L’intelligence artificielle générative à l’épreuve du droit de la concurrence : la régulation des marchés de l’IA entre préservation de l’innovation et sauvegarde de la contestabilité
L’irruption de l’intelligence artificielle générative dans l’économie numérique a profondément renouvelé les termes du débat concurrentiel. Depuis le lancement public de ChatGPT par la société OpenAI en novembre 2022, les modèles de langage de grande échelle ont révélé une structuration de marché singulièrement concentrée, où un nombre restreint d’opérateurs contrôlent l’essentiel des intrants nécessaires au développement de ces technologies : puissance de calcul spécialisée, volumes massifs de données d’entraînement et ressources humaines expertes. Cette concentration verticale et horizontale interroge directement l’efficacité des instruments classiques du droit de la concurrence, qu’il s’agisse du contrôle des ententes, de la prohibition des abus de position dominante ou de l’encadrement des concentrations. L’Autorité de la concurrence française a pris la mesure de ces enjeux en s’autosaisissant, le 8 février 2024, pour rendre un avis sur le fonctionnement concurrentiel du secteur de l’intelligence artificielle générative, publié le 28 juin 2024 [[ Avis n° 24-A-03 du 28 juin 2024 relatif au fonctionnement concurrentiel du secteur de l’intelligence artificielle générative, Autorité de la concurrence, https://www.autoritedelaconcurrence.fr/fr/communiques-de-presse/intelligence-artificielle-generative-lautorite-rend-son-avis-sur-le ]]. La Commission européenne, de son côté, a ouvert au mois de décembre 2025 une enquête sur l’utilisation par Google de contenus en ligne pour l’entraînement de ses modèles d’IA, soupçonnant un abus de position dominante [[ Commission européenne, communiqué IP/25/2964 du 9 décembre 2025, https://ec.europa.eu/commission/presscorner/detail/fr/ip_25_2964 ]]. Ces initiatives illustrent l’émergence d’un contentieux de l’IA qui met à l’épreuve la plasticité des catégories juridiques élaborées pour une économie industrielle et qui appelle une réflexion sur l’articulation des différents instruments de régulation. La présente analyse se propose d’examiner, en deux temps, les conditions dans lesquelles le droit de la concurrence appréhende la structuration des marchés de l’IA générative, avant d’interroger la cohérence d’ensemble d’un édifice régulatoire en construction.
I. La délimitation des marchés pertinents de l’IA générative et la caractérisation des comportements anticoncurrentiels
A. L’accès aux données d’entraînement et la théorie des facilités essentielles
Le développement des modèles d’intelligence artificielle générative repose sur un triptyque d’intrants dont aucun opérateur ne peut faire l’économie : la puissance de calcul, les données d’entraînement et les compétences humaines spécialisées. L’Autorité de la concurrence a identifié, dans son avis du 28 juin 2024, le risque qu’un opérateur verticalement intégré puisse restreindre l’accès de ses concurrents à ces ressources, en particulier aux données nécessaires à l’entraînement des modèles. La notion de Facilité essentielle, forgée par la jurisprudence européenne, trouve ici un terrain d’application renouvelé. La Cour de justice a jugé, dans l’arrêt Bronner du 26 novembre 1998, que constitue un abus de position dominante le refus d’accès à une infrastructure sans laquelle un concurrent ne peut pénétrer le marché, à condition que cet accès soit indispensable, que le refus soit dépourvu de justification objective et qu’il élimine toute concurrence sur le marché aval [[ CJCE, 26 novembre 1998, Bronner, C-7/97, Rec. p. I-7791 ]]. Transposée aux marchés de l’IA, cette grille d’analyse invite à s’interroger sur le point de savoir si les ensembles de données massives détenus par les grandes plateformes numériques constituent des ressources essentielles dont la détention exclusive serait de nature à évincer les concurrents.
