« Prouvez-le ! » C’est ce que répondra une entreprise d’IA musicale générative à un producteur de musique affirmant que ses masters ont servi à entraîner son modèle, a déclaré Stéphane Laick, président de la Félin, devant une cinquantaine d’adhérents de la fédération nationale de labels et distributeurs indépendants réunis le 8 juillet dernier sur la mezzanine de l’hôtel Generator à Paris, place du Colonel Fabien, en introduction d’une table ronde organisée à l’occasion de son assemblée générale. « Or nous sommes incapables de le démontrer, puisque nous n’avons accès ni à leurs modèles, ni à leurs données d’entraînement », a poursuivi le cofondateur du label At(h)ome.
Impuissance probatoire
Plus personne ne doute que les concepteurs de ces systèmes aient « moissonné » — d’aucuns parlent de « pillage » — une part considérable du patrimoine mondial de musique enregistrée disponible sur Internet pour constituer leurs corpus d’entraînement. Mais personne n’est capable de dire quelles œuvres ont servi à entraîner quel modèle. Et à défaut d’obligations de transparence plus contraignantes, cette impuissance probatoire sera difficile à dissiper.
Selon une enquête récente de The Atlantic sur les corpus utilisés pour entraîner les modèles d’IA musicale1, trois des quatre principaux jeux de données mis à profit par leurs concepteurs — dont les deux plus volumineux, LAION-DISCO-12M2 et Sleeping-DISCO-9M3, réputés avoir été massivement téléchargés par les plateformes de génération audio — ne sont pas des bibliothèques de fichiers musicaux, mais des listes structurées de liens YouTube et Spotify assorties de métadonnées, dont certains outils ont pu permettre de collecter automatiquement les cibles.
Le journal a mis à disposition un moteur de recherche, AI Watchdog4, qui permet à chacun de vérifier si sa musique figure dans ces inventaires. Mais il n’a pu ni retracer complètement le téléchargement des jeux de données référencés, ni faire toute la lumière sur les pipelines d’ingestion. Retrouver sa musique dans les résultats d’AI Watchdog ne prouve donc pas qu’elle a été utilisée par tel ou tel modèle, mais permet seulement de le présumer.
Que cette voie de moissonnage ait été praticable pour alimenter les corpus d’entraînement des IA musicales génératives, en revanche, ne fait plus aucun doute. Le scraping de 86 millions de fichiers audio du catalogue de Spotify par le collectif hacktiviste Anna’s Archive, en décembre 20255, en a fait la démonstration. Restait à établir qu’elle avait effectivement été empruntée, et par qui, ce dont une intrusion informatique s’est en partie chargée depuis.
Le 15 juillet dernier, le site américain 404 Media publiait l’analyse d’un code source dérobé à Suno par un hacker, daté de 2023 et 2024, qui documente les instructions de collecte du générateur et nomme les gisements dans lesquels il a puisé6 : YouTube Music, Deezer, Genius, les bibliothèques de musique de production Pond5, Jamendo et Freesound, la partothèque en ligne IMSLP, et des podcasts moissonnés via leurs flux RSS.
Les volumes sont consignés jeu de données par jeu de données — 152 162 heures pour l’un des corpus issus de YouTube Music, 113 879 pour l’autre, 62 117 pour Pond5, 12 287 pour Deezer —, soit quelque 381 800 heures d’audio ingérées, l’équivalent de plus de quarante ans d’écoute continue, dont les contenus non musicaux ont été filtrés.
Ces éléments donnent à voir ce que ni l’exercice du droit de réserve ni les obligations de transparence européennes n’avaient permis d’approcher : le lien nominatif entre un modèle et les catalogues qui l’ont nourri. Encore ce lien ne vaut-il qu’à l’échelle du catalogue. Savoir que Suno a ingéré 12 287 heures de Deezer ne dit rien des titres concernés, et aucun des labels distribués sur la plateforme ne peut en déduire que ses masters figuraient dans le lot. Or c’est au niveau de l’œuvre que s’exerce le droit d’autoriser ou d’interdire.
