SONY MUSIC PUBLISHING ET WARNER CHAPPELL V. ANTHROPIC : LE FAIR USE À L’ÉPREUVE DE L’IA GÉNÉRATIVE

Le 28 août 2026 dernier, 35 éditrices musicales, parmi lesquelles Sony Music Publishing et Warner Chappell, ont attaqué la société Anthropic et ses deux cofondateurs pour contrefaçon par torrenting, contrefaçon par entraînement et génération de contenus contrefaisants par Claude.

Ce cas de figure n’est toutefois pas isolé.

La société Anthropic a déjà fait l’objet de plaintes portant notamment sur l’utilisation d’ouvrages protégés pour entraîner son IA (Andrea Bartz, et al. v. Anthropic PBC, District Court for the Northern District of California, No. 3:24-cv-05417-AMO, U.S.) ou encore sur l’utilisation de paroles musicales attachées à des œuvres.

A la lecture de ces plaintes, trois étapes principales sont désormais dégagées par le juge afin de  permettre de déterminer un acte de contrefaçon par entrainement et génération :

• La méthode d’acquisition des données
• L’entraînement et la mémorisation de ces données
• La production par l’IA à partir des données collectées par celle-ci.

Au regard de ce contexte, l’exception de fair use, régulièrement soulevée par les fournisseurs d’IA est-elle encore réellement applicable dès lors que les œuvres utilisées pour l’entraînement des modèles ont été obtenues illicitement ou lorsque le modèle est capable de les reproduire ?

En effet, le contexte illicite dans lequel les œuvres sont moissonnées (I) et la capacité de l’IA à les reproduire à l’identique (II) sont autant d’indices qui permettent d’écarter l’exception de fair use.

I. Les conséquences de l’acquisition illicite des œuvres, un obstacle à l’exception de fair use  

Dans l’affaire Sony et Warner contre Anthropic, cette dernière a eu recours au scraping, – collecte des œuvres disponibles sur différents sites Internet afin de constituer ses données d’entraînement – et au torrenting, – obtention des copies de fichiers qui ont été mises à disposition illicitement afin d’alimenter ses modèles d’IA.

Si le scraping n’est pas en lui-même illicite, il le devient dès lors qu’il facilite la collecte automatique d’œuvres protégées puis copiées sur les serveurs du fournisseur d’IA afin d’être intégrées à un corpus d’entraînement, puis utilisées pour entraîner un modèle capable de restituer des éléments de cette œuvre voire des œuvres entières.

L’enjeu juridique ne réside donc pas nécessairement dans la seule opération de collecte, mais dans l’ensemble des reproductions et utilisations successives qu’elle permet.

Pour ce qui est du torrenting, dès lors qu’il porte sur des œuvres piratées, il constitue une atteinte aux droits d’auteur, d’autant plus si les contenus téléchargés sont alors utilisés pour entraîner l’IA.

Cette distinction entre l’accès aux œuvres et leur utilisation ultérieure avait précisément été mise en évidence par le tribunal américain dans l’affaire Bartz v. Anthropic qui opposait des auteurs à la société Anthropic. Le tribunal avait considéré que l’utilisation de livres légalement acquis pour entraîner les modèles pouvait relever du fair use.

En effet, l’exception de fair use permet de limiter les droits exclusifs de l’auteur sur son œuvre en mettant en balance les intérêts des titulaires de droits d’auteur et l’intérêt public en autorisant certains usages qui seraient, autrement, considérés comme illégaux.

Plusieurs éléments permettent de déterminer si l’usage qui est fait de l’œuvre relève de l’exception de fair use (Titre 17, section 107 Code des Etats-Unis) :

• L’objectif et la nature de l’usage, notamment s’il est de nature commerciale ou éducative et sans but lucratif ;
• La nature de l’œuvre protégée ;
• La quantité et l’importance de la partie utilisée en rapport à l’ensemble de l’œuvre protégée ;
• Les conséquences de cet usage sur le marché potentiel ou sur la valeur de l’œuvre protégée.

En ce qui concerne le premier élément, la décision Campbell v. Acuff-Rose de 1994 a considéré qu’il était notamment caractérisé lorsque le nouvel usage se substituait à l’objet de l’œuvre originale, ou lui donnait une finalité ou un caractère différent.

Ainsi par exemple, dans l’affaire Bartz v. Anthropic, le juge avait retenu que les livres matériels légalement acquis utilisés pour constituer une bibliothèque numérique et entraîner l’IA relevaient de l’exception de fair use.

En effet selon lui, les livres étaient utilisés dans une finalité différente de celle d’un lecteur en ce que d’un côté, ils devenaient de la matière première pour l’apprentissage du modèle et de l’autre, ils étaient numérisés afin d’être plus facilement accessibles.

Le juge a ajouté, sans toutefois trancher la question au fond, que pour des œuvres piratées, un usage transformatif n’était pas susceptible de justifier des téléchargements illicites.

