Une des inquiétudes quant à l’utilisation de déploiements publics de systèmes d’IA générative réside dans le fait que les requêtes saisies par les utilisateurs dans ces systèmes peuvent être réutilisées par le fournisseur ou le développeur sans restriction, ce qui pourrait vraisemblablement résulter en la perte de contrôle sur les renseignements confidentiels saisis dans ces systèmes et compromettre la confidentialité des renseignements en question.

Cette position est analogue aux requêtes saisies dans un moteur de recherche sur Internet accessible au public ou au texte saisi sur un site Web de traduction public. Les organisations devraient non seulement se doter de politiques et programmes de formation afin de contrôler l’utilisation de renseignements confidentiels par leur personnel sur ce type de sites Web, mais aussi élargir leur application aux systèmes d’IA générative publics. Pour en savoir plus, veuillez consulter notre billet de blogue (en anglais) Everyone is using ChatGPT: What does my organisation need to watch out for?.

 

Examen des restrictions de contrats d’approvisionnement

Dans le cadre de déploiements privés et en entreprise, les contrats d’approvisionnement pertinents devraient prévoir des modalités qui restreignent la réutilisation ou la divulgation des données d’entrée par le fournisseur (et la réutilisation ou la divulgation de toute donnée du déployeur qui est utilisée pour entraîner ou affiner plus avant le modèle). À l’évidence, un examen rigoureux doit être fait de la délimitation exacte du champ d’application de ces restrictions, à l’instar de toute modalité qui exclut ou limite la responsabilité du fournisseur en cas de violation des conditions, ainsi que des lois applicables à celles-ci et territoires d’application. En principe, à tout le moins, les risques auxquels s’expose une organisation en l’espèce sont analogues à ceux qui sont liés à l’utilisation d’un fournisseur de services infonuagiques comme AWS ou Microsoft pour l’hébergement de données d’entreprise.

  

L’ia générative

Risque de contrefaçon lié à l’entraînement d’un système d’IA générative

Risque de contrefaçon lié à l’entraînement d’un système d’IA générative

Les systèmes d’IA générative sont entraînés au moyen de gros volumes de données, souvent tirées de sources du domaine public qui peuvent être protégées par le droit d’auteur ou d’autres droits de propriété intellectuelle, comme un droit sur les bases de données au Royaume-Uni et dans l’UE.
Les données de sortie d’un système d’IA générative sont-elles protégées par des droits de propriété intellectuelle?

Les données de sortie d’un système d’IA générative sont-elles protégées par des droits de propriété intellectuelle?

L’approche et les exigences pour que les droits de propriété intellectuelle s’appliquent aux œuvres générées par ordinateur varient d’un territoire à l’autre.

Quels acteurs ont une responsabilité éventuelle en cas de contrefaçon?

Quels acteurs ont une responsabilité éventuelle en cas de contrefaçon?

Un déployeur peut s’exposer à une responsabilité primaire pour contrefaçon d’un droit d’auteur en cas de contrefaçon d’un droit d’auteur par les données de sortie d’un système d’IA générative
Risque de contrefaçon lié à la création et à l’utilisation des données de sortie d’un système d’IA générative

Risque de contrefaçon lié à la création et à l’utilisation des données de sortie d’un système d’IA générative

Lorsque les données de sortie d’un système d’IA générative sont identiques à une œuvre protégée par le droit d’auteur d’un tiers ou y sont essentiellement semblables.

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