Adoptée au Sénat le 8 avril 2026, la proposition de loi qui vient d’être déposée sur la présomption d’utilisation des contenus culturels par les fournisseurs d’intelligence artificielle marque un tournant. Sur le papier, le texte promet de rééquilibrer un rapport de force largement défavorable aux créateurs. Dans les faits, il repose sur un postulat fragile : celui qu’il serait possible de prouver, ou d’infirmer, l’utilisation de contenus précis dans des systèmes d’IA devenus massifs, opaques et difficilement traçables. C’est là que le dispositif révèle ses limites, au point de soulever une question centrale : une telle loi est-elle réellement applicable ?
Une inversion de la preuve séduisante mais théorique
Le cœur du texte disponible ici, repose sur un mécanisme juridique puissant. En présence d’un « indice vraisemblable« , un fournisseur d’IA serait présumé avoir utilisé des contenus protégés sans autorisation. La charge de la preuve bascule alors vers l’entreprise, qui doit démontrer qu’elle n’a pas utilisé ces contenus.
Sur le plan juridique, ce type de présomption n’a rien d’inédit. Le droit français y recourt déjà dans plusieurs domaines pour corriger des déséquilibres structurels. Mais appliqué à l’intelligence artificielle, le principe se heurte immédiatement à une réalité technique : il est extrêmement difficile, voire impossible, de prouver l’absence d’un contenu dans un modèle d’apprentissage.
Les modèles actuels, qu’il s’agisse de ceux développés par OpenAI, Anthropic, Google ou Mistral, sont entraînés sur des volumes gigantesques de données. Ces ensembles incluent des milliards de textes, d’images ou de fragments d’informations, souvent collectés à grande échelle via des techniques de scraping sans considération sur leurs droits d’auteur. Une fois intégrées, ces données ne sont pas stockées telles quelles, mais transformées en paramètres statistiques. Autrement dit, il ne s’agit pas d’une base consultable, mais d’un système mathématique.
Dans ce contexte, demander à une entreprise de prouver qu’un contenu précis n’a jamais été utilisé revient à exiger une preuve négative dans un environnement où la traçabilité est structurellement limitée.
Une mécanique juridique qui se heurte à la réalité technique
Le problème ne tient pas seulement à la taille des datasets, il tient aussi à la nature même des modèles d’IA. Un modèle ne « contient » pas un texte comme une base de données contiendrait un fichier, mais des données vectorisées. Il apprend des patterns, des corrélations, des structures linguistiques ou visuelles totalement illisibles pour un être humain.
Cela signifie qu’un contenu généré peut ressembler à une œuvre existante sans qu’il soit possible de démontrer un lien direct. Cette ambiguïté devient explosive dans le cadre de la loi. Un simple résultat jugé « proche » d’un contenu protégé pourrait constituer un indice suffisant pour déclencher la présomption.
Sur des contenus visuels c’est relativement facile. L’argument a déjà été utilisé par Disney et Warner Bros dans leurs procès en 2025 contre Midjourney pour violation de copyright, ainsi que par Getty Images contre Stable Diffusion pour violation du droit d’auteur en 2023.
En revanche on entre alors dans une zone grise quand il s’agit de texte ou de code informatique et là, la décision repose moins sur des preuves objectives que sur des interprétations. Les juges devront trancher des questions techniques complexes, souvent sans outils adaptés ni expertise approfondie en machine learning.
Ce décalage entre la logique juridique et la réalité technologique crée un risque majeur : celui d’une application erratique, variable d’un tribunal à l’autre, et potentiellement imprévisible pour les acteurs du secteur.
Une loi difficile à appliquer dans un environnement globalisé
Même si la loi était parfaitement conçue, elle se heurterait à une autre limite : celle de la territorialité. L’intelligence artificielle est, par nature, un marché global. Les modèles sont développés, entraînés et déployés à l’échelle mondiale.
Un acteur basé hors de France, mais accessible depuis le territoire, restera difficile à contraindre. Cette situation crée un déséquilibre potentiel entre les entreprises locales, soumises à la loi, et les acteurs internationaux qui pourraient l’éviter partiellement.
Le précédent du RGPD montre qu’un cadre européen peut influencer des acteurs mondiaux. Mais il montre aussi que l’application reste incomplète, avec des stratégies d’évitement et des marges d’interprétation importantes.
Dans le cas présent, le risque est double : soit la loi est peu appliquée, soit elle pénalise principalement les acteurs les plus visibles et les plus conformes, laissant de côté les autres.
Un risque de contentieux massif et difficilement gérable
En introduisant une présomption basée sur des « indices vraisemblables », le texte ouvre la porte à une multiplication des litiges. Chaque contenu généré par une IA pourrait devenir un point de départ potentiel pour une action en justice.
Dans un environnement où des millions de contenus sont produits chaque jour, la capacité du système judiciaire à absorber un tel volume de litiges pose question. Le risque est celui d’un engorgement, mais aussi d’une judiciarisation excessive de l’innovation.
Les grandes entreprises disposent de ressources juridiques pour gérer ce type de risque. Les startups, en revanche, pourraient se retrouver fragilisées, voire dissuadées d’innover. Cela pose un paradoxe : une loi conçue pour protéger la création pourrait freiner l’émergence de nouveaux acteurs technologiques.
Une tentative de régulation qui révèle un vide plus profond
La proposition de loi française ne surgit pas dans un vide. Elle s’inscrit dans un cadre européen déjà structuré par la directive de 2019 sur le droit d’auteur et le AI Act. Ces textes reconnaissent la légitimité du text and data mining, tout en laissant aux ayants droit la possibilité de s’y opposer. Le problème, c’est que ce mécanisme d’opt-out est aujourd’hui difficile à mettre en œuvre. Il n’existe pas de standard technique universel, et son respect reste largement déclaratif.
La loi française tente de corriger cette faiblesse en introduisant une contrainte forte. Mais elle le fait sans résoudre la question fondamentale : comment tracer, vérifier et auditer l’utilisation des données dans des systèmes aussi complexes ?
Au fond, le texte traduit une volonté politique claire. Il s’agit d’envoyer un signal fort aux acteurs de l’IA et de répondre aux inquiétudes légitimes des créateurs. Mais entre l’intention et l’application, l’écart reste considérable.
