La présente proposition de loi propose l’instauration d’une présomption d’utilisation des oeuvres protégées par les fournisseurs de systèmes d’intelligence artificielle. Ce mécanisme de présomption demeure cependant un outil ex post : il n’interviendrait qu’après le litige, après l’utilisation, après le préjudice éventuel. 

Cela ne permet pas d’attaquer ou de résoudre la question de fond, celle d’un cadre ex ante permettant d’organiser, en amont, l’utilisation licite des oeuvres culturelles dans l’entraînement des modèles d’intelligence artificielle. Ce sujet renvoie à la question de la licence préalable. Son principe fait largement consensus : il est légitime que les créateurs et les ayants droit soient rémunérés lorsque leurs oeuvres contribuent à l’entraînement de systèmes qui, précisément, tirent leur valeur de cette contribution. 

Sans évaluation sérieuse des conditions de faisabilité technique et économique d’un tel système — en particulier de son articulation avec le cadre européen du règlement sur l’intelligence artificielle et de la directive sur le droit d’auteur —, le risque est réel de voir se creuser l’écart entre l’ambition affichée et la réalité des pratiques. Les acteurs étrangers, qui ne seraient pas soumis aux mêmes contraintes, continueraient à utiliser massivement les œuvres françaises et européennes sans contrepartie, tandis que les acteurs nationaux supporteraient seuls le coût d’un dispositif mal calibré.

Le présent amendement demande ainsi au Gouvernement de remettre au Parlement, dans un délai de s mois, un rapport évaluant précisément cette faisabilité : les mécanismes techniques d’identification et de traçabilité des œuvres, les conditions d’un déploiement à l’échelle européenne, et les garanties de non-discrimination entre acteurs selon leur localisation.

L’enjeu n’est pas de choisir entre protéger notre culture et embrasser l’innovation. C’est de refuser cette fausse alternative — et de construire les conditions pour que la révolution de l’intelligence artificielle se fasse avec notre culture, et non contre elle.

Cet amendement vise à éviter qu’une simple mise à disposition publique d’une œuvre sur internet soit interprétée comme un élément suffisant pour déclencher la présomption instituée par le texte. Une telle interprétation reviendrait, en pratique, à présumer que toute œuvre accessible en ligne a nécessairement été utilisée dans le cadre de l’entraînement ou du fonctionnement d’un système d’intelligence artificielle, indépendamment de toute démonstration concrète d’intégration dans les jeux de données concernés.
 
Une telle logique serait particulièrement problématique au regard du fonctionnement technique des systèmes d’intelligence artificielle générative, qui reposent sur des corpus extrêmement vastes, hétérogènes et souvent agrégés à partir de multiples sources. La seule présence d’une œuvre sur internet ne permet aucunement d’établir son extraction effective, son traitement, ni son utilisation dans le cadre d’un entraînement.
 
En outre, une rédaction trop large risquerait de conduire à une présomption quasi automatique applicable à l’ensemble des fournisseurs de systèmes d’intelligence artificielle, créant ainsi une charge probatoire disproportionnée et difficilement soutenable pour les acteurs économiques concernés.
 
Le présent amendement vise donc à rappeler qu’un indice pertinent doit reposer sur des éléments plus précis, objectifs et directement liés à l’utilisation alléguée de l’œuvre protégée.
 

Le présent amendement vise à éviter que la présomption instaurée par le texte ne s'étende à des acteurs ne disposant d'aucun contrôle sur les données utilisées pour entraîner les modèles. 

Les hébergeurs, distributeurs, intégrateurs ou revendeurs de solutions d'intelligence artificielle ne disposent généralement d'aucune information sur la composition des corpus d'entraînement et ne sont pas en mesure de vérifier l'origine des données utilisées. 

Leur imposer une charge probatoire identique à celle du développeur du modèle créerait une situation manifestement disproportionnée. 

L'amendement vise donc à recentrer la responsabilité sur les acteurs disposant effectivement de la maîtrise des opérations d'entraînement. 

Cet amendement vise à préciser le champ d’application de la présomption aux fournisseurs de modèles ou systèmes d’IA génératifs.

 En effet, seuls ces modèles ou systèmes d’IA sont susceptibles d’entrer en concurrence avec les artistes et créateurs. A l’inverse, les modèles ou systèmes d’IA non-génératifs ne font pas concurrence aux activités créatives : il parait donc peu justifié de soumettre leurs fournisseurs à la présomption d’utilisation de contenus protégés par le droit d’auteur.

Cet amendement vise à supprimer la possibilité pour les titulaires de droit, en apportant un indice relatif au déploiement du modèle ou du système, de présumer que le fournisseur du modèle ou du système d’IA a utilisé un contenu protégé par le droit d’auteur. La plupart du temps, fournisseurs et déployeurs de systèmes d’IA sont des personnes différentes, le fournisseur ne contrôlant pas les conditions de déploiement.

L’article unique tel que rédigé par les sénateurs ne retient dans son champ d’application uniquement les fournisseurs de modèles et de systèmes d’IA : en toute logique, seul des indices relatifs au développement des modèles ou des systèmes d’IA ne devraient donc pouvoir être retenus pour déclencher la présomption.

Cet amendement vise à préciser l’acception de la notion de fournisseur de modèle ou de système d’IA pour se borner à la définition prévue dans le RIA.   

Cet amendement a vocation à exclure du champ d’application de la proposition de loi les instances en cours, tout en conservant le régime d’exclusion prévu quant aux décisions passées en force de chose jugée.

L’article vise à créer un registre de réserve de droit au niveau français.L’enregistrement d’une œuvre dans le registre de réserve de droit serait une des manières pour les titulaires de droit souhaitant s’opposer à la reproduction de leur œuvre en vue de la fouille de texte et de donnée effectuée pour l’entrainement de modèles d’intelligence artificielle. Les développeurs d’IA auront donc l’obligation de consulter le registre en amont de l’entrainement de modèles et de systèmes d’IA afin de s’assurer qu’aucune des œuvres présentent dans le registre, et donc ayant fait l’objet d’une réserve de droits, ne soit utilisée.

Les litiges relatifs à l'entraînement et au fonctionnement des systèmes d'intelligence artificielle soulèvent des questions techniques particulièrement complexes, qui excèdent souvent le cadre traditionnel des contentieux de propriété intellectuelle. 

L'identification des données utilisées, l'analyse des méthodes d'entraînement ou encore l'évaluation des mécanismes de génération de contenus nécessitent fréquemment des compétences spécialisées. 

Le présent amendement vise à reconnaître explicitement la faculté pour le juge de recourir à une expertise technique préalable lorsqu'il l'estime nécessaire. 

Cette possibilité contribuera à améliorer la qualité de l'instruction, à limiter les risques d'erreur d'appréciation et à garantir une application plus équilibrée du mécanisme de présomption. 

L’amendement vise à reporter l’entrée en vigueur de la présente loi à un an après sa promulgation. Cette modification vise à donner de la prévisibilité aux fournisseurs de modèles et systèmes d’IA.

Cet amendement a pour objectif de prévoir la prise d’un décret pour encadrer les modalités d’application de la proposition de loi.

Le présent amendement vise à assurer une meilleure articulation entre le dispositif proposé et le cadre harmonisé instauré par l'AI Act. 

Le règlement européen impose déjà aux fournisseurs de modèles d'intelligence artificielle à usage général des obligations substantielles en matière de documentation et de transparence. 

Il apparaît dès lors légitime que le respect de ces obligations puisse être pris en considération par le juge lorsqu'il apprécie les éléments produits pour renverser la présomption. 

Cette approche permet de valoriser les efforts de conformité déjà réalisés par les entreprises tout en évitant les risques de surtransposition du droit européen. 

Le rattachement de la présomption au « résultat généré » par le système apparaît susceptible d’introduire une confusion entre deux questions juridiquement distinctes : d’une part, l’utilisation éventuelle d’une œuvre protégée lors de l’entraînement d’un modèle ; d’autre part, la similarité pouvant exister entre un contenu généré et une œuvre préexistante.
 
Or, l’existence d’un résultat généré présentant certaines similitudes avec une œuvre ne permet pas, à elle seule, d’établir que cette œuvre a effectivement été utilisée dans le cadre du développement du système.
 
Les modèles d’intelligence artificielle générative reposent sur des mécanismes probabilistes susceptibles de produire des contenus similaires sans reproduction directe d’une œuvre identifiée. Le maintien de cette référence au « résultat généré » pourrait ainsi favoriser des interprétations extensives du dispositif et conduire à des contentieux fondés principalement sur l’apparence des résultats produits.
 
Le présent amendement vise donc à recentrer le mécanisme de présomption sur les seules opérations d’utilisation de contenus protégés dans le cadre du développement du système.

Il est paradoxal de légiférer au niveau national sur un sujet dont la solution n'est atteignable qu'au niveau de l'Union européenne. La Commission européenne conduit actuellement une consultation sur les pratiques d'opt-out et ses conclusions sont attendues pour 2026. La France, en engageant une initiative formelle en ce sens, s'affirmerait comme moteur d'une régulation européenne équilibrée plutôt que d'exposer ses acteurs à une fragmentation réglementaire préjudiciable à leur compétences. 

Il convient en premier lieu de souligner que l’objet de la présente proposition de loi répond à un enjeu réel. La question de la protection des auteurs dans un contexte de développement de l’intelligence artificielle générative constitue un sujet important, dans la mesure où ces technologies contribuent à une multiplication massive de contenus synthétiques et soulèvent des enjeux nouveaux en matière de droits, de traçabilité et de rémunération.
 
Pour autant, la présente proposition de loi ne paraît pas apporter de réponse pleinement adaptée à ces enjeux. Elle s’inscrit dans une série de dispositifs législatifs relatifs au numérique dont l’effectivité demeure, dans plusieurs cas, limitée. En politique et en matière de droit, l’annonce est l’ennemi du résultat.
 
Sincèrement, cette loi a de fortes chances d’être adoptée et encore plus de chances d’être inapplicable.
 
Ce ne serait pas tout à fait une première spécifiquement sur le numérique. Nous sommes même dans une posture paradoxale :
 
·       Nous tardons à transcrire les règlementations européennes. J’en sais quelque chose sur la cyber résilience, PJL adopté en Commission spéciale en septembre 2025 et toujours pas à l’ordre du jour de l’Assemblée…
·       Nous anticipons les règlementations européennes, sans se soucier de l’opérationnalité de ce que nous adoptons.
 
À titre d’illustration, la proposition de loi dite « Marcangeli » n’a, à ce jour, pas donné lieu à l’adoption de décrets d’application, ce qui en limite la portée opérationnelle. De même, la proposition de loi « Miller » qui lui succède a connu plusieurs réécritures successives de son article premier (quatre en tout mais à chaque fois « promis c’est la bonne »), dont la version actuelle s’éloigne significativement de la rédaction initialement proposée par le Conseil d’État…. Et c’est tant mieux.
Le Conseil d’État a donc toujours raison, sauf quand il a tort…
 
S’agissant des droits voisins, l’expérience a montré que leur adoption s’est rapidement accompagnée de nouvelles négociations entre les éditeurs de presse et les grandes plateformes, notamment Google, afin d’assurer la poursuite du référencement, ce qui interroge l’effectivité du dispositif dans sa mise en œuvre concrète.
 
Ce texte a été adopté en Commission. Il y a une totale unanimité sur la nécessité à agir. Sur le « pourquoi ». Par contre, sur le « Comment ? » c’est un silence gêné ou des formules qui feraient frémir tout parlementaire.
 
Les députés savent que ce texte ne produira aucune avancée, mais cela obligerait les acteurs de l’IA de se mettre autour de la table pour négocier, sinon ils seront noyés sous les procédures judiciaires. « Nous allons leur faire une offre qu’ils ne pourront pas refuser », aurait dit Don Vito Corleone…
 
Le Code de la propriété intellectuelle dans son édition 2026 chez Dalloz fait 2 074 pages. En moins de 15 lignes, la proposition de loi propose de régler le sujet pour IA et propriété intellectuelle.
 
