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Le DOJ américain soutient la défense « fair use » d'OpenAI dans le procès du New York Times

Département de la Justice des États-Unis

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Preuve
Preuve actuelle non établie · dernière preuve du 29 septembre 2026
Revue
Contre-revue à compléter

Contre-vérification à compléter : La contre-vérification de cette version n’est pas établie. Lire la méthode

Le 1er septembre 2026, le Département de la Justice des États-Unis a déposé une déclaration d'intérêt de 20 pages dans le procès New York Times contre Microsoft et OpenAI, en vertu du 28 U.S.C. § 517, qui permet au gouvernement fédéral d'intervenir dans une procédure judiciaire pour représenter les intérêts des États-Unis. Le DOJ y affirme que l'entraînement d'un grand modèle de langage sur du texte protégé par le droit d'auteur relève le plus souvent du fair use, l'entraînement étant transformatif car il convertit le texte en motifs statistiques plutôt que de préserver son objet informationnel d'origine. Le DOJ rejette aussi la théorie de la « dilution de marché », affirmant que l'entraînement en lui-même « ne rend accessible au public aucune expression protégée ». Selon Reuters, c'est la première fois que le gouvernement américain prend position dans un litige sur l'usage de contenus protégés pour entraîner une IA. La déclaration n'est pas contraignante pour le tribunal, qui garde son pouvoir d'appréciation.

Réserve

Lu directement via un billet d'analyse juridique (heathermeeker.com) citant le dépôt ; le texte intégral de la déclaration du DOJ n'a pas été ouvert directement pendant le budget de recherche.

Repère belge

Aucun effet juridique direct en Belgique ou dans l'UE, où le régime de fouille de textes et de données (TDM) de la directive 2019/790 s'applique séparément ; utile comme élément de comparaison pour le débat européen sur l'entraînement des IA et le droit d'auteur.

Preuves

Détection : aucun signal enregistré

Dernière tentative de lecture : 2026-09-29.

Une source permet d’examiner une affirmation dans son contexte. Son statut et le nombre de liens ne garantissent pas le résultat. La méthode est décrite dans les sources et les limites.

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