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Les droits, devoirs, responsabilités et gouvernance de l’IA, de l’AGI et des agents — d’outils à collaborateurs, jusqu’à de possibles futurs sujets. Cela inclut la question de la protection éthique minimale : quelles normes devraient régir l’interaction humain-IA avant que les questions de personnalité juridique ne soient tranchées.

Ce que les systèmes d’IA peuvent faire avec le contenu : lire, résumer, transformer, récupérer, entraîner, commercialiser, redistribuer. Le jeu de règles AICR et la couche de licence AICL rendent ces droits déclarables et transactionnables.

Si l’IA peut apprendre, à quelle profondeur, pour quelles finalités, et sous quelles obligations. Être lu n’est pas être appris ; « non interdit » n’est pas « apprenable ». AIRS et AILP transforment la permission d’apprentissage en un spectre gradué et lisible par machine.

Comment les agents accèdent aux sites web, API, bases de données, bases de connaissances et contenus payants : identité, permission, requêtes, paiement, autorisation, journaux d’usage, limites de sécurité et défense contre l’injection de prompt.

Des règles de gouvernance que les machines peuvent découvrir et exécuter : llms.txt, manifestes /ai/, fichiers de politique /.well-known/, JSON Schemas, jetons de licence signés et formats de journaux d’audit. Ce site est lui-même un exemple fonctionnel.

L’économie politique de l’IA et du contenu : paiement à l’exploration, dividendes de données, fonds souverains d’IA, mutuelles de rémunération des créateurs, marchés de données échelonnés, et comment la valeur extraite du savoir public peut revenir à ceux qui l’ont produit.