IA

21 Jan 2026

Cloud sous surveillance : SREN libère les entreprises du numérique

L’essor spectaculaire de l’intelligence artificielle générative au cours des dernières années a profondément bouleversé les modes de création, de diffusion et de perception de l’information en ligne.
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Alors que les modèles capables de produire de la synthèse vocale, des visages réalistes ou des vidéos entièrement fabriquées étaient autrefois confinés aux laboratoires, ils sont désormais accessibles au grand public en quelques clics. Cette démocratisation technologique a rendu les deepfakes — ou « hypertrucages » selon la terminologie française — à la fois plus simples à produire et infiniment plus sophistiqués.

Il devient ainsi possible de créer une imitation presque parfaite d’une personne, d’usurper son identité, de manipuler son image ou sa voix, et d’en diffuser la représentation manipulée à grande échelle, sans que les utilisateurs aient la capacité immédiate de distinguer l’authentique du fictif.

Cette évolution soulève des inquiétudes majeures. Les deepfakes ne sont plus seulement un objet de curiosité technologique : ils constituent désormais un risque réel et multiforme pour la société. Les atteintes à la vie privée, le harcèlement, le chantage, la diffusion de contenus sexuels non consentis — en particulier visant les femmes et les mineurs — mais aussi la manipulation politique, la désinformation massive, les escroqueries financières ou encore les atteintes à la sécurité publique, sont autant de menaces désormais documentées. La capacité d’un individu, d’une organisation criminelle ou d’un État à manipuler l’opinion ou à nuire à autrui s’en trouve considérablement accrue, rendant indispensable une adaptation rapide du cadre juridique existant.

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Face à ce défi, les institutions françaises et européennes se sont mobilisées depuis 2023-2024 pour poser les bases d’un encadrement juridique capable de répondre à ces risques.

Dans ce contexte, la France a adopté la loi SREN — loi n° 2024-449 du 21 mai 2024 — visant à « sécuriser et réguler l’espace numérique ». Ce texte s’inscrit dans une dynamique plus large de modernisation du droit à l’ère numérique et entend répondre spécifiquement aux enjeux posés par la génération algorithmique de contenus, dont les deepfakes constituent le cas le plus emblématique.

La loi touche de multiples branches du droit : droit pénal, droit de la communication audiovisuelle, régulation des plateformes, responsabilité numérique, protection des mineurs… Elle cherche ainsi à apporter une réponse globale, cohérente et efficace à un phénomène technologique en évolution constante.

L’une des premières avancées de la loi SREN est de clarifier et d’adapter certaines incriminations existantes — notamment l’article 226-8 du Code pénal, initialement conçu pour sanctionner les montages audiovisuels — afin d’y intégrer expressément les hypertrucages générés par intelligence artificielle.

Il ne s’agit pas seulement d’une mise à jour terminologique, mais bien d’une évolution nécessaire pour permettre aux juridictions de sanctionner des pratiques qui, bien qu’assimilables à des montages, échappaient parfois à la qualification pénale en raison de la nouveauté technique ou de l’ambiguïté des textes. La loi renforce également la protection des mineurs, impose des obligations accrues aux plateformes en matière de signalement et de retrait, et introduit même de nouvelles sanctions numériques, telles que le bannissement temporaire de certains services en ligne.

Cependant, l’adoption de la SREN n’a pas été exempte de débats. Plusieurs dispositions ont suscité des critiques concernant la liberté d’expression, la proportionnalité de certaines mesures ou encore l’articulation du droit national avec le cadre européen, notamment le Digital Services Act (DSA).

Le Conseil constitutionnel a d’ailleurs censuré certaines dispositions jugées excessives — comme le délit d’outrage en ligne dans sa première version — tout en validant l’essentiel du dispositif. Cette intervention illustre la complexité d’un équilibre à trouver entre régulation nécessaire d’un espace numérique potentiellement dangereux et respect des libertés fondamentales. La compatibilité avec les normes européennes, en particulier en matière de régulation des plateformes et de coopération transfrontalière, souligne également que la régulation des deepfakes ne peut être pensée seulement à l’échelle nationale.

Malgré ce cadre rénové, de nombreuses questions demeurent quant à l’efficacité réelle des mesures prévues. Les enjeux techniques — capacité à détecter les hypertrucages, preuve numérique, attribution des contenus, coopération internationale, volatilité des données — restent importants et conditionneront en grande partie la réussite ou l’échec de l’application du dispositif.

De la même manière, les arbitrages entre sécurité, innovation et libertés individuelles continueront d’alimenter les débats doctrinaux, politiques et judiciaires. C’est dans ce contexte complexe et mouvant que la loi SREN cherche à moderniser l’arsenal répressif et régulatoire pour atténuer les dangers concrets des deepfakes, sans basculer dans une réglementation trop intrusive ou inefficace.

I — Les apports essentiels de la loi SREN face aux hypertrucages

A — Une modernisation nécessaire du droit pénal : définition, qualification et répression des deepfakes

La loi SREN vise à clarifier que les « hypertrucages » ou deepfakes générés par des procédés algorithmiques entrent dans le champ des incriminations existantes (notamment l’article 226-8 du Code pénal qui visait déjà les « montages »). L’amendement explicite permet de combler une lacune pratique : alors que le montage traditionnel était parfois qualifié pénalement, la nouveauté technique des deepfakes nécessitait d’être nommée pour éviter les interprétations restrictives. La réforme étend donc la protection contre la diffusion non consentie de représentations manipulées.

