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A l’ère de l’IA et de la data, la gestion collective des droits d’auteur veut devenir plus « intelligente »

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Le 26 juin, lors de l’AG de la SCPP, organisme de gestion collective des droits des producteurs de musique, a été adopté le projet d’une filiale commune avec l’Adami (artistes et interprètes). Objectif : faire « données communes », notamment face à l’IA. La SPPF veut aussi les rejoindre.

Voilà qui devrait aller dans le sens de la Cour des comptes : un mouvement de rapprochement en France entre les organismes de gestion collective (OGC) des droits d’auteur et des droits voisins. Cette mise en commun concerne d’abord leurs systèmes d’information pour mieux moderniser leur « Big Data » et se mettre en ordre de bataille face à la déferlante de l’intelligence artificielle. Les magistrats du palais de Cambon, présidés par Pierre Moscovici (photo), ne cesse de prôner un tel rapprochement dans le rapport annuel de la commission de contrôle des OGC.

Rationaliser en faisant « Big Data » commun
Lors de l’assemblée générale annuelle de la Société civile des producteurs phonographiques (SCPP), le 26 juin, une résolution validant la création d’une « filiale commune paritaire » avec l’Adami (Administration des droits des artistes et musiciens interprètes) a été adoptée. Le premier OGC collecte et répartit les droits d’auteur gérés collectivement pour le compte des producteurs de musiques enregistrées, dont les trois majors que sont Universal Music, Sony Music et Warner Music. Le second OGC collecte et répartit les droits d’auteurs pour le compte des artistes interprètes de la musique et de l’audiovisuel.
La SCPP est le bras armé financier du Syndicat national de l’édition phonographique (Snep) et compte plus de 4.500 producteurs de musique membres, tandis que l’Adami est au service de près de 100.000 artistes-interprètes. Improbable par le passé, ce rapprochement entre les deux organismes a été annoncé le 27 mai dernier (1) et va se concrétiser par « une mise en commun, à travers la création d’une filiale commune et paritaire, de leurs bases de données respectives et de leurs outils de répartition pour les droits à rémunération que sont la rémunération pour copie privée et la rémunération équitable ». Une étude de faisabilité est en train d’être menée pour savoir comment sera mise en œuvre opérationnelle cette répartition, et pour adopter des règles communes d’affectation « par phonogramme » – comprenez par musique enregistrée où le streaming domine désormais.

A à l’heure de la multiplication des IA génératives dévoreuses de catalogues musicaux, la mise en commun des moyens informatiques et des data s’impose. « Les organismes de gestion collective sont devenus des sociétés du Big Data nécessitant de constamment adapter leur système d’information. Ce défi prendra sa pleine mesure avec le développement de l’IA », justifient la SCPP dirigée par Marc Guez et l’Adami gérée par Michel Joubert. Un autre OGC, la Société civile des producteurs de phonogrammes en France (SPPF), qui revendique 2.330 producteurs associés et que dirige Jérôme Roger, a indiqué le 6 juin « vouloir rejoindre cette initiative dès que possible » (2). Tout en se réjouissant de l’accord de partenariat entre la SCPP et l’Adami, la SPPF – rivale historique de la SCPP et pendant de l’Union des producteurs phonographiques français indépendants (UPFI) – rappelle qu’elle avait conclu en 2022 un accord de partenariat avec la même Adami qui prévoyait « la possibilité d’une mise en commun de leurs systèmes d’information respectifs afin d’améliorer notamment la qualité des travaux d’identification ».
Dans le rapport de 2023 de sa commission de contrôle des organismes de gestion des droits d’auteur et des droits voisins, la Cour des comptes avait encore suggéré cette rationalisation informatique entre la SCPP et la SPPF pour faire des économies: « Le système d’information de la SCPP semble plus mature et en adéquation avec les enjeux du secteur. Un travail de convergence vers le système d’information de la SCPP pourrait être mis en place dans le cadre d’un rapprochement entre les deux organismes ». Les magistrats du palais de Cambon pointent «la complexité du dispositif français» faisant intervenir trois organismes, dont deux OGC de premier niveau (la SCPP et la SPPF) et un OGC intermédiaire (la SCPA), qui répartissent les droits collectés par d’autres OGC (SPRE, Copie France). Et en plus d’être rivales, la SCPP et la SPPF ferraillent en justice sur des contentieux entre elles depuis 2018.

