Inde : la Haute Cour de Delhi innocente OpenAI dans son procès contre ANI

Le 24 juillet 2026, la Haute Cour de Delhi a tranché : l'utilisation par OpenAI d'articles de l'agence de presse indienne ANI (Asian News International) pour entraîner ChatGPT ne constitue pas une contrefaçon de droit d'auteur. Le tribunal a estimé qu'ANI n'avait pas démontré que ChatGPT reproduisait ses dépêches, rapporte Reuters.

Un jugement qui mérite votre attention, pas seulement parce qu'il concerne l'un des plus gros clients IA du marché, mais parce qu'il illustre à quel point la jurisprudence sur les données d'entraînement reste un patchwork de décisions contradictoires selon les pays. Décryptage, et surtout : ce que ça change (ou pas) pour vos propres projets IA en France.

ANI contre OpenAI : rappel du dossier

ANI, l'une des principales agences de presse indiennes, reprochait à OpenAI d'avoir utilisé ses dépêches sans autorisation pour entraîner ChatGPT, et redoutait que le chatbot ne restitue ses contenus protégés, parfois déformés ou attribués à tort. L'affaire s'inscrivait dans une vague plus large de contentieux entre éditeurs de presse et laboratoires d'IA générative, la presse cherchant à faire reconnaître un droit de regard, voire une rémunération, sur l'usage de ses articles comme matière première d'entraînement.

La question posée aux juges n'était donc pas anodine : l'entraînement d'un modèle de langage sur des textes protégés constitue-t-il en soi une contrefaçon, même sans preuve que le modèle recrache ces textes mot pour mot ?

Le raisonnement du tribunal

La réponse de la Haute Cour de Delhi est claire : sans preuve d'une reproduction effective des contenus d'ANI dans les réponses générées par ChatGPT, il n'y a pas de contrefaçon caractérisée. Le tribunal distingue donc l'entraînement (l'ingestion de données en amont) de la restitution (ce que le modèle produit en sortie). C'est ce deuxième point, l'absence de reproduction démontrée, qui a fait pencher la balance en faveur d'OpenAI.

Cette logique n'est pas propre à l'Inde : elle rejoint un raisonnement déjà tenu par plusieurs juridictions dans le monde, où les tribunaux s'intéressent de plus en plus à ce que le modèle restitue concrètement à l'utilisateur plutôt qu'au seul fait qu'il ait « lu » des contenus protégés pendant sa phase d'entraînement.

Un signal à contre-courant du dossier Anthropic

Ce jugement indien tranche avec la situation à laquelle Anthropic a dû faire face aux États-Unis. Là-bas, des auteurs ont poursuivi l'entreprise en justice pour avoir utilisé des copies d'ouvrages provenant de bibliothèques numériques non autorisées afin d'entraîner ses modèles Fable et Opus. Ce dossier s'est soldé par un accord amiable plutôt que par un jugement au fond sur la question de principe.

La différence de traitement entre les deux affaires tient moins à une opposition Inde contre États-Unis qu'aux faits eux-mêmes : d'un côté, des articles de presse librement accessibles en ligne et une absence de preuve de reproduction en sortie ; de l'autre, des copies obtenues par des voies non autorisées. Le mode de collecte des données d'entraînement pèse donc au moins autant que la question de la reproduction dans l'appréciation des juges.

Ce que ça change (ou pas) pour vos projets IA en France

Ce jugement n'a évidemment aucune portée en droit français ou européen : chaque juridiction applique son propre régime de droit d'auteur, et l'Inde ne suit ni le fair use américain ni le cadre européen. En Europe, le texte de référence reste la directive européenne sur le droit d'auteur dans le marché unique numérique (dite « directive DSM »), qui organise une exception de fouille de textes et de données pour l'entraînement de modèles, mais avec un droit d'opposition (opt-out) pour les ayants droit. Concrètement, un éditeur ou un site français peut s'opposer explicitement à l'exploitation de son contenu pour l'entraînement d'une IA, et les fournisseurs de modèles sont censés respecter ce refus.

Pour une PME ou une agence qui construit un produit IA générateur de texte (chatbot, agent, assistant de rédaction) en s'appuyant sur du contenu tiers, la leçon commune aux deux dossiers, indien et américain, malgré leurs issues opposées, reste la même : le risque juridique se concentre sur ce que le système restitue, pas seulement sur ce qu'il a ingéré. En pratique, ça se traduit par quelques réflexes simples à mettre en place :

• Éviter la restitution verbatim. Si votre produit s'appuie sur du contenu tiers (articles, documentation, base de connaissances), ajoutez des garde-fous qui limitent la similarité mot pour mot entre la source et la réponse générée, et citez systématiquement vos sources.
• Préférer une architecture RAG citée à un fine-tuning opaque. Un système qui va chercher l'information dans une base documentaire et cite sa source est plus facile à défendre, et plus fiable pour l'utilisateur, qu'un modèle fine-tuné dont on ne sait plus dire d'où vient exactement chaque phrase.
• Respecter les opt-out. Si vous scrapez du contenu pour constituer vos jeux de données ou vos bases RAG, vérifiez les conditions d'utilisation des sites concernés et les éventuelles balises d'exclusion (robots.txt dédié, mentions explicites de refus d'exploitation par une IA).

Notre lecture chez CZSyn

Cette décision indienne n'annule rien de ce qui se joue ailleurs, elle confirme au contraire qu'un même sujet, l'entraînement d'une IA sur du contenu protégé par le droit d'auteur, peut aboutir à des issues totalement opposées selon la juridiction et selon les faits précis de chaque dossier. C'est là tout le problème pour qui développe des produits IA aujourd'hui : il n'existe pas encore de règle stable et mondiale sur laquelle s'appuyer.

Pour une agence comme la nôtre, qui construit des produits IA sur mesure pour des clients français, la seule stratégie robuste consiste à mettre en place des garde-fous techniques (citation systématique, limitation de la restitution verbatim, respect des opt-out) indépendamment de la jurisprudence locale, puisque celle-ci reste mouvante partout dans le monde. Avant de se demander ce que dit tel ou tel tribunal à l'autre bout du monde, on recommande à nos clients d'auditer leurs propres pipelines de données et leurs propres pratiques de collecte.

Sources primaires

• Techmeme, « Delhi High Court rules OpenAI's use of ANI content to train ChatGPT wasn't copyright infringement », d'après Munsif Vengattil / Reuters, 24 juillet 2026.
• ANI, site officiel de l'agence de presse Asian News International.