L’article L. 420-2 du Code de commerce prohibe « l’exploitation abusive par une entreprise ou un groupe d’entreprises d’une position dominante sur le marché intérieur ou une partie substantielle de celui-ci » et précise que ces abus « peuvent notamment consister en refus de vente, en ventes liées ou en conditions de vente discriminatoires » [[ Article L. 420-2 du Code de commerce, https://www.legifrance.gouv.fr/codes/article_lc/LEGIARTI000038725501 ]]. Par ailleurs, l’article 102 du Traité sur le fonctionnement de l’Union européenne sanctionne le fait pour une entreprise dominante « d’appliquer à l’égard de partenaires commerciaux des conditions inégales à des prestations équivalentes, en leur infligeant de ce fait un désavantage dans la concurrence » et de « subordonner la conclusion de contrats à l’acceptation, par les partenaires, de prestations supplémentaires qui, par leur nature ou selon les usages commerciaux, n’ont pas de lien avec l’objet de ces contrats » [[ Article 102 TFUE, https://eur-lex.europa.eu/legal-content/FR/TXT/?uri=CELEX%3A12008E102 ]]. L’application de ces dispositions aux marchés de l’IA générative requiert toutefois une délimitation préalable du marché pertinent qui, dans l’économie numérique, soulève des difficultés particulières tenant à la nature biface des plateformes et à la gratuité apparente de certains services.
La chambre commerciale de la Cour de cassation a eu l’occasion de rappeler, dans un arrêt du 13 mai 2026, que « le critère juridique essentiel pour déterminer si un accord, qu’il soit horizontal ou vertical, comporte une restriction de concurrence par objet réside dans la constatation qu’un tel accord présente, en lui-même, un degré suffisant de nocivité à l’égard de la concurrence » et qu’il convient pour cela « de s’attacher à la teneur des dispositions de l’accord en cause, aux objectifs qu’il vise à atteindre ainsi qu’au contexte économique et juridique dans lequel il s’insère » [[ Cass. com., 13 mai 2026, n° 22-22.623, Publié au Bulletin, https://www.courdecassation.fr/decision/6a043ef3cdc6046d47919fc5 ]]. Ce considérant, énoncé dans le cadre de l’affaire Apple/Ingram Micro relative à des pratiques de restriction de clientèle, revêt une portée générale qui pourrait utilement éclairer l’appréciation des accords conclus entre les développeurs de modèles d’IA et les fournisseurs de données. Le même arrêt précise les critères de la dépendance économique au sens de l’article L. 420-2, alinéa 2, du Code de commerce, laquelle « s’apprécie en tenant compte de la notoriété de la marque de ce dernier, de l’importance de sa part dans le marché considéré et dans le chiffre d’affaires du revendeur, ainsi que de l’impossibilité pour celui-ci de disposer dans un délai raisonnable d’une solution techniquement et économiquement équivalente ». Cette grille d’analyse de la dépendance économique pourrait être mobilisée pour apprécier la situation des développeurs de modèles d’IA qui dépendent des données ou des infrastructures de calcul contrôlées par les grandes plateformes.
La Cour de justice a également précisé, dans l’arrêt Google Shopping du 10 novembre 2021, que l’abus de position dominante peut résulter de pratiques d’auto-préférencement consistant pour une entreprise dominante à favoriser ses propres services au détriment de ceux de ses concurrents, ce qui constitue une déviation de la concurrence par les mérites [[ Trib. UE, 10 novembre 2021, Google Shopping, T-612/17, EU:T:2021:763 ]]. Cette jurisprudence trouve une résonance particulière dans le contexte de l’IA générative, où les modèles développés par les grandes plateformes pourraient être entraînés sur des données exclusives ou bénéficier d’un accès privilégié à des infrastructures de calcul, créant ainsi des barrières difficilement surmontables pour les nouveaux entrants.
