Résumé :
Alors que les grands fabricants de modèles rivalisent pour dépenser des centaines de milliards d'argent pour l'infrastructure de puissance de calcul, une « mine de droits d'auteur » plus secrète approche. À la mi-août, la nouvelle est tombée qu'Apple prévoyait de payer des centaines de millions de dollars pour acheter des corpus d'actualités, provoquant un émoi dans l'industrie du contenu. Au cours des deux dernières années, les poursuites en matière de droits d’auteur concernant les corpus de formation en IA se sont répandues dans le monde entier. Dans la presse, le New York Times a poursuivi OpenAI et Microsoft, accusant les deux sociétés d'utiliser des millions d'articles sans autorisation pour former de grands modèles comme ChatGPT.
La communauté littéraire, dont John Carreiro, double lauréat du prix Pulitzer, et six autres écrivains, a simultanément poursuivi Anthropic, OpenAI, Google, Meta, xAI et Perplexity en justice, les accusant de « vol délibéré ».
Auparavant, selon les médias, Anthropic avait été accusé d'avoir abusé de ses travaux pour former le chatbot IA Claude. Après un règlement, Anthropic devait encore payer 1,5 milliard de dollars de compensation. Il s’agit également du plus grand règlement connu dans une affaire de droit d’auteur aux États-Unis. Au niveau national, en novembre de l'année dernière, le tribunal populaire du district de Jinshan de Shanghai a prononcé en première instance la première affaire de violation du droit d'auteur à Shanghai sur un grand modèle d'intelligence artificielle, impliquant des questions de droit de copie et de droit de diffusion de personnages de réseaux d'information dans la série d'animations « Combats contre la sphère ».
Comment résoudre le « conflit de droits d'auteur » derrière l'itération de grands modèles ? Face aux controverses, comment définir juridiquement la frontière entre « fair use » et « contrefaçon » ? Le journaliste s'est entretenu à ce sujet avec des avocats concernés, des professeurs de propriété intellectuelle, des éditeurs et d'autres professionnels du contenu.
Le « paiement à l'utilisation » est-il une affaire équitable ou un jeu de pouvoir sur les prix ?
La décision d'Apple a attiré l'attention non seulement parce qu'elle envisage de dépenser des centaines de millions de dollars pour acheter des droits d'information, mais aussi parce qu'elle propose un mécanisme de rémunération flottant « par répartition ». Autrement dit, l'éditeur est payé lorsque le contenu du partenaire est réellement utilisé par Siri.
Certaines personnes pensent que le modèle « paiement à l'utilisation » proposé cette fois par Apple est un nouveau paradigme pour les licences de contenu à l'ère de l'IA.
Du point de vue juridique de la protection des droits d'auteur,
« Le paiement à l'utilisation n'est pas un nouveau paradigme. Apple Pay est toujours une redevance américaine générée par l'utilisation d'œuvres protégées par le droit d'auteur par l'IA. Les types d'œuvres impliquées et le contenu autorisé sont déterminés conformément à la loi américaine actuelle sur le droit d'auteur. Le paiement à l'utilisation est lui-même l'un des modèles de tarification des droits de licence les plus courants dans la loi sur le droit d'auteur. »
Li Yanbing, directeur exécutif du Centre de recherche sur le droit de la concurrence et la propriété intellectuelle de l'Université des finances et de l'économie de Shanghai, a déclaré aux journalistes. Parallèlement, elle est également chercheuse éminente à l’Institut chinois de modernisation de l’Université des finances et de l’économie de Shanghai. Ses principaux axes de recherche sont la propriété intellectuelle et le droit de la concurrence, le droit des données et de l'intelligence artificielle.Le système de paiement à l'utilisation peut-il éviter complètement le risque de contrefaçon ?
