Identifier les droits de propriété intellectuelle (PI) existants en amont 

Identifier le régime de protection applicable et les droits de PI antérieurs 

• Qui est auteur et titulaire des droits : droit d’auteur, marques, dessins & modèles brevets, logiciels, droits voisins, etc. 

• Protection des bases de données : droit sui generis du producteur de la base de données, traçabilité, mesures techniques et juridiques, etc. 

• Auditer sa base de données d’apprentissage (audit IP) 

• Audit des contrats (accords de confidentialité, secret des affaires, etc.) 

• Cas particulier du logiciel et tech due diligence (open source, etc.) 

Les obligations de transparence sur la collecte et la réutilisation des données 

• Vérifier l’origine et les conditions d’utilisation des données et bases de données générées ou partagées par les outils d’IA (CGU/ CGV/ contenus libres de droit/ licences ouvertes) 

• Quelle application de l’exception de fouille de texte et régime de l’opt-out : entraînement des modèles d’IA et web scrapping 

• Quel contenu de l’obligation de transparence sur l’origine des données et « résumé suffisamment détaillé » (AI ACT) et dernières recommandations CSPLA  

La responsabilité en cas d’utilisation des œuvres générées par l’IA  

• Reconnaître les risques de contrefaçon, concurrence déloyale et agissements parasitaires liés à la réutilisation de contenus protégés (textes, images, open source, etc.)  

• Reconnaitre les risques des violations de données confidentielles (secret des affaires/ défense)  

• Encadrer le recours à l’usage de l’IA en interne (charte d’utilisation, comité IA, prévention, etc.) 

Les techniques de protection des droits de PI 

• Procédés techniques : bouclier numérique modifiant le code des pixels, brouillage et filtrage de photos (Glaize, Nghtshade), monitoring, systèmes de prévention des pertes de données, traçabilité (DLP) 

• Mécanismes contractuels de protection et de gestion des droits : INPI, APP, contrats de licence pour l’exploitation des œuvres, propriété industrielle, etc. 

• Mécanismes de compliance à la protection des données non personnelles et confidentielles (méthodologie de secret des affaires) 

• Mécanismes probatoires et conservatoires (recours à la Blockchain, etc.)

• Exemple de plateformes « I have been trained » et « blockchain your IP » : outils numériques et les sites web (balises « meta », robots.txt) pour éviter le scraping non autorisé etc.

Cas d’usage 

• Exemple de mise en place des obligations de transparence (catégorisation des contenus libres de droits ou protégés, analyse du degré de sensibilité des contenus au regard des droits de propriété intellectuelle, lien avec les politiques internes de conformité et accès à un point de contact pour communiquer)