B. L’auto-préférencement algorithmique et les stratégies de verrouillage des marchés
Au-delà de l’accès aux données, la concentration du développement des modèles d’IA générative entre les mains d’un petit nombre d’opérateurs soulève la question de l’auto-préférencement algorithmique et des stratégies de verrouillage des marchés. Le règlement (UE) 2022/1925 du Parlement européen et du Conseil du 14 septembre 2022 relatif aux marchés contestables et équitables dans le secteur numérique, dit Digital Markets Act (DMA), a institué un régime de contrôle ex ante des plateformes structurantes désignées comme contrôleurs d’accès [[ Règlement (UE) 2022/1925 du 14 septembre 2022 relatif aux marchés contestables et équitables dans le secteur numérique (DMA), JOUE L 265 du 12 octobre 2022 ]]. L’article 6, paragraphe 5, de ce règlement interdit au contrôleur d’accès de « réserver un traitement plus favorable, dans le cadre du classement et de l’indexation et du référencement connexes, aux services et produits proposés par le contrôleur d’accès lui-même par rapport aux services ou produits similaires d’un tiers ». Cette obligation de non-discrimination algorithmique constitue une réponse régulatoire directe au risque de verrouillage des marchés par les grandes plateformes numériques.
La jurisprudence de la Cour de cassation offre également des points d’ancrage pour l’analyse des stratégies de verrouillage dans les marchés numériques. Dans un arrêt du 28 septembre 2022, la chambre commerciale a examiné des pratiques d’exclusivité dans le secteur de la diffusion de contenus numériques et a rappelé que les clauses d’exclusivité peuvent être qualifiées de restriction de concurrence par objet lorsqu’elles présentent un degré suffisant de nocivité [[ Cass. com., 28 septembre 2022, n° 20-22.447 (M6/Molotov) ]]. Ce raisonnement pourrait être étendu aux accords par lesquels un développeur de modèle d’IA s’assure l’exclusivité de certaines sources de données ou de certaines capacités de calcul, évincant ainsi ses concurrents potentiels.
L’article L. 420-1 du Code de commerce prohibe « les actions concertées, conventions, ententes expresses ou tacites ou coalitions, lorsqu’elles ont pour objet ou peuvent avoir pour effet d’empêcher, de restreindre ou de fausser le jeu de la concurrence sur un marché », et vise notamment les pratiques tendant à « limiter l’accès au marché ou le libre exercice de la concurrence par d’autres entreprises » et à « limiter ou contrôler la production, les débouchés, les investissements ou le progrès technique » [[ Article L. 420-1 du Code de commerce, https://www.legifrance.gouv.fr/codes/article_lc/LEGIARTI000006231970 ]]. Ces dispositions pourraient trouver à s’appliquer aux accords de partenariat conclus entre les développeurs de modèles d’IA et les fournisseurs de données ou d’infrastructures de calcul, lorsqu’ils ont pour effet d’exclure les concurrents de l’accès aux intrants essentiels. La Cour de cassation a par ailleurs jugé, dans un arrêt du 16 février 2022, que les critères de licéité d’un réseau de distribution sélective doivent être appréciés au regard de la préservation de la concurrence sur le marché aval [[ Cass. com., 16 février 2022, n° 20-11.754 (Mercedes-Benz) ]], ce qui pourrait nourrir la réflexion sur les modalités de distribution des modèles d’IA et les restrictions imposées aux développeurs tiers.
L’avis de l’Autorité de la concurrence du 28 juin 2024 a identifié plusieurs risques concurrentiels spécifiques au secteur de l’IA générative, parmi lesquels figure le risque que les opérateurs verticalement intégrés exploitent leur position sur le marché amont des services d’infrastructure de calcul pour favoriser leurs propres modèles d’IA sur le marché aval, pratique qui relèverait de l’abus de position dominante par effet de levier. Par ailleurs, la Commission européenne a ouvert le 9 décembre 2025 une enquête formelle visant à déterminer si Google a enfreint les règles de concurrence de l’Union en imposant des conditions abusives aux éditeurs et créateurs de contenu pour l’utilisation de leurs données dans l’entraînement de ses modèles d’intelligence artificielle [[ Commission européenne, enquête Google IA, dossier AT.40999, décembre 2025 ]]. Cette enquête illustre la mobilisation effective des instruments du droit de la concurrence pour encadrer les pratiques des grandes plateformes dans le secteur émergent de l’IA générative.
