Épistémologie de l'IA générative, création et droit d'auteur

Projet : PRISME — France 2030

Statut : volet transversal — posture épistémique et hypothèses de recherche (H1–H12)

Croise les axes : 3 (expérimentation) · 4 (valorisation du travail) · 5 (critique, éthique, biais) · 2 (gouvernance)

Complète : Labo IA & création pure · 05 ia responsable · 7 axes forts · Bibliographie société numérique (R11)

Posture PRISME : nous ne croyons pas en une confiance absolue aux outils d'intelligence artificielle (IA). Nous interrogeons la création lorsqu'elle est produite ou assistée par des modèles génératifs probabilistes — systèmes qui ne « savent » ni ne « comprennent », mais estiment statistiquement la suite la plus plausible d'une séquence.

1. Posture épistémique — pas de confiance absolue

1.1 Ce qu'un outil IA n'est pas

Confiance épistémique : degré justifié d'adhésion à une proposition. PRISME refuse la confiance absolue — c'est-à-dire l'acceptation d'une sortie IA comme vérité, décision ou œuvre sans vérification humaine, traçabilité et responsabilité identifiée.

1.2 Modèle génératif probabiliste — définition

Un modèle génératif probabiliste (grand modèle de langage, modèle de diffusion image, etc.) :

1. S'entraîne sur un vaste corpus (textes, images, sons…) en ajustant des milliards de paramètres pour minimiser l'erreur de prédiction — typiquement : prédire le token suivant ;
2. À l'inférence, produit une sortie en tirant des tokens selon des probabilités conditionnelles (température, top-p, etc.) ;
3. N'a pas accès à une base de faits vérifiée ni à une intention créatrice — seulement à des corrélations statistiques extraites du corpus.

Conséquence PRISME : tout déploiement opérationnel exige une relecture humaine (F05), une chaîne de décision avant appel IA (Autonomie & outils souverains §4.4) et une distinction stricte entre outils administratifs et espace de recherche sur la création pure.

1.3 Termes clés (glossaire opérationnel)

2. Interroger la création — philosophie et spectacle vivant

2.1 Deux régimes de production

PRISME ne nie pas que des artistes puissent expérimenter avec ces outils — mais refuse de confondre expérimentation encadrée (labo) et production déléguée (programmation, génération de spectacles, remplacement de métiers).

2.2 Questions du labo création pure (axe philosophique)

1. Qu'est-ce qu'une œuvre lorsque la « matière » première est une distribution statistique ?
2. Où situer l'auteur — prompteur, sélectionneur, assembleur, performeur ?
3. Le spectacle vivant peut-il être « généré » sans perdre ce qui le constitue (corps, risque, présence) ?
4. Quel rapport au public — transparence sur l'usage IA, acceptabilité, tromperie esthétique ?
5. Quel héritage pour la filière — appauvrissement des compétences ou nouvel outil au même titre qu'un logiciel de mise en page ?

Ces questions nourrissent le pôle Observer (entretiens, séminaires) et le labo Expérimenter (résidences protocollées) — voir Labo IA & création pure §3.3.

3. Droit d'auteur et IA générative — synthèse IANA (2026)

Source : IANA Data — Droit d'auteur et IA générative : ce qu'il faut savoir en 2026 (R11)

3.1 Double défi juridique

3.2 Trois cas de figure (protection des sorties)

Prompts seuls : protection très faible (US Copyright Office 2024) — les artistes ne peuvent pas s'y fier pour défendre une œuvre.

3.3 Entraînement — positions en tension

3.4 Règlement européen sur l'IA (AI Act) — points utiles

• Transparence : résumé des données d'entraînement pour les modèles génératifs ;
• Office européen de l'IA (depuis 2025) : médiation, contestation des résumés ;
• Sanctions : jusqu'à 15 M€ ou 3 % du CA — renforce l'intérêt pour des modèles traçables et locaux ;
• Limite : pas de rémunération automatique des créateurs — les syndicats et actions collectives restent nécessaires.

3.5 Tendances 2026–2027 à intégrer à la veille Observer

• Décisions NYT c. OpenAI, Getty c. Stability AI (précédents majeurs attendus) ;
• Standardisation opt-out technique (noai, robots.txt IA) ;
• Débat sur licence obligatoire type radio ;
• Distinction juridique « copie » vs « apprentissage statistique » — cœur du contentieux.

4. Hypothèses de travail PRISME

Hypothèses à éprouver en recherche-action (M6–M36) — pas des axiomes. Chaque hypothèse est liée à un protocole, un livrable ou un indicateur.

