Réutilisation des données juridiques par l'intelligence artificielle : entre liberté d'accès, protection des investissements et nouveaux risques

# Réutilisation des données juridiques par l'intelligence artificielle : entre liberté d'accès, protection des investissements et nouveaux risques

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Cet article a été publié dans la revue Artémis, numéro 35 (octobre 2025). Ce numéro accueille en couverture une interview de Mme Amal El Fallah-Seghrouchni, Ministre Déléguée chargée de la Transition Numérique et de la Réforme de l'Administration. Il constitue la contribution académique la plus développée de l'auteur sur l'intersection entre intelligence artificielle et droit.

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L'intelligence artificielle s'invite désormais au cœur des dynamiques normatives, non plus comme simple outil d'optimisation, mais comme vecteur de transformation des usages du droit. Elle ne se limite plus à automatiser des tâches répétitives : elle modifie en profondeur la manière dont le droit est produit, interprété et mobilisé au quotidien par les juristes. En quelques années, les technologies de traitement automatisé du langage naturel, les dispositifs de text and data mining (TDM) et les modèles génératifs se sont implantés dans l'écosystème juridique — des legaltechs aux cabinets d'avocats, des plateformes de justice prédictive aux outils d'assistance contractuelle.

Tous ces outils reposent sur un socle commun : l'exploitation massive des données juridiques. Cette exploitation soulève des tensions profondes, révélées par une multiplication de contentieux opposant éditeurs, startups et opérateurs de solutions IA, autour de l'accès, de la structuration et de la réutilisation des bases juridiques.

Au centre de ces tensions, deux logiques contradictoires cohabitent difficilement : l'accès libre aux données publiques (textes législatifs, décisions judiciaires ou administratives), dont l'accessibilité constitue un pilier de l'État de droit ; et la protection des bases de données enrichies, structurées ou annotées, fruits d'investissements substantiels, aujourd'hui massivement exploitées par des IA.

I. Fondements juridiques, techniques et éthiques

La régulation de l'IA juridique repose sur trois piliers.

Sur le plan juridique, la directive européenne 96/9/CE sur les bases de données a institué le droit sui generis, protégeant les investissements substantiels dans la constitution ou la vérification d'une base, indépendamment de l'originalité. Le Règlement (UE) 2019/1024 sur les données ouvertes promeut la réutilisation des données publiques, mais exclut explicitement les données protégées par des droits de propriété intellectuelle de tiers. L'AI Act (Règlement UE 2024/1689) introduit une exigence de transparence sur les données d'entraînement pour les modèles à usage général (article 53). En droit marocain, la loi 2.00 sur la propriété littéraire et artistique protège les bases de données originales (articles 1er, alinéas 13 et 14, et article 5), sans équivalent explicite du droit sui generis européen.

Sur le plan technique, quatre opérations structurent l'entraînement des IA juridiques : le scraping automatisé (extraction en masse de données en ligne), le text and data mining (TDM, analyse algorithmique pour identifier des patterns), le fine-tuning (ajustement d'un modèle général sur des données juridiques spécialisées) et le Retrieval Augmented Generation (RAG, combinant un modèle génératif à une base documentaire interrogée en temps réel).

Sur le plan éthique, trois tensions structurantes émergent : la transparence algorithmique se heurte à la confidentialité des enrichissements éditoriaux ; la démocratisation de l'accès au droit entre en friction avec la valorisation des investissements des éditeurs juridiques ; et les risques de fiabilité des IA juridiques (hallucinations, citations fictives) menacent l'effectivité du droit.

II. Analyse comparée des jurisprudences

L'analyse des contentieux récents révèle une tension mondiale croissante entre deux impératifs : garantir un accès libre aux sources du droit, et protéger les investissements éditoriaux massivement exploités par les IA.

Thomson Reuters v. Ross Intelligence (États-Unis, 11 février 2025). Ross Intelligence avait entraîné une IA juridique à partir de la base Westlaw sans licence. La cour rejette le fair use, jugeant que l'usage n'était ni transformateur ni économiquement neutre, et causait un préjudice direct au marché. La cour distingue clairement les décisions brutes (domaine public) des enrichissements éditoriaux (headnotes, key numbers), ces derniers bénéficiant d'une protection pleine.

West Publishing Co. v. LegalEase (États-Unis, 2019). LegalEase avait exploité des documents annotés pour fournir un service concurrent. Le tribunal fonde sa décision sur la violation du droit d'auteur et des CGU. Les clauses contractuelles sont reconnues comme instrument principal de régulation, consolidant le droit contractuel comme barrière à l'accès aux données enrichies.

Jurisprudence CJUE sur la directive 96/9/CE. Dans les affaires British Horseracing Board, Fixtures Marketing et Apis-Hristovich, la CJUE reconnaît la protection d'une base de données au titre du droit sui generis dès lors qu'un investissement substantiel est démontré dans l'obtention, la vérification ou la présentation des données — même en l'absence d'originalité.

Weezevent v. Billetweb (France, Cour d'appel de Paris, 2017). L'extraction automatisée de données via scraping, en violation des CGU, a été jugée illicite. Le juge reconnaît l'opposabilité des CGU même pour des données publiques, consacrant le pouvoir normatif du contrat dans l'économie numérique.

