Le lecteur hier faisait une requête Google, cliquait, lisait, laissait s’afficher des pubs. Aujourd’hui, il pose sa question à un assistant IA et obtient une synthèse « prête à l’emploi », agrégée à partir d’articles publiés ailleurs. Résultat : moins de clics, moins de revenus, des rédactions fragilisées. Le paradoxe est cruel : l’IA s’approvisionne dans les médias… dont la disparition appauvrirait ses propres résultats demain.
Monde : des accords de licence émergent… vite, mais de manière inégale
Face à la pression juridique, médiatique et réputationnelle, les grandes sociétés d’IA ont entamé un mouvement de licences de contenus avec des éditeurs. En 2023, OpenAI a conclu un accord avec l’Associated Press pour l’utilisation d’archives textuelles ; les termes n’ont pas été divulgués, mais l’objectif était clair : sécuriser de la donnée « qualité presse » pour l’entraînement et certains usages produits. En 2024-2025, le rythme s’accélère : News Corp (Wall Street Journal, Times, etc.) a signé un accord de cinq ans avec OpenAI, largement commenté pour son ordre de grandeur financier (plusieurs centaines de millions de dollars au total, selon la presse spécialisée). D’autres éditeurs, comme Axel Springer, The Atlantic ou Dotdash Meredith, ont également franchi le pas, avec des montages mêlant forfaits et variables d’usage.
Les Big Tech explorent des dispositifs plus systémiques. Microsoft prépare un Publisher Content Marketplace (pilote) : une place de marché où des éditeurs seraient rémunérés selon l’usage réel de leurs contenus dans Copilot et, potentiellement, d’autres produits. Si ce modèle s’installe, il pourrait forcer les concurrents (Google, OpenAI, Meta) à proposer des mécanismes similaires. Parallèlement, Meta discute avec des groupes comme Axel Springer, Fox et News Corp pour des licences « IA-news ». Bref, un « marché » se structure, mais il reste opaque : montants, périmètres (entraînement vs. génération vs. résumé), attribution, mécanismes d’opt-out… varient fortement selon les contrats et la taille des éditeurs.
Europe : pression juridique, premières pratiques, lignes de faille
L’Europe est en train d’outiller ce rapport de force. En France, l’Autorité de la concurrence a infligé 250 millions d’euros d’amende à Google pour des manquements dans la négociation avec les éditeurs. Le signal est clair : les plateformes doivent payer quand elles réutilisent la valeur de la presse. Sur le plan réglementaire, l’AI Act est entré en vigueur le 1er août 2024 et deviendra pleinement applicable le 2 août 2026, avec des paliers intermédiaires dès 2025. Il impose notamment aux modèles d’IA à usage général (GPAI) des obligations de transparence et de documentation des données d’entraînement. La Commission a publié en juillet 2025 des projets de lignes directrices pour préciser ces obligations.
Dans le champ des accords, l’Europe voit apparaître ses premiers cas concrets : l’AFP a noué en janvier 2025 un partenariat mondial avec Mistral pour intégrer ses dépêches dans le chatbot « Le Chat » ; Le Monde a annoncé qu’il reverserait 25 % des revenus issus de licences IA à ses journalistes ; au Royaume-Uni, la Copyright Licensing Agency prépare une licence collective pour rémunérer les auteurs dont les œuvres servent à l’entraînement des modèles. Les chercheurs estiment qu’au moins 80 accords commerciaux ont déjà été recensés entre détenteurs de contenus et développeurs d’IA, signe d’une « licensing economy » naissante.
Le cœur du problème économique : l’« IA-réponse » désintermédiée
Tant que la découverte d’information passait par un clic vers l’éditeur, le modèle publicitaire tenait. Mais si l’utilisateur obtient l’essentiel dans la réponse IA elle-même, le trafic organique s’érode. À court terme : chute des pages vues et des revenus publicitaires, fragilisation des rédactions, consolidation accélérée. À moyen terme : si les sources s’assèchent, disparitions, paywalls plus durs, ralentissement éditorial, l’IA perd elle-même en qualité. Le système s’auto-dégrade.