C’est un miracle légistique…
 
En 2024, l’Union Européenne a mis en place le premier cadre juridique complet au monde en matière d’IA, le règlement sur l’IA, qui fixe les normes pour une IA digne de confiance et centrée sur l’humain. Afin de contribuer à son déploiement harmonieux, la Commission a également lancé, en octobre 2025, le service d’assistance dans le cadre du règlement sur l’IA et la plateforme d’information unique.
Le Bureau européen de l’IA a été créé en mai 2024 afin de garantir une mise en œuvre et une application cohérentes du règlement sur l’IA, mais aussi de promouvoir le développement et l’adoption des technologies de l’IA en Europe.
 
Le code de bonnes pratiques de l’IA à usage général a été élaboré par des experts indépendants afin d’aider le secteur économique à se conformer aux exigences du règlement sur l’IA en ce qui concerne l’IA à usage général. La Commission a approuvé ce code en encourageant les organisations à y adhérer afin de démontrer leur conformité aux exigences.
 
Et la France, va déterminer, seule, en quelques lignes que le cadre européen ne s’applique plus, que le « opt-out » qui permet à un créateur de refuser que son œuvre soit utilisée par une IA n’a plus lieu d’être en France. Et que les systèmes d’IA seront réputés avoir, par défaut, utilisé toutes les œuvres protégées par des droits, en France.
 
Le rapporteur l’affirme en introduction de son rapport : « (Ce) dispositif permettra, d’une part, de pallier l’insuffisance de la transparence sur les données d’entraînement des modèles et, d’autre part, de favoriser l’émergence d’un marché de licences, pour qu’enfin les créateurs reprennent le contrôle de leurs œuvres. »
 
Et l’article unique ne propose rien pour rendre plus transparent les données d’entraînement des modèles. Naturellement, puisque c’est de compétence exclusive de l’Union.
 
Il reste pourtant pertinent à ce que tous les éditeurs suivent les recommandations très opérationnelles produites par le Pôle d’Expertise de la Régulation Numérique – PEReN du Ministère de la Culture, dans Note d’état des lieux sur l’opt-out réalisée en 2024. Ainsi, il faut :
·       s’assurer d’un travail de veille potentiellement mutualisée pour avoir une vision en temps réel du paysage des robots d’exploration ;
·       systématiser le recours au standard du robots.txt ;
·       faire évoluer le standard robots.txt pour y ajouter les finalités autorisées et/ou non autorisées d’utilisation des données crawlées. Cette évolution permettrait par exemple de réserver des droits pour des robots inconnus des éditeurs de contenu, ce qui est impossible à l’heure actuelle ;
·       exploiter leurs registres de visites pour vérifier le respect des règles édictées vis-à-vis des robots d’exploration, et dans un format qui permette le rapprochement avec les registres tenus par les crawlers, qui y sont déjà tenus par la règlementation européenne.
 
Et l’article unique ne propose rien pour faire émerger un marché de licences.
 
Pourtant, nous voyons déjà émerger les prémices de ce nouveau pacte social. Le procès du New York Times contre OpenAI ou les accords signés par des groupes de presse ne sont pas des combats d’arrière-garde. Ce sont les premières pierres d’un système de « licence globale de l’intelligence ». Le droit d’auteur va muter vers des mécanismes de gestion collective sophistiqués. Imaginez une sorte de « SACEM de la donnée » : chaque fois qu’une IA génère un contenu, une fraction de valeur remonte vers les milliers de créateurs dont les œuvres ont permis au modèle d’apprendre ce style, cette syntaxe, cette touche de lumière.
 
Loin d’être un obstacle, le droit d’auteur devient l’instrument de transaction financière qui permet aux humains de rester actionnaires de la machine. C’est la réponse juridique à la crainte de spoliation : transformer le pillage en partenariat.
 
Cette proposition de loi ne propose rien de tel, mais veut opposer la ferme résistance du droit français face aux méchants acteurs de l’IA.
 
Dans L’Entretien infini, Maurice Blanchot expliquait que « la réponse est le malheur de la question » : la réponse vient toujours fermer certaines des portes que la question avait justement la vertu d’ouvrir.
 
 
La réponse de cet article unique est :
 
1.     Toutes les œuvres ont été copiées, sauf si le fournisseur d’IA peut prouver le contraire.
2.     Toutes les œuvres ont été copiées hier, aujourd’hui et demain.
3.     Un créateur n’a plus la possibilité de s’opposer à la captation de son œuvre.
4.     Il doit trainer les modèles d’IA devant les tribunaux et ensuite espérer une décision favorable.
 
Cet article fera le bonheur des cabinets d’avocats, le malheur des tribunaux et n’apportera rien aux créateurs avant plusieurs années, au mieux.
 
Cette synthèse quelque peu caricaturale rejoint par ailleurs les observations formulées par le Conseil national des barreaux, lequel met en avant plusieurs points de vigilance. Il souligne notamment l’existence d’un cadre juridique européen déjà largement harmonisé en la matière, les risques d’insécurité juridique susceptibles d’être induits par le texte, ainsi qu’un possible déséquilibre dans l’aménagement de la charge de la preuve.
 
Sur ce dernier point, une approche alternative aurait pu consister à s’inspirer de l’article 34 du Digital Services Act, en retenant un mécanisme fondé sur des exigences de transparence et d’accès aux algorithmes. Mais la France va de fait y renoncer par cet article unique.
 
Mais il conviendrait surtout de partir de l’avancée majeure qu’est la décision du Tribunal régional de Munich I (11 novembre 2025, n° 42 O 14139/24) qui avait été saisi par Gema, société de gestion collective représentant auteurs et éditeurs de musique. Elle reprochait à OpenAI d’avoir fait générer par ChatGPT des paroles de chansons protégées, sans autorisation. Particularité de l’affaire : les paroles reproduites ne résultaient pas d’une recherche en ligne, mais d’une mémorisation interne du modèle, issue des données d’entraînement.
 
C’est pourquoi nous proposerons un amendement alternatif de réécriture de l’article 1, basé sur le droit européen, la jurisprudence qui peut naître de la décision du tribunal de Munich 1. Elle présente l’avantage d’être basée sur le droit européen, sur les transcriptions qui en ont été faites en droit national et d’être potentiellement effective. Ce qui n’est pas de cette proposition de loi d’appel.
 
Mais il conviendrait aussi de s’appuyer sur la dynamique engagée par le rapport d’Axel Voss sur l’intelligence artificielle générative et le droit d’auteur adopté à une très large majorité par le Parlement européen en mars 2026. Il ne s’agit pas d’en retenir que ce qui conforte nos analyses ou nos propositions de loi, mais de bien réaliser que la Commission s’est engagée à traduire sans délai ces orientations claires en règles opérationnelles effectives et qu’il n’y a nulle incitation à en faire des « bricolages nationaux »
 
Dernier point pour le moins paradoxal et même provocant.
 
L’intelligence artificielle peut optimiser la gestion des droits d’auteur. En effet, grâce aux algorithmes de plus en plus sophistiqués, l’IA peut mieux repérer les plagiats, suivre l’exploitation des contenus textuels ou images et gérer les licences de manière plus précise. Les auteurs peuvent ainsi protéger efficacement leurs œuvres de l’esprit et percevoir une rémunération plus juste des droits d’auteur.
 
Une IA bien entraînée sera peut-être tout aussi efficace que les sociétés d’auteur ou que les tribunaux pour repérer les utilisations frauduleuses d’œuvres protégées. Serait-ce l’avenir ?
 
Nous reprenons à notre compte, la lecture qui en est faite par Maître Gérard Haas. Il souligne en effet que l’IA, en générant une abondance de contenus, ne tue pas le droit d’auteur mais le transforme : il évolue d’une logique de contrôle de la copie vers une protection de l’origine et de la singularité humaine. Le droit d’auteur devient ainsi un instrument de « rente cognitive », garantissant une rémunération pour les créateurs dont les œuvres alimentent les algorithmes.
Face à la production automatisée, la valeur se déplace vers l’authenticité, l’intention et l’« aura » humaine, que le droit moral peut certifier. Il s’agit de trouver un nouvel équilibre juridique, intégrant des mécanismes comme le watermarking et la transparence algorithmique, pour préserver la place de l’humain dans la création. C’est précisément ce que travaille la Commission européenne et ce que ne fait pas cette proposition de loi.
 
Et si, loin de tuer le droit d’auteur, l’intelligence artificielle allait accélérer son renouveau ?
 
 

Le présent amendement vise à recentrer le champ d’application de la présomption sur les seuls fournisseurs de modèles d’intelligence artificielle à usage général au sens du règlement (UE) 2024/1689 sur l’intelligence artificielle.
 
La rédaction actuelle, qui vise indistinctement « le fournisseur du modèle ou du système d’intelligence artificielle », apparaît excessivement large et susceptible d’englober l’ensemble de la chaîne de valeur de l’intelligence artificielle, y compris les déployeurs, intégrateurs, distributeurs ou utilisateurs professionnels.
 
Or, ces acteurs ne disposent généralement ni du contrôle technique sur les données d’entraînement du modèle, ni des moyens permettant de vérifier l’origine précise des contenus utilisés au cours des différentes phases de développement du système.
 
Une telle extension du champ du dispositif créerait une insécurité juridique importante pour de nombreux acteurs économiques et risquerait de freiner l’adoption et le déploiement des technologies d’intelligence artificielle en France.
 
Le présent amendement vise donc à mieux cibler les acteurs effectivement en mesure de maîtriser les opérations d’entraînement et les obligations de conformité associées.

La proposition de loi est soustraite à l'obligation constitutionnelle d'étude d'impact prévue par l'article 8 de la loi organique n° 2009-403 du 15 avril 2009 relative à l'application des articles 34-1, 39 et 44 de la Constitution.
 
Or, le mécanisme introduit est susceptible d'avoir des répercussions significatives sur l'écosystème français et européen de l'intelligence artificielle, sur les pratiques contentieuses en matière de propriété intellectuelle et sur la compétitivité des acteurs établis sur le territoire national. Ces effets n'ont fait l'objet d'aucune analyse préalable.
 
Dans un souci de bonne législation et de sécurité juridique, le présent amendement conditionne l'entrée en vigueur du dispositif à la réalisation et à la transmission au Parlement d'une étude d'impact, permettant le cas échéant d'ajuster le texte avant son application.

Cet amendement vise à exclure les systèmes d’intelligence artificielle utilisés dans un cadre professionnel.

Ces usages présentent des risques limités en matière de droit d’auteur. Leur inclusion dans le champ de la présomption créerait une contrainte disproportionnée et pénaliserait la transformation numérique des entreprises.

Le présent amendement vise à préserver les modèles et les systèmes d’intelligence artificielle opensource reposant sur une logique d’ouverture et de transparence, qui permettent un contrôle par des tiers indépendants.

Dans ce contexte, l’application d’une présomption générale d’utilisation des contenus protégés apparaît disproportionnée et de nature à pénaliser des acteurs qui contribuent à la transparence et à l’innovation ouverte, au cœur de l’écosystème européen de l’intelligence artificielle.

Cet amendement vise ainsi à encourager les pratiques vertueuses en matière de transparence, tout en maintenant l’objectif de protection des droits des créateurs.

Le présent amendement vise à tenir compte du niveau de transparence des modèles et des systèmes d’intelligence artificielle.

Les modèles documentés permettent un meilleur contrôle du respect du droit d’auteur. Il apparaît dès lors nécessaire d’encourager ces pratiques vertueuses en adaptant l’application de la présomption.

