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Intelligence artificielle

Maîtriser les risques liés à l’IA générative en matière de propriété intellectuelle

Publié le 8 décembre 2023 à 8h30

CMS Francis Lefebvre    Temps de lecture 9 minutes

L’IA générative présente de nombreuses opportunités pour les entreprises, mais cette technologie innovante soulève également de nouvelles problématiques juridiques. Comment déployer les outils utilisant l’IA générative tout en maîtrisant les risques ?

Par Maxime Hanriot, avocat, CMS Francis Lefebvre

Points clés

  • L’IA générative présente d’indéniables opportunités, mais elle ne doit être utilisée que dans un cadre sécurisé.
  • L’utilisation incontrôlée de l’IA générative expose l’entreprise à des risques d’actions de tiers invoquant la violation d’un droit de propriété intellectuelle.
  • La maîtrise de ces risques passe par la mise en place de mesures de sensibilisation du personnel et de procédures internes, mais également par l’évaluation des pratiques et garanties appliquées par les fournisseurs de ces technologies.

La diffusion des outils utilisant les techniques d’intelligence artificielle (IA) au sein des entreprises semble inéluctable. Les possibilités offertes par cette technologie sont innombrables, et parmi elles certaines pourraient générer, à court terme, des gains de productivité qui pourraient s’élever jusqu’à 40 %1. Dans ce contexte, il semble difficile pour les entreprises de ne pas céder au chant des sirènes de l’IA. L’adoption de ces outils n’est toutefois pas anodine et soulève des questions complexes tant cette technologie bouleverse nos schémas de pensées habituels.

L’IA générative est une catégorie au sein des systèmes d’intelligence artificielle qui permet de créer des contenus, tels que du texte, des images, du code, de la musique ou des vidéos en réponse à une requête formulée par son utilisateur (le prompt en anglais). De manière simplifiée, le modèle d’IA va analyser le prompt et son contexte pour générer une réponse en fonction de ses connaissances et des schémas appris sur la base de ses données d’entraînement. Ce résultat (output content) est en réalité l’inférence, la prédiction ou la recommandation qui semble, pour le modèle, la plus pertinente en réponse au prompt formulé par l’utilisateur. On le devine aisément, ce processus et le contenu généré soulèvent des problématiques et des risques en matière de propriété intellectuelle.

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