Méthodes de lavage d’IP dans l’IA

S’il y a un règlement juridique à venir sur l’utilisation de la propriété intellectuelle dans la formation de l’IA, il existe également plusieurs méthodes pour obscurcir une telle utilisation.

Opinion La révolution actuelle en IA générative, qui se déroule à un rythme rapide, se déroule dans l’environnement juridique le plus précaire qui ait accompagné tout développement technologique transformateur depuis le XIXe siècle.

Jusqu’il y a 3-4 ans, la communauté de recherche en apprentissage automatique bénéficiait d’un mandat tacite (souvent explicite) pour exploiter les matériaux protégés par la propriété intellectuelle dans le cadre du développement de nouveaux systèmes; puisque ces systèmes n’étaient pas encore réussis, en termes de maturité ou de viabilité commerciale, les résultats étaient, dans tous les sens, académiques.

Pendant cette période, le succès soudain d’une nouvelle génération de modèles de langage à grande échelle basés sur la diffusion (LLM, tels que ChatGPT et Claude) et des modèles de vision-langage (VLM, tels que Sora) a indiqué que ces recherches abstraites et jusque-là « inoffensives » étaient devenues viables commercialement et avaient dépassé leur « laissez-passer » en ce qui concerne l’exploitation de la propriété intellectuelle d’autres personnes.

Dès maintenant, les détenteurs de droits exigeraient une part dans les fruits des systèmes d’IA formés en grande partie ou en partie sur leurs données protégées par le droit d’auteur ou autrement, ce qui a conduit à une avalanche continue de cas juridiques qui nécessite certains efforts pour simplement suivre.

Limité uniquement aux affaires intentées aux États-Unis, de nouvelles affaires émergent à un rythme frénétique aux États-Unis et ailleurs. Source

Exigence d’un « déjeuner gratuit »

L’engagement financier actuellement en cours en ce qui concerne l’infrastructure d’IA a été avancé par certaines voix comme un effort pour ancrer l’IA « dangereuse pour le droit d’auteur » si profondément dans l’économie de la société qu’elle devienne non seulement « trop grande pour échouer », mais aussi « trop puissante pour être poursuivie » – ou du moins, trop puissante pour que des poursuites judiciaires réussies puissent être autorisées à renverser la révolution.

Dans ce sens, le président actuel des États-Unis intègre dans sa politique sa vision selon laquelle « Vous ne pouvez pas vous attendre à avoir un programme d’IA réussi lorsque chaque article, chaque livre ou tout ce que vous avez lu ou étudié, vous êtes censé le payer ».

Vraiment? Rien de comparable ou de similaire ne s’est produit dans l’ère industrielle occidentale, et cela représente un mouvement qui s’oppose sévèrement à la culture traditionnelle de litige et de réparation aux États-Unis; peut-être les positions les plus similaires sont-elles l’expiration obligatoire des brevets médicinaux après 20 ans (qui est déjà fréquemment attaquée), et la limite des attentes de confidentialité dans les lieux publics.

Cependant, les temps changent; en l’absence de toute garantie que la tendance actuelle vers le « domaine éminent » contre les protections de la propriété intellectuelle ne faiblira pas, ou ne sera pas inversée plus tard, il existe plusieurs approches secondaires qui deviennent des pratiques standard dans le développement de systèmes d’IA, et le traitement des données de formation contestées qui les alimentent.

Ensembles de données par procuration

L’une de ces approches adopte une approche remarquablement similaire à la défense (pas toujours couronnée de succès) des sites de listing de torrents qui affirment ne pas héberger de matériel contesté – ou aucun matériel du tout.

Outre l’évitement de la nécessité de stocker et de servir de grandes quantités de données d’image ou de vidéo peu compressibles, ces collections permettent une mise à jour rapide – telle que la suppression de matériel à la demande des détenteurs de droits d’auteur – et une versionning.

Tout comme les torrents ne sont que des balises indiquant où se trouve le matériel protégé par la propriété intellectuelle, un certain nombre d’ensembles de données très influents ne sont eux-mêmes que des listes de type « pointeur » de données existantes; si l’utilisateur final souhaite utiliser ces listes comme liste de téléchargement pour son propre ensemble de données, c’est son problème, dans la mesure où la responsabilité des curateurs est concernée.

