Droit et société

21.1Droit d'auteur et propriété intellectuelle

Schéma21.1. Les deux fronts du droit d'auteur. La justice américaine tend à considérer l'entraînement comme un usage « transformatif », mais la question de savoir si les contenus produits reproduisent illégalement des œuvres, et qui en répond, reste entière.

Sous le capot

En 2025-2026, des juges américains ont estimé que l'entraînement d'un modèle pouvait relever du fair use (usage équitable), comparant l'apprentissage d'une IA à celui d'un lecteur humain. Mais la question des œuvres piratées reste lourde : un grand laboratoire a accepté de verser environ 1,5 milliard de dollars pour solder des poursuites liées au téléchargement illégal de millions de livres. Plusieurs actions sont en cours (éditeurs contre Meta, une douzaine d'affaires regroupées contre OpenAI). Côté image, de grands studios de cinéma (dont Disney et Universal) poursuivent un générateur d'images, tandis que d'autres acteurs signent des accords de licence : l'émergence d'un marché des licences complique la défense du fair use. Enfin, sur la protection des œuvres produites par une IA, la Cour suprême des États-Unis a, en mars 2026, refusé d'examiner l'affaire emblématique en la matière (l'affaire Thaler) : elle laisse ainsi en vigueur la décision rendue en 2025 par une cour d'appel fédérale, selon laquelle une œuvre générée par une machine sans contribution créative humaine n'est pas protégeable.

21.2Deepfakes, désinformation et démocratie

Repère

La persuasion de masse

Distincte de la désinformation (qui repose sur le faux), une autre inquiétude monte : la persuasion elle-même, soit la capacité à faire changer d'avis, même avec des arguments véridiques. Une étude préenregistrée (Salvi et collègues, Nature Human Behaviour, 2025) a fait débattre environ 900 personnes face soit à un humain, soit à GPT-4, sur des sujets de société. Résultat marquant : lorsque le modèle disposait de quelques informations sociodémographiques sur son interlocuteur, il s'est révélé plus persuasif que l'humain dans environ 64 % des débats non égaux ; sans personnalisation, il faisait jeu égal. L'avantage décisif n'est pas tant la qualité d'un argument que la capacité à personnaliser instantanément et à très grande échelle : adapter le message à chaque profil, par millions, en temps réel. On en mesure le risque dans le marketing, les campagnes politiques ou les réseaux sociaux, où un tel microciblage automatisé pourrait influencer l'opinion de façon massive et discrète. Les auteurs eux-mêmes appellent les plateformes et les régulateurs à surveiller, et au besoin à encadrer, l'usage de ces modèles dans les contextes persuasifs sensibles. C'est un enjeu de société à part entière, au croisement de la psychologie (chapitre 19) et de la démocratie.

21.3Vie privée et protection des données

Repère

La confidentialité différentielle

Comment exploiter des données sensibles (dossiers de santé, usages d'un service) sans exposer les individus qui les composent ? Une réponse rigoureuse, devenue un standard, est la confidentialité différentielle (differential privacy). L'idée : ajouter aux résultats une dose de bruit aléatoire soigneusement calibrée, de sorte que les statistiques d'ensemble restent fiables, mais qu'il devienne mathématiquement impossible de savoir si une personne donnée figurait ou non dans le jeu de données. On peut ainsi publier des tendances, ou même entraîner un modèle, en bornant formellement ce que l'on peut réapprendre sur un individu. La technique, employée par de grands acteurs (instituts statistiques, fabricants de téléphones collectant des usages sans pister chacun), a un coût : plus on protège, plus on dégrade la précision, d'où un arbitrage à régler. Combinée à l'apprentissage fédéré et au chiffrement (chapitre 11), elle fait partie de la boîte à outils d'une IA « respectueuse de la vie privée par conception », alternative à la centralisation des données en clair.

