Propriété intellectuelle et intelligence artificielle : vers une redéfinition des cadres de la création ?
Courtois, G.
Propriété intellectuelle et intelligence artificielle : vers une redéfinition des cadres de la création ? - 2026.
17
L’essor des systèmes d’intelligence artificielle générative brouille la frontière entre outil et créateur et met sous tension les catégories cardinales du droit d’auteur : auteur, originalité, titularité et équilibre entre incitation à la création et libre circulation des savoirs. Cet article propose un diagnostic de droit positif (UE/France, droit comparé) sur la protection des créations assistées par I.A. et sur l’entraînement des modèles (fouille de textes et de données, droit des bases), puis avance des perspectives normatives pratiques : standard exigeant de contribution humaine, gouvernance des corpus d’entraînement, opt-out lisible par machine, transparence des modèles à usage général et étiquetage des contenus synthétiques. L’objectif est de préserver un équilibre fonctionnel de l’écosystème créatif à l’ère des systèmes autonomes. This article examines how generative AI strains core copyright categories (authorship, originality, ownership) and how training-data practices interact with EU TDM exceptions, the database right and new transparency duties under the EU AI Act. It then outlines normative and philosophical pathways — a demanding human-in-the-loop standard, governance of training corpora, machine-readable opt-out, GPAI transparency and labeling of synthetic content — to sustain a workable equilibrium for creative ecosystems.
Propriété intellectuelle et intelligence artificielle : vers une redéfinition des cadres de la création ? - 2026.
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L’essor des systèmes d’intelligence artificielle générative brouille la frontière entre outil et créateur et met sous tension les catégories cardinales du droit d’auteur : auteur, originalité, titularité et équilibre entre incitation à la création et libre circulation des savoirs. Cet article propose un diagnostic de droit positif (UE/France, droit comparé) sur la protection des créations assistées par I.A. et sur l’entraînement des modèles (fouille de textes et de données, droit des bases), puis avance des perspectives normatives pratiques : standard exigeant de contribution humaine, gouvernance des corpus d’entraînement, opt-out lisible par machine, transparence des modèles à usage général et étiquetage des contenus synthétiques. L’objectif est de préserver un équilibre fonctionnel de l’écosystème créatif à l’ère des systèmes autonomes. This article examines how generative AI strains core copyright categories (authorship, originality, ownership) and how training-data practices interact with EU TDM exceptions, the database right and new transparency duties under the EU AI Act. It then outlines normative and philosophical pathways — a demanding human-in-the-loop standard, governance of training corpora, machine-readable opt-out, GPAI transparency and labeling of synthetic content — to sustain a workable equilibrium for creative ecosystems.
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