Parmi ceux-ci, on trouve l’ensemble de données Conceptual 12M de Google Research, qui fournit des légendes pour les images, mais ne pointe qu’aux emplacements sur le web où ces images existent (ou existaient au moment de la curation):

Deux exemples de la curation Conceptual 12M de Google Research. Source

Un autre exemple éminent, et qui a maintenant une revendication valable à la révérence dans l’histoire de l’IA, est l’ensemble de données LAION qui a facilité l’avènement du système de diffusion stable génératif en 2022 – le premier cadre de ce type à offrir des images génératives ouvertes et puissantes aux utilisateurs finals, juste au moment où les systèmes propriétaires semblaient établir de tels services comme un domaine purement fermé et commercial:

L’une des nombreuses variantes du projet LAION, mettant en vedette des œuvres d’art modernes et protégées par le droit d’auteur. Source

Dans de nombreux cas, les grandes tailles de fichiers de certaines de ces collections « pointeur » indiquent l’inclusion de contenu d’image dans un fichier téléchargeable et hébergé; cependant, les tailles de téléchargement non triviales sont souvent dues au volume élevé de contenu texte, et parfois à l’inclusion d’extractions d’embeddings ou de fonctions – des résumés ou des nœuds de contenu applicable dérivés du contenu source pendant le processus de formation.

Le premium vidéo

Les ensembles de données vidéo présentent un cas encore plus fort pour l’approche « d’ensemble de données par procuration » ou de pointeur, puisque le volume élevé de données de stockage nécessaires pour agréger un nombre significatif et utile de vidéos dans une collection téléchargeable est prohibitif, et une méthode « distribuée » est souhaitable.

Cependant, dans les deux cas – mais particulièrement avec la vidéo – les URL de source téléchargeables représentent des données qui nécessiteront une attention significative supplémentaire avant d’être utilisées dans les processus de formation. Les images et les vidéos devront être redimensionnées, ou des décisions de recadrage devront être prises, afin de créer des échantillons qui s’insèrent dans l’espace GPU disponible. Même les vidéos sérieusement sous-échantillonnées nécessiteront également une coupe à des longueurs très courtes, telles que 3-5 secondes, généralement.

Des ensembles de données vidéo notables qui utilisent des références à des vidéos en ligne (plutôt que la curation et l’emballage direct de la vidéo) incluent l’ensemble de données d’action vidéo humaine Kinetics de Google, et la collection YouTube-8M de la société, qui utilise l’annotation de segment pour indiquer la façon de traiter chaque vidéo une fois téléchargée – mais qui laisse à nouveau l’utilisateur final obtenir les vidéos à partir des URL fournies.

Fermer et ouvrir

Enfin, dans cette catégorie, les données VFX « ouvertes » peuvent être générées avec des plateformes fermées qui publient ensuite et rendent disponibles l’ensemble de données résultant. Il est raisonnable de se demander pourquoi cela se produit, et de considérer si cela peut se produire parce que la société d’origine souhaite nettoyer un modèle amont peu amical envers la propriété intellectuelle, pour son propre usage; ou qu’un ensemble « lavé » a été demandé de l’extérieur.

Un tel cas de « lavage de génération » est, à l’argumentation, l’ensemble de données Omni-VFX, qui intègre de nombreux points de données de l’ensemble de données Open-VFX (qui lui-même fait référence à de nombreuses plateformes fermées et semi-fermées, telles que Pika et PixVerse).

Pour être honnête, Omni-VFX n’essaie même pas vraiment:

Dans l’ensemble de données open source Omni-VFX, un visage familier. Source

Responsabilité ancestrale

La deuxième approche majeure pour le lavage d’IP est l’utilisation de matériel protégé par la propriété intellectuelle à une ou plusieurs reprises. L’une des méthodes de cette catégorie est l’utilisation de données synthétiques qui ont été formées, à un moment donné en amont, sur des données protégées par la propriété intellectuelle. Dans de tels cas, plus particulièrement lorsque les données synthétiques sont capables d’obtenir des résultats authentiques, les œuvres protégées par la propriété intellectuelle fournissent des transformations qui ne pourraient pas raisonnablement être devinées ou approximées par des modèles du monde général ou non spécialisés.

Ceci est particulièrement le cas lorsque les systèmes de vidéo générative nécessitent de générer des « événements impossibles » et des événements qui tomberaient généralement dans la catégorie des « effets visuels » (VFX).

En fait, ce qui a amené ce sujet à l’esprit était le dernier d’une série de documents de recherche offrant la possibilité d’« abstraire » divers types d’effets visuels, tels que la production de faisceaux laser à partir de parties improbables du corps, soit en ayant été formé sur des clips VFX personnalisés ou « open source » (plutôt que la source la plus évidente, telle que les très coûteux plans VFX trouvés dans les sorties de l’univers cinématographique Marvel):

Exemples du site Web EffectMaker, dans lesquels l’« action » dans le clip source (loin à gauche) est appliquée à une image source (centre). Source

Les exemples ci-dessus proviennent de la page de projet pour le projet EffectMaker. EffectMaker n’est même pas la première offre cette année qui cherche à extraire la dynamique des effets visuels d’une vidéo et la transposer dans une vidéo nouvelle, et en fait, cela devient une tâche sous-ordonnée distincte dans la recherche sur les effets visuels de l’IA*.