Une présomption d’utilisation muselée
C’est à ce déséquilibre probatoire qu’une proposition de loi (PPL) de la sénatrice Laure Darcos s’attaquait, en introduisant une présomption d’utilisation des contenus culturels par les fournisseurs d’intelligence artificielle.
« Cette proposition ne modifie pas le droit substantiel. Elle intervient uniquement sur le terrain procédural en allégeant la charge de la preuve qui pèse aujourd’hui sur les titulaires de droits. L’objectif n’est pas d’ouvrir un contentieux permanent avec les entreprises d’IA. Il s’agit simplement de créer les conditions d’un véritable dialogue », a fait valoir Héloïse Fontanel, responsable des affaires publiques de la Sacem, qui participait à la table ronde de la Félin.
Dès lors qu’un indice rend vraisemblable l’utilisation d’une œuvre protégée par un système d’IA, la PPL Darcos renverse la charge de la preuve. Ce n’est plus au titulaire de droit de démontrer que son œuvre a été ingérée, mais au fournisseur d’IA de prouver qu’il ne l’a pas utilisée pour entraîner son modèle. « Pour nous, cette inversion de la charge de la preuve constitue une première étape indispensable, la seconde consistant à reconnaître que cette utilisation ouvre un droit à rémunération », a commenté Stéphane Laick.
Le Conseil d’État a rendu un avis favorable au texte, confirmant la compétence du législateur national pour instaurer une telle présomption et sa compatibilité avec le droit de l’Union, y compris avec le futur AI Act7. Le Sénat l’a adopté à l’unanimité et la commission des Affaires culturelles de l’Assemblée nationale l’a approuvé à une large majorité sans en modifier la substance. Mais la conférence des présidents de groupe a relégué son examen en dernière position d’une niche parlementaire transpartisane le 11 juin dernier, dans un ordre du jour déjà saturé.
La proposition de loi a même fait l’objet d’une obstruction parlementaire en règle, plus de 110 amendements ayant été déposés sur son article unique, dont une centaine par le groupe Ensemble pour la République, ce qui a empêché son examen dans le temps imparti. Les députés macronistes se sont montrés plus sensibles au lobbying de Mistral AI — dont l’argument principal était que cette présomption créerait une « prime au contentieux » qui nuirait surtout aux acteurs français — qu’à la mobilisation de plus de 80 organisations des secteurs de la culture autour du texte, lequel n’a fait à ce jour l’objet d’aucun report de son examen à une date ultérieure.
Sans la présomption qu’il cherchait à instituer, les ayants droit se retrouvent face à un vide probatoire qui les prive de leur principal levier de négociation avec les entreprises d’IA : la capacité à démontrer, ou simplement à rendre crédible, que leurs catalogues ont été utilisés, et à engager un rapport de force avec elles. Ainsi les modèles génératifs peuvent-ils continuer à se nourrir indûment de catalogues entiers sans que cela ne puisse être véritablement contesté. « Quand on aura perdu notre souveraineté industrielle, parce que ce moissonnage aura été fait par l’ensemble de l’écosystème IA mondial, il sera trop tard pour pleurer », a regretté publiquement la sénatrice Laure Darcos.
Une exception au droit d’auteur instrumentalisée
En théorie, les ayants droit disposent d’un moyen de s’opposer à cette captation. La directive européenne de 2019 sur le droit d’auteur a introduit une exception de fouille de textes et de données — text and data mining — assortie d’une faculté de réserve ou d’opt-out. Encore faut-il pouvoir exercer cette dernière. Or en la matière « on marche un peu sur la tête, a rappelé Héloïse Fontanel, puisque pour retrouver l’exercice normal de notre droit d’autoriser ou d’interdire, nous devons commencer par déclarer que nous refusons l’utilisation de nos œuvres. »
Négociée entre 2018 et 2019, à une époque où l’IA générative n’était pas au cœur des débats, cette exception au droit d’auteur pouvait avoir un sens pour la recherche scientifique ou des usages non commerciaux. Elle sert aujourd’hui de sauf-conduit à une industrie qui pèse plusieurs milliards de dollars. La Sacem a tenté d’exercer le droit de réserve qu’elle prévoit au nom de ses membres. « Nous avons adressé des courriers […] à l’ensemble des fournisseurs d’IA susceptibles d’utiliser notre répertoire. Nous avons envoyé entre 300 et 350 courriers. Mais nous n’avons reçu qu’une dizaine de réponses », a confié Héloïse Fontanel.
