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17 septembre 2026

INTELLIGENCE ARTIFICIELLE – IA générative et droit d’auteur

IA générative & droit d’auteur : la justice allemande qualifie la mémorisation des œuvres dans les modèles d’IA de reproduction contrefaisante

L’Allemagne confirme son rôle de pionnière dans le contentieux européen de l’IA générative. Le 31 juillet 2026, le Tribunal de Munich s’est prononcé sur un litige opposant la GEMA (la SACEM allemande) à la société américaine Suno (éditrice d’un outil d’IA générative musicale).

En cause ? La reproduction non autorisée de 6 œuvres musicales obtenues via un contournement de mesures de protection sur YouTube (« stream ripping »), pour l’entraînement et le fonctionnement de ses modèles d’IA générative.

« mémorisation » = reproduction matérielle. Reprenant la grille d’analyse dégagée dans l’affaire LAION puis GEMA c/ OpenAI (extraction/conversion des données, entraînement et enrichissement, utilisation via prompts), les juges retiennent que les œuvres sont stockées de façon stable dans les paramètres du modèle, matérialisées sur des serveurs en Allemagne. Cette fixation est assimilée à une compression (type MP3). La perceptibilité indirecte de l’œuvre via un prompt suffit à caractériser l’atteinte au droit de reproduction.

S’appuyant sur la jurisprudence de la CJUE (Pelham, VG Bild-Kunst, Mio et Konektra), le tribunal retient le critère du caractère reconnaissable de l’œuvre pour l’auditeur moyen, indépendamment de l’impression d’ensemble produite, et conclut à une atteinte aux droits de reproduction et d’exploitation.

Contrairement à l’affaire Getty Images c/ Stability, le tribunal écarte l’argument selon lequel la répétition de prompts identiques aurait artificiellement provoqué la contrefaçon : cela démontre au contraire que l’œuvre est bien stockée et accessible, les prompts utilisés étant par ailleurs sans influence sur la mélodie ou l’harmonie.

Pas d’exception de fouille de textes et de données ni de statut d’hébergeur. Applicable en principe à l’analyse des données d’entraînement, elle ne couvre pas la mémorisation des œuvres dans le modèle final, laquelle excède la simple extraction de corrélations statistiques. L’accès illicite aux œuvres prive en outre Suno du bénéfice de l’exception. Suno est qualifiée d’auteur direct de la contrefaçon, exerçant un contrôle déterminant sur l’entraînement et l’architecture du modèle ; l’utilisateur n’a qu’un rôle passif de déclenchement. Le régime d’exonération des hébergeurs (art. 6 DSA) est ainsi écarté, Suno générant des contenus qui lui sont propres.

firsh flèches

 Parole d’expert FIRSH

La mémorisation par les modèles devient le pivot du contentieux IA. Pour les ayants droit, la décision offre un levier majeur ; pour les éditeurs de solutions d’IA générative, elle impose de repenser en profondeur la gestion du risque d’entraînement et la traçabilité des jeux de données.

Notre cabinet/équipe vous accompagne dans la cartographie de vos risques IP/IT, l’audit de vos systèmes d’IA et la négociation de vos accords de licence.

Claire Poirson & Léa Monel

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