Cet amendement vise à différer l’entrée en vigueur de la présente loi à l’expiration d’un délai de six mois à compter de sa promulgation, afin de garantir aux fournisseurs de modèles et de systèmes d’intelligences artificielle la prévisibilité juridique nécessaire à l’adaptation de leurs pratiques.

L’objectif poursuivi par la proposition de loi est d’encadrer les modèles d’IA générative qui ont recours, pour leur entrainement, à l’utilisation en masse de données. Il convient en conséquence de limiter son champ aux seuls fournisseurs de modèles d’IA et d’exclure les acteurs en aval tels que les fournisseurs de systèmes qui s’appuient sur ces modèles.

 À cet égard, le Tribunal régional de Munich, dans un jugement du 11 novembre 2025 GEMAc/OpenAI, a retenu que seul le fournisseur de modèle est responsable de l’architecture des modèles et de la mémorisation des données d’entrainement car ce sont ses modèles qui influencent de manière significative les résultats. Le responsable du modèle ne peut pas reporter sa responsabilité sur les autres acteurs de la chaine de valeur.

Comme l’a souligné le Gouvernement lors du débat public devant le Sénat, la filière française et européenne de l’IA est en construction. Un champ d’application trop large et non justifié du texte, qui engloberait tous les acteurs nationaux utilisant un système d’IA, mettrait un coup d’arrêt à l’essor du secteur et à notre souveraineté numérique. Il est ainsi nécessaire que la proposition de loi fasse uniquement référence aux fournisseurs de modèles. C’est l’objet du présent amendement.

La rédaction actuelle de l’alinéa 3 retient un standard probatoire particulièrement bas – un « indice » rendant l’utilisation « vraisemblable » – pour déclencher une présomption aux effets juridiques considérables pour les fournisseurs d’IA. 

Ce seuil, très faible, crée un risque d’instrumentalisation contentieuse et de multiplication de procédures infondées, pouvant peser lourdement sur des entreprises françaises et européennes développant des modèles. 

Un standard exigeant un faisceau d’indices concordants serait davantage conforme aux équilibres du droit de la preuve civil en France, et permettrait de mieux concilier protection des droits des créateurs et sécurité juridique des acteurs de l’IA. 

Cet amendement vise à évaluer les conséquences potentielles du dispositif proposé sur l’effectivité de l’exception de fouille de textes et de données (« text and data mining ») prévue à l’article 4 de la directive (UE) 2019/790 sur le droit d’auteur dans le marché unique numérique.

Le législateur européen a entendu instaurer, à travers cette exception, un équilibre entre la protection des titulaires de droits et le développement des technologies d’intelligence artificielle et d’analyse automatisée des contenus.

Or, plusieurs analyses juridiques soulignent qu’une présomption d’utilisation trop large ou insuffisamment encadrée pourrait conduire, en pratique, les fournisseurs de systèmes d’intelligence artificielle à renoncer à utiliser cette exception pourtant prévue par le droit de l’Union européenne, en raison des risques contentieux et des difficultés probatoires associés.

Une telle évolution serait susceptible de fragiliser l’effectivité même du mécanisme européen de text and data mining et de créer une divergence d’application du droit de l’Union au sein du marché intérieur.

Le présent amendement vise donc à permettre au Parlement de disposer d’une évaluation précise des conséquences concrètes du dispositif sur l’utilisation de cette exception et sur le développement des activités de recherche et d’innovation liées à l’intelligence artificielle.

La directive 2004/48/CE relative au respect des droits de propriété intellectuelle prévoit un régime harmonisé applicable à la production de preuves dans les litiges en matière de propriété intellectuelle. En particulier, son article 6 subordonne toute injonction de produire des éléments de preuve détenus par la partie adverse à la condition que le demandeur ait préalablement présenté des éléments raisonnablement accessibles et suffisants pour étayer ses allégations. 

Or, la présomption instaurée par le présent article est susceptible de déclencher, à partir d'un simple « indice », une obligation probatoire particulièrement lourde pour les fournisseurs. Ce mécanisme excède potentiellement le seuil harmonisé par la directive 2004/48/CE et risque de créer un régime national plus contraignant que celui voulu par le législateur européen.

Le présent amendement vise à permettre au Parlement d'évaluer la compatibilité du dispositif avec ce cadre harmonisé, afin de prévenir tout risque de condamnation de la France pour violation du droit de l'Union européenne.

Le texte actuel ne précise pas si la présomption s’applique aux œuvres du domaine public. Cette omission pourrait créer une insécurité juridique inutile, car les œuvres libres de droits ne devraient pas déclencher la présomption.

Cet amendement clarifie que les biens communs culturels restent accessibles sans risque pour les fournisseurs d’IA, conformément à l’esprit du droit d’auteur.

L’objectif poursuivi par la proposition de loi est d’encadrer les modèles d’IA générative qui ont recours, pour leur entrainement, à l’utilisation en masse de données. Il convient en conséquence de limiter son champ aux seuls fournisseurs de modèles d’IA et d’exclure les acteurs en aval tels que les fournisseurs de systèmes qui s’appuient sur ces modèles. 

À cet égard, le Tribunal régional de Munich, dans un jugement du 11 novembre 2025 GEMA c/OpenAI, a retenu que seul le fournisseur de modèle est responsable de l’architecture des modèles et de la mémorisation des données d’entrainement car ce sont ses modèles qui influencent de manière significative les résultats. Le responsable du modèle ne peut pas reporter sa responsabilité sur les autres acteurs de la chaine de valeur. 

Comme l’a souligné le Gouvernement lors du débat public devant le Sénat, la filière française et européenne de l’IA est en construction. Un champ d’application trop large et non justifié du texte, qui engloberait tous les acteurs nationaux utilisant un système d’IA, mettrait un coup d’arrêt à l’essor du secteur et à notre souveraineté numérique. 

Il est ainsi nécessaire que la proposition de loi fasse uniquement référence aux fournisseurs de modèles. C’est l’objet du présent amendement.

Cet amendement tire toutes les conséquences du jugement, certes non définitifs de la Cour régionale supérieure de Munich – I 42 O 14139/24  - Arrêt GEMA c. Open AI.

Dans son jugement rendu, la 42e Chambre civile du Tribunal régional de Munich I, spécialisée en droit d’auteur, a essentiellement fait droit aux demandes en cessation, en information et en dommages-intérêts formulées par la GEMA à l’encontre de deux sociétés du groupe Open AILa société de gestion collective a soutenu que les paroles des chansons étaient mémorisées dans les modèles de langage des défendeurs et, lors de l’utilisation du chatbot, étaient restituées presque inchangées en réponse à des requêtes simples des utilisateurs.

OpenAI avait contesté, arguant que leurs modèles ne stockaient ni ne copiaient les données d’entraînement spécifiques, mais reflétaient dans leurs paramètres ce qu’ils avaient appris à partir de l’ensemble des données d’entraînement. Les sorties générées l’étant uniquement à la suite des entrées utilisateur (prompts), ce serait l’utilisateur, en tant que créateur, et non OpenAI, qui serait responsable des sorties. En tout état de cause, les éventuelles atteintes au droit d’auteur seraient couvertes par les exceptions légales, notamment celle relative à l’extraction de textes et de données (text and data mining).

Le jugement a donc distingué le « chalutage » des données qui est légal, couvert par le Code de la propriété intellectuelle et qui n’est nullement changé dans la proposition de loi, telle qu’elle a été adoptée par la Commission des Affaires culturelles et de l’éducation.
Par contre, la mémorisation dans les modèles de langage, tout comme la reproduction des paroles de chansons dans les sorties du chatbot, constituent des atteintes aux droits d’exploitation du droit d’auteur. Ces actes ne sont pas couverts par les exceptions, notamment celle relative au text and data mining.

Le tribunal a donc affirmé :
·       Les exceptions TDM autorisent la préparation du corpus (phase 1).
·       Elles ne couvrent pas la mémorisation dans les paramètres du modèle (phase 2).
·       La mémorisation excède donc la finalité du TDM : pas d’exception applicable.
C’est sur cette base que doivent être poursuivis les propriétaires des modèles d’AI, dans le cadre de la règlementation actuelle et en conservant la logique du « opt-out » et non pas sur la base de la proposition hasardeuse de la proposition de loi telle qu’adoptée par la Commission des affaires culturelles et de l’éducation.

C’est pourquoi cet amendement propose de rester strictement dans le cadre juridique européen existant, de faire perdurer les possibilités du text and data mining, pour entraîner les modèles d’IA, et singulièrement les modèles européens qui ont quelque retard en la matière.
Par contre, la mémorisation et donc la restitution au sein des modèles relèvent de l’article L122-3 du Code de la propriété intellectuelle.
La précision qui est apportée par cet amendement est de notre point de vue superfétatoire, mais elle peut aider à comprendre la manière dont les juridictions pourraient appliquer :
·       l’article L. 122-3 du Code de la propriété intellectuelle, qui définit la reproduction,
·       les exceptions de text and data mining (TDM) prévues aux articles L. 122-5, 10° et 11° CPI.

Cette modification de l’article L123 offrirait ainsi des repères utiles pour les praticiens confrontés à la qualification juridique des opérations d’entraînement, de mémorisation et de fonctionnement des modèles d’IA générative. Elle contribuerait également à stabiliser les acquis de la jurisprudence française en matière de droit d’auteur et intelligence artificielle, sans se lancer dans la réécriture des principes du droit avec des novations telle que la présomption de culpabilité, l’inversion de la charge de la preuve, la rétroactivité. Ces forts principes étant proposés par le Sénat, le Conseil d’État et la Commission des affaires culturelles et de l’éducation
Elle fournirait des éléments utiles aux praticiens confrontés à la qualification juridique des opérations d’entraînement et de fonctionnement des modèles d’IA.

Cet amendement reste un appel à poursuivre et accélérer le travail au niveau européen et à ne pas bouleverser le seul cadre français. Son adoption pousserait à un travail plus sérieux de réécriture dans le cadre de la navette parlementaire et en ayant pris soin de notifier à la Commission européenne cette volonté de modification, quand bien même le Conseil d’État estime que cela n’est pas nécessaire.
 
Analyse plus détaillée du jugement

1.     Mémorisation des paroles dans les modèles de langage 
Des recherches en informatique ont démontré que des données d’entraînement peuvent être intégrées dans les modèles de langage et extraites sous forme de sorties. Ce phénomène est appelé mémorisation. Il se produit lorsque les modèles de langage ne se contentent pas d’extraire des informations de l’ensemble des données d’entraînement pendant la phase d’apprentissage, mais intègrent également ces données dans les paramètres du modèle après l’entraînement. La mémorisation a été établie en comparant les paroles des chansons présentes dans les données d’entraînement avec les reproductions dans les sorties. Compte tenu de la complexité et de la longueur des paroles, une coïncidence comme cause de leur reproduction peut être exclue.
La mémorisation signifie que les paroles sont fixées sous forme de données dans les paramètres du modèle, ce qui remplit la condition de reproduction au sens du droit d’auteur. Selon l’article 2 de la directive InfoSoc, une reproduction est considérée comme existante « de quelque manière et sous quelque forme que ce soit ». Le fait que les paroles soient encodées sous forme de valeurs de probabilité n’a pas d’incidence à cet égard.
Les nouvelles technologies, comme les modèles de langage, sont donc couvertes par le droit de reproduction (art. 2 de la directive InfoSoc et § 16 de la loi allemande sur le droit d’auteur, UrhG). Selon la jurisprudence de la Cour de justice de l’Union européenne, une perception indirecte suffit pour caractériser une reproduction, dès lors que l’œuvre peut être perçue à l’aide d’outils techniques.

