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IAG - qu'est-ce que c'est ?

La réglementation autour des IAG est encore en débat, reste très complexe, et dépend du pays. En 2024, l’Union européenne a adopté un IA Act  qui interdit notamment les IA classées comme présentant un « risque inacceptable » (système de notations sociale, catégorisation biométrique, base de données de reconnaissance faciale, etc.) et qui impose un certain nombre de contraintes pour les IA dites « à usage général » (GPAI) comme les IAG : respect de la directive sur le droit d'auteur, rédaction de la documentation technique, résumé détaillé du contenu utilisé pour la formation du modèle, etc.


Pyramide des risques - IA Act 

Le concept d’éthique dans l’utilisation des IAG regroupe plusieurs facettes, qu’il faut prendre en compte et intégrer à sa réflexion et dans son choix d’en utiliser une, ou plusieurs, lesquelles, la fréquence d’utilisation, etc. ou son « boycott » (c’est bien sûr possible !).

Tout d’abord, il y a le coût énergétique et, par extension, écologique, de l’utilisation d’une IAG. De nombreux chiffres circulent quant à la consommation liée aux prompts (et, souvent, en comparaison avec une requête sur moteur de recherche équivalente), mais en moyenne il est estimé qu’un prompt envoyé à une IAG consomme environ 6 fois plus d’électricité pour générer une réponse qu’une recherche Google classique et que générer une image en HD consomme autant d’électricité que la recharge complète d’un téléphone portable (source : DRANE de Versailles).  De plus, l’entraînement des IAG consomme énormément de ressources, en énergie et en eau, sans compter les matières premières et le stockage des données. 

Ensuite, il y a l’impact social de la multiplication de ces intelligences artificielles. On peut alors penser à l’exploitation humaine résultant à la fois de l’extraction des matières premières nécessaires à la fabrication des composants informatiques qui supportent les IA (les mines de cobalt sont notamment pointées du doigt pour employer des enfants) et des travailleurs précaires de pays en voie de développement qui sont chargés de l’entraînement des modèles. Par ailleurs, les IAG auront un impact sur les emplois, et les inégalités d’accès qui existent déjà aujourd’hui ne font que se renforcer à mesure que les IAG se déploient, augmentant d’autant la fracture numérique importante entre les pays « numériques » et les autres.

Enfin, on peut également penser à l’aspect moral de l’utilisation des IAG. De nombreuses sources « aspirées » dans les modèles pour les entraîner sont des productions pour lesquelles les auteurs n’ont pas été consultés et dont les travaux ont été intégrés aux corpus de données sans leur autorisation. 

Les systèmes d’IAG ne peuvent pas être titulaires de droits d’auteur, car le droit d’auteur suppose une création par un être humain. Si l’utilisateur donne des instructions simples ("génère une image d’un chat"), le résultat est souvent considéré comme non protégeable, car l’apport créatif humain est minimal. En revanche, si l’utilisateur intervient de manière créative (choix précis du style, modification manuelle du résultat, processus itératif complexe), il peut revendiquer un droit d’auteur, en tant que co-auteur ou auteur principal.

Illustration générée par IA - source inconnue

Dans un souci de transparence, il est important de signifier clairement lorsque des IAG ont été utilisées dans la production d’un document, cela permet d’éviter tout soupçon de plagiat ou de malhonnêteté intellectuelle. 

Il existe désormais des manières reconnues de citer une IAG, en fonction du style bibliographique utilisé. Ces modèles peuvent encore évoluer, mais pour le moment certaines normes bibliographiques ont publié leurs recommandations. Par exemple, en norme APA (7e éd.), on indiquera : 

Il est recommandé de mentionner la date d'interaction, la version du modèle utilisée (si connue), et de préciser le type de requête. En complément, il est bon de décrire brièvement dans l’introduction ou la méthodologie comment l’IAG a été utilisée : pour reformuler, générer des idées, traduire, résumer, etc. Cela contribue à une posture de transparence et de réflexion critique, essentielle dans un contexte académique.

En tant qu’enseignant, il est important de clarifier vos attentes auprès des étudiants dans leur utilisation des IAG : ce que vous considérez comme acceptable ou non, comment vous vous attendez à être avertis de l’utilisation des IAG dans un devoir, etc.