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Le geste est devenu banal : on demande à un assistant IA
de faire le point sur l’actualité ou de résumer un article trop long.
En quelques secondes, la réponse tombe, souvent claire et synthétique.
Derrière cette magie technologique apparente se cache une mécanique redoutable :
ces modèles de langage, ou LLM, ont appris à lire, digérer et reformuler des quantités industrielles de textes.
Dont une bonne part issue de la presse. Et c’est là que les ennuis commencent.
de faire le point sur l’actualité ou de résumer un article trop long.
En quelques secondes, la réponse tombe, souvent claire et synthétique.
Derrière cette magie technologique apparente se cache une mécanique redoutable :
ces modèles de langage, ou LLM, ont appris à lire, digérer et reformuler des quantités industrielles de textes.
Dont une bonne part issue de la presse. Et c’est là que les ennuis commencent.
Des textes protégés… mais aspirés
En France comme dans l’UE, un article de presse ne se résume pas à un simple assemblage de phrases. Il est protégé par le droit d’auteur. Ce droit encadre toute reproduction, même partielle, sauf exception. Depuis 2019, un droit voisin est même venu renforcer la protection des éditeurs et agences, leur garantissant une rémunération quand leurs contenus sont repris en ligne.
Or, pour fonctionner, les IA doivent être nourries. Et quoi de mieux, pour apprendre à formuler des réponses pertinentes, que les articles journalistiques, riches, structurés, documentés ? Résultat : nombre de modèles ont été entraînés sur des bases contenant des textes de presse.
Problème : cette ingestion a rarement fait l’objet d’un accord.
Or, pour fonctionner, les IA doivent être nourries. Et quoi de mieux, pour apprendre à formuler des réponses pertinentes, que les articles journalistiques, riches, structurés, documentés ? Résultat : nombre de modèles ont été entraînés sur des bases contenant des textes de presse.
Problème : cette ingestion a rarement fait l’objet d’un accord.
Entraînement, résumé, réponse : les multiples usages
L’usage premier reste l’entraînement du modèle.
Les IA absorbent d’immenses corpus de texte pour apprendre la langue et les faits. En Europe, le cadre légal oblige les acteurs à demander l’autorisation si les contenus sont protégés. Aux États-Unis, c’est plus flou, certains invoquent le "fair use". Mais dans les deux cas, le débat enfle.
Autre usage, plus récent : le RAG, pour Retrieval-Augmented Generation. L’IA va chercher des articles en temps réel dans une base pour générer sa réponse. Elle cite parfois ses sources, parfois non. C’est mieux, mais pas encore parfait. Il y a aussi l’extraction de données : on ne recopie pas l’article, on en extrait des faits. Cela paraît anodin, mais nécessite malgré tout de copier le texte au départ. La frontière entre usage légitime et infraction est ténue.
Et puis il y a ce que tout le monde voit : la génération de résumés, de synthèses, de traductions. L’IA reformule, mais c’est bien le même contenu derrière. Parfois, cela relève de l’analyse. Parfois, c’est une réécriture complète. Où placer la limite ?
Les IA absorbent d’immenses corpus de texte pour apprendre la langue et les faits. En Europe, le cadre légal oblige les acteurs à demander l’autorisation si les contenus sont protégés. Aux États-Unis, c’est plus flou, certains invoquent le "fair use". Mais dans les deux cas, le débat enfle.
Autre usage, plus récent : le RAG, pour Retrieval-Augmented Generation. L’IA va chercher des articles en temps réel dans une base pour générer sa réponse. Elle cite parfois ses sources, parfois non. C’est mieux, mais pas encore parfait. Il y a aussi l’extraction de données : on ne recopie pas l’article, on en extrait des faits. Cela paraît anodin, mais nécessite malgré tout de copier le texte au départ. La frontière entre usage légitime et infraction est ténue.
Et puis il y a ce que tout le monde voit : la génération de résumés, de synthèses, de traductions. L’IA reformule, mais c’est bien le même contenu derrière. Parfois, cela relève de l’analyse. Parfois, c’est une réécriture complète. Où placer la limite ?
Les éditeurs dans le brouillard
Pour les éditeurs, deux grandes inquiétudes dominent : que fait l’IA de leurs contenus, et comment peuvent-ils en tirer un revenu ?
