Le débat juridique autour de l’usage équitable dans le contexte des intelligences artificielles génératives se cristallise principalement autour de deux facteurs déterminants : le but de l’utilisation et son impact sur le marché des œuvres protégées. L’usage équitable, traditionnellement conçu pour équilibrer les intérêts des créateurs et du public, se voit ici confronté à des défis inédits. D’une part, la finalité de l’utilisation des modèles génératifs, tels que les générateurs de textes ou d’images, tend à être qualifiée non expressive lorsque ces systèmes sont entraînés et ajustés avec précaution, ce qui pourrait justifier une protection sous le prisme de l’usage équitable. D’autre part, l’impact économique potentiel, notamment le risque d’usurpation du marché, pèse lourdement contre une reconnaissance systématique de l’usage équitable dans ces cas.

La doctrine de la fusion (merger doctrine) joue un rôle essentiel dans cette analyse, en particulier lorsqu’il s’agit d’éléments non protégeables d’une œuvre. Cette doctrine admet que lorsque la reproduction d’une expression est indispensable pour accéder à ces éléments non protégés, l’expression et l’élément fusionnent, et la reproduction devient licite dans la mesure strictement nécessaire. Dans le cadre de l’apprentissage automatique, cela se traduit par la reproduction inévitable, mais incidente, des œuvres dans la mémoire des machines, assimilée à un phénomène physique et technique plus qu’à une copie intentionnelle ou expressive. Cette vision relativise donc la portée des reproductions effectuées lors du pré-entraînement des IA.

Cependant, la jurisprudence récente souligne que le seul fait que l’IA génère des œuvres similaires ou dérivées ne suffit pas à exclure la violation des droits d’auteur. Le facteur déterminant reste la preuve effective de la copie et de l’impact sur le marché. Ainsi, si l’œuvre originale n’a pas été incorporée dans les données d’apprentissage, ou si l’IA peut démontrer que son résultat ne repose pas sur une reproduction directe, il n’y a pas nécessairement infraction. Cela pose des questions complexes quant à la traçabilité des données utilisées et à la transparence des modèles.

Les exemples jurisprudentiels montrent une certaine tolérance à l’égard des copies intermédiaires lorsque celles-ci sont nécessaires pour comprendre et reproduire des idées ou des procédés, sans pour autant autoriser une exploitation extensive ou lucrative des expressions protégées. Cette distinction est cruciale pour apprécier la légitimité des usages effectués par des intelligences artificielles. Par ailleurs, le concept de transformation, notamment dans le cas de parodies, éclaire également la balance entre la protection des droits d’auteur et la liberté d’expression créative.

En outre, la nature non déterministe des résultats produits par les modèles linguistiques ajoute une couche de complexité à la détermination de la violation ou non des droits. L’imprévisibilité des sorties signifie que la simple présence d’une œuvre dans le corpus d’entraînement ne garantit pas qu’une copie exacte sera générée, ce qui influence la manière dont les tribunaux pourraient évaluer les cas.

Il importe de considérer que le droit d’auteur vise avant tout à encourager la création en protégeant les incitations économiques des auteurs. Dans ce contexte, toute utilisation qui affaiblit ces incitations, par exemple en proposant des substituts substantiels aux œuvres originales, remet en cause l’équilibre voulu par la loi. Dès lors, l’analyse économique et sociale de l’impact de l’IA générative sur le marché créatif est aussi déterminante que l’analyse juridique pure.

Au-delà des aspects juridiques stricts, la compréhension des mécanismes techniques sous-jacents à l’apprentissage automatique est essentielle pour appréhender la portée réelle des reproductions effectuées par les IA. Il ne s’agit pas simplement de copies littérales, mais d’un traitement statistique et algorithmique qui, dans certains cas, peut aboutir à des œuvres originales, voire innovantes. Cette nuance est fondamentale pour éviter des jugements trop simplistes ou réducteurs.

Enfin, il convient de souligner que la réglementation et la jurisprudence restent en pleine évolution face aux progrès rapides de l’intelligence artificielle. Les décisions à venir devront sans doute conjuguer une appréciation fine des intérêts économiques, créatifs et techniques pour forger un cadre équilibré entre protection des droits et innovation technologique.

L’intelligence artificielle déstabilise-t-elle le système des marques commerciales ?