2.     Absence de couverture par les exceptions légales 

La reproduction dans les modèles n’est pas couverte par les dispositions relatives au text and data mining : art. L. 122-5, 10° et 11° CPI, issue de l’ordonnance n° 2021-580 du 12 mai 2021. Bien que les modèles de langage soient en principe couverts par le champ d’application des exceptions pour le text and data mining, celles-ci ne s’appliquent qu’aux reproductions nécessaires lors de la constitution du corpus de données pour l’entraînement, comme la conversion d’une œuvre dans un autre format (numérique) ou son stockage en mémoire de travail. La logique sous-jacente est que ces reproductions ne sont réalisées qu’à des fins d’analyse ultérieure et n’affectent donc pas les intérêts d’exploitation des auteurs. Comme ces actes purement préparatoires pour le text and data mining n’affectent pas les intérêts d’exploitation, la loi ne prévoit aucune obligation de rémunération pour l’auteur.
En revanche, lorsque, comme en l’espèce, non seulement des informations sont extraites des données d’entraînement, mais que des œuvres sont reproduites, cela ne relève plus du text and data mining. Le postulat du text and data mining et des exceptions associées — à savoir que l’évaluation automatisée de simples informations n’affecte pas les intérêts d’exploitation — ne s’applique pas dans cette configuration. Au contraire, les reproductions dans le modèle portent atteinte aux droits d’exploitation des ayants droit.
Même si l’on devait supposer une lacune réglementaire non intentionnelle (le législateur n’ayant pas anticipé la mémorisation et la reproduction permanente dans les modèles, pertinente en droit d’auteur), il n’existe pas d’intérêt comparable. La disposition d’exception régit la licéité des actes préparatoires de reproduction dans le cadre du text and data mining, situation dans laquelle les intérêts d’exploitation des auteurs ne sont pas menacés, car seules des informations sont extraites et l’œuvre en tant que telle n’est pas reproduite.
En revanche, dans le cas des reproductions dans le modèle, l’exploitation de l’œuvre est durablement entravée et les intérêts légitimes des ayants droit sont lésés. Une application par analogie de la disposition d’exception, qui ne prévoit pas de rémunération pour l’exploitation, laisserait donc les auteurs et ayants droit sans protection.
Selon ce jugement, les défendeurs ont illégalement reproduit et mis à disposition du public les paroles des chansons litigieuses via les sorties du chatbot. Les éléments originaux des paroles restaient toujours reconnaissables dans les sorties.
Et ce sont les propriétaires des modèles d’AI (et non les systèmes), et non les utilisateurs, qui en sont responsables. Les sorties étaient générées par des prompts simples. Les propriétaires des modèles AI (et non les systèmes) exploitent les modèles de langage pour lesquels les paroles des chansons ont été sélectionnées comme données d’entraînement et avec lesquels ils ont été entraînés. Ils sont responsables de l’architecture des modèles et de la mémorisation des données d’entraînement. Ainsi, les modèles de langage exploités par les propriétaires des modèles d’AI ont eu une influence significative sur les sorties, et le contenu spécifique des sorties a été généré par les modèles de langage. L’atteinte aux droits d’exploitation par les sorties n’est pas non plus couverte par une exception légale.

Textes applicables :
·       L’article L. 122-4 CPI 
·       La directive (UE) 2019/790 (« DAMUN ») prévoit deux exceptions de text and data mining (TDM) par les articles 3 et 4 (TDM scientifique et TDM commercial),transposées en France (art. L. 122-5, 10° et 11° CPI, issue de l’ordonnance n° 2021-580 du 12 mai 2021).
·       Articles 2, 3 de la directive InfoSoc
·       Article 4 de la directive DSM

L’article L. 122-5-3 du Code de la propriété intellectuelle oblige les personnes ayant recours à l’exception pour fouilles de données de détruire les données à la suite de la fouille. 

Les fournisseurs de modèles ou de systèmes d’IA sont, en conséquence, dans l’incapacité technique de fournir la preuve que l’oeuvre ou l’objet protégé par un droit d’auteur a été utilisée ou non. 

Le mécanisme de présomption prévu par la proposition de loi ne peut fonctionner que dans l’hypothèse où ils ont la capacité technique de démontrer qu’ils n’ont pas utilisé l’oeuvre ou l’objet protégé. 

Cet amendement a donc pour vocation d’exclure du mécanisme de présomption le cas où le fournisseur du modèle ou du système d’IA est dans l’incapacité technique d’apporter la preuve recherchée. 

Cet amendement a vocation à exclure du champ d’application de la proposition de loi le cas où un accord qui autorise la fouille de textes et de données a été conclu entre une organisation représentative des titulaires de droits d’auteur ou d’un droit voisin et un fournisseur d’un modèle ou d’un système d’IA. 

Le mécanisme prévu par la présente proposition de loi ne s’appliquera donc pas dans ce cas. 

Cet amendement vise à supprimer la possibilité pour les titulaires de droit, en apportant un indice relatif au déploiement du modèle ou du système, de présumer que le fournisseur du modèle ou du système d’IA a utilisé un contenu protégé par le droit d’auteur. La plupart du temps, fournisseurs et déployeurs de systèmes d’IA sont des personnes différentes, le fournisseur ne contrôlant pas les conditions de déploiement.

L’article unique tel que rédigé ne retient dans son champ d’application uniquement les fournisseurs de modèles et de systèmes d’IA : en toute logique, seul des indices relatifs au développement des modèles ou des systèmes d’IA ne devraient donc pouvoir être retenus pour déclencher la présomption.

Cet amendement vise à préciser le champ d’application de la présomption aux fournisseurs de modèles ou systèmes d’IA génératifs.

En effet, seuls ces modèles ou systèmes d’IA sont susceptibles d’entrer en concurrence avec les artistes et créateurs. A l’inverse, les modèles ou systèmes d’IA non-génératifs ne font pas concurrence aux activités créatives : il parait donc peu justifié de soumettre leurs fournisseurs à la présomption d’utilisation de contenus protégés par le droit d’auteur.

L’article vise à créer un registre de réserve de droit au niveau français. L’enregistrement d’une œuvre dans le registre de réserve de droit serait une des manières pour les titulaires de droit souhaitant s’opposer à la reproduction de leur œuvre en vue de la fouille de texte et de donnée effectuée pour l’entrainement de modèles d’intelligence artificielle. Les développeurs d’IA auront donc l’obligation de consulter le registre en amont de l’entrainement de modèles et de systèmes d’IA afin de s’assurer qu’aucune des œuvres présentent dans le registre, et donc ayant fait l’objet d’une réserve de droits, ne soit utilisée.

Le présent amendement tend à différer l’entrée en vigueur de la présente loi à l’expiration d’un délai de six mois à compter de sa promulgation, afin de garantir aux fournisseurs de modèles et de systèmes d’intelligences artificielle la prévisibilité juridique nécessaire à l’adaptation de leurs pratiques.

Le dernier alinéa de l’article L122-5-3 du code de la propriété intellectuelle oblige les personnes ayant recours à l’exception pour fouille de données de détruire les données suite à la fouille. Cet article va plus loin que la directive 2019/790, dont il transpose l’article 4 sur l’exception pour fouille de données : la directive permet la conservation des données « aussi longtemps que nécessaire aux fins de la fouille de textes et de données ». L’article en propose un alignement avec la rédaction de la directive, afin de laisser notamment la possibilité aux fournisseurs de modèles ou de systèmes d’IA de conserver les données d’entrainement à des fins d’établissement de la preuve.

L’objectif poursuivi par la proposition de loi est d’encadrer les modèles d’IA générative qui ont recours, pour leur entrainement, à l’utilisation en masse de données. Il convient en conséquence de limiter son champ aux seuls fournisseurs de modèles d’IA et d’exclure les acteurs en aval tels que les fournisseurs de systèmes qui s’appuient sur ces modèles.

A cet égard, le Tribunal régional de Munich, dans un jugement du 11 novembre 2025 GEMA c/OpenAI, a retenu que seul le fournisseur de modèle est responsable de l’architecture des modèles et de la mémorisation des données d’entrainement car ce sont ses modèles qui influencent de manière significative les résultats. Le responsable du modèle ne peut pas sa responsabilité sur les autres acteurs de la chaine de valeur.

Comme l’a souligné le Gouvernement lors du débat public devant le Sénat, la filière française et européenne de l’IA est en construction. Un champ d’application trop large et non justifié du texte, qui engloberait tous les acteurs nationaux utilisant un système d’IA, mettrait un coup d’arrêt à l’essor du secteur et à notre souveraineté numérique.

Il est ainsi nécessaire que la proposition de loi fasse uniquement référence aux fournisseurs de modèles. C’est l’objet du présent amendent.

L’objectif poursuivi par la proposition de loi est d’encadrer les modèles d’IA générative qui ont recours, pour leur entrainement, à l’utilisation en masse de données. Il convient en conséquence de limiter son champ aux seuls fournisseurs de modèles d’IA et d’exclure les acteurs en aval tels que les fournisseurs de systèmes qui s’appuient sur ces modèles.

A cet égard, le Tribunal régional de Munich, dans un jugement du 11 novembre 2025 GEMA c/OpenAI, a retenu que seul le fournisseur de modèle est responsable de l’architecture des modèles et de la mémorisation des données d’entrainement car ce sont ses modèles qui influencent de manière significative les résultats. Le responsable du modèle ne peut pas reporter sa responsabilité sur les autres acteurs de la chaine de valeur.

Comme l’a souligné le Gouvernement lors du débat public devant le Sénat, la filière française et européenne de l’IA est en construction. Un champ d’application trop large et non justifié du texte, qui engloberait tous les acteurs nationaux utilisant un système d’IA, mettrait un coup d’arrêt à l’essor du secteur et à notre souveraineté numérique.

Il est ainsi nécessaire que la proposition de loi fasse uniquement référence aux fournisseurs de modèles. C’est l’objet du présent amendent.

L’objectif poursuivi par la proposition de loi est d’encadrer les modèles d’IA générative qui ont recours, pour leur entrainement, à l’utilisation en masse de données. Il convient en conséquence de limiter son champ aux seuls fournisseurs de modèles d’IA et d’exclure les acteurs en aval tels que les fournisseurs de systèmes qui s’appuient sur ces modèles.

A cet égard, le Tribunal régional de Munich, dans un jugement du 11 novembre 2025 GEMA c/OpenAI, a retenu que seul le fournisseur de modèle est responsable de l’architecture des modèles et de la mémorisation des données d’entrainement car ce sont ses modèles qui influencent de manière significative les résultats. Le responsable du modèle ne peut pas reporter sa responsabilité sur les autres acteurs de la chaine de valeur.

Comme l’a souligné le Gouvernement lors du débat public devant le Sénat, la filière française et européenne de l’IA est en construction. Un champ d’application trop large et non justifié du texte, qui engloberait tous les acteurs nationaux utilisant un système d’IA, mettrait un coup d’arrêt à l’essor du secteur et à notre souveraineté numérique.

Il est ainsi nécessaire que la proposition de loi fasse uniquement référence aux fournisseurs de modèles. C’est l’objet du présent amendent.

Le présent amendement vise à préciser le champ procédural d’application de la présomption instituée par le texte afin d’éviter toute extension excessive du dispositif à des contentieux étrangers au droit de la propriété intellectuelle.
En l’état, la formule « dans toute contestation en matière civile » apparaît particulièrement large et pourrait permettre d’invoquer cette présomption dans des litiges ne portant pas directement sur une atteinte alléguée aux droits d’auteur ou aux droits voisins.
Une telle imprécision est susceptible de créer une insécurité juridique importante pour les acteurs du secteur de l’intelligence artificielle, en ouvrant la voie à des usages procéduraux détournés du mécanisme probatoire prévu par la proposition de loi.
Le présent amendement vise donc à recentrer explicitement le dispositif sur les seuls contentieux relatifs à des atteintes alléguées aux droits de propriété intellectuelle, conformément à l’objet même de la proposition de loi.

Le texte ne précise pas le niveau d’identification requis de l’œuvre invoquée pour déclencher la présomption instituée par le présent article.
 