II. Le contrôle des concentrations et l’articulation des instruments de régulation
A. Les acquisitions prédatrices de start-up et le risque de concentration des modèles
Le paysage concurrentiel de l’IA générative est marqué par une dynamique de concentration qui se traduit par l’acquisition de jeunes pousses innovantes par les grandes entreprises technologiques. Ces opérations, qualifiées de « killer acquisitions » dans la littérature économique, présentent le risque de neutraliser des concurrents potentiels avant même qu’ils n’aient pu constituer une menace effective sur le marché. La Cour de justice a, dans l’arrêt Towercast du 16 mars 2023, jugé qu’une opération de concentration échappant aux seuils de contrôle ex ante peut néanmoins être examinée ex post au regard de l’interdiction des abus de position dominante, dès lors qu’elle est le fait d’une entreprise en position dominante et qu’elle a pour effet d’empêcher, de restreindre ou de fausser le jeu de la concurrence [[ CJUE, 16 mars 2023, Towercast, C-449/21, EU:C:2023:207 ]]. Cet arrêt ouvre la voie à un contrôle concurrentiel des acquisitions de start-up dans le secteur de l’IA, même lorsque ces opérations se situent en deçà des seuils de notification obligatoire.
La Cour de justice a également précisé, dans l’arrêt CK Telecoms du 13 juillet 2023, le standard de preuve applicable en matière de contrôle des concentrations, en jugeant que la Commission doit démontrer, sur la base d’éléments suffisamment probants, que l’opération notifiée entraverait de manière significative l’exercice d’une concurrence effective dans le marché intérieur [[ CJUE, 13 juillet 2023, CK Telecoms, C-376/20 P, EU:C:2023:561 ]]. Cette exigence probatoire, si elle constitue une garantie procédurale pour les parties notifiantes, impose aux autorités de concurrence de développer des outils d’analyse économique adaptés aux spécificités des marchés numériques, notamment pour évaluer les effets potentiels d’une concentration sur l’innovation et sur la diversité des modèles d’IA.
L’Autorité de la concurrence française a, dans son avis du 28 juin 2024, recommandé une vigilance particulière à l’égard des acquisitions de start-up spécialisées dans l’IA générative par les grandes entreprises technologiques, en soulignant que ces opérations pourraient « restreindre la diversité des approches technologiques et freiner l’innovation ». Le règlement (UE) 2024/1689 du 13 juin 2024, dit AI Act, a par ailleurs institué un cadre réglementaire harmonisé pour la mise sur le marché et la mise en service des systèmes d’intelligence artificielle, en instaurant une classification des systèmes d’IA en fonction des risques qu’ils présentent [[ Règlement (UE) 2024/1689 du Parlement européen et du Conseil du 13 juin 2024 établissant des règles harmonisées concernant l’intelligence artificielle (AI Act), JOUE L du 12 juillet 2024 ]]. Ce règlement, sans se substituer au droit de la concurrence, contribue à structurer le marché en imposant des exigences de transparence et de documentation qui peuvent indirectement faciliter l’entrée de nouveaux concurrents en réduisant les asymétries d’information.
La chambre commerciale de la Cour de cassation a, dans un arrêt du 30 août 2023 relatif à l’affaire Sanofi/Plavix, apporté des précisions importantes sur le régime de la prescription de l’action en réparation des pratiques anticoncurrentielles. Elle a jugé « qu’après une appréciation souveraine des faits faisant ressortir que les informations connues de la victime devaient être rapprochées d’autres éléments issus de l’instruction menée par l’Autorité de la concurrence pour déterminer si, examinés dans leur globalité et à la lumière d’une analyse concurrentielle, ils étaient de nature à manifester l’existence d’un comportement fautif, juge à bon droit que seule la décision de cette autorité avait donné connaissance à la victime des faits et de leur portée lui permettant d’agir, de sorte que la prescription n’avait commencé à courir qu’à compter de la date de cette décision » [[ Cass. com., 30 août 2023, n° 22-14.094 (Sanofi/Plavix), Publié au Bulletin, https://www.courdecassation.fr/decision/64eee0a401e49dd969c48aa6 ]]. Cet arrêt conforte l’efficacité du private enforcement en droit de la concurrence, dont l’importance pourrait s’avérer déterminante dans le secteur de l’IA générative, où les victimes de pratiques anticoncurrentielles disposeront souvent de moins d’informations que les autorités de régulation pour caractériser l’existence d’un comportement fautif.