Fu Gang, associé principal et avocat du cabinet d'avocats Beijing Dacheng (Shanghai), a particulièrement souligné : la loi sur le droit d'auteur se concentre sur l'utilisation réelle des œuvres par les entreprises et sur la question de savoir si ces comportements font l'objet d'une licence, plutôt que sur la question de savoir si les frais sont payés en une seule fois ou en plusieurs versements.
«
Même si le contrat stipule le paiement à la séance lorsque Siri affiche des actualités, si les droits de la source sont viciés ou si la portée de l'autorisation ne couvre pas entièrement les scénarios d'utilisation, il peut toujours y avoir des risques de violation ou de rupture de contrat.
"Fu Gang a dit.Cependant, Huang Yangyang, associé et avocat de la succursale de Shanghai du cabinet d'avocats Zhonglun Wende de Pékin, a souligné que dans le cadre de l'accord, « Apple a fondamentalement évité le risque de violation du droit d'auteur, à moins que les nouvelles qu'elle cite ne portent atteinte aux droits d'auteur d'un tiers, mais généralement des accords similaires stipuleront des conditions qui exonèrent l'utilisateur de toute responsabilité. »
Li Yanbing a rappelé que le paiement à l'utilisation n'est qu'une méthode de tarification des droits de licence et constitue une clause contractuelle. Il ne s'entend que sur le nombre de fois et le prix unitaire, et n'engage que les parties au contrat. Il ne s’agit pas de la question qualitative de l’usage des œuvres par l’IA.
Même s'il devient une norme industrielle, il ne peut pas résoudre le problème de définition de la réplication et de la déduction, et entraîne également de nouveaux problèmes de mesure et d'identification. À en juger par les informations publiques, les détails de ces calibres de mesure ne sont généralement pas divulgués.
"Par exemple, une requête appelle cinq reportages d'actualité de trois éditeurs et génère un résumé. Est-ce utilisé cinq fois, trois fois ou une fois ? Si une panne technique se produit au milieu et que l'appel est effectué à nouveau, mais qu'un seul résumé est généré à la fin, comment cette utilisation est-elle calculée ? "Utilisation", le comportement d'utilisation pour différents liens et objectifs tels que l'exploration, la formation, la récupération, la citation, la sortie, etc., est-il classé et calculé séparément ?" Même s’il s’agit d’un système par répartition, la définition actuelle reste floue.
Cela signifie également que le choix du modèle technique affectera directement la perception des droits de licence.
Au niveau opérationnel réel, pour les grandes entreprises de modèles d'IA et les fournisseurs de contenu, "De quel côté repose le pouvoir de négociation ?" est une question centrale qui préoccupe tout le monde.
Li Yanbing estime que qu'il s'agisse d'un système de redevance annuelle fixe ou d'un paiement basé sur l'utilisation, les deux méthodes de tarification n'ont aucun mérite.
Ce qui détermine réellement le résultat, c'est le pouvoir de négociation : "Celui qui contrôle les données de mesure a le droit d'interpréter les prix."
La différence est que dans le modèle de licence fixe (comme une redevance annuelle fixe), le risque de « si le contenu est utilisé » est supporté par la plateforme, tandis que le paiement à l'utilisation transfère ce risque aux médias ou aux éditeurs.D'une manière générale, "les données de mesure sont contrôlées par la plateforme. Les éditeurs de contenus ne peuvent pas vérifier combien de fois leur contenu a été appelé, ni comment le montant total est distribué. Le pouvoir de négociation collective est affaibli." Li Yanbing a dit.
L'avocat Huang Yangyang estime également que les parties chargées du contenu sont désavantagées lorsqu'il s'agit de prouver si le contenu est en infraction. À l’heure actuelle, les droits d’auteur des contenus chinois de haute qualité sont dispersés entre les mains d’un grand nombre de titulaires de droits différents. Les éditeurs, médias d’information et autres institutions sont pour la plupart indépendants et dispersés. Le pouvoir de négociation collective des titulaires de droits d’auteur est faible. Pour les plateformes d’IA, le processus d’autorisation est compliqué et les coûts de transaction sont élevés.