Vers un rapprochement de tous les OGC ?
Selon la Cour des comptes, les deux OGC font soit « un divorce intégral, qui pourrait impliquer la dissolution de la SCPA », soit « une “sortie par le haut”, qui pourrait se traduire par un rapprochement plus étroit pouvant aller jusqu’à la fusion, au sein d’une nouvelle entité dont la SCPA pourrait être la préfiguration » (3). En tout cas, l’accord SCPPAdami pourrait être la première étape à un rapprochement entre l’ensemble des OGC en France, comme le souhaite la SPPF. Les auteurs, artistes et interprètes seraient gagnants. Et après, un rapprochement du Snep et de l’UPFI ? « Un rapprochement des syndicats n’est pas à l’ordre du jour », répond à Edition Multimédi@ Alexandre Lasch, directeur général du Snep. @

Charles de Laubier

Entraînement de modèles d’IA grâce aux données collectées par web scraping : les règles à suivre

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Les plaintes à l’encontre de fournisseurs de systèmes d’IA se multiplient, que ce soit pour violation des droits de propriété intellectuelle ou pour manquements en matière de données à caractère personnel, notamment en lien avec leurs pratiques de collecte de données en ligne (web scraping).

Par Sandra Tubert et Laura Ziegler avocates associées, Algo Avocats

Afin de développer un système d’intelligence artificielle (IA) performant, il est nécessaire d’entraîner en amont les modèles qui le composent au moyen de vastes ensemble de données. Constituer ces ensembles de données d’entraînement représente donc un enjeu majeur pour les fournisseurs de systèmes d’IA. Plusieurs alternatives s’offrent à eux : utiliser les bases de données dont ils disposent en interne ; obtenir des licences auprès de titulaires de droits de propriété intellectuelle sur des contenus pertinents ; ou recourir au web scraping pour récupérer des données accessibles en ligne sur différents sites Internet.

Exception de Text and Data Mining
Cette troisième option, le web scraping (« moissonnage des données »), a connu un essor important ces dernières années. Pour autant, bon nombre d’acteurs récupèrent des données en ligne pour entraîner leurs modèles sans appréhender tous les enjeux et problématiques qui y sont attachés. Alors que plusieurs plaintes ou enquêtes d’autorités visent des fournisseurs de modèles d’IA à usage général pour des allégations de violation des droits de propriété intellectuelle ou de manquements au règlement général sur la protection des données (RGPD), l’entrée en vigueur prochaine du règlement européen sur l’intelligence artificielle – l’AI Act dont le texte final (1) a été signé le 13 juin 2024 – pourrait mettre en évidence les problématiques entourant les sources de données utilisées pour entraîner les modèles.

En effet, l’article 53 et l’annexe XI de l’AI Act imposent, entre autres, aux fournisseurs de modèles d’IA à usage général (2) de mettre à disposition des informations sur les données utilisées pour l’entraînement de ces modèles, au moyen d’un document-type qui sera mis à disposition par le bureau de l’IA (AI Office). Ils doivent notamment indiquer comment ces données ont été obtenues et sélectionnées, ainsi que toutes les mesures prises pour détecter les sources de données inadéquates. Pour pouvoir se conformer de manière sereine à ces nouvelles exigences (3), il est indispensable de s’assurer que les données d’entraînement ont été récupérées et collectées dans le respect des droits de propriété intellectuelle et du RGPD, sous peine de risquer des actions en contrefaçon ou des procédures de sanction devant les autorités de contrôle (4). En effet, le contenu d’un site Internet qu’un acteur entend scrapper (« moissonner ») pour constituer une base de données d’entraînement peut à la fois contenir des données à caractère personnel, mais également être protégé au titre du droit d’auteur (5) ou du droit des bases de données (6). Or, par principe, toute reproduction et utilisation d’un contenu protégé par un droit de propriété intellectuelle nécessite d’obtenir l’autorisation du titulaire des droits concernés. Néanmoins, afin de favoriser le développement de l’IA, le code de la propriété intellectuelle (CPI) a introduit, pour le droit d’auteur et le droit des producteurs de bases de données, les exceptions de fouilles de textes et de données (dites de Text and Data Mining) qui permettent de scrapper des données à des fins d’entraînement des modèles, sous réserve de respecter un certain nombre de conditions. Il y a en réalité deux régimes : la fouille de textes et de données à des fins de recherche scientifique (7) et celle à des fins diverses (8).
L’exception de fouille à des fins de recherches scientifique présente l’avantage d’être un droit absolu (le titulaire des droits ne peut pas s’y opposer), sous réserve que l’accès aux données soit réalisé de manière licite (9). Néanmoins, son périmètre est relativement restreint puisque seuls peuvent s’en prévaloir certains acteurs limitativement énumérés (10). La plupart des fournisseurs de systèmes d’IA ne peut donc pas mobiliser cette exception et doit se rabattre sur l’exception générale dite à des fins diverses. Pour pouvoir invoquer le bénéfice de cette exception générale, le fournisseur de système d’IA doit accéder aux données de manière licite et s’assurer que le titulaire des droits de propriété intellectuelle ne s’y est pas opposé.

