Protéger une innovation IA : méthode claire pour les fondateurs

En 2025, une part massive des nouvelles startups françaises en IA s’appuie sur des LLM existants. C’est rapide, efficace… et juridiquement piégeux. Un même produit peut être valorisé à plusieurs millions d’euros lors d’une levée, ou au contraire être considéré comme facilement réplicable, uniquement selon la façon dont sa protection a été pensée.

Voici le vrai sujet : si votre innovation IA n’est pas correctement protégée, vous êtes en train de financer un produit que d’autres pourront copier. Et les investisseurs le voient très vite.

Ce guide propose une approche concrète, pensée pour des fondateurs, CPO, CTO et dirigeants de scaleups, en particulier dans le commerce de détail où l’IA (personnalisation, pricing, prévisions, CRM) explose depuis 2023.

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1. L’erreur numéro un : confondre briques IA et innovation réelle

L’innovation IA ne se protège pas au niveau du LLM générique que tout le monde peut utiliser, mais au niveau de ce que vous construisez autour : code, UX, data, process métier.

La règle de base : vous ne possédez pas le LLM, vous possédez ce que vous créez par-dessus.

Concrètement, on distingue deux blocs :

• Vos actifs propres (éligibles à une protection forte) :

  • code source, pipelines MLOps, prompts complexes, outils internes
  • documentation, guides, spécifications
  • interface graphique, UX, parcours utilisateurs
  • marque, logo, identité visuelle, nom de produit

• Les briques tierces (sous licence, jamais « à vous ») :

  • modèles LLM (français ou internationaux)
  • frameworks OSS, librairies IA
  • services cloud, API IA « clé en main »

Léa Puigmal, avocate en droit des affaires, le résume très bien :

« Le cœur de la solution développée (…) est éligible à une protection au titre du droit d’auteur et du droit des marques. Les briques tierces, elles, font l’objet de licences d’utilisation spécifiques. »

Application directe au retail

Dans le commerce de détail, on voit souvent la confusion suivante :

• Une startup retail IA utilise un LLM existant pour générer des recommandations produits.
• Le fondateur pense que « son IA » est unique.
• En réalité, son avantage concurrentiel repose surtout sur :
  • la qualité de ses données retail (tickets de caisse, paniers, comportement omnicanal),
  • la façon de les structurer,
  • les règles métiers intégrées dans le modèle,
  • l’expérience d’usage pour les équipes magasin ou marketing.

C’est précisément cela qu’il faut documenter et protéger.

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2. Données, sorties d’IA, RGPD : qui possède quoi ?

La vraie bataille autour de l’IA se joue de plus en plus sur les données : données d’entraînement, données d’entrée, sorties des modèles, logs de conversation, etc.

Les 4 questions à poser à votre fournisseur IA

Avant d’intégrer un LLM (ou toute API IA), il faut lire les conditions d’utilisation avec une obsession : à qui appartiennent les données et qui peut les réutiliser ? Vérifiez, point par point :

1. Usage commercial

   • Avez-vous le droit d’utiliser la brique IA pour un service payant auprès de vos clients retail ?

2. Sous-licence

   • Pouvez-vous donner des droits d’usage à vos propres clients (enseignes, marques, marketplaces) ?

3. Propriété des données de sortie

   • Les textes, prédictions, recommandations générés par l’IA vous appartiennent-ils ?
   • Le fournisseur peut-il les réutiliser ou en prendre une licence ?

4. Réutilisation pour l’entraînement

   • Vos données (input + output) servent-elles à entraîner le modèle ?
   • Existe-t-il un opt-out clair ? Comment l’activer ?

Ces réponses ont des conséquences directes sur :

• votre conformité RGPD (surtout si vous traitez des données clients retail, de fidélité, de navigation en ligne),
• votre capacité à revendre ou réutiliser vos propres données,
• la valorisation de votre base de données dans le cadre d’une levée de fonds ou d’un rachat.

