Aucune œuvre co-signée par ChatGPT n’apparaît dans la liste officielle des lauréats et finalistes Pulitzer 2025. L’Union européenne a répondu avec l’article 50 de son règlement sur l’IA, qui impose aux systèmes génératifs de marquer leur production. Mais ni Bruxelles ni Londres n’ont défini comment rémunérer les auteurs dont les textes, les images et les partitions ont servi à entraîner ces mêmes systèmes. Encadrer l’étiquette du produit fini sans toucher à la matière première, c’est régler le symptôme et laisser la cause prospérer.

L’essentiel

  • L’AI Act impose le marquage des contenus générés par l’IA, mais ne prévoit aucun mécanisme de rétribution pour les créateurs dont les œuvres ont alimenté les corpus d’entraînement.
  • Le Royaume-Uni n’a pas étendu son exception de fouille de textes et de données à l’usage commercial des IA. L’exception britannique actuellement en vigueur reste réservée à la recherche non commerciale et l’entraînement commercial requiert généralement une licence ou une autre base juridique.
  • Midjourney est poursuivie aux États-Unis pour usage non autorisé de corpus d’artistes ; le syndicat américain des scénaristes (Writers Guild of America) a grévé pour ce même motif en 2023.
  • Les décisions européennes et britanniques de 2026 à 2028 devraient figer le cadre juridique pour une génération de créateurs.
  • La tension entre innovation IA et droit d’auteur reste ouverte : aucune juridiction n’a encore trouvé un équilibre qui préserve les deux.

L’AI Act encadre la sortie, pas l’entrée

L’article 50 du règlement européen sur l’IA, entré en vigueur en 2024, oblige les fournisseurs de systèmes génératifs à indiquer que leur production est automatisée. Les deepfakes doivent être étiquetés. Les chatbots doivent se déclarer. Le consommateur doit savoir.

C’est un progrès réel sur la transparence de l’usage. Le règlement impose, pour les modèles d’IA à usage général concernés, une documentation sur la provenance, l’obtention et la sélection des données, sans exiger nécessairement une divulgation publique détaillée œuvre par œuvre. Il ne crée pas de rémunération automatique, mais il comporte des obligations de respect du droit d’auteur et de transparence destinées notamment aux titulaires de droits.

Ce silence est un choix. Pendant les délibérations du Parlement européen, entre 2022 et 2024, plusieurs amendements proposaient d’imposer aux développeurs de lister les corpus utilisés et d’ouvrir un droit à rémunération. Ils n’ont pas survécu. Ce qui reste, selon le rapport de Culture Action Europe publié en mai 2026, c’est un texte qui réglemente la diffusion du contenu généré sans toucher aux conditions de sa production.

La lacune est d’autant plus visible que l’exemption de fouille de textes et de données, prévue par la directive européenne sur le droit d’auteur de 2019, autorise déjà la recherche à miner des corpus protégés. L’AI Act n’a pas fermé cette porte pour l’entraînement commercial.

Le Royaume-Uni choisit l’industrie

Londres a tranché plus nettement. Fin 2025, le Royaume-Uni n’avait pas adopté cette extension ; l’option d’une exception commerciale avec opt-out a ensuite été écartée comme option privilégiée en mars 2026. Un développeur peut légalement entraîner un modèle sur des œuvres protégées sans demander d’autorisation ni payer de redevance, sauf si le titulaire des droits a explicitement mis en place un système de restriction.

Le raisonnement est économique : le Royaume-Uni veut rester compétitif face aux États-Unis et à la Chine dans la course aux modèles de langage. Imposer un droit de regard des auteurs sur chaque corpus d’entraînement ralentirait l’industrie. La consultation britannique a privilégié une exception commerciale avec opt-out, où c’est à l’auteur de se protéger plutôt qu’à l’entreprise de demander.

Cette logique retourne la charge de la preuve. Au Royaume-Uni, l’exception actuelle ne crée pas de régime commercial général : l’entraînement commercial requiert généralement une licence ou une autre base juridique. Un opt-out pourrait imposer aux développeurs des obligations proches d’un opt-in dans certains scénarios, selon le rapport du Royaume-Uni, sans que cela soit établi comme effet général.

