La Dignité des Données : La Fin du Pillage Gratuit pour l'Entraînement de l'IA

Le Grand Vol Numérique

Appelons la première phase de l'IA Générative (2020-2024) ce qu'elle était vraiment: un vol. Un vol magnifique, technologiquement brillant, d'une valeur de mille milliards de dollars.

Une poignée d'entreprises de la Silicon Valley ont construit des robots d'exploration web qui ont consommé avec voracité la production créative collective de l'humanité. Elles ont copié chaque livre, chaque article de blog, chaque article de presse, chaque photo sur Flickr, chaque ligne de code sur GitHub et chaque discussion de forum sur Reddit. Elles l'ont fait sans demander d'autorisation. Elles l'ont fait sans fournir d'attribution. Et, surtout, elles l'ont fait sans payer un seul centime aux personnes qui ont créé cette valeur.

Elles ont traité internet comme un «bien commun» (un pâturage gratuit). Mais contrairement à un bien commun traditionnel, où l'on fait paître des moutons pour nourrir sa famille, elles ont fait paître des algorithmes pour construire des produits propriétaires qu'elles ont ensuite revendus aux personnes mêmes qu'elles ont volées.

Ce fut le plus grand acte d'arbitrage de droits d'auteur de l'histoire. Mais la fête est finie.

L'Effondrement du « Fair Use »

Pendant des années, les entreprises d'IA se sont cachées derrière la doctrine juridique du « Fair Use » (aux États-Unis) ou des exceptions de « Text and Data Mining » (dans l'UE). Elles soutenaient qu'entraîner une IA était comme un humain lisant un livre dans une bibliothèque. « Notre modèle apprend des données, il ne les copie pas », disaient-elles.

Cet argument s'effondre sous le poids de la réalité. Lorsqu'une IA peut reproduire le style spécifique d'un artiste vivant si parfaitement qu'elle détruit son marché, ce n'est pas du fair use; c'est une substitution de marché. Lorsqu'une IA peut résumer un article du New York Times derrière un mur de paiement de manière si exhaustive que l'utilisateur n'a aucune raison de cliquer sur le lien ou d'acheter un abonnement, c'est du vol.

Le contrat social du web ouvert (« Je vous laisse explorer mon site pour que vous puissiez m'envoyer du trafic ») a été rompu. Les moteurs de recherche envoyaient du trafic. Les moteurs d'IA accaparent la valeur et gardent l'utilisateur dans la fenêtre de chat. Le trafic a cessé.

L'Empire Contre-Attaque

Les créateurs ripostent. Et ils gagnent.

Les Procès: Le procès New York Times contre OpenAI n'était que le coup d'envoi. Des recours collectifs d'auteurs, d'artistes et de programmeurs sont en cours devant les tribunaux. La responsabilité légale liée à l'utilisation de modèles « non conformes » monte en flèche.
Les Murs: Les plateformes ferment leurs portes. Reddit, Twitter (X) et Stack Overflow ont verrouillé leurs API derrière des murs de paiement massifs. Les grands éditeurs bloquent le robot d'exploration GPTBot dans leurs fichiers robots.txt. Le « Web Ouvert » est en train de devenir une série de jardins clos.
Le Poison: Les artistes utilisent des outils comme « Nightshade » et « Glaze » pour empoisonner mathématiquement leurs images. Ces outils modifient les pixels de manière invisible à l'œil humain, mais chaotique pour un modèle d'IA. Si vous copiez leur art sans autorisation, vous corrompez votre modèle. C'est une forme numérique d'empoisonnement de l'approvisionnement en eau pour dissuader les envahisseurs.

Dignité des Données : Une Nouvelle Philosophie

Chez Dweve, nous accueillons ce changement. Nous croyons au concept de la Dignité des Données, un terme défendu par l'informaticien Jaron Lanier. Le principe fondamental est simple : Si vos données contribuent à la valeur d'un système d'IA, vous méritez une part de cette valeur.

Nous passons de l'« Économie d'Extraction » (l'extraction de données comme le pétrole) à l'« Économie de Collaboration » (le traitement des créateurs de données comme des partenaires).

