IA : simple avancée ou véritable révolution ?

Fantasmes et réalités de l’IA

Ce frisson que l’on ressent en utilisant pour la première fois Suno, Udio ou toute autre IA générative musicale relève autant de l’excitation que de l’appréhension. L’excitation naît du vertige de voir une œuvre émerger instantanément à partir d'un simple prompt textuel. L’appréhension, elle, ravive un vieux fantasme de science-fiction, de Terminator à Blade Runner : la machine va-t-elle finir par remplacer l’humain ?

Pourtant, cette crainte est loin d'être inédite. L’histoire des innovations technologiques dans l’industrie musicale est, par bien des aspects, une succession de résistances et de peurs surmontées.

© MYMA – Image modifiée par IA

En effet, dès l’apparition du phonographe, puis avec la démocratisation du disque, les inquiétudes liées au remplacement des musiciens/interprètes étaient déjà vives. Plus tard, le développement du cinéma, de la télévision, des plateformes de streaming et des réseaux sociaux a ravivé les mêmes appréhensions : “Plus personne n’écoutera de musique live !”. Et au delà des questionnements liés à la vampirisation des modes d’écoute ou de consommation (LP, CD, MP3, téléchargement illégal, streaming), la production musicale elle-même s’est souvent interrogée sur ses propres outils : des premiers séquenceurs à l’échantillonnage, de la MAO aux plug-ins, chaque avancée technologique a suscité son lot d’inquiétudes… avant de s’imposer comme un nouveau langage de création.

Pourtant, si l'écosystème musical a toujours fini par apprivoiser les innovations, l’IA ouvre un chapitre radicalement différent. Son impact ne se limite plus à la seule manière de composer ; il redéfinit en profondeur tout ce qui structure la production musicale. Au-delà de la génération à proprement parler de musiques ex-nihilo, nombre d'outils intègrent d'ores et déjà l'IA, quels sont-ils ?

IA, assistant de recherche au service du B2C et du B2B

Pour le grand public (B2C), cette IA orchestre les algorithmes de plateformes de streaming comme Spotify ou Apple Music. En analysant en continu les caractéristiques acoustiques des morceaux (le tempo, la tonalité, la densité texturale) croisées avec les habitudes d’écoute, elle façonne nos playlists quotidiennes. Dans ce contexte, l'IA agit comme un formidable assistant de prescription, connectant intuitivement les artistes aux auditeurs.

Mais lorsque l'on bascule dans l'univers des professionnels de la musique à l'image (B2B), le service rendu par l'IA change de dimension. C’est précisément là que des acteurs clés comme MYMA s'emparent de ces technologies. L''enjeu n'est plus seulement de recommander un titre agréable pour un flux d'écoute, mais de fournir aux professionnels un outil de ciblage ultra-précis, capable de dénicher instantanément la perle rare pour une publicité, un film ou un documentaire.

IA générative : des origines lointaines, un futur immédiat

L’IA, résultat d’un long processus

Car les compositeurs ont toujours su utiliser les nouveautés technologiques pour ce qu’elles sont d’abord : des outils de création. Peu de gens le savent, mais les premières tentatives d’IA générative compositrice d'œuvres remontent à plus de 40 ans. Le compositeur et chercheur américain David Cope notamment, fait partie des pionniers de la recherche en la matière avec son logiciel d’abord d’analyse puis de composition de musique classique EMI - Experiments in Musical Intelligence (prononcer “Emmy”) - qu’il développe à partir des années 1980.

L’IA générative à usage commercial, telle qu’on la connaît aujourd’hui, suit un développement continu et rapide depuis plus d’une dizaine d'années. Avec les progrès du deep learning, la musique peut désormais être analysée comme un ensemble d’éléments distincts (voix, batterie, basse, etc.), rendant possible leur recontextualisation, leur modification ou encore leur clonage pour d’autres contenus. Un premier exemple marquant de “clonage” a été la chanson Daddy’s Car, composée avec l’aide de l’ IA dans le style des Beatles, et présentée au public en 2016 par les chercheurs du SONY CSL Research Laboratory.