Ces réponses furent de deux ordres. Les unes ont fait valoir qu’ayant entraîné leurs modèles en dehors du territoire de l’Union européenne, cette réglementation ne leur était pas applicable, quand d’autres ont eu beau jeu de proposer de retirer les œuvres des membres de la Sacem de leurs bases d’entraînement, à condition de préciser celles qui étaient concernées. « Évidemment, cela est impossible, a convenu la responsable des affaires publiques de la société d’auteurs française. Nous n’avons aucun accès à leurs données d’entraînement et aucun moyen de savoir si nos œuvres y figurent. »
À ces fins de non-recevoir, Carole Guernalec, avocate au barreau de Paris spécialiste de la propriété intellectuelle, qui participait également à la table ronde de la Félin, a opposé une objection de praticienne. La territorialité, a-t-elle expliqué, n’est pas un argument imparable pour les fournisseurs d’IA : « Même si certaines entreprises américaines peuvent ne pas être soumises au droit européen, il existe des conventions internationales, notamment la Convention de Berne et la Convention de Rome, qui imposent le principe selon lequel l’utilisation d’une œuvre, d’un phonogramme ou d’une prestation d’artiste suppose l’autorisation du titulaire des droits. »
Mais la forme que doit revêtir l’opt-out, a-t-elle souligné, représente une difficulté que peu d’ayants droit ont anticipée. « La directive prévoit que, lorsque les contenus sont accessibles en ligne, la réserve de droits doit être exprimée d’une manière lisible par une machine. Inscrire une mention générale sur le site internet d’un organisme de gestion collective ne suffit probablement pas à satisfaire cette exigence. Ce qui nous est aujourd’hui opposé, c’est que l’opt-out devrait accompagner directement les œuvres là où elles sont diffusées : dans les métadonnées des plateformes, sur Spotify, Deezer ou ailleurs », a expliqué l’avocate.
Un règlement européen insuffisamment protecteur
On pourrait s’attendre à ce que le règlement européen sur l’intelligence artificielle (RIA), que les opposants à la PPL Darcos présentent comme un deus ex machina suffisamment protecteur, rétablisse un peu de lisibilité. Mais il n’en est rien.
« Nous considérons tous que le cadre européen est aujourd’hui insuffisant », a indiqué Arthur de Rohan-Chabot, directeur général de la Société des producteurs de phonogrammes en France (SPPF), qui intervenait lors de la table ronde. Le RIA prévoit bien des obligations de transparence et de respect du droit d’auteur. Mais en l’état, ces obligations sont « extrêmement limitées [et] très insuffisantes pour permettre à un titulaire de droits de vérifier si ses contenus ont effectivement été utilisés sans autorisation ».
Le règlement européen est d’autant moins protecteur pour les ayants droit de la musique que, dans ses lignes directrices, la Commission européenne a fini par exclure de son champ d’application les IA génératives spécialisées, dont les IA musicales génératives font partie. « Autrement dit, un acteur comme Udio échappe aujourd’hui à une grande partie des obligations de transparence prévues pour les modèles d’usage général, a observé Héloïse Fontanel. Nous nous retrouvons donc dans une situation extrêmement complexe et nous restons, à ce stade, largement démunis. »
Telle était, du moins, la situation au soir du 8 juillet. Trois semaines plus tard, une décision de justice allemande est venue rappeler que le droit n’avait pas dit son dernier mot. Le 31 juillet, le tribunal régional de Munich I a jugé que Suno portait atteinte au droit d’auteur en entraînant son modèle sur des œuvres protégées de la GEMA sans licence, et en les restituant dans ses productions8.