Le cœur de l’incrimination repose sur : (i) la production ou la diffusion d’un contenu manipulé (image, audio, vidéo) ; (ii) l’absence de consentement de la personne représentée ; et (iii) le caractère trompeur ou non manifeste du trucage (si le trucage est évident, la qualification peut être différente). La loi précise que la génération algorithmique est assimilée au montage dès lors qu’elle crée une représentation fausse et susceptible de nuire. Cette précision juridique facilite la poursuite pénale des auteurs.

Outre les peines principales (amendes, peines d’emprisonnement selon la gravité des faits — diffamation, atteinte à la vie privée, extorsion, etc.), la loi prévoit désormais la possibilité de peines complémentaires à caractère numérique, dont le bannissement temporaire des réseaux sociaux pour les personnes condamnées pour certains faits. Ce mécanisme vise à prévenir la récidive en limitant l’usage de plateformes par des auteurs de graves atteintes.

Points de difficulté pratique

Preuve technique : il faut établir non seulement la diffusion, mais aussi le caractère fabriqué et l’absence de consentement — la charge probatoire repose souvent sur des expertises techniques (analyse des métadonnées, empreintes de synthèse, traçabilité des modèles utilisés).
Identification de l’auteur : anonymat, utilisation de serveurs étrangers, plateformes non coopératives compliquent les poursuites.
Frontières entre satire, parodie et atteinte illicite : la loi doit être appliquée de manière à ne pas étouffer la satire ou l’expression artistique.

B — Un encadrement renforcé des acteurs du numérique : plateformes, hébergeurs et services en ligne

La SREN renforce les obligations des hébergeurs et éditeurs : mise en place de procédures rapides de retrait des contenus illicites, obligation de coopération avec les autorités et possibilité de mise en demeure de l’Autorité de régulation (ARCOM) pour défaut de conformité.

En cas d’inexécution, l’ARCOM peut procéder à des notifications aux fournisseurs d’accès et ordonner le blocage. Ces mesures cherchent à réduire le délai entre signalement et suppression afin de limiter la viralité des deepfakes.

La loi renforce les dispositifs de vérification d’âge et le blocage des contenus pornographiques accessibles aux mineurs.

Les plateformes proposant des contenus susceptibles d’être pornographiques doivent mettre en place des systèmes conformes au référentiel technique établi par les autorités ; sinon, des sanctions administratives et techniques (notification aux FAI, blocage) peuvent être appliquées. Cette dimension est cruciale en matière de deepfakes à caractère sexuel, qui visent fréquemment des victimes non consentantes.

Au-delà des sanctions pénales contre les auteurs, la loi prévoit des outils administratifs (mises en demeure publiques, obligations de transparence, listings d’URL bloquées) qui peuvent peser sur la réputation et le fonctionnement des plateformes non conformes. L’effet « système » vise à inciter les acteurs privés à développer des mécanismes de détection et de modération proactifs.

La SREN se situe dans un paysage réglementaire européen où le Digital Services Act impose déjà des obligations aux plateformes (transparence des algorithmes, notice-and-action, signalement). La mise en conformité nationale doit s’articuler avec le DSA pour éviter les conflits juridiques et garantir des solutions harmonisées. Les cabinets et analyses juridiques insistent sur la nécessité d’une coordination entre niveau national et niveau européen.

II — Les limites, tensions et défis persistants dans la lutte contre les deepfakes

A — Les limites opérationnelles : obstacles techniques, preuves numériques et coopération internationale

La détection des deepfakes repose sur des outils d’analyse (empreintes numériques, métadonnées, traces de génération, détection d’anomalies temporelles/sonores). Cependant, l’évolution rapide des modèles (plus réalistes et moins détectables) crée une course technique entre générateurs et détecteurs.

Les plateformes doivent investir dans la R&D et coopérer avec les autorités pour garantir une détection fiable. Les textes législatifs créent l’obligation, mais la capacité réelle dépend des moyens techniques et financiers disponibles.

Pour obtenir une condamnation, la justice s’appuie sur des expertises techniques (analyses forensiques, traçabilité des fichiers, demandes d’informations aux plateformes).

Ces procédures peuvent être longues et coûteuses ; la loi SREN simplifie certaines procédures administratives, mais n’élimine pas les difficultés pratiques de preuves — surtout lorsque les serveurs ou auteurs sont à l’étranger. La coopération judiciaire internationale reste essentielle.

Les deepfakes franchissent les frontières en quelques clics. Ainsi, l’efficacité des poursuites nationales dépend fortement des conventions internationales, des demandes d’entraide et de la coopération des grandes plateformes américaines/asiatiques. L’Union européenne (via le DSA et d’autres instruments) et les accords bilatéraux seront déterminants.

B — Les enjeux de libertés fondamentales et les perspectives de renforcement du cadre juridique

Toute législation répressive comporte un risque d’effet dissuasif sur la liberté d’expression et la satire. Le Conseil constitutionnel, lors de l’examen de la SREN, a d’ailleurs censuré certaines dispositions trop larges (notamment autour d’un délit d’outrage en ligne) au motif de disproportion. Cela rappelle que la lutte contre les deepfakes doit être proportionnée et ciblée.

Mécanismes de blocage et listes d’URL peuvent, s’ils ne sont pas encadrés, conduire à des atteintes à l’accès à l’information. Une gouvernance transparente et des voies de recours effectives sont donc indispensables (contrôle juridictionnel, obligations de motivation, délai de retrait, etc.).

Normes techniques communes pour l’empreinte de contenu (watermarking/metadata standardisés pour contenus authentiques) et formats d’audit pour faciliter la preuve ;

Encouragement à la R&D publique-privée pour détecteurs robustes et partage d’indicateurs (threat-sharing) ;

Programmes de sensibilisation visant le grand public et les victimes potentielles ;

Renforcement des procédures de coopération internationale pour la saisie rapide de données et l’identification des auteurs.