En l’absence d’encadrement, il pourrait être soutenu qu’une référence générale à une catégorie d’œuvres, à un corpus culturel ou à un ensemble indéterminé de contenus suffit à faire jouer le mécanisme probatoire prévu par la loi.
 
Une telle approche serait susceptible de créer une insécurité juridique importante pour les fournisseurs de systèmes d’intelligence artificielle, en les exposant à des allégations imprécises ou insuffisamment individualisées.
 
Le présent amendement vise donc à exiger que l’œuvre ou l’objet protégé invoqué soit identifié avec un degré raisonnable de précision.
 
Cette exigence apparaît nécessaire afin de garantir un débat contradictoire effectif et de permettre au fournisseur concerné d’être en mesure de répondre utilement aux allégations formulées à son encontre.

Le présent amendement vise à garantir que la mise en œuvre du mécanisme probatoire prévu par la proposition de loi ne conduise pas à une remise en cause disproportionnée du secret des affaires.
Afin de renverser la présomption instituée par le texte, les fournisseurs de systèmes d’intelligence artificielle pourraient être conduits à produire des informations particulièrement sensibles relatives à leurs jeux de données d’entraînement, à leurs méthodes de traitement ou à leurs procédés techniques internes.
Or, ces éléments constituent souvent des actifs stratégiques essentiels à leur compétitivité et bénéficient, à ce titre, de la protection du secret des affaires prévue par le code de commerce.
Une obligation implicite de divulgation généralisée de ces informations pourrait fragiliser les entreprises concernées, accroître les risques de captation de savoir-faire et porter atteinte à l’innovation technologique.
Le présent amendement vise donc à rappeler explicitement que la présomption prévue par le texte ne saurait conduire à imposer la divulgation d’informations protégées par le secret des affaires.

La directive (UE) 2019/790 du 17 avril 2019 sur le droit d'auteur dans le marché unique numérique a instauré un mécanisme d'exception de fouille de textes et de données (text and data mining), assorti d'une faculté d'opposition (opt-out) permettant aux titulaires de droits de réserver l'utilisation de leurs œuvres à cette fin.
 
Ce mécanisme repose sur une logique claire : les œuvres accessibles en ligne sans opt-out peuvent légalement être utilisées pour la fouille de textes et de données. Les titulaires de droits souhaitant protéger leurs œuvres disposent d'un outil spécifique à cet effet.
 
Dans ce cadre, permettre à un titulaire de droits n'ayant pas exercé son opt-out de se prévaloir de la présomption instaurée par le présent article pour présumer l'utilisation illicite de son œuvre reviendrait à vider de sa substance l'exception européenne de fouille de textes et de données, en contradiction avec l'objectif d'équilibre poursuivi par le législateur de l'Union.
 
Le présent amendement vise à assurer la cohérence entre le dispositif national et le cadre européen, et à éviter que la présomption ne produise des effets contraires au principe d'effectivité du droit de l'Union.

Le présent amendement vise à expliciter la portée territoriale du dispositif afin d’éviter tout risque de contournement des obligations prévues par la présente loi.
 
En l’absence de précision expresse, certains opérateurs pourraient soutenir que les dispositions proposées ne s’appliquent qu’aux entreprises établies sur le territoire national, créant ainsi une différence de traitement entre les acteurs français et les fournisseurs étrangers commercialisant leurs systèmes sur le marché français.
 
Une telle situation serait susceptible de créer une distorsion de concurrence au détriment des entreprises établies en France ou dans l’Union européenne, tout en limitant fortement l’effectivité du dispositif.
 
Le Conseil d’État a d’ailleurs confirmé que la proposition de loi pouvait s’appliquer aux acteurs européens comme extra-européens dès lors que leurs systèmes sont commercialisés ou mis à disposition sur le territoire français.
 
Le présent amendement vise donc à consacrer explicitement ce principe afin de garantir une application uniforme du dispositif et d’éviter toute stratégie d’évitement fondée sur le lieu d’établissement du fournisseur.

La rédaction actuelle du texte permet à un titulaire de droits d'invoquer la présomption d'utilisation dès lors qu'il produit des indices rendant vraisemblable l'utilisation d'une œuvre protégée.
Toutefois, le texte ne prévoit aucune exigence tenant à l'accessibilité effective de l'œuvre concernée par le fournisseur du système d'intelligence artificielle.
Or, l'existence même d'une œuvre protégée ne permet pas de présumer qu'elle était matériellement accessible au fournisseur à la période considérée. Certaines œuvres peuvent être protégées par des restrictions techniques, diffusées dans des environnements fermés, accessibles uniquement à certains utilisateurs ou encore retirées des sources consultables avant le développement du système concerné.
Dans ces conditions, permettre le déclenchement de la présomption sans démonstration préalable de cette accessibilité ferait peser sur les fournisseurs de systèmes d'intelligence artificielle une charge probatoire disproportionnée, fondée sur une hypothèse qui pourrait être matériellement impossible.
Le présent amendement vise ainsi à instaurer une exigence minimale de vraisemblance factuelle, en imposant au demandeur d'établir que l'œuvre invoquée était effectivement accessible au fournisseur concerné au moment de l'utilisation alléguée.
Cette précision contribue à renforcer la sécurité juridique du dispositif tout en préservant son objectif de protection des titulaires de droits.

Le présent amendement vise à préserver un équilibre entre l’effectivité du mécanisme de présomption instauré par le texte et les capacités réelles des fournisseurs de systèmes d’intelligence artificielle à rapporter la preuve contraire.

La rédaction actuelle impose la production d’une documentation technique particulièrement exhaustive, incluant notamment la liste complète des sources de données utilisées et les résultats d’audits internes ou externes. Une telle exigence apparaît disproportionnée au regard de la complexité technique des modèles d’intelligence artificielle générative et des contraintes liées au secret des affaires, à la cybersécurité et à la protection des actifs technologiques stratégiques. 

En pratique, certains fournisseurs peuvent ne pas être en mesure de retracer individuellement l’ensemble des données intégrées au cours des différentes phases d’entraînement, notamment lorsque des corpus massifs, historiques ou agrégés sont utilisés.

Le présent amendement privilégie donc une approche souple et technologiquement neutre, permettant au fournisseur de rapporter la preuve contraire par tout moyen approprié, sous le contrôle du juge.

Cet amendement a été discuté avec des entreprises françaises et européennes d'intelligence artificielle dont Mistral AI.

La notion d'«utilisation » doit être définie avec précision afin d'éviter que la simple similarité entre un output généré par un système d'intelligence artificielle et une œuvre protégée soit assimilée à une exploitation au sens du droit d'auteur. Un modèle d'intelligence artificielle est un système statistique qui produit des résultats par inférence sur des distributions de probabilité, et non par restitution ou reproduction de données source. Assimiler l'inférence statistique à une exploitation sans reproduction effective constituerait une extension indue du droit d'auteur, incompatible avec les définitions retenues par la directive (UE) 2019/790.

Amendement rédactionnel.

 La ressemblance stylistique entre un output d'intelligence artificielle et une œuvre protégée est inhérente à la nature des grands modèles de langage, entraînés sur la diversité des productions humaines. Permettre que cette seule similarité constitue un « indice » suffisant pour déclencher la présomption créerait une insécurité juridique massive pour l'ensemble des fournisseurs et déployeurs, qui seraient exposés à une présomption de violation sur le fondement de caractéristiques génératives non probantes. Le style n'est pas protégeable par le droit d'auteur. Le présent amendement exclut explicitement la similarité de style comme fondement de la vraisemblance.

Amendement rédactionnel.

La proposition de loi pénalise en premier lieu les opérateurs établis en France ou dans l'Union européenne, qui sont les seuls sur lesquels les juridictions françaises peuvent exercer leur compétence. Les fournisseurs extra-européens entraînant leurs modèles hors de l'Union échappent de fait à ce dispositif, créant une distorsion de concurrence au détriment des acteurs européens. En exemptant les fournisseurs conformes aux obligations de l'AI Act, le présent amendement préserve l'écosystème européen tout en incitant à la transparence.

Le texte adopté par le Sénat ne précise pas le niveau d’exigence applicable aux indices permettant de déclencher la présomption d’utilisation instituée par le présent article.

En l’état de la rédaction, un élément isolé, indirect, ambigu ou spéculatif pourrait suffire à faire peser sur le fournisseur de système d’intelligence artificielle une obligation probatoire particulièrement lourde, consistant à démontrer l’absence d’utilisation d’une œuvre déterminée dans le cadre de jeux de données massifs et évolutifs.

Une telle rédaction est susceptible de créer une insécurité juridique importante pour l’ensemble des acteurs du secteur, en favorisant des contentieux fondés sur des rapprochements approximatifs ou sur de simples présomptions de similarité entre un contenu généré et une œuvre protégée.

Le présent amendement reprend les standards classiques du droit civil français applicables aux présomptions de fait, selon lesquels les indices doivent être « précis, graves et concordants ». Cette formulation, largement consacrée par la jurisprudence, permet d’encadrer plus strictement le déclenchement du mécanisme probatoire tout en préservant l’objectif poursuivi par le texte.

Elle garantit également un meilleur équilibre entre la protection des titulaires de droits et le respect des principes fondamentaux du procès équitable, en évitant qu’une présomption aussi structurante ne repose sur des éléments insuffisamment caractérisés.

Cet amendement a été travaillé avec Mistral IA. 

Les systèmes d’intelligence artificielle générative fonctionnent selon des mécanismes probabilistes permettant de produire des contenus nouveaux à partir de corrélations statistiques apprises au cours de l’entraînement du modèle. Dans ce contexte, l’existence de ressemblances stylistiques, thématiques ou conceptuelles entre un contenu généré et une œuvre préexistante ne permet pas, à elle seule, de démontrer que cette œuvre déterminée a effectivement été utilisée dans le cadre de l’entraînement du système.

En effet, un modèle peut générer des contenus évoquant un courant artistique, une esthétique, un genre littéraire ou certaines caractéristiques générales d’une œuvre sans qu’il soit possible d’établir un lien direct entre cette génération et l’exploitation effective de l’œuvre invoquée.

À défaut de clarification, la rédaction actuelle pourrait conduire à assimiler de simples rapprochements stylistiques ou des similitudes générales à des indices suffisants d’utilisation, créant ainsi une insécurité juridique particulièrement importante pour les fournisseurs de systèmes d’intelligence artificielle.

Une telle interprétation risquerait également de favoriser des contentieux spéculatifs fondés sur des appréciations subjectives ou difficilement objectivables, alors même que le droit d’auteur protège des œuvres déterminées et non des styles, des idées ou des concepts pris isolément.

Le présent amendement vise donc à rappeler qu’une similarité stylistique ou thématique ne saurait suffire, à elle seule, à déclencher la présomption prévue par le texte.

Cet amendement a été travaillé avec Mistral IA. 

La proposition de loi a été déposée au Sénat sous forme d'initiative parlementaire, ce qui la soustrait à l'obligation constitutionnelle d'étude d'impact prévue par l'article 8 de la loi organique n° 2009-403 du 15 avril 2009 relative à l'application des articles 34-1, 39 et 44 de la Constitution. Cette obligation ne s'impose, en effet, qu'aux projets de loi d'origine gouvernementale.

Or, le mécanisme introduit est susceptible d'avoir des répercussions significatives sur l'écosystème français et européen de l'intelligence artificielle, sur les pratiques contentieuses en matière de propriété intellectuelle et sur la compétitivité des acteurs établis sur le territoire national. Ces effets n'ont fait l'objet d'aucune analyse préalable.

Dans un souci de bonne législation et de sécurité juridique, le présent amendement conditionne l'entrée en vigueur du dispositif à la réalisation et à la transmission au Parlement d'une étude d'impact, permettant le cas échéant d'ajuster le texte avant son application.

