La question du droit d’auteur à laquelle Hollywood ne peut plus se dérober

Un plan d’exposition généré par IA peut aujourd’hui être photoréaliste, éclairé de manière cinématographique et rapidement produit. Pour l’équipe marketing, c’est un gain. Pour le service juridique, l’assureur E&O et la distribution internationale, le vrai travail commence justement ici. Car une image qui a belle allure est loin d’être une image que l’on peut posséder, licencier, assurer et exploiter dans le monde entier.

Cet écart entre la force de conviction visuelle et la solidité juridique est devenu la question centrale du secteur. Il ne se décide pas en salle de montage, mais dans la chain of title, dans la demande d’assurance et dans le contrat de distribution, et il ne peut plus être repoussé.

Pourquoi un bel asset n’est pas encore un asset sûr

Le cœur du problème réside dans l’entraînement. Les modèles génératifs naîssent en traitant d’immenses volumes de données, dont des œuvres protégées. Le U.S. Copyright Office le classe clairement dans la partie 3 : “several stages in the development of generative AI involve using copyrighted works in ways that implicate the owners' exclusive rights” (U.S. Copyright Office, Part 3: Generative AI Training). Que cet usage soit permis dépend aux États-Unis du test de fair use, et l’autorité précise qu’il n’existe pas d’exonération générale : “some uses of copyrighted works for generative AI training will qualify as fair use, and some will not” (U.S. Copyright Office, Part 3). L’entraînement est certes souvent transformatif, mais l’appréciation dépend du cas d’espèce : de l’œuvre, de la source, de la finalité et des contrôles de sortie ; l’usage conscient de jeux de données issus du piratage pèse contre le fair use (U.S. Copyright Office, Part 3).

Pour la production, cela signifie : la question juridique réside déjà dans le modèle, et non d’abord dans l’image générée. Si personne ne peut prouver sur quelles œuvres un système a été entraîné, il subsiste un risque résiduel que devraient finalement payer l’acheteur, le distributeur ou l’investisseur.

Un deuxième problème concerne la propriété du résultat. Aux États-Unis, la règle est : “copyright protection in the United States requires human authorship” (U.S. Copyright Office, Part 2: Copyrightability). Un résultat purement généré par prompt n’est, selon l’autorité, pas protectible, car “prompts alone do not provide sufficient human control to make users of an AI system the authors of the output” (U.S. Copyright Office, Part 2). La protection ne naît que là où des humains façonnent de manière reconnaissable : selon l’autorité, les auteurs peuvent revendiquer des droits sur la sélection, l’agencement ou la modification créatifs des résultats (U.S. Copyright Office, Part 2). Qui ne le documente pas risque une lacune de propriété au cœur même de l’œuvre.

C’est précisément ici qu’un détail juridique se mue en risque économique. La chain of title est la preuve sans faille qu’une production contrôle tous les droits sur tous les éléments, et elle constitue généralement une condition pour l’assurance errors and omissions, qui à son tour est le plus souvent une condition pour la distribution. Les exposés spécialisés décrivent que le underwriting s’appuie sur cette documentation ; que la couverture soit accordée, et à quelles conditions, dépend toutefois de la police, des exclusions, de la divulgation et du underwriting (Thoolie, Errors & Omissions Insurance for Filmmakers, exposé spécialisé, sans engagement de l’assureur). Les lacunes peuvent alors déclencher des exclusions, des demandes complémentaires, des primes plus élevées ou un refus.

Un élément d’IA sans paternité humaine documentée et sans provenance d’entraînement clarifiée constitue ainsi une rupture potentielle dans cette chaîne. L’AI Tool Kit de l’Archival Producers Alliance, hébergé par la Producers Guild of America, recommande donc un “Cue Sheet” qui trace tous les contenus générés par IA et leurs métadonnées, ainsi qu’une transparence envers l’équipe, les distributeurs et les partenaires ; il y est expressément indiqué que ces informations sont aussi utiles pour souscrire une assurance E&O (Producers Guild / Archival Producers Alliance, AI Tool Kit). En parallèle, le marché de l’assurance bouge : au 1er janvier 2026, l’Insurance Services Office (Verisk) a introduit des exclusions standardisées pour l’IA générative dans la responsabilité civile générale (CGL) (formulaires CG 40 47, CG 40 48, CG 35 08), la formulation largement interprétée “arising out of” pouvant s’appliquer dès une participation indirecte de l’IA (Fenwick, The End of 'Silent AI'?). Selon la source, ces exclusions concernent la responsabilité civile générale et ne prouvent pas que toute police E&O de cinéma exclue l’IA ; certaines polices tech E&O peuvent toutefois exclure précisément les risques générés par l’IA, comme les atteintes à la PI, de sorte qu’une garantie promise pourrait rester sans couverture (Honigman, The AI Insurance Gap). L’assurabilité n’est donc pas automatique : les assets d’IA peuvent déclencher des demandes complémentaires, des conditions ou des coûts.

