Droits, licences, datasets : ce que les marketeurs doivent savoir avant d’utiliser une image IA

Les images générées par intelligence artificielle sont devenues un réflexe dans beaucoup d’équipes marketing. Une bannière en urgence, une variation pour une campagne paid, une illustration pour un article… et en deux prompts, le visuel est prêt. Si vous testez déjà différents outils de design boostés à l’IA, je vous conseille d’ailleurs ce panorama très utile : Quelle IA pour le graphisme ? 5 outils à tester absolument ! Vous y trouverez de quoi comparer les solutions et leurs usages. Mais au moment de diffuser l’image en public, surtout pour un usage commercial, une question mérite de s’imposer : avez-vous vraiment le droit d’utiliser ce visuel comme vous l’entendez ? Et si oui, à quelles conditions exactes ?

Le sujet est loin d’être accessoire. D’abord parce que l’adoption est massive : en 2025, près de 9 marketeurs sur 10 disent utiliser l’IA en graphisme pour produire des visuels ou des déclinaisons publicitaires. Ensuite parce que le cadre légal reste instable : entraînements sur des datasets contestés, procès en cascade, nouvelles obligations européennes… Les progrès de l’apprentissage automatique et du machine-learning accélèrent la création, mais le risque aussi. Comment garder les bénéfices sans s’exposer à un bad buzz juridique ? Regardons les points essentiels, avec une logique simple de gestion du risque.

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Allez, passons au concret !

Ce que couvrent ou non les licences des outils IA

Premier réflexe sain : ne pas penser que tous les générateurs d’images se valent juridiquement. Les licences varient d’un outil à l’autre, et parfois même selon votre plan d’abonnement. Pourquoi cette sensation de flou persiste-t-elle ? Parce que chaque plateforme définit différemment ce qu’elle vous autorise à faire avec les créations issues de ses algorithmes.

Certaines solutions vous accordent des droits d’usage commercial larges, mais avec des conditions annexes.

Par exemple, un outil peut autoriser l’exploitation publicitaire à condition que vous soyez sur une offre payante, ou que vous ne revendiquiez pas l’exclusivité sur le visuel. D’autres insistent sur la nature ouverte des créations : vos outputs peuvent rester visibles par défaut, partageables et réutilisables par la communauté. Vous voyez le sujet ? Cela change directement la manière dont vous protégez votre identité visuelle et vos supports de communication.

À l’inverse, quelques acteurs adoptent une posture plus “sécure” pour les marques, en affirmant que leurs modèles sont entraînés sur des contenus sous licence, libres de droits, ou issus de banques d’images contractualisées. En coulisses, ils s’appuient sur des réseaux de neurones et des modèles d’apprentissage profond nourris de données sélectionnées, parfois avec une logique proche de la data science pour filtrer les contenus sensibles.

La clé pour vous : une licence qui autorise un usage commercial ne neutralise pas automatiquement le risque lié aux données d’entraînement. Vous pouvez être couvert contractuellement et rester exposé si un tiers estime que l’image reproduit trop fidèlement une œuvre protégée, un style identifiable, voire des éléments graphiques caractéristiques d’un artiste.

Les risques actuels : datasets non consentis, statut légal flou, AI Act

Datasets non consentis : la ligne de front

Le cœur de la controverse mondiale réside dans l’entraînement des modèles sur des œuvres aspirées sans consentement explicite. Des créateurs, des éditeurs et des groupes médias attaquent aujourd’hui plusieurs géants techno sur ce terrain.

Même si vous n’avez pas entraîné le modèle, vous pouvez être pris dans la tempête si votre visuel est perçu comme une appropriation d’un univers artistique existant. Imaginez une campagne avec une esthétique très proche d’un illustrateur connu… l’intention n’était pas là, mais la perception peut déclencher l’orage !

Ce débat est alimenté par le fait que beaucoup de modèles ont été nourris par des volumes gigantesques de Big Data issus du web. Or, dans ces bases, toutes les œuvres ne sont pas consenties. Le sujet est donc autant juridique qu’éthique.

Autre zone grise : qui est l’auteur d’une image IA ?

Statut légal flou des images générées

Dans plusieurs juridictions, une création sans contribution humaine suffisante n’ouvre pas automatiquement de droit d’auteur. En Europe, le cadre reste fragmenté : selon la place de l’intervention humaine (direction créative, choix de mise en page, retouches, assemblage), la protection peut varier.

Traduction opérationnelle : ne partez pas du principe que votre image est exclusive. Si un concurrent réutilise un visuel très proche, il peut être difficile de démontrer une originalité protégée. Pour un directeur artistique, cela implique de garder la main sur la touche humaine : choix de composition, cohérence de charte graphique, et ajout d’intentions nettement identifiables. L’IA en graphisme peut simuler un style, mais c’est votre regard qui consolide la valeur de marque.

AI Act : plus de transparence, mais pas de solution magique

L’AI Act européen impose aux fournisseurs d’IA générative des obligations de transparence et de respect du droit d’auteur :

• Documentation des données d’entraînement ;
• Prise en compte des opt-out ;
• Conformité copyright.