Ce sont surtout les petits acteurs de l’information qui se retrouvent en première ligne de cette transformation brutale. Là où les grands groupes de presse peuvent négocier des accords de licence avec les géants de l’IA ou se doter d’équipes juridiques et techniques capables de défendre leurs intérêts, les sites indépendants, les médias spécialisés ou les rédactions locales n’ont pas cette capacité de résistance. Leur modèle économique reposait déjà sur un équilibre fragile : une audience captée grâce aux moteurs de recherche, quelques bannières publicitaires, parfois un peu d’affiliation. Avec l’arrivée des moteurs d’IA, ces revenus s’effondrent car l’essentiel de l’information est désormais capté et synthétisé sans que le lecteur ne visite leurs pages. Pour un petit média qui vivait de quelques dizaines de milliers de visiteurs mensuels, la chute de trafic de 30, 40 ou 50 % est tout simplement fatale. Derrière les chiffres, ce sont des équipes réduites, souvent composées de journalistes passionnés mais précaires, qui voient leurs efforts s’évaporer. Beaucoup n’auront pas les moyens de mettre en place des abonnements, d’ériger des paywalls ou de négocier des licences collectives qui, de toute façon, n’existent pas encore à grande échelle. On risque donc d’assister à une vague de fermetures silencieuses, une hémorragie de ces petites voix qui font pourtant la richesse de l’écosystème médiatique, qu’il s’agisse de blogs d’expertise, de médias locaux couvrant des territoires ignorés des grands titres ou de revues de niche éclairant des sujets techniques ou culturels. Leur disparition n’est pas seulement une perte économique, c’est un appauvrissement démocratique et culturel : moins de diversité de sources, moins de regards originaux, moins de contrepoints face aux discours dominants. Ironie cruelle, les intelligences artificielles continueront à produire leurs réponses, mais avec un corpus appauvri, standardisé, amputé de cette vitalité que représentaient ces milliers de petites publications. Autrement dit, si aucune solution n’émerge pour protéger ces acteurs, l’IA contribuera à assécher les sources mêmes qui nourrissent sa crédibilité.
La question juridique : extraction, transformation, génération… et rémunération
Trois couches s’entremêlent. Entraîner des modèles (text & data mining) sur des œuvres légalement accessibles : l’UE reconnaît des exceptions, mais l’AI Act introduit des obligations de transparence et des opt-out possibles. Générer des réponses qui reprennent parfois des extraits d’articles : plusieurs affaires portées devant la justice européenne interrogent la frontière entre citation licite et reproduction nécessitant une licence. Réexposer ou résumer des contenus de presse dans des interfaces IA : les droits voisins et les décisions des autorités de concurrence poussent vers la négociation et la rémunération.
Vers un « CFC de l’IA » ? Pistes concrètes
L’intuition d’une gestion collective, à l’image du Centre Français d’exploitation du droit de Copie (CFC) qui encadre la photocopie et les cellules de veille, rejoint les évolutions actuelles du marché. Des licences collectives étendues ou des places de marché permettraient aux petits et moyens éditeurs, incapables de négocier seuls, d’accéder à une rémunération équitable. Cela offrirait simplicité, traçabilité et conformité aux nouvelles obligations de transparence. Les signaux actuels vont dans ce sens : le pilote Microsoft pour un marketplace, les discussions de Meta avec les groupes de presse, les accords multi-éditeurs d’OpenAI, les expérimentations britanniques de licences collectives.
Sauver la création d’info et l’IA avec elle
Si rien ne change, la chaîne de valeur se brise : moins de clics, moins de revenus, moins d’info, moins de qualité dans l’IA. Les accords de licence, individuels, collectifs ou via marketplaces, ne sont pas une option cosmétique : c’est la condition d’un écosystème soutenable. L’Europe, avec l’AI Act, les droits voisins et les décisions des autorités de concurrence, a commencé à tracer un chemin ; le monde suit avec des deals emblématiques et des expérimentations de marché. Reste à stabiliser des standards de mesure, des référentiels d’attribution, des barèmes de rémunération et des recours efficaces.
Au fond, l’IA n’a pas intérêt à vampiriser ses sources : elle doit contribuer à les financer, pour continuer à s’alimenter demain. La bonne nouvelle, c’est que les briques de ce nouvel équilibre — juridiques, techniques, économiques — sont en train de se mettre en place. À tous les acteurs de jouer vite, clair et collectif.