Le premier problème, c’est la traçabilité. Quand un site pirate reprend un article, on peut parfois le déduire. Quand une IA s’inspire d’un ou plusieurs textes, tout devient invisible. Retrouver l’origine précise d’une information est quasi impossible.
Le second enjeu, c’est la monétisation. Si l’IA utilise des contenus pour des services payants, pourquoi les auteurs ne seraient-ils pas rémunérés ? Certains grands groupes de presse ont commencé à signer des accords avec des développeurs d’IA, comme OpenAI ou Mistral, pour entraîner leur modèle ou simplement enrichir les réponses. Ces partenariats prévoient un accès aux archives contre rétribution. Mais ils restent l’exception. Et les petits éditeurs sont souvent absents des négociations.
Le premier problème, c’est la traçabilité. Quand un site pirate reprend un article, on peut parfois le déduire. Quand une IA s’inspire d’un ou plusieurs textes, tout devient invisible. Retrouver l’origine précise d’une information est quasi impossible.
Le second enjeu, c’est la monétisation. Si l’IA utilise des contenus pour des services payants, pourquoi les auteurs ne seraient-ils pas rémunérés ? Certains grands groupes de presse ont commencé à signer des accords avec des développeurs d’IA, comme OpenAI ou Mistral, pour entraîner leur modèle ou simplement enrichir les réponses. Ces partenariats prévoient un accès aux archives contre rétribution. Mais ils restent l’exception. Et les petits éditeurs sont souvent absents des négociations.
“Une IA qui lit la presse, c’est avant tout un nouveau lecteur.
Encore faut-il qu’il respecte l’auteur.”
MCP, API, journal de bord : pistes pour un cadre viable
Face à ce flou, des solutions émergent.
La plus prometteuse pourrait bien être technique : un protocole baptisé MCP (Model Context Protocol), conçu pour standardiser les échanges entre IA et fournisseurs de données. L’idée ? Offrir un canal clair, sécurisé, traçable, entre les assistants et les éditeurs. Fini le scraping, cette extraction robotisée d’informations issues de pages web : les IA pourraient demander l’accès à un article, et recevoir en retour un flux adapté, avec toutes les conditions d’usage.
Autre piste : une API déclarative. Chaque fois qu’une IA utilise un contenu, elle le signale à une instance centrale. Cela ne garantit pas l’absence de fraude, mais c’est un premier pas vers plus de transparence.
L’objectif est double : permettre aux IA de transformer et extraire des informations issues de contenus utiles, tout en garantissant aux auteurs une visibilité sur l’usage de leur travail - et une rémunération juste.
La plus prometteuse pourrait bien être technique : un protocole baptisé MCP (Model Context Protocol), conçu pour standardiser les échanges entre IA et fournisseurs de données. L’idée ? Offrir un canal clair, sécurisé, traçable, entre les assistants et les éditeurs. Fini le scraping, cette extraction robotisée d’informations issues de pages web : les IA pourraient demander l’accès à un article, et recevoir en retour un flux adapté, avec toutes les conditions d’usage.
Autre piste : une API déclarative. Chaque fois qu’une IA utilise un contenu, elle le signale à une instance centrale. Cela ne garantit pas l’absence de fraude, mais c’est un premier pas vers plus de transparence.
L’objectif est double : permettre aux IA de transformer et extraire des informations issues de contenus utiles, tout en garantissant aux auteurs une visibilité sur l’usage de leur travail - et une rémunération juste.
Une grille tarifaire pour éviter le blanchiment de contenu
Le nœud du problème reste celui du modèle tarifaire.
Au-delà du cadre technique et opérationnel, les différentes parties (éditeurs, utilisateurs et plateformes) devront, en effet, définir un cadre juridique et commercial adapté à ces nouveaux usages et ce nouvel environnement. Reste à savoir si cela doit se cantonner exclusivement à des négociations collectives avec le risque que cela prenne des années à mettre tout le monde d’accord ou démarrer dès à présent, en parallèle, et avec celles et ceux qui le souhaitent, des expérimentations pour affiner petit à petit le modèle en vue d’une adoption généralisée dans un deuxième temps ?
