L’usage équitable profite à tous

AI Progress⁠(ouverture 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 dans un but fondamentalement différent, ne fournit pas au public un accès de substitution à ces œuvres et ne cause pas de préjudice commercial juridiquement reconnu au titre de la loi sur le droit d’auteur. Il permet au contraire le développement d’un large éventail de technologies transformatrices qui apportent déjà des bénéfices au public. Le droit d’auteur existe pour promouvoir la créativité et le progrès, non pour freiner l’innovation licite ou protéger les auteurs de la concurrence. Les principes établis de l’usage loyal imposent donc de conclure que l’entraînement de l’IA générative constitue un usage loyal.

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

Cette affaire ne concerne pas seulement les entreprises qui développent de grands modèles de langage (LLM). Elle touche les chercheurs en médecine et les patients, les enseignants accompagnant des élèves aux besoins d’apprentissage variés, les personnes en situation de handicap en quête d’autonomie, les agriculteurs mettant en pratique des connaissances agricoles, les créateurs indépendants développant de nouvelles formes d’expression et des secteurs d’activité allant du logiciel au droit. Ces communautés ont toutes intérêt à pouvoir étudier des sources de connaissances vastes et diverses et à en tirer des enseignements, ainsi qu’à accéder aux outils qui rendent cet apprentissage utile. Beaucoup dépendent de systèmes développés par d’autres, notamment de systèmes d’IA open source, plutôt que d’entraîner eux-mêmes des modèles. L’usage loyal soutient leur capacité à apprendre, à découvrir, à communiquer et à créer. Restreindre l’entraînement relevant de l’usage loyal aurait des conséquences tant pour les institutions qui développent l’IA que pour les personnes qui l’utilisent.

Authors Alliance⁠(ouverture 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 limité auparavant. De nouvelles œuvres peuvent réduire les ventes, la visibilité ou la valeur d’œuvres plus anciennes sans copier leur 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 juger que la « dilution du marché », c’est-à-dire la pression concurrentielle globale exercée par des productions non contrefaisantes, y compris celles qui traitent du même sujet ou relèvent du même genre, partagent des caractéristiques non protégées ou visent le même public, ne constitue pas un préjudice commercial juridiquement reconnu au titre de l’article 107(4) du titre 17 du Code des États-Unis. Rejeter 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.⁠(ouverture dans une nouvelle fenêtre)

L’expérience des industries créatives contemporaines avec l’IA générative illustre parfaitement ces principes en action et montre 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, élaborer des mélodies et rendre réalisables des projets que des ressources limitées pourraient autrement empêcher. Ces outils soutiennent les choix de l’artiste et l’aident à les concrétiser, élargissant les possibilités d’expression humaine et l’éventail des œuvres accessibles au public.

Computer and Communications Industry Association⁠(ouverture dans une nouvelle fenêtre)

L’entraînement d’un modèle d’IA générative compte parmi les utilisations les plus manifestement transformatives 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 afin d’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. Le but comme la nature de cette utilisation diffèrent radicalement du but et de la nature d’origine des œuvres sous-jacentes.

Ed Lee et Rebecca Tushnet⁠(ouverture dans une nouvelle fenêtre)

Professeurs de droit

Ces productions non contrefaisantes ne sont pas substantiellement similaires aux œuvres des demandeurs : elles relèvent simplement du même genre ou contiennent des faits similaires. La théorie inédite 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. Au regard de la clause constitutionnelle relative au droit d’auteur, ces éléments ne sont pas des « écrits » originaux d’un quelconque « auteur » et peuvent être librement copiés.

Electronic Frontier Foundation⁠(ouverture dans une nouvelle fenêtre)

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

Engine et Developers Alliance⁠(ouverture dans une nouvelle fenêtre)

L’utilisation de modèles de fondation par les start-up démontre que l’utilisation d’œuvres protégées pour entraîner un modèle d’IA constitue un usage loyal, 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 créer un outil à usage général que d’autres pourront adapter à de nouvelles fins. Les finalités choisies par les start-up n’ont rien de commun avec celles des œuvres présentes dans les jeux de données d’entraînement.

