En avril 2024, l'ancien PDG de Google et défenseur de l'IA, Eric Schmidt, a donné une conférence privée à Stanford, exhortant les entrepreneurs en devenir de la Silicon Valley à être prêts à franchir des limites éthiques. Malgré 19 procès contre des entreprises d’IA générative comme Anthropic et OpenAI pour violation du droit d’auteur concernant des livres et médias volés utilisés pour former leurs modèles d’IA, Schmidt a conseillé aux étudiants de télécharger librement du contenu pour créer des prototypes, suggérant que les questions juridiques pourraient être résolues plus tard si le produit rencontrait du succès. Stanford a brièvement publié la vidéo sur YouTube en août 2024, mais l’a supprimée le lendemain sans faire de commentaire. La position directe de Schmidt reflète une attitude courante dans la Silicon Valley, souvent masquée par des arguments juridiques ou philosophiques. Son porte-parole a cité la croyance de Schmidt dans « l’usage raisonnable » comme moteur d’innovation, en écho à la devise techno-libertarienne « l’information veut être libre », qui considère l’information comme une ressource devant circuler sans restriction. Cependant, ce principe s’applique rarement aux informations propriétaires de la Silicon Valley—données personnelles et logiciels—qui sont fortement protégés. Des logiciels comme Photoshop et des inventions comme l’algorithme de recherche de Google ou le design de l’iPhone d’Apple font l’objet de brevets, défendus par des équipes juridiques puissantes. L’industrie technologique se livre fréquemment à des batailles de propriété intellectuelle à enjeux élevés : Waymo a réglé une action en justice de 245 millions de dollars contre Uber pour vol de secrets sur les voitures autonomes, Apple a obtenu plus d’un milliard de dollars de Samsung après sept années de litiges sur brevets, et Apple et Qualcomm se sont mutuellement poursuivis en justice dans plusieurs pays. Dans la course au développement de l’IA générative, les entreprises ont visé de manière agressive des industries moins préparées, entraînant l’IA sur d’immenses ensembles de données contenant souvent des contenus protégés par le droit d’auteur. Ces sociétés justifient cela différemment : OpenAI affirme n’utiliser que des données accessibles au public ; Anthropic dit utiliser des livres mais pas à des fins commerciales ; Meta admet utiliser des livres à des fins commerciales tout en qualifiant cela de « fair use » par excellence. Pourtant, ces mêmes sociétés rejettent des revendications similaires de fair use pour protéger leurs propres créations.

OpenAI interdit par exemple à ses utilisateurs de former des modèles concurrents à partir des sorties de ChatGPT ; Anthropic, Google, et xAI ont des règles similaires—en gros « on peut s’entraîner sur votre travail, mais vous ne pouvez pas faire pareil avec le nôtre ». Si la pression du marché explique ces standards intéressés, les contradictions entre actions et valeurs proclamées sautent aux yeux. Meta, par exemple, qualifie ses modèles d’« ouverts » mais empêche la copie en ligne en exigeant leur suppression—une position en contradiction avec la générosité habituellement associée à l’open source. La valeur de ces données d’entraînement est claire : en 2021, le PDG d’Anthropic, Dario Amodei, écrivait qu’il fallait compenser les producteurs de données par des parts de profits ou des actions pour éviter des réactions négatives des créateurs, susceptibles de ralentir le progrès de l’IA. Pourtant, Anthropic affirme maintenant que l’utilisation d’œuvres protégées constitue un fair use, ce qui ne donne rien aux créateurs, et n’a pas souhaité commenter cette contradiction. Les entreprises prétendent que les résultats de l’IA sont originaux, non dérivés des données d’entraînement, mais des rapports montrent que les chatbots et générateurs d’images peuvent reproduire des copies presque exactes d’œuvres comme Harry Potter ou des œuvres d’art existantes. Ces sociétés ont minimisé ces problèmes, invoquant même des enjeux géopolitiques liés à la « course à l’IA » pour justifier des revendications étendues de fair use—OpenAI a ainsi averti que sans cet accès, les États-Unis perdraient la compétition IA. Tous ne sont pas d’accord. Ed Newton-Rex, ancien VP de Stability AI, a démissionné fin 2023, critiquant la façon dont l’entraînement actuel de l’IA est incompatible avec les économies créatives basées sur le droit d’auteur, et a lancé Fairly Trained, une certification pour des modèles d’IA entraînés sur des données correctement licites. Par ailleurs, la Silicon Valley elle-même a longtemps subi le vol de propriété intellectuelle via le piratage de logiciels, poussant les entreprises à modifier leurs modes de distribution : Adobe et Microsoft exigent désormais un abonnement avec vérification de licence, et Google ne propose plus de téléchargements. Ces méthodes protègent la propriété intellectuelle mais sont inaccessibles à de nombreux créateurs dont le travail est exploité par des entreprises d’IA. Ce double standard met en doute la sincérité des revendications de la Silicon Valley concernant le fair use—sont-elles de véritables principes ou simplement une justification légale ?L’IA générative soulève en effet des questions inédites sur le droit d’auteur, mais les tactiques agressives du secteur—aller vite, casser des choses, compter sur les avocats pour régler les problèmes—reflètent plutôt les normes commerciales de longue date de la Silicon Valley que des principes véritablement innovants.