Un praticien d'une maison d'édition a révélé : « Du point de vue de la formation du corpus, de nombreuses personnes dans la maison d'édition ne sont pas conscientes de ce problème. Ils ne sont pas très intéressés par cette question et sont relativement passifs. C'est l'état de réaction réel de la maison d'édition. »
Il a déclaré aux journalistes que si quelqu'un s'intéresse à vos droits d'auteur et est prêt à payer les frais, tout le monde partagera les avantages et les risques, ce qui fera plus de bien que de mal à la maison d'édition. Mais « ce qui devrait être » et « ce qui est réellement » sont deux choses différentes, et il existe une fracture entre elles.
L'achat de corpus d'actualités par Apple a provoqué des fluctuations du marché. Comment l'analyser ?
La nouvelle selon laquelle Apple envisage d'investir jusqu'à des centaines de millions de dollars pour acquérir les droits d'auteur sur le contenu d'actualité a provoqué un véritable choc dans l'industrie. Le jour de l'annonce de la nouvelle, le secteur des actions A « AI corpus » a fortement augmenté. Duke Culture a atteint une fois sa limite quotidienne de 20 cm, suivi par CITIC Publishing, China Publishing, Haitian Ruisheng, etc.
西南证券传媒首席分析师苟宇睿认为，这类“海外映射”行情，具备情绪与主题资金轮动特征。
长期来看，AI正推动传媒内容产业，从“消费品"转向“数据+IP资产“双重定价。定价逻辑方面，国内正从“规模竞争“转向“价值和质量竞争“，政策在推动“以词元为基础的数据集价值体系”确权。
Source de l'image : concept de « corpus IA » d'Oriental Fortune
L'impact le plus important sur la valorisation du secteur des médias des actions A est que « le marché est passé de « l'examen des canaux et du volume d'émission » à « l'examen de la qualité des actifs de données ». Le récit du corpus de l'IA fournit un nouveau récit de valorisation, axé sur la croissance. Gou Yurui a déclaré aux journalistes. Cependant, il a également rappelé que la mise en œuvre du système de valeur Token sera plus flexible sur le plan thématique à court terme. Reste à savoir si elle peut être intégrée dans un centre de valorisation à long terme et si les transactions et politiques autorisées ultérieures peuvent être mises en œuvre en termes réels.
Source de l'image : rapport annuel 10-K d'Apple pour l'exercice 2025, Securities and Exchange Commission (SEC) des États-Unis
Pour en revenir à l'annonce de l'achat par Apple de droits d'auteur sur l'actualité, cette posture de « conformité active » se retrouve également dans son rapport annuel 2025. Dans son rapport annuel 2025, Apple a cité l’IA comme facteur de risque. Apple estime que des technologies complexes telles que l'IA peuvent exposer les utilisateurs à des contenus préjudiciables ou inexacts, peuvent également impliquer l'obtention et l'utilisation de matériels protégés par le droit d'auteur à des fins de formation et la reproduction de contenus protégés par le droit d'auteur dans la sortie du modèle, entraînant des modifications du produit, des frais de litige, des frais de licence et des sanctions réglementaires.
"Cela montre qu'Apple considère les droits d'auteur, la sécurité du contenu et la responsabilité du fait des produits liés à l'IA comme des risques opérationnels à moyen et long terme." L'avocat Fu Gang estime que l'implication la plus directe pour les grands fabricants de modèles nationaux est que la conformité du corpus d'IA devrait couvrir l'ensemble du processus d'acquisition des données, de nettoyage, de formation, de réglage fin, d'indexation, de récupération, de sortie et de traitement des plaintes.
Dépenser des centaines de millions de dollars pour acheter des droits d'information, l'industrie du contenu sera-t-elle réévaluée à l'avenir ?
