L’usage équitable profite à tout le monde

AI Progress⁠(s'ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Le tribunal devrait rejeter la tentative des demandeurs d’étendre le droit d’auteur au-delà de ses limites établies. L’entraînement de l’IA utilise des œuvres protégées par le droit d’auteur à une fin fondamentalement différente, n’offre pas au public un accès de substitution à ces œuvres et ne cause pas de préjudice au marché juridiquement reconnu par la Loi sur le droit d’auteur. Il permet plutôt le développement d’un large éventail de technologies transformatrices qui procurent déjà des avantages au public. Le droit d’auteur existe pour favoriser la créativité et le progrès, non pour étouffer l’innovation licite ou protéger les auteurs de la concurrence. Les principes établis de l’utilisation équitable imposent donc de conclure que l’entraînement de l’IA générative constitue une utilisation équitable.

American Council of the Blind, Association of Research Libraries, American Library Association, Consumer Technology Association et Business Software Alliance⁠(s'ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Cette affaire concerne bien plus que les entreprises qui développent de grands modèles de langage (LLM). Elle touche les chercheurs en médecine et les patients, les enseignants qui accompagnent des élèves aux besoins d’apprentissage variés, les personnes en situation de handicap qui recherchent une plus grande autonomie, les agriculteurs qui appliquent des connaissances agricoles, les créateurs indépendants qui développent de nouvelles formes d’expression et des secteurs d’activité allant du logiciel au droit. Ces communautés ont un intérêt commun à pouvoir étudier de vastes sources de connaissances diversifiées et en tirer des enseignements, ainsi qu’à accéder aux outils qui rendent cet apprentissage utile. Beaucoup dépendent de systèmes développés par d’autres, y compris de systèmes d’IA à code source ouvert, plutôt que d’entraîner eux-mêmes des modèles. L’utilisation équitable soutient leur capacité à apprendre, à découvrir, à communiquer et à créer. Les restrictions imposées à l’entraînement relevant de l’utilisation équitable toucheraient aussi bien les institutions qui développent l’IA que les personnes qui l’utilisent.

Authors Alliance⁠(s'ouvre dans une nouvelle fenêtre)

La théorie de la dilution du marché demande au droit d’auteur de protéger les titulaires de droits contre un phénomène économique qu’il n’a jamais restreint auparavant. De nouvelles œuvres peuvent réduire les ventes, la visibilité ou la valeur d’œuvres plus anciennes sans en copier l’expression protégée. La Loi sur le droit d’auteur laisse délibérément cette concurrence hors du contrôle du titulaire du droit d’auteur. L’amicus demande donc respectueusement au tribunal de conclure que la « dilution du marché », c’est-à-dire la pression concurrentielle globale exercée par des contenus générés non contrefaisants, y compris ceux qui abordent le même sujet ou relèvent du même genre, partagent des caractéristiques non protégées ou se disputent le même public, ne constitue pas un préjudice au marché juridiquement reconnu au titre de 17 U.S.C. § 107(4). Le rejet de cette théorie préserverait la distinction que la Cour d’appel du deuxième circuit a toujours maintenue : le droit d’auteur protège les auteurs contre la substitution à leur expression protégée, non contre le succès d’une nouvelle expression qui ne fait que la concurrencer.

Chamber of Progress, Abundance Institute et Trevor Lawrence Jr.⁠(s'ouvre dans une nouvelle fenêtre)

L’expérience de l’industrie créative moderne avec l’IA générative illustre parfaitement ces principes à l’œuvre, en montrant comment les outils d’IA générative servent l’objectif central du droit d’auteur : favoriser davantage la créativité humaine. Par exemple, les musiciens utilisent l’IA générative pour explorer des arrangements, développer des mélodies et rendre réalisables des projets que des ressources limitées pourraient autrement empêcher. Ces outils soutiennent le jugement de l’artiste et l’aident à le concrétiser, élargissant ainsi les possibilités d’expression humaine et l’éventail des œuvres offertes au public.

Computer and Communications Industry Association⁠(s'ouvre dans une nouvelle fenêtre)

L’entraînement d’un modèle d’IA générative compte parmi les utilisations les plus manifestement transformatrices qu’un tribunal ait été appelé à évaluer. Les œuvres protégées par le droit d’auteur ne sont pas copiées pour être consommées ou distribuées; elles sont analysées pour en extraire des régularités statistiques qui permettent à un outil de générer de nouveaux textes ou d’autres contenus selon les instructions d’un utilisateur humain. Tant la finalité que la nature de cette utilisation sont radicalement différentes de la finalité et de la nature originales des œuvres sous-jacentes.

