Le secteur de l’intelligence artificielle (IA) est aujourd’hui au cœur d’un débat majeur : quel est le rôle exact des données dans la création et l’entraînement des modèles d’IA, et jusqu’où peut-on aller dans leur collecte sans violer les droits, la vie privée ou la propriété intellectuelle ? Cette question prend une résonance particulière avec l’affaire récente qui secoue Mistral AI. D’après un article publié par Mediapart, le cofondateur de la licorne française Mistral AI serait accusé d’avoir piraté quelque 70 téraoctets (To) de livres protégés chez Meta en 2022 pour nourrir son IA — une accusation explosive qui met en lumière les tensions entre innovation technologique et respect des cadres légaux et éthiques. (Note : les détails précis de ce piratage restent à confirmer publiquement mais s’inscrivent dans la même dynamique que d’autres révélations récentes sur l’usage de données sous copyright par des acteurs de l’IA.)
Pourquoi les données sont au cœur de l’intelligence artificielle
Les modèles d’IA, en particulier les grands modèles de langage (LLM), ne « comprennent » pas le monde comme un humain : ils s’entraînent à partir d’immenses quantités de données. Ces données — textes, images, vidéos — permettent au modèle de repérer des régularités, d’apprendre la structure du langage et des concepts et donc de générer des réponses ou des créations. Sans une base de données riche et variée :
- la créativité statistique s’effondre, car le modèle n’a rien d’assez diversifié pour apprendre ;
- la pertinence des réponses diminue, car l’IA ne peut pas inférer correctement des contextes jamais vus ;
- la généralisation est limitée, vu qu’un modèle apprend en faisant des ponts entre des milliers de cas.
C’est pourquoi les entreprises d’IA cherchent toujours plus de données — quantitativement et qualitativement — pour améliorer leurs modèles. Le volume, la variété et la qualité des données influencent directement la performance, la robustesse et même la sécurité d’une IA.
Du volume aux valeurs : données, propriété intellectuelle et piratage
La collecte massive de données soulève rapidement des problèmes.
Données protégées par le droit d’auteur
Pour entraîner un modèle à une capacité linguistique avancée, beaucoup d’acteurs s’appuient sur des corpus constitués de livres, d’articles, de publications scientifiques ou littéraires. Ces œuvres sont souvent protégées par le droit d’auteur, ce qui signifie qu’il faut une autorisation des ayants droit pour les exploiter à grande échelle. À défaut, des pratiques juridiquement et éthiquement discutables surgissent.
Par exemple, de nouvelles révélations ont mis Meta dans l’œil du cyclone, accusée d’avoir utilisé des volumes massifs de livres piratés via des « shadow libraries » comme LibGen et Z-Library pour entraîner ses modèles, avec jusqu’à 81,7 To de livres potentiellement piratés selon des documents de justice et des reportages techniques. Ces pratiques ont conduit à des poursuites judiciaires pour violation des droits d’auteur et soulèvent d’importantes questions sur l’éthique des pratiques de collecte de données pour l’IA. Tom’s Hardware+1
Dans ce contexte, l’affaire Mistral AI, même si elle dépend d’accusations médiatiques encore à vérifier publiquement, s’inscrit dans une même logique de pression intense sur les sources de données, surtout lorsqu’il s’agit de sources protégées.
Les risques de « corruption » ou de mauvaise qualité des données
Outre les questions juridiques, la qualité des données compte aussi énormément. Une IA entraînée sur des données biaisées, inexactes ou carrément falsifiées peut apprendre des relations fausses, reproduire des préjugés ou diffuser de la désinformation.
On parle parfois de corruption des données lorsqu’un dataset contient des éléments qui :
- ne sont pas représentatifs de la réalité ;
- reproduisent des biais historiques ou sociaux (par exemple raciaux, de genre) ;
- ont été délibérément altérés ou mal étiquetés.
Ces problèmes peuvent se traduire par des IA discriminantes, injustes ou tout simplement incorrectes dans leurs généralisations.
Vie privée, données personnelles et obligations réglementaires
La controverse autour de Mistral AI ne se limite pas à l’usage de livres protégés. Sur le plan de la vie privée, les entreprises d’IA sont confrontées à des normes strictes — notamment le Règlement Général sur la Protection des Données (RGPD) en Europe, qui impose que les utilisateurs puissent exercer leurs droits (accès, opposition, suppression, etc.) sans frais excessifs.
Des plaintes ont été déposées auprès de la CNIL contre Mistral AI, accusant notamment la société de ne pas proposer une véritable option de refus (opt-out) pour les utilisateurs gratuits afin d’empêcher l’usage de leurs données à des fins d’entraînement, ce qui pourrait contrevenir à l’article 12 du RGPD. Mediavenir
Vol de données, innovation et compétition mondiale
La tension autour de l’usage intensif des données pour entraîner des IA révèle aussi une dimension géopolitique et compétitive. Alors que les États-Unis et la Chine avancent rapidement dans la construction d’écosystèmes dominants d’IA, l’Europe souhaite rester souveraine et développer ses propres champions — comme Mistral AI — tout en respectant les cadres légaux et éthiques régionaux. L’Essentiel de l’Éco
Dans cette course, certains acteurs tentent de concilier innovation et conformité, tandis que d’autres se retrouvent accusés de contourner les règles pour accélérer le développement de leurs modèles.
Conséquences : légales, éthiques et pour la confiance du public
Les implications de cette situation sont multiples :
- Sur le plan juridique, l’utilisation de données protégées sans licence entraîne des procédures coûteuses et la possibilité de sanctions, comme le montre déjà la vague de poursuites intentées par des auteurs aux États-Unis contre plusieurs grandes entreprises d’IA pour violation du droit d’auteur de leurs livres. Reuters
- Sur le plan éthique, cela met en lumière l’importance de transparence dans les sources de données et de l’obtention du consentement des créateurs ou utilisateurs concernés.
- Sur le plan commercial, les entreprises pourraient perdre la confiance des utilisateurs et des partenaires si elles sont perçues comme exploitant des données de façon abusive.
Conclusion : une donnée stratégique, mais sous contraintes
Les données sont aujourd’hui le carburant essentiel de l’intelligence artificielle. Elles conditionnent la richesse, l’exactitude et la capacité de généralisation des modèles. Mais la collecte, le traitement et l’usage de ces données ne se font pas dans un vide juridique ou éthique. Entre respect des droits d’auteur, protection de la vie privée des utilisateurs et obligations réglementaires, les entreprises d’IA doivent naviguer un labyrinthe de contraintes croissantes.
Le cas Mistral AI — qu’il s’agisse de piratage allégué de données protégées ou de controverses sur l’usage des données personnelles — illustre que tout progrès technologique doit être équilibré par un respect strict des lois et des normes d’éthique si l’on souhaite construire une IA qui soit non seulement puissante, mais aussi légitime et digne de confiance.