« Moissonnage » et données personnelles
Les textes précisent que l’opposition du titulaire des droits « n’a pas à être motivée et peut être exprimée par tout moyen », notamment « au moyen de procédés lisibles par machine, y compris des métadonnées, et par le recours à des conditions générales d’utilisation » (11). Pour l’opposition via des procédés techniques, plusieurs outils existent (Robot.txt, AI.txt, TDMRep, …). En pratique, cela signifie que pour pouvoir scrapper les données des sites Internet à des fins d’entraînement des modèles, les fournisseurs de systèmes d’IA ne doivent pas contourner les éventuels dispositifs de protection existants (par exemple un accès restreint par un compte utilisateur) et doivent s’assurer, au moment de l’extraction des données, que les conditions générales d’utilisation (CGU) et/ou mentions légales du site Internet ne contiennent pas de clause interdisant l’extraction des données et que les métadonnées du site Internet n’expriment pas non plus une telle interdiction. L’AI Act confirme ce dernier point (12).
Lorsqu’un titulaire de droits s’est opposé à l’extraction de ses données, le fournisseur de système d’IA n’a d’autre choix que d’obtenir une autorisation expresse (13) au moyen d’un accord de licence ou de partenariat, comme ont récemment pu le faire OpenAI avec Le Monde, Die Welt et El País (14). Une fois ces vérifications opérées, le fournisseur de système d’IA devra suivre des étapes supplémentaires si le contenu qu’il souhaite « moissonner » contient des données à caractère personnel, afin de respecter le RGPD.

