L'IA : comment trouver un juste équilibre entre innovation et régulation ?
Publié par Julie Jacob associée chez Jacob Avocats le - mis à jour à
Dans cette tribune, Julie Jacob associée chez Jacob Avocats se questionne sur les enjeux d'une IA plus respectueuse de nos libertés et nos droits.
L'IA est devenue un véritable moteur de transformation pour notre économie, nos entreprises et nos sociétés.
De la publicité aux ressources humaines, en passant par la finance, la santé et la création de contenu, aucun secteur n'échappe à son influence quotidienne.
Cependant, cette révolution soulève une question cruciale : comment développer une IA performante et rentable sans compromettre nos libertés et nos droits ?
Le Sommet pour l'Action sur l'IA à Paris des 10 et 11 février a mis en lumière les ambitions et les tensions d'un marché en pleine expansion. Les géants de la tech avancent à toute vitesse, les startups innovent sans relâche, et les régulateurs, surtout en Europe, tentent de suivre le rythme, voire même anticipent !
Pourtant, les règles du jeu restent complexes à adapter dans un monde divisé entre les États-Unis (presque dérégulés), la Chine (très contrôlée) et l'Europe (peut-être trop régulée).
Les questions de propriété intellectuelle, de concentration des acteurs, de gouvernance des données et de protection des informations personnelles sont au coeur des débats.
Pour un cadre éthique
L'IA doit se développer dans un cadre éthique sans être étouffée par des régulations trop rigides.
Aujourd'hui, de nombreux modèles d'IA s'entraînent sur des milliards de données sans que les utilisateurs, les entreprises ou même les créateurs de contenu n'aient leur mot à dire.
Le cas de l'IA chinoise DeepSeek, interdite en Italie pour non-respect du RGPD, montre à quel point l'absence de transparence peut conduire à des blocages soudains.
Face à cela, la CNIL et l'IA Act européen tentent d'instaurer des garde-fous. Mais en l'état, ces règles sont difficiles à appliquer face aux géants du numérique.
Pourtant, le respect des régulations ne sera plus une option, mais un impératif pour toute entreprise intégrant l'IA dans son modèle économique. Les entreprises qui anticiperont les futures contraintes en matière de traçabilité des données et d'éthique des algorithmes prendront une longueur d'avance.
Un autre enjeu clé, souvent négligé, concerne les créateurs et les industries du contenu.
L'IA générative apprend en analysant des contenus existants, souvent protégés par le droit d'auteur.
Qui contrôle ces bases de données ? Qui rémunère les créateurs ?
Par exemple, les éditeurs de presse dénoncent l'usage massif de leurs contenus par les IA sans compensation adéquate. Si nous ne régulons pas clairement l'usage des contenus par l'IA, c'est tout un pan de l'économie créative qui risque d'être fragilisé.
Le problème est simple : l'IA Act n'impose pas encore de transparence sur les bases de données d'entraînement.
En d'autres termes, nous ne savons même pas précisément sur quels contenus se forment ces modèles. Ce manque de clarté est dangereux pour les créateurs, mais aussi pour les entreprises qui utilisent ces outils, car il expose à des risques légaux et réputationnels.
Enfin, l'IA ne se limite pas à une question technique ou économique. C'est un vecteur d'influence. Les modèles d'IA sont entraînés sur des données qui ne sont jamais neutres : elles reflètent des biais, des choix culturels, des orientations politiques. Un modèle conçu aux États-Unis, en Chine ou en Europe n'aura pas la même vision de la liberté d'expression, de la vie privée ou de l'éthique.
C'est pourquoi la régulation doit aller au-delà de la simple conformité. Il ne s'agit pas juste d'encadrer les pratiques des entreprises, mais aussi de garantir que l'IA reste un outil de progrès pour tous. Cela implique la mise en place de formations dans les entreprises pour apprendre à optimiser les missions de chacun grâce à l'IA.
Pour trouver un équilibre entre innovation et responsabilité, 3 actions s'imposent :
1. Exiger de la transparence : les entreprises doivent pouvoir expliquer comment leurs modèles fonctionnent et comment les données sont utilisées.
2. Protéger les créateurs : le droit d'auteur doit être repensé pour intégrer les spécificités de l'IA. Le sourcing est indispensable pour protéger la création sous toutes ses formes.
3. Adapter les formations en IA pour tous les salariés afin de permettre une utilisation assumée et encadrée pour éviter les dérives.
Les opportunités sont là, à nous de les optimiser !