21.4Surveillance, biais et discrimination

Repère

La diversité linguistique et le Sud global

Les bénéfices de l'IA ne se répartissent pas également selon les langues. Les meilleurs modèles sont surtout entraînés sur l'anglais et une poignée de langues très dotées en données ; ils sont nettement moins performants dans les milliers de langues peu dotées, souvent parlées dans les pays du Sud, ce qui risque de creuser une fracture numérique (les populations concernées étant aussi moins bien servies par les infrastructures et par le coût des modèles). Des efforts existent pour y remédier : projets de modèles pour les langues africaines ou indiennes, jeux de données ouverts et communautaires, initiatives de souveraineté linguistique. L'enjeu n'est pas que technique : une langue mal servie par l'IA voit son usage numérique reculer, ce qui peut accélérer son effacement. La diversité linguistique de l'IA est donc aussi un enjeu culturel et d'équité.

21.5Responsabilité, justice et versant positif

En clair

Trois enjeux complètent le tableau.

La responsabilité. Quand une IA cause un dommage (un diagnostic erroné, un accident de voiture autonome, un conseil financier ruineux), qui est responsable ? L'utilisateur, le déployeur, le concepteur ? L'idée d'accorder une « personnalité juridique » à l'IA est largement écartée ; on s'oriente plutôt vers des régimes de responsabilité du fait des produits et une obligation de supervision humaine. L'Union européenne a d'ailleurs modernisé son régime de responsabilité du fait des produits pour y inclure explicitement les logiciels et les systèmes d'IA.
La justice prédictive. L'usage d'algorithmes pour évaluer un risque de récidive ou orienter des décisions judiciaires a suscité de vives critiques : des outils se sont révélés biaisés au détriment de certaines populations, posant la question de l'équité devant la loi.
Le pouvoir des plateformes. L'IA modère désormais des milliards de contenus : une puissance considérable sur la liberté d'expression et l'information, concentrée entre quelques mains, avec des erreurs à grande échelle. La protection des enfants en ligne (contenus inappropriés, compagnons IA, chapitre 19) en est un cas particulièrement sensible.

Repère

Le « droit à l'explication »

Lorsqu'une décision automatisée affecte une personne (refus de crédit, tri de candidatures, allocation refusée), peut-elle exiger de comprendre comment elle a été prise ? C'est l'enjeu du droit à l'explication, esquissé dans le droit européen (le RGPD encadre les décisions « fondées exclusivement sur un traitement automatisé » et ouvre un droit à une intervention humaine et à une contestation). Le principe est puissant, mais il se heurte à l'opacité des modèles (la « boîte noire », chapitre 2) : expliquer la sortie d'un réseau de plusieurs milliards de paramètres en termes intelligibles est un problème technique non résolu, qui rejoint la recherche en interprétabilité (chapitre 24) et en IA explicable. D'où des approches pragmatiques : fournir les facteurs principaux d'une décision, garantir un recours humain, documenter le système. L'enjeu dépasse le confort de l'usager : sans explication ni recours, il n'y a ni contestation possible ni responsabilité effective, et la décision algorithmique échappe à tout contrôle démocratique.

À retenir (chapitre 21)

Droit d'auteur : l'entraînement tend vers le fair use aux États-Unis, mais le piratage est sanctionné et la responsabilité pour les contenus générés reste ouverte ; un marché des licences émerge.
Deepfakes : fraude, désinformation, menace pour la démocratie ; danger profond du « dividende du menteur » ; parades partielles (détection, traçabilité, signalement obligatoire dans l'UE).
Vie privée : l'IA peut inférer des données sensibles ; le RGPD encadre fortement en Europe, avec un enjeu d'articulation avec le règlement sur l'IA.
Surveillance et biais : usages variables selon les régions, risque de discrimination algorithmique touchant les plus vulnérables.
Responsabilité (pas de personnalité juridique pour l'IA), justice prédictive (biais), pouvoir des plateformes ; mais aussi un versant positif majeur : l'accessibilité pour les personnes handicapées.

Du droit civil au domaine régalien le plus sensible : le chapitre 22 traite de la défense et de la sécurité internationale.

21.1Droit d'auteur et propriété intellectuelle#

21.2Deepfakes, désinformation et démocratie#

21.3Vie privée et protection des données#

21.4Surveillance, biais et discrimination#

21.5Responsabilité, justice et versant positif#

À retenir (chapitre 21)

21.1Droit d'auteur et propriété intellectuelle

21.2Deepfakes, désinformation et démocratie

21.3Vie privée et protection des données

21.4Surveillance, biais et discrimination

21.5Responsabilité, justice et versant positif