Transparence contractuelle : ce qui doit figurer dans vos CGV / contrats clients

Si vous êtes fournisseur de solution IA pour des retailers, vos conditions générales doivent être limpides sur :

• qui est responsable des données (responsable de traitement / sous-traitant),
• ce que vous faites des données client (entraînement de modèles, logs, anonymisation),
• si les outputs générés appartiennent au client, à vous ou aux deux,
• la durée de conservation, la localisation (UE / hors UE),
• les mesures de sécurité (chiffrement, contrôle d’accès, auditabilité).

Une documentation claire en interne (registre de traitements RGPD, cartographie des flux de données) n’est pas qu’un exercice administratif : c’est un argument commercial. Lors des appels d’offres des grands retailers, les grilles de notation sécurité / conformité pèsent parfois autant que la partie fonctionnelle.

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3. Les leviers concrets de protection d’une innovation IA

Protéger une innovation IA, ce n’est pas seulement « déposer un brevet ». Il existe tout un mix de protections complémentaires.

3.1 Droit d’auteur et marques : le socle de base

Pour la majorité des startups IA, le premier réflexe doit être :

• Protéger le code :

  • dépôt de code auprès de tiers de confiance (Inpi, APP),
  • horodatage certifié ou solution blockchain pour prouver l’antériorité.

• Protéger l’identité :

  • dépôt de la marque (nom du produit, de la solution IA),
  • protection du logo, de la charte graphique.

En pratique, cela :

• crédibilise votre discours auprès des investisseurs,
• évite qu’un concurrent du retail lance une solution très proche sous un nom quasi identique,
• vous donne des leviers juridiques en cas de copie manifeste.

3.2 Secret des affaires : protéger ce qui ne doit jamais fuiter

Beaucoup d’innovations IA ne se prêtent pas au brevet mais sont parfaitement protégées par le secret des affaires :

• vos jeux de données d’entraînement propriétaires,
• vos règles métier retail (algos de pricing dynamique, moteurs de recommandation contextualisés magasin, scoring client),
• vos process internes, méthodologies d’annotation, prompts complexes.

Pour que le secret des affaires soit opposable, il faut :

• des clauses de confidentialité béton (employés, freelances, partenaires, prestataires data),
• des droits d’accès limités (principe du moindre privilège),
• des procédures internes claires (onboarding/offboarding, gestion des fuites).

Autrement dit : si tout votre code est dans un Notion partagé à toute la boîte sans contrôle d’accès, vous perdez une partie de votre crédibilité juridique.

3.3 Brevets : utiles, mais pas pour tout le monde

Le brevet reste un outil puissant, mais à manier avec discernement.

« Les brevets sont un argument commercial et un signal fort pour les investisseurs, mais ils ne sont pas toujours pertinents pour des cycles d’innovation très rapides. »

Dans des secteurs comme la MedTech ou l’industrie lourde, la temporalité longue justifie davantage l’investissement (procédure complexe, publication, coûts élevés). Dans l’IA appliquée au retail, il faut se poser quelques questions simples :

• Votre innovation est-elle techniquement nouvelle et non évidente ?
• Aurez-vous le temps de bénéficier du brevet avant que le marché n’ait déjà évolué ?
• Êtes-vous prêt à divulguer publiquement une partie de votre innovation ?

Pour donner un ordre de grandeur :

• un brevet dans un seul pays coûte souvent 8 000 à 15 000 €,
• chaque pays supplémentaire implique de nouveaux coûts et démarches spécifiques.

Pour certaines startups IA dans le retail, mieux vaut concentrer ses ressources sur :

• le go-to-market,
• l’itération produit rapide,
• la construction d’une base de données propriétaire très difficile à reproduire.

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4. Ce que regardent réellement les investisseurs sur une innovation IA

Les investisseurs ne se contentent plus d’entendre « on fait de l’IA ». Ils veulent comprendre où se situe la valeur captée et à quel point elle est défendable.

Simona Chiavassa (Maif Impact) pose deux grandes séries de questions :

1. Quelle est la part réellement propriétaire dans votre solution IA ?

   • Avez-vous seulement assemblé des briques du marché ?
   • Ou avez-vous construit un actif logiciel et data difficilement réplicable ?

2. Votre arbitrage build vs buy tient-il la route ?

   • Pourquoi avoir développé tel composant IA en interne plutôt que d’utiliser une API existante ?
   • Vos CAPEX IT sont-ils justifiés par un véritable avantage concurrentiel ?

