« Résumé suffisamment détaillé » : 2025 sera l’année de vérité dans la mise en œuvre de l’AI Act

Le rapport du CSPLA sur la mise en œuvre du règlement européen établissant des règles harmonisées sur l’IA fournit les ingrédients mais… pas la recette ! Le Bureau européen de l’IA, créé par l’AI Act, doit publier prochainement un « modèle européen » à suivre par les Vingt-sept.

Par Anne-Marie Pecoraro*, avocate associée, UGGC Avocats

Le rapport « IA et Transparence des données d’entraînement » (1), publié le 11 décembre 2024 par le Conseil supérieur de la propriété littéraire et artistique (CSPLA), s’inscrit dans la préparation de la mise en œuvre du règlement européen sur l’intelligence artificielle (AI Act) et a pour objectif de clarifier l’interprétation et la portée des dispositions imposant un modèle de « résumé suffisamment détaillé » (2). Ce modèle sera présenté au nom de la France dans le cadre du processus d’adoption d’un modèle européen par le Bureau européen de l’IA (AI Office), autorité créée par l’AI Act et chargée d’accompagner les fournisseurs d’IA dans leur mise en conformité. La publication du modèle européen est attendue pour janvier 2025.

Transparence des données d’entraînement
La collecte de données de qualité, notamment de données culturelles, est d’une importance stratégique pour les fournisseurs d’IA, puisque les systèmes d’IA ont besoin d’ingurgiter de grandes quantités de données, leur servant de modèles dans leurs productions. Or, des données contenant des créations protégées par un droit de propriété intellectuelle peuvent avoir été obtenues sans autorisation ou sans tenir compte d’un « opt-out », et avoir été effectivement exploitées. Il en va de même concernant des données personnelles (posts Facebook, Instagram, …) potentiellement utilisées pour l’entraînement de modèles d’IA. L’enjeu est alors d’avoir accès à l’information sur les données d’entraînement utilisées par une IA, pour bien des raisons et notamment ouvrir une visibilité aux ayants droits dont des données et/ou créations auraient été mobilisées, quelles qu’en soient les modalités.
Pour ce faire, les fournisseurs d’IA sont désormais soumis à une obligation de transparence qui se concrétise par la mise en place d’une politique de conformité, ainsi que par la mise à disposition au public d’un « résumé suffisamment détaillé » (sufficiently detailed summary) des contenus utilisés pour l’entraînement du modèle d’IA. Ce résumé permet le développement d’une IA de confiance souhaitée au niveau européen (3), en remédiant aux difficultés rencontrées par les titulaires de droits, confrontés à une charge de la preuve disproportionnée concernant l’utilisation de leurs contenus. Pour autant, le résumé doit répondre aux enjeux de la création d’un marché dynamique et équitable de l’IA. Ce qui impose un compromis pour restreindre la quantité d’informations mise à disposition afin de protéger le secret des affaires, moteur d’innovation pour les fournisseurs d’intelligence artificielle. (suite)

Entraînement de modèles d’IA grâce aux données collectées par web scraping : les règles à suivre

Les plaintes à l’encontre de fournisseurs de systèmes d’IA se multiplient, que ce soit pour violation des droits de propriété intellectuelle ou pour manquements en matière de données à caractère personnel, notamment en lien avec leurs pratiques de collecte de données en ligne (web scraping).

Par Sandra Tubert et Laura Ziegler avocates associées, Algo Avocats

Afin de développer un système d’intelligence artificielle (IA) performant, il est nécessaire d’entraîner en amont les modèles qui le composent au moyen de vastes ensemble de données. Constituer ces ensembles de données d’entraînement représente donc un enjeu majeur pour les fournisseurs de systèmes d’IA. Plusieurs alternatives s’offrent à eux : utiliser les bases de données dont ils disposent en interne ; obtenir des licences auprès de titulaires de droits de propriété intellectuelle sur des contenus pertinents ; ou recourir au web scraping pour récupérer des données accessibles en ligne sur différents sites Internet.

Exception de Text and Data Mining
Cette troisième option, le web scraping (« moissonnage des données »), a connu un essor important ces dernières années. Pour autant, bon nombre d’acteurs récupèrent des données en ligne pour entraîner leurs modèles sans appréhender tous les enjeux et problématiques qui y sont attachés. Alors que plusieurs plaintes ou enquêtes d’autorités visent des fournisseurs de modèles d’IA à usage général pour des allégations de violation des droits de propriété intellectuelle ou de manquements au règlement général sur la protection des données (RGPD), l’entrée en vigueur prochaine du règlement européen sur l’intelligence artificielle – l’AI Act dont le texte final (1) a été signé le 13 juin 2024 – pourrait mettre en évidence les problématiques entourant les sources de données utilisées pour entraîner les modèles.