Les éditeurs Hachette, Cengage et Elsevier, ainsi que l'auteur Scott Turow poursuivent Google en justice, l'accusant d'avoir utilisé des millions de livres protégés par le droit d'auteur pour former Gemini

Hachette Book Group, Cengage Learning, Elsevier et l'auteur Scott Turow ont intenté une action en justice contre Google devant un tribunal fédéral de New York, l'accusant d'avoir utilisé des millions de livres protégés par le droit d'auteur pour entraîner ses modèles d'intelligence artificielle (IA) Gemini, sans autorisation ni contrepartie financière. Selon la plainte, Google aurait obtenu du contenu via Google Books en dehors du champ d'application de sa licence, et aurait récupéré « des données extraites de pratiquement l'ensemble d'Internet, y compris à partir de sources piratées connues », tout en sachant, d'après des documents internes de l'entreprise, que cette approche risquait de lui valoir jusqu'à 100 milliards de dollars d'amendes. Les plaignants affirment n'avoir jamais été informés de l'utilisation de leurs œuvres pour l'entraînement de l'IA.

Gemini (anciennement appelé Bard) est un chatbot d'IA générative et un assistant virtuel développé par Google. Il s'appuie sur la famille de grands modèles de langage (LLM) du même nom, après avoir initialement été basé sur LaMDA et PaLM 2. Annoncée le 6 décembre 2023, la famille de LLM Gemini est composée de Gemini Pro, Gemini Deep Think, Gemini Flash et Gemini Flash Lite, et tire son nom du signe du zodiaque des Gémeaux.

Hachette Book Group, Cengage Learning, Elsevier et l'auteur Scott Turow ont intenté une action en justice contre Google devant un tribunal fédéral américain de New York, accusant le géant technologique de la Silicon Valley d'avoir commis une violation du droit d'auteur lors de l'entraînement de ses modèles d'IA Gemini.

Cette action en justice survient alors que Google a déjà été critiqué pour l'utilisation de contenus protégés dans le développement de ses systèmes d'IA. En mars 2024, l'Autorité de la concurrence française a infligé une amende de 250 millions d'euros à Google pour des pratiques liées à l'utilisation de contenus d'éditeurs et d'agences de presse dans le cadre de l'entraînement de son chatbot Bard, depuis renommé Gemini. Les régulateurs avaient alors estimé que les médias n'avaient pas été correctement informés de l'utilisation de leurs contenus.

« Google a délibérément contourné ce système établi de longue date, conçu pour protéger les droits d’auteur et rémunérer les auteurs et les éditeurs, en prenant une série de décisions délibérées dans le cadre du développement de Gemini », indique la plainte de près de 60 pages déposée le vendredi 10 juillet 2026.


La plainte allègue que Google a d'abord copié des livres comme source de contenu via Google Books, affirmant que la société a utilisé des livres qu'elle avait « obtenus à des fins strictement limitées dans le cadre de Google Books et d'autres services Google ». Elle allègue également que Google « a téléchargé des données extraites de pratiquement l'ensemble d'Internet, y compris à partir de sources piratées connues et à partir de sites protégés par des paywalls légitimes ».

Elle allègue en outre que Google a copié ces œuvres sans autorisation pour entraîner ses modèles d’IA et continue de le faire, bien que ces utilisations sortent prétendument du champ d’application des accords existants.

La plainte affirme que l’entreprise était pleinement consciente des risques juridiques, alléguant que des documents internes mettaient en garde contre le fait que l’utilisation de livres pour entraîner des modèles d’IA était « très problématique pour Google » et pouvait entraîner jusqu’à 100 milliards de dollars d’amendes.

« À aucun moment Google n'a informé les auteurs et les éditeurs qu'il copiait leurs œuvres pour les utiliser comme données d'entraînement afin de développer et d'entraîner des modèles d'IA », affirme la plainte.

« En résumé, l’idée est que tout argument de Gemini fondé sur le "fair use" [une doctrine juridique autorisant l’utilisation limitée, sans autorisation, d’œuvres protégées par le droit d’auteur à des fins telles que le journalisme, l’enseignement et la recherche, dans un cadre restreint] serait sans doute rendu caduc par le fait qu’ils auraient acquis ces livres de manière illégale », a déclaré Kirk Sigmon, associé fondateur du cabinet KellDann Law, spécialisé dans le droit des technologies et de la propriété intellectuelle. « C’est une question intéressante qui comporte de nombreuses dimensions complexes, en grande partie parce qu’il peut être difficile de prouver ce qui figurait ou non dans un corpus d’entraînement. »

Cette action en justice fait suite à une précédente tentative de Hachette Book Group et de Cengage, en février 2026, pour se joindre à un recours collectif déjà en cours, initialement intenté par un groupe d'auteurs en 2023.

« La portée de la plainte souligne que les auteurs et les éditeurs sont unis dans leur volonté de protéger leurs précieux droits de propriété intellectuelle sur les œuvres de fiction, les ouvrages documentaires, les livres pour enfants, les mémoires et la poésie, ainsi que sur les ouvrages pédagogiques et les articles scientifiques couvrant des milliers de domaines et d’axes de recherche », a déclaré Hachette dans un communiqué publié à la suite du dépôt de la plainte.

Alors que les entreprises d'IA défendent souvent l'idée qu'un respect strict du droit d'auteur est incompatible avec le développement de modèles avancés, des travaux de recherche récents ont démontré qu'il est possible d'adopter une telle approche. En juin 2025, une équipe de chercheurs menée par EleutherAI (MIT, CMU, université de Toronto) a créé un jeu de données de 8 To composé uniquement de contenus sous licence ouverte ou appartenant au domaine public, puis a entraîné le modèle Comma v0.1 de 7 milliards de paramètres. Le résultat ? Un modèle dont les performances se rapprochent de celles de LLaMA 2-7B de Meta. Selon les chercheurs, cet exemple montre qu'il est possible former des modèles d'IA puissants sans enfreindre la loi.

Source : Plainte déposée contre Google

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