Le présent amendement vise à préserver un équilibre entre l’effectivité du mécanisme de présomption instauré par le texte et les capacités réelles des fournisseurs de systèmes d’intelligence artificielle à rapporter la preuve contraire.

La rédaction actuelle impose la production d’une documentation technique particulièrement exhaustive, incluant notamment la liste complète des sources de données utilisées et les résultats d’audits internes ou externes. Une telle exigence apparaît disproportionnée au regard de la complexité technique des modèles d’intelligence artificielle générative et des contraintes liées au secret des affaires, à la cybersécurité et à la protection des actifs technologiques stratégiques. 

En pratique, certains fournisseurs peuvent ne pas être en mesure de retracer individuellement l’ensemble des données intégrées au cours des différentes phases d’entraînement, notamment lorsque des corpus massifs, historiques ou agrégés sont utilisés. 

Le présent amendement privilégie donc une approche souple et technologiquement neutre, permettant au fournisseur de rapporter la preuve contraire par tout moyen approprié, sous le contrôle du juge.

Le présent amendement vise à permettre au Parlement de disposer d’une évaluation objective des conséquences économiques du dispositif instauré par la présente proposition de loi sur l’attractivité de la France pour les entreprises développant des systèmes d’intelligence artificielle. 

Le mécanisme de présomption prévu par le texte est susceptible d’introduire des contraintes contentieuses et probatoires significatives pour les opérateurs du secteur, en particulier pour les entreprises développant ou commercialisant des modèles d’intelligence artificielle à usage général.

Plusieurs analyses juridiques et économiques soulignent que l’incertitude entourant les conditions de mise en œuvre de cette présomption pourrait accroître les risques de contentieux, alourdir les coûts de conformité et réduire la prévisibilité juridique nécessaire aux investissements technologiques. 

Dans un secteur caractérisé par une forte mobilité internationale des investissements, des talents et des capacités de calcul, l’introduction d’un cadre national plus contraignant que celui applicable dans d’autres États membres de l’Union européenne pourrait affecter l’attractivité du territoire français pour les activités de recherche, de développement et de déploiement de systèmes d’intelligence artificielle.

Le présent amendement vise donc à permettre au Parlement d’évaluer, dans un délai rapproché, les effets concrets du dispositif sur la compétitivité et l’attractivité économique de la France dans le domaine de l’intelligence artificielle.

Le II de l'article unique prévoit l'applicabilité de la présomption aux instances en cours à la date d'entrée en vigueur de la loi. Cette rétroactivité procédurale, admise en droit français sous certaines conditions, appelle cependant à être encadrée plus précisément.

 En particulier, la rédaction actuelle ne traite pas des situations dans lesquelles des contrats de licence ou d'autorisation d'utilisation ont été conclus entre les parties avant l'entrée en vigueur de la loi. L'application immédiate de la présomption dans de tels contextes pourrait contrevenir au principe de sécurité juridique et à la force obligatoire des contrats.

Le présent amendement précise que l'application aux instances en cours n'affecte pas les droits contractuellement acquis antérieurement, ce qui préserve la cohérence avec le régime général des contrats.

Cet amendement a été discuté avec des entreprises françaises et européennes d'intelligence artificielle dont Mistral AI.

Le présent amendement vise à permettre au Parlement de disposer d’une évaluation objective et documentée des conséquences économiques de l’utilisation non autorisée d’œuvres protégées sur les filières culturelles, créatives et informationnelles françaises. 

Les représentants des secteurs de la culture, de l’édition, de la musique, de l’audiovisuel et de la presse alertent régulièrement sur les effets potentiels du développement de l’intelligence artificielle générative sur les modèles économiques de la création et de la production de contenus.

Toutefois, à ce stade, les conséquences économiques concrètes de ces usages demeurent difficiles à mesurer de manière précise et homogène, en particulier au regard de la diversité des secteurs concernés et des modèles économiques existants.

Dans ce contexte, il apparaît nécessaire que le Parlement puisse disposer d’éléments objectifs permettant d’évaluer l’impact du développement des systèmes d’intelligence artificielle générative sur les capacités d’investissement, la rémunération des ayants droit et la soutenabilité économique des filières culturelles françaises.

Le présent amendement vise donc à prévoir la remise d’un rapport d’évaluation permettant d’éclairer les futurs travaux législatifs relatifs aux rapports entre intelligence artificielle et propriété intellectuelle.

L'un des effets paradoxaux d'une présomption d'utilisation trop large ou insuffisamment encadrée est d'inciter les fournisseurs de systèmes d'intelligence artificielle à exclure préventivement les œuvres françaises de leurs corpus d'entraînement, afin d'éviter tout risque de contentieux.

Une telle dynamique conduirait à la sous-représentation de la langue française, des œuvres des auteurs français et du patrimoine culturel national dans les systèmes d'intelligence artificielle, ce qui serait contraire à l'objectif même de la présente proposition de loi. 

Ce risque, identifié par plusieurs analyses juridiques et économiques, mérite d'être évalué rigoureusement afin que le Parlement puisse, le cas échéant, adapter le dispositif pour prévenir cet effet pervers. Le présent amendement vise à garantir que le Parlement dispose de cette information dans des délais permettant d'y remédier rapidement.

Les analyses juridiques et économiques relatives à la présente proposition de loi soulignent de manière convergente que le dispositif de présomption bénéficiera principalement aux acteurs disposant de ressources financières suffisantes pour absorber les coûts de contentieux, c'est-à-dire les grands opérateurs étrangers.

À l'inverse, les petites et moyennes entreprises ainsi que les jeunes entreprises innovantes françaises du secteur de l'intelligence artificielle seront les plus exposées aux risques de contentieux et aux coûts de mise en conformité, sans pouvoir bénéficier des mêmes économies d'échelle que leurs concurrents de grande taille.

Une telle asymétrie risque de fragiliser l'écosystème français de l'intelligence artificielle et de produire des effets contraires à l'objectif de développement d'une industrie européenne souveraine dans ce secteur. Le présent amendement vise à garantir que le Parlement dispose d'une évaluation précise de ces effets différenciés.

Le développement de modèles d'intelligence artificielle européens constitue aujourd'hui un enjeu majeur de souveraineté économique, technologique et stratégique.

L'Union européenne a engagé d'importants efforts afin de réduire sa dépendance vis-à-vis des technologies développées hors de son territoire et de favoriser l'émergence d'acteurs européens compétitifs.

Toutefois, l'accumulation de contraintes réglementaires spécifiques pourrait avoir pour conséquence de ralentir le développement de ces acteurs sans affecter de manière équivalente les entreprises établies hors d'Europe.

Le présent amendement vise à mesurer objectivement les conséquences du dispositif sur la capacité de la France et de l'Union européenne à développer des modèles d'intelligence artificielle souverains.

Le II de l'article unique prévoit l'applicabilité de la présomption aux instances en cours à la date d'entrée en vigueur de la loi. Cette rétroactivité procédurale, admise en droit français sous certaines conditions, appelle cependant à être encadrée plus précisément.

En particulier, la rédaction actuelle ne traite pas des situations dans lesquelles des contrats de licence ou d'autorisation d'utilisation ont été conclus entre les parties avant l'entrée en vigueur de la loi. L'application immédiate de la présomption dans de tels contextes pourrait contrevenir au principe de sécurité juridique et à la force obligatoire des contrats.

Le présent amendement précise que l'application aux instances en cours n'affecte pas les droits contractuellement acquis antérieurement, ce qui préserve la cohérence avec le régime général des contrats.

Le présent amendement vise à rehausser le niveau d’exigence probatoire permettant de déclencher la présomption instituée par le texte.

La notion actuelle d’« indice » apparaît particulièrement large et imprécise. En l’absence de précision supplémentaire, elle pourrait conduire à des contentieux fondés sur des éléments insuffisamment caractérisés, de simples rapprochements stylistiques ou des suppositions techniques difficilement vérifiables.

Une telle rédaction risquerait de faire peser sur les fournisseurs de systèmes d’intelligence artificielle une charge probatoire disproportionnée, en les contraignant à démontrer l’absence d’utilisation d’une œuvre déterminée à partir d’indices ambigus ou équivoques.

Le présent amendement prévoit donc que les indices invoqués doivent être « non équivoques et concordants », afin de garantir que la présomption ne puisse être déclenchée qu’au regard d’éléments suffisamment précis, cohérents et objectivement vérifiables.

Cette clarification permet de mieux sécuriser juridiquement le dispositif tout en préservant son objectif de protection des titulaires de droits.

Les modèles d’intelligence artificielle générative reposent sur des mécanismes statistiques et probabilistes leur permettant de produire des contenus pouvant présenter certaines similitudes avec des œuvres préexistantes sans qu’une œuvre déterminée ait nécessairement été reproduite ou exploitée.

En conséquence, la seule existence d’une similarité entre un contenu généré et une œuvre protégée ne permet pas, à elle seule, d’établir l’utilisation effective de cette œuvre dans le cadre de l’entraînement du système.

À défaut de clarification, la rédaction actuelle pourrait conduire à déclencher la présomption sur le fondement de simples ressemblances visuelles, stylistiques ou thématiques, alors même que ces similarités peuvent résulter de phénomènes statistiques généraux, d’influences multiples ou encore des instructions fournies par l’utilisateur.

Le présent amendement vise donc à éviter qu’une simple proximité de résultat suffise à faire peser sur les fournisseurs de systèmes d’intelligence artificielle une charge probatoire disproportionnée.

Amendement rédactionnel.

La présente proposition de loi introduit un mécanisme probatoire national susceptible d'affecter significativement le fonctionnement du marché intérieur européen des services d'intelligence artificielle. Plusieurs analyses juridiques soulignent des risques sérieux d'incompatibilité avec le droit de l'Union européenne, notamment au regard de la directive sur le droit d'auteur dans le marché unique numérique, du règlement sur l'intelligence artificielle et des règles relatives à la libre prestation de services.

Dans ce contexte, il apparaît indispensable d'associer la Commission européenne à l'évaluation du dispositif avant son entrée en vigueur, afin de sécuriser juridiquement la loi et d'éviter tout risque de condamnation de la France pour violation du droit de l'Union.

Cette démarche s'inscrit également dans la logique de coordination européenne défendue par plusieurs parlementaires européens, selon lesquels les règles relatives à la propriété intellectuelle et à l'intelligence artificielle doivent être harmonisées à l'échelle de l'Union pour garantir des conditions de concurrence équitables.

Amendement rédactionnel.

Le présent amendement vise à rehausser le niveau d’exigence probatoire permettant de déclencher la présomption instituée par le texte.

La notion actuelle d’« indice » apparaît particulièrement large et imprécise. En l’absence de précision supplémentaire, elle pourrait conduire à des contentieux fondés sur des éléments insuffisamment caractérisés, de simples rapprochements stylistiques ou des suppositions techniques difficilement vérifiables.

Une telle rédaction risquerait de faire peser sur les fournisseurs de systèmes d’intelligence artificielle une charge probatoire disproportionnée, en les contraignant à démontrer l’absence d’utilisation d’une œuvre déterminée à partir d’indices ambigus ou équivoques.

Le présent amendement prévoit donc que les indices invoqués doivent être « non équivoques et concordants », afin de garantir que la présomption ne puisse être déclenchée qu’au regard d’éléments suffisamment précis, cohérents et objectivement vérifiables.

Cette clarification permet de mieux sécuriser juridiquement le dispositif tout en préservant son objectif de protection des titulaires de droits.

Cet amendement a été discuté avec des entreprises françaises et européennes d'intelligence artificielle dont Mistral AI.

Amendement rédactionnel.

Amendement rédactionnel.

Le texte ne distingue pas entre les modèles d'intelligence artificielle (entendu comme l'infrastructure générale entraînée sur des corpus massifs) et les systèmes d'IA, c'est-à-dire l'application qui en exploite les capacités dans un contexte particulier. Cette absence de distinction emporte des conséquences disproportionnées pour une catégorie d'acteurs qui n'ont, pour la quasi-totalité d’entre eux, aucun lien avec la création artistique.