Base légale de l’intérêt légitime
Ces derniers mois, la Cnil a publié plusieurs fiches pour guider les fournisseurs de systèmes d’IA (15) au sein desquelles elle clarifie comment appliquer les principes clefs aux spécificités de l’IA. Elle y admet qu’il est possible de fonder les traitements d’entraînement des modèles d’IA sur la base légale de l’intérêt légitime, notamment lorsque les données sont collectées à partir de sources publiques (16), sous réserve de mener une analyse au cas par cas permettant de documenter la légitimité de l’intérêt poursuivi, sa nécessité et le fait qu’il n’y a pas d’atteinte disproportionnée aux intérêts, droits et libertés des personnes. Pour autant, en juin 2024, Noyb a porté plainte – auprès de onze « Cnil » en Europe – contre Meta dont il conteste la faculté de se fonder sur l’intérêt légitime pour récupérer les données de Facebook et Instagram afin d’entraîner ses modèles d’IA. Dans l’attente, Meta a stoppé son projet (17).
La première étape avant de scrapper des données à caractère personnel est de définir la finalité du traitement, à partir de laquelle l’analyse de conformité aux principes de protection des données personnelles pourra être réalisée. A partir de cette finalité (créer une base de données afin d’entraîner des modèles d’IA permettant d’évaluer l’appréciation d’œuvres par le public, développer un LLM capable de répondre à des questions, générer du texte, effectuer des résumés, etc,…), le fournisseur de modèles d’IA devra s’assurer du respect du principe de minimisation, en ne collectant que les données pertinentes et nécessaires pour atteindre son objectif. Concrètement, cela signifie qu’il doit s’interroger en amont sur les catégories de données nécessaires pour l’entraînement du modèle d’IA. En pratique, il devra définir les catégories de données à collecter et mettre en place des filtres permettant d’exclure la collecte de certaines données. Dans sa fiche dédiée au web scraping (18), la Cnil précise que dans l’hypothèse où des données non pertinentes seraient collectées malgré les filtres mis en place, il convient de supprimer ces données, immédiatement après leur collecte ou dès elles ont été identifiées. Elle appelle également à la prudence sur la collecte automatique de données sensibles en invitant les fournisseurs à appliquer des filtres permettant d’écarter la collecte de données sensibles (19) non pertinentes ou à exclure de leurs activités de scraping certains sites comportant par nature ce type de données.
Respecter le RGPD suppose, par ailleurs, d’informer les personnes concernées et de faciliter l’exercice de leurs droits. La Cnil reconnaît (20) qu’en cas de collecte parweb scraping, une information individuelle des personnes pourrait, dans certains cas, être disproportionnée et donc non obligatoire. Elle recommande alors au fournisseur du système d’IA de fournir une information générale (par exemple au sein de sa politique de confidentialité) contenant notamment les catégories de sites sources utilisés avec des liens hypertextes vers ceux-ci, en proposant un modèle dédié. Pour les droits des personnes, elle rappelle qu’un responsable du traitement n’a pas à conserver ou collecter des informations supplémentaires qui ne lui sont pas nécessaires dans le seul but de permettre l’exercice des droits. La Cnil propose néanmoins des exemples de mesures que les fournisseurs de modèles d’IA pourraient mettre en place pour faciliter l’exercice des droits (comme la conservation de métadonnées ou d’informations sur la source des données pour faciliter la recherche d’une personne au sein de la base ou l’indication aux personnes des données à fournir pour les identifier).
La Cnil propose enfin de mettre en place des mesures supplémentaires pour garantir l’équilibre attendu de ces traitements basés sur l’intérêt légitime. Certaines mesures découlant des règles précédemment citées semblent réalisables : exclure par défaut la collecte à partir de certains sites contenant des données intrusives ; prévoir la possibilité de s’opposer au traitement de manière discrétionnaire ; appliquer des procédés d’anonymisation ou de pseudonymisation après la collecte des données. D’autres semblent moins pragmatiques.

AI Office : recommandations très attendues
Certains acteurs pourraient ainsi saisir l’opportunité de remonter leurs questionnements, difficultés pratiques, appréciation des règles dans le cadre de la consultation publique à laquelle sont soumises certaines fiches jusqu’au 15 septembre 2024 (21) ou répondre au questionnaire (22). A l’aune de l’entrée en vigueur de l’AI Act, les fournisseurs de modèles d’IA à usage général attendront donc les précieuses recommandations et modèles du bureau de l’IA, tout récemment créé (23), sur les documents à produire pour les sources de données d’entraînement, afin de leur permettre d’engager les travaux nécessaires à la compilation de ces informations. @

Robots, crawlers, IA, … levée de boucliers en ligne

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En fait. Le 18 juin, la société Clipeum a annoncé avoir le premier quotidien régional Ouest-France comme nouveau client de son outil Botscorner qui permet d’identifier robots, crawlers et IA génératives pour les faire payer. Selon nos informations, le CFC n’y fait plus appel, lui préférant Human Security.

En clair. Après avoir annoncé le 23 mai la signature avec Le Monde pour l’utilisation de son outils Botscorner destiné à repérer et à cartographier les robots de crawling (aspirateurs de sites web destinés à exploiter leurs contenus), la société Clipeum – dont le nom veut dire « bouclier » en latin – a annoncé le 18 juin un nouvel accord avec, cette fois, Ouest-France. Ces deux nouveaux clients rejoignent ainsi les nombreux éditeurs de presse en ligne en France – Le Figaro, Le Parisien, L’Equipe, Le Point, Challenges, L’Usine nouvelle, Libération ou encore L’Express – qui ont opté pour ce type de solutions – Botscorner, DataDome, Human Security (ex-White Ops), … – capables d’analyser le trafic entrant et d’identifier les robots (bots) absorbant leurs articles.
Selon les informations de Edition Multimédi@, le Centre français d’exploitation du droit de copie (CFC), qui a lancé en 2018 son « outil de régulation des robots de crawling » (ORRC), ne s’appuie plus sur Botscorner depuis fin 2023 mais sur Human Security, une société newyorkaise. Objectif pour l’éditeur de presse en ligne : analyser les logs des bots et crawlers arrivant sur leurs sites web et proposer des licences d’autorisation rémunératrices aux sociétés qui activent ces robots de crawling.

