Développement et protection des systèmes d’IA

Puis-je faire breveter mon système d’IA?

La plupart des systèmes d’IA peuvent être considérés comme des logiciels. Dans de nombreux pays, les logiciels ne peuvent pas être protégés par des brevets. Pour bien saisir les nuances, il convient d’analyser les termes clés utilisés dans ce domaine.

Un logiciel est un programme informatique qui donne des instructions au matériel (c’est-à-dire l’équipement physique de l’ordinateur) afin qu’il effectue des tâches précises. Un programme informatique est un algorithme, c’est-à-dire une série d’instructions permettant d’effectuer un calcul.

Les algorithmes sont généralement écrits dans un langage de programmation, tel que Java, C++ ou Python, qui s’apparente au langage naturel. C’est ce que l’on appelle le code source. Le code source est ensuite généralement traduit en langage machine (code objet), qui se compose de valeurs binaires (uniquement des 0 et des 1) correspondant à des opérations qu’un ordinateur peut exécuter directement.

L’Office européen des brevets (OEB) ne considère pas qu’un programme informatique puisse faire l’objet d’un brevet (et estime que le terme “logiciel” est ambigu). Plus précisément, dans la mise à jour annuelle de 2018 de ses “Directives relatives à l’examen”, l’OEB souligne que l’IA et l’apprentissage automatique reposent sur des algorithmes de nature “abstraite” (et donc non brevetables) et que, quelle que soit la manière dont ils sont entraînés, ils ne peuvent pas faire l’objet d’un brevet. Toutefois, l’OEB peut délivrer des brevets sur des inventions mises en œuvre par ordinateur, ce qui permet, dans la pratique, de breveter certains logiciels, y compris les applications “IA”.

Les inventions mises en œuvre par ordinateur ”nécessitent l’utilisation d’un ordinateur, d’un réseau informatique ou d’un autre dispositif programmable, dont une ou plusieurs fonctionnalités sont mises en œuvre, en tout ou en partie, au moyen d’un programme informatique”. Les revendications de brevet remplissant les conditions requises doivent présenter un caractère technique, et peuvent notamment porter sur un procédé mis en œuvre par ordinateur plutôt que sur un algorithme. Les revendications doivent également apporter une contribution technique à l’activité inventive.

Par exemple, une méthode permettant à un ordinateur de générer lui-même des nombres aléatoires ne serait pas brevetable, mais l’OEB a jugé que cette même méthode était brevetable lorsqu’elle était utilisée pour simuler un circuit d’une manière particulière. Les directives de l’OEB donnent d’autres exemples d’applications techniques de l’IA susceptibles d’être brevetées : l’utilisation d’un réseau neuronal dans un appareil de surveillance cardiaque pour détecter des battements cardiaques irréguliers, ou le classement de données à partir de caractéristiques de bas niveau (par exemple, les contours ou les attributs de pixels dans les images). L’IA peut également être protégée lorsqu’elle est spécialement adaptée pour fonctionner sur un ordinateur, lorsque ”la conception de la méthode mathématique est motivée par des considérations techniques liées au fonctionnement interne de l’ordinateur”.

Comme c’est le cas pour tous les brevets, une invention mise en œuvre par ordinateur doit répondre à des critères généraux de brevetabilité : l’invention doit présenter un caractère novateur, faire preuve d’une activité inventive, apporter une “solution technique à un problème technique” et présenter une applicabilité industrielle.

Les États-Unis d’Amérique autorisent également certains brevets sur des logiciels. Avant l’avènement de l’IA, la Cour suprême des États-Unis d’Amérique avait jugé que certains logiciels constituaient des “idées abstraites” mises en œuvre par ordinateur et ne pouvaient donc pas faire l’objet d’un brevet. Par la suite, certains tribunaux de premier ressort ont validé un nombre restreint de brevets sur des logiciels, mais il n’existe aucune règle claire permettant de distinguer ce qui est brevetable de ce qui ne l’est pas. Selon les directives de l’Office des brevets et des marques des États-Unis d’Amérique, pour rejeter une invention mise en œuvre par ordinateur au motif qu’il s’agit d’une idée abstraite, les examinateurs de brevets doivent prouver, à partir de faits concrets, que les revendications sont “bien connues, courantes et conventionnelles”.

Une fois délivrés, voire parfois alors qu’ils sont encore en instance, les brevets peuvent apporter une valeur ajoutée considérable aux entreprises. Cela étant, compte tenu du coût relativement élevé de l’obtention de brevets, la protection est généralement recherchée de manière sélective dans certains ressorts juridiques clés. Cela signifie que les titulaires de brevets ne peuvent empêcher des tiers d’utiliser leurs inventions que dans certains ressorts. Même pour les grandes entreprises, une protection “mondiale” par brevet est généralement à la fois trop coûteuse et inutile. À l’heure actuelle, parmi les pays qui se livrent une course effrénée pour devenir le leader mondial de l’IA, les principaux ressorts concernés sont les États-Unis d’Amérique, la France, l’Allemagne, le Royaume-Uni, le Japon, la République de Corée et la Chine.