La décision, rendue par la 42ᵉ chambre civile, retient une qualification décisive : la « mémorisation » des œuvres à l’intérieur du modèle constitue une reproduction au sens du droit allemand. Autrement dit, l’entraînement lui-même — et pas seulement le résultat généré — tombe sous le coup du droit, sans qu’il soit même besoin de discuter d’une quelconque exception de fouille. La GEMA a obtenu une injonction, un droit à l’information et des dommages ; le jugement, exécutoire même en cas d’appel selon la procédure civile allemande, est le premier de cette nature en Europe.
Sa portée est toutefois d’un autre ordre que celle qu’aurait eue la loi Darcos. Il tranche une question de fond — la mémorisation d’une œuvre dans un modèle vaut reproduction —, mais ne touche pas au fardeau de la preuve. Si la GEMA l’a emporté, elle le doit moins à sa démonstration qu’on pouvait obtenir la restitution quasi identique de six titres célèbres en soumettant au modèle un texte, un style et un titre, qu’au fait que Suno ait reconnu au préalable s’être entraîné sur son répertoire sans licence.
Toute la défense de la plateforme reposait sur un unique argument de droit — l’entraînement ne requerrait pas de licence — que la chambre a écarté ; l’aveu, et le recours non contesté au stream-ripping pour constituer les corpus, ont motivé sa décision. Là où la présomption française aurait dispensé tous les ayants droit de démontrer l’usage de leurs œuvres, la voie judiciaire, elle, suppose encore un adversaire qui admet — ou un faisceau d’indices qu’un producteur isolé n’a pas les moyens de réunir. Elle dit le droit ; elle ne dispense pas de l’établir.
Le jugement porte néanmoins bien au-delà des six chansons qu’il concerne, et sur un point que la table ronde ne pouvait anticiper. En retenant que la compétence se fonde sur le lieu où les productions sont diffusées — et non sur celui où le modèle a été entraîné —, le tribunal de Munich expose potentiellement toute entreprise d’IA disposant d’utilisateurs européens, quel que soit le pays où elle a moissonné ses données.
Autrement dit, l’argument de l’extraterritorialité que la Sacem s’était vue opposer dans plusieurs de ses réponses — « nous nous sommes entraînés hors de l’Union européenne, votre droit ne s’applique pas » — vient, sous réserve de l’appel, de perdre une grande partie de sa force. C’est ce qui fait de cette décision, rendue sur six titres, un précédent que les contentieux en cours aux États-Unis comme au Danemark ne manqueront pas d’invoquer.
Des contentieux aux premières licences
Malgré cette brèche, ouverte sur six œuvres dans un seul État membre, la transparence reste la condition indispensable pour permettre aux ayants droit d’exercer leur droit fondamental : celui d’autoriser ou interdire l’exploitation de leurs œuvres ou de leurs enregistrements dans le contexte de l’entraînement des modèles d’IA. « Nous ne sommes pas opposés à l’IA en tant que telle, a insisté Stéphane Laick. Nous voulons que nos masters puissent être utilisés dans ces nouveaux systèmes, mais nous voulons aussi rester libres de décider des conditions dans lesquelles ils le seront. »
Or aujourd’hui, le marché des licences se structure très rapidement dans la plus grande opacité, selon des modalités qui n’ont été ni discutées ni négociées avec les indépendants. Après avoir engagé un rapport de force sur le terrain judiciaire, les majors de la musique ont commencé à convertir certains de leurs contentieux en accords de licence. « J’espère qu’il n’est pas déjà trop tard », a confié le président de la Félin.
Fin octobre 2025, Universal Music et Udio annonçaient un règlement amiable de leur litige ainsi que le lancement, courant 2026, d’une nouvelle version du service dont le modèle aura été entraîné sur des catalogues de musique commerciale dûment licenciés, et qui offrira des fonctions de remix, de cover et de mashup dans un contexte de « jardin clos » — un environnement fermé où les musiques générées resteront confinées, sans aucune possibilité d’export vers les plateformes de streaming9.
Warner Music, Kobalt et la National Music Publishers Association (NMPA) ont également signé avec Udio, ainsi que Merlin — organisme international qui représente plusieurs dizaines de milliers de labels indépendants dans le monde, mais pour un accord de licence opt-in, non pour une cession automatique du catalogue de ses membres sans concertation10.
