Les Règles de Copyright sur l’IA au Royaume-Uni : Un Risque de Recul ?
La réglementation britannique interdisant aux entreprises telles qu’OpenAI, Google et Meta d’entraîner des IA sur des matériaux protégés par des droits d’auteur pourrait compromettre la qualité des modèles et leur impact économique, préviennent les experts en politique. Cela pourrait entraîner des biais dans les résultats des modèles, sapant ainsi leur efficacité, tandis que les titulaires de droits sont peu susceptibles de recevoir le niveau de compensation qu’ils anticipent.
Un Système d’Opt-out Contesté
Le gouvernement britannique a ouvert une consultation en décembre 2024 pour explorer des moyens de protéger les droits des artistes, écrivains et compositeurs lorsqu’un contenu créatif est utilisé pour entraîner des modèles d’IA. Il a décrit un système permettant aux développeurs d’IA d’utiliser du contenu en ligne pour l’entraînement, sauf si le titulaire de droits s’oppose explicitement.
Les organismes représentant les industries créatives ont largement rejeté cette proposition, car elle met l’accent sur la nécessité pour les créateurs d’exclure leur contenu, plutôt que d’exiger des développeurs d’IA qu’ils demandent le consentement. Les entreprises technologiques ont également exprimé leur mécontentement, arguant que ce système compliquerait la détermination du contenu légalement utilisable, restreindrait les applications commerciales et exigerait une transparence excessive.
Des Conséquences Économiques Étendues
Benjamin White, fondateur du groupe de défense des droits d’auteur Knowledge Rights 21, a soutenu que les réglementations sur l’entraînement des IA affecteraient bien plus que les seules industries créatives. Étant donné que le droit d’auteur vise à stimuler l’investissement en protégeant la propriété intellectuelle, il a souligné que l’impact économique plus large de toute restriction devrait également être pris en compte. “Les règles qui affectent les chanteurs affectent également les scientifiques, et celles qui touchent les cliniciens influencent les compositeurs”, a-t-il déclaré.
Il a ajouté que la communauté scientifique est “très préoccupée par le cadre de la consultation”, notant qu’il néglige les avantages potentiels du partage de connaissances dans l’avancement de la recherche académique, ce qui, à son tour, offre des avantages considérables à la société et à l’économie.
Des Modèles Biaisés et des Revenus Minimaux
Bertin Martens, chercheur senior au think tank économique Bruegel, a ajouté : “Je pense que les industries médiatiques veulent avoir le beurre et l’argent du beurre. Elles utilisent déjà ces modèles pour augmenter leur propre productivité, et elles bénéficient de modèles de bonne qualité. En retenant leurs données pour l’entraînement, elles réduisent la qualité… donc cela se retourne contre elles.”
Si les développeurs d’IA signaient des accords de licence uniquement avec les éditeurs ou titulaires de droits consentants, les données sur lesquelles leurs modèles sont entraînés seraient biaisées. “Il est clair que même les grandes entreprises d’IA ne signeront pas de licences avec cette longue traîne de petits éditeurs”, a-t-il déclaré. “C’est beaucoup trop coûteux en termes de coûts de transaction, ce n’est pas faisable, et nous nous retrouvons donc avec des modèles biaisés contenant des informations partielles.”
Un Régime Inefficace et des Effets Négatifs
Julia Willemyns, cofondatrice du projet de recherche sur la politique technologique UK Day One, a déclaré que le régime d’opt-out est peu susceptible d’être efficace en pratique, car des juridictions avec des lois moins restrictives continueront d’autoriser l’accès au même contenu pour l’entraînement. Bloquer l’accès aux résultats de ces juridictions priverait finalement le Royaume-Uni des meilleurs modèles disponibles, a-t-elle averti. Elle a ajouté que cela “ralentit la diffusion technologique” et a des “effets négatifs sur la productivité.”
Des Revenus Inadéquats pour les Artistes
De plus, il est peu probable que les artistes gagnent des revenus significatifs grâce aux accords de licence pour l’IA. “Le problème est que chaque morceau de données n’a pas beaucoup de valeur pour les modèles, ces modèles fonctionnent à grande échelle”, a déclaré Willemyns. Même si les régimes de licence étaient appliqués à l’échelle mondiale et que le contenu des titulaires de droits ne pouvait être utilisé qu’avec un consentement légal explicite, le bénéfice économique pour les créateurs resterait “probablement très, très minimal.” “Nous échangeons donc des effets économiques à l’échelle nationale contre un bénéfice qui semble très négligeable”, a-t-elle déclaré.
Willemyns a ajouté que compliquer l’approche du droit d’auteur au Royaume-Uni en exigeant, par exemple, des régimes séparés pour l’entraînement de l’IA sur des matériaux scientifiques et créatifs pourrait créer une incertitude juridique. Cela surchargerait les tribunaux, découragerait l’adoption par les entreprises et risquerait de perdre les gains de productivité de l’IA. Une exemption pour le texte et l’extraction de données garantirait la simplicité.