Enfin, la réponse législative doit être accompagnée d’un effort de gouvernance éthique (règles d’usage des modèles génératifs, responsabilité des fournisseurs d’IA, transparence sur l’emploi d’IA dans les médias) afin de restaurer la confiance dans l’information et de protéger les individus.

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Sources :

Par Murielle Cahen • internet-et-droit • • Tags: contrefaçon, deepfake, IA, Publication algorithmique

24 Oct 2025

Peut-on nourrir une IA avec des œuvres protégées ? Le cas Thomson Reuters contre Ross

Depuis quelques années, les juridictions américaines se retrouvent confrontées à une problématique émergente : comment concilier la montée en puissance de l’intelligence artificielle, particulièrement gourmande en données, avec les exigences du droit d’auteur qui protège une partie importante de ces ressources ?

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La question est d’autant plus sensible que les acteurs de l’IA s’appuient fréquemment sur des corpus textuels de grande ampleur pour entraîner leurs systèmes, au risque de se heurter aux droits des éditeurs et producteurs de contenu.

C’est dans ce contexte qu’intervient le litige Thomson Reuters c. Ross Intelligence, jugé le 11 février 2025 par le tribunal fédéral du district du Delaware. L’affaire oppose l’éditeur juridique Thomson Reuters, propriétaire de la base de données Westlaw, à la jeune entreprise Ross Intelligence, qui développait un moteur de recherche juridique fondé sur l’apprentissage automatique. Refusant d’accorder une licence à Ross, Thomson Reuters a accusé la startup d’avoir contourné l’obstacle en recourant à des intermédiaires pour accéder indirectement à ses contenus protégés, notamment les headnotes et le système de classification juridique qui structurent Westlaw.

La décision rendue par le juge Stephanos Bibas retient particulièrement l’attention : elle reconnaît le caractère protégeable des headnotes au regard du copyright américain et, surtout, écarte la défense de fair use avancée par Ross. Le tribunal estime que l’utilisation litigieuse ne présentait pas de caractère transformateur suffisant, qu’elle poursuivait un but commercial et qu’elle risquait de porter gravement atteinte au marché de Thomson Reuters.

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Ce jugement, bien qu’intermédiaire et limité à certains aspects du dossier, constitue un signal fort. Il s’agit de l’une des premières décisions américaines qui applique directement l’analyse du fair use à l’entraînement d’une IA, et ce en dehors du champ de l’IA générative.

Les enseignements tirés dépassent ainsi le secteur juridique : ils concernent potentiellement toutes les entreprises développant des systèmes d’IA nourris de données protégées. La question de l’accès aux corpus, des conditions de licence et des risques de concurrence déloyale devient centrale, dans un paysage où le droit d’auteur sert de garde-fou mais peut aussi freiner l’innovation.

I. Fondements juridiques de la décision Thomson Reuters v. Ross Intelligence

A. Les critères retenus pour établir l’infraction au droit d’auteur

Originalité (Copyrightability)

Le tribunal se réfère à la jurisprudence classique, en particulier Feist Publications, Inc. v. Rural Telephone Service Co., qui pose que le seuil d’originalité est très bas : un travail doit simplement être « indépendamment créé » et contenir « une certaine étincelle minimale de créativité ».

Dans le cas présent, les headnotes éditoriales de Westlaw et le Key Number System sont reconnus comme remplissant ce critère. Le juge estime que les choix d’édition, de sélection, d’arrangement etc., impliquent assez de créativité pour protéger ces éléments.

Copie effective / Substantial similarity

Il faut prouver que Ross a copié effectivement les headnotes, ou que ses Bulk Memos sont matériellement similaires aux headnotes (et non simplement proches des opinions judiciaires, qui ne sont pas protégeables). Le juge a examiné les textes comparativement : les Bulk Memos reprennent le langage des headnotes de manière très proche, plutôt que celui des opinions, ce qui montre une similitude substantielle.

Le tribunal avait identifié un lot spécifique de headnotes — environ 2 243 — pour lesquels la similitude et la validité du droit étaient manifestes, de sorte qu’aucune question factuelle raisonnable n’existe à ce sujet.

Refus de licence / contexte concurrentiel

Le fait que Ross avait sollicité une licence à Thomson Reuters, et s’est vu refuser parce qu’il était concurrent, joue un rôle important dans la motivation du tribunal. Cela montre que Ross ne se contente pas d’une utilisation secondaire isolée mais cherche à concurrencer directement le titulaire du droit.

Défenses rejetées

Ross a invoqué plusieurs défenses : innocent infringement, merger doctrine, scènes à faire, copyright misuse. Le juge a rejeté chacune, notamment parce que :

Innocent infringement ne limite pas la responsabilité dès lors qu’il y a copie.
Merger (idée-expression) ne s’applique pas ici, car il existe plusieurs manières d’exprimer les idées de droit, donc l’expression (headnotes) ne fusionne pas avec l’idée.
scènes à faire (éléments dictés par la nature de l’œuvre) non applicable ici.

B. L’analyse du fair use : application des quatre facteurs et prise de position

La partie centrale du jugement porte sur la défense de fair use, qui constitue une exception essentielle au droit d’auteur aux États-Unis. Le tribunal procède à l’examen des quatre facteurs posés par l’article 107 du Copyright Act.

Le premier facteur, relatif au but et au caractère de l’usage, est déterminant. Le juge relève que l’utilisation opérée par Ross était pleinement commerciale, destinée à alimenter un produit concurrent de Westlaw. En outre, l’usage n’est pas transformateur : il ne se limite pas à un enrichissement ou à une analyse critique des données de Thomson Reuters, mais consiste à exploiter directement les headnotes pour bâtir un service similaire. Ainsi, la fonction finale du produit demeure très proche de celle du contenu protégé, ce qui pèse lourdement contre Ross.