Dès lors, dans l’affaire qui l’oppose désormais à Sony et Warner, Anthropic ne pourrait logiquement se retrancher derrière la finalité d’entraînement d’une IA générative dès lors que la source d’obtention des œuvres collectées est manifestement illicite.

L’exception de fair use apparaît d’autant moins applicable que le juge apprécie également la quantité et l’importance de la partie de l’œuvre utilisée par rapport à l’ensemble de l’œuvre protégée (titre 17, section 107 du Code des Etats-Unis).

Cependant, la jurisprudence américaine admet que la reproduction d’une œuvre dans son intégralité puisse relever du fair use lorsque cette reproduction répond à une finalité transformatrice.

Ainsi, dans Bartz v. Anthropic, le tribunal a considéré que l’utilisation d’ouvrages complets pour entraîner les modèles pouvait relever du fair use, dès lors que les œuvres étaient utilisées à des fins d’apprentissage et non pour en reproduire l’œuvre.

En l’espèce, il est manifeste que l’entraînement de l’IA est réalisé à partir d’œuvres complètes.

La question qui se pose alors est celle de la capacité du modèle à en restituer l’essence.

II. La reproduction des éléments substantiels d’œuvres protégées par le modèle d’IA générative : un motif d’exclusion du fair use

Si l’utilisation d’œuvres entières n’est pas en elle-même de nature à exclure l’exception de fair use, il en va différemment lorsque la reproduction intégrale n’est plus seulement un moyen d’analyser l’œuvre, mais qu’elle permet au modèle d’en restituer des éléments reconnaissables, voire substantiellement identiques.

Dans l’affaire opposant Sony et Warner à la société Anthropic, les éditeurs relèvent d’ailleurs que Claude est capable de restituer des paroles protégées de manière très proche, voire identique, aux œuvres originales.

Ils en déduisent que le modèle peut générer de nouvelles paroles susceptibles de concurrencer les œuvres et le marché des auteurs-compositeurs.

Dès lors, il pourrait être non seulement reproché à la société Anthropic d’avoir utilisé leurs œuvres pour entraîner Claude, mais également d’avoir développé un système capable d’en restituer le contenu protégé.

Dans cette situation, l’atteinte aux droits du titulaire parait beaucoup plus évidente à démontrer puisque l’IA générative aura simplement restitué l’œuvre dans son intégralité.

Ainsi, une analyse comparative entre l’œuvre originale et l’œuvre restituée suffira à démontrer les ressemblances afin d’apprécier le caractère contrefaisant d’une telle restitution et le juge pourra plus facilement en déduire que l’exception de fair use n’est pas pertinente en ce que l’entraînement n’a pas permis de donner un caractère différent à l’œuvre mais, au contraire, risque de dévaloriser l’œuvre originale en la reproduisant.

En effet, si un utilisateur peut obtenir directement d’un modèle les paroles d’une chanson protégée au lieu d’y accéder par les circuits licites, la question n’est plus seulement celle de l’utilisation de l’œuvre comme donnée d’entraînement mais porte également sur celle de la substitution potentielle du résultat généré au marché de l’œuvre originale.

D’ailleurs, dans son rapport du 17 juillet 2026, le CSPLA avait mis en avant l’importance de ne protéger que les contenus pour lesquels une intervention humaine était démontrable, ce qui confirme la capacité des contenus générés par l’IA à concurrencer les œuvres originales protégées dès lors qu’ils sont exploités sur le même marché que des créations humaines protégées.

A l’inverse, dans l’hypothèse où les contenus seraient utilisés pour entraîner les modèles d’IA, sans que cela ne se perçoive dans le résultat, le titulaire de droits serait contraint de démontrer en quoi son œuvre est perceptible dans le contenu nouvellement généré.

Pour répondre à cette difficulté probatoire, plusieurs solutions sont possibles (cf notre brève du 18 août dernier) notamment les constats de Commissaire de justice, afin de constater les ressemblances entre les contenus protégés et générés, le watermarking qui permet de retrouver les contenus d’origine dans les contenus générés ou encore les analyses vectorielles qui ont pour objet d’analyser les caractéristiques de chaque contenu pour y retrouver des ressemblances.

Conclusion

En somme, l’analyse des différentes étapes nécessaires à la production de contenus par l’IA tend à démontrer que le fair use ne permet pas de couvrir l’ensemble du processus d’entraînement d’un modèle.

En effet, si la reproduction d’œuvres protégées peut, dans certaines circonstances, être justifiée par la finalité transformatrice de l’entraînement, cette justification apparaît plus difficile à soutenir lorsque les œuvres ont été obtenues à partir de sources illicites ou lorsque leur utilisation permet au modèle d’en conserver et d’en restituer l’expression originale.

Le contentieux opposant Sony et Warner à la société Anthropic pourrait ainsi contribuer à préciser les limites du fair use appliqué à l’IA, notamment lorsque les contenus qu’elle génère sont susceptibles de concurrencer le marché des œuvres originales.

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