« L'IA siphonne toutes les données d'Internet et du web. » La formule est choc, presque polémique. Elle condense pourtant une réalité documentée : les modèles d'intelligence artificielle générative ont été construits par l'extraction massive, souvent sans consentement ni compensation, de contenus protégés et de données personnelles publiés en ligne.
Encore faut-il en préciser le sens, en apporter les preuves et en mesurer les limites.
Car si le fond de l'affirmation est solide, le mot « toutes » en constitue le talon d'Achille.
Pour être un peu plus dans la nuance : l'IA générative repose bien sur un siphonnage de facto du web — une captation de valeur à grande échelle sans contrepartie — mais ce phénomène est de plus en plus contesté et encadré.
# Un fait technique : le scraping, socle de l'IA générative
L'affirmation repose d'abord sur un constat industriel. Les grands modèles de langage — GPT, Claude, Gemini, Llama — ont tous été entraînés sur des corpus assemblés en explorant automatiquement des milliards de pages web.
Selon les analyses du secteur, environ 70 % des modèles d'IA générative sont entraînés principalement sur des données scrapées* du web. Des jeux de données comme Common Crawl, une copie massive et continue du web public, servent de matière première à une grande partie de la recherche et de l'industrie.
Ce point est décisif : le scraping n'est pas un épiphénomène adjacent à la révolution de l'IA, il en est le fondement. Sans ce prélèvement à grande échelle, les modèles actuels n'existeraient pas.
Le « siphonnage » n'est donc pas une métaphore exagérée, mais une description relativement fidèle du procédé technique : un aspirateur géant qui absorbe textes, images, vidéos, code et conversations, œuvre par œuvre, sans distinction ni tri négocié au cas par cas.
* Le scrapping ou web scraping : une technique automatisée permettant d'extraire des informations depuis des pages web.
# Un fait juridique : contentieux et régulations confirment la captation
Des procès qui documentent l'ampleur du prélèvement
La preuve la plus tangible du siphonnage vient des tribunaux. Le New York Times a assigné OpenAI et Microsoft en décembre 2023 pour violation massive du droit d'auteur, reprochant la reproduction de millions d'articles pour entraîner les modèles.
Plus frappant encore : Anthropic a accepté un règlement de 1,5 milliard de dollars dans un litige portant sur l'utilisation de livres protégés.
On n'accepte pas une telle somme lorsque les faits allégués sont marginaux.
En Europe, le jugement du Tribunal de Hambourg du 27 septembre 2024 (affaire LAION) a reconnu pour la première fois l'« incorporation massive d'œuvres protégées » dans des jeux d'entraînement — tout en admettant qu'elle pouvait être couverte par l'exception de fouille de textes et données (TDM) à des fins de recherche.
Ce double constat est précieux : le siphonnage est avéré par la justice elle-même ; seule sa licéité est débattue.
Des données personnelles aspirées elles aussi
Ce siphonage ne prélève pas seulement des œuvres, mais aussi des vies. Meta a informé ses utilisateurs que leurs publications, photos et commentaires serviraient à entraîner ses modèles d'IA, en s'appuyant non pas sur leur consentement, mais sur la base légale de l'« intérêt légitime ».
Le régulateur britannique (ICO) qualifie le scraping pour l'IA de « combinaison de deux traitements à haut risque », soulignant la difficulté de justifier légalement le traitement des données sensibles ainsi collectées.
Le RGPD s'applique pleinement : chaque image, chaque texte identifiant une personne physique relève d'une protection que le siphonnage ignore par construction, à l'échelle de milliards d'éléments.
Une opacité que la loi vient percer
Le législateur européen a dû imposer la transparence. L'article 53 de l'AI Act obligera les fournisseurs de modèles généraux à publier un résumé des données d'entraînement et à respecter les réserves de droit d'auteur (opt-out), sous peine d'amendes pouvant atteindre 3 % du chiffre d'affaires mondial.
Si les données avaient été licitement et loyalement collectées, une telle contrainte n'aurait pas été nécessaire.
Son existence même atteste que l'opacité du siphonnage était bien la règle.
# Une captation de valeur sans contrepartie
« L'IA siphonne toutes les données d'Internet et du web. » Au-delà des faits, c'est l'asymétrie économique qui donne à la formule sa force.
Les éditeurs de modèles captent la valeur économique de contenus créés par des millions d'auteurs, journalistes, artistes et internautes — sans autorisation, sans crédit et sans rémunération.
L'IA générative est ainsi entraînée à imiter la création humaine, puis concurrence cette même création sur le marché : le photographe dont l'œuvre a nourri le modèle peut être remplacé par les images que ce modèle génère.
Ce siphonnage ne prend pas seulement les données ; il prend les données pour prendre ensuite le marché de celui qui les a produites.
C'est exactement ce que le plaignant de l'affaire LAION dénonçait : une atteinte à l'exploitation normale de l'œuvre, « créant les conditions pour remplacer les auteurs dans de nombreux cas ».
L'argument est donc à la fois économique (transfert de valeur non compensé) et existentiel (concurrence déloyale de la machine nourrie par ses propres créateurs).
# « toutes » les données, vraiment ?
Première objection : une partie croissante des données est licite.
Une « économie de la permission » se met en place : accords de licence entre éditeurs d'IA et médias, flux de données contractuels, données synthétiques.
Le siphonnage n'est plus la seule source d'approvisionnement, même s'il reste dominant.
Deuxième objection : le droit encadre, et donc distingue.
L'exception de fouille de textes et données de la jurisprudence (Hambourg), le contentieux Reddit, l'application complète de l'AI Act en août 2026 : la tendance n'est pas au vide juridique mais à l'encadrement.
Parler de siphonnage, c'est ignorer que les robinets se ferment légalement.
Troisième objection : tout ce qui est aspiré n'est pas utilisé tel quel.
L'entraînement ne copie pas les œuvres dans le modèle ; il en extrait des régularités statistiques.
On peut débattre du poids juridique de cette nuance, mais l'argument du « siphon qui stockerait tout » simplifie le mécanisme.
Ces objections n'invalident pas la thèse : elles imposent de la formuler autrement !
Conclusion
L'affirmation « l'IA siphonne toutes les données du web » est vraie dans son inspiration, fausse dans son excès.
Vraie, car l'IA générative a bien été bâtie sur une extraction massive de contenus protégés et de données personnelles, sans consentement ni compensation — ce que contentieux, règlements record et régulations convergent à démontrer.
Fausse dans son « toutes » : une part croissante des données est aujourd'hui licite, et l'étau juridique se resserre, en Europe notamment.
La formulation défendable serait donc celle-ci :
« Les IA génératives ont été entraînées par une extraction massive, souvent sans consentement ni compensation, de contenus protégés et de données personnelles du web — un siphonnage de facto que contentieux et régulations cherchent précisément aujourd'hui à corriger. »
Et c'est précisément parce que cette phrase est excessive qu'elle reste utile : l'excès polémique a déclenché le débat, le débat a produit les procès, les procès produisent le droit.
En savoir + :
. Le web scraping est-il illégal ? - Thunderbit
. Tribunal de Hambourg, jugement du 27 septembre 2024 (affaire LAION / Kneschke)
. Ai-je le droit d'entraîner mon IA sur des données scrappées ? - Village de la Justice
. Règlement (UE) 2024/1689 « AI Act », article 53
> Attention, 52 % des extensions IA sur Chrome siphonnent vos données - février 2026
Petite recommandation, changez de navigateur comme Firefox par exemple!