Le droit d’auteur constitue un moyen essentiel de protection des logiciels, qui sont protégés en tant qu’“œuvres littéraires” en vertu de l’article 4 du Traité de l’OMPI sur le droit d’auteur (WCT) et de l’article 10 de l’Accord sur les aspects des droits de propriété intellectuelle qui touchent au commerce (ADPIC). En matière d’apprentissage automatique et de réseaux neuronaux, le droit d’auteur ne protège que le code. Ce modèle sera protégé à la fois par le droit d’auteur et le droit des brevets, et éventuellement par le secret d’affaires.

Les éléments pouvant bénéficier de la protection au titre du droit d’auteur varient selon les ressorts juridiques. Au Royaume-Uni, les travaux préparatoires de conception bénéficient d’une protection s’ils peuvent donner lieu, à un stade ultérieur, à la création d’un programme informatique.

Au sein de l’Union européenne, la protection des logiciels est régie par la directive sur les logiciels, qui stipule que cette protection s’applique dès lors que l’œuvre constitue “la création intellectuelle propre de l’auteur”.

Le droit d’auteur protège l’expression et ne s’étend pas aux idées, aux procédures, aux méthodes de fonctionnement ni aux concepts mathématiques. Cela signifie que le droit d’auteur n’empêche pas les concurrents de créer leur propre code capable de fonctionner de la même manière que le code protégé. Un concurrent capable d’accéder à un code protégé pourrait être en mesure de le réécrire de manière à ce qu’il ne porte plus atteinte au droit d’auteur tout en conservant les mêmes fonctionnalités. Même sans avoir directement accès au code, un concurrent pourrait être en mesure de créer un programme similaire en observant le fonctionnement du logiciel. S’ils écrivent leur propre code et que celui-ci ne contient ni le code source ni le code objet protégés, il n’y a généralement pas atteinte. En effet, le code du concurrent est alors protégé par son propre droit d’auteur.

Puis-je recourir aux secrets d’affaires pour protéger mon innovation en matière d’IA?

Les logiciels peuvent bénéficier de la protection des secrets d’affaires ou des informations confidentielles. Si un concurrent ne peut pas accéder au code source ni déterminer d’une autre manière comment reproduire les fonctionnalités du logiciel, la protection au titre du secret d’affaires peut s’avérer efficace. En matière d’IA, cette approche pourrait s’avérer particulièrement efficace si les tiers n’ont pas directement accès au système d’IA et que seules les données générées par celui-ci sont partagées en dehors de l’organisation. Par exemple, les poids et les paramètres d’un modèle d’IA pourraient être protégés en tant qu’informations confidentielles.

La protection des secrets d’affaires exige une vigilance constante, car elle repose sur le secret. Pour que des informations constituent un “secret d’affaires” au sens du droit de la propriété intellectuelle (sachant toutefois que les règles varient d’un ressort juridique à l’autre) :

  • elles doivent avoir une valeur économique du fait qu’elles ne sont pas connues du grand public; et

  • le propriétaire doit prendre des mesures raisonnables pour préserver leur confidentialité.

C’est l’une des raisons pour lesquelles les accords de confidentialité sont courants et indispensables, notamment dans le cadre des contrats conclus avec les salariés et les prestataires indépendants. Si une entreprise ne prend aucune mesure raisonnable pour protéger des informations (y compris des mesures techniques) et les divulgue sans qu’aucun accord de confidentialité ne soit en place, ces informations ne bénéficient généralement pas, dès le départ, de la protection accordée aux secrets d’affaires ou perdent cette protection.

Si une entreprise prend des mesures raisonnables pour limiter la divulgation d’informations dont elle détient légalement le contrôle, et si ces informations ont une valeur en raison de leur caractère confidentiel, il est possible d’empêcher que ces informations soient divulguées, obtenues ou utilisées sans son consentement, d’une manière contraire aux pratiques commerciales loyales. Concrètement, cela signifie que si des informations fuitent, par exemple à la suite d’une cyberattaque ou d’une violation de contrat, des recours juridiques peuvent être engagés pour restreindre l’utilisation de ces informations ou demander des dommages-intérêts.

Quel est le rôle des licences open source dans le domaine de la propriété intellectuelle et de l’IA?

L’utilisation des logiciels libres (OSS) fait l’objet de considérations particulières. L’acronyme “OSS” désigne généralement un code source accessible au public et pouvant être utilisé gratuitement par des tiers. Cependant, bien que les logiciels libres soient généralement gratuits, leur utilisation est souvent soumise à des restrictions quant à l’utilisation du code.