 
Une entreprise ayant procédé à l'affinage d'un modèle général sur des données métier (données comptables, juridiques, médicales, industrielles), ou recourant à des architectures de “RAG” pour enrichir dynamiquement ses réponses à partir de bases propriétaires, se trouverait exposée à la présomption au même titre que le concepteur du modèle fondateur. Pourtant ces acteurs n'ont pas accès aux données d'entraînement initiales des modèles, et n’ont aucune maîtrise des choix liés à leur élaboration.
Soumettre les fournisseurs de système d’IA à une obligation de prouver qu'aucune œuvre protégée n'a été utilisée pour l'entrainement d'un modèle dont elle peuvent être utilisatrice revient à leur imposer la démonstration d'un fait négatif portant sur des éléments qui leur sont structurellement inaccessibles. Il s’agit d’une exigence évidemment absurde, qui témoigne de la mauvaise construction du dispositif proposé.

Amendement de repli.

Le texte ne distingue pas entre les modèles d'intelligence artificielle (entendu comme l'infrastructure générale entraînée sur des corpus massifs) et les systèmes d'IA, c'est-à-dire l'application qui en exploite les capacités dans un contexte particulier. Cette absence de distinction emporte des conséquences disproportionnées pour une catégorie d'acteurs qui n'ont, pour la quasi-totalité d’entre eux, aucun lien avec la création artistique.

Une entreprise ayant procédé à l'affinage d'un modèle général sur des données métier (données comptables, juridiques, médicales, industrielles), ou recourant à des architectures de “RAG” pour enrichir dynamiquement ses réponses à partir de bases propriétaires, se trouverait exposée à la présomption au même titre que le concepteur du modèle fondateur. Pourtant ces acteurs n'ont pas accès aux données d'entraînement initiales des modèles, et n’ont aucune maîtrise des choix liés à leur élaboration.

Soumettre les fournisseurs de système d’IA à une obligation de prouver qu'aucune œuvre protégée n'a été utilisée pour l'entrainement d'un modèle dont elles peuvent être utilisatrice revient à leur imposer la démonstration d'un fait négatif portant sur des éléments qui leur sont structurellement inaccessibles. Il s’agit d’une exigence evidemment absurde, qui témoigne de la mauvaise construction du dispositif proposé.

Le développement de l'intelligence artificielle générative s'accompagne depuis plusieurs années de la conclusion croissante d'accords de licence entre fournisseurs de modèles d'intelligence artificielle et titulaires de droits.

Ces accords constituent aujourd'hui l'un des principaux mécanismes permettant de concilier la protection de la propriété intellectuelle avec le développement de l'innovation technologique. Ils permettent aux fournisseurs d'accéder légalement à des contenus protégés tout en assurant une rémunération ou une contrepartie aux ayants droit.

Dans ce contexte, il apparaîtrait paradoxal qu'un fournisseur puisse néanmoins être soumis à la présomption instaurée par le présent texte alors même qu'il dispose déjà d'une autorisation couvrant l'utilisation contestée.

Une telle situation fragiliserait la sécurité juridique des accords conclus entre les parties et pourrait décourager le recours aux mécanismes contractuels pourtant encouragés par les institutions européennes.

Le présent amendement vise donc à exclure explicitement du champ de la présomption les situations dans lesquelles le fournisseur dispose d'un titre juridique autorisant l'utilisation de l'œuvre ou de l'objet protégé concerné.

Cette clarification contribue à sécuriser les relations contractuelles existantes et à favoriser le développement d'un marché de licences équilibré entre acteurs culturels et entreprises d'intelligence artificielle.

Le présent amendement vise à garantir que la présomption instituée par la proposition de loi ne puisse être mobilisée sur la base d'allégations générales ou insuffisamment étayées.

La création d'une présomption légale a pour objet de faciliter l'administration de la preuve dans certaines situations caractérisées par une asymétrie informationnelle. Elle ne saurait toutefois dispenser totalement le demandeur de présenter un minimum d'éléments circonstanciés permettant de justifier le recours à ce mécanisme.

En l'absence d'une telle exigence, la présomption pourrait favoriser le développement d'actions exploratoires visant essentiellement à obtenir l'accès à des informations techniques sensibles détenues par les fournisseurs de systèmes d'intelligence artificielle.

Le présent amendement vise ainsi à préserver l'équilibre du dispositif en exigeant du demandeur un commencement de démonstration reposant sur des éléments factuels et techniques suffisamment précis.

Le présent amendement vise à introduire explicitement dans le dispositif le principe de proportionnalité, principe fondamental du droit de l'Union européenne comme du droit français.

Les informations susceptibles d'être demandées dans le cadre des litiges relatifs aux systèmes d'intelligence artificielle peuvent être particulièrement nombreuses et sensibles.

Une mesure d'instruction excessive pourrait conduire à imposer des charges disproportionnées aux entreprises concernées, notamment lorsqu'il s'agit d'acteurs européens ou français en phase de croissance.

L'amendement permet ainsi de garantir que les demandes formulées dans le cadre de la procédure demeurent adaptées à la nature du litige et limitées à ce qui est strictement nécessaire à sa résolution.

Le présent amendement vise à protéger les intérêts légitimes des entreprises développant des systèmes d'intelligence artificielle.

Les corpus de données utilisés pour l'entraînement des modèles représentent souvent plusieurs années d'investissement, de sélection, de nettoyage et d'organisation des données. Ils constituent à ce titre un actif stratégique majeur.

Permettre leur divulgation intégrale dans le cadre d'un contentieux ferait peser un risque considérable sur la compétitivité des entreprises françaises et européennes.

Le présent amendement ne prive pas les titulaires de droits des moyens nécessaires à l'exercice de leurs actions, mais garantit que les mesures d'instruction demeurent proportionnées et compatibles avec la protection des actifs technologiques stratégiques.

La présomption d'exploitation ne saurait s'appliquer lorsque le fournisseur d'un système d'intelligence artificielle s'est légalement fondé sur l'exception de fouille de textes et de données prévue à l'article 4 de la directive (UE) 2019/790, transposée en droit français à l'article L. 122-5-3 du code de la propriété intellectuelle. En l'absence d'une telle précision, la présomption contredit directement l'autorisation légale conférée par le droit de l'Union européenne et prive cette exception de toute effectivité pratique, en violation du principe de primauté du droit communautaire consacré par l'article 55 de la Constitution.

La notion d’« utilisation » retenue par la rédaction actuelle apparaît particulièrement large et imprécise au regard du fonctionnement technique des systèmes d’intelligence artificielle.

Une telle approche créerait une insécurité juridique importante pour les fournisseurs de systèmes d’intelligence artificielle, en faisant peser sur eux des obligations probatoires difficilement soutenables dans le cadre de corpus massifs, évolutifs et techniquement complexes.

Cet amendement vise à recentrer la notion d’utilisation sur les seules hypothèses dans lesquelles l’œuvre concernée a été utilisée de manière directe, identifiable et substantielle dans le cadre de l’entraînement du modèle.

 

L'absence de définition des termes techniques employés dans la proposition de loi crée une incertitude juridique contraire aux exigences d'intelligibilité de la loi. Le règlement (UE) 2024/1689 établit un glossaire précis et harmonisé de ces notions, dont l'adoption dans le présent texte garantirait la cohérence de l'ordre juridique interne avec le droit de l'Union. Elle éviterait également les divergences d'interprétation au sein de l'espace européen, sources de fragmentation du marché intérieur.

Les corpus d'entraînement des systèmes d'intelligence artificielle contiennent des données à caractère personnel dont la divulgation est soumise aux strictes conditions du règlement général sur la protection des données, ainsi que des informations commerciales confidentielles protégées par la directive sur les secrets d'affaires. Exiger du fournisseur qu'il communique ces données pour renverser la présomption le place dans une situation juridiquement impossible : satisfaire à la présomption l'exposerait à violer d'autres règlements européens. Cette contradiction normative est susceptible de rendre la présomption de facto irréfragable.

La démonstration de la preuve contraire suppose, dans la quasi-totalité des cas, la divulgation partielle ou totale du corpus d'entraînement, qui constitue l'actif stratégique central des fournisseurs de systèmes d'intelligence artificielle. Cette divulgation au bénéfice de tiers potentiellement concurrents contreviendrait à la loi du 30 juillet 2018 relative au secret des affaires, transposant la directive (UE) 2016/943. Le présent amendement encadre cette divulgation par des garanties procédurales préexistantes, garantissant l'équilibre entre les intérêts en présence.

La présomption telle que rédigée transfère l'intégralité de la charge probatoire sur le fournisseur, sans que le juge ne soit expressément autorisé à modérer les exigences de production documentaire. Or, l'article 6 de la Convention européenne des droits de l'homme garantit l'égalité des armes dans le procès civil. Le présent amendement consacre explicitement le contrôle de proportionnalité du juge sur les mesures d'instruction, conformément à la jurisprudence de la Cour européenne des droits de l'homme et du Conseil constitutionnel.

La présomption frappera de manière disproportionnée les PME et start-ups françaises du secteur de l'intelligence artificielle, qui ne disposent pas des ressources juridiques et financières nécessaires pour faire face à une vague contentieuse. Les grands opérateurs américains disposent, eux, d'équipes juridiques considérables capables d'absorber ce coût. Une modulation des exigences probatoires en fonction de la taille de l'opérateur permettrait de préserver l'écosystème européen d'innovation sans affaiblir la protection des titulaires de droits.

L'instauration d'une phase précontentieuse obligatoire est de nature à favoriser des solutions amiables ou des accords de licence, conformément à l'objectif déclaré de la proposition de loi. Cette procédure est analogue à la mise en demeure préalable prévue dans d'autres domaines du droit de la propriété intellectuelle. Elle permet également au fournisseur d'exercer son droit à la défense de manière éclairée avant l'engagement d'une procédure judiciaire, dont le coût et la durée sont dissuasifs pour l'ensemble des parties.

Faute de définir les moyens admissibles pour établir la preuve contraire, la proposition de loi laisse au juge une marge d'appréciation extrêmement large susceptible de générer des divergences jurisprudentielles. Le présent amendement ouvre explicitement la preuve contraire aux attestations de conformité et aux documentations techniques, qui constituent des modalités pratiques et proportionnées, sans imposer la divulgation intégrale du corpus d'entraînement.

L'instauration d'une clause de revoyure est conforme aux bonnes pratiques législatives recommandées par le Conseil d'État dans sa politique de simplification du droit. Elle est d'autant plus justifiée en l'espèce que la proposition de loi est présentée par ses auteurs comme un premier jalon destiné à évoluer. Cette clause permettrait au Parlement de réexaminer le dispositif à la lumière de ses effets concrets et des développements du cadre européen, notamment les conclusions de la revue de la directive (UE) 2019/790 attendues en 2026.

Le présent amendement vise à garantir que le mécanisme instauré par la proposition de loi demeure strictement réparateur et ne conduise pas à l'émergence de mécanismes assimilables à des dommages-intérêts punitifs.

Le droit français de la responsabilité civile repose sur le principe selon lequel la réparation doit compenser le préjudice subi sans procurer un enrichissement injustifié à la victime.

Or, le caractère inédit de la présomption instaurée par le texte pourrait favoriser le développement de contentieux visant principalement à obtenir des indemnisations déconnectées de la réalité du préjudice économique subi.

Le présent amendement vise donc à réaffirmer le principe de réparation intégrale mais non excessive du dommage.

Le présent amendement vise à prévenir les contentieux portant sur des œuvres dont les droits sont incertains ou difficilement identifiables.