« Ce qui sera vraiment rare à l'avenir ne sera peut-être pas "plus de données", mais des ressources de données de haute qualité qui peuvent être utilisées de manière continue, stable et conforme par les grands modèles. La concurrence en matière de données des grands fabricants de modèles passera progressivement de la capture publique précoce à l'établissement d'une coopération autorisée à long terme avec les médias d'information, les agences d'édition, les bases de données professionnelles et les fournisseurs de contenu de l'industrie verticale, et à la réduction des risques de non-conformité grâce à l'autorisation des droits, au marquage des sources, aux accords de portée d'utilisation et aux audits d'appels. L'avocat Fu Gang a déclaré à un journaliste du Science and Technology Innovation Board Daily.
Gou Yurui a également un point de vue similaire. Il estime qu’il existe de nombreux textes populaires, livres publics et pages Web ouvertes et que l’offre est suffisante. Ce qui est vraiment rare, ce sont des données professionnelles verticales de haute qualité, exclusives, conformes et traçables, telles que des manuels et des cas médicaux, des affaires juridiques, des revues universitaires, des rapports approfondis de l'industrie, des actualités faisant autorité et des données multimodales sur les interactions physiques réelles. Un contenu de haute qualité en temps réel devient l’une des ressources importantes pour les compétitions d’IA.
Quels éléments de contenu devraient en bénéficier ? Le résumé de Gou Yurui est le suivant : « rareté + exclusivité + conformité + traçabilité + temps réel », qui comprend principalement cinq catégories : connaissances verticales professionnelles (universitaires/ouvrage de référence/société d'édition), livres anciens/ouvrage de référence faisant autorité (société d'édition), actualités faisant autorité en temps réel (médias grand public), littérature en ligne/cinématographique et télévisuelle IP (société de plateforme de littérature en ligne) et société de services/traitement de données.
Dans le même temps, la structure des revenus et le système d'évaluation des fabricants liés au corpus pourraient également être confrontés à une reconstruction à l'avenir. Par exemple, pour les acteurs du contenu, la voie idéale consiste à ajouter la ligne de revenus supplémentaires des « services de licences de données/partage d'appels API/services de traitement de données » en plus des revenus de publication/distribution traditionnels. L’édition traditionnelle devrait passer de « dividendes seuls/valorisation du PE » à la double logique « dividendes + données/réévaluation des droits d’auteur ». Cependant, les revenus directs des licences de corpus n’ont pas encore été réalisés à grande échelle.
“不过，兑现节奏或许并不会非常快，存在几个约束条件，首先权属复杂、二是工程壁垒：从版权库到"可用数据资产"，中间要经历数字化、清洗、标注、脱敏，成本不低，所以“重估”更可能发生在少数专业、独家、稀缺、可溯源的垂类内容持有方，而非全行业。”苟宇睿表示。
Les données d'IDC montrent que le marché chinois des services de données de base de l'intelligence artificielle atteindra 6,262 milliards de yuans en 2025, soit une augmentation de 27,8 % sur un an, et que le taux de croissance dépasse les attentes du marché. La taille du marché devrait encore croître pour atteindre 7,834 milliards de yuans en 2026, avec un taux de croissance annuel composé de 19,6 % de 2025 à 2030.
Selon des initiés de l'industrie, à l'heure actuelle, les données du corpus national sont principalement constituées de « localisation de données + déploiement privé », et les transactions d'autorisation payantes à grande échelle n'ont pas encore été divulguées. Les trois types de pratiques suivants sont parallèles.
