentaires. La technique numérique a considérablement facilité la copie, le traitement et la production. Le droit d’auteur a suivi le mouvement et préservé l’équilibre entre le don créatif et la prise par l’utilisation. Parfois, de nouvelles voies sont nécessaires, car la technique évolue en permanence et l’application du droit s’accompagne de contournements.
«Deux autres amis suivent les deux et le chien : ce sont des policiers en costume noir.» Et les voilà, Dupond et Dupont. Tintin et le capitaine Haddock ont eux aussi trouvé leur forme. Le mythe selon lequel les systèmes d’IA ne connaîtraient pas leurs sources vacille.
Une histoire à succès du droit d’auteur suisse est la gestion collective obligatoire. Une procédure tarifaire avec négociations et approbations produit des études statistiques et des moyens de preuve juridiques à partir desquels sont élaborés des modèles de redevance et des listes de prix. Les sociétés de gestion soumettent les résultats des négociations à une commission arbitrale paritaire quasi judiciaire. Une autorité fédérale, l’Institut Fédéral de la Propriété Intellectuelle, contrôle la gestion des affaires.
La gestion collective volontaire des sociétés de gestion est encore plus flexible. Là aussi, des tarifs garantissent des prix de licence sûrs sur le plan juridique, transparents et uniformes. La révision de la loi de 2019 a introduit une forme intermédiaire, la licence collective étendue. Elle maximise les utilisations en ce sens que les titulaires de droits n’ont pas à donner leur consentement de manière active, mais sont renvoyé·e·s à un droit d’opposition. Ainsi, la globalisation, la sécurité juridique et la capacité d’adaptation se rejoignent.
Internet – un quart de siècle d’incertitude
Au tournant du millénaire, la propriété intellectuelle était un élément reconnu de l’Internet en pleine croissance, mais de nouvelles règles du jeu se dessinaient. Des arguments dogmatiques et pratiques se sont fait entendre contre les droits d’auteur traditionnels, bientôt associés à des intérêts économiques. Le Web était compris comme un espace illimité d’information, de communication et de culture. Une nouvelle communauté du réseau et du droit parlait de cyberlaw, de droit des médias numériques et de politique numérique.
La protection des données personnelles était d’abord peu valorisée dans l’industrie, mais fortement dans la communauté du réseau, tandis que la situation était inverse pour les œuvres et prestations créatives. De plus en plus, le code (logiciel) a été accepté comme code (règle). Les commons (biens communs) ont servi de théorie, tout comme la discipline Law and Economics en tant qu’analyse économique du droit. Pour le droit d’auteur, on a découvert qu’il fallait mettre en balance et équilibrer les droits absolus et relatifs.
Où donc des prétentions de type patrimonial, où des prétentions de type obligataire ont-elles leur place, et quelles autorités et procédures sont compétentes ? Où les deux devraient-ils céder la place à une liberté numérique, sans régulation ni droits, au mieux encadrée par des règles de conduite et des mesures de précaution relevant de la responsabilité individuelle ? Alors que les droits des personnes créatives et éditrices ont eu la vie dure ces 25 dernières années, les choses ont été plus faciles pour les droits de propriété industrielle sur les inventions et les indications de provenance.
Alors que le droit d’auteur était contourné et relativisé, l’industrie technologique américaine accumulait des brevets, protégeait des mesures de marketing par des signes distinctifs et faisait du lobbying pour de nouveaux droits de propriété, à l’époque pour les semi-conducteurs aux États-Unis et pour les bases de données dans l’UE. Pour les noms de domaine, il existait une procédure internationale de conciliation, pour les téléphones portables une protection du design. Des brevets d’invention ont même été déposés pour l’hyperlien. Les logiciels ont été défendus par des mesures techniques de protection.
Sur le Web, les tools techniques ont supplanté les rules du droit d’auteur. Les studios de cinéma, les labels de musique et les maisons d’édition se sont plaints de copies illégales et de plateformes d’échange, une «piraterie» qui entraîne encore aujourd’hui des atteintes aux droits et une diminution des recettes. Parallèlement, une nouvelle culture du partage et du remix s’est développée, qui fonctionne sans argent ni référence et fait croire aux consommatrices et consommateurs que les droits d’auteur sont superflus. En même temps, une nouvelle communauté de creator s’est établie.
«Une fusée pour les ami·e·s, s’il te plaît», et voilà à quoi cela ressemble chez Tintin et Milou, peu artificiel et peu intelligemment copié. ChatGPT imite ! Pour le constater, il n’est pas nécessaire d’être un·e spécialiste des fusées.
