Droits d'auteur et IA générative : preuve de l'origine des ensembles de données avec V-PROOF
Droit d'auteur et IA générative : la preuve de l'origine comme moyen de défense juridique
La directive UE 2019/790 et l'article 53 de la loi européenne sur l'IA (EU AI Act) s'accordent sur un point : sans traçabilité cryptographique des données d'entraînement, aucune défense juridique n'est possible.
Principales conclusions
- Plus de 30 actions en justice sont actuellement en cours contre des modèles LLM aux États-Unis et en Europe (NYT contre OpenAI, Getty contre Stability AI, Universal Music contre Anthropic). Le point commun : quelles données ont été utilisées et avec quelle autorisation ?
- L'article 4 de la directive UE 2019/790 autorise une dérogation en matière d'exploration de textes, mais reconnaît le droit du titulaire de « se réserver expressément » l'usage, ce qui crée une responsabilité juridique rétroactive pour les modèles déjà entraînés.
- L'article 53, paragraphe 1, point d), de la loi européenne sur l'IA (EU AI Act) oblige les fournisseurs de GPAI à publier un « résumé suffisamment détaillé » des données d'entraînement, en précisant les sources et les licences.
- Sans « hash » cryptographique du jeu de données dès sa collecte, il est techniquement impossible de prouver quelle version exacte des données a été utilisée, à quel moment, et si le refus du titulaire avait déjà été enregistré.
- V-PROOF génère une valeur SHA-256 de l'ensemble des données au moment de leur importation, qui est ensuite intégrée dans la base L2 avant le premier cycle d'entraînement, créant ainsi une preuve antérieure au processus, et non postérieure.
Deux normes, un même problème de preuve
L'entraînement des modèles d'IA générative fait l'objet d'un examen juridique minutieux des deux côtés de l'Atlantique. En Europe, le cadre repose sur deux piliers qui se renforcent mutuellement.
Pourquoi les journaux internes ne suffisent-ils pas ?
La réponse habituelle des organisations face à un audit consiste à présenter des journaux système, des contrats avec les fournisseurs de données et des déclarations internes de conformité. Aucun de ces éléments ne résiste à une analyse contradictoire rigoureuse, et ce pour trois raisons fondamentales.
Les journaux internes peuvent être modifiés par l'opérateur du système. Ils ne comportent pas de horodatage externe. Ils ne génèrent pas d'hash s vérifiables. En cas de litige, la partie adverse peut remettre en cause leur intégrité sans qu'il existe de preuve technique permettant de la réfuter.
La deuxième lacune est plus subtile : le moment de la collecte. Une exclusion de type « opt-out » publiée par un titulaire de droits le 15 mars a une valeur juridique si le modèle a commencé son apprentissage le 20 mars. Mais si le système ne peut pas démontrer avec précision à quel moment il a traité la donnée en question, l'exclusion s'applique par défaut.
La troisième lacune concerne la version exacte du jeu de données. Les jeux de données évoluent : ils sont nettoyés, filtrés, et de nouvelles sources y sont ajoutées. Sans « hash » par version, il n’est pas possible de démontrer que le modèle a été entraîné avec la version nettoyée après filtrage, et non avec la version antérieure qui contenait du contenu protégé.
« Pouvez-vous prouver quelle version exacte de l'ensemble de données a été utilisée, à quel moment précis elle a été traitée, et qu'à ce moment-là, aucune exclusion (« opt-out ») n'avait été enregistrée par les personnes concernées ? » · Si la réponse ne peut être vérifiée par un tiers indépendant, le risque juridique demeure.
Chaîne de traçabilité d'origine, V-PROOF
V-PROOF génère une preuve cryptographique du jeu de données au moment de son importation, avant tout processus d'apprentissage. La chaîne est immuable et vérifiable par des tiers sans qu'il soit nécessaire d'accéder aux systèmes internes.
12,8 Go · 4,2 millions de documents
, vérifiable et sans intermédiaire
Il en résulte un «V-SEAL » (enregistré) du jeu de données: un enregistrement qui comprend la version exacte du jeu de données, l’ hash SHA-256 complet, le CID IPFS, le numéro de bloc sur Base L2 et l’ timestamp précis de l’opération. Cet enregistrement peut être vérifié par n’importe quel auditeur ou tribunal sans nécessiter d’accès aux systèmes internes de l’organisation.
Articles concernés, loi américaine sur l'IA (EU AI Act) et directive sur le droit d'auteur
| Article | Obligation | Certification V-PROOF | Modules |
|---|---|---|---|
| Directive (UE) 2019/790 · Le droit d'auteur dans le marché unique numérique | |||
| Art. 3 | Exploration de textes à des fins de recherche : démontrer que cette utilisation relève de l'exception | ✓ Hash du jeu de données + classification des sources lors de l'importation | SHA-256 IPFS |
| Art. 4 | Utilisation commerciale : démontrer qu'il n'y avait pas d'exclusion (« opt-out ») au moment du traitement | ✓ L'horodatage permet de consigner l'instant exact, qu'il soit antérieur ou postérieur à l'exclusion | Base L2 V-SEAL |
| Loi européenne sur l'IA · Modèles GPAI (applicable à partir d'août 2025) | |||
| Art. 53, paragraphe 1, point b) | Documentation technique relative aux ensembles de données d'apprentissage utilisés | ✓ Fiche complète : version, sources, hash, timestamp | Gouvernance IPFS |
| Art. 53, paragraphe 1, point c) | Mesures mises en œuvre pour respecter la législation sur le droit d'auteur dans le cadre de la formation | ~ V-PROOF consigne le processus ; la politique d'exclusion relève de la responsabilité de l'opérateur | Gouvernance |
| Art. 53, paragraphe 1, point d) | Publier un résumé suffisamment détaillé des données d'entraînement (sources + licences) | ✓ Exportation vérifiable du registre des ensembles de données avec les métadonnées relatives à la licence | V-SEAL API |
| Art. 55, paragraphe 1, point a) | Modèles GPAI de risque systémique : évaluation des risques à partir d'un ensemble de données | ✓ Traçabilité complète pour l'audit du Bureau de l'AI de l'UE | Base L2 V-SEAL |
Pourquoi V-PROOF est-il la solution technique adéquate ?
Avantages distinctifs de l'approche cryptographique de V-PROOF par rapport aux approches déclaratives en matière de conformité.
Votre modèle GPAI dispose-t-il d'une attestation d'origine du jeu de données ?
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