Gérer droits d’auteur, transparence et manipulation d’images avec l’IA générative
L’essor fulgurant des intelligences artificielles génératives — capables de produire des images, photos ou vidéos à partir d’instructions textuelles — soulève des enjeux cruciaux autour du droit d’auteur, de la transparence et de l’éthique. Alors que ces technologies réinventent la création visuelle, elles défient également les cadres existants et mettent à l’épreuve notre capacité à les réguler de manière juste.
1. Droit d’auteur et copyright
Entraînement sur des œuvres protégées
L’un des débats les plus épineux concerne l’utilisation d’œuvres protégées pour entraîner des modèles IA. Plusieurs grandes sociétés comme OpenAI, Meta ou Stability AI sont visées par des poursuites pour avoir supposément utilisé des images sans autorisation. La question est de savoir si cette utilisation relève du fair use, ou constitue une atteinte au droit d’auteur. Certains d’arguments en faveur du fair use comparent l’apprentissage de l’IA à l’apprentissage humain, tandis que les opposants soulignent que les images générées peuvent fortement ressembler à celles d’origine, soulevant des inquiétudes quant à leur transformativité. sources : sites.usc.edu.
Cas marquants et jurisprudence émergente
Getty Images vs Stability AI : Getty poursuit Stability AI au Royaume-Uni, alléguant que des millions d’images protégées ont été utilisées sans autorisation dans l’entraînement du modèle. Le procès pourrait redéfinir la responsabilité des entreprises générant du contenu à partir de données potentiellement illicites The Times.
Disney et Universal vs Midjourney : En juin 2025, ces studios ont intenté un procès contre Midjourney pour violation de copyright, évoquant une reproduction non autorisée de personnages emblématiques tels que Dark Vador ou les Minions AP News.
2. Transparence et provenance
Vers une traçabilité durable
Le Generative AI Copyright Disclosure Act, proposé en Californie, impose aux entreprises de déclarer les œuvres protégées utilisées pour entraîner les modèles, afin de garantir une meilleure transparence Wbcom Designs+15Wikipédia+15Houston Law Review+15.
L’Union européenne, via le Règlement IA, encourage l’étiquetage des contenus générés artificiellement et impose parfois l’intégration de filigranes (watermarking) pour prévenir les usages trompeurs WikipédiaarXiv.
Solutions techniques innovantes
DiffusionShield : un système technique conçu pour intégrer un watermark invisible dans les images d’origine, qui sera reproduit dans les contenus générés par IA — ainsi, on peut prouver l’usage non autorisé arXiv.
Content Credentials d’Adobe : une fonctionnalité qui accompagne les images et vidéos d’un "label" indiquant qui a créé l’œuvre, comment elle a été produite, et si l’IA a été utilisée — essentiel pour préserver la traçabilité et l’authenticité Axios.
3. Manipulation d’images et deepfakes : les risques éthiques
Le danger des contenus trompeurs
Les deepfakes, avec leur réalisme parfois troublant, posent un problème de confiance généralisée. Par exemple, la diffusion d’images explicites et non consenties de Taylor Swift a provoqué une très forte réaction sociale et politique, ainsi que des appels à des législations pour interdire les deepfakes pornographiques Wikipédia.
De manière générale, les IA peuvent produire des faux visuels crédibles — une source potentielle de désinformation, mais aussi de préjudices personnels, réputationnels ou politique Wbcom DesignsDAIDACrjionline.org.
Réglementations et éthique face à la manipulation
L’EU AI Act engage les acteurs à distinguer clairement les contenus manipulés des contenus authentiques, bien que les définitions restent floues dans certaines situations intermédiaires, rendant leur respect difficile Wbcom Designs+5arXiv+5lemonde.fr+5.
Les autorités et médias sont progressivement encouragés à adopter des standards éthiques — éviter de présenter un contenu générique ou manipulé comme une réalité tangible, afin de maintenir la confiance du public rjionline.org.
4. Conclusion : vers un cadre équilibré
Les IA génératives offrent des opportunités extraordinaires pour la création visuelle. Pourtant, sans garde-fous légaux ou éthiques, elles peuvent fragiliser le statut des créateurs, nuire à la confiance dans les médias ou encourager des abus.
Solutions possibles :
Mettre en œuvre des mécanismes de traçabilité (watermarking, Content Credentials).
Promouvoir des législations transparentes (déclaration de données d’entraînement).
Encourager une éthique d’usage via la responsabilité des plateformes et des créateurs eux-mêmes.
En résumé
Gérer droits d’auteur, transparence et manipulation dans l’ère de l’IA nécessite des approches combinant technique, règlementation et responsabilisation collective.
Seule une stratégie holistique — respect des créateurs, traçabilité et réglementation claire — permettra à cette technologie de grandir dans la confiance et l’innovation.