Le deuxième facteur, qui porte sur la nature de l’œuvre protégée, est plus nuancé. Certes, les headnotes s’appuient sur des décisions de justice qui, elles, sont dans le domaine public. Toutefois, la mise en forme, la sélection des passages, et l’angle éditorial introduisent une dimension créative. Le juge reconnaît que ces contenus ne sont pas des œuvres d’imagination pure, mais qu’ils dépassent néanmoins le simple recueil d’informations factuelles. Ce facteur n’est donc pas entièrement favorable à Ross, même s’il n’a pas l’importance décisive des autres.

Concernant le troisième facteur, relatif à la quantité et à la substantialité de l’extrait utilisé, Ross soutenait que les utilisateurs finaux de son outil n’avaient pas directement accès aux headnotes copiés. Néanmoins, l’examen montre que les Bulk Memos reprennent une partie significative de ces résumés, en substance et parfois en formulation. Le tribunal estime donc que la quantité prélevée est loin d’être négligeable, et que cette reproduction porte sur l’essence même de l’expression protégée.

Enfin, le quatrième facteur — l’effet de l’usage sur le marché de l’œuvre protégée — s’avère crucial. L’exploitation des contenus de Westlaw par Ross menace directement le marché principal de Thomson Reuters, à savoir la fourniture de services de recherche juridique aux professionnels. En outre, le tribunal souligne que ce type d’usage non autorisé pourrait priver l’éditeur d’un marché secondaire potentiel : celui des licences pour l’entraînement de modèles d’IA. Même si ce marché n’était pas encore entièrement développé, il est légitime de prendre en compte sa possible émergence. L’effet de substitution et la concurrence frontale apparaissent donc manifestes.

Dans la mise en balance finale, le juge considère que les deux premiers facteurs (caractère de l’usage et effet sur le marché) l’emportent nettement sur les autres. Le fair use est donc rejeté, et la violation du copyright est confirmée.

II. Conséquences et limites pratiques de la décision

A. Conséquences pour les acteurs de l’IA / implications

Renforcement du besoin de licences

Les entreprises qui veulent entraîner des modèles d’IA ou utiliser des données éditoriales protégées devront sérieusement envisager d’obtenir des licences, même si les œuvres semblent « informatives ». Ce jugement montre que même des résumés ou des annotations, si suffisamment originaux, sont protégés, et que l’argument du fair use est risqué si l’usage commercial ou concurrent est apparent.

Effet dissuasif pour usages commerciaux concurrents

Ce cas met en garde les startups ou entreprises qui cherchent à concurrencer directement des titulaires de droits en utilisant leurs contenus protégés comme source d’entraînement, sous prétexte de fair use. Les tribunaux pourraient comparer le service final, la clientèle, le type d’usage, pour voir s’il y a substitution de marché.

Impact sur l’écosystème des données d’entraînement

Le marché potentiel de données d’entrainement pour l’IA (datasets, licences, marchés secondaires) est mis en lumière. Les titulaires de droit pourraient exiger paiement ou contrôle plus strict, et les acheteurs / utilisateurs de données devront diligenter leurs acquisitions : vérifier la provenance, s’assurer que ce qui est utilisé est non protégé ou bien sous licence, etc.

Répercussions pour la recherche, les universités, l’IA open source

Bien que ce cas concerne une entreprise commerciale, il va aussi influencer les pratiques dans la recherche, dans les universités, dans les projets open source / académiques. Ceux-ci devront veiller à distinguer les usages non commerciaux, éducatifs, transformateurs ou critiques, pour ne pas être pris au piège du précédent.

Influence sur décisions futures, y compris dans les cas de IA générative

Ce jugement sera cité dans les litiges actuels et à venir concernant l’IA générative (modèles de langage, etc.), car beaucoup de ces affaires invoquent fair use pour la formation des modèles sur des textes protégés. Même si les faits diffèrent (génératif vs non génératif, quantité de copie, nature des œuvres, etc.), la logique de l’importance des facteurs 1 et 4, et l’examen minutieux de la similitude substantielle, sont des guides.

B. Limites et points d’incertitude

Spécificité des faits

Le cas porte sur une IA de recherche juridique, non générative, avec bulk memos, headnotes, etc. D’autres technologies d’IA peuvent varier fortement : modèles de langage génératifs, apprentissage non supervisé, plus grande part de génération et moins de restitution verbatim, etc. Les décisions dans d’autres contextes pourraient pencher différemment.

Non décision sur tous les éléments

La décision ne règle pas tous les headnotes, ni tous les aspects revendiqués par Thomson Reuters, ni le Key Number System de façon complète, ni certaines œuvres dont le droit d’auteur pourrait avoir expiré ou ne pas avoir été valablement enregistré. Certaines questions factuelles restent à trancher en procès.

Caractère non génératif de l’IA comme facteur

Ici, Ross n’est pas une IA générative dans le sens de génération de texte neuf à partir de prompts, mais un moteur de recherche qui restitue des opinions connues. Ce type d’usage est plus proche du cas traditionnel de recherche / compilation que certains usages innovants de l’IA générative. Les tribunaux pourraient, dans des cas de IA générative, trouver l’usage plus transformateur (selon la façon dont le modèle utilise les données) ou peser différemment le facteur de caractère transformateur.