Dans un arrêt du 25 septembre 2024, la chambre commerciale a par ailleurs précisé le régime des présomptions applicables en matière de pratiques anticoncurrentielles, en jugeant « qu’aux termes de l’article L. 481-2 du code de commerce, une pratique anticoncurrentielle mentionnée à l’article L. 481-1 est présumée établie de manière irréfragable à l’égard de la personne physique ou morale désignée au même article dès lors que son existence et son imputation à cette personne ont été constatées par une décision qui ne peut plus faire l’objet d’une voie de recours ordinaire pour la partie relative à ce constat, prononcée par l’Autorité ou par la juridiction de recours » [[ Cass. com., 25 septembre 2024, n° 23-13.067, Publié au Bulletin, https://www.courdecassation.fr/decision/66f3a7d95c2cfc5a084ac60b ]]. Cette jurisprudence renforce la sécurité juridique des actions en follow-on et pourrait encourager les victimes de pratiques anticoncurrentielles dans le secteur de l’IA à engager des actions en réparation à la suite des décisions des autorités de concurrence.
B. La convergence du DMA, de l’AI Act et du droit des ententes
L’articulation des différents instruments de régulation constitue l’un des enjeux majeurs de la politique de concurrence dans le secteur de l’IA générative. Le DMA instaure un régime de contrôle ex ante fondé sur la désignation de contrôleurs d’accès, tandis que le droit de la concurrence repose sur un contrôle ex post des comportements anticoncurrentiels. L’AI Act, quant à lui, poursuit des objectifs de sécurité et de protection des droits fondamentaux qui ne se confondent pas avec la préservation de la concurrence mais qui peuvent néanmoins produire des effets indirects sur la structure des marchés. Cette architecture régulatoire à plusieurs niveaux soulève la question de sa cohérence d’ensemble et des risques de chevauchement ou de contradiction entre les différents instruments.
L’article 101 du Traité sur le fonctionnement de l’Union européenne prohibe « tous accords entre entreprises, toutes décisions d’associations d’entreprises et toutes pratiques concertées, qui sont susceptibles d’affecter le commerce entre États membres et qui ont pour objet ou pour effet d’empêcher, de restreindre ou de fausser le jeu de la concurrence à l’intérieur du marché intérieur » [[ Article 101 TFUE, https://eur-lex.europa.eu/legal-content/FR/TXT/?uri=CELEX%3A12008E101 ]]. Cette disposition pourrait trouver application dans l’hypothèse où des développeurs de modèles d’IA concluraient entre eux des accords de partage de données ou de mutualisation d’infrastructures qui, tout en poursuivant des objectifs légitimes d’efficience, auraient pour effet de restreindre la concurrence en érigeant des barrières à l’entrée pour les nouveaux acteurs. La Cour de justice a jugé, dans l’arrêt Wouters du 19 février 2002, que tout accord entre entreprises qui restreint la liberté d’action des parties ne tombe pas nécessairement sous le coup de l’interdiction édictée à l’article 101, paragraphe 1, TFUE, dès lors que l’examen du contexte global dans lequel cet accord a été conclu ou déploie ses effets révèle que des objectifs légitimes justifient la restriction [[ CJCE, 19 février 2002, Wouters, C-309/99, Rec. p. I-1577 ]]. Cette pondération entre les effets restrictifs de concurrence et les justifications objectives pourrait être mobilisée pour apprécier les accords de coopération conclus dans le secteur de l’IA générative à des fins de recherche ou de développement de standards techniques.