Plateformes – le service et l’agrégation supplantent les sources et la production
Sur l’Internet multimédia, les premiers à dominer furent les navigateurs, les annuaires et les moteurs de recherche, puis les médias sociaux et les services d’agrégation et de streaming. Le modèle de plateforme a dominé, en plus du divertissement, les achats et les échanges, le savoir et la formation, la recherche et l’innovation, la collaboration et les relations. Les plateformes ne produisent pas elles-mêmes leur offre, mais rassemblent des contenus qui sont téléchargés, liés, intégrés et transformés.
Les plateformes tirent parti de ce que nous connaissons des moteurs de recherche. Les sites web sont visités, téléchargés, analysés. Leurs contenus sont référencés, résumés, transformés. Les plateformes misent sur la mise à l’échelle, des positions dominantes sur le marché et le winner takes all. Les entreprises les plus valorisées au monde suivent le modèle de plateforme. Elles évitent la production de contenus tant que celle-ci ne peut pas être mise à l’échelle – ce qui va changer avec l’IA.
Aujourd’hui, le monde politique est prêt à réglementer les plateformes. Les États-Unis et l’UE ont révisé leurs exonérations de responsabilité, qui avaient stimulé le commerce sur Internet. Les plateformes sont soumises à une surveillance administrative ainsi qu’à des interventions pénales et civiles. Elles assument au moins une coresponsabilité forfaitaire et réactive pour les contenus qui y apparaissent. Les discours de haine et la désinformation sont au centre de l’attention, mais de plus en plus aussi les atteintes aux droits de la personnalité et à la propriété intellectuelle.
Les systèmes d’IA générative obéissent au modèle de plateforme que nous connaissons des moteurs de recherche, des commerçant·e·s en ligne et des médias sociaux, en revendiquant un accès standardisé et global aux contenus. Par un traitement informatisé et un renouvellement des contenus, les œuvres et prestations des personnes produisant du contenu sont en même temps dépassées – l’offre, organisée par des algorithmes et produite de manière générative, est au premier plan. Les liens sont une question de chance.
Pour les autrices et auteurs, artistes, maisons d’édition, productrices et producteurs et interprètes, cela signifie que leurs créations sont certes trouvées par des machines, mais sans jouissance de l’œuvre ni possibilité de redevance. Les originaux ne sont pas payés, mais remplacés. Dans la mesure où la plateforme a besoin de droits, elle les obtient au moyen de conditions d’utilisation standardisées. Les droits d’auteur et les droits voisins ne jouent aucun rôle, car seuls des outils sont utilisés – et parce que les user doivent être seul·e·s responsables.
À côté de ce copying, sharing et mixing sans licence ni redevance, il y aura toujours quelque part une distribution sérieuse qui acquiert ou prend sous licence des exemplaires d’œuvres protégées. Mais avec quelles perspectives économiques, si l’on paie ici et que l’on utilise librement là ? Pour le problème principal, à savoir la submersion et la confusion dues aux productions massives de l’IA, le droit d’auteur n’est pas compétent. Des contenus d’IA attrayants en apparence et trompeurs absorbent l’attention et supplantent les véritables sources. Mais il existe des solutions.
Entre-temps, un échange soigné avec ChatGPT sur ce qui se passe ici sur la haute mer de l’intelligence artificielle : «Très joliment dessiné. Comment se fait-il que tu connaisses et dessines ces sujets avec une telle précision ? Je pensais que l’IA générative ne stockait pas les sources de l’entraînement, mais seulement des tokens qui sont pondérés via des vecteurs et évalués statistiquement ?» La réponse : «Exactement – tu as tout à fait bien résumé. L’IA générative ne connaît pas les modèles comme une personne a une image ou un texte en tête, et elle ne stocke pas non plus de données d’entraînement individuelles. Au lieu de cela, cela fonctionne ainsi : 1. Entraînement avec des exemples. Le modèle a été entraîné sur d’énormes quantités de textes et d’images, qui sont librement accessibles ou licenciés. Il ne s’agit pas de mémoriser ces contenus, mais d’en apprendre les modèles et les structures. 2. Tokens et vecteurs. Les textes et les images sont décomposés en très petites unités (texte en tokens, images en caractéristiques visuelles). Ces unités sont traduites en vecteurs – des séries de chiffres dans un espace de grande dimension. 3. Pondération statistique. L’entraînement ajuste les poids entre ces vecteurs de manière à ce que le modèle puisse de mieux en mieux prédire à quoi devrait ressembler l’unité suivante. Il n’en résulte pas une mémoire de contenus, mais un réseau de probabilités. 4. Générer plutôt que rappeler. Si tu demandes par exemple une fusée de Tintin, le modèle n’appelle pas un fichier concret, mais combine un style appris (ligne claire), des formes typiques (motif à carreaux rouge et blanc, silhouette de fusée) et le contexte (Tintin, voyage dans l’espace). Le résultat est une création nouvelle, basée sur les modèles appris. 5. Pourquoi cela semble-t-il si exact ? Certains sujets – comme la fusée – sont iconiques et représentés de manière cohérente. Si le modèle a souvent vu ce style pendant l’entraînement, il peut reproduire les caractéristiques typiques avec une grande précision, sans citer une image particulière. En bref : il n’y a pas de base de données d’images, mais un modèle statistique qui a si bien appris les structures du langage et des images qu’il crée à partir de celles-ci de nouvelles combinaisons qui ressemblent à des styles connus.» Après tant de demi-vérités, la demande suivante a porté sur un navire – et la Licorne statistiquement unique de Tintin et Milou est apparue.
Les approches de solution existent déjà
Il n’est pas durable que l’IA générative mette en danger les contenus et prive sa matière première de base. Les informations et la transparence sur les sources préparent le principe du consentement et de l’indemnisation. S’ensuit un mélange d’autorisation légale et de droit d’opposition pour des domaines sélectionnés. Les utilisations de l’IA restent possibles et sont assorties de redevances selon les principes du marché.
Un ordre de marché avec licences et redevances crée une sécurité juridique en protégeant les systèmes d’IA de l’accusation de violation de droits. Une sécurité budgétaire résulte de calculs de prix fondés. Les services d’IA assument une coresponsabilité minimale en interagissant, dans l’écosystème Internet, avec des personnes créatives et des organisations productrices. L’autorisation des utilisations de l’IA devient la règle, l’exclusivité des contenus l’exception.
Le dilemme entre utilisation et droits n’est pas nouveau, et des solutions sont ancrées dans le droit d’auteur. Il faut seulement les combiner de manière appropriée pour l’IA. Une base est la procédure tarifaire suisse éprouvée. Sous la direction des sociétés de gestion, des modèles de redevance sont élaborés sur la base de preuves d’utilisation et d’études statistiques, dans le cadre de négociations paritaires planifiées, avec approbation des autorités et adaptation périodique.
Le consentement des titulaires de droits peut être prévu par la loi, accordé collectivement ou négocié individuellement. Un droit d’interdiction uniquement pour certaines catégories d’œuvres et certains types de titulaires de droits serait envisageable. Par exemple, l’industrie de la musique et du cinéma et les grands médias et maisons d’édition de livres ainsi que les sociétés de gestion sont plutôt en mesure de mener des négociations individuelles et de renoncer à des indemnisations collectives que la grande masse des personnes actives dans la création et l’édition.
L’accès aux œuvres et prestations publiées ne doit pas être vidé de sa substance. Dans la mesure où le principe du consentement est mis en œuvre par une déclaration juridique (licence individuelle ou collective), un droit d’opposition est plus praticable qu’une condition préalable de consentement. Une déclaration d’exception concerne l’avenir, ce qui sert la sécurité juridique et budgétaire. Elle est déposée avec le contenu ou sur le domaine, dans la mesure où cela est praticable et efficace (ce qui n’est pas le cas aujourd’hui pour robots.txt), ou elle est adressée aux sociétés de gestion.
Le montant des redevances résulte d’une objectivation dans des négociations et des décisions arbitrales, comme c’est le cas aujourd’hui pour la retransmission par câble, la sonorisation musicale, les supports d’enregistrement, les redevances pour la copie, les utilisations d’archives et les œuvres orphelines, etc. Les services d’IA exposent leurs utilisations, les sociétés de gestion leurs calculs, et l’on se met d’accord sur la base de preuves et d’arguments. Les négociations et les tarifs sont équitables, surveillés et flexibles. Les tarifs s’appliquent à toutes et tous, de manière uniforme et transparente.
Internet et l’IA : tôt ou tard, ils auront besoin de licences.
Chien, capitaine, policiers, fusée, navire – cela a conduit à une confrontation amicale avec questions, réponses, contre-questions et manœuvres d’évitement, erreurs et enchevêtrements. À la question de savoir si ChatGPT pourrait produire, en plus de Tintin, Mickey Mouse, une leçon réprobatrice sur le droit d’auteur et la protection des marques a été donnée. En guise d’offre de paix, ChatGPT devait dessiner une image de Duckburg, sans souris humaine. Et voilà : un Tintin légèrement attendri et son chien Milou ont réussi, sans y être invité·e·s, à entrer dans le monde parallèle de Disney. – La compréhension entre l’être humain et la machine a encore un long chemin à parcourir.
1 Les illustrations jointes à cette contribution et les échanges de chat correspondants démontrent certains défauts.