Évolution du droit, appels potentiels, jurisprudence variable selon les circuits

Ce jugement est d’un tribunal de district (District of Delaware). Il peut être sujet à appel devant le Third Circuit, et potentiellement devant la Cour suprême. D’autres tribunaux dans d’autres circuits pourraient interpréter les facteurs de fair use différemment. Il n’y a pas encore de règle uniforme fédérale sur tous les aspects de l’utilisation d’IA.

Équilibre entre innovation et protection des droits

La tension demeure : protéger les titulaires de droits est légitime, mais ne pas étouffer l’innovation. Ce cas montre qu’il y a des limites claires à ce que l’on peut faire sans autorisation, mais il ne dit pas qu’aucun usage de données protégées dans l’IA n’est possible sous fair use — juste que dans ce cas précis, les défenses échouent. Les innovations futures devront soigner la nature de l’usage, le degré de transformation, la quantité de données utilisées, etc., pour avoir une chance de succès sous fair use.

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Par Murielle Cahen • internet-et-droit, Newsletter • • Tags: base de données, contrefaçon, données protégées, droit d'auteur, IA

23 Oct 2025

Peut-on accuser une IA de diffamation ?

La montée en puissance des intelligences artificielles génératives, telles que ChatGPT, interroge la responsabilité juridique attachée à leurs productions.

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Lorsqu’un modèle diffuse de fausses informations susceptibles de nuire à la réputation d’une personne, peut-on envisager une action en diffamation ? Cette question, au croisement du droit de la presse, du droit civil et du droit des technologies, met en tension les cadres traditionnels de la responsabilité et les nouvelles réalités techniques de l’IA .

I. Conditions et difficultés juridiques pour qualifier une déclaration d’IA en diffamation

A. Les éléments classiques de la diffamation et leur adaptation à l’IA

Le droit de la diffamation repose sur plusieurs conditions :

Une imputation de fait précis, susceptible de vérification ;
La fausseté de cette imputation ;
Une faute imputable à un auteur ;
Un préjudice causé à la réputation ;
Un lien de causalité entre la déclaration et le dommage.

Or, dans le cas des IA génératives, ces éléments se heurtent à des obstacles majeurs :

L’auteur : une IA n’ayant pas de personnalité juridique, la responsabilité doit être recherchée du côté de l’éditeur, du concepteur ou de l’exploitant du système.
La faute : il est difficile de déterminer le standard de diligence applicable — s’agit-il d’une négligence dans la conception ou le contrôle du modèle ?
Le lien de causalité : la diffusion d’une information erronée peut résulter de plusieurs acteurs (utilisateur, plateforme, média) ; la part exacte de l’IA est alors complexe à établir.

En droit français, ces difficultés se doublent d’un formalisme procédural strict (délais, preuve, publicité), peu adapté aux mécanismes automatisés de génération de texte.

B. Obstacles pratiques et enseignements jurisprudentiels

Les tribunaux tendent à rejeter les actions dirigées contre les éditeurs d’IA, faute de faute caractérisée ou de dommage prouvé. Ainsi, aux États-Unis, dans Walters v. OpenAI, la cour a estimé que déployer une IA faillible ne suffisait pas à établir une négligence .

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De même, en Australie, une action en diffamation contre OpenAI a été abandonnée pour des motifs pratiques. En Europe, l’ONG NOYB a saisi les autorités norvégiennes après qu’un citoyen ait été faussement présenté comme meurtrier par ChatGPT, invoquant à la fois la diffamation et le manquement au principe d’exactitude du RGPD.

Face à ces cas, les défenses des éditeurs s’appuient sur les avertissements, les mesures de filtrage et l’absence d’imputabilité directe. Certains auteurs envisagent néanmoins une responsabilité du fait des produits lorsque l’IA serait considérée comme un produit défectueux.

II. Scénarios pratiques, évolutions possibles et recommandations

A. Stratégies de recours envisageables

En l’absence de responsabilité directe de l’IA, plusieurs voies demeurent :

Action contre l’éditeur pour défaut de vigilance ou conception défaillante ;
Action contre l’utilisateur ou diffuseur final, lorsque celui-ci reprend l’information ;
Recours en droit de la presse ou en ligne, fondé sur la diffusion publique ;
Plainte fondée sur le RGPD, lorsque les données personnelles sont inexactes ;
Médiation ou règlement amiable, face à la complexité procédurale.

Ces approches visent à contourner l’absence actuelle de statut juridique pour l’IA, tout en s’appuyant sur les obligations existantes en matière de données et de responsabilité civile.

B. Évolutions législatives et perspectives

Le projet de règlement européen sur l’intelligence artificielle (AI Act) entend imposer des standards élevés de transparence, de traçabilité et de sécurité aux systèmes à haut risque. S’il n’institue pas de responsabilité autonome pour l’IA, il pourrait faciliter l’identification d’un responsable humain ou moral.

Certains auteurs envisagent la reconnaissance d’une personnalité juridique partielle pour les systèmes d’IA, à l’image des personnes morales, mais cette idée reste controversée.

À court terme, la voie la plus réaliste demeure l’instauration d’obligations de diligence renforcée, d’audits réguliers et de mécanismes de correction. À moyen terme, le développement de fonds d’assurance ou de garanties spécifiques pourrait offrir une réponse pragmatique au risque de diffamation générée par l’IA.

L’action en diffamation contre une IA générative demeure, à ce jour, juridiquement incertaine.

Si les éléments constitutifs de la diffamation peuvent théoriquement être transposés, les obstacles pratiques — imputabilité, faute, causalité, absence de personnalité juridique — limitent toute condamnation directe.

Le droit positif s’oriente donc vers une responsabilité dérivée des concepteurs et opérateurs, tandis que les futures normes (telles que l’AI Act) chercheront à encadrer les risques par la prévention et la transparence plutôt que par la sanction.

