La musique générée par intelligence artificielle n’est plus une curiosité technologique. Elle est devenue un produit de masse, capable de créer en quelques secondes des chansons complètes, avec voix, paroles, arrangements et production. Mais derrière cette facilité se cache une question de plus en plus explosive : sur quelles musiques ces systèmes ont-ils été entraînés?

Une enquête d’Alex Reisner publiée dans The Atlantic affirme avoir repéré quatre vastes ensembles de données utilisés dans la communauté du développement en IA musicale. Le plus important contiendrait 12 millions de pistes, un autre 9 millions, tandis que deux autres dépasseraient chacun les 100 000 titres. On y retrouverait des chansons d’artistes majeurs, allant de Taylor Swift aux Beatles, en passant par Nirvana, Billie Eilish, Bad Bunny et Miles Davis.

Ces bases de données ne sont pas toutes composées de fichiers audio directement téléchargeables. Plusieurs prennent la forme de listes de liens vers YouTube ou Spotify. Les développeurs peuvent ensuite utiliser des outils automatisés pour récupérer l’audio, une pratique qui peut contrevenir aux conditions d’utilisation de ces plateformes. Le problème n’est donc pas seulement technique. Il touche directement au consentement des artistes, à la rémunération des ayants droit et à l’usage commercial de contenus qui n’ont pas nécessairement été mis en ligne pour entraîner des modèles d’IA.

Les plateformes comme Suno et Udio sont au cœur de ce débat. Elles permettent de générer des chansons à partir de simples instructions textuelles. Selon les maisons de disques qui les poursuivent, certains résultats peuvent ressembler fortement à des œuvres existantes. Les grandes majors, dont Sony Music, Universal Music Group et Warner Records, ont intenté des poursuites contre Suno et Udio en 2024, en accusant ces entreprises d’avoir utilisé des enregistrements protégés sans autorisation.

Les entreprises d’IA défendent généralement leur approche en invoquant le principe du « fair use » aux États-Unis, c’est-à-dire l’usage équitable. Leur argument est que l’entraînement d’un modèle ne serait pas une simple copie, mais une transformation statistique permettant de produire de nouveaux contenus. Les ayants droit, eux, soutiennent que ces modèles concurrencent directement les artistes dont ils ont absorbé le travail.

Le phénomène dépasse largement les tribunaux. Spotify a annoncé avoir retiré plus de 75 millions de pistes jugées « spammy » en 12 mois, dans un contexte marqué par l’explosion des outils d’IA générative. Deezer affirme pour sa part que 44 % des nouvelles pistes reçues quotidiennement sur sa plateforme sont générées par IA, soit près de 75 000 titres par jour.

Cette avalanche de musique synthétique transforme déjà l’économie du streaming. Plus il devient facile de produire des milliers de chansons à faible coût, plus les plateformes doivent distinguer la création humaine, la musique assistée par IA et les productions entièrement automatisées. Deezer a choisi d’identifier les contenus générés par IA et de les exclure de ses recommandations algorithmiques. Spotify, YouTube et Amazon Music ne vont pas aussi loin dans l’étiquetage public systématique.

Pour les musiciens, l’enjeu est existentiel. Certains acceptent que leurs œuvres circulent gratuitement pour l’écoute personnelle, mais refusent qu’elles servent à entraîner des modèles commerciaux sans accord ni compensation. D’autres craignent que leur style, leur voix ou leur répertoire deviennent la matière première de produits qui viendront ensuite les concurrencer.

La musique générée par IA pose donc une question simple, mais redoutable : peut-on bâtir une nouvelle industrie créative en utilisant massivement l’ancien catalogue musical sans demander la permission à ceux qui l’ont créé? Pour l’instant, les tribunaux n’ont pas encore tranché clairement. Mais une chose est certaine : l’IA musicale force déjà l’industrie à redéfinir ce qu’est une œuvre, un auteur et une rémunération équitable à l’ère des machines créatives.

Sources : The Atlantic, Spotify, RIAA

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