Cela devient maîtrisable grâce à une provenance des assets documentée. La norme ouverte C2PA décrit, avec les Content Credentials, un manifeste signé cryptographiquement qui consigne qui a créé ou modifié un contenu, quand et avec quel outil ; en même temps, la norme elle-même pose une limite et ne fournit “no value judgments about whether the provenance data is good or bad” (C2PA, Content Credentials Explainer). La provenance est un outil de documentation, non une preuve juridique : elle étaye un protocole de production, mais ne remplace ni la licence ni la clarification des droits.

Le cas d’école Midjourney : quand le résultat lui-même devient preuve

À quel point ces risques sont concrets, la première grande affaire d’IA à Hollywood le montre. En juin 2025, Disney et Universal ont attaqué Midjourney et qualifié le service de “bottomless pit of plagiarism”, parce qu’il produit des reproductions non autorisées de personnages protégés comme Darth Vader et Elsa (AP News, Disney and Universal sue AI firm Midjourney). En septembre 2025, Warner Bros. Discovery s’est jointe, a parlé de “brazen theft” avec des personnages comme Superman, Batman et Bugs Bunny et a réclamé jusqu’à 150 000 dollars américains par œuvre contrefaite (Mashable, Midjourney pushes to expose studios' own AI practices). Midjourney se défend par le fair use et fait valoir que les studios emploient en interne des méthodes comparables ; dans le cadre du litige sur le discovery, un juge magistrat a limité à la mi-juin 2026 les obligations de divulgation des studios aux produits d’IA destinés au grand public (Mashable, Midjourney pushes to expose studios' own AI practices). En juillet 2026, l’affaire est pendante ; un jugement se fait encore attendre.

Le point décisif pour les producteurs : non seulement les données d’entraînement, mais aussi le résultat peuvent devenir un problème lorsqu’il reproduit de manière reconnaissable des personnages ou des œuvres protégés, la différence entre un modèle qui montre “un casque spatial” et un autre qui livre de manière reconnaissable un personnage protégé.

Précisément pour le transfert de style par IA, une distinction est importante. En droit américain, un style en tant que tel n’est pas automatiquement protégé ; le tribunal dans Kadrey v. Meta a constaté : “style is not copyrightable—only expression is” (Loeb & Loeb, Kadrey v. Meta). Qui demande à un système de travailler “in the style of” ne viole donc pas des droits de ce seul fait. Cela devient risqué lorsque le résultat reprend des éléments d’expression protégés concrets ou des personnages reconnaissables, ou lorsque les produits d’IA évincent un marché pour des œuvres du même type ; le U.S. Copyright Office met en garde contre un “serious risk of diluting markets for works of the same kind as in their training data” (U.S. Copyright Office, Part 3). Cette qualification concerne la situation juridique américaine et ne peut être transposée telle quelle à d’autres pays.

Un espace juridique, trois réponses : États-Unis, UE, Royaume-Uni

Pour des films exploitables à l’international, une vision nationale ne suffit pas : trois marchés de référence centraux traitent la même technique différemment.

Aux États-Unis, la ligne se dessine à travers les décisions de justice. Dans Thomson Reuters v. Ross, le tribunal a décidé en février 2025 que l’usage n’était pas du fair use : “Ross' use of the headnotes did not constitute fair use as a matter of law” (Loeb & Loeb, Thomson Reuters v. Ross Intelligence). Le juge a toutefois souligné expressément : “only non-generative AI is before me today” (Loeb & Loeb, Thomson Reuters v. Ross). Dans Kadrey v. Meta, le tribunal a qualifié en juin 2025 l’entraînement de fair use, mais a admis la théorie de la “market dilution” comme possible point d’attaque futur (Loeb & Loeb, Kadrey v. Meta). Et dans l’affaire Anthropic, le juge Alsup a approuvé à titre préliminaire, le 25 septembre 2025, un accord de 1,5 milliard de dollars américains ; il avait auparavant qualifié l’entraînement de fair use, mais considéré le stockage de plus de sept millions de livres issus du piratage comme une atteinte (Reuters, US judge preliminarily approves $1.5 billion Anthropic settlement). Dans le domaine musical aussi, le tableau est mitigé : les procédures portées par la RIAA contre Suno et Udio de juin 2024 sont en partie réglées, en partie encore pendantes (RIAA, Record Companies Bring Landmark Cases against Suno and Udio).