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Sources :

Par Murielle Cahen • internet-et-droit • • Tags: action en diffamation, diffamation, IA

7 Juil 2025

La vie privée, la diffamation et le RGPD dans les groupes privés numériques

À l’heure où les frontières entre réel et virtuel s’estompent, les espaces numériques privés ressemblent à des citadelles fragiles : des lieux où les mots deviennent armes, les données une monnaie d’échange, et l’intimité un idéal menacé.
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Ces sanctuaires connectés, conçus pour abriter dialogues et solidarités, sont aussi le théâtre de batailles invisibles. Entre les murs cryptés des messageries ou les forums cloîtrés, chaque clic peut libérer des torrents de désinformation, éroder des réputations ou fracturer des vies – le tout sous le regard ambigu de lois aussi nécessaires que perfectibles, comme le RGPD.

La promesse d’un *havre numérique* se fissure face à un paradoxe moderne : comment bâtir la confiance dans un espace où l’anonymat protège autant qu’il corrompt ? Les utilisateurs, en quête d’authenticité, y déposent des fragments de leur identité, ignorant parfois que ces traces échappent à leur contrôle. Les algorithmes, gardiens opaques de ces royaumes, trient, analysent et stockent, tandis que la diffamation prospère dans l’ombre, exploitant les failles d’une gouvernance souvent improvisée.

Le RGPD, bouclier législatif né en 2018, impose une discipline nouvelle : il rappelle que derrière chaque pseudonyme se cache un visage, derrière chaque message, une responsabilité. Mais légiférer sur l’éther numérique revient à sculpter des nuages – les règles peinent à suivre l’évolution des tactiques de contournement. Les modérateurs, sentinelles malgré eux, naviguent entre Charybde et Scylla : supprimer un contenu, c’est risquer l’accusation de censure ; le tolérer, c’est s’exposer à des poursuites.

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L’avenir de ces citadelles dépendra d’une alchimie improbable : marier l’éthique aux lignes de code, l’humain à l’artificiel. L’IA, capable de traquer la haine en temps réel, pourrait-elle incarner un juste équilibre ? Ou deviendra-t-elle l’outil d’une surveillance généralisée, étouffant la spontanéité des échanges ? La réponse exige plus que des innovations techniques : elle nécessite un pacte social redéfini, où droits individuels et bien commun ne seraient plus adversaires, mais alliés face à l’hydre des dérives numériques.

I. La vie privée dans les groupes privés numériques : Un droit fondamental à l’épreuve du numérique

A. Définition et encadrement juridique

La vie privée numérique, un élément essentiel de la dignité humaine, est reconnue comme un droit fondamental par l’article 8 de la Convention européenne des droits de l’homme. Ce droit est particulièrement pertinent dans le contexte actuel, où les technologies numériques façonnent les modes de communication et les interactions sociales.

Le Règlement général sur la protection des données (RGPD), entré en vigueur en mai 2018, renforce cette protection en redéfinissant les obligations des plateformes numériques et les droits des utilisateurs en matière de données personnelles.

La vie privée numérique englobe la capacité des individus à contrôler et à gérer leurs données personnelles, qui peuvent inclure une vaste gamme d’informations telles que le nom, l’adresse, l’adresse IP, les photos, les messages et bien d’autres éléments permettant d’identifier une personne. Dans les groupes privés numériques, tels que WhatsApp, Facebook Groups et Discord, la protection de la vie privée prend une importance cruciale, car ces espaces de communication facilitent le partage d’informations sensibles entre membres, souvent considérés comme des cercles de confiance.

Le RGPD impose plusieurs principes fondamentaux qui doivent être respectés par les plateformes. Tout d’abord, le principe de licéité, de loyauté et de transparence exige que les données soient traitées de manière légale et que les utilisateurs soient informés de la manière dont leurs données seront utilisées.

Ce principe requiert également le consentement explicite des utilisateurs avant la collecte de leurs données. Ensuite, le principe de minimisation stipule que seules les données nécessaires à la finalité pour laquelle elles sont collectées peuvent être traitées.

Enfin, le principe de limitation de la conservation impose que les données soient supprimées une fois leur utilisation achevée, afin d’éviter toute utilisation abusive ou non autorisée des informations personnelles. En France, la loi Informatique et Libertés, modifiée en 2018 pour s’aligner sur le RGPD, renforce la protection des données personnelles.

Elle établit des sanctions sévères pour les violations de la vie privée et adapte les procédures de contrôle par la Commission nationale de l’informatique et des libertés (CNIL). Ces réglementations visent à garantir que les droits des utilisateurs sont protégés dans un environnement numérique de plus en plus complexe et interconnecté.

B. Les défis de la confidentialité et de la sécurité

Malgré leur désignation de « groupes privés », les groupes numériques ne sont pas à l’abri des risques en matière de confidentialité et de sécurité. Les violations de données peuvent survenir de manière variée et souvent inattendue. Parmi les causes potentielles, on trouve des fuites accidentelles, telles que le partage d’écran lors d’une vidéoconférence ou l’envoi d’informations sensibles à un mauvais destinataire.

De plus, les cyberattaques, qui consistent en des piratages de comptes ou l’interception de messages, représentent une menace sérieuse pour la sécurité des données. Les utilisateurs peuvent également faire face à des abus de la part d’autres membres du groupe, comme la capture d’écran et le partage public d’échanges privés.