Les corpus utilisés dans l'entraînement des systèmes d'intelligence artificielle peuvent comporter des contenus anciens, des œuvres orphelines ou des contenus dont les titulaires de droits sont difficiles à identifier.

Il apparaît dès lors nécessaire que la personne invoquant la présomption établisse clairement sa qualité pour agir avant de pouvoir bénéficier du mécanisme probatoire instauré par la présente loi.

Cette exigence contribue à renforcer la sécurité juridique et à éviter les actions abusives.

Le présent amendement vise à supprimer l’application rétroactive du dispositif aux instances en cours à la date d’entrée en vigueur de la loi, susceptible de porter atteinte au principe de sécurité juridique ainsi qu’aux exigences de prévisibilité de la norme applicables en matière procédurale.
 
En effet, les fournisseurs de systèmes d’intelligence artificielle pourraient se voir imposer, a posteriori, des exigences probatoires et techniques qui n’existaient pas au moment des faits litigieux ou au moment de la conception des dispositifs concernés.

Le présent amendement vise à éviter la constitution de contentieux de masse reposant sur des allégations générales relatives à des corpus de grande taille.

Compte tenu du caractère particulièrement technique et individualisé de l'appréciation des œuvres concernées, chaque situation doit faire l'objet d'un examen spécifique.

Le présent amendement garantit que la présomption demeure attachée à l'examen individualisé des droits invoqués.

Le standard de vraisemblance est insuffisant pour justifier le renversement de la charge de la preuve. Exiger une probabilité élevée, et non une simple vraisemblance, permet de calibrer la présomption de manière plus proportionnée aux impératifs de sécurité juridique des fournisseurs d'intelligence artificielle.

La présomption doit être limitée aux fournisseurs établis ou opérant dans l'Union européenne afin d'éviter de créer un avantage concurrentiel au profit des acteurs extra-européens qui ne seraient pas soumis au même régime probatoire. Cette précision est indispensable pour préserver la compétitivité de l'intelligence artificielle européenne.

La notion d'indice utilisée dans cet article est d'une imprécision constitutive d'une insécurité juridique manifeste. Il revient au pouvoir réglementaire de préciser les catégories d'indices susceptibles de déclencher la présomption, afin de garantir la prévisibilité du droit et l'égalité de traitement des justiciables.

La gestion collective des droits nés de l'utilisation des œuvres culturelles par les systèmes d'intelligence artificielle constitue le seul mécanisme permettant d'assurer une répartition effective des rémunérations à l'ensemble des créateurs. Le modèle de la gestion collective, déjà éprouvé dans d'autres domaines du droit d'auteur, est particulièrement adapté aux usages massifs et diffus que représente l'entraînement des modèles d'intelligence artificielle.

La gestion collective des droits nés de l'utilisation des œuvres culturelles par les systèmes d'intelligence artificielle constitue le seul mécanisme permettant d'assurer une répartition effective des rémunérations à l'ensemble des créateurs. Le modèle de la gestion collective, déjà éprouvé dans d'autres domaines du droit d'auteur, est particulièrement adapté aux usages massifs et diffus que représente l'entraînement des modèles d'intelligence artificielle.

La réserve relative aux décisions passées en force de chose jugée, si elle est juridiquement pertinente, ne protège pas suffisamment les justiciables en cours de procédure contre l'application rétroactive du nouveau régime probatoire. Elle ne couvre pas les décisions non encore définitives à la date d'entrée en vigueur de la loi.

L'application effective de la présomption instaurée par cet article nécessite l'adoption de dispositions réglementaires précises. L'absence de renvoi exprès à un décret d'application est une lacune du texte qui risque de rendre la présomption inapplicable ou hétérogène dans son application par les juridictions.

Il est indispensable de préserver les exceptions déjà consacrées en droit français et européen pour la recherche scientifique et l'enseignement. Sans cette exclusion expresse, la présomption risquerait de compromettre des activités d'intérêt général légalement autorisées, notamment en matière de fouille de textes et de données.

Le présent amendement vise à favoriser la conclusion d'accords sectoriels équilibrés entre les titulaires de droits et les entreprises développant des systèmes d'intelligence artificielle.

Les accords négociés constituent généralement une solution plus efficace, plus rapide et plus prévisible que la multiplication des contentieux.

Le présent amendement permet ainsi de privilégier les mécanismes de dialogue et de partage de valeur plutôt que la seule voie judiciaire.

Le présent amendement vise à relever le standard probatoire institué par l’alinéa 3, particulièrement bas dans la rédaction actuelle – un « indice » rendant l’utilisation « vraisemblable » – et ce, alors même qu'il est susceptible de déclencher une présomption aux effets juridiques considérables pour les fournisseurs d’IA. 

Le seuil actuel crée donc un risque d’instrumentalisation contentieuse et de multiplication de procédures infondées, pouvant peser lourdement sur des entreprises françaises et européennes développant des modèles.

Le présent amendement vise à ne viser que les contenus culturels de qualité, et non l’ensemble des œuvres mises en ligne par les millions d’internautes français.

Le présent amendement vise à aligner le champ matériel de la proposition de loi sur son objet : la protection des œuvres de création, des contenus culturels et de presse face aux usages de l’intelligence artificielle.

Dans sa rédaction actuelle, le texte renvoie de manière générale à toute œuvre ou tout objet protégé par un droit d’auteur ou par un droit voisin au sens du code de la propriété intellectuelle. Ce renvoi est susceptible d’englober des catégories qui excèdent les secteurs culturels que le législateur entend protéger, notamment les écrits scientifiques, les logiciels, les bases de données originales, les cartes géographiques, les plans, les croquis ou les ouvrages relatifs à la géographie, à la topographie, à l’architecture et aux sciences.

Cette distinction est d’autant plus nécessaire que les situations visées ne présentent pas toutes le même degré d’exposition au risque que le texte entend traiter. Les contenus culturels, médiatiques et de création sont souvent librement accessibles, diffusés à grande échelle et susceptibles d’être réutilisés dans des conditions difficilement traçables ou négociables individuellement.

À l’inverse, les contenus techniques, logiciels, industriels ou professionnels s’inscrivent plus fréquemment dans des relations B2B structurées, avec des corpus identifiés, des donneurs d’ordre connus, des fournisseurs ou intégrateurs déterminés et des contrats organisant l’accès aux contenus, les finalités d’usage, les garanties, les audits, l’indemnisation et la répartition des responsabilités. Leur inclusion indifférenciée dans le champ de la présomption risquerait donc de réintroduire de l’incertitude dans des situations que les parties ont précisément cherché à sécuriser par contrat.

Le présent amendement procède donc à un recentrage par renvoi aux catégories du code de la propriété intellectuelle qui correspondent aux œuvres littéraires et artistiques, dramatiques, chorégraphiques, musicales, audiovisuelles, graphiques, plastiques, photographiques, d’arts appliqués et d’illustration, ainsi qu’aux traductions, adaptations, transformations ou arrangements de ces œuvres. Il maintient également dans le champ les objets protégés par droits voisins correspondant aux prestations d’artistes-interprètes, phonogrammes, vidéogrammes, programmes audiovisuels et publications de presse.

Cette rédaction permet de préserver l’objectif de protection des ayants droit des industries culturelles et de presse tout en réduisant les effets de bord sur les usages industriels, techniques, logiciels ou B2B de l’intelligence artificielle. Elle exclut notamment les logiciels, qui relèvent du 13° de l’article L. 112-2 du code de la propriété intellectuelle, ainsi que les bases de données originales visées à l’article L. 112-3 lorsqu’elles ne constituent pas la traduction, l’adaptation, la transformation ou l’arrangement d’une œuvre entrant dans le champ proposé.

Le présent amendement vise à préserver la valeur sécurisante des accords contractuels conclus entre les titulaires de droits et les fournisseurs d’intelligence artificielle. 

La proposition de loi poursuit un objectif de protection des ayants droit et de construction d’un marché plus responsable de l’intelligence artificielle. Or cet objectif suppose d’encourager les accords organisant l’accès aux contenus, les finalités d’usage, la rémunération, les garanties, les audits, la traçabilité, l’indemnisation et la répartition des responsabilités.

En l’absence d’articulation explicite avec ces accords, la présomption pourrait réintroduire de l’incertitude dans des situations que les parties avaient précisément cherché à sécuriser par contrat.

Le présent amendement prévoit donc que la présomption est réputée renversée lorsque le fournisseur établit que l’utilisation litigieuse était expressément autorisée par un contrat en vigueur conclu avec le titulaire des droits ou son ayant droit, dans la stricte mesure de cette autorisation.

En l'état actuel, la présomption peut être déclenchée sur la base de tout indice, sans que le titulaire de droits n'ait à démontrer l'existence ou l'identité précise de l'œuvre prétendument exploitée. Ce mécanisme automatique est incompatible avec le principe d'égalité des armes consacré par l'article 6 de la Convention européenne des droits de l'homme. Le présent amendement exige que le demandeur identifie précisément l'œuvre protégée qu'il allègue avoir été utilisée et produise des éléments objectifs à l'appui, conformément à l'équilibre procédural en vigueur. 

La désignation du fournisseur comme débiteur présumé doit être liée à sa maîtrise effective du corpus d'entraînement. La référence au seul "fournisseur du modèle ou du système" est trop générale et ne distingue pas les étapes successives du cycle de vie de l'intelligence artificielle : développement du modèle de base, affinage, déploiement. En alignant la définition sur celle du règlement (UE) 2024/1689, le présent amendement garantit la cohérence du dispositif avec le cadre européen harmonisé.

L’exigence de production de l’intégralité d’un corpus d'entraînement qui peut représenter plusieurs milliards de tokens (jetons) est techniquement et juridiquement disproportionnée. Elle viole le principe de proportionnalité en ce qu'elle contraint le fournisseur à exposer l'ensemble de ses données pour contester la présence d'une unique œuvre. Le recours à un tiers de confiance accrédité permettrait de vérifier l'absence d'une œuvre spécifique sans exposer l'intégralité du corpus, selon un mécanisme analogue aux audits de conformité pratiqués en matière de protection des données personnelles. 

En l'absence d'un encadrement explicite, la présomption instaurée est susceptible de donner lieu à des procédures en référé ou des saisies conservatoires déclenchées sur la base d'un simple "indice" de vraisemblance. Ce risque d'instrumentalisation de la procédure civile est préjudiciable à la sécurité juridique et à la compétitivité des acteurs français. Le présent amendement limite les voies procédurales ouvertes par la présomption afin d'en contenir les effets induits sur le tissu économique national. 

La rédaction actuelle de la présomption repose sur une notion indéterminée d'"indice" dont la vraisemblance est appréciée souverainement, sans critère normatif objectif. Cette imprécision méconnaît l'exigence constitutionnelle d'intelligibilité et d'accessibilité de la loi, telle que dégagée par le Conseil constitutionnel. Le présent amendement substitue à cet indice vague l'exigence d'éléments précis, graves et concordants et centre la présomption sur la présence vérifiable de l'œuvre dans les données d'entraînement, seul fait ayant un lien logique et proportionné avec l'infraction alléguée. 

Les articles 138 à 142 du code de procédure civile encadrent déjà de façon équilibrée la production de pièces entre parties et vis-à-vis des tiers. Ce cadre procédural, éprouvé et conforme aux exigences du procès équitable, est plus adapté que l'instauration d'une présomption automatique pour permettre aux titulaires de droits d'accéder aux informations pertinentes. Le présent amendement ancre l'apport de la preuve contraire dans ce cadre existant, évitant ainsi les effets disproportionnés d'une présomption générale. 

Le renvoi à un décret en Conseil d'État permet d'établir un cadre procédural précis et adapté aux contraintes techniques de l'intelligence artificielle, en associant les parties prenantes à la conception des modalités pratiques. Il garantit que la divulgation d'informations commercialement sensibles dans le cadre des procédures judiciaires est entourée de garanties de confidentialité effectives.