H1 — Épistémique (non-confiance)

Énoncé : une sortie de modèle génératif probabiliste est une proposition plausible, jamais une vérité ou une décision — sa confiance apparente (fluidité du texte) est décorrélée de son exactitude.

Conséquence opérationnelle : relecture humaine obligatoire (F05) ; interdiction décision automatisée (programmation, évaluation).

H2 — Création vs recombinaison

Énoncé : ce qui ressemble à de la création (cohérence formelle, nouveauté superficielle) peut n'être qu'une recombinaison statistique — incompatible avec la définition anthropologique et juridique de l'œuvre dans le spectacle vivant sans apport corporel et intentionnel documenté.

H3 — Droit d'auteur des sorties (IANA cas 1–3)

Énoncé : en droit français et européen (2026), seules les productions avec apport intellectuel humain substantiel et traçable peuvent revendiquer une protection — le prompting seul est insuffisant.

Engagement PRISME : aucune commercialisation d'« œuvres IA » par le Centre ; documentation des processus pour les artistes volontaires.

H4 — Licéité des entraînements

Énoncé : l'entraînement de modèles sur des œuvres ICC sans consentement expose juridiquement et moralement la filière — l'exception TDM européenne avec opt-out renforce l'exigence de corpus licites ou consentis.

Engagement PRISME : pas d'entraînement sur archives Grainerie ou partenaires sans accord ; LoRA admin sur données métier non artistiques ou anonymisées.

H5 — Mémorisation et contrefaçon

Énoncé : les petits modèles fine-tunés sur corpus étroits présentent un risque de mémorisation supérieur aux GPAI généralistes — d'où l'obligation de bench avant tout usage créatif expérimental.

H6 — Gouvernance culturelle

Énoncé : déléguer des choix de programmation, d'évaluation ou de communication à un modèle probabiliste érode la gouvernance démocratique des structures culturelles — incompatible avec l'axe 2 (co-construction).

H7 — IA administrative encadrée vs création

Énoncé : un petit modèle spécialisé (SLM) edge, à périmètre restreint et volume encadré, peut assister des tâches administratives sans prétendre à la création — à condition de maintenir la distinction opérationnel / labo.

H8 à H12 — Tâches créatives, emploi et diversité collective

Développement complet, grille de 17 risques et protocole L'ÉCRIN : labo ecrin hypotheses risques taches creatives · source R21 (del Rio-Chanona et al., 2025).

5. Dispositif PRISME — traduction opérationnelle

6. Croisement avec les 7 axes

7. Formulations dossier

Posture épistémique (Word §7 — IA responsable)

Face aux outils d'IA générative, PRISME fait le choix de la prudence épistémique : ces systèmes sont probabilistes — ils produisent des sorties plausibles, non des vérités acquises. Cette lucidité n'ôte rien à la curiosité : elle ouvre un laboratoire de recherche-création en spectacle vivant — à la croisée du geste artistique, du numérique et de l'IA —, où artistes, chercheur·es et équipes expérimentent, questionnent et documentent ce que deviennent l'œuvre, la paternité, la présence du corps et le rapport au public lorsque le geste artistique rencontre la statistique. Le labo croise ces explorations avec une veille juridique sur le droit d'auteur et le cadre européen (AI Act, contentieux en cours) — non pour figer des réponses, mais pour habiter un terrain encore mouvant avec méthode et responsabilité. La charte opérationnelle du Centre en découle : usages encadrés, relecture humaine, et distinction claire entre recherche et production.

Création et spectacle vivant (Word §5 / §7)

Dans le spectacle vivant et le cirque, la création suppose intention, corps et responsabilité — qualités que ne possède pas un modèle génératif entraîné sur des corrélations statistiques. PRISME interroge ces outils dans un espace de recherche distinct, documente les processus créatifs lorsque des artistes choisissent de les expérimenter, et exclut tout déploiement en production de générateurs artistiques non validés — en cohérence avec les contentieux en cours sur l'entraînement des modèles et la protection des œuvres.

Droit d'auteur (Word §6 — données et communs)

Le Centre ne forme ni n'entraîne de modèles sur des œuvres ou archives sans consentement explicite des ayants droit. Il accompagne la filière sur les mécanismes d'opposition à l'entraînement (opt-out) et produit une note de veille sur le droit d'auteur et l'IA générative, en s'appuyant sur les travaux de synthèse disponibles et la jurisprudence européenne en formation.

8. Références