Si la copie n’était alors pas aussi inventive que Paul, John, George et Ringo, il a suffi de quelques années (et d’énormes investissements) pour que l’intelligence artificielle générative passe de la mascarade à la réplique quasi parfaite. Accessibles à tous.tes et intégrables aux workflows professionnels, les offres d’IA génératives musicales sont légion en 2026. La plupart d’entre elles ont vu le jour dans leur version commerciale ces deux-trois dernières années et plusieurs acteurs majeurs se partagent aujourd’hui le terrain : Suno, intégrée à Microsoft Copilot; la start-up Udio, désormais alliée avec Universal Music Group ; AIVA, spécialisée dans la musique classique et la musique d’illustration ; ou encore Mubert, un générateur automatisé de musiques libres de droits.

En novembre 2025, Deezer estimait à plus de 50 000 le nombre de titres entièrement générés par IA reçus chaque jour sur sa plateforme, soit plus de 34 % des nouvelles livraisons [1]. Depuis, le phénomène s'est encore accéléré : en juin 2026, près de 90 000 titres générés par IA étaient livrés quotidiennement, représentant plus de la moitié des nouvelles mises en ligne certains jours. Pourtant, cette abondance ne se traduit pas par une audience équivalente : selon Deezer, les titres entièrement générés par IA ne représentent encore qu'environ 1 à 3 % des écoutes.

On ne s’étonne pas, dès lors, que 97 % des personnes interrogées par Deezer et Ipsos [2] aient échoué à distinguer, lors d’un test à l’aveugle, les morceaux générés par IA des morceaux créés par des humains

Comment l’industrie musicale va-t-elle s’adapter à ce développement accéléré, exponentiel et expansionniste de l’IA ?

Quelle utilisation efficace et éthique de l’IA ?

Séparer l’outil de l’auteur

Les systèmes d'IA générative ne poursuivent pas, à proprement parler, un projet artistique qui leur serait propre : l'intention, le choix et le contexte de création restent déterminés par les humains qui les conçoivent et les utilisent. La création musicale assistée par algorithmes dépend entièrement des prompts et des réglages dictés par l'humain, mais elle repose surtout sur l'exploitation massive de musiques existantes. Ces systèmes ne créent jamais ex nihilo : ils fragmentent, analysent et recomposent à partir de matériaux préexistants.

Il faut être d'une clarté absolue sur ce point : pour fonctionner, les modèles d’IA générative ont massivement "absorbé" des millions d’œuvres enregistrées protégées par le droit d’auteur. La question des données utilisées pour entraîner ces modèles est devenue l'un des principaux foyers de tension du secteur. De nombreux modèles ont été entraînés à partir de volumes considérables de contenus disponibles en ligne, tandis que les ayants droit contestent, dans plusieurs procédures, l'utilisation de leurs œuvres sans autorisation ou rémunération. La question de la légalité de ces pratiques reste toutefois dépendante des cadres juridiques applicables et continue d'évoluer.

De la création à la protection

Sur le plan juridique, cette réalité nourrit un chantier ouvert : titularité des droits (qui est l’auteur ?), niveau d’originalité des sorties générées (création ou contrefaçon ?), statut des contenus créés (œuvres de l’esprit humain ou pas ?), mais aussi transparence sur l’usage des corpus d’entraînement (les catalogues des maisons de disques). Les litiges se multiplient lorsque des modèles sont entraînés sur des œuvres protégées sans licence explicite, une situation qui fragilise autant les créateurs que les acteurs économiques du secteur.

Dès 2024, deux mastodontes du secteur, Suno et Udio, étaient poursuivis en justice pour violation de droits d’auteur par Sony Music, Universal Music Group et Warner Records. En septembre 2025, une enquête de Billboard, s'appuyant notamment sur un dossier de l'International Confederation of Music Publishers (ICMP), mettait en cause plusieurs géants de la technologie, parmi lesquels Google, Microsoft, Meta, OpenAI et X, pour l'utilisation alléguée de millions de contenus musicaux protégés dans l'entraînement de leurs modèles, parfois sans licence.Pourtant, les lignes bougent : contre toute attente, Udio a progressivement basculé vers un modèle sous licence : Universal Music Group a conclu un accord avec la plateforme en octobre 2025, suivi de Warner Music Group en novembre. Les deux partenariats prévoient le développement de services de création musicale reposant sur des contenus autorisés et sous licence. Le même mois, Spotify s'associait à OpenAI pour permettre à ses utilisateurs de connecter leur compte à ChatGPT afin d'obtenir des recommandations musicales ultra-personnalisées.