Un brevet peut rassurer, mais il n’est ni suffisant ni toujours nécessaire. Ce que les fonds cherchent à valider :

• La solidité technique (preuve d’antériorité, IP bien cadrée, audits externes possibles),
• La capacité d’exécution de l’équipe (rapidité d’itération, time-to-market),
• La valeur métier créée (gain de marge, réduction de stock, hausse du panier moyen, meilleure rotation produit…).

« L’IA n’est pas un mot magique. Ce qui compte, c’est la valeur ajoutée. »

Dans le retail, une IA qui réduit de 20 % la démarque inconnue, qui améliore de 15 % la précision des prévisions de demande ou qui automatise 30 % des tâches de back-office magasin, sera bien plus attractive qu’une “IA propriétaire” mal alignée avec les enjeux métier.

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5. Feuille de route pratique pour une startup IA dans le retail

Pour passer de l’intuition à une vraie stratégie de protection, voici une méthode simple, en 7 étapes.

Étape 1 – Cartographier vos actifs

Listez tout ce qui fait votre valeur :

• code et architectures IA,
• jeux de données (transactionnel, web, magasin, entrepôt),
• règles métier (promotion, assortiment, pricing, allocation stock),
• documents internes (docs produits, méthodes d’annotation, prompts).

Classez-les en :

• à breveter éventuellement,
• à protéger par le secret des affaires,
• à protéger par le droit d’auteur / marque.

Étape 2 – Faire l’audit des briques tierces

Pour chaque brique IA externe :

• récupérer et archiver les conditions au moment de l’intégration,
• vérifier les 4 points critiques (usage commercial, sous-licence, propriété des outputs, entraînement),
• documenter le modèle et la version utilisée.

Étape 3 – Sécuriser juridiquement votre code et votre marque

• Déposer votre code (ou ses parties essentielles) auprès d’un tiers de confiance,
• déposer votre marque (au minimum en France, idéalement sur les classes pertinentes pour le retail et les logiciels),
• figer votre identité visuelle.

Étape 4 – Formaliser une politique de données IA

• définir ce que vous faites des données clients,
• décider si vos modèles se nourrissent ou non des données en production,
• écrire une politique claire, interne et externe, conforme au RGPD.

Étape 5 – Renforcer les contrats

• clauses de confidentialité renforcées pour tous les intervenants,
• cession de droits d’auteur claire pour les freelances tech et data,
• encadrement de l’usage des données d’entraînement fournies par les clients.

Étape 6 – Préparer le discours “investisseur”

Soyez capable d’expliquer en 3 minutes :

• où se situe votre vraie propriété intellectuelle,
• pourquoi elle est difficile à copier,
• comment vous l’avez protégée (droit d’auteur, marque, secret des affaires, éventuellement brevets),
• comment vous gérez les risques RGPD et IA Act.

Étape 7 – Mettre à jour régulièrement

Les licences des LLM évoluent vite, vos produits aussi. Programmez un audit IP & data tous les 6 à 12 mois, avec votre avocat ou un conseil en propriété industrielle.

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Conclusion : l’IA n’a de valeur que si votre avantage est défendable

Protéger une innovation IA, ce n’est pas une formalité administrative à gérer en fin de projet. C’est un choix stratégique qui influence votre architecture technique, votre roadmap produit et votre capacité à convaincre des retailers, des partenaires et des investisseurs.

Le bon réflexe : considérer la conformité, le droit d’auteur, la marque, le secret des affaires et, parfois, le brevet comme des briques de votre avantage compétitif, au même titre que votre modèle ou vos data scientists.

Si vous travaillez sur une solution IA pour le commerce de détail, le moment idéal pour structurer tout cela, c’est maintenant, pas à la veille de votre série A. La question à vous poser aujourd’hui est simple :

Si un concurrent se lançait demain avec les mêmes briques IA génériques, qu’est-ce qui l’empêcherait de vous rattraper ?

Tout l’enjeu est là : faire en sorte que la réponse soit claire, documentée… et juridiquement solide.