Le contraste avec la position française est frappant. La France a défendu, dans les négociations européennes, une approche plus protectrice du droit des auteurs. Mais l’harmonisation européenne n’est pas faite, et le cadre britannique post-Brexit s’applique à un marché de l’IA en pleine expansion.

Midjourney, WGA : ce que les procès révèlent

Midjourney, l’un des principaux générateurs d’images par IA, fait face à des poursuites de plusieurs artistes américains qui soutiennent que leurs styles et leurs œuvres ont été intégrés dans les corpus d’entraînement sans consentement ni compensation. Les plaintes visent la collecte initiale, non le résultat produit par l’outil.

Le syndicat américain des scénaristes a grévé pendant près de cinq mois en 2023, notamment pour obtenir des garanties contre l’utilisation de leurs scripts pour entraîner des IA. L’accord final a apporté des protections contractuelles minimales, sans régler la question de fond : à qui appartient le droit sur les données ayant servi à construire ces modèles.

Ces conflits portent sur l’ingestion d’un corpus entier pour en extraire des patterns statistiques, non sur la copie d’une œuvre isolée. Des juridictions américaines ont déjà rendu des décisions sur le fond concernant certains usages d’œuvres protégées pour entraîner des systèmes d’IA, même si les questions relatives aux modèles génératifs restent litigieuses. Les systèmes européens ont établi un cadre pour l’entraînement par fouille de textes et de données, mais son application concrète et ses limites restent discutées.

L’industrie de l’IA s’est construite en pariant que l’entraînement sur des corpus publics ou semi-publics serait toléré. Ce pari reste ouvert.

La datasphère comme enjeu de pouvoir

Stéphane Grumbach, chercheur à l’INRIA et auteur de L’empire des algorithmes, analyse comment le numérique reconfigure les rapports de pouvoir et de gouvernance dans une datasphère dont les flux peuvent échapper au contrôle. Cette lecture éclaire les corpus d’entraînement : de nombreux grands modèles sont entraînés sur de très grands volumes de données, dont la composition et la période couverte varient selon les modèles. Les corpus de certains modèles peuvent combiner plusieurs types de textes et de données. Les créateurs et ayants droit ont participé aux consultations et certains contenus font l’objet de licences.

Ce déséquilibre résulte de choix de design de l’industrie et d’une définition des droits qui reste débattue. Le contrôle des corpus influence l’orientation des modèles et celle-ci influe sur la production symbolique mondiale. La bifurcation salariale que l’IA produit dans le monde du travail a son équivalent dans la création : une part des gains de productivité se concentre auprès des plateformes, tandis que certains créateurs font face à une réduction de débouchés.

Une lecture concurrente mérite d’être exposée honnêtement. Philippe Aghion, dont les travaux sur la croissance schumpétérienne insistent sur la destruction créatrice comme moteur du progrès, avancerait que restreindre l’accès aux corpus ralentit une technologie qui produit des gains nets pour l’économie et, à terme, pour les créateurs eux-mêmes. Des modèles moins capables seraient moins utiles, moins adoptés, et généreraient moins de demande pour du contenu humain de qualité.

L’argument est cohérent, mais il suppose que les gains se redistribuent. Il n’existe pas de dividende général pour les artistes, mais certaines utilisations de contenus protégés peuvent être rémunérées par licence. Des segments de marché comme l’illustration commerciale et la musique de stock ont connu des réductions, sans que des débouchés compensatoires aient clairement émergé.

Les prochaines années fixeront les règles

Les décisions prises entre 2026 et 2028 devraient dessiner le cadre pour une génération. Plusieurs textes sont en cours ou en préparation.

La Commission a déjà précisé une partie de l’articulation pratique via des lignes directrices et outils d’application, même si des questions juridiques demeurent. Le Conseil de l’Europe travaille à une convention-cadre sur l’IA qui inclut des dispositions culturelles. Le rapport de Culture Action Europe de mai 2026 recommande une obligation de transparence sur les corpus d’entraînement et un mécanisme de rémunération collective, sur le modèle de la gestion collective des droits musicaux.

Ce modèle existe et fonctionne. Les sociétés de perception comme la SACEM en France ou la PRS au Royaume-Uni collectent des redevances sur l’usage de musiques protégées. La SACEM les redistribue selon des clés statutaires ou, pour certains droits mécaniques, contractuelles. PRS les redistribue selon sa politique de distribution, les données d’usage et les informations d’enregistrement des œuvres.

