Un discours de rupture à Marseille
Le 1er juin 2026, à Marseille, Arthur Gregg Sulzberger, président et éditeur du New York Times, a transformé la scène du 77e World News Media Congress de WAN-IFRA en tribunal symbolique contre les entreprises d’intelligence artificielle. Selon Le Monde, il a dénoncé un « vol sans scrupule » de propriété intellectuelle au détriment des médias. L’AFP, reprise notamment par TechXplore, rapporte de son côté que Sulzberger a parlé d’un « brazen theft », un vol effronté, commis à une échelle inédite.
La charge est directe : les géants technologiques exploiteraient les sites d’information sans autorisation ni rémunération, puis réinjecteraient ce contenu dans des outils capables de répondre aux internautes sans les renvoyer vers les médias qui ont financé le reportage initial. La formule est politique autant qu’économique. Sulzberger ne conteste pas seulement une pratique technique de collecte de données ; il accuse l’IA générative de détourner la place publique, de capter l’attention, les données et les revenus, tout en fragilisant les institutions qui produisent l’information vérifiée.
Ce discours n’est pas isolé. Il intervient alors que The New York Times Company poursuit OpenAI et Microsoft devant un tribunal fédéral de New York. Il arrive aussi à un moment où le secteur de la presse hésite entre deux stratégies : négocier des licences avec les acteurs de l’IA, comme l’ont fait Le Monde, Prisa Media, le Financial Times ou News Corp avec OpenAI, ou porter le combat devant les tribunaux, comme l’a choisi le New York Times.
Le procès NYT contre OpenAI, cœur du bras de fer
Le contentieux a commencé le 27 décembre 2023. Dans sa plainte, consultable via Docket Alarm, le New York Times accuse OpenAI et Microsoft d’avoir utilisé des millions d’articles, d’enquêtes, de chroniques, de critiques et de guides pour entraîner des grands modèles de langage. Le journal affirme que ChatGPT et Copilot peuvent produire des résumés détaillés, parfois des passages proches du texte original, et concurrencer directement ses propres produits éditoriaux.
L’enjeu dépasse le seul cas du Times. Si un tribunal juge que l’entraînement d’un modèle commercial sur des œuvres journalistiques protégées nécessite une licence, l’économie de l’IA générative pourrait être profondément modifiée. À l’inverse, si les tribunaux retiennent largement l’argument du « fair use » défendu par OpenAI, les éditeurs devront surtout négocier sur la base de leur pouvoir de marché, de leur marque et de leur capacité à bloquer ou monétiser l’accès à leurs contenus.
OpenAI, dans sa propre communication publiée en janvier 2024, soutient que l’entraînement sur des contenus accessibles publiquement relève du fair use aux États-Unis. L’entreprise affirme aussi collaborer avec les médias, proposer des mécanismes d’exclusion et considérer la restitution verbatim de contenus comme un bogue rare à réduire. Autrement dit, OpenAI présente le débat comme un problème d’équilibre : préserver l’innovation tout en construisant de nouveaux partenariats avec les éditeurs.
Le dossier judiciaire montre toutefois que l’équilibre est loin d’être trouvé. En avril 2025, une décision du Southern District of New York a laissé subsister des pans importants du litige, notamment autour des allégations de violation du droit d’auteur. En janvier 2026, selon des documents publiés par Justia, le tribunal examinait encore des objections d’OpenAI liées à des journaux de conversation et à des questions de preuve. Le procès est donc devenu une bataille technique, juridique et stratégique sur la manière de démontrer l’usage réel des contenus journalistiques dans les systèmes d’IA.
Licence ou procès : le dilemme des médias
Le discours de Sulzberger expose une division profonde du secteur. Certains éditeurs préfèrent signer des accords. OpenAI a annoncé des partenariats avec Le Monde et Prisa Media en mars 2024, puis avec le Financial Times en avril 2024 et News Corp en mai 2024. Ces accords donnent accès à des contenus journalistiques pour améliorer les réponses, afficher des informations attribuées et, selon les cas, entraîner ou enrichir les modèles. Ils créent une nouvelle ligne de revenus, mais posent aussi une question inconfortable : les médias vendent-ils l’antidote ou alimentent-ils le système qui risque de les remplacer comme interface principale avec le public ?
L’autre voie, celle du procès, est plus risquée et plus coûteuse. Le New York Times a les moyens financiers, juridiques et symboliques de l’emprunter. Beaucoup de médias locaux, régionaux ou indépendants ne les ont pas. C’est précisément l’un des points soulevés par Sulzberger, selon Nieman Journalism Lab : les entreprises d’IA savent que la majorité des salles de rédaction ne peuvent pas engager une bataille judiciaire longue contre des géants technologiques.