Ces exploitants de contenus journalistiques se nomment Meltwater – épinglé en 2022 par le CFC avant un accord en février dernier (1) –, Press Monitor, Netvibes (Dassault Systèmes), Access Intelligence, Emplifi, ou encore Feeder et Flipboard (2), ainsi que désormais des opérateurs d’IA génératives comme ChatGPT d’OpenAI ou Gemini de Google. « Botscorner permet aux éditeurs d’identifier les robots (media monitoring, intelligence artificielle, SEO (3), RSS (4), …) et leur fournit ainsi les informations B2B (5) nécessaires pour leur permettre de réguler l’accès à leurs contenus protégés par le droit d’auteur et de nouer d’éventuels contrats », a expliqué Yan Gilbert, directeur général de Clipeum.
Cela permet aussi d’écarter les bots malveillants et de protéger les contenus contre le scraping (moissonnage du Web) qui relève du piratage en ligne s’il n’y a pas d’accord. Durant son partenariat de six ans avec Clipeum/Botscorner, l’ORRC du CFC a bénéficié à plus d’une cinquantaine de sites web. Le CFC a aussi pu signer avec une vingtaine de crawlers français et étrangers des licences encadrant les prestations de veille web. @

L’ex-secrétaire d’Etat au Numérique Cédric O fait toujours polémique avec son « Mistral gagnant »

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Le lobbying dans l’IA de l’ancien secrétaire d’Etat au Numérique, Cédric O, continue de faire polémique sur fond de soupçons de conflits d’intérêts. La Haute autorité pour la transparence de la vie publique (HATVP) avait exprimé des réserves en juin 2022. Et depuis ?

(Le 11 juin 2024, soit le jour suivant la publication de cet article dans le n°323 de Edition Multimédi@, Mistral AI annonçait une levée de fonds de 600 millions d’euros, et, le 17 juillet, la HATVP nous a indiqué qu’elle venait de « procéder au contrôle du respect des réserves » formulées en 2022 et qu’ « aucun élément ne permet de conclure que ces réserves auraient été méconnues », mais aucune communication officielle n’est prévue)

Cédric O, cofondateur et actionnaire de la start-up Mistral AI via sa propre société de conseil Neopunteo, estil juge et partie – voire en conflits d’intérêts – vis-à-vis du gouvernement dont il fut secrétaire d’Etat au Numérique (mars 2019 à mai 2022) ? La question est lancinante mais légitime puisque cela concerne l’ancien secrétaire d’Etat au Numérique. Contactée par Edition Multimédi@, la Haute autorité pour la transparence de la vie publique (HATVP), présidée par Didier Migaud, nous a assuré qu’elle s’était bien prononcée dans sa délibération du 14 juin 2022 sur la demande que lui avait soumise Cédric O (photo) concernant notamment sa société Neopunteo.

Neopunteo, société de conseil au bras long
« Cédric O a créé le 11 juillet 2022 Neopunteo, qui a notamment pour objet social la prise de participation, directe ou indirecte, dans toutes opérations financières, immobilières ou mobilières ou entreprises commerciales ou industrielles pouvant se rattacher à l’objet social, notamment par voie de création de sociétés nouvelles, le tout directement ou indirectement, pour son compte ou pour le compte de tiers », nous a précisé un porte-parole de la HATVP. Et celui-ci de nous confirmer en outre : « C’est la société Neopunteo qui a souscrit des parts au capital de la société Mistral AI ». C’est ainsi que l’ancien secrétaire d’Etat au Numérique a pu affirmer auprès de l’AFP en décembre dernier qu’« [il] respect[ait] toutes les obligations demandées par la HATVP ». Cédric O a investi dans la start-up Mistral AI, créée le 28 avril 2023, dont il est coactionnaire et « conseiller-cofondateur » via sa société Nopeunteo qui était encore à l’état de projet au moment du rendu de l’avis contraignant du gendarme de la transparence de la vie publique.
Comme Cédric O a occupé ses fonctions ministérielles du 31 mars 2019 au 20 mai 2022, il avait en effet l’obligation – dans les trois ans suivant la cessation de ses fonctions à Bercy, soit jusqu’en mai 2025 – de saisir la HATVP avant de s’engager professionnellement. La haute autorité se prononce sur la compatibilité ou pas de l’exercice d’une activité rémunérée au sein d’une entreprise avec les fonctions de membre du gouvernement exercées au cours des trois années précédant le début de l’activité. Objectif : éviter le risque de prise illégale d’intérêts, laquelle relève d’une infraction pénale passible de trois ans d’emprisonnement et d’une amende de 200.000 euros. Il s’agit aussi de lutter contre tout conflit d’intérêt et d’édicter éventuellement des mesures à respecter pour prévenir les risques déontologiques. Depuis que Cédric O a quitté Bercy, la HATVP a publié quatre délibérations le concernant. La première délibération est celle datée de juin 2022 et concerne France Asie et Sista, ainsi que le projet de « créer une entreprise afin de réaliser des prestations de conseil » (1), Nopeunteo. Dans ses « réserves », la haute autorité a demandé à Cédric O de « respecter les règles déontologiques », de ne pas « faire usage ou de divulguer des documents ou renseignements non publics dont il aurait eu connaissance », et lui « suggère » de la saisir « avant de prendre pour client un organisme ou de prendre une participation dans une entreprise appartenant au secteur du numérique ».

