Un procès historique aux États-Unis illustre l’impuissance des auteurs face à l’entraînement massif d’IA sur leurs œuvres : impossible de prouver qu’une image protégée a été réutilisée dans les données d’un modèle.
Un procès bloqué par l’impossibilité technique de prouver le vol
Le 8 septembre 2024, un tribunal fédéral américain examinera une plainte déposée par la dessinatrice Sarah Andersen contre Stability AI, Midjourney et DeviantArt. Ces entreprises sont accusées d’avoir utilisé cinq milliards d’images issues de la base LAION pour entraîner leurs modèles d’IA générative, sans l’autorisation des auteurs. Pourtant, le juge William Orrick a rejeté en août 2024 la demande de non-lieu des défendeurs, estimant que la preuve d’une réutilisation identifiable d’une œuvre protégée dans les systèmes d’IA est quasi impossible à établir. Une étude du MIT confirme cette impasse : avec des volumes de données aussi colossaux, la traçabilité rétroactive devient irréalisable.
Les géants tech ripostent… mais leurs solutions sont contournables
Face à ce flou juridique, Microsoft, Adobe, Google, OpenAI et Meta ont créé l’alliance C2PA pour marquer chaque image générée dès sa création. Microsoft intègre un identifiant de seize octets dans ses images via Paint, tandis que Meta et OpenAI développent leurs propres systèmes (Content Seal et SynthID). Pourtant, ces filigranes cryptographiques ne résistent pas aux contournements : des chercheurs de l’université du Maryland ont démontré qu’ils pouvaient être effacés par une technique de purification par diffusion. Sur des forums spécialisés, des utilisateurs partagent des méthodes pour les supprimer en moins de trente secondes, via des outils en ligne ou une simple capture d’écran suivie d’un recadrage.
L’impasse juridique : entre protection des auteurs et limites technologiques
Ce procès révèle un paradoxe : alors que les modèles d’IA s’appuient sur des milliards d’œuvres protégées pour fonctionner, les mécanismes de traçabilité actuels sont incapables de prouver leur utilisation illégale. Les auteurs, comme Sarah Andersen, se heurtent à une double barrière : l’impossibilité technique de prouver le vol et l’absence de cadre légal adapté. Les solutions proposées par l’industrie (watermarks, métadonnées) peinent à s’imposer, faute de standardisation et de robustesse face aux contournements. Une question reste en suspens : comment concilier innovation technologique et respect des droits d’auteur dans un écosystème où l’IA efface ses propres traces ?