Cette asymétrie est centrale. Les grandes marques mondiales peuvent négocier des licences, imposer des conditions ou obtenir une compensation. Les petits médias, eux, risquent de voir leurs articles aspirés, résumés et redistribués sans obtenir ni audience, ni données, ni paiement. Le résultat serait un marché à deux vitesses : quelques éditeurs premium sous contrat, et une longue traîne de producteurs d’information dévalorisés.
La menace du « zéro clic »
Le problème ne se limite pas à l’entraînement des modèles. Il touche aussi la distribution. Les moteurs de recherche et assistants conversationnels répondent de plus en plus directement aux questions des utilisateurs. Or, le modèle économique de nombreux médias repose encore sur le trafic : abonnements, publicité, affiliation, conversion de lecteurs occasionnels en abonnés.
Une étude du Pew Research Center publiée en juillet 2025 a constaté que les utilisateurs de Google cliquaient moins souvent vers des sites externes lorsqu’un résumé généré par IA apparaissait dans les résultats. Le Pew Research Center indiquait que les clics vers des résultats traditionnels tombaient à 8 % des visites lorsqu’un résumé IA était présent, contre 15 % sans résumé. Les clics directement sur les sources citées dans le résumé étaient encore plus rares.
C’est la mécanique que redoutent les éditeurs : l’IA utilise leur production pour répondre, mais le lecteur ne revient plus vers la source. Le média perd alors la relation directe, la possibilité d’abonnement, la donnée d’audience et parfois même la reconnaissance éditoriale. Le New York Times, qui comptait 13,08 millions d’abonnés au premier trimestre 2026 selon un dépôt à la SEC, est mieux armé que la plupart. Mais même pour lui, la question est stratégique : son modèle repose sur des habitudes directes, une marque forte et une proposition éditoriale perçue comme irremplaçable.
Le droit d’auteur n’a pas encore tranché
Le rapport de force se joue aussi dans une zone grise juridique. Le U.S. Copyright Office, dans son rapport sur l’IA et le droit d’auteur, a adopté une position nuancée : certains usages transformateurs peuvent relever du fair use, mais l’aspiration massive de contenus protégés pour des produits commerciaux concurrents soulève des questions beaucoup plus difficiles. Les tribunaux devront donc examiner les faits : nature des œuvres utilisées, finalité commerciale, quantité copiée, risque de substitution et impact sur les marchés existants ou émergents de licences.
Pour les médias, le marché des licences IA devient lui-même un élément de preuve économique. S’il existe un marché où les entreprises paient pour utiliser des archives journalistiques, l’utilisation non autorisée peut être présentée comme une perte de revenus potentielle. Pour les entreprises d’IA, au contraire, imposer une licence généralisée pourrait rendre l’entraînement de modèles plus coûteux, plus lent et plus concentré entre les mains des acteurs capables de payer.
Ce que cela annonce pour le journalisme indépendant
La déclaration de Sulzberger doit être lue comme un symptôme d’une crise structurelle. Le journalisme a déjà perdu une grande partie de ses revenus publicitaires au profit des plateformes sociales et des moteurs de recherche. L’IA générative ajoute une rupture supplémentaire : elle ne se contente plus d’organiser l’accès à l’information, elle reformule l’information elle-même.
Trois scénarios se dessinent. Le premier est celui d’un marché de licences dominé par quelques grands groupes médiatiques, avec compensation pour les plus puissants et marginalisation des autres. Le deuxième est celui d’une victoire judiciaire partielle des éditeurs, qui forcerait les entreprises d’IA à mieux documenter leurs données, négocier davantage et limiter certaines sorties substitutives. Le troisième est celui d’un statu quo favorable aux plateformes : beaucoup de contenus utilisés, peu de trafic retourné, et une presse indépendante de plus en plus dépendante des abonnements directs, du mécénat ou de niches éditoriales très spécialisées.
Sulzberger plaide pour une réponse offensive : utiliser l’IA dans les rédactions, mais défendre la valeur de l’information originale ; construire des relations directes avec le public ; produire un journalisme suffisamment distinctif pour ne pas être interchangeable. C’est une stratégie cohérente pour le New York Times. Elle est plus difficile pour les petits médias.
Le vrai enjeu est là : si l’IA devient l’interface principale de l’information, qui financera le travail de terrain, les enquêtes, les correspondants, les vérifications et les procès pour obtenir des documents publics ? Une IA peut résumer ce qui existe déjà. Elle ne peut pas, à elle seule, remplacer l’infrastructure sociale et économique qui produit les faits nouveaux. C’est ce que le discours de Marseille rappelle avec force : derrière le débat technique sur les modèles, c’est la survie économique du journalisme indépendant qui se joue.