Au cours des deux dernières années, les titulaires de droits d'auteur ont déposé des dizaines de poursuites contre des entreprises d'IA, affirmant que leurs œuvres ont été extraites et intégrées dans des modèles sans autorisation. À la fin de 2025, au moins 63 affaires de droits d'auteur ont été déposées contre des développeurs d'IA aux États-Unis seulement, et davantage à l'étranger.
Certaines de ces poursuites concernaient des textes. De plus en plus, elles concernent les images et les vidéos. La grande leçon pour les entreprises : les données visuelles extraites ne constituent plus une base sûre pour les produits commerciaux.
Le goulot d'étranglement des données visuelles sous licence
Les modèles de vision avancés ont besoin de trois éléments à la fois : un contenu spécifique, de la diversité et une clarté juridique. Aujourd'hui, la plupart des ensembles de données manquent au moins l'un d'entre eux.
Les images web extraites sont vastes mais désordonnées et risquées. Les archives de stock traditionnelles sont propres mais souvent orientées vers des contextes occidentaux, commerciaux et de studio. Les prises de vue sur mesure sont précises mais lentes et coûteuses.
Les accords de licence sont désormais au centre de nombreux partenariats de haut niveau. L'accord pluriannuel de Getty Images avec Perplexity, par exemple, donne à la startup l'accès aux visuels créatifs et éditoriaux de Getty pour la recherche par IA, avec attribution et compensation.
Rareté de contenu spécifique
Les développeurs peuvent trouver beaucoup d'images de style de vie génériques. Le problème commence lorsqu'ils ont besoin de scénarios de niche ou rares.
Pensez à :
- Défauts industriels sur des machines spécifiques
- Infrastructure et services publics spécifiques à une région
- Contextes culturels et religieux qui apparaissent rarement dans les archives occidentales
- Cas limites dans les contextes de sécurité, d'accessibilité ou de handicap
Lorsque ces scènes n'existent pas à grande échelle, les modèles hallucinent ou échouent. Les modèles formés sur ces données développent une vision biaisée de la réalité. Ils sont moins performants lorsqu'il s'agit de personnes et de lieux qui étaient à peine présents dans les données, et ils génèrent des visuels qui semblent inappropriés, voire offensants, pour quiconque en dehors du cadre dominant.
Qualité des données et métadonnées manquantes
Même lorsque les équipes possèdent les droits, les fichiers eux-mêmes ne sont souvent pas prêts pour l'entraînement. Les images arrivent avec des balises incomplètes, des catégories incohérentes, ou pas d'étiquettes du tout. Le contexte crucial est manquant, ce qui oblige les ingénieurs à deviner ou à réétiqueter manuellement.
Comment l'industrie réagit
Sous la pression des performances et de la réglementation, le secteur converge vers trois réponses principales.
- Plateformes de licence comme infrastructure de données
Pour remplacer les images web extraites, les équipes d'IA achètent de plus en plus l'accès à des archives sous licence. Les grandes entreprises de contenu vendent maintenant des packages d'images et de vidéos prêts à l'entraînement avec des droits clairs et des métadonnées, au lieu de laisser les clients reconstituer le consentement après coup.
Aux côtés de ces acteurs établis, des plateformes plus récentes sont construites directement autour des cas d'utilisation de formation d'IA. Wirestock agrège le contenu des créateurs, gère les licences et fournit des ensembles de données visuelles selon des conditions explicites de formation d'IA (en savoir plus sur wirestock ici).
Pour les créateurs, ce travail apparaît moins comme du stock "télécharger et espérer" et plus comme des projets définis. Grâce aux emplois de photographie freelance pour l'IA, les créateurs reçoivent des briefings et sont payés pour les ensembles acceptés qui entrent dans la formation.
Données synthétiques pour combler les lacunes
Là où les images du monde réel sont difficiles à collecter, les équipes se tournent vers les données synthétiques. Elles utilisent des outils de simulation, des pipelines 3D ou des modèles génératifs pour produire des visuels spécifiques à une tâche, puis les mélangent avec du contenu réel sous licence.
Les ensembles de données synthétiques peuvent couvrir les cas limites et équilibrer les distributions, mais ils dépendent toujours d'images réelles comme point de référence. Sans cette ancre, les modèles risquent d'apprendre d'une boucle fermée de leurs propres sorties.
Une réglementation qui exige la transparence
Les législateurs commencent à exiger une visibilité sur les sources d'entraînement. L'AB-2013 de Californie, par exemple, exigera que de nombreux développeurs d'IA générative desservant l'État divulguent quels types de données ils ont utilisés et d'où elles proviennent.
Les données d'entraînement ne peuvent plus rester dans un bucket sans nom ; elles doivent être suffisamment bien documentées pour que les régulateurs, les clients et les créateurs puissent voir comment elles ont été assemblées.
Ce que cela signifie pour les constructeurs d'IA
Les dossiers d'images anonymes extraites sont désormais une responsabilité. Ils ralentissent les équipes, attirent l'examen juridique et rendent chaque nouvelle conversation sur les produits plus difficile qu'elle ne devrait l'être.
Le modèle plus sûr est de s'entraîner sur des données visuelles que vous pouvez expliquer. Quelqu'un dans votre équipe devrait pouvoir dire, en une phrase, ce qu'un ensemble de données contient, d'où il vient et ce que la licence permet. Si c'est impossible, le modèle vit sur du temps emprunté.
Faites une courte liste des modèles qui comptent pour les revenus ou la réputation, et documentez leurs principales sources d'entraînement. Traitez tout ce qui est extrait ou non documenté comme "en cours d'examen", puis commencez à remplacer ces ensembles par des données sous licence ou commandées.
FAQ
Nous ne sommes pas un grand laboratoire d'IA. Devons-nous vraiment nous inquiéter de cela maintenant ?
Si vous livrez des fonctionnalités d'IA aux clients, oui. Les acheteurs d'entreprise, les régulateurs et les partenaires commencent à demander d'où proviennent les données d'entraînement, quelle que soit la taille de l'entreprise.
Quelle est une première étape réaliste pour réduire les risques liés à nos données visuelles ?
Commencez par une feuille de calcul. Listez vos modèles clés, les ensembles de données que vous avez utilisés et comment ces ensembles de données ont été acquis : archive sous licence, contenu interne, extraction publique ou "pas sûr". À partir de là, choisissez un ou deux modèles à fort impact et commencez à rechercher des ensembles de données sous licence pour les remplacer.
Les données synthétiques peuvent-elles résoudre ce problème à elles seules ?
Non. Les images synthétiques aident à la couverture et aux scénarios rares, mais elles ont toujours besoin d'images réelles sous licence comme référence. Sans cette ancre, les modèles risquent de dériver dans une boucle fermée de leurs propres sorties et d'échouer sur des scènes réelles.
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