L’UE mise sur le droit écrit. La directive DSM (UE) 2019/790 prévoit, à l’article 4, une exception pour la fouille de textes et de données d’œuvres licitement accessibles, qui ne s’applique toutefois que dans la mesure où l’usage “has not been expressly reserved by their rightholders in an appropriate manner, such as machine-readable means” (EUR-Lex, Directive (EU) 2019/790). Cette réserve de droits lisible par machine est le levier avec lequel les titulaires de droits peuvent interdire l’usage pour l’entraînement. L’EU AI Act oblige en outre les fournisseurs de modèles à usage général à mettre en place une politique de droit d’auteur et à fournir un résumé public des contenus d’entraînement ; ces obligations pour les modèles d’IA à usage général s’appliquent depuis le 2 août 2025 aux modèles nouvellement mis sur le marché, tandis que l’exécution et les amendes prennent effet à partir du 2 août 2026 ; pour les fournisseurs de modèles déjà sur le marché avant le 2 août 2025, la source prévoit une période transitoire jusqu’au 2 août 2027 (Crowell & Moring, Code of Practice for General-Purpose AI Models Published). Le General-Purpose AI Code of Practice qui l’accompagne a été publié le 10 juillet 2025 et offre, avec son chapitre sur le droit d’auteur, une voie volontaire vers la conformité (Commission européenne, The General-Purpose AI Code of Practice).

Le Royaume-Uni est encore indécis. Selon le droit en vigueur, l’exception de fouille de données ne s’applique qu’à la recherche non commerciale (Section 29A CDPA) ; l’entraînement commercial sans licence n’en est pas couvert (GOV.UK, Report on Copyright and Artificial Intelligence). Après une consultation du 17 décembre 2024 au 25 février 2025 avec 11 520 réponses, l’exception large avec opt-out d’abord privilégiée n’est plus la ligne préférée (GOV.UK, Report on Copyright and Artificial Intelligence). À quel point la territorialité compte, l’affaire Getty l’a montré : le 4 novembre 2025, la High Court a décidé qu’un modèle comme Stable Diffusion n’est pas une “infringing copy” ; Getty avait retiré des griefs centraux de droit d’auteur parce que l’entraînement ne pouvait être prouvé au Royaume-Uni (The Guardian, AI firm wins high court ruling after photo agency's copyright claim). Les analyses spécialisées en tirent la leçon que la territorialité compte profondément et que le droit secondaire britannique pose des limites (Mayer Brown, Getty Images v Stability AI).

Contre-arguments, limites et risques

Il serait malhonnête de dépeindre la situation uniquement comme un danger. Tout usage de l’IA n’est pas illicite : plusieurs tribunaux américains ont reconnu l’entraînement comme fair use sous certaines conditions, et le Copyright Office recommande de laisser croître le marché des licences sans intervention de l’État (U.S. Copyright Office, Part 3). En outre, des outils apparaissent qui visent à réduire le risque. Adobe vante Firefly en affirmant qu’il utilise “commercially-safe datasets, including licensed and public domain content” et ne s’entraîne pas sur les données des clients (Adobe for Business, Firefly AI Approach). C’est une indication du fournisseur, non une garantie juridique confirmée par un tribunal, mais elle marque la direction : modèles d’entraînement licenciés, modèles internes à l’entreprise ou privés sur des assets libérés, ainsi que garanties contractuelles.

Les limites, cependant, restent réelles. Les engagements des fournisseurs et les garanties ne valent que ce que vaut leur couverture, et le marché de l’assurance s’éloigne justement d’une couverture tacite de l’IA (Honigman, The AI Insurance Gap). Les métadonnées de provenance peuvent être supprimées et, même là où l’entraînement est admissible, un résultat peut reproduire des éléments protégés, comme le montre l’affaire Midjourney. À cela s’ajoute la fragmentation internationale : un asset qui paraît défendable sur un marché peut être attaquable sur un autre, et pour une production exploitable dans le monde entier, ce n’est pas un problème marginal, mais un risque central.

Conclusion

Le secteur a longtemps fait comme si la question de l’IA était avant tout esthétique. Elle ne l’est pas. Qu’un résultat d’IA paraîsse convaincant est la plus facile de toutes les épreuves. Les difficiles viennent après : la provenance est-elle documentée ? Les droits sous-jacents sont-ils clarifiés et licenciés ? Le résultat peut-il être assuré ? Et résiste-t-il à la situation juridique de chaque marché cible ?

Qui ne pose ces questions qu’à la livraison les pose trop tard. La réponse solide naît tôt : par des modèles d’entraînement licenciés ou internes, une paternité humaine documentée, un protocole de production propre sur la provenance des assets, une divulgation précoce envers l’assureur et le completion bond, ainsi que des garanties dont la couverture a été vérifiée. Hollywood ne doit pas craindre la question du droit d’auteur, mais y répondre avant que la caméra ne tourne. Ceci n’est pas un conseil juridique ; la situation juridique concrète doit être qualifiée selon le marché et la date.