Warner Music a par ailleurs conclu un accord avec Suno, hors de tout principe de jardin clos11, et Merlin et Kobalt avec ElevenLabs12, pour l’entraînement de son modèle et l’ouverture d’une place de marché de synchronisation des œuvres générées. Universal Music et Warner Music ont en outre contracté avec Stability AI, pour le développement d’outils d’IA professionnels destinés aux studios.
Enfin, les trois majors et la NMPA se sont rangés derrière le projet de Klay Vision, start-up furtive basée à Los Angeles qui compte parmi ses fondateurs Thomas Hesse, ancien patron du digital chez Sony Music, et qui s’est souciée de passer des accords de licence avec les ayants droit avant de lancer sa plateforme13, sur un modèle de « jardin clos » similaire à celui auquel a consenti Udio.
Structurellement, ces accords obéissent tous au même montage : un règlement du contentieux le cas échéant, des conditions de licence des catalogues d’enregistrements et des répertoires d’œuvres pour l’entraînement des modèles, et l’autorisation d’une nouvelle offre grand public de génération ou de remix sur abonnement, adossée à des mécanismes d’opt-in et de partage des revenus.
Mais ils sont couverts par le secret des affaires. Et ni leur périmètre exact — entraînement seul ou élargissement à l’exploitation des œuvres générées —, ni les clés de partage des revenus et leur assiette, ni les éventuelles avances et prises de participation négociées ou les conditions d’opt-out consenties aux artistes et aux labels distribués n’ont été rendus publics.
Le 4 août dernier, les lignes ont bougé du côté des indépendants, Merlin ayant annoncé la conclusion d’un accord de licence avec Spotify14 pour l’outil de reprises et de remix « fan-made » que la plateforme s’apprête à lancer en option payante avec Universal comme partenaire principal. Les artistes des labels rattachés à l’accord pourront y participer sur la base d’un opt-in, chaque création étant censée créditer et rémunérer l’œuvre d’origine. Les indépendants font donc à leur tour leur entrée dans l’économie des covers génératives, mais aux conditions d’un add-on conçu par Spotify.
L’option d’une gestion collective
Face à un marché qui s’organise sans les consulter, certains indépendants opteraient plus volontiers pour une gestion collective de leurs droits en matière d’IA. Si cette dernière s’impose peu à peu comme horizon du débat, c’est précisément parce qu’elle contourne l’obstacle sur lequel tout achoppe depuis le début — l’impossibilité de prouver, œuvre par œuvre, ce que les modèles ont ingéré.
Stéphane Laick y voit un moyen de rester maître du jeu. « Je trouve intéressante l’idée d’une gestion collective volontaire, a-t-il confié. Si l’on parvient à qualifier juridiquement cet usage comme un usage distinct de l’exploitation numérique classique — autrement dit un usage qui n’est pas déjà couvert par les contrats de distribution numérique existants —, alors cela ouvre la possibilité de confier cette gestion à un autre organisme que son distributeur digital. »
Cette solution présenterait selon lui plusieurs avantages : « Elle renforcerait la protection des producteurs [et] leur capacité de négociation. Chaque producteur resterait libre de choisir entre une gestion individuelle et une gestion collective. » Ce point technique est en réalité stratégique : il conditionne la possibilité même, pour un label indépendant, de ne pas voir ses droits IA absorbés par défaut dans un contrat de distribution signé pour de tout autres usages.
« Une gestion collective volontaire permettrait notamment aux plus petits acteurs, ceux qui n’ont ni les moyens ni le poids suffisant pour négocier individuellement avec les grands développeurs d’IA, de mutualiser leurs forces », a abondé dans son sens Arthur de Rohan-Chabot, rappelant que « le Parlement européen a lui-même évoqué cette option dans un rapport récent ».
La gestion collective a également la préférence de sociétés d’artistes comme l’Adami ou la Spedidam, qui ont exercé le droit d’opt-out de leurs dizaines de milliers de membres. « Les producteurs et les détenteurs de catalogues, à l’instar d’Universal, ne peuvent pas passer outre cette opposition », ont-elles rappelé dans un communiqué commun15.