Le RGPD exige des plateformes qu’elles mettent en œuvre des mesures techniques et organisationnelles proportionnées pour protéger les données personnelles. Ces mesures doivent être adaptées à la nature des données traitées et aux risques encourus. Parmi ces mesures, le chiffrement de bout en bout est devenu une norme pour les applications de messagerie telles que WhatsApp. Ce processus garantit que seuls les utilisateurs impliqués dans la conversation peuvent accéder au contenu des échanges, rendant impossible l’accès par la plateforme elle-même.

L’authentification à deux facteurs est également un moyen efficace de sécuriser les comptes utilisateurs en ajoutant une couche supplémentaire de protection. De plus, la réalisation d’audits réguliers permet d’identifier les vulnérabilités potentielles et de mettre en œuvre des améliorations nécessaires pour renforcer la sécurité des données.

Un exemple marquant des risques liés à la sécurité des données est la fuite de données survenue en 2021, qui a exposé les informations de 533 millions d’utilisateurs de Facebook, y compris des numéros de téléphone et des informations de profil. Cet incident, bien qu’il ait eu lieu avant l’entrée en vigueur du RGPD, a conduit à de nombreuses plaintes auprès de la CNIL pour manquements à la sécurité.

Il illustre la nécessité d’une vigilance constante et d’un engagement proactif en matière de protection des données, tant pour les plateformes que pour les utilisateurs.

II. La diffamation dans les groupes privés numériques : Un délit aux multiples visages

A. Définition juridique et modalités

La diffamation est définie par l’article 29 de la loi du 29 juillet 1881, qui stipule qu’elle consiste en toute allégation ou imputation d’un fait précis portant atteinte à l’honneur ou à la considération d’une personne. Dans le contexte des groupes privés numériques, ce délit peut prendre plusieurs formes, ce qui complique la tâche des juristes et des législateurs.

Parmi les manifestations de la diffamation, on trouve les messages textuels contenant des accusations infondées dirigées contre un membre du groupe, le partage de photos ou de vidéos truquées visant à discréditer une personne, et les publications virales de fausses informations relayées, même au sein d’un cercle restreint.

Les groupes privés, bien qu’ils soient souvent perçus comme des espaces de discussion sécurisés, ne permettent pas l’impunité en matière de diffamation. Un cas pratique marquant s’est produit en 2020, lorsque qu’un salarié a été condamné par le tribunal correctionnel de Paris pour avoir diffamé son employeur dans un groupe WhatsApp professionnel.

Les messages dans lesquels il qualifiait l’entreprise de « frauduleuse » ont été jugés diffamatoires, et ce, malgré le caractère privé du groupe. Cette décision souligne l’importance de la responsabilité individuelle même dans des espaces considérés comme privés.

B. Articulation avec le RGPD : Quand la diffamation implique des données personnelles

La question se complique lorsque la diffamation s’appuie sur des données personnelles, par exemple, par la divulgation non consentie d’informations médicales. Dans de telles situations, deux violations distinctes peuvent être engagées : d’une part, une violation pénale, avec des sanctions prévues par la loi de 1881, pouvant atteindre 12 000 euros d’amende ; et d’autre part, une violation du RGPD, qui prohibe le traitement illicite de données sensibles. Les sanctions prévues par l’article 83 du RGPD peuvent aller jusqu’à 20 millions d’euros ou 4 % du chiffre d’affaires mondial de la plateforme concernée, ce qui représente un risque financier considérable pour les entreprises.

Pour illustrer cette problématique, on peut évoquer la situation où un membre d’un groupe Facebook privé publie un document confidentiel révélant l’orientation sexuelle d’un individu. Cette action constitue à la fois un acte de diffamation, si le document contient des accusations fausses, et une violation du RGPD, en raison du traitement de données sensibles sans le consentement de la personne concernée. Les conséquences juridiques peuvent être lourdes pour les individus impliqués, mais également pour les plateformes qui hébergent ces contenus.

III. L’équilibre délicat entre vie privée et lutte contre la diffamation

A. Les outils juridiques pour concilier les deux impératifs

Pour trouver un équilibre entre la protection de la vie privée et la lutte contre la diffamation, plusieurs outils juridiques sont à la disposition des acteurs concernés. Le RGPD, par exemple, offre la possibilité de traiter des données personnelles pour modérer des contenus diffamatoires au titre de l’intérêt légitime, à condition que certaines conditions soient respectées. Cela signifie que les plateformes doivent s’assurer de ne pas collecter de données excessives, en se limitant à l’analyse des messages signalés plutôt qu’à l’ensemble des conversations.

De plus, il est crucial d’informer les utilisateurs de manière transparente sur les politiques de modération mises en place. Le droit à l’oubli, inscrit à l’article 17 du RGPD, constitue un autre outil juridique important. Il permet à une personne qui a été diffamée d’exiger la suppression des données la concernant, y compris dans des groupes privés.

Cependant, le défi reste de taille : la Cour européenne des droits de l’homme (CEDH) a souligné que la modération ne doit pas entraver la liberté d’expression. Dans l’arrêt MTE et Index.hu c. Hongrie (2016), la CEDH a jugé que les plateformes ne peuvent être tenues responsables des contenus diffamatoires publiés par des utilisateurs, sauf en cas de négligence dans leur retrait.

B. Bonnes pratiques pour les plateformes

Pour mieux gérer la modération des contenus, les plateformes peuvent adopter plusieurs bonnes pratiques. L’implémentation de mécanismes de signalement simplifiés est essentielle. Cela permet aux utilisateurs de signaler un message qu’ils estiment diffamatoire en quelques clics, rendant le processus rapide et accessible.

De plus, des procédures transparentes doivent être établies pour examiner les signalements dans un délai raisonnable, idéalement sous 24 à 48 heures. Il est également crucial que les plateformes collaborent avec les autorités compétentes. Cela peut inclure la conservation temporaire des données des auteurs en cas d’enquête judiciaire, conformément à l’article 6-1-c du RGPD.

