« Le modèle n'est pas la copie » : la leçon d'un jugement chinois sur un LoRA Medusa

Une vingtaine de captures d'écran tirées d'un anime, un abonnement vidéo payant, un outil de détourage et un bouton « entraîner un LoRA » sur une plateforme. Voilà tout le dossier d'une affaire chinoise de droit d'auteur, désormais tranchée en appel — et le raisonnement vaut plus que le résultat.

La demanderesse détient le design du personnage Medusa dans Battle Through the Heavens, une série d'animation chinoise au long cours. Un utilisateur a prélevé plus de vingt images de ce personnage, les a nettoyées, les a injectées dans la fonction d'entraînement LoRA d'une plateforme et en a tiré deux petits modèles : l'un nommé d'après un nouveau costume, l'autre d'après une version actuelle. Il a publié les deux sur la plateforme. D'autres utilisateurs ont ensuite saisi des prompts et obtenu des images de Medusa, parfois identiques, parfois très proches.

La demanderesse réclamait 2 millions de yuans à la plateforme et 200 000 à l'utilisateur, avec une responsabilité solidaire dans une fourchette de 150 000. Le tribunal a retenu la responsabilité de l'utilisateur et laissé la plateforme hors de cause. Les deux issues comptent, mais c'est le raisonnement entre les deux qui mérite lecture.

Copier, c'est reproduire, pas stocker

Le raisonnement d'appel tient sur un seul geste doctrinal : l'essence du droit de reproduction est le droit de reproduire, c'est-à-dire de rendre l'œuvre à nouveau perceptible. Pas de la stocker. Pas d'en apprendre. De la faire revenir.

Le tribunal a ensuite découpé la chaîne en trois maillons et jugé chacun séparément.

Premier maillon : prendre les captures et les découper en un corpus d'entraînement. C'est une reproduction, et elle contrefait.

Deuxième maillon : injecter ce corpus dans l'entraînement LoRA. Le tribunal a jugé que cela ne constitue pas nécessairement une reproduction, et l'explication qu'il a retenue est le vrai point de bascule. Un LoRA apprend une matrice de rang faible de décalages de poids. C'est, selon les termes du tribunal, une compression statistique de rang faible plutôt qu'un encodage des images d'origine. Ces paramètres ne peuvent pas être réassemblés pour reconstituer l'image d'origine.

Troisième maillon : le moment où un utilisateur saisit un prompt et où le modèle produit quelque chose de substantiellement similaire à l'original. C'est là que la reproduction s'achève, et c'est là que la responsabilité s'attache.

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Pourquoi le détail technique a tranché

C'est la première fois qu'un tribunal chinois doit dire, dans un jugement, ce que contient réellement un LoRA. La réponse retenue est celle que donneraient la plupart des ingénieurs ML : un delta décomposé en rangs, quelques millions de nombres qui déplacent le comportement du modèle de base, sans aucune copie récupérable d'une image d'entraînement.

Cela compte parce que cela sépare deux choses que l'on confond volontiers. S'entraîner sur une œuvre et reproduire une œuvre sont des actes distincts, et le second exige un second acteur : la personne qui a tapé le prompt. Le tribunal a bâti une chaîne de causalité avec une main humaine précise au bout.

Cela crée aussi un test net, qui ne dépend pas de l'impression. Si la sortie est substantiellement similaire, la reproduction a eu lieu. Sinon, non. C'est une norme contre laquelle un défendeur peut réellement se défendre, contrairement à « le modèle a vu votre œuvre ».

À comparer avec le litige britannique Getty c. Stability, où l'expertise a établi que les poids de Stable Diffusion ne stockent ni ne contiennent de copies des images d'entraînement, seulement des motifs statistiques qui en dérivent. La juridiction anglaise s'est appuyée sur cette conclusion pour rejeter les demandes de contrefaçon secondaire. Getty a l'autorisation de faire appel sur l'interprétation de la « copie contrefaisante », avec une audience attendue en novembre. Deux juridictions, des textes différents, une image technique semblable.

La plateforme s'en sort par la procédure, pas par l'innocence

L'échappée de la plateforme est plus fragile qu'elle n'en a l'air, et c'est le passage que les autres plateformes devraient lire deux fois.