Resterait néanmoins une difficulté à résoudre, a souligné Carole Guernalec : déterminer qui est réellement habilité à autoriser ces usages. « Prenons le cas du producteur. S’il accorde une autorisation, encore faut-il être certain qu’il dispose lui-même de l’ensemble des droits nécessaires, notamment ceux des artistes-interprètes. » La question se pose également en matière de droit d’auteur : « Qui décide ? Les auteurs ? Les compositeurs ? […] L’éditeur ? L’articulation entre tous ces titulaires de droits devient extrêmement complexe » — de même que la nécessité, dans ce contexte, de faire coexister sur un même marché autorisations individuelles et autorisations collectives.
Quel statut pour les “créations hybrides” ?
Il est une autre question que les participants à la table ronde de la Félin ont eu à coeur de se poser : celle du statut à accorder aux œuvres générées par l’IA elles-mêmes. Le fait de ne pas encore pouvoir établir ce que les modèles ont ingéré en amont ne dispense pas de déterminer, en aval, la nature de ce que produit celui qui s’en sert — et à partir de quel degré d’intervention humaine le résultat mérite la protection du droit d’auteur.
Sur le principe, la règle qui s’applique est des plus claires. « Le droit d’auteur ne protège que ce qui traduit l’empreinte de la personnalité d’un créateur humain, a rappelé Carole Guernalec. Une machine n’a pas de personnalité juridique. Elle ne peut donc pas bénéficier du droit d’auteur. » L’avocate va encore plus loin : selon elle, un artiste-interprète qui interpréterait une œuvre entièrement générée par IA ne bénéficierait d’aucun droit voisin, faute d’interpréter juridiquement une œuvre. « S’il n’y a pas d’œuvre, il n’y a pas d’artiste-interprète au sens du droit », a-t-elle justifié.
Mais si le principe est limpide, son application l’est beaucoup moins. Car la jurisprudence ne dit pas où commence l’apport créatif. « À partir de quel seuil considère-t-on qu’il existe suffisamment de génie humain pour bénéficier de la protection ? Est-ce 1 %, 80 % ? s’est interrogée Héloïse Fontanel. Aujourd’hui, nous dépendons entièrement de l’évolution de la jurisprudence. »
La Sacem, qui a publié un guide sur le sujet, ne s’aventure pas à trancher : elle ne juge pas la valeur artistique des dépôts, mais surveille néanmoins les comportements suspects. « Si nous voyons un sociétaire déposer 3 000 œuvres en 24 heures, nous pouvons légitimement nous demander s’il ne s’agit pas d’un recours massif à des outils d’IA », a-t-elle indiqué. Le dépôt n’en reste pas moins déclaratif, a-t-elle rappelé, ce qui laisse la porte largement ouverte à des musiques générées par l’IA.
Stéphane Laick a abordé la question d’une manière plus nuancée — en prévenant qu’il s’exprimait à titre personnel, et non au nom de la Félin. À un bout du spectre, a-t-il déclaré, le cas ne fait guère débat : « Si quelqu’un saisit simplement un prompt dans Suno et récupère directement le résultat, nous sommes face à une œuvre entièrement générée par une IA. » Ces outils, observe-t-il, trahissent d’ailleurs vite leurs limites : convaincants sur quinze ou vingt secondes, ils faiblissent dès qu’il s’agit de générer un morceau de trois minutes. Mais que se passe-t-il à l’autre bout ?
« Si l’on souhaite produire un véritable titre, il faut intervenir constamment. Guider l’IA, lui fournir les paroles, indiquer les ruptures, corriger les propositions, modifier le tempo, rééquilibrer les instruments, reprendre sans cesse le résultat », a-t-il poursuivi. Et de conclure : « lorsqu’un créateur consacre un temps important à conduire l’outil et à faire évoluer l’œuvre d’un point A jusqu’à un point B, n’est-on pas finalement face à une véritable création humaine utilisant simplement un nouvel outil ? » La question n’a rien de rhétorique, d’autant que les plateformes d’IA intègrent désormais des outils permettant de retravailler entièrement ce que produit leur modèle.