Par exemple, en 2022, Telegram a été amené à fournir à la justice française des données d’utilisateurs impliqués dans des groupes diffusant des contenus de haine. En parallèle, l’utilisation de technologies d’anonymisation, telles que le masquage automatique des noms et des photos dans les signalements, peut servir de protection pour les témoins, encourageant ainsi le signalement d’abus sans crainte de représailles.

IV. Rôles et responsabilités des acteurs : Une chaîne de responsabilité partagée

A. Les plateformes : Garantes de la conformité RGPD

Les plateformes numériques portent une responsabilité significative en matière de conformité au RGPD. Cela inclut la désignation d’un délégué à la protection des données (DPO), une exigence obligatoire pour les grandes entreprises. Le DPO joue un rôle essentiel en conseillant sur la conformité, en assurant la coopération avec la CNIL et en sensibilisant les utilisateurs à leurs droits et à la protection de leurs données.

Par ailleurs, la transparence et l’éducation des utilisateurs sont primordiales. Les plateformes doivent mettre à disposition des guides clairs sur les paramètres de confidentialité et les pratiques recommandées. Par exemple, WhatsApp offre des tutoriels pour aider les utilisateurs à limiter la visibilité de leurs groupes, renforçant ainsi leur sécurité.

En cas de manquement aux obligations de protection des données, des sanctions peuvent être appliquées. En 2023, Meta (Facebook) a été condamné à une amende de 1,2 milliard d’euros par l’Union européenne pour des transferts illégaux de données vers les États-Unis, rappelant ainsi l’importance cruciale du respect des réglementations en matière de protection des données.

B. Les utilisateurs : Acteurs responsables

Les utilisateurs jouent également un rôle actif dans la protection de leur vie privée et dans la lutte contre la diffamation. Ils doivent s’engager à vérifier la véracité des informations avant de les partager, en prenant conscience que la diffusion de fausses informations peut avoir des conséquences graves. Ils doivent également respecter les règles de modération établies dans les groupes afin de maintenir un environnement sain et sécurisé pour tous les membres.

Les utilisateurs disposent de droits importants en vertu du RGPD, tels que le droit d’accès et de rectification, qui leur permet d’obtenir une copie de leurs données ou de les corriger en cas d’inexactitude.

De plus, l’article 20 du RGPD leur confère le droit à la portabilité, c’est-à-dire la possibilité de transférer leurs données vers une autre plateforme. Un exemple concret illustre cette réalité : un utilisateur de LinkedIn a exercé son droit à l’effacement pour faire supprimer des commentaires diffamatoires publiés par un concurrent dans un groupe professionnel. Cette situation souligne l’importance pour les utilisateurs d’être proactifs dans la protection de leurs droits et de leur réputation.

V. Perspectives d’avenir et défis émergents

A. L’intelligence artificielle au service de la modération

L’émergence de l’intelligence artificielle (IA) dans le domaine de la modération des contenus pose de nouvelles questions éthiques et juridiques. Les outils d’IA, tels que les algorithmes de détection de discours haineux, peuvent avoir un impact significatif sur la manière dont les plateformes modèrent les contenus. Cependant, ces outils ne sont pas sans inconvénients.

Les biais algorithmiques peuvent entraîner des erreurs de modération, avec un risque de censure excessive ou, au contraire, de laxisme dans la surveillance des contenus. De plus, il est impératif que les traitements automatisés respectent le principe de licéité et permettent une intervention humaine, comme le stipule l’article 22 du RGPD. Par exemple, en 2021, Twitter a fait face à des critiques pour des erreurs de modération automatisée qui ont conduit à la suppression de contenus légitimes concernant la COVID-19. Cela démontre que, bien que l’IA puisse être un outil puissant pour la modération, elle ne peut pas remplacer le jugement humain et la nuance nécessaires pour évaluer le contexte des communications.

B. Vers un droit européen unifié ?

Les nouvelles réglementations, telles que le Digital Services Act (DSA) et le Digital Markets Act (DMA), qui ont été mises en œuvre en 2023, marquent une étape importante dans la régulation des plateformes numériques. Ces lois imposent des obligations de transparence, notamment la publication de rapports sur les activités de modération, et introduisent des sanctions accrues pouvant aller jusqu’à 6 % du chiffre d’affaires mondial pour les manquements aux règles. Ces régulations visent à garantir un niveau élevé de protection des utilisateurs tout en maintenant un équilibre avec la liberté d’expression.

C. Recommandations pour les utilisateurs

À l’ère numérique, il est capital que les utilisateurs adoptent des pratiques prudentes pour protéger leur vie privée dans les groupes numériques. Ils devraient veiller à paramétrer leurs groupes de manière à limiter les ajouts de nouveaux membres à l’approbation des administrateurs, afin de s’assurer que seuls des membres de confiance peuvent accéder aux informations partagées.

De plus, désactiver les options de partage externe, comme les captures d’écran, peut limiter le risque de diffusion non autorisée d’informations sensibles. Une vigilance accrue est également nécessaire. Les utilisateurs devraient envisager d’utiliser des pseudonymes dans des groupes sensibles pour protéger leur identité et signaler immédiatement tout contenu qu’ils jugent diffamatoire ou inapproprié. En étant proactifs et informés, les utilisateurs peuvent contribuer à un environnement numérique plus sûr et respectueux pour tous.

Pour lire une version plus complète de cet article sur la diffamation sur les plateformes, cliquez

Sources:

Par Murielle Cahen • internet-et-droit, Newsletter • • Tags: diffamation, IA, régulation, vie privée

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