Ed Lee et Rebecca Tushnet⁠(s'ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Professeurs de droit

Ces contenus générés non contrefaisants ne sont pas substantiellement similaires aux œuvres des demandeurs : ils relèvent simplement du même genre ou contiennent des faits similaires. La théorie sans précédent de la « dilution » avancée par le demandeur renverse la logique du droit d’auteur. Les genres et les faits ne peuvent pas être protégés par le droit d’auteur. En vertu de la clause constitutionnelle sur le droit d’auteur, ces éléments ne sont pas des « écrits » originaux d’un quelconque « auteur » et peuvent être librement copiés.

Electronic Frontier Foundation⁠(s'ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Les demandeurs demandent au tribunal de faire fi de cette prudence et de réécrire le droit d’auteur pour y inclure une exigence d’acquisition licite qui ne trouve aucun fondement dans la loi ou la jurisprudence; ils lui demandent aussi de faire pencher l’analyse de l’utilisation équitable en défaveur du développeur d’un outil à usage général si cet outil peut servir à créer des œuvres non contrefaisantes potentiellement concurrentes. Le tribunal devrait rejeter ces deux théories.

Engine et Developers Alliance⁠(s'ouvre dans une nouvelle fenêtre)

L’utilisation de modèles de fondation par les jeunes entreprises démontre que le recours à des œuvres protégées par le droit d’auteur pour entraîner un modèle d’IA constitue une utilisation équitable, et non une violation du droit d’auteur. L’objectif de l’entraînement d’un modèle de fondation n’est pas de reproduire les œuvres à partir desquelles il apprend, mais de construire un outil à usage général que d’autres peuvent adapter à de nouvelles fins. Les fins choisies par les jeunes entreprises ne ressemblent en rien à celles des œuvres figurant dans les jeux de données d’entraînement.

Foundation for American Innovation⁠(s'ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Dans la mesure où l’entraînement de l’IA permet la création de nouvelles connaissances, formes d’expression, logiciels et autres capacités, ces avantages sont pertinents pour l’évaluation, au titre du quatrième facteur, des effets de cette utilisation sur le marché. Ce raisonnement justifie ici une application inédite : prendre en compte la valeur, pour la sécurité nationale, des capacités qui permettent de nouvelles analyses, de nouveaux logiciels et d’autres travaux productifs.

Gregory Leppert⁠(s'ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Expert en technologies des bibliothèques

« L’objectif premier du droit d’auteur n’est pas de récompenser le travail des auteurs, mais de favoriser le progrès des sciences et des arts utiles. » Les bibliothèques partagent cet objectif fondamental de la Loi sur le droit d’auteur. Par exemple, la Bibliothèque du Congrès affirme que sa mission est de fournir un « accès à une source de connaissances riche, diversifiée et durable pour vous éclairer, vous inspirer et vous mobiliser dans vos démarches intellectuelles et créatives ». Dans les autres institutions, les formulations sont remarquablement semblables : la mission de la Bibliothèque de Harvard est de « collaborer avec nos communautés à la création et au partage de nouvelles connaissances », les bibliothèques du MIT cherchent à « faire progresser les connaissances en offrant une base fiable pour la production, la diffusion, l’utilisation, l’exploitation créative et la préservation de l’information », et la Bibliothèque publique de New York existe pour « faire progresser les connaissances en offrant un accès libre et gratuit aux ressources ». La mise à disposition ouverte de modèles d’IA à usage général sert et soutient un intérêt public important, car elle permet aux bibliothèques de suivre le rythme en matière de préservation et d’accessibilité du savoir humain pour les générations futures.

Joshua S. Gans⁠(s'ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Professeur de gestion stratégique

Le droit d’auteur encourage non seulement la création de contenu, mais aussi la conception d’outils qui apprennent à partir de ce contenu; une règle qui traiterait chaque vente perdue comme un motif de recours pourrait affaiblir la seconde incitation sans protéger la première de manière fiable.