1. Modèles propriétaires auto-construits/co-développés : tels que la plate-forme de publication d'intelligence numérique « Kuafu AI » de CITIC Publishing, la promotion par China Publishing du « Grand modèle de livres anciens chinois », le grand modèle chinois en ligne « Xiaoyao » auto-développé, la coopération de Zhongyuan Media et Tencent sur le « Grand modèle d'éducation Yu », etc. ;
2. Construire conjointement un véritable corpus au niveau national : le premier groupe de 22 institutions a construit conjointement un corpus d'intelligence artificielle de haute qualité, adhérant au principe « l'autorisation d'abord, l'utilisation plus tard », couvrant l'édition, les médias, le droit d'auteur, la technologie et d'autres domaines ; Le Quotidien du Peuple en ligne a pris l'initiative de créer « l'Alliance écologique du corpus de valeurs dominantes » ;
3. Externalisation de services de données professionnels.
Est-ce un « usage loyal » ou une contrefaçon ? Controverses mondiales indécises
De nombreux avocats ont déclaré aux journalistes que lors de l'utilisation d'un grand corpus de formation de modèles d'intelligence artificielle, l'utilisation des œuvres du détenteur des droits d'auteur constitue une « utilisation équitable » ou une contrefaçon. Le principal litige juridique est de savoir si l’utilisation de grands modèles d’intelligence artificielle pour la formation constitue une utilisation équitable au sens de la loi sur le droit d’auteur.
Les deux parties sont également en désaccord sur la question de savoir s'il s'agit d'une infraction.
Les entreprises d'IA pensent qu'après avoir appris les règles du langage, les relations de connaissances et les modèles d'expression, le modèle a formé un nouvel outil technique et une nouvelle méthode d'expression. Il existe une forte conversion de la sortie corpus vers la sortie texte, et les deux ne peuvent pas être assimilés.
Le titulaire des droits d'auteur estime que la formation de modèles est généralement destinée à des fins commerciales et nécessite une reproduction complète et à grande échelle de l'œuvre. Certaines données peuvent également provenir de sites Web piratés ou d’ensembles de données non autorisés ; le modèle peut non seulement reproduire l’œuvre originale, mais également générer une grande quantité de contenu alternatif, affaiblissant les marchés de l’édition originale, des abonnements et des licences. Il s’agit d’une « contrefaçon ».
"Pour les grands modélistes, la 'conversion' de la formation ne peut pas être utilisée comme une défense naturelle ; pour les ayants droit, la contrefaçon ne peut être présumée du seul fait que l'œuvre est utilisée à des fins de formation." C'est le jugement de l'avocat Fu Gang.
Huang Yangyang a également un point de vue similaire. Elle estime que copier un corpus sans autorisation pendant la phase de formation ne signifie pas que le contenu final doit être en infraction. Ce n’est pas parce que la formation est légale que le résumé et le contenu paraphrasé sont exacts.
Concernant la définition de « l'utilisation équitable » et de la contrefaçon, l'avocat Fu Gang estime qu'au moins les questions suivantes devraient être prises en compte : comment les données ont été obtenues, quels comportements de copie ont été mis en œuvre pendant le processus de formation, si le modèle peut reproduire de manière stable l'expression protégée, si le produit final est en concurrence avec l'œuvre originale ou les activités du titulaire du droit, et si l'entreprise a pris des mesures pour filtrer, supprimer la duplication, empêcher la reproduction et traiter les plaintes.
Quand il s'agit de déterminer s'il y a eu violation, la situation est plus compliquée.
"Même dans le même secteur d'activité de l'IA, différents liens peuvent aboutir à des conclusions différentes. Par exemple, le tribunal peut croire que le modèle de formation lui-même a une certaine transformabilité, mais en même temps, il peut croire que l'obtention et la conservation à long terme d'œuvres à partir de chaînes piratées ne constituent pas une utilisation loyale ; il peut également croire qu'il y a un manque de preuve de contrefaçon au cours de la phase de formation, mais que la publication du modèle, l'affichage du contenu ou le résultat final constituent une contrefaçon." Fu Gang a expliqué plus en détail.
