Après le DMCA, après la DADVSI , après SOPA, après PIPA, après EARN IT... voici le NO FAKES Act ! Bref, un nouveau projet de loi américain pondu par des gens qui visiblement n'ont jamais lancé un git clone de leur vie.

Le texte ( S.1367, 119e Congrès , introduit en avril 2025) part d'une intention louable qui est de protéger les gens contre les deepfakes non consentis. Vous savez, ces vidéos truquées où votre tête se retrouve sur un corps qui n'est pas le vôtre, de préférence à poil...

Mais comme toujours, l'enfer est pavé de bonnes intentions et la méthode choisie va potentiellement atomiser tout l'écosystème de l'IA open source.

En fait, une large partie des services qui hébergent du contenu généré par les utilisateurs devront mettre en place une logique de notice-and-staydown basée sur du "digital fingerprinting" afin de pouvoir retirer le contenu signalé et empêcher que les mêmes œuvres réapparaissent après notification. De quoi faire pleurer donc n'importe quel admin sys qui a déjà dû gérer un serveur de modération.

Et là où ça se corse c'est que contrairement au DMCA et ses exceptions , ce texte ne prévoit pas de véritable mécanisme de contre-notification façon DMCA. Quelqu'un signale votre contenu comme étant un deepfake ? Hop, c'est retiré. Vous pensez que c'est une erreur ? La seule voie prévue pour espérer une remise en ligne passe par une action en justice (sous 14 jours) contre l'expéditeur de la notification. Alors direction le tribunal fédéral, les amis...

Et les coûts de conformité estimés par la CCIA donnent le vertige car en moyenne, ça devrait tourner à environ 1,64 million de dollars la première année pour une simple startup. Et je ne parle même pas des projets open source qui distribuent des modèles d'IA générative... Comment Stable Diffusion ou Whisper pourraient-ils implémenter du fingerprinting sur des modèles que n'importe qui peut télécharger et faire tourner localement ? Mystère et boule de gomme !

Le truc bien moche, c'est que le texte prévoit des dommages et intérêts pouvant grimper jusqu'à 750 000 dollars par œuvre pour les plateformes non conformes. Autrement dit, si une plateforme ne réagit pas correctement après notification, elle peut devenir bien plus exposée à ce que font ses utilisateurs avec des outils d'IA... Voilà donc de quoi sérieusement refroidir les ardeurs de quiconque voudrait partager un petit modèle open weights.

Dans un autre style, ça me rappelle l'affaire youtube-dl où le DMCA avait été utilisé pour faire retirer un outil open source de GitHub sauf que là, on passe à l'échelle supérieure.

Voilà donc encore un lance-flammes législatif imaginé pour tuer une mouche et malheureusement, l'open source risque d'être le dommage collatéral de ce texte mal calibré.

Voilà les amis... l'avenir de l'IA ouverte pourrait bien se jouer dans les mois qui viennent aux US, et ça, ça va faire mal.

Source

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Si vous développez un logiciel open source auto-hébergé, vous connaissez sûrement ce dilemme qui est de comment savoir si votre projet est réellement utilisé sans devenir l'affreux Big Brother que vous combattez ? Soit vous ne mesurez rien et vous codez dans le vide, soit vous collez du Google Analytics ou assimilé et vous trahissez l'esprit même du self-hosting.

Benjamin Touchard (que certains d'entre vous connaissent peut-être via son projet Ackify ) a décidé de résoudre ce problème avec SHM, pour Self-Hosted Metrics . Son idée c'est de proposer une télémétrie respectueuse de la vie privée, où chaque instance génère sa propre identité cryptographique dès le premier démarrage.

Concrètement, quand vous intégrez le SDK dans votre application (dispo en Go et Node.js 22+), chaque installation génère une paire de clés Ed25519, un peu comme quand vous générez vos clés SSH pour la première fois. Tous les échanges avec votre serveur SHM sont ensuite signés cryptographiquement, ce qui garantit l'intégrité des requêtes et leur origine. L'instance a une identité persistante (pseudonyme), mais ça n'identifie pas l'utilisateur final.

Côté données collectées, ensuite c'est vous qui décidez. Votre app envoie périodiquement un JSON avec les métriques que vous avez définies, et le dashboard s'adapte dynamiquement. Y'a pas de schéma imposé, pas de PII (données personnellement identifiables) et par défaut, le SDK collecte aussi des infos système (OS, CPU, RAM), mais c'est désactivable.

Pour ceux qui veulent héberger le bouzin, c'est du Docker classique... Vous créez un fichier compose.yml, vous configurez le DSN PostgreSQL, vous récupérez les migrations SQL, et hop un docker compose up -d. Le dashboard est alors accessible par défaut sur le port 8080 et affiche automatiquement vos métriques métier, la distribution des versions, le nombre d'instances actives, etc.

Et pour les utilisateurs finaux qui ne veulent vraiment pas participer, un simple DO_NOT_TRACK=true dans les variables d'environnement désactive complètement la télémétrie.

Le code du serveur est sous licence AGPL (les SDKs ont leur propre licence, vérifiez sur le dépôt) et y'a aussi des badges SVG à coller dans vos pages README pour afficher fièrement le nombre d'instances de votre app qui tournent.

Bref, si vous distribuez un logiciel auto-hébergé et que vous voulez savoir combien d'instances sont actives sans compromettre la vie privée des utilisateurs, c'est le top !

Merci à Benjamin pour le partage !

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