Kevin Kelly⁠(s'ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteur

L’IA est une technologie transformatrice qui accélère la création d’œuvres inédites dans d’innombrables disciplines artistiques et scientifiques. M. Kelly connaît par expérience la façon dont l’IA fait progresser le domaine de la littérature. Selon lui, chaque modèle d’IA peut être compris comme un médium entièrement nouveau qui offre aux auteurs la capacité de créer de nouveaux textes et de nouvelles idées, ainsi que de raisonner. Une décision favorable aux demandeurs sur la question de l’utilisation équitable leur accorderait donc bien plus que le monopole limité sur leur expression originale que le Congrès entendait leur conférer. Elle entraverait le développement de technologies capables de diffuser des quantités d’information auparavant inimaginables. Elle freinerait également de nouveaux modes de pensée et la création de nouvelles œuvres originales, tant dans les arts que dans les sciences. L’amicus dépose ce mémoire à l’appui de l’argument des défendeurs selon lequel l’utilisation d’œuvres protégées par le droit d’auteur pour entraîner de grands modèles de langage constitue une utilisation équitable au titre de 17 U.S.C. § 107. Ayant consacré sa vie à l’écriture, M. Kelly accorde de l’importance aux protections offertes aux titulaires du droit d’auteur. Il est tout aussi vital de préserver une place pour les utilisations autorisées de contenus protégés par le droit d’auteur et pour l’essor de technologies transformatrices. Autrement, le droit d’auteur étouffera précisément la créativité, l’innovation et la diffusion des connaissances qu’il est censé encourager. La doctrine de l’utilisation équitable est essentielle pour assurer cet équilibre.

Khosla Ventures⁠(s'ouvre dans une nouvelle fenêtre)

L’utilisation équitable existe précisément pour empêcher que le droit d’auteur soit utilisé contre l’innovation qu’il a été conçu pour favoriser. Pour remplir le mandat constitutionnel du droit d’auteur, soit « favoriser le progrès des sciences et des arts utiles », Const. des États-Unis, art. I, § 8, cl. 8, le tribunal devrait conclure que l’utilisation d’œuvres protégées par le droit d’auteur pour entraîner les grands modèles de langage d’OpenAI constitue, en droit, une utilisation équitable.

Matthew Sag⁠(s'ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Professeur de droit

Au vu du dossier dans cette affaire, l’utilisation des œuvres des demandeurs par les défendeurs pour l’entraînement de l’IA est hautement transformatrice et milite fortement en faveur d’une conclusion d’utilisation équitable, car, dans des conditions réalistes, les contenus générés par les modèles des défendeurs ne présentent aucune similitude pertinente avec les copies intermédiaires invisibles réalisées pendant le processus d’entraînement.

Michael Wall et Sarah Rose Siskind⁠(s'ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Musicien et compositeur / humoriste et autrice

Ce mémoire illustre ce que cette phrase signifie en pratique à travers le travail de deux créateurs indépendants qui comptent sur la protection du droit d’auteur et sur les outils d’IA pour gagner leur vie. Les amici Sarah Rose Siskind et Michael Wall sont des artistes qui créent des œuvres originales et en concèdent des licences. Ils utilisent toutefois l’IA pour accomplir les tâches entourant le processus créatif et pour développer leurs entreprises dans un marché où abondent les concurrents mieux dotés en ressources. Pour les amici, l’IA ne remplace pas la créativité et ne constitue pas un raccourci dans leurs processus créatifs. L’IA les aide à créer davantage et à étendre leur travail à de nouveaux modes d’expression. L’expérience des amici souligne la position des États-Unis selon laquelle les outils d’IA « peuvent et doivent contribuer à rétablir l’équilibre entre les grands éditeurs et les éditeurs indépendants ». Siskind utilise l’IA dans tous les aspects de son entreprise, des tâches administratives quotidiennes au développement d’idées et à l’acquisition de nouveaux clients. Grâce à l’IA, son travail non créatif est plus rapide et moins coûteux, et son travail créatif est meilleur. Comme elle le dit : « À ce stade, je ne pense pas pouvoir gérer mon entreprise sans l’IA. » De même, l’IA aide Wall à gérer les exigences opérationnelles de son entreprise musicale, à réduire ses coûts et à consacrer plus de temps à la composition musicale. Comme Siskind, il doute que son entreprise puisse survivre sous sa forme actuelle sans l’IA.

Mike Knoop, Daniel Lowd, Douglas Schmidt⁠(s'ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Chercheurs en informatique

La généralisation et la mémorisation sont des phénomènes distincts. L’entraînement sur une collection vaste et variée permet à un modèle de répondre à des requêtes qu’il n’a pas rencontrées pendant l’entraînement, ce qui étaye la conclusion selon laquelle il apprend des régularités applicables à de nouveaux contextes plutôt que de simplement stocker les œuvres sources. Un modèle entraîné n’est pas une base documentaire adressable et ne récupère normalement pas des données d’entraînement précises sous forme de fichiers stockés. Il n’existe aucune adresse, aucun index ni aucun descripteur de fichier permettant de demander et d’obtenir des données d’entraînement particulières; la génération consiste plutôt à produire une distribution de probabilités pour le prochain token, puis à effectuer une sélection à partir de celle-ci.

