Naviguer dans la Propriété Intellectuelle lors de la Diligence Raisonnée en IA
Dans le cadre des projets d’IA, la diligence raisonnable en matière de propriété intellectuelle (PI) est essentielle. Contrairement aux solutions logicielles traditionnelles, les modèles d’IA évoluent au fil du temps, intégrant souvent des données tierces et s’appuyant sur des mécanismes d’apprentissage dynamique. Cela nécessite une approche spécifique, car une solution d’IA peut être pré-entraînée avec des données tierces et continuer à être entraînée en permanence avec plusieurs sources de données.
Questions Clés pour l’Évaluation de la Propriété Intellectuelle
Un élément fondamental de la diligence raisonnable est de déterminer la structure de propriété de la solution d’IA, y compris son logiciel, ses modèles et ses données d’entraînement.
Voici quelques questions clés à considérer :
- Le fournisseur a-t-il développé le logiciel et le modèle en interne ou a-t-il sous-traité à un tiers ?
- Le logiciel ou le modèle intègre-t-il, ou est-il construit à l’aide de, code tiers, de modèles de base ou d’autres propriétés intellectuelles tierces ?
- L’algorithme, le modèle ou tout composant utilise-t-il des composants open-source ?
Les fournisseurs doivent fournir des réponses complètes pour confirmer la propriété ou les droits sous licence sur des composants critiques.
Questions Clés si la Solution d’IA est sous Licence
Lorsque tout ou partie de la solution d’IA est sous licence, il est crucial de poser les questions suivantes :
- Le fournisseur a-t-il la capacité d’accorder une licence avec un droit de sous-licence de la solution aux clients ?
- Ce droit de sous-licence répond-il aux objectifs visés par les clients ?
- La licence permet-elle la personnalisation de la solution pour le client ?
Les réponses à ces questions peuvent influencer la structure de la relation contractuelle. Par exemple, si le fournisseur propose sa solution sur une base de logiciel en tant que service (SaaS), une relation contractuelle directe peut être envisagée entre le fournisseur et le client.
Considérations Clés sur les Données d’Entraînement
En ce qui concerne les données d’entraînement, une diligence raisonnable approfondie devrait être effectuée pour évaluer :
- Le type de données utilisées pour l’entraînement préalable.
- Les sources et méthodes d’obtention des données d’entraînement, par exemple, données détenues par le fournisseur, données sous licence tierce, ensembles de données ouvertes, ou données obtenues par web scraping.
Une attention particulière doit être accordée aux données obtenues par web scraping, car elles peuvent être soumises à des exceptions de droit d’auteur qui varient selon les juridictions.
Gestion des Données d’Entrée et de Sortie
Il est essentiel d’évaluer la nature et les droits sur les données d’entrée, en déterminant si elles appartiennent au client ou à un tiers. De plus, il est nécessaire d’examiner les politiques du fournisseur concernant le traitement et la gestion des données d’entrée.
Continuité des Activités : Risques d’Insolvabilité du Fournisseur
La solution nécessitera une maintenance continue, des mises à jour et un support. Le risque d’insolvabilité du fournisseur peut priver les clients d’accès à la solution. Pour atténuer ce risque, une diligence raisonnable devrait explorer la possibilité d’un accord d’entiercement pour garantir l’accès continu en cas de défaillance du fournisseur.
Conclusion
En conclusion, la diligence raisonnable en matière de propriété intellectuelle vise à cartographier les droits de PI préexistants et nouvellement créés grâce à l’utilisation de la solution. Cela garantit une compréhension claire des droits de chaque partie et aide à atténuer les risques d’infraction à la propriété intellectuelle.