La position du président de la Félin rejoint les conclusions du rapport remis par la juriste Alexandra Bensamoun au Conseil supérieur de la propriété littéraire et artistique (CSPLA)16. Le texte distingue les « créations hybrides », dans lesquelles l’humain conserve un rôle créatif déterminant, des « productions synthétiques », générées sans intervention significative : seules les premières relèvent du droit d’auteur selon elle, les secondes ayant vocation à rester dans le domaine public.
Surtout, le rapport propose une méthode, en situant l’originalité à trois moments possibles du processus de création assisté par l’IA — la conception et le paramétrage en amont, la direction de la génération pendant l’utilisation de l’outil, la sélection et les retouches en aval. À l’inverse, des instructions génériques suivies de l’acceptation passive du résultat traduisent une délégation des choix créatifs à la machine incompatible avec la protection.
C’est presque mot pour mot la distinction qu’a esquissée le président de la Félin entre le prompt et le pilotage, désormais adossée à un critère juridique. Mais prouver qu’une œuvre est « hybride » plutôt que « synthétique » suppose de documenter le processus créatif : qui a conçu, dirigé, sélectionné, retouché. Or c’est exactement ce que le générateur n’inscrit nulle part. La frontière juridique existe ; encore faut-il pouvoir démontrer de quel côté l’on se trouve. Et l’on revient ainsi, sur un autre versant, à la même impasse probatoire.
Une immense poubelle de fichiers
Reste une question plus embarrassante : celle posée par la surproduction de musiques générées par l’IA et ses conséquences. Selon Deezer, la part des téléversements quotidiens identifiés comme tels est passée d’environ 10 000 titres par jour début 2025 à près de 44 % du flux quotidien à la mi-202617 — pour une consommation réelle de 1 à 3 % des écoutes seulement, dont une large part frauduleuse et démonétisée. « Les plateformes sont devenues une immense poubelle de fichiers musicaux, résume Stéphane Laick, pour qui cela pose un véritable problème de visibilité. »
Un problème que la seule logique économique ne résout pas : un titre jamais écouté ne rapporte rien, mais il occupe de l’espace, dilue les catalogues et brouille la recommandation. Face à cette marée, les plateformes avancent en ordre dispersé. Deezer détecte les contenus générés par IA et les signale, sans les retirer. Tidal a choisi de démonétiser ceux qu’elle repère. Qobuz les refuse. Spotify estime qu’il ne lui appartient pas de décider ce qui relève ou non de l’art. Quatre politiques, quatre philosophies, et aucune obligation.
Pour Stéphane Laick, la vraie réforme serait ailleurs : dans l’adoption d’un modèle user centric, où chaque abonnement financerait les seules œuvres réellement écoutées par son titulaire, plutôt que d’alimenter un pot commun redistribué au prorata des écoutes globales. L’enjeu n’est pas mince : plusieurs études montrent que les morceaux générés par IA sont massivement écoutés par des robots, un mécanisme qui perdrait tout intérêt dans un système centré sur l’auditeur.
Reste la question des recommandations algorithmiques : tant que les plateformes continueront à pousser automatiquement des titres synthétiques, ceux-ci concurrenceront la création humaine, user centric ou non18. « Sur ce point, reconnaît-il, nous n’avons pas encore de solution. » Arthur de Rohan-Chabot, lui, se défie des remèdes radicaux. À l’interdiction pure et simple, il oppose deux réserves : il existe une véritable demande du public pour certains usages de l’IA, sur TikTok notamment ; et il serait paradoxal de construire un système de partage de la valeur pour interdire ensuite ce qui la produit.
Sa préférence va à une régulation exigeante, fondée sur la transparence et le partage plutôt que sur la prohibition — à commencer par le droit, pour l’auditeur, de savoir ce qu’il écoute. Une exigence qui, selon lui, est déjà partagée par une large majorité du public et qui a commencé à se formaliser dans les jours qui ont suivi le débat de la Félin.
