La Fondation Wikimedia, qui gère Wikipedia et d’autres projets de savoir ouvert, a déposé un mémoire amicus auprès du tribunal du district sud de New York. Elle cherche à orienter la décision concernant l’usage des contenus protégés par droit d’auteur par les entreprises d’intelligence artificielle. Le cœur du débat tourne autour de savoir si l’entraînement des grands modèles de langage (LLM) à partir de ces contenus constitue un usage équitable.

Le procès initial, lancé par The New York Times en 2023, accuse OpenAI et Microsoft d’utiliser les articles du quotidien sans autorisation, y compris pour l’entraînement de leurs modèles. Les deux sociétés défendent leur approche en affirmant que l’usage des données accessibles au public relève du développement technologique et de l’usage équitable. Cependant, la Fondation Wikimedia propose une voie médiane, évitant de prendre parti.

Ce que la Fondation souligne, c’est que les lectures actuelles du principe d’usage équitable sont trop simplifiées. Selon son mémoire, l’usage doit être analysé en fonction de ce que fait concrètement l’entreprise avec les copies de textes. Un entraînement généraliste d’un modèle, qui produit quelque chose de nouveau et différent de ses sources, serait considéré comme légitime. C’est le principe que soutient l’entreprise pour son développement.

En revanche, le processus de génération augmentée par récupération (RAG) est traité différemment. Ce mécanisme permet à un chatbot de retrouver et de restituer directement des extraits d’articles, y compris ceux provenant de Wikipedia ou du Times, pour « ancrer » sa réponse dans l’actualité. La Fondation affirme que lorsque le chatbot reproduit de larges portions du contenu original, cela ne relève pas de l’usage équitable. Les entreprises utilisant cette technique devraient alors respecter les licences en vigueur.

Pour les projets Wikimedia, cela signifie que toute utilisation non créditée des contenus est tolérée pour l’entraînement du modèle, mais que toute utilisation pour le RAG doit impérativement respecter la licence Creative Commons CC BY-SA 4.0, exigeant une attribution claire aux créateurs originels. Wikipedia, qui compte plus de 67 millions d’articles rédigés en 300 langues, est une source de données fondamentale pour l’entraînement des IA.

La Fondation insiste sur le fait que le débat ne doit pas se limiter aux sociétés lucratives. Stephen LaPorte, conseiller juridique de la Fondation, note que « toute conversation autour de l’usage équitable et du droit d’auteur à l’ère de l’IA ne peut être limitée aux organisations à but lucratif ; elle doit inclure les parties prenantes de tout l’écosystème de l’information en ligne » (Wikimedia Foundation, 30 octobre 2026).

Une décision trop restrictive pourrait asphyxier l’innovation pour les projets open source, tandis qu’une tolérance totale pourrait mener à un web plus cloisonné, appauvrissant les sources secondaires accessibles aux chercheurs et au grand public. La Fondation rappelle aussi que le scraping des projets Wikimedia doit se faire de manière durable, en respectant les limites de débit de l’API publique ou via les offres Enterprise API.

Sources

• The Wikimedia Foundation files to protect open knowledge in New York Times v OpenAI case – Wikimedia Foundation, wikimediafoundation.org
• The New York Times vs OpenAI: avvertimento di Wikimedia, Punto Informatico, 1 novembre 2026
• Wikipedia’s operator says a bad AI copyright ruling could threaten the open web, The Verge, 30 octobre 2026
• Wikimedia asks court to rule AI training fair use, but not chatbot copying, The Next Web, 30 octobre 2026