Le Modèle de Marché Dweve

Nous construisons l'infrastructure de cette nouvelle économie. Nous l'appelons la certification « Commerce Équitable » pour l'IA. Notre approche repose sur trois piliers :

1. Consentement et Licences

Nous ne copions pas les données des sources qui ont refusé. Nous respectons robots.txt. Mais nous allons plus loin. Nous négocions activement des licences avec les titulaires de droits de données. Nous construisons un marché où les éditeurs, les universités et les experts du domaine peuvent télécharger leurs jeux de données et définir leurs conditions.

2. Attribution et Provenance

Parce que notre architecture est modulaire (Mélange d'Experts) et utilise le RAG (Génération Augmentée par Récupération), nous pouvons tracer la provenance d'une décision.

Si notre « Expert Médical » répond à une question sur une maladie rare, et qu'il extrait cette information d'un article de revue médicale spécifique, nous citons l'article. Nous montrons la source à l'utilisateur. Cela restaure le lien de trafic. Cela rend à César ce qui appartient à César.

Si notre « Assistant de Codage » suggère un extrait d'algorithme complexe, nous identifions la licence open source (MIT, Apache) et le dépôt original. Nous respectons les exigences d'attribution de l'Open Source.

3. Rémunération (Le « Spotify pour les Données »)

C'est la partie la plus difficile, mais la plus importante. Nous expérimentons un modèle de partage des revenus. Nous suivons quels jeux de données sont utilisés pour entraîner quels modules « Experts ».

Si un client paie pour utiliser le « Dweve Legal Expert (Droit Contractuel Allemand) », une partie de ces revenus retourne aux éditeurs juridiques et aux cabinets d'avocats qui ont fourni le corpus de formation. C'est un modèle de redevances, similaire à la façon dont Spotify paie les musiciens (bien que, nous l'espérons, plus généreux).

Cela crée un écosystème durable. Cela incite les experts à créer davantage de données de haute qualité, car ils savent qu'ils seront rémunérés pour cela. Cela transforme l'IA d'un parasite en un partenaire symbiotique.

La Qualité avant la Quantité

Les sceptiques de la Silicon Valley en rient. Ils disent : « Vous ne pouvez pas tout payer ! C'est trop cher ! Vous n'atteindrez jamais l'échelle ! Vous avez besoin de tout internet ! »

Ils ont tort. Ils sont bloqués dans la mentalité de 2020, où « Big Data » signifiait « Toutes les données ».

Nous avons appris que la Qualité des Données compte infiniment plus que la Quantité des Données. Un téraoctet de commentaires internet aléatoires (remplis de trolls, de bots et de mauvaise grammaire) vaut moins qu'un mégaoctet de données de manuel vérifiées et de haute qualité.

En payant pour les données, nous accédons à la « Matière Noire » d'internet : les données qui sont derrière des murs de paiement, à l'intérieur d'archives d'entreprise, enfermées dans des revues universitaires, ou qui se trouvent dans des dépôts hors ligne. Ces données sont plus propres, plus denses et plus fiables que le web public.

L'entraînement sur des données de haute qualité et sous licence nous permet de construire des modèles plus petits et plus efficaces qui surpassent les modèles massifs entraînés sur des données de mauvaise qualité. C'est la différence entre un régime raffiné et manger dans une benne à ordures.

L'Avantage Entreprise

Pour nos clients entreprises, il ne s'agit pas seulement d'éthique. Il s'agit de gestion des risques. Les grandes entreprises sont terrifiées à l'idée d'utiliser la GenAI car elles craignent des poursuites pour violation de droits d'auteur. Elles ne veulent pas être poursuivies par Getty Images parce que leur IA marketing a accidentellement généré un personnage protégé par le droit d'auteur.

En utilisant les modèles « Commerce Équitable » de Dweve, elles obtiennent un certificat de bonne santé. Nous les indemnisons contre les réclamations pour droits d'auteur car nous avons la traçabilité. Nous pouvons prouver que chaque élément de données de notre modèle a été légalement acquis.

Dans le monde corporatif réglementé, l'« IA Propre » est un produit premium. L'ère du Far West touche à sa fin. L'ère de l'IA Professionnelle commence. Et les professionnels paient leurs fournisseurs.

Prêt à construire une IA sur une base éthique ? Le marché de données équitables de Dweve vous assure de ne jamais faire face à des poursuites pour droits d'auteur tout en accédant à des données d'entraînement de meilleure qualité que ce que le web copié peut fournir. Contactez-nous pour découvrir comment la dignité des données peut devenir votre avantage concurrentiel.