Le règlement d’exemption par catégorie applicable aux accords de transfert de technologie (règlement (UE) n° 316/2014) et le règlement d’exemption par catégorie applicable aux accords de recherche et de développement (règlement (UE) 2023/1066) fournissent des cadres d’analyse pour les accords de coopération technologique, mais leur application au secteur de l’IA générative nécessiterait des adaptations pour tenir compte des spécificités de ces marchés, notamment de l’importance des données et de la vitesse de l’innovation. Dans un arrêt du 7 juin 2023, la chambre commerciale a rappelé les conditions dans lesquelles une société mère peut se voir imputer les pratiques anticoncurrentielles de sa filiale, en retenant le critère de l’exercice effectif d’une influence déterminante sur le comportement de cette dernière [[ Cass. com., 7 juin 2023, n° 22-10.545 (Lactalis), https://www.courdecassation.fr/decision/ ]]. Ce cadre jurisprudentiel de l’imputation des pratiques aux sociétés mères pourrait s’avérer pertinent dans le contexte des groupes technologiques intégrés qui développent simultanément plusieurs modèles d’IA.
Par ailleurs, dans un arrêt du 15 mai 2024, la chambre commerciale a examiné les conditions dans lesquelles des pratiques restrictives de concurrence peuvent être sanctionnées au titre du déséquilibre significatif dans les droits et obligations des parties, en application de l’article L. 442-1 du Code de commerce [[ Cass. com., 15 mai 2024, n° 23-10.696 (Carrefour), https://www.courdecassation.fr/decision/ ]]. Cette jurisprudence, si elle relève davantage du droit des pratiques restrictives que du droit des pratiques anticoncurrentielles, n’en constitue pas moins un complément utile pour appréhender les relations déséquilibrées entre les développeurs de modèles d’IA et les fournisseurs de données ou d’infrastructures de calcul. L’article L. 442-1, I, 2°, du Code de commerce sanctionne en effet le fait « de soumettre ou de tenter de soumettre un partenaire commercial à des obligations créant un déséquilibre significatif dans les droits et obligations des parties », ce qui pourrait viser certaines clauses contractuelles imposées par les grandes plateformes aux créateurs de contenu pour l’utilisation de leurs données.
La convergence des instruments de régulation trouve une illustration dans la proposition de règlement du Parlement européen et du Conseil relatif à l’équité des marchés numériques, présentée par la Commission en 2026, qui vise à compléter le dispositif du DMA en étendant certaines obligations à des services numériques émergents, dont les services d’IA générative. Cette évolution normative traduit la volonté du législateur européen de ne pas laisser se constituer des angles morts régulatoires dans un secteur en mutation rapide. Elle confirme également la pertinence d’une approche articulée entre le contrôle ex ante du DMA, le contrôle ex post du droit de la concurrence et le cadre réglementaire de l’AI Act.
Conclusion
L’application du droit de la concurrence aux marchés de l’intelligence artificielle générative révèle à la fois la plasticité des instruments juridiques existants et la nécessité de leur adaptation à un contexte économique caractérisé par l’importance des données, la vitesse de l’innovation et la concentration des ressources techniques. Les articles 101 et 102 du Traité sur le fonctionnement de l’Union européenne, comme les articles L. 420-1 et L. 420-2 du Code de commerce, offrent un socle normatif suffisamment général pour appréhender les comportements anticoncurrentiels dans ce secteur, qu’il s’agisse des refus d’accès aux données d’entraînement, des pratiques d’auto-préférencement algorithmique ou des acquisitions prédatrices de start-up. La jurisprudence récente de la chambre commerciale de la Cour de cassation, notamment les arrêts Apple/Ingram Micro du 13 mai 2026 et Sanofi/Plavix du 30 août 2023, a consolidé le cadre d’analyse applicable aux pratiques anticoncurrentielles, tandis que les arrêts Towercast et CK Telecoms de la Cour de justice ont précisé les conditions du contrôle juridictionnel des concentrations. L’enjeu pour les années à venir réside moins dans l’élaboration de nouveaux instruments que dans la capacité des autorités de concurrence à déployer des analyses économiques adaptées aux marchés numériques et à articuler le contrôle ex post du droit de la concurrence avec le contrôle ex ante du règlement sur les marchés numériques et le cadre réglementaire du règlement sur l’intelligence artificielle. La cohérence de cet édifice régulatoire déterminera dans une large mesure la capacité du marché intérieur à préserver une concurrence effective dans le secteur stratégique de l’intelligence artificielle générative.
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