Category Archives: Droit US

IA : la diffamation par hallucination des Large Language Models

Présentation de de L. BARNETT LIDSKY/ A. DAVES, Inevitable Errors: Defamation by Hallucination in AI Reasoning Models, qui analyse la « diffamation par hallucination » générée par les modèles d’IA, en partant de l’affaire Walters v. OpenAI. Les auteurs soulignent que ces erreurs sont inévitables mais parfois utiles, et qu’il faut adapter le droit sans étouffer le médium. Ils proposent d’assimiler les fournisseurs d’IA à des « distributeurs » plutôt qu’à des éditeurs, de leur imposer des devoirs d’information et de conservation limitée des logs, et de responsabiliser surtout les utilisateurs qui relaient sans vérifier. L’objectif est d’indemniser les torts prouvés tout en préservant l’innovation et la transparence. Lire la suite

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L’avocat et le risque de l’intelligence artificielle cachée

Une avocate américaine a été lourdement sanctionnée pour avoir soumis en procédure un mémoire rédigé par un sous-traitant externe mais signé par elle et qui contenant de nombreuses hallucinations générées par l’usage de l’IA. En vertu de la 11e FRCP, l’avocat doit vérifier ce qu’il signe et produit, il ne peut pas simplement se contenter d’informer ses sous-traitants sur les risques de l’usage de l’IA. Lire la suite

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Mémorisation et droit d’auteur dans les modèles d’IA

Présentation de la notion de « mémorisation » dans l’IA générative et de ses implications en droit d’auteur. Distinction entre régurgitation, extraction et reconstruction. Les modèles ne sont pas de simples outils neutres : ils contiennent des reproductions potentielles. Lire la suite

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Les données des employés comme capital capté par les employeurs

Les travailleurs génèrent des données qui ont une valeur économique, d’une part en termes d’optimisation des processus employeurs, d’autre part comme données brutes pouvant être cédées à des tiers susceptibles de les exploiter. I. Ajunwa se penche sur la matière de valoriser ces données dans une optique de rééquilibrer l’asymétrie employeurs-employés. Lire la suite

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Intelligence artificielle et propriété intellectuelle : un point de situation

A. Guadamuz, Revisiting copyright infringement in AI inputs and outputs : le texte éclaire notamment le décalage entre l’intuition juridique du « copier-coller » et la réalité statistique de l’entraînement des modèles, ce qui nourrit l’analyse de la « reproduction » au sens du droit d’auteur. Ensuite, il met en évidence la montée en puissance des litiges centrés sur les outputs et la façon dont les tribunaux pourraient tester la diligence des fournisseurs. Lire la suite

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Le juge contaminé par les hallucinations de l’intelligence artificielle

Présentation de Shahid v. Esaam, qui voit un juge reprendre un argumentaire élaboré par une partie et qui comprend des références hallucinées par l’IA. Lire la suite

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Discrimination au travail : alourdissement du fardeau de la preuve pour des plaignants non membres de minorités ?

Peut-on alourdir le fardeau de la preuve pour une partie dans une affaire de discrimination au travail si elle ne fait pas partie d’une minorité? Présentation de Ames v. Ohio Department of Youth Services (23–1039) Lire la suite

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Recrutement, intelligence artificielle (IA) et discrimination (class action)

Class Action contre Workday Inc en raison de discriminations à raison de l’âge en lien avec l’utilisation d’intelligences artificielles de recrutement. Lire la suite

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L’intelligence artificielle comme argument publicitaire déloyal?

Système d’intelligence artificielle prétendant détecter des textes produits par l’intelligence artificielle. Déloyauté découlant d’affirmations publicitaires non vérifiées sur les qualités du modèle et ses résultat. Lire la suite

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Une œuvre créée par l’intelligence artificielle est-elle protégée par le droit d’auteur US?

Une œuvre créée par une intelligence artificielle est-elle protégée par le droit d’auteur en droit américain? Présentation de Stephen Thaler v. U.S: Copyright Office du 18 mars 2025, notion d' »auteur ». Lire la suite

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