Le 20 juillet de cette année, l'« affaire Butts c. Anthropic », qui a duré près de deux ans, s'est officiellement terminée par un règlement de 1,5 milliard de dollars. Le juge a estimé que l'utilisation par Anthropic de livres protégés par le droit d'auteur pour former le grand modèle de langage de Claude était une « utilisation transformatrice typique » par nature et constituait une utilisation équitable. Cependant, la défense d’utilisation équitable d’Anthropic consistant à utiliser des livres piratés téléchargés depuis la Shadow Library à des fins de formation a été rejetée et considérée comme constituant une contrefaçon.
L'avocat Fu Gang estime que l'affaire Bartz c. Anthropic est une référence importante car elle a précisé que « l'objectif de la formation est transformateur » et « la source des données est légale » sont deux questions indépendantes. Ce n’est pas parce que l’utilisation du back-end est innovante qu’elle élimine automatiquement le risque de violation des données obtenues par le front-end.
Cependant, le professeur de droit Li Yanbing a également rappelé que l'affaire Bartz c. Anthropic s'est soldée par un règlement de 1,5 milliard de dollars, il n'y avait donc aucun précédent contraignant dans la décision de l'affaire. La seule affaire actuellement en appel, Thomson Reuters c. ROSS, est toujours pendante devant la Third Circuit Court.
Elle a souligné que,
Jusqu'à présent, aucune cour d'appel fédérale aux États-Unis n'a rendu de jugement de fond sur la question de savoir si la formation à l'IA constitue une utilisation équitable. Concernant la détermination de la défense d’usage loyal, les jugements existants du tribunal de district des États-Unis sont également contradictoires. Il existe également des différends sur la question de savoir si et quel type de droit d'auteur est violé. Cette insécurité juridique est difficile à éliminer à court terme.
Avec une protection inappropriée des droits d'auteur, l'IA sera-t-elle « plus de riz dans le pot » ?
Si la protection du droit d'auteur est inappropriée, de nombreuses personnes interrogées ont également exprimé leurs inquiétudes aux journalistes concernant la « pêche hors du lac ». Plus l’IA dévore sans scrupules les contenus protégés par le droit d’auteur, plus l’offre originale diminue ; Plus l’offre originale diminue, plus l’IA ne peut compter que sur « se copier et se recycler » pour survivre.
Une étude publiée par le Pew Research Center montre que plus d'un tiers des pages Web publiées depuis l'avènement de ChatGPT peuvent contenir des traces de génération d'IA. Les résultats suggèrent qu’un grand nombre de pages Web pourraient créer un cycle de lecture par des robots du contenu généré par les robots.
L'avocat Huang Yangyang rappelle : "Les connaissances sont solidifiées dans les poids des paramètres du modèle, et les réponses sont générées sur la base de règles statistiques apprises au cours de la formation. Les connaissances ne seront pas mises à jour automatiquement et il est facile de produire des hallucinations et de produire un contenu erroné."
Un praticien anonyme de l'édition de contenu a révélé une crise plus cachée : "De nombreux auteurs en amont utilisent un grand nombre de collaborations homme-machine pour créer, et les œuvres qu'ils obtiennent ressemblent beaucoup à l'IA. L'efficacité de la production est de plus en plus élevée et plus rapide, et leurs problèmes d'originalité peuvent causer de plus grands problèmes en termes de droits d'auteur."
En se concentrant sur le domaine de l'information, l'avocat Huang Yangyang estime également que la formation actuelle sur les modèles d'IA à grande échelle n'accorde pas beaucoup d'attention à la question de la violation du droit d'auteur sur le corpus de contenu de reportage d'actualité. De plus, en raison du grand nombre de reportages, de la haute qualité des expressions textuelles et de leur large publication sur Internet, ils sont relativement faciles à obtenir et sont devenus le domaine le plus touché par les litiges concernant la violation du droit d'auteur sur un corpus de contenu.