Aware que les géants des médias tels que Marvel ont une chance supérieure à la moyenne de gagner des affaires judiciaires sur la propriété intellectuelle (même dans le climat de « tolérance forcée »), les sociétés d’effets visuels et les startups vont actuellement à des lengths notables pour assurer que leurs cadres d’effets visuels génératifs sont libres de la propriété intellectuelle d’autres entreprises.

Foremost de ceux-ci est Meta, qui a été signalé sur le subreddit r/vfx pour avoir fait une embauche hivernale bien rémunérée en 2026, offrant aux artistes d’effets visuels un travail pour former des modèles d’IA pour produire des plans d’effets visuels de niveau hollywoodien. Bien que le salaire n’ait pas été spécifié dans divers messages, l’un a décrit comme « de l’argent de retraite ».

Suivre l’argent

Cependant, on se demande combien d’argent même les géants tels que Meta sont prêts à payer pour une véritable diversité et abondance de plans d’effets visuels « ad hoc », étant donné que le plan d’effets visuels moyen pour un film à gros budget est d’environ 42 000 USD – et beaucoup coûtent beaucoup plus cher.

De plus, il est raisonnable de penser que les modèles d’IA générant des effets visuels sur mesure cèderont à la demande populaire, y compris divers effets standard de troupes à partir des catégories de films les plus populaires et les plus coûteuses.

À part le fait que les professionnels d’effets visuels « restants » pourraient finir par recréer des plans sur lesquels ils ont travaillé pour un catalogue de films existant^† – ce qui contextualise déjà le travail de l’ensemble de données personnalisé comme imitatif – il n’y a pas de garantie que ces échantillons coûteux finiront par être formés « à partir de zéro » dans une nouvelle architecture.

En effet, si de telles recréations sont détournées dans des modules annexes tels que LoRAs, qui s’appuient sur un modèle de base, alors le processus n’est défendable que dans la mesure où le modèle de base est « propre en termes de propriété intellectuelle » – et peu le sont.

De même, si le « nouveau » processus utilise d’autres techniques « hybrides » telles que le réglage fin, où la valeur de l’effet visuel repose sur des modèles, des a priori, ou des embeddings à partir d’anciennes collections ou de modèles de légitimité non étayée, l’originalité du travail est arguablement cosmétique et sujette à contestation.

Missions impossibles

Le domaine de la sortie des effets visuels est un cas d’étude particulièrement intéressant en ce qui concerne le lavage potentiel d’IP dans les ensembles de données d’IA, puisque les plans d’effets visuels dépeignent souvent des choses « impossibles » pour lesquelles il n’y aura pas d’alternatives open source disponibles.

Par exemple, tandis que la démolition d’un bâtiment pourrait être formée dans un modèle génératif à partir de divers clips de stock publics ou autrement abordables, si vous voulez former un modèle pour produire des faisceaux laser humains, vous devrez former sur des clips d’effets visuels, volés ou commandés; ce genre de choses n’arrive nulle part ailleurs.

Même dans le cas d’autres types de catastrophes naturelles, telles que les inondations dramatiques, le matériel source réel disponible est peu susceptible de pouvoir reproduire des points de vue dramatiques sur des événements calamiteux, car (à quelques exceptions près) les gens ne diffusent généralement pas en direct depuis des emplacements catastrophiques. Par conséquent, les « vues sympas » sur les catastrophes sont rares dans les ensembles de données du monde réel, et tout modèle d’IA capable de les générer a probablement obtenu ces informations ailleurs.

La plupart des flux de tâches d’IA souhaitables ne présentent pas ce niveau d’information spécifique, et dans de tels cas, l’obscurcissement des avantages des données protégées par la propriété intellectuelle pourrait ne pas nécessiter autant d’efforts.

Conclusion: toile entrelacée

Seuls ceux qui ont utilisé l’IA générative de manière intensive et prolongée comprendront instinctivement que de tels systèmes luttent pour combiner plusieurs concepts lorsqu’aucun exemple comparable n’existe dans leurs données de formation.

Cette limitation est connue sous le nom de entrelacement, dans lequel les divers aspects des concepts formés tendent à se regrouper avec des éléments associés, plutôt que de se décomposer en briques de construction Lego qui peuvent être disposées dans n’importe quelle nouvelle configuration que l’utilisateur pourrait souhaiter.

L’entrelacement est un puits de gravité architectural qui est pratiquement impossible à éviter, du moins pour les approches basées sur la diffusion qui caractérisent tous les principaux cadres d’IA actuels. Cependant, il se peut que de nouvelles approches émergent au cours des prochaines années qui soient meilleures pour discrétiser les concepts formés afin qu’ils puissent être collés plus adroitement, et offrent moins d’indications quant à leur provenance.

* Je ne porte aucune accusation contre EffectMaker, mais je commente ici sur la généralité d’une pratique émergente dans la recherche sur la vidéo d’IA.

^† Parce que ces plans, dans ces types de films, ont généré et continuent de générer de l’argent.

Publié pour la première fois lundi 16 mars 2026