Fin juillet, aux Archives nationales, Wikimédia France a présenté son livre blanc « Vers une société des communs ». Vingt-huit recommandations, six priorités, et une ambition affichée : peser sur les débats législatifs avant les sénatoriales de septembre et la présidentielle de 2027. Deux d’entre elles visent directement l’intelligence artificielle générative. Deux semaines plus tôt, le 8 juillet, l’Union européenne signait le texte inverse : un allègement des règles de l’AI Act négocié depuis novembre 2025.
Un manifeste pensé pour peser sur 2027
Vingt-huit recommandations réparties en six priorités, présentées devant des élus, des représentants ministériels, la Fondation Wikimedia et l’UNESCO : Wikimédia France ne cache pas ses ambitions pour ce livre blanc. L’association l’assume comme un outil de plaidoyer, calé sur le calendrier électoral français, sénatoriales en septembre, présidentielle en 2027.
Le texte part d’un constat : la saturation du web par des contenus synthétiques non vérifiables d’un côté, la privatisation des savoirs par les grandes plateformes de l’autre. Face à ces deux risques, Wikimédia France défend ce qu’elle appelle une troisième voie, celle des communs numériques, avec Wikipédia comme modèle. Parmi les propositions les plus concrètes : un « Test Wikipédia » pour vérifier qu’une future loi numérique ne pénalise pas par erreur les plateformes collaboratives non marchandes, un « Droit à la contribution » inscrit comme pilier de l’engagement citoyen, ou encore un statut de « plainte sous pseudonyme » pour protéger les contributeurs harcelés.
Deux recommandations concernent frontalement les fournisseurs de modèles d’IA. La première demande que les concepteurs publient une cartographie complète des données utilisées pour l’entraînement de leurs modèles. La seconde veut conditionner l’exception de fouille de textes et de données à une réciprocité obligatoire : toute entité qui tire une valeur commerciale des ressources de connaissance ouvertes devrait contribuer en retour à leur pérennité. « Faire le choix des communs aujourd’hui, c’est refuser la fatalité des monopoles technologiques pour bâtir une autonomie numérique ouverte, humaine et durable », résume Rémy Gerbet, directeur exécutif de l’association.
Le timing est troublant, mais la réalité juridique un peu plus nuancée
Le 7 mai, le Conseil de l’UE et le Parlement européen s’accordaient sur une simplification de l’AI Act, dans le cadre du paquet Omnibus VII. Le texte a reçu son feu vert définitif fin juin, puis a été signé le 8 juillet, exactement deux semaines avant que Wikimédia France ne monte sur scène aux Archives nationales pour demander, en substance, l’inverse.
L’accord européen repousse les échéances d’application des obligations pesant sur les systèmes d’IA à haut risque, initialement prévues au 2 août 2026 et désormais fixées à décembre 2027 pour les systèmes autonomes et août 2028 pour ceux intégrés à des produits. Il élargit certaines exemptions aux PME et aux small mid-caps, allège des obligations documentaires, et surtout clarifie le RGPD en précisant que l’entraînement de modèles d’IA peut relever de « l’intérêt légitime », une base juridique qui facilite l’usage de données sans consentement explicite. C’est très exactement la logique que Wikimédia France conteste avec sa demande de réciprocité obligatoire.
Il faut cependant nuancer un point. L’obligation faite aux fournisseurs de modèles d’IA à usage général de publier un résumé détaillé des contenus utilisés pour l’entraînement, l’article 53 de l’AI Act, a été maintenue à son échéance initiale du 2 août 2026. Sur ce terrain précis, celui de la cartographie des données d’entraînement que réclame Wikimédia France en priorité, la règle existe déjà sur le papier. Ce que demande l’association, c’est moins une nouveauté législative que l’application effective et le durcissement d’un principe déjà acté, pendant que le reste du texte européen prend la direction opposée.
Interrogé fin mai sur cette même dynamique de simplification, l’avocat spécialisé en droit du numérique Alan Walter pointait déjà la contradiction : « En repoussant certaines échéances et en diminuant certains critères de vérification, on fait quand même l’inverse de ce qui était prévu. » Il notait aussi qu’il manquait encore, à cette date, une grande partie des textes d’application de l’AI Act, une remarque qui vaut tout autant pour le modèle de résumé des données d’entraînement publié par l’AI Office, dont la robustesse reste à éprouver sur le terrain.