Huang Yangyang estime qu'à l'exception d'un très petit nombre de simples descriptions d'événements d'actualité, la grande majorité des reportages sont des œuvres protégées par le droit d'auteur. Les faits d’actualité eux-mêmes ne sont pas protégés par le droit d’auteur, mais les expressions écrites des journalistes, les arrangements narratifs et les résultats des interviews sont des œuvres protégées. Il existe toujours un risque de violation lorsque la formation de grands modèles d’IA utilise un corpus de contenu de reportages.
Elle a en outre souligné : "Le respect des grands modèles nécessite que le droit d'auteur, la sécurité du contenu et la responsabilité du produit soient évalués ensemble. Nous ne pouvons pas nous concentrer uniquement sur l'effet du modèle et traiter le droit d'auteur comme une post-émission."
Quelle est la situation actuelle ? "La plupart des grandes sociétés de modèles n'ont pas proposé de manière proactive d'acheter le détenteur des droits d'auteur, ont dissimulé la source des données du corpus de formation avant que les produits de grands modèles ne soient commercialisés, et ont effectué un traitement technique sur les résultats de sortie des grands modèles pour empêcher que des indices et des traces ne soient exposés." Liu Chunquan, associé et avocat du cabinet d'avocats Shanghai Duan & Duan, a déclaré aux journalistes. Cela entraîne également des difficultés d'identification dans le cadre de la protection et de la preuve actuelles du droit d'auteur.
Dans des cas concrets, certains juges l'ont interprété du point de vue de la « tolérance à l'innovation » comme constituant un usage équitable pour encourager l'avancement des nouvelles technologies.
L'avocat Liu Chunquan estime que les sociétés d'intelligence artificielle qui scannent et copient des œuvres, puis les appliquent à des bases de données pour former de grands modèles constituent un comportement commercial et devraient être considérées comme violant le droit de copier les œuvres.
"La formation de corpus de grands modèles est un acte purement commercial qui diffère des entreprises de bien-être public telles que la recherche scientifique. Bien que la formation de corpus de grands modèles ne soit pas comme la publication ou la diffusion en ligne pour collecter directement les bénéfices commerciaux des ventes de lecteurs, la production de grands modèles est basée sur la formation de corpus consistant à appeler des éléments de travail et à les combiner pour la sortie. Ce processus utilise les œuvres pour réaliser des avantages commerciaux par le biais de jetons et d'autres méthodes, et ne les distribue pas au titulaire du droit d'auteur. Si le tribunal détermine qu'une utilisation équitable équivaut à de la générosité envers autrui. (auteurs) pour aider les grandes entreprises modèles à réduire leurs coûts, de sorte que l'utilisation équitable manque de rationalité."
Du point de vue de l'équilibre des intérêts, l'avocat Liu Chunquan estime que le développement des nouvelles technologies nécessite certes la tolérance du système juridique, mais que le développement de l'intelligence artificielle doit également être pris en compte. L'utilisation de grands modèles a largement remplacé le travail créatif des écrivains et autres écrivains, réduisant ainsi la demande du marché pour les œuvres existantes. Bien qu'il s'agisse d'une nouvelle technologie et d'un nouveau secteur d'activité, il reste nécessaire d'envisager la protection du patrimoine des œuvres humaines par le système traditionnel du droit d'auteur.
Existe-t-il un ensemble de règles pouvant être mises en œuvre pour le trading de corpus ?
Du point de vue de la loi actuelle sur le droit d'auteur de mon pays, l'utilisation équitable est principalement stipulée dans des situations spécifiques telles que l'étude personnelle, la citation appropriée, les reportages d'actualité, l'enseignement et la recherche scientifique énumérées à l'article 24. Elle exige également que l'utilisation normale de l'œuvre ne soit pas affectée et que les droits et intérêts légitimes du titulaire du droit ne soient pas raisonnablement lésés.
