Machine learning et droit d’auteur : la quête d’un équilibre

Résumé

Le présent article vise à explorer les avenues possibles pour trouver un équilibre entre la nécessité de protéger le droit d’auteur et celle d’encourager le développement des systèmes d’intelligence artificielle (système IA), lequel pourrait impliquer la reproduction de données protégées par le droit d’auteur au cours de processus de machine learning (ML). L’étude du droit positif démontre le caractère incertain et inadapté du cadre juridique actuellement en vigueur. En l’absence d’une disposition spécifique, l’exception générale de l’utilisation équitable devient pratiquement la seule possibilité pour reproduire des données protégées sans violer les droits des titulaires du droit d’auteur. Or, cette solution place le développement des systèmes IA à la merci des tribunaux et de leur appréciation du caractère équitable ou non de chaque cas d’espèce. D’où la nécessité de trouver une avenue garantissant une meilleure stabilité juridique. Le survol des solutions retenues en droit comparé nous amène à privilégier une solution fondée sur la création d’une exception spécifique applicable à la ML.

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