Un tel mécanisme peut nécessiter de la transparence sur les corpus. Le règlement prévoit un résumé public des contenus d’entraînement pour les modèles d’IA à usage général, sans aller jusqu’à l’identification individuelle de chaque œuvre.

La transparence des corpus est donc le verrou préalable à tout système de rémunération. Sans liste des sources, pas de base de calcul. Sans base de calcul, pas de redistribution. Plusieurs États membres de l’UE poussent pour une obligation de divulgation dans les actes d’exécution de l’AI Act. La résistance de l’industrie est forte : OpenAI, Google DeepMind et Anthropic ont tous argué que révéler la composition de leurs corpus les exposerait à une concurrence déloyale et à un volume de litiges ingérable.

L’IA et les marchés du travail dans les pays émergents illustrent une dynamique similaire : les gains de la technologie se concentrent là où se trouve le capital, tandis que ceux qui fournissent la matière, ici les œuvres, absorbent les pertes sans compensation. Cette dynamique traverse l’économie entière de l’IA, bien au-delà de la création culturelle.

Les pertes culturelles en l’absence de régulation

La question prospective n’est pas abstraite. Si le cadre actuel se fige, entraînement légal et non rémunéré, obligation de marquage sans droit à compensation, les effets sur la création culturelle seraient structurels.

Les artistes qui vivent de commandes standardisées, illustration, musique de fond, textes publicitaires, peuvent faire face à une substitution. Certains segments de ces marchés ont subi des transformations sans que l’émergence de débouchés compensatoires soit établie. Une contraction durable des revenus de création standardisée pourrait affecter le renouvellement des corpus d’entraînement futurs si aucun mécanisme de compensation ne l’accompagne. Le modèle se nourrit de la création humaine ; si la création humaine n’est plus viable économiquement, le modèle perd sa source.

Une régulation qui internalise ce coût, plutôt que de le faire porter aux seuls créateurs, permettrait à l’industrie de continuer à se développer. Un prélèvement sur les revenus des plateformes génératives, redistribué via des sociétés de gestion collective, permettrait de financer la création humaine. L’analogie avec la taxe sur les supports vierges des années 1980, qui avait financé les ayants droit pendant le passage à la cassette, est imparfaite, mais elle montre qu’un tel mécanisme a déjà fonctionné.

La vraie difficulté est technique autant que politique. Un mécanisme de rémunération peut reposer sur une attribution œuvre par œuvre, mais peut aussi recourir à des licences collectives ou à d’autres clés de répartition. La mesure précise de la contribution de chaque œuvre reste techniquement difficile. Certains chercheurs travaillent sur des méthodes d’attribution de données, mais elles restent expérimentales.

Le signal à surveiller dans les prochains mois : la mise en conformité des modèles existants avec les obligations de transparence de l’AI Act, et les jugements définitifs dans les procès Midjourney et similaires aux États-Unis. Ces deux points de bascule devraient dire si la fenêtre reste ouverte pour un rééquilibrage, ou si le marché s’est déjà organisé autour d’une norme de facto que les textes ne feront que ratifier.

L’aptitude des États à construire des capacités réelles détermine en grande partie leur capacité à réguler des secteurs technologiques qui évoluent plus vite que le droit. L’Europe a choisi d’être la juridiction qui régule : reste à savoir si elle régulera la totalité du problème, ou seulement la partie visible.

Sources

  1. Culture Action Europe, AI and Cultural and Creative Sectors: Recommendations from the Digital AI Action Group, mai 2026, cultureactioneurope.org
  2. Stéphane Grumbach, L’empire des algorithmes : Une géopolitique du contrôle à l’ère de l’anthropocène, Dunod, dunod.com
  3. Règlement (UE) sur l’intelligence artificielle (AI Act), article 50, Parlement européen et Conseil de l’UE, 2024, Futurium EU, futurium.ec.europa.eu
  4. Directive (UE) 2019/790 sur le droit d’auteur et les droits voisins dans le marché unique numérique, articles 3 et 4 sur l’exemption text-and-data mining
  5. Writers Guild of America, accord de fin de grève, octobre 2023, WGA
  6. Policy Review, LLM blind spots, mars 2025
  7. Conseil de l’Europe, travaux sur la convention-cadre sur l’intelligence artificielle, 2024-2026