Le paysage juridique de l'utilisation des données dans le cadre du programme d'éducation et de formation tout au long de la vie

Introduction

Tous les spécialistes du marketing veulent savoir :

Comment les grands modèles linguistiques utilisent-ils mes données et que sont-ils légalement autorisés à en faire ?

Jusqu'à récemment, cette question était abstraite. Aujourd'hui, elle détermine :

✔ la manière dont votre contenu est ingéré

✔ si votre site peut apparaître dans les réponses de l'IA

✔ si vous pouvez demander leur suppression ou leur correction

✔ comment fonctionnent les signaux « opt-out » et « do-not-train »

✔ comment les données structurées affectent la conformité

✔ comment les droits d'auteur interagissent avec les réponses génératives

✔ comment les entreprises d'IA interprètent les licences, le crawling et l'usage loyal

✔ ce qui est considéré comme une infraction dans les résultats synthétisés

Nous sommes entrés dans un monde où la formation des modèles, la collecte de données, la confidentialité des utilisateurs et le droit d'auteur s'affrontent. Les marques doivent comprendre les règles si elles veulent survivre dans le domaine de la recherche et de la découverte alimentées par les LLM.

Ce guide présente le paysage juridique complet de l'utilisation des données LLM en 2025, ce que les marques doivent savoir et comment protéger et optimiser votre contenu à l'ère de l'IA.

1. Comment les LLM collectent et utilisent les données : les trois catégories juridiques

Légalement, l'utilisation des données LLM se divise en trois catégories :

Catégorie 1 — Données utilisées pour la formation (« apprentissage »)

Cela comprend le contenu web utilisé pour enseigner aux modèles le fonctionnement du langage.

Les questions juridiques qui se posent ici sont les suivantes :

• copyright

• licences

• autorisation de scraping

• interprétation du fichier robots.txt

• œuvres dérivées

• utilisation transformative

• droits sur les bases de données (UE)

Les litiges relatifs aux données d'entraînement constituent le plus grand combat juridique en cours.

Catégorie 2 — Données utilisées pour la récupération (« référence »)

Il s'agit de données que les modèles ne mémorisent pas entièrement, mais auxquelles ils accèdent au moment de l'exécution via :

• indexation

• incorporations

• RAG (génération augmentée par la recherche)

• recherche vectorielle

• récupération contextuelle

Cela s'apparente davantage à l'« utilisation d'un moteur de recherche » qu'à l'entraînement.

Les questions juridiques comprennent :

• règles de mise en cache

• restrictions d'utilisation de l'API

• exigences en matière d'attribution

• obligations en matière d'exactitude factuelle

Catégorie 3 — Données générées par l'IA (« sortie »)

Cela comprend :

• résumés générés par l'IA

• citations

• Réécritures

• comparaisons

• réponses structurées

• recommandations personnalisées

Les questions juridiques qui se posent ici sont les suivantes :

• responsabilité

• diffamation

• exactitude

• droit d'auteur sur les résultats

• attribution équitable

• fausse représentation de la marque

Chaque plateforme LLM a des règles différentes pour chaque catégorie, ce qui crée une ambiguïté juridique que les spécialistes du marketing doivent comprendre.

2. Cadres juridiques mondiaux qui régissent l'utilisation des données LLM

Les années 2024-2025 ont été marquées par des changements réglementaires rapides.

Voici les lois les plus importantes :

1. Loi européenne sur l'IA (mise en œuvre en 2024-2025)

La première réglementation complète au monde en matière d'IA.

Principales dispositions concernant les spécialistes du marketing :

✔ transparence de la formation — les modèles doivent révéler les catégories de données

✔ droits de refus pour l'utilisation à des fins de formation

✔ règles relatives au tatouage numérique et à la provenance

✔ documentation relative à la sécurité

✔ classification des risques

✔ sanctions en cas de résultats non sécurisés

✔ règles strictes pour les données biométriques et personnelles

✔ obligations relatives aux « systèmes d'IA à haut risque »

L'UE dispose de la réglementation LLM la plus stricte au monde.

2. RGPD (régit déjà le traitement des données LLM)

Les LLM doivent se conformer au RGPD pour :

• données personnelles

• données sensibles

• consentement

• limitation de la finalité

• droit à l'effacement

• droit de rectification

Le RGPD concerne à la fois la formation et la récupération RAG.

3. DMCA + loi américaine sur le droit d'auteur

Questions clés :

• La formation sur les textes protégés par le droit d'auteur relève-t-elle du « fair use » ?

• Un résumé généré constitue-t-il une violation ?

• Le résultat final est-il en concurrence avec l'œuvre originale ?

• Les entreprises d'IA doivent-elles obtenir une licence pour les grands ensembles de données ?

Plusieurs procès permettront de clarifier cette question au cours des deux ou trois prochaines années.

4. Loi britannique sur la protection des données et feuille de route pour la réglementation de l'IA

Similaire au RGPD, mais plus flexible.

Enjeux clés :

• Formation sur l'« intérêt légitime »

• Signaux de désinscription

• Exceptions au droit d'auteur

• Transparence de l'IA

5. Loi canadienne sur l'intelligence artificielle et les données (AIDA)

Se concentre sur :

• Risque

• consentement

• transparence

• mobilité des données

Couvre à la fois les pipelines de formation et les pipelines RAG.

6. CCPA / CPRA de Californie

Couvre :

• données personnelles

• désinscription

• limitations de la formation

• droits spécifiques à l'utilisateur

7. Japon, Singapour, Corée Lois émergentes sur l'IA

Ces lois se concentrent sur :

• droits d'auteur

• indexation autorisée

• restrictions relatives aux données personnelles

• obligations de minimiser les hallucinations

Le Japon est particulièrement important pour la légalité de la formation en IA.

3. Ce que les entreprises d'IA peuvent et ne peuvent pas faire avec vos données

Cette section explique en termes clairs la réalité juridique actuelle.

A. Ce que les entreprises d'IA peuvent légalement faire

• ✔ Explorer la plupart des pages accessibles au public

Tant qu'elles respectent le fichier robots.txt (bien que cela fasse encore l'objet d'un débat).

• ✔ Entraînez-vous sur des textes accessibles au public (dans de nombreuses juridictions)

Au titre de l'argument de « l'usage loyal », mais des procès sont en cours pour tester cela.

• ✔ Utilisez votre site pour la récupération

Ceci est considéré comme un comportement « similaire à une recherche ».

• ✔ Générer des explications dérivées

Les résumés sont généralement légaux s'ils ne sont pas littéraux.

• ✔ Citer et créer des liens vers votre site web

Les citations sont encouragées par la loi et ne sont pas soumises à des restrictions.

B. Ce que les entreprises d'IA ne peuvent pas faire légalement

• ❌ Utiliser des contenus protégés par le droit d'auteur sans licence

La reproduction directe n'est pas protégée par l'usage loyal.

• ❌ Ignorer les signaux de désinscription pour la formation

L'UE impose la conformité.

• ❌ Traiter des données personnelles sans base légale

Le RGPD s'applique.

• ❌ Générer des résumés diffamatoires ou préjudiciables

Cela engendre une responsabilité.

• ❌ Déformer l'image de votre marque

En vertu des lois sur la protection des consommateurs.

• ❌ Considérer le contenu propriétaire / payant comme libre d'accès

Le scraping non autorisé est illégal.

4. L'essor des directives « Do Not Train » et des robots IA

2024-2025 a introduit de nouvelles normes :

**1. Balises méta noai et noindexai

Utilisées par OpenAI, Anthropic, Google, Perplexity.

**2. User-Agent : GPTBot (et équivalents)

Permet de refuser explicitement le crawling et l'entraînement de l'IA.

3. Loi européenne sur l'IA : interface de désactivation obligatoire

Les LLM doivent fournir aux propriétaires de contenu un moyen de demander :

✔ suppression de l'entraînement

✔ la correction des faits

✔ la suppression des résultats préjudiciables

Il s'agit d'un changement majeur.

4. Centre d'attribution et de désinscription OpenAI

OpenAI prend désormais en charge :

✔ désactivation de la formation

✔ suppression de contenu de la mémoire du modèle

✔ préférences de citation des sources

5. « AI Web Publisher Controls » (Gemini Overviews) de Google

Les sites peuvent spécifier :

✔ quelles pages peuvent être utilisées dans les aperçus IA

✔ les autorisations relatives aux extraits

✔ l'accessibilité RAG

5. Comment les LLM gèrent-ils les droits d'auteur aujourd'hui ?

Le droit d'auteur est le principal champ de bataille juridique pour les LLM.

Voici ce qui importe :

1. Formation vs. Production

Formation : argument du « fair use » Production : ne doit pas reproduire mot pour mot un texte protégé par le droit d'auteur

La plupart des poursuites judiciaires portent sur la légalité de la formation.

2. Œuvres dérivées

Les résumés sont généralement légaux. La reproduction mot pour mot ne l'est pas.

3. Argument de l'utilisation transformative

Les entreprises d'IA font valoir :

• la « formation » est transformative

• les « représentations intégrées » ne sont pas des copies

• « l'apprentissage statistique » ne constitue pas une violation

Les tribunaux ne se sont pas encore prononcés de manière définitive.

4. Droits sur les bases de données (spécifiques à l'UE)

Les LLM ne peuvent pas ingérer librement :

• répertoires organisés

• bases de données propriétaires

• collectes de données nécessitant une licence

Cela a un impact sur les sites de comparaison SaaS, les plateformes d'évaluation et les ensembles de données de niche.

