Midjourney et les IA d’images : un défi pour la propriété intellectuelle
Une étude récente publiée dans Nature Communications par des chercheurs du MIT met en lumière un phénomène inquiétant concernant les intelligences artificielles génératrices d’images. Plus ces IA absorbent de données, moins il devient possible de prouver qu’elles copient des œuvres existantes. Ce constat pourrait avoir des conséquences significatives pour les artistes et les illustrateurs qui cherchent à défendre leurs droits d’auteur.
Depuis 2023, plusieurs illustratrices ont engagé des poursuites contre Stability AI et Midjourney, alléguant que ces entreprises ont entraîné leurs modèles sur leurs œuvres sans autorisation. L’argument principal des plaignantes repose sur la possibilité de retracer une image générée jusqu’à l’œuvre originale pour établir un cas de plagiat. Cependant, l’étude du MIT remet en question cette approche.
Les chercheurs ont utilisé une méthode d’ablation, consistant à retirer des œuvres spécifiques des données d’entraînement pour observer si le modèle continuait à produire des résultats similaires. Ils ont découvert que, dans un corpus suffisamment vaste, même la suppression de la Joconde ou de l’intégralité des œuvres de Léonard de Vinci n’empêchait pas le modèle de régénérer des images ou d’imiter leur style.
Ce phénomène, qualifié de « déclin d’attribution », signifie qu’avec l’augmentation du volume de données, la capacité à relier une image générée à une œuvre précise diminue. Au-delà d’un certain seuil, il devient tout simplement impossible d’établir une attribution. Ce constat ne blanchit cependant pas les modèles d’IA, car des cas de mémorisation existent encore et sont examinés par des juges.
Les conséquences de cette étude pourraient se faire sentir dans les tribunaux. Les plaignantes, qui demandent la communication des jeux de données d’entraînement pour prouver le plagiat, pourraient voir leur stratégie compromise si la ressemblance entre les images générées et les œuvres originales ne suffit plus à établir la copie. Un juriste de Cornell a souligné que les juges devront chercher des preuves ailleurs, car l’attribution échouera pour les modèles majeurs.
Cette étude ouvre également la porte à une stratégie de défense potentielle pour les géants de l’IA : en augmentant suffisamment la taille de leurs modèles, ils pourraient rendre toute attribution impossible. Les auteurs de l’étude s’interrogent sur la manière de rémunérer les créateurs lorsque les résultats des modèles ne peuvent plus être rattachés à leurs œuvres d’origine.
L’Union européenne a abordé ce problème en imposant aux modèles d’IA de publier un résumé de leurs données d’entraînement, favorisant ainsi la transparence. La directive sur le droit d’auteur de 2019 permet aussi aux ayants droit de s’opposer à l’utilisation de leurs œuvres. Pour les illustrateurs français, la bataille se concentrera probablement moins sur la ressemblance des images que sur les déclarations que les modèles devront faire avant leur déploiement.
Source : Nature Communications