Est-ce que cela règle tout ? Non. Les experts soulignent déjà le défi du contrôle réel des datasets et la difficulté d’auditer à grande échelle.

Pour les marques, cela signifie une chose : la prudence doit augmenter à court terme, car les débats juridiques vont s’intensifier. Les systèmes deviennent plus intelligents, mais le droit n’avance pas au même rythme.

Et si vous sentez que vous n’êtes pas encore totalement prêt pour ce virage, c’est justement le moment de structurer votre approche. Le parcours certifiant “Développer son activité avec l’Intelligence Artificielle” vous prépare à élaborer un plan d’intégration de l’IA dans votre entreprise, à suivre son implémentation et à évaluer son impact sur les performances.

Les bonnes pratiques simples pour sécuriser un usage commercial

Vous ne contrôlez pas l’écosystème juridique mondial, mais vous pouvez contrôler votre hygiène interne. Et ces réflexes font souvent la différence en cas de contestation.

Première règle : gardez une traçabilité des prompts. Conservez le prompt final, les variantes, les paramètres (modèle, version, style). Pourquoi ? Parce qu’en cas de doute, vous pourrez prouver votre démarche créative. Vous montrez que vous n’avez pas cherché à copier une œuvre spécifique. C’est à la fois une protection juridique et un filet de sécurité réputationnel.

Deuxième règle : archivez les sources et inspirations. Vous avez utilisé un moodboard, une photo de référence, une palette issue d’une banque d’images ? Gardez-les, avec leur licence d’origine. Six mois plus tard, quand une campagne refait surface, vous évitez le trou noir du “on ne sait plus d’où cela vient…”.

Troisième règle : mettez en place un check interne avant diffusion massive. Rien de lourd : une mini-revue de dix minutes suffit. L’image évoque-t-elle un univers trop reconnaissable ? Contient-elle une marque, un personnage, une œuvre identifiable ? Risque-t-elle d’être confondue avec un contenu protégé ? Ce filtre rapide protège particulièrement les campagnes paid, les lancements nationaux et les activations très visibles.

Et un détail technique aide beaucoup : lorsque vous passez par une suite d’outils, notez ce qui relève de l’IA en graphisme et ce qui relève de la main humaine.

Exemple : génération “brute” via un modèle d’apprentissage machine, puis retouche et finalisation dans Photoshop ou Illustrator, ajustement de typographie, harmonisation de la palette, recadrage pour les différents formats. Cette chaîne créative “assistée” renforce votre contribution originale. C’est aussi une forme d’automatisation maîtrisée plutôt qu’une délégation totale aux machines.

Deepfakes et droit à l’image : un risque marketing à part entière

On associe encore deepfake aux célébrités ou à la politique. Pourtant, les marques sont directement concernées.

Pourquoi ? Parce qu’un visuel publicitaire peut représenter une personne réelle, identifiable, ou un lookalike tellement crédible qu’il crée une confusion. Et avec la vision par ordinateur et les modèles de reconnaissance faciale, il devient facile de générer des visages plausibles à partir d’un simple descriptif.

Le phénomène explose : en 2024, une entreprise sur deux a déclaré avoir été confrontée à des tentatives de fraude utilisant des deepfakes (audio ou vidéo). Ce chiffre ne vient pas du marketing, mais il révèle un point clé : le public est de plus en plus sensibilisé à la manipulation visuelle. Une campagne IA en graphisme avec un portrait hyper réaliste peut déclencher une défiance immédiate. Et la défiance, en communication, coûte cher !

La règle de prudence est nette : ne générez pas d’images représentant une personne réelle sans autorisation écrite, même si l’outil le permet. Évitez les portraits hyper-réalistes si vous ne pouvez pas prouver qu’ils sont fictifs. Soyez aussi attentifs aux employés, clients et influenceurs : le droit à l’image et la protection des données personnelles s’appliquent pleinement, même dans un univers génératif.

Une question simple à se poser avant diffusion : si un utilisateur pense reconnaître quelqu’un, est-ce que cela peut nuire à sa réputation ou à la nôtre ? Si le doute existe, mieux vaut ajuster.

Conclusion : rester créatif, mais juridiquement serein

L’image IA offre un potentiel énorme pour tester des concepts, produire plus vite, enrichir vos campagnes. Mais le contexte actuel impose une logique de gestion du risque, surtout pour un usage commercial. Les licences varient selon les outils, les datasets restent un champ de bataille, et l’AI Act pousse vers plus de transparence sans encore fermer toutes les zones grises.

La bonne nouvelle ? Vous pouvez réduire l’essentiel du risque avec des réflexes simples : traçabilité des prompts, archivage des inspirations, revue interne avant diffusion large, vigilance stricte sur le droit à l’image. Ce cadre ne freine pas la créativité ; il la rend défendable et cohérente avec votre stratégie de communication.

La question finale à garder en tête avant de cliquer sur “publier” : si demain on me demande d’expliquer l’origine exacte de ce visuel, est-ce que je peux le faire sereinement ?

Si la réponse est oui, vous avez trouvé le bon équilibre. Et vous pourrez profiter de l’IA comme d’un accélérateur pour vos créations graphiques… sans arrière-pensée !

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