C'est le parti pris de SiteID qui a engagé une démarche en open innovation. Chaque cas d’utilisation devra faire l'objet d’une étude particulière pour aboutir probablement à des tarifications différentes. Par exemple, un article utilisé par un agent IA conversationnel qui répond à une question d’utilisateur sera soumis au même régime que si l’utilisateur avait consulté le contenu par lui-même.
En revanche, ce même article ventilé au sein d’une entreprise après transformation automatisée et un acheminement via différents canaux de communication et outils de travail, devra être soumis à une tarification différente selon le niveau d’exploitation et le nombre de bénéficiaires finaux.
Qu’il s’agisse d’alimenter une base de prospects dans un CRM, de cartographier des acteurs pour une direction de l’innovation ou une équipe en charge des fusions acquisitions ou encore de réécrire ce contenu sous forme de synthèse pour alimenter un intranet, etc., un des principaux objectifs reste de prévenir les risques de blanchiment de contenus visant à s'affranchir de tout paiement. Peut-on imaginer un tarif simple et unique qui réponde à tous ces cas d’usage ?
Faut-il les traiter au cas par cas sur devis ?
Si oui, comment chiffrer cela au fil des besoins et de leurs évolutions successives ?
Au-delà du cadre technique et opérationnel, les différentes parties (éditeurs, utilisateurs et plateformes) devront, en effet, définir un cadre juridique et commercial adapté à ces nouveaux usages et ce nouvel environnement. Reste à savoir si cela doit se cantonner exclusivement à des négociations collectives avec le risque que cela prenne des années à mettre tout le monde d’accord ou démarrer dès à présent, en parallèle, et avec celles et ceux qui le souhaitent, des expérimentations pour affiner petit à petit le modèle en vue d’une adoption généralisée dans un deuxième temps ?
C'est le parti pris de SiteID qui a engagé une démarche en open innovation. Chaque cas d’utilisation devra faire l'objet d’une étude particulière pour aboutir probablement à des tarifications différentes. Par exemple, un article utilisé par un agent IA conversationnel qui répond à une question d’utilisateur sera soumis au même régime que si l’utilisateur avait consulté le contenu par lui-même.
En revanche, ce même article ventilé au sein d’une entreprise après transformation automatisée et un acheminement via différents canaux de communication et outils de travail, devra être soumis à une tarification différente selon le niveau d’exploitation et le nombre de bénéficiaires finaux.
Qu’il s’agisse d’alimenter une base de prospects dans un CRM, de cartographier des acteurs pour une direction de l’innovation ou une équipe en charge des fusions acquisitions ou encore de réécrire ce contenu sous forme de synthèse pour alimenter un intranet, etc., un des principaux objectifs reste de prévenir les risques de blanchiment de contenus visant à s'affranchir de tout paiement. Peut-on imaginer un tarif simple et unique qui réponde à tous ces cas d’usage ?
Faut-il les traiter au cas par cas sur devis ?
Si oui, comment chiffrer cela au fil des besoins et de leurs évolutions successives ?
Une IA responsable ? Inventons-la !
Dans les faits, personne ne peut réellement freiner cette innovation. Mais personne ne souhaite non plus voir le travail des journalistes aspiré dans le silence.
Le précédent de la musique piratée dans les années 2000 est dans toutes les têtes : ce n’est qu’en créant des modèles économiques visant à trouver un certain équilibre que l’on a pu concilier accès facile et rémunération.
La presse ne pourra pas tout contrôler. Mais elle peut participer activement à poser les règles du jeu. Standardiser les accès, tracer les usages, inciter à la transparence. Ce sont des chantiers complexes, mais nécessaires. Car une IA qui lit la presse, c’est avant tout un nouveau lecteur. Encore faut-il qu’il respecte l’auteur.
Le précédent de la musique piratée dans les années 2000 est dans toutes les têtes : ce n’est qu’en créant des modèles économiques visant à trouver un certain équilibre que l’on a pu concilier accès facile et rémunération.
La presse ne pourra pas tout contrôler. Mais elle peut participer activement à poser les règles du jeu. Standardiser les accès, tracer les usages, inciter à la transparence. Ce sont des chantiers complexes, mais nécessaires. Car une IA qui lit la presse, c’est avant tout un nouveau lecteur. Encore faut-il qu’il respecte l’auteur.
Pour participer : www.siteid.com