Foundation for American Innovation⁠(ouverture dans une nouvelle fenêtre)

Dans la mesure où l’entraînement de l’IA permet de créer de nouvelles connaissances, formes d’expression, logiciels et autres capacités, ces bénéfices entrent en ligne de compte dans l’évaluation, au titre du quatrième facteur, des effets de l’utilisation sur le marché. Ce raisonnement justifie ici une application nouvelle : prendre en compte la valeur, pour la sécurité nationale, de capacités permettant de nouvelles analyses, de nouveaux logiciels et d’autres travaux productifs.

Gregory Leppert⁠(ouverture 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 promouvoir 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 déclare avoir pour mission de fournir un « accès à une source de connaissances riche, diverse et pérenne pour vous informer, vous inspirer et vous accompagner dans vos démarches intellectuelles et créatives ». Les autres institutions emploient des formulations remarquablement similaires : la bibliothèque de Harvard a pour mission 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 un socle 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 documentaires ». La mise à disposition ouverte de modèles d’IA à usage général sert et soutient un intérêt public majeur en permettant aux bibliothèques de s’adapter aux évolutions de la préservation et de l’accessibilité du savoir humain pour les générations futures.

Joshua S. Gans⁠(ouverture dans une nouvelle fenêtre)

Professeur de management 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 considérerait chaque vente perdue au profit d’un concurrent comme susceptible de fonder une action en justice pourrait affaiblir la seconde incitation sans protéger la première de façon fiable.

Kevin Kelly⁠(ouverture dans une nouvelle fenêtre)

Auteur

L’IA est une technologie transformatrice qui accélère la création d’œuvres nouvelles dans d’innombrables disciplines artistiques et scientifiques. M. Kelly connaît par expérience la manière dont l’IA fait progresser le domaine de la littérature. Selon lui, chaque modèle d’IA peut être considéré comme un médium entièrement nouveau qui offre aux auteurs la possibilité de créer de nouveaux textes et de nouvelles idées, ainsi que de raisonner. Une décision favorable aux demandeurs sur la question de l’usage loyal 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’informations jusque-là 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 un usage loyal au titre de l’article 107 du titre 17 du Code des États-Unis. Ayant consacré sa vie à l’écriture, M. Kelly attache de l’importance aux protections accordées aux titulaires de droits d’auteur. Il est tout aussi essentiel de préserver une place pour les utilisations licites de contenus protégés par le droit d’auteur et pour l’essor de technologies transformatrices. À défaut, le droit d’auteur étouffera précisément la créativité, l’innovation et la diffusion du savoir qu’il a pour raison d’être d’encourager. La doctrine de l’usage loyal est essentielle pour garantir cet équilibre.

Khosla Ventures⁠(ouverture dans une nouvelle fenêtre)

L’usage loyal 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, qui est de « promouvoir le progrès des sciences et des arts utiles », Constitution des États-Unis, art. I, § 8, cl. 8, le tribunal devrait juger que l’utilisation d’œuvres protégées par le droit d’auteur pour entraîner les grands modèles de langage d’OpenAI constitue, en droit, un usage loyal.

Matthew Sag⁠(ouverture dans une nouvelle fenêtre)

Professeur de droit

Au vu des éléments du dossier, l’utilisation par les défendeurs des œuvres des demandeurs pour entraîner l’IA présente un caractère hautement transformatif et plaide fortement en faveur de la reconnaissance d’un usage loyal, car, dans des conditions réalistes, les productions des 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(ouverture 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 s’appuient sur la protection du droit d’auteur et sur les outils d’IA pour vivre de leur activité. 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 les tâches qui entourent le processus créatif et pour développer leur activité sur un marché où abondent des 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 conforte la position des États-Unis selon laquelle les outils d’IA « peuvent et doivent contribuer à rééquilibrer les conditions de concurrence entre les grands éditeurs et les éditeurs indépendants ». Siskind utilise l’IA dans tous les aspects de son activité, des tâches administratives quotidiennes à l’élaboration d’idées et à l’acquisition de nouveaux clients. Grâce à l’IA, ses tâches non créatives sont plus rapides et moins coûteuses, et son travail créatif gagne en qualité. Comme elle le dit : « Je ne pense pas que je pourrais gérer mon activité sans l’IA à ce stade. » De même, l’IA aide Wall à gérer les exigences opérationnelles de son activité musicale, à réduire ses coûts et à consacrer davantage de temps à la composition. Comme Siskind, il doute que son activité puisse survivre sous sa forme actuelle sans l’IA.