Le tribunal n'a pas jugé que fournir une fonction d'entraînement est sûr par nature. Il a jugé que l'entraînement ciblé avait été réalisé par l'utilisateur, qui a choisi le modèle de base, téléversé la matière et fixé les paramètres. La plateforme fournissait un modèle de base, de la puissance de calcul et un canal de publication. Sa responsabilité dépendait du respect du devoir de vigilance adapté à sa capacité de gérer l'information — et en l'espèce, elle a retiré les modèles et prévenu une plateforme étrangère qui avait répliqué les données.

Lisez cela comme une liste de contrôle, pas comme une absolution. Notification, retrait et un chemin d'escalade documenté : voilà ce qui a acheté le résultat. Une plateforme qui héberge des LoRA et ne fait rien quand un titulaire de droits se plaint est dans une position différente, et le même tribunal le dirait.

Un fil pend depuis la première instance. Dans une autre affaire, à Hangzhou, portant sur des LoRA Ultraman, le tribunal de première instance a examiné si l'entraînement pouvait relever du fair use lorsqu'il n'y a aucune preuve qu'il visait à exploiter l'originalité expressive de l'œuvre et aucun dommage déraisonnable au titulaire. L'appel n'a pas atteint cette question. La porte du fair use reste donc ouverte en pratique chinoise, simplement personne ne l'a encore franchie.

Le cadre plus large est arrivé en septembre

Le 7 septembre, la Cour suprême de Chine a publié ses Opinions sur le jugement des litiges liés à l'IA, premier ensemble de règles judiciaires du pays pour cette catégorie. L'article 12 répartit la responsabilité entre développeurs, fournisseurs et utilisateurs en pesant le type de service, la source des données d'entraînement, le degré de participation de chaque partie, les mesures prises et le profit réalisé.

Il impose aussi une charge aux développeurs qui invoquent l'absence de contrefaçon : produire des preuves de l'origine des données d'entraînement, des enregistrements du processus d'entraînement et une explication du fonctionnement du modèle. L'article 14, séparément, confirme que les inventions assistées par IA peuvent être brevetées, à condition que l'inventeur soit une personne physique.

C'est la même structure que le jugement Medusa, généralisée. La responsabilité suit la capacité d'expliquer. La partie qui détient les faits techniques porte la charge de les décrire.

Où le raisonnement peut encore céder

L'argument du rang faible tient proprement pour un petit LoRA entraîné sur vingt images. Il vacille à mesure que le corpus grandit et que le rang augmente, car à un certain point un modèle peut mémoriser plutôt que généraliser, et la frontière entre « compression statistique » et « copie avec perte » cesse d'être évidente.

L'affaire britannique Getty a déjà planté un repère : les experts des deux camps ont convenu que Stable Diffusion émet, dans certaines conditions, des images portant le filigrane de Getty, parce que les données d'entraînement contenaient des images filigranées et que le modèle a assez mémorisé pour reproduire la marque. La juridiction anglaise a limité sa conclusion en matière de marque à trois images d'exemple et rejeté la demande plus large visant SDXL et v1.6 au vu des preuves. La leçon n'est pas que la mémorisation n'existe pas. C'est qu'elle doit être démontrée par modèle, par prompt, par sortie.

C'est là que ce jugement sera testé ensuite. Si un demandeur peut montrer qu'un seul prompt régénère de façon fiable un personnage protégé, le troisième maillon se referme et la responsabilité revient. La question technique, dans chaque affaire future, sera le nombre d'essais nécessaires.

Ce que cela signifie si vous entraînez des LoRA

Les règles pratiques qui découlent de l'affaire ne sont pas compliquées. Ne construisez pas de corpus à partir d'images sous droit dont vous n'avez pas la licence, même si vous ne les utilisez qu'en privé pour fabriquer un outil. Ne publiez pas un modèle dont tout l'objet est de reproduire un personnage protégé précis. Et si vous exploitez une plateforme, construisez le chemin de retrait avant de construire la place de marché.

La règle qui ne découle pas du jugement, mais qui le devrait sans doute : le modèle n'est pas la copie. La sortie l'est. Ce qui veut dire que le risque vit dans le prompt, et que le prompt est la seule partie de la chaîne qu'un humain écrit encore à la main.