A peine six mois après être rentré dans la désormais licorne Mistral AI, valorisée plus de 2 milliards de dollars – Cédric O empochant au passage des millions d’euros pour 176 euros de mise de départ d’après Capital (2) –, ne le voici pas nommé en septembre 2023 membre du comité de l’IA générative auprès de la Première ministre Elisabeth Borne. Ce comité interministériel (3) accueille aussi le cofondateur et PDG de Mistral AI, Arthur Mensch (ex-Google DeepMind). Et c’est le 13 mars dernier que ce comité IA de Matignon a remis son rapport au président de la République Emmanuel Macron, lequel a annoncé le 21 mai que le « AI Action Summit » (4) se tiendra à Paris du 10 au 11 février 2025.

AI Act, lobbying européen et polémiques
Cédric O fait polémique : le 20 décembre 2023, la sénatrice (UC) Catherine Morin-Desailly a interpelé le gouvernement sur ce « pantouflage » (5). Il est reproché à l’ex-ministre d’avoir influencé la politique de la France pour favoriser l’innovation dans le règlement européen AI Act, au détriment du droit d’auteur. Et le 30 mars dans Le Monde, Pascal Rogard, DG de la SACD (6), s’est encore offusqué : « La France a laissé tomber la défense du droit d’auteur pour faire plaisir à Mistral » (7). Le 13 mars sur BFM Business (8), le président du Snep (9), Bertrand Burgalat, a accusé Cédric O de « prise illégale d’intérêt totale » et de « trafic d’influence ». Ce dernier a porté plainte fin avril, a révélé L’Informé (10), contre le musicien producteur. Ambiance. @

Charles de Laubier

Fondé il y a 50 ans, le fabricant high-tech taïwanais Foxconn devient de plus en plus « intelligent »

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Vous pensiez que le fabricant taïwanais Foxconn, célèbre fournisseur d’Apple pour ses iPhone, était tout juste bon à assembler des smartphones. Erreur : Hon Hai Precision Industry – son vrai nom – est devenu en 50 ans une Big Tech mondiale misant elle aussi sur l’intelligence artificielle.

(Le 5 juin, Hon Hai a annoncé une hausse de 22 % sur un an de son chiffre d’affaires en mai 2024)

1974-2024. Lorsque Terry Gou (photo) a créé Hon Hai Precision Industry Co, il y a 50 ans à Taïpei, capitale de Taïwan, il n’imaginait pas que son entreprise de fabrication de connecteurs électriques pour composants informatiques allait devenir le premier sous-traitant mondial dans la fabrication d’appareils électroniques grand public et le seul fabricant mondial – du moins jusqu’en 2012 – d’iPhone, d’iPad et d’iPod Touch pour le compte d’Apple, dont il est toujours le principal fournisseur.