Le 30 juillet dernier, une large coalition — composée des trois majors, mais aussi d’indépendants comme Believe, BMG, Concord, Dirty Hit, Glassnote, HYBE, Mom+Pop et Partisan — a proposé un double étiquetage volontaire, appelé à circuler sur toute la chaîne de distribution jusqu’aux plateformes : un tag « AI-generated » pour les titres entièrement produits par IA, et un tag « AI-assisted » pour ceux qui ont été majoritairement élaborés par des humains n’ayant recouru que partiellement à l’IA.
L’IFPI a aussitôt entrepris d’appliquer ce cadre aux classements officiels qu’elle administre — au Moyen-Orient, en Asie du Sud-Est, en Afrique du Sud, en Amérique latine — et de l’étendre à une vingtaine d’autres, dont celui du SNEP en France : un titre estampillé « AI-generated » en est purement et simplement exclu. Deux conditions sous-tendent l’éligibilité : que l’IA utilisée soit « autorisée et licite », et que le morceau demeure « substantiellement créé par un humain ».
On retrouve dans cette règle à la fois la frontière tracée par Stéphane Laick et le rapport Bensamoun, et le critère d’autorisation que la décision de Munich vient de rendre incontournable en Europe.
Le risque d’enclosure
Reste un angle mort de la transparence que les participants à la table ronde de la Félin n’ont fait que survoler. La perspective de voir la rémunération des ayants droit s’étendre à une monétisation fractionnée de l’output — laquelle verrait chaque titre généré répartir une part de la valeur créée aux œuvres qui l’ont influencé —, qu’on peut soupçonner les majors d’anticiper, suppose de disposer d’instruments capables de mesurer, de tracer, et d’attribuer cette influence à ses sources.
Or la conception et le développement de ces technologies dites d’attribution échappent aujourd’hui au contrôle des indépendants et sont plutôt l’apanage des majors. Universal Music et Sony Music se sont par exemple conjointement adossés à SoundPatrol19, une start-up californienne dont la technologie se base sur l’analyse des représentations vectorielles de la musique (ou embeddings) : le morceau est projeté dans un espace mathématique où l’on mesure sa proximité avec d’autres œuvres pour en déduire influences et dérivés. Sony a par ailleurs développé sa propre méthode d’attribution par « désapprentissage » (ou unlearning)20.
Warner, de son côté, a fait l’acquisition de Sureel21, spécialiste de l’attribution dont les brevets vont jusqu’à fixer un seuil minimal d’influence en deçà duquel une source ne serait pas rémunérée. Ce dernier détail n’est pas anecdotique. Il signifie qu’un simple paramètre technique — le curseur en deçà duquel une influence est réputée négligeable —, réglé loin de tout débat public par le propriétaire de l’instrument, pourrait suffire à écarter du partage de la valeur les répertoires les moins bien représentés, qu’ils soient de niche ou non occidentaux, dans les corpus d’entraînement des IA génératives comme des outils de mesure des influences. Si tant est que ces derniers soient fiables, ce qui est loin d’être établi.
Ce qui menace les labels indépendants ce n’est pas tant l’IA en tant que telle. Beaucoup, parmi les membres de la Félin ou les artistes de leur portefeuille, l’utilisent déjà ou en explorent les usages ; Stéphane Laick lui-même a défendu l’idée qu’on puisse créer avec elle, dès lors qu’un humain la pilote vraiment. Ce qui les menace, c’est que les modèles, les catalogues qui alimentent les corpus d’entraînement et les instruments de mesure se concentrent entre les mains de quelques acteurs en situation de capter l’essentiel de la valeur produite par l’IA sur le dos de la création humaine.
Le terme d’enclosure est à cet égard une métaphore pertinente. Il désigne très précisément cet enchaînement discret par lequel un bien commun — des décennies de musique enregistrée — se voit approprié sans contrepartie, et exploité sur un marché fermé selon des règles que personne d’autre ne peut lire ni discuter.
Je rends compte ici de la table ronde que j'ai animée à l’occasion de l'assemblée générale de la Félin, le 8 juillet dernier à Paris, sur le thème « Comment préserver la valeur de la création humaine et armer les indépendants face aux mutations du marché à l'heure de l'IA générative ? ». Je m'appