La décision du tribunal régional de Munich dans l’affaire GEMA c. OpenAI1 s’ajoute à une série de contentieux (New York Times, Getty Images, auteurs et éditeurs…) qui dessinent peu à peu le futur juridique de l’IA générative en Europe. Mais ces décisions ne vont pas toutes dans le même sens. 1. Munich : la mémorisation par l’IA est assimilée à une reproduction protégée De quoi parle-t-on ? La GEMA, une société de gestion des droits d’auteur en Allemagne, comme la SACEM en France, a poursuivi deux sociétés du groupe OpenAI pour violation des droits d’auteur concernant les paroles de chansons allemandes. La GEMA a affirmé que ces paroles étaient intégrées dans les modèles linguistiques d’OpenAI et reproduites à travers les réponses générées par ses chatbots lorsqu’un utilisateur faisait une demande. Quels sont les points clés ? • Le tribunal a jugé dans sa décision du 11 novembre 2025, que les paroles des chansons étaient bel et bien mémorisées dans ces modèles linguistiques d’OpenAI et pouvaient être reproduites sous forme de données de sorties. Cette reproduction constitue une violation des droits d’exploitation des auteurs, même si ces sorties sont générées à la suite des demandes des utilisateurs. La mémorisation des paroles dans les modèles linguistiques d’OpenAI constitue une reproduction durable de l’œuvre et de mise à disposition au public. • L’exception de text and data mining (TDM) invoquée par OpenAI est expressément rejetée : pour le juge, on dépasse l’analyse de données pour entrer dans une reproduction réelle des œuvres dans les modèles, allant contre les intérêts commerciaux des auteurs. • La responsabilité de la violation des droits d’auteur est supportée par OpenAI et non les utilisateurs finaux, l’entreprise étant créatrice des modèles linguistiques. Elle est responsable de l’architecture des modèles et de la mémorisation des données. OpenAI est donc condamnée à verser des dommages et intérêts, à cesser la reproduction des paroles de chansons dans ses modèles et à payer une licence à GEMA pour l’utilisation des paroles, au moins pour les neuf titres en cause. OpenAI a annoncé son intention de faire appel. Le jugement n’est pas encore définitif et peut être examiné par la Cour régionale supérieure de Munich. Une saisine à la Cour de justice de l’Union européenne reste également possible. 2. New York Times, auteurs, Getty… : convergences et divergences a) New York Times c. OpenAI (États-Unis) : le grand test du « fair use » De quoi parle-t-on ? Le New York Times a poursuivi OpenAI et Microsoft en décembre 2023 pour usage de ses articles dans l’entraînement des modèles GPT, en invoquant une violation massive du droit d’auteur et un préjudice économique (concurrence directe via les outputs de l’IA). Quels sont les points clés ? • Le débat se cristallise autour du « fair use » américain : est-ce qu’entraîner une IA sur des millions d’articles de presse, puis générer des contenus qui peuvent substituer ceux du journal, est un usage « transformateur » des données d’entraînement ou un pillage ? • L’affaire est toujours en cours : pas de grande décision de principe pour l’instant, mais des batailles procédurales. Cette affaire fait toujours parler d’elle, puisqu’en juin dernier, OpenAI exprimait son opposition face à la demande du New York Times qui a demandé au tribunal d’ordonner la conservation de toutes les conversations entre le chatbot et les utilisateurs, ce à quoi la startup s’oppose pour des raisons de confidentialité des données. Ces deux affaires mettent en lumière des divergences fondamentales : • Aux États-Unis, le débat se concentre sur l’exception de fair use et sur le caractère transformateur de l’utilisation des données d’entraînement. • En Allemagne, le tribunal pose d’emblée l’existence d’un acte de reproduction, un point de départ nettement plus strict pour les développeurs d’IA. b) Auteurs et éditeurs (US, France, Meta, OpenAI…) On voit aussi se multiplier les actions collectives ces dernières années : En 2023, aux États-Unis, des auteurs et l’Authors Guild attaquent OpenAI, Microsoft, Meta et d’autres pour l’usage de livres (souvent piratés) dans l’entraînement de leurs modèles. En 2025, en France, les organisations représentatives des éditeurs et auteurs (la Société des gens de lettres, le Syndicat national des auteurs et des compositeurs et le Syndicat national de l’édition) ont engagé une action contre Meta pour l’utilisation non autorisée de leurs livres pour entraîner l’IA LLaMA de Meta, demandant notamment le retrait des datasets créés sans autorisation. Une tendance nette se dessine : les ayants droit ne ciblent plus seulement les outputs, mais contestent désormais la légitimité même des datasets d’entraînement. c) Getty Images c. Stability AI (Royaume-Uni) : une ligne beaucoup plus favorable aux développeurs De quoi parle-t-on ? En 2023 Getty Images, qui détient plusieurs millions de photographies produites par plus de 600 000 créateurs, reproche à Stability AI d’avoir indûment exploité ses contenus protégés afin d’entraîner son système d’intelligence artificielle générative. D’après Getty Images, la société aurait procédé, sans autorisation, à l’extraction de plusieurs millions d’images depuis ses sites web soit environ 7,5 millions d’éléments visuels pour constituer la base d’apprentissage du modèle Stable Diffusion. Getty a abandonné l’ensemble de ses allégations de violation primaire du droit d’auteur, à la fois celles fondées sur la formation du modèle (faute de preuve d’un entraînement réalisé au Royaume-Uni) et celles fondées sur les outputs générés (Stability ayant entre-temps bloqué les prompts incriminés, rendant toute injonction inutile). Getty a également introduit un « database rights claim », qui sera ensuite abandonné. La décision du 4 novembre 2025 de la High Court anglaise dans l’affaire Getty Images c. Stability AI2 va à l’opposé de celle de Munich : • Le tribunal estime que Stable Diffusion ne constitue pas une « infringing copy », car il ne contient aucune reproduction des images protégées et ne peut être considéré comme une copie au sens de la section 27 du Copyright Act britannique. Les poids du modèle (les paramètres) ne renferment donc aucune « copie » exploitable au titre du droit d’auteur. • En conséquence, il n’existe aucune « copie dans le modèle », ce qui conduit au rejet de la demande fondée sur la contrefaçon secondaire de droit d’auteur. La Cour retient toutefois des atteintes au droit des marques, en lien avec la génération d’images synthétiques affichant des filigranes « Getty » ou « iStock ». • Les opérations d’entraînement s’étant déroulées en dehors du Royaume-Uni, la compétence territoriale du Copyright Act ne pouvait s’appliquer. La Cour relève également que Getty n’a pas été en mesure d’identifier précisément quelles images de Getty figuraient dans les datasets utilisés lors du training, ce qui affaiblit encore la portée de ses arguments. • Aucun dommage additionnel ni injonction n’est accordé : les seules infractions retenues, en matière de marques sont jugées purement historiques et d’ampleur marginale, ce qui n’a pas justifié de mesures supplémentaires. • La Cour rejette également l’action en « passing off » (concurrence déloyale par risque de confusion) faute d’éléments suffisants, et précise que Stability AI n’est pas responsable des dépôts du modèle effectués par des tiers sur GitHub ou HuggingFace. Comparé à la décision de Munich, celle de Londres adopte presque une position de miroir inversé : • À Munich, le tribunal considère que la mémorisation des données dans le modèle constitue une reproduction, et donc une atteinte au droit d’auteur. • À Londres, la High Court juge au contraire qu’il n’existe aucune reproduction dans le modèle et qu’aucune contrefaçon de droit d’auteur n’est caractérisée. Il en résulte une fracture juridique nette entre deux juridictions majeures en Europe, chacune proposant une lecture radicalement différente de ce qu’est, ou n’est pas, la reproduction dans le contexte de l’IA générative. 3. La tendance de fond : même conflit, réponses divergentes En adoptant une perspective plus large, plusieurs tendances apparaissent nettement : a. Un même débat de fond, mais articulé différemment selon les juridictions. • En Allemagne (GEMA c. OpenAI), l’analyse se focalise sur la mémorisation des œuvres dans le modèle, appréhendée comme une reproduction au sens strict du droit d’auteur, indépendamment du caractère volontaire ou automatisé de cette intégration. • Aux États-Unis (New York Times, actions d’auteurs), le débat s’articule autour des notions de fair use, d’usage transformateur et de concurrence sur le marché, c’est-à-dire la capacité des modèles d’IA à substituer, directement ou indirectement, les œuvres protégées dont ils s’inspirent. • Au Royaume-Uni (Getty Images c. Stability AI), la discussion se concentre sur la présence ou l’absence de « copies dans le modèle », ainsi que sur la dimension territoriale de l’entraînement, l’existence d’une activité réalisée au Royaume-Uni conditionnant la mise en jeu de la responsabilité en matière de droit d’auteur. b. Une insécurité juridique maximale pour les développeurs et les utilisateurs avancés • En Allemagne, si la décision du tribunal de Munich est confirmée en appel, elle instaurerait une approche particulièrement stricte à l’égard de l’IA générative. • Au Royaume-Uni, la même question technique : « le modèle contient-il des copies ? », conduit pour l’instant à une conclusion opposée. • Aux États-Unis, l’issue dépendra de la manière dont les tribunaux définiront les limites du fair use dans ce contexte. c. Rien n’est tranché définitivement • L’ensemble de ces affaires est encore en cours ou susceptible d’appel. • Il n’existe donc pas, à ce stade, de « grand arrêt » stabilisé : le paysage juridique reste celui d’une mosaïque de décisions encore expérimentales et en évolution. 4. Comment interpréter tout cela, sans se bercer d’illusions ? Ce que l’on peut affirmer avec une certaine assurance aujourd’hui : • Les ayants droit ont réussi à porter la question des datasets d’entraînement devant les tribunaux : le sujet n’est plus une zone grise ignorée du droit. • Les juges doivent désormais se confronter à des enjeux techniques complexes : mémorisation, poids de modèle, composition des datasets, analyse des résultats et aucune orientation commune ne s’est encore imposée. • Pour les grands modèles commerciaux, la demande de solutions encadrées comme des licences adaptées, mécanismes d’opt-out organisés, datasets mieux maîtrisés, va très probablement s’accentuer. Ce qui demeure, en revanche, fortement débattu : • La question de savoir si un modèle « mémorise » juridiquement une œuvre ou s’il ne fait que stocker des poids statistiques reste entièrement ouverte. • Il n’est pas tranché non plus si l’entraînement massif sur des œuvres protégées peut relever, selon les systèmes juridiques, d’un usage transformateur (États-Unis) ou d’une exception de « fouille de textes et données » (Union européenne). • Enfin, la frontière entre innovation légitime et appropriation indue demeure particulièrement difficile à fixer. Pour l’heure, la seule tendance véritablement solide est la suivante : le pari consistant à entraîner d’abord et à régulariser ensuite devient de plus en plus risqué, en particulier en Europe. Contactez TAoMA pour obtenir des conseils personnalisés ici. Besoin de vous former ou de former vos équipes aux bonnes pratiques sur le sujet ? Découvrez les ateliers de TAoMA Academy en nous contactant ici. Anne MESSAS Avocate associée Emeline JET Avocate Notes de référence : 1) Le communiqué officiel du tribunal fédéral de Munich est disponible ici : https://www.justiz.bayern.de/gerichte-und-behoerden/landgericht/muenchen-1/presse/2025/11.php 2) High Court of Justice (Business and Property Courts of England and Wales, Intellectual Property List, Chancery Division), 4 novembre 2025, [2025] EWHC 2863 (Ch)