© MYMA – Image modifiée par IA

Cette accélération vertigineuse souligne une urgence absolue : la nécessité de consolider un cadre juridique désormais en construction, qui commence à préciser les obligations de transparence, les conditions de protection des créations et les modalités d’utilisation des œuvres protégées pour l’entraînement des modèles.

Les premières décisions judiciaires commencent désormais à dessiner les contours de ce nouveau paysage. En juillet 2026, le tribunal régional de Munich a ainsi donné raison à la GEMA dans son contentieux contre Suno, estimant que l'utilisation de certaines œuvres protégées pour entraîner le système était soumise à licence. Une décision susceptible de faire appel, mais qui illustre le passage progressif du débat théorique à la construction d'une jurisprudence concrète. (https://www.gema.de/de/w/suno-entscheidung-2026)

Le statut de ces œuvres assistées ou générées par IA reste flou. Peuvent-elles être déposées auprès des Organismes de Gestion Collective (SACEM, ADAMI, SPEDIDAM) ? Qui seront les bénéficiaires des droits générés ? Sous quelles modalités de déclaration et d’exploitation ? Et autant de questions restent ouvertes : Comment protéger le créateur quand l’œuvre est coproduite à l’aide dun algorithme ? Comment garantir la transparence des crédits et la traçabilité des sources ?

Ces interrogations ne sont pas seulement techniques : elles touchent aux fondements mêmes de la valeur artistique et commerciale.

Face à ces bouleversements et aux risques juridiques qui en découlent, certaines structures font des choix clairs et sans compromis. MYMA a fait le choix absolu d'un catalogue 100 % humain, composé, joué et enregistré par des professionnels.

Plus qu'une simple ligne éditoriale, il s'agit d'une véritable posture artistique, éthique et juridique. Elle garantit à nos clients une transparence totale des crédits, une traçabilité irréprochable des œuvres et une sécurité d’utilisation absolue à l'image. À l'heure de la partition algorithmique, la sensibilité humaine reste notre plus belle signature.

L’avenir de la création musicale

“Rich emotional romantic melody”, “Strong dramatic action”, “Smooth relaxed voices”… Les descriptions fonctionnelles qui habillaient le dos des pochettes des LPs des librairies musicales dans les années 1970 sont, à bien des égards, les ancêtres directs des prompts IA inhérents aux moteurs de recherche. Pour autant, les émotions humaines peuvent-elles vraiment être codées et traduites par des machines ? Ne sont-elles pas infiniment plus complexes, mouvantes et incertaines qu’une simple synthèse algorithmique de toutes celles qui les ont précédées ?Si l’intelligence artificielle offre des solutions techniques réelles pour l’analyse des données, le référencement ou la distribution, elle ne saurait remplacer l’intention, l’écoute et le discernement artistique qui fondent la création. Le mot « esthétique », dérivé du grec aisthesis (signifiant sensation ou perception), définit étymologiquement la science du sensible. L’ouïe, la vue, l’odorat, le goût, le toucher : autant de dimensions physiques et émotionnelles dont une machine sera toujours dépourvue. À l’ère des algorithmes, la responsabilité des professionnels de la musique, des médias-diffuseurs, des agences et des producteurs audiovisuels,... est donc double : exploiter la puissance des outils IA pour accompagner et aider les utilisateurs, tout en défendant sans relâche la valeur humaine des créateurs. C’est dans cet équilibre fragile entre innovation, vigilance et créativité humaine, que se dessine probablement l’avenir de la création musicale.

Sources & références

1. Deezer, « AI music has surpassed 50% of new music uploads for the first time ». Lire l’article.
   
2. Ipsos, « Musique et IA : 97 % des auditeurs ne voient pas la différence », 13 novembre 2025. Consulter l’étude.
   
3. Universal Music Group, « Universal Music Group and Udio Announce Udio’s First Strategic Agreements for New Licensed AI Music Creation Platform ». Lire le communiqué.
   
4. Warner Music Group, « Warner Music Group and Udio Collaborate to Build a New Licensed Music Creation Service ». Lire le communiqué.
   
5. Conseil supérieur de la propriété littéraire et artistique (CSPLA), « Rapport de mission sur le statut des productions de l’intelligence artificielle ». Consulter le rapport.
   
6. GEMA, « Gericht entscheidet pro Musikschaffende: GEMA setzt sich gegen SUNO durch und definiert Maßstäbe für internationales Urheberrecht », 31 juillet 2026. Lire le communiqué.