Artémis v. Simulator (Maroc, 2024). Décision emblématique : le juge marocain reconnaît une protection sur l'investissement intellectuel (structuration, enrichissements) et non sur les décisions judiciaires brutes. La Cour juge la base de données d'Artémis éligible à la protection du droit d'auteur non en raison des textes juridiques eux-mêmes (domaine public), mais en raison de l'originalité de leur traitement : sélection ciblée, classement structuré, présentation technique intelligente, consolidation éditoriale permanente avec suivi des modifications. La Cour fonde sa motivation sur les alinéas 13 et 14 de l'article 1er et l'article 5 de la loi 2.00.

Trois enseignements structurants émergent de ces jurisprudences. Le contrat devient l'instrument de régulation renforcé : les CGU et licences constituent désormais la barrière normative principale à l'extraction automatisée. Une protection accrue des enrichissements intellectuels se dessine : la distinction entre contenus bruts (domaine public) et contenus enrichis (annotations, structuration, métadonnées) est désormais un critère central d'éligibilité à la protection juridique. Enfin, un basculement vers une gouvernance privative et algorithmique des données s'opère, induisant un renforcement des barrières à l'innovation ouverte pour les développeurs d'IA.

III. Approche doctrinale transversale : qualifications et responsabilités

La qualification juridique des usages de l'IA sur les données juridiques conditionne directement le régime de responsabilité applicable.

Quatre régimes de qualification coexistent. La qualification au titre du droit d'auteur (originalité de la sélection et de la structuration) permet une protection classique, mais limitée aux enrichissements originaux. La qualification au titre du droit sui generis européen protège l'investissement substantiel indépendamment de l'originalité. La qualification contractuelle (opposabilité des CGU et licences) devient la barrière d'accès principale dans la pratique. La qualification au titre de la concurrence déloyale (exploitation parasitaire) couvre les cas non appréhendés par la propriété intellectuelle.

Sur les responsabilités, trois niveaux d'acteurs sont concernés. Les développeurs d'IA sont exposés au titre du droit d'auteur (entraînement non autorisé), de la violation des CGU (scraping), et des obligations de transparence de l'AI Act (article 53 pour les GPAI). Les éditeurs juridiques sont soumis à une obligation d'information sur les limites d'utilisation des données — notamment le risque d'hallucinations — et une responsabilité contractuelle en cas de défaillance des outils mis à disposition. Les utilisateurs finals (juristes, magistrats, entreprises) exposent leur responsabilité professionnelle en cas d'utilisation non critique des sorties IA, notamment sur les citations fictives documentées dans plusieurs affaires judiciaires.

IV. Recommandations opérationnelles

Pour les producteurs de données juridiques.

Réviser les CGU pour y intégrer explicitement les usages d'IA (entraînement, fine-tuning, RAG). Mettre en place des mécanismes techniques de détection des accès automatisés abusifs. Anticiper la création de licences spécifiques "IA training" compatibles avec la réglementation applicable. Documenter précisément les investissements dans la structuration et l'enrichissement des bases — c'est le critère central de la protection juridique.

Pour les développeurs d'IA juridique.

Conduire une due diligence juridique systématique avant tout usage de bases de données tierces. Privilégier des données sous licences adaptées ou produites en propre. Mettre en place une traçabilité des données d'entraînement pour répondre aux exigences de l'AI Act. Prévoir des mécanismes contractuels de partage de revenus avec les éditeurs de données enrichies.

Pour les utilisateurs d'IA juridique.

Former les équipes à l'esprit critique face aux sorties IA : vérification systématique des citations, des références et des raisonnements. Instaurer des procédures de validation humaine avant tout usage en contexte décisionnel. Documenter les usages pour prévenir toute mise en cause de responsabilité professionnelle.

Pour le législateur marocain.

Introduire dans la loi 2.00 un droit sui generis explicite protégeant les investissements dans les bases de données, à l'image de la directive européenne 96/9/CE. Clarifier le régime applicable au text and data mining à des fins de recherche et commerciales. Adapter la loi 09-08 aux spécificités des traitements d'IA sur données juridiques.

V. Conclusion

La réutilisation des données juridiques par l'intelligence artificielle constitue l'un des enjeux les plus structurants du droit numérique contemporain. Elle met en tension des valeurs fondamentales : l'État de droit et l'accès démocratique au droit d'un côté, la protection de l'investissement intellectuel et la régulation de l'innovation de l'autre.

La jurisprudence comparée — américaine, européenne et marocaine — converge vers une régulation renforcée : protection accrue des enrichissements éditoriaux, opposabilité des CGU, exigences croissantes de transparence. Le droit marocain, s'il dispose de fondements dans la loi 2.00, accuse un retard normatif sur le droit sui generis et l'encadrement du TDM que la future loi Digital X.0 devra combler.

Dans ce contexte, le juriste d'entreprise ne peut plus attendre les clarifications législatives. Il doit cartographier les expositions, sécuriser les usages, et construire la gouvernance des données juridiques avant que le contentieux ne s'en charge à sa place.

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Cet article a été publié dans la revue Artémis, numéro 35 (octobre 2025). Il reflète la position personnelle de l'auteur et non une position institutionnelle.

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• Publication dans la revue Artémis n°35 — réutilisation des données juridiques par l'IA — Octobre 2025