L’utilisation de logiciels libres peut nécessiter une licence qui interdit aux utilisateurs de créer des versions modifiées du code source ou de l’utiliser à des fins commerciales. Les licences OSS peuvent également interdire à quiconque d’intégrer le code source dans d’autres logiciels, à moins que cette personne n’accepte de rendre l’ensemble du programme open source, ce qui revient à supprimer son statut de logiciel exclusif.

Il existe des milliers de types différents de licences de logiciels libres, dont beaucoup limitent la protection de la propriété intellectuelle dont peut bénéficier tout produit intégrant un logiciel libre. Cela vaut aussi bien pour l’utilisation de bibliothèques de code que pour les extraits de code susceptibles d’être intégrés dans une base de code plus vaste.

Le débat autour de l’IA open source n’en est encore qu’à ses débuts. Selon l’Open Source Initiative, une IA open source est un système mis à disposition selon des conditions qui garantissent aux utilisateurs la liberté de l’utiliser, de l’étudier, de le modifier et de le partager.

Dans le contexte actuel, l’IA open source s’inscrit dans un spectre allant du totalement ouvert au totalement fermé, selon les composants qui sont accessibles au public sous licence open source. Ces éléments peuvent notamment inclure la documentation, le code du logiciel, les données d’entraînement, les facteurs de pondération et l’architecture du modèle. La loi européenne sur l’IA définit l’“IA sous licence libre et open source” comme désignant des composants d’IA mis à disposition sous des licences open source; toutefois, cette définition présente des limites et ne précise pas combien de composants doivent être open source. Ce point est important, car la loi sur l’IA prévoit des exigences moins strictes pour les parties prenantes qui mettent à disposition une “IA open source” (même si cela exclut les systèmes à haut risque et les services monétisés). Certains détracteurs ont fait valoir que cela encourageait le “open-source washing”, c’est-à-dire le fait de se prévaloir du statut “open source” pour se soustraire aux obligations de transparence.

En résumé, l’IA open source nécessite des approches différentes de celles des logiciels open source traditionnels en raison de sa complexité et de sa nature multicomposants. Des définitions et des cadres juridiques plus clairs concernant ce qui constitue une “IA open source” sont encore en cours d’élaboration. À l’avenir, le recours à des cadres open source pourrait constituer un levier essentiel de transparence en matière d’IA, à condition que l’ensemble du système open source soit pris en considération et que des normes ouvertes soient adoptées de manière transversale. Les utilisateurs doivent savoir que les différentes licences des logiciels libres “IA” peuvent comporter leurs propres conditions et restrictions.

Puis-je utiliser du matériel protégé par le droit d’auteur pour entraîner un modèle d’IA?

Ainsi qu’il est indiqué au chapitre 1, les progrès rapides récemment réalisés dans le domaine de l’apprentissage automatique ont été rendus possibles grâce à la disponibilité généralisée de grandes quantités de données numériques, souvent appelées “données d’entrée”. Ces données peuvent prendre différentes formes : des informations statistiques telles que des chiffres, qui ne soulèvent aucune question de droit d’auteur, aux textes, images, vidéos et enregistrements sonores, pour lesquels les questions de droit d’auteur sont devenues un sujet de controverse et de débat majeur.

Dans certains cas, les données d’entrée sont collectées afin de servir de support d’entraînement à un système d’IA grâce à l’exploration de textes et de données, qui consiste à traiter de manière hautement automatisée de grandes quantités de données pour acquérir de nouvelles connaissances. (Une fois encore, reprenons l’exemple du chapitre 1 : les dizaines de millions de transactions d’une chaîne de distribution sont incompréhensibles pour l’être humain en raison de l’ampleur des données, mais l’apprentissage automatique permet de prédire avec précision les tendances des ventes.)

En règle générale, l’exploration de textes et de données comprend les étapes suivantes :

  1. Extraction d’informations à partir de sources en ligne accessibles à l’aide de robots ou d’autres systèmes automatisés. On parle souvent de “crawling” ou de “scraping”.

  2. Mise en forme des données collectées.

  3. Analyser les données fournies afin de recenser des corrélations, des tendances et des schémas.

  4. Traitement et analyse des données.

  5. Stockage de données à des fins de validation.

Le principal point de discorde réside ici dans le fait que chacune de ces étapes peut impliquer un type différent de reproduction, qui constitue l’un des droits patrimoniaux exclusifs réservés aux titulaires du droit d’auteur dans tous les ressorts juridiques, et le droit principal en jeu dans ces processus.

Cela étant, de nombreux ressorts juridiques reconnaissent la grande valeur sociétale et économique de l’exploration de textes et de données, et les législateurs s’efforcent donc de trouver un équilibre entre les droits des titulaires du droit d’auteur et les intérêts des utilisateurs en prévoyant des exceptions au titre de l’exploration de textes et de données. Ainsi qu’il est indiqué au chapitre 2, le Japon a été le premier pays au monde à exempter explicitement l’exploration de textes et de données de toute responsabilité en matière de droit d’auteur, tant dans les cas commerciaux que non commerciaux.