Puces, serveurs IA, véhicules électriques, …
Mais la marque à la pomme n’est pas la seule à se faire fabriquer chez Foxconn – surnom de Hon Hai issu de sa première marque emblématique : il y a aussi Dell, HewlettPackard, IBM, Microsoft ou encore Cisco, du côté des Etats-Unis, ainsi que Huawei, Lenovo, Nintendo, Sony, Toshiba ou encore Xiaomi, du côté de l’Asie, auxquels il faut ajouter le finlandais HDM qui fait fabriquer pour la marque Nokia. Mais au-delà de son activité historique de sous-traitant arrivée à maturité, Hon Hai a su se diversifier : dans les véhicules électriques (1), l’IA (notamment dans les serveurs de calcul haute performance pour IA générative), les semiconducteurs, la robotique et les satellites en orbite basse, en faisant jouer à plein son savoir-faire d’un demi-siècle dans les composants, les modules, l’assemblage de système, les circuits intégrés, et les logiciels. Sans oublier la fabrication de téléviseurs depuis 2012 avec l’électronicien japonais Sharp, dont Hon Hai détient 34,1 % du capital après une prise de contrôle en 2016.
Résultat : en 2023, le groupe Hon Hai a dégagé un bénéfice net de 4,6 milliards d’euros (2) en réalisant un chiffre d’affaires de 199,7 milliards d’euros (3). Malgré une légère baisse de ces revenus annuels de -7 %, il s’agit tout de même du second record historique. Le PDG actuel, Young Liu, qui a succédé au fondateur Terry Gou (73 ans) le 1er juillet 2019, a revu en mars dernier ses prévisions 2024. Au lieu d’une « perspective neutre » pour cette année envisagée en novembre dernier lors de la précédente conférence des investisseurs, il s’attend maintenant à une « croissance significative ». A l’occasion de l’annonce le 15 mai dernier d’un accord avec l’allemand Siemens autour de « l’usine du futur », Young Liu s’est montré enthousiaste pour l’avenir de Hon Hai : « Foxconn se transforme en un fournisseur de solutions de plateforme pour la fabrication intelligente, les véhicules électriques intelligents et les villes intelligentes » (4). La robotisation et les jumeaux numériques font partie intégrante de la fabrication, tout comme désormais l’intelligence artificielle. La croissance de Foxconn sera aussi portée par ses puissants serveurs d’IA et ses composants pour centres de données d’IA (5) capables de répondre à la forte demande due à l’explosion des IA générative. « Dans ce segment, a indiqué le PDG de Hon Hai, la croissance annuelle des modules GPU [processeurs graphiques forts en calcul, ndlr] doublera cette année, tandis que le chiffre d’affaires du secteur des serveurs IA devrait dépasser 40 % sur un an et représenter plus de 40 % de l’ensemble des activités de serveurs » (6). Même Sharp déficitaire, lourdement déprécié dans les comptes de Hon Hai, pourrait rebondir avec l’IA.

Historiquement, outre Taïwan, la première usine de fabrication de Hon Hai en Chine continentale a été construite en 1988 à Longhua (Shenzhen), suivie d’une seconde usine chinoise à Huizhou (Sud de l’Empire du Milieu). Des conditions de travail et des suicides y ont été dénoncés. Puis, il y a eu de nouvelles usines en Inde, au Mexique et au Vietnam. « En Chine, nous nous concentrerons sur l’automatisation et les nouveaux segments d’activité. En Inde, sur les produits de consommation intelligents. Au Vietnam, sur les produits informatiques. Et dans les Amériques, sur les véhicules électriques, les composants de véhicules électriques et les composants d’IA pour les produits de réseau cloud », a expliqué le 14 mai dernier, le porte-parole du groupe, James Wu, lors d’une conférence téléphonique avec des analystes (7). Le même jour, Young Liu était, lui, … en Europe, où Hon Hai usine déjà en Tchéquie, en Slovaquie et en Hongrie.

De moins en moins dépendant d’Apple
Le géant mondial Hon Hai – dont la capitalisation à la Bourse de Taïpei et de Londres est de 67,6 milliards d’euros (au 16-05-24) – a vu le cours de son action bondir de plus de 60 % depuis le début de cette année. Sa diversification plaît au marché, Foxconn n’étant plus dépendant de la Pomme, dont la majorité de la production a lieu sur le continent chinois et sur l’île de Taïwan. Surtout que Tim Cook, PDG d’Apple, a diversifié en dix ans ses fournisseurs – notamment en Inde. @

Charles de Laubier