L’essor de l’intelligence artificielle remet en question les fondements traditionnels du droit des marques. Le volume croissant de dépôts de marques, amplifié par des outils numériques automatisés, complique la tâche des examinateurs des offices de propriété intellectuelle. Incapables de traiter efficacement la masse d'informations, ces derniers valident des marques avec une diligence affaiblie, ce qui entraîne une dilution qualitative du registre des marques. La surcharge du système crée ainsi un déséquilibre : d’un côté, une prolifération de signes mal vérifiés, de l’autre, une perte de confiance dans la capacité du système à garantir l’authenticité et la distinctivité des marques.

Cette situation est d’autant plus critique que les outils d’IA, s’ils étaient bien intégrés dans les processus d’examen, pourraient, selon certaines études, améliorer la précision des décisions et corriger les asymétries d'information sur le marché. Cependant, leur adoption reste timide, souvent cantonnée au secteur privé, accentuant les disparités entre acteurs disposant de ressources technologiques avancées et ceux qui en sont dépourvus.

La vulnérabilité du commerce électronique face à ces mutations est frappante. Des pratiques telles que le listing hijacking sur Amazon illustrent la manière dont des acteurs malveillants détournent des fiches produits existantes pour y vendre des contrefaçons. Ces faux produits, présentés comme authentiques, nuisent à la réputation du vendeur d’origine et compromettent la confiance des consommateurs. Dans certains cas, les contrefacteurs parviennent même à faire suspendre les comptes des vendeurs légitimes en les accusant de violations imaginaires. Le système d’évaluation algorithmique des plateformes, peu transparent, se retourne alors contre les victimes.

L’IA permet certes de détecter certaines anomalies dans les listings de produits, mais ces systèmes de détection reposent sur des probabilités, jamais sur des certitudes. Ils laissent donc subsister des marges d’erreur significatives, que les fraudeurs n’hésitent pas à exploiter. Dans cette architecture instable, la ligne entre l’original et la copie devient floue, non seulement pour les algorithmes, mais aussi pour les consommateurs.

Par ailleurs, les campagnes de marketing sur les réseaux sociaux amplifient la confusion. Les influenceurs, souvent rémunérés sans transparence pour promouvoir certains produits, participent à une économie d’apparences où la distinction entre publicité et contenu organique disparaît. Les règles de divulgation imposées par des organismes comme la FTC sont fréquemment ignorées, et les géants du commerce en ligne en tirent profit en favorisant des modèles opaques d’engagement. Des résultats de recherche biaisés, des statistiques manipulées, et des interfaces volontairement ambiguës achèvent de brouiller les repères du consommateur.

Ce brouillage systémique est d’autant plus préoccupant que l’intelligence artificielle générative renforce la capacité à produire du contenu synthétique indiscernable du réel. Des images, des vidéos, des avis clients, voire des produits entiers peuvent être générés artificiellement, rendant la contrefaçon pratiquement indétectable par les outils traditionnels. Le faux devient structurel, codifié, automatisé — et donc scalable.

L’idéologie de l’efficacité, qui sous-tend l’intégration de l’IA dans le commerce numérique, fait oublier les limites éthiques et juridiques de ces systèmes. Les données d’entraînement, souvent entachées de biais ou issues de sources douteuses, transmettent aux algorithmes une perception altérée de la réalité. Le système apprend à reconnaître comme “normaux” des comportements déviants, renforçant les logiques de manipulation, de désinformation et de déséquilibre concurrentiel.

Dans ce contexte, la protection du consommateur se fragilise. La marque, qui devait être un repère de qualité et de confiance, devient un terrain d’expérimentation algorithmique. La régulation, encore pensée dans une logique analogique, peine à suivre les mutations systémiques d’un environnement numérique en perpétuelle reconfiguration.

Les solutions ne résident pas uniquement dans la technologie. Elles requièrent une revalorisation des principes fondamentaux du droit des marques : la transparence, la traçabilité, et la présomption de bonne foi doivent retrouver leur centralité. Il est également indispensable que les pouvoirs publics investissent dans des infrastructures numériques capables de rivaliser avec les outils du secteur privé. Sans cela, la gouvernance de l’identité commerciale sera déléguée de facto aux algorithmes d’acteurs privés, dont les objectifs ne coïncident pas nécessairement avec l’intérêt général.

Les lecteurs doivent comprendre que l’IA, loin d’être neutre, encode les dynamiques de pouvoir existantes. Elle favorise ceux qui maîtrisent ses rouages, marginalise les autres, et redéfinit la notion même d’authenticité. Le droit des marques, à l’intersection du juridique, du commercial et du technologique, devient le champ de bataille où se joue l’avenir de la confiance numérique.

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