Mike Knoop, Daniel Lowd, Douglas Schmidt⁠(ouverture dans une nouvelle fenêtre)

Chercheurs en informatique

La généralisation et la mémorisation sont des phénomènes distincts. L’entraînement sur un corpus vaste et varié permet à un modèle de répondre à des prompts non rencontrés 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 un référentiel de documents adressables et ne récupère généralement pas des données d’entraînement identifiées 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 précises ; la génération consiste plutôt à produire une distribution de probabilité pour le token suivant, puis à effectuer une sélection à partir de celle-ci.

Public Knowledge⁠(ouverture dans une nouvelle fenêtre)

L’usage loyal a protégé des outils qui aident chacun à s’orienter dans les vastes ensembles d’informations issus 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 »). Il a également protégé la mise à disposition, par les bibliothèques, de livres numériques accessibles aux lecteurs empêchés de lire les imprimés. Voir Authors Guild, Inc. v. HathiTrust, 755 F.3d 87, 101–03 (2d Cir. 2014). Il a aussi protégé la publication gratuite en ligne de normes techniques intégrées à la législation, reconnaissant les « bénéfices considérables pour le public d’un accès gratuit et facile au droit ». Am. Soc’y for Testing & Materials v. Public.Resource.Org, Inc., 82 F.4th 1262, 1271–72 (D.C. Cir. 2023). L’usage loyal sera tout aussi bénéfique pour garantir que les avantages de l’IA profitent au grand public, plutôt que d’être contrôlés par quelques privilégiés.

Le sénateur Rick Santorum et le représentant Rick Boucher⁠(ouverture dans une nouvelle fenêtre)

Anciens membres du Congrès

« Depuis ses origines, 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 ces origines, la doctrine de l’usage loyal, consacrée par la loi sur le droit d’auteur de 1976, est conçue pour accompagner le changement 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 emblématique d’usage loyal. Un modèle d’IA s’appuie sur des œuvres non pour communiquer leur expression au public, mais, dans une démarche tout à fait différente, pour en dégager les régularités statistiques du langage qui lui permettent de fonctionner. Une décision reconnaissant que l’entraînement de l’IA constitue un usage loyal 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(ouverture dans une nouvelle fenêtre)

Journaliste lauréat du prix Pulitzer / Professeur de droit

L’utilisation par OpenAI d’articles de presse pour entraîner ses modèles d’IA générative n’a nullement porté atteinte aux attentes commerciales raisonnables des organes de presse demandeurs. 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(ouverture dans une nouvelle fenêtre)

Dans ce litige, le New York Times cherche à restreindre la doctrine de l’usage loyal pour en exclure l’entraînement des grands modèles de langage (LLM) d’OpenAI. Une telle issue serait incompatible avec les principes fondamentaux du droit d’auteur et entraverait gravement « le progrès des sciences et des arts utiles ». Constitution des États-Unis, art. I, § 8, cl. 8. Comme indiqué ci-dessous, des publications — dont des médias indépendants et de jeunes entreprises de presse, ainsi que le New York Times lui-même — utilisent les LLM à des fins journalistiques et autres. Et au-delà de l’objet de ce litige, les LLM aident déjà des chercheurs de diverses disciplines à réaliser des avancées majeures. Restreindre le développement des LLM sur la base d’une mauvaise compréhension de la doctrine de l’usage loyal ferait obstacle à ces progrès créatifs et scientifiques, tout en freinant la prospérité et la mobilité économique aux États-Unis.