De nombreux avocats ont déclaré aux journalistes que les lois actuelles de mon pays ne prévoient pas clairement une exception pour l'exploration de textes et de données qui est généralement applicable à la formation commerciale de grands modèles, mais ils ne peuvent pas simplement copier le concept d'« utilisation transformatrice » dans la loi américaine et pensent que tant que l'œuvre est utilisée pour la formation de modèles, elle constitue certainement une utilisation équitable.
"Il est fort probable que les règles d'arbitrage pertinentes à l'avenir continueront à être progressivement affinées en fonction des étapes, des scénarios et des entités responsables. L'accent du jugement est passé d'une discussion abstraite sur "si l'IA peut apprendre à fonctionner" à un examen complet du processus des sources de données, des méthodes de formation, des résultats et de l'impact sur le marché. Le pouvoir judiciaire doit encore porter des jugements spécifiques basés sur les sources de données, le but de l'utilisation, l'échelle de réplication, la nécessité technique, les résultats et l'impact sur le marché. "
Dans le même temps, une série de mesures de gestion nationales et de politiques de soutien ont également été introduites.
L'article 7 des « Mesures provisoires pour la gestion des services d'intelligence artificielle générative » exige l'utilisation de données et de modèles de base provenant de sources légales ; si des droits de propriété intellectuelle sont impliqués, les droits de propriété intellectuelle dont jouissent autrui conformément à la loi ne doivent pas être violés.
Source de l'image : "Mesures provisoires pour la gestion des services d'intelligence artificielle générative"
En novembre 2025, la norme nationale « Exigences de sécurité de base en matière de technologie de sécurité réseau pour les services d'intelligence artificielle générative » a été officiellement mise en œuvre. Cette norme nationale est la première norme nationale de mon pays pour la sécurité des services d'intelligence artificielle générative.
L'article 4.1.3 de la norme stipule que les corpus open source doivent avoir un accord de licence ou un document d'autorisation ; les corpus auto-collectés doivent avoir des registres de collecte, et les corpus dont d'autres ont clairement déclaré qu'ils ne pouvaient pas être collectés ne devraient pas l'être ; les sociétés commerciales doivent avoir un contrat juridiquement contraignant et exiger du fournisseur qu'il émette des engagements et des documents de certification.
Source de l'image : "Exigences de sécurité de base en matière de technologie de sécurité réseau pour les services d'intelligence artificielle générative"
En mai de cette année, le « Corpus national authentique de haute qualité » lancé à Shenzhen par 22 institutions a établi le principe de « l'autorisation d'abord, utilisation plus tard » et a introduit les traces de la blockchain. Le corpus est encore au stade initial de co-construction, et l'ampleur du corpus, le prix de la licence et le plan de partage n'ont pas été divulgués.
Le professeur de droit Li Yanbing a déclaré que les obligations de conformité ont été mises en œuvre, mais que l'infrastructure de marché et les marchés commerciaux nécessaires pour remplir les obligations sont encore en construction et qu'il existe encore de réelles lacunes institutionnelles. Plus précisément, les modèles d’autorisation standardisés pour les transactions de corpus, les mécanismes de tarification ouverts et transparents, les canaux d’autorisation normalisés entre les titulaires de droits d’auteur et les sociétés d’IA et les plateformes d’échange d’autorisations pouvant être réutilisées à grande échelle en sont tous aux premiers stades d’exploration.
Cependant, Li Yanbing a déclaré qu'à mesure que la technologie évolue et que les affaires se multiplient, les décisions judiciaires atteindront progressivement un consensus grâce à des méthodes de dactylographie et d'interprétation juridique. "En ce qui concerne l'identification par l'IA de l'utilisation des œuvres, il n'y a pas de problèmes structurels juridiques causés par l'IA. La loi moderne sur le droit d'auteur ainsi que les méthodes d'interprétation de la doctrine juridique sont suffisantes pour y faire face. Il s'agit d'un phénomène normal lorsque des technologies perturbatrices apparaissent et nécessite des processus et du temps normaux de mise à jour et d'adaptation."
Commentaires