5. Formation basée sur des licences (l'avenir)

Prévoyez :

✔ des pools de contenus sous licence

✔ des accords de données payants

✔ flux de formation réservés aux partenaires

✔ niveaux d'indexation premium

L'IA évoluera vers des écosystèmes de connaissances sous licence.

6. Responsabilité : qui est responsable des réponses incorrectes fournies par l'IA ?

En 2025, la responsabilité dépendra :

1. La région

UE : responsabilité forte pour les entreprises d'IA États-Unis : responsabilité encore en évolution Royaume-Uni : approche hybride Asie : varie considérablement

2. Du type d'erreur

• diffamation

• recommandations préjudiciables

• fausses déclarations

• informations médicales/financières erronées

3. Du contexte d'utilisation

Usage professionnel, personnel ou grand public.

4. La marque a-t-elle été présentée de manière trompeuse ?

Si un système d'IA décrit une marque de manière inexacte, la responsabilité peut inclure :

• l'entreprise d'IA

• la plateforme fournissant la réponse (moteur de recherche)

• éventuellement l'éditeur (dans de rares cas)

7. Comment les marques doivent-elles réagir : le guide juridique et technique

Voici la stratégie moderne à adopter.

1. Publier des données claires et lisibles par machine

Wikidata + Schema réduisent l'ambiguïté juridique.

2. Maintenir l'hygiène des données

Les LLM doivent voir des faits cohérents sur toutes les surfaces.

3. Surveillez les résultats de l'IA concernant votre marque

Vérifiez :

✔ ChatGPT

✔ Gemini

✔ Copilot

✔ Claude

✔ Perplexity

✔ Apple Intelligence

Signaler les inexactitudes.

4. Utilisez les canaux de correction officiels

La plupart des plateformes permettent désormais :

✔ les demandes de correction

✔ de citer les préférences en matière de sources

✔ la soumission de mises à jour de modèles

✔ le refus de la formation

5. Appliquer les contrôles méta des robots et de l'IA

Utilisation :

<meta name="robots" content="noai">
<meta name="ai" content="noindexai">
User-Agent: GPTBot
Disallow: /

…si vous souhaitez bloquer la formation.

6. Protéger les données propriétaires

Verrouiller :

✔ Contenu protégé

✔ Tableaux de bord SaaS

✔ la documentation privée

✔ données utilisateur

✔ Ressources internes

7. Renforcer les entités de marque pour plus de clarté juridique

Une empreinte forte et cohérente de l'entité réduit le risque de :

✔ allégations fantaisistes

✔ listes de fonctionnalités erronées

✔ prix incorrects

✔ de désinformation

En effet, les LLM considèrent les entités validées comme « plus sûres » à citer.

8. Le rôle de Ranktracker dans la navigation du paysage juridique

Ranktracker favorise une visibilité IA conforme à la réglementation.

Audit Web

Détecte les problèmes de métadonnées, les conflits de schémas et les problèmes structurels.

Recherche de mots-clés

Crée des groupes de contenus conformes pour une clarté définitionnelle.

Vérificateur et moniteur de backlinks

Établit un consensus entre les sites faisant autorité (important pour la validation juridique).

Vérificateur SERP

Révèle les signaux de catégorie + entité utilisés par les systèmes d'IA.

Rédacteur d'articles IA

Produit un contenu clair, structuré et lisible par machine, réduisant ainsi l'ambiguïté.

Ranktracker garantit que votre marque est conforme à la législation, compatible avec l'IA et représentée de manière cohérente dans l'ensemble de l'écosystème génératif.

**Conclusion :

Le droit de l'IA devient le nouveau référencement naturel (SEO) — et toutes les marques doivent s'y adapter**

Le paysage juridique de l'utilisation des données LLM évolue à une vitesse vertigineuse.

Au cours des 24 prochains mois, le droit de l'IA redéfinira :

✔ la manière dont le contenu est exploré

✔ ce qui peut être utilisé pour la formation

✔ quand l'attribution est requise

✔ ce qui constitue une infraction

✔ comment les corrections factuelles sont appliquées

✔ quelles données les systèmes d'IA doivent divulguer

✔ Comment les marques peuvent contrôler leur représentation

Pour les spécialistes du marketing, il ne s'agit pas seulement d'une question juridique, mais aussi d'une question de visibilité, de confiance et d'identité.

Les modèles d'IA façonnent désormais la manière dont des milliards de personnes perçoivent les marques. Si votre position juridique n'est pas claire, la visibilité de votre IA devient instable. Si vos données sont incohérentes, votre entité perd en fiabilité. Si vos autorisations sont ambiguës, vos contenus deviennent risqués à citer pour les modèles.

Pour réussir dans la nouvelle ère de la découverte générative, vous devez traiter l'optimisation juridique, technique et des entités comme une discipline unifiée.

C'est l'avenir du référencement IA.