Public Knowledge⁠(s'ouvre dans une nouvelle fenêtre)

L’utilisation équitable a protégé les outils qui aident les gens à s’orienter dans les vastes collections d’information issues du monde numérique, notamment la recherche d’images et la recherche en texte intégral dans les livres. Voir Perfect 10, Inc. v. Amazon.com, Inc., 508 F.3d 1146, 1164–68 (9th Cir. 2007); Authors Guild v. Google, Inc., 804 F.3d 202, 216–17, 225 (2d Cir. 2015) (« Google Livres »). Elle a également protégé la mise à disposition, par les bibliothèques, de livres numériques accessibles aux lecteurs ayant une déficience les empêchant de lire les imprimés. Voir Authors Guild, Inc. v. HathiTrust, 755 F.3d 87, 101–03 (2d Cir. 2014). Elle a aussi protégé la publication gratuite en ligne de normes techniques incorporées à la loi, en reconnaissant les « avantages considérables pour le public d’un accès gratuit et facile à la loi ». Am. Soc’y for Testing & Materials v. Public.Resource.Org, Inc., 82 F.4th 1262, 1271–72 (D.C. Cir. 2023). L’utilisation équitable sera tout aussi bénéfique pour faire en sorte que les avantages de l’IA profitent à l’ensemble du public, plutôt que d’être contrôlés par une poignée de privilégiés.

Le sénateur Rick Santorum et le représentant Rick Boucher⁠(s'ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Anciens membres du Congrès

« Depuis ses débuts, le droit d’auteur a évolué en réponse aux changements technologiques majeurs. » Sony Corp. of Am. v. Universal City Studios, Inc., 464 U.S. 417, 430 (1984). Fidèle à cette origine, la doctrine de l’utilisation équitable, codifiée par la Loi sur le droit d’auteur de 1976, est conçue pour accompagner l’évolution technologique, et non pour s’y opposer. L’IA est la technologie la plus récente et la plus déterminante à laquelle cette doctrine doit s’appliquer. L’utilisation d’œuvres protégées par le droit d’auteur pour entraîner des modèles d’IA est un cas exemplaire d’utilisation équitable. Un modèle d’IA s’appuie sur des œuvres non pas pour communiquer leur expression au public, mais plutôt, dans un but tout à fait différent, pour en dégager les régularités statistiques du langage qui lui permettent de fonctionner. Une décision reconnaissant que l’entraînement de l’IA constitue une utilisation équitable revêt une importance vitale pour notre nation. La liberté des scientifiques, des entreprises et des entrepreneurs américains d’entraîner l’IA est d’une importance économique et stratégique primordiale.

Ron Suskind et Brian L. Frye⁠(s'ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Journaliste lauréat du prix Pulitzer / professeur de droit

L’utilisation d’articles de presse par OpenAI pour entraîner ses modèles d’IA générative n’a aucunement porté atteinte aux attentes commerciales raisonnables des demandeurs du secteur de la presse. Ils ont commandé et publié des articles de presse dans l’intention d’en vendre l’accès aux consommateurs. Ils conservent et continuent d’exercer le droit exclusif de vendre aux consommateurs l’accès à leurs articles. Leur capacité à vendre aux consommateurs l’accès à leurs articles n’a pas été affectée par l’utilisation de ces articles par OpenAI pour entraîner ses modèles d’IA.

Gouvernement des États-Unis⁠(s'ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Dans ce litige, le New York Times cherche à restreindre la doctrine de l’utilisation équitable afin d’en exclure l’entraînement des grands modèles de langage (LLM) d’OpenAI. Un tel résultat serait incompatible avec les principes fondamentaux du droit d’auteur et entraverait gravement « le progrès des sciences et des arts utiles ». CONST. DES ÉTATS-UNIS, art. I, § 8, cl. 8. Comme il est expliqué ci-dessous, des publications — y compris des médias indépendants et émergents, en plus du New York Times lui-même — exploitent les LLM à des fins journalistiques et autres. Et au-delà de l’objet de ce litige, les LLM aident déjà des chercheurs de divers domaines à réaliser des percées majeures. Restreindre le développement des LLM en se fondant sur une mauvaise compréhension de la doctrine de l’utilisation équitable compromettrait ces progrès créatifs et scientifiques, tout en freinant la prospérité et la mobilité économique aux États-Unis.