Aux États-Unis d’Amérique, quelques affaires déjà tranchées (et plusieurs autres en cours) portent sur la question de savoir si l’“usage loyal” constitue un moyen de défense contre une atteinte au droit d’auteur lorsque du matériel protégé par ce droit est utilisé pour entraîner les systèmes d’IA.

Pour déterminer si l’“usage loyal” s’applique, il convient tenir compte des quatre critères énoncés à l’article 107 de la loi américaine sur le droit d’auteur :

  1. la finalité et la nature de l’utilisation, notamment s’il s’agit d’une utilisation à caractère commercial ou à des fins d’enseignement sans but lucratif;

  2. la nature de l’œuvre protégée;

  3. la quantité et l’importance de la partie utilisée par rapport à l’ensemble de l’œuvre protégée; et

  4. les conséquences de cet usage sur le marché potentiel ou sur la valeur de l’œuvre protégée.

Dans deux décisions récentes, Bartz c. Anthropic et Kadrey c. Meta, les tribunaux ont estimé que l’utilisation du matériel protégé par le droit d’auteur pour l’entraînement des modèles d’IA relevait de l’“usage loyal”. Ces décisions reposaient en grande partie sur le premier critère, à savoir “la finalité et la nature de l’utilisation”, dont l’enjeu principal consiste à déterminer si l’utilisation du “matériel protégé par le droit d’auteur” présentait ou non un caractère “transformatif”. Dans ces deux cas, les tribunaux ont estimé que l’entraînement des modèles d’IA supposait bel et bien d’une transformation et pouvait donc être considéré comme un “usage loyal”. Dans l’affaire Kadrey c. Meta, le tribunal a également examiné le quatrième critère : l’impact sur le marché et la valeur des œuvres protégées par le droit d’auteur. La conclusion a été que, dans la mesure où le système d’IA ne pouvait pas reproduire intégralement les œuvres protégées par le droit d’auteur ni les remplacer sur le marché, l’entraînement relevait de l’usage loyal.

Il convient toutefois de noter que ces décisions sont propres aux faits de chaque affaire et que, pour l’instant, Bureau du droit d’auteur des États-Unis d’Amérique continue de recommander que le principe de l’usage loyal soit appliqué au cas par cas. En l’absence de précisions supplémentaires, il est préférable d’éviter d’utiliser des contenus protégés par le droit d’auteur pour entraîner des modèles d’IA, ou d’obtenir l’autorisation du ou des titulaires des droits lorsque cela s’avère nécessaire.

D’autres pays, comme Israël, appliquent une doctrine similaire à celle de l’“usage loyal”, dont la portée n’est pas limitée. Le Ministère israélien de la justice s’est clairement positionné sur la question de l’intersection entre l’IA et le droit d’auteur, affirmant ouvertement que l’exploration de textes et de données relève soit de l’exception relative à l’usage loyal, soit de celle relative à la copie temporaire.

Au niveau de l’Union européenne, des exceptions relatives à l’exploration de textes et de données ont été introduites au moyen de deux exceptions obligatoires prévues aux articles 3 et 4 de la Directive sur le droit d’auteur dans le marché unique numérique (directive CDSM) : l’une concernant les finalités scientifiques, et l’autre les finalités de l’exploration de textes et de données, y compris l’entraînement des modèles d’IA. Le cadre juridique de l’UE stipule que, dans le cadre de la deuxième exception, les titulaires de droits sont autorisés à imposer des restrictions contractuelles limitant l’exploration de textes et de données au moyen de leurs conditions générales ou de leurs conditions d’utilisation. Tous les États membres devaient mettre en œuvre ces deux exceptions avant le 7 juin 2021 et s’exposaient à des sanctions en cas de non-respect s’ils ne les intégraient pas dans leur législation nationale sur le droit d’auteur.

En conclusion, il n’existe pas de réponse simple à la question générale de savoir si du matériel protégé par le droit d’auteur peut être utilisé pour l’entraînement des modèles d’IA. Les représentants des industries de la création ont mené une intense campagne de lobbying afin de défendre leur position et de garantir que les auteurs, artistes, musiciens, photographes et autres titulaires de droits soient rémunérés pour l’utilisation de leurs œuvres protégées par le droit d’auteur. Ils affirment que l’utilisation de l’exploration de textes et de données sur des œuvres protégées par le droit d’auteur pour entraîner des modèles d’IA peut porter atteinte au droit d’auteur, et que les titulaires de droits doivent être consultés en vue de l’obtention de licences et avoir la possibilité de s’opposer à cette utilisation s’ils le souhaitent.