Les batailles de droit d'auteur d'OpenAI et Microsoft deviennent un test du modèle économique de l'IA

Un supplément 26 éditeurs sont devenus parties à l'action en justice contre OpenAI et Microsoft le mercredi, portant le nombre total d'éditeurs ayant rejoint la coalition à plus de 550, faisant de ce cas une affaire à grande échelle déterminant comment les entreprises d'IA générative obtiennent et paient le contenu qu'elles utilisent pour créer leurs produits.

La question essentielle au cœur de l'affaire est un problème fondamental qui pourrait changer les règles du jeu dans le domaine des opérations d'IA : qu'est-ce qui est considéré comme un usage loyal lorsqu'il s'agit d'utiliser du matériel protégé par le droit d'auteur pour entraîner de grands modèles de langage ? La réponse pourrait affecter les coûts de licence, l'accès à des données d'entraînement de qualité et, en fin de compte, quelles entreprises peuvent se permettre de concurrencer.

Une coalition qui ne cesse de croître

Selon le cabinet d'avocats Platkin LLP, il représente désormais 60 éditeurs dans le litige. Ceux du dernier groupe incluent Times Publishing Company, maison mère du Tampa Bay Times ; Austin Chronicle Corp. ; Alternative Newsweekly Foundation ; et SwimSwam Partners.

Les éditeurs accusent OpenAI et Microsoft d'utiliser leur travail sans leur consentement ni aucune compensation financière pour développer des produits d'IA générant des profits et d'avoir supprimé les données de droit d'auteur, y compris les noms des auteurs et les mentions de droit d'auteur. Platkin estime que l'émergence de cette coalition indique que les éditeurs commencent à considérer ces actions comme une menace non seulement pour les protections du droit d'auteur, mais aussi pour l'économie du journalisme lui-même.

« L'ampleur de cette coalition devrait être un signal d'alarme. » — Matt Platkin, associé chez Platkin LLP

Cette question est désormais amplifiée dans un plus grand nombre de cas. L'affaire Richner Communications a été regroupée avec les litiges contre OpenAI au sein d'un ensemble plus vaste de poursuites, tandis que d'autres éditeurs intentent également des procès séparément. Par exemple, The Seattle Times et Newsday ont poursuivi OpenAI et Microsoft pour utilisation de contenus de leurs sites web, y compris de contenus payants, pour les produits ChatGPT, Microsoft Copilot et Bing AI.

Pourquoi le mois de septembre 4 est important

Le 4 septembre, des demandes contradictoires de jugement sommaire ont été présentées dans l'affaire In re OpenAI, Inc. Copyright Infringement Litigation. Les propriétaires des droits d'auteur allèguent que la copie effectuée aux fins de création de leurs modèles ne peut être qualifiée d'usage loyal et a des répercussions négatives sur les marchés existants et potentiels. En retour, OpenAI et Microsoft affirment que les processus d'entraînement doivent être interprétés comme transformatifs, car les modèles sont appris pour reconnaître des motifs plutôt que pour acquérir des informations à partir de l'œuvre originale, selon le Center for AI and Digital Policy.

Maintenant, la même question d'usage loyal attire l'attention de tiers. Le juge fédéral Sidney H. Stein, qui préside les affaires dans le district sud de New York, a invité des mémoires amicus à être soumis avant le 16 octobre. Le Ministère américain de la Justice s'était déjà exprimé le 2 septembre, exprimant son soutien à une interprétation large du terme usage loyal dans le contexte de l'entraînement de l'IA, et avertissant qu'une licence obligatoire pourrait créer des obstacles pour les petites entreprises.

Toutes les décisions ne vont pas à l'encontre de l'IA

Le paysage juridique reste mitigé. Le 16 septembre, OpenAI et Microsoft ont remporté une partie de l'affaire du développeur GitHub Copilot, la cour d'appel rejetant une théorie relative à la gestion des droits d'auteur tout en laissant d'autres allégations en vigueur.

Le Bureau du droit d'auteur des États-Unis indique que l'usage loyal dans l'entraînement de l'IA est spécifique à chaque cas et peut dépendre du matériel utilisé, de la manière dont il a été obtenu, de la raison pour laquelle il a été copié et de son effet sur les marchés du droit d'auteur. Une décision favorable aux entreprises d'IA en matière d'entraînement ne réglerait pas nécessairement les litiges concernant le matériel piraté ou obtenu de manière inappropriée.

Ce que coûterait la licence

Le Bureau du droit d'auteur favorise le développement de marchés de licence volontaires avant que le Congrès n'envisage une licence obligatoire, tout en reconnaissant que la licence de matériel à l'échelle de l'entraînement de l'IA pourrait entraîner des fardeaux financiers et logistiques substantiels.

C'est là que la prévision de Gartner devient pertinente. Les dépenses mondiales dans les modèles et plateformes d'IA devraient augmenter de 39,31 milliards de dollars en 2025 à 64,25 milliards de dollars en 2026, soit une hausse de 63,4 %. Les seuls modèles génératifs de base sont prévus à 23,36 milliards de dollars. Tout déplacement vers un accès payant au matériel d'entraînement toucherait donc un marché en croissance rapide où les coûts des données pourraient devenir une part beaucoup plus importante de la facture.

Ces coûts ne toucheront peut-être pas tout le monde de manière égale. L'OCDE indique que les marchés de l'IA restent dynamiques mais met en garde contre le fait qu'un accès concentré aux données, à la puissance de calcul et à l'infrastructure cloud peut renforcer les acteurs établis. Les données d'entraînement sous droit d'auteur pourraient devenir une autre entrée coûteuse que les plus grands développeurs sont mieux équipés pour absorber.

La question devient également mondiale. En Europe, le code sur les IA à usage général de l'UE fournit un cadre pour se conformer aux obligations du droit d'auteur de la loi sur l'IA.

Le défi consiste à équilibrer une meilleure compensation pour les créateurs avec le risque de rendre le développement des modèles plus coûteux. La manière dont les tribunaux tracent cette ligne aidera à déterminer non seulement comment les entreprises d'IA se procurent les données d'entraînement, mais aussi si ces coûts élargissent ou réduisent le champ des entreprises capables de construire la prochaine génération de modèles.