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L’adaptative learning au prisme du droit d’auteur ; l’éthique et l’humain au centre… Ont été passés en revue les enjeux et risques associés aux solutions d’adaptative learning (premier article) puis l’analyse de ces enjeux et risques au prisme du RGPD et du futur IA Act. Ce troisième article analyse l’adaptative learning sous le prisme du droit d’auteur et conclut la série par la nécessité d’appréhender le sujet en mettant, au centre, l’apprenant.
 Le droit d’auteur et la légalité des données d’apprentissage
Les contenus personnalisés développés, actualisés ou adaptés par les modèles d’intelligence artificielle (IA) impliquent une utilisation massive en données d’entrée et d’apprentissage, de connaissances et de ressources pédagogiques. Le droit de la propriété intellectuelle vient définir les conditions d’utilisation des ressources pédagogiques protégées par le droit d’auteur. Les ressources pédagogiques peuvent être très hétérogènes dans leur forme et leur provenance. Il peut s’agir de manuels, de supports de cours, de thèses, de livres électroniques, d’ouvrages littéraires ou scientifiques, de rapports, de présentations, de liens vers des sites web, des journaux, des blogs, etc. Chacun de ces contenus est susceptible d’être protégé, sous réserve de son originalité, par le droit d’auteur. Leur utilisation nécessite donc, par principe, l’autorisation de leur auteur et la mention de la paternité de l’auteur.
Toutefois, la directive (UE) 2019/790 et le Code de la Propriété Intellectuelle (article L.122-5-3) ont introduit une exception dite de « text and data mining ». Cette exception autorise la fouille de textes et de données comme « mise en œuvre d'une technique d'analyse automatisée de textes et données sous forme numérique afin d'en dégager des informations, notamment des constantes, des tendances et des corrélations. » Sont ainsi autorisées « les copies ou reproductions numériques d'œuvres auxquelles il a été accédé de manière licite » en vue de « fouilles de textes et de données menées à bien par toute personne, quelle que soit la finalité de la fouille, sauf si l'auteur s'y est opposé de manière appropriée, notamment par des procédés lisibles par machine pour les contenus mis à la disposition du public en ligne. ». Cette exception autorise donc de reproduire un contenu pédagogique à des fins de fouilles de ce contenu, y compris par des algorithmes d’intelligence artificielle et à des fins génératives, sous réserve (1) d’un accès licite à ce contenu et (2) que l’auteur n’ait pas exercé son droit d’opposition ou « opt-out ». C’est ainsi que Le New York Times a interdit l’utilisation de son contenu pour former des IA ; que de nombreux membres de l’association française de l’Alliance de la presse d’information générale ont enclenché leur « opt-out » interdisant aux robots la copie de leurs données aux fins de fouilles ; ou encore que la Sacem a exercé son droit d'opposition.
L’obligation de transparence de l’IA Act appliquée aux bases de données d’apprentissage de l’adaptative learning
La qualité quant au fond des ressources pédagogiques, ainsi que la légalité des bases de données d’entraînement sont des points de vigilance nécessaires à un usage conforme de l’adaptative learning. L’obligation de transparence posée par l’IA Act quant à la constitution des bases de données d’entraînement permettra de vérifier la légalité de ces bases (sous réserve du respect de cette obligation et de l’exhaustivité de cette information). La citation des auteurs et ressources utilisés pour constituer le module de formation respecterait également le droit à la paternité des auteurs. Il peut aussi être fait le choix de déployer une solution d’adaptative learning sur son propre fonds documentaire ; la qualité et légalité de la base d’apprentissage repose alors sur l’organisation désireuse d’implémenter cette solution, mais permet une meilleure maîtrise de son contenu et des résultats générés. La qualité et la légalité des contenus générés doivent également faire l’objet d’une surveillance continue au regard des principes du droit d’auteur. Ces résultats générés ne doivent pas constituer des contrefaçons d’œuvres préexistantes.
Des enjeux éthiques et humains avant tout
Le cadre juridique associé à l'adaptive learning est vaste. Cependant, il n’est pas insurmontable et a pour enjeu la création d’un climat de confiance par la protection des usagers. Il nécessite de déployer des bonnes pratiques en matière de choix des solutions d’adaptative learning qui reposent, au-delà des besoins propres à chaque organisation en matière de formation professionnelle, sur des principes de transparence, de sécurité, de fiabilité, d’évaluation, d’éthique et de contrôle humain.
Les précautions en matière de choix des fournisseurs déployées dans le cadre de la conformité RGPD et cybersécurité doivent servir de base à l’analyse des solutions d’adaptative learning, augmentées des principes de l’IA Act.
Le déploiement d’une solution d'adaptive learning au sein d’une organisation nécessite également une information et transparence vis-à-vis du personnel quant au traitement de leurs données personnelles et à celui des données issues des systèmes, de leur capacité d’analyse et des prises de décisions le cas échéant associées. L’analyse préalable de l’acceptabilité de ce type d’outils parmi les apprenants, mais également les formateurs, est cruciale pour son succès et son intégration effective comme outil de formation. L’engagement des parties prenantes, apprenants et formateurs, dans le processus de sélection, le développement, le test, l’implémentation, la formation aux outils d’adaptative learning ainsi que l’accompagnement de ces nouveaux outils par un processus de change management permet de surmonter les résistances à l’intégration de l’adaptative learning. Les préoccupations concernant la confidentialité et l’éthique de la collecte et de l’utilisation des données des apprenants sont des facteurs importants d’acceptabilité. L’analyse de la conformité des outils aux textes légaux participent à l’élaboration d’une vision et d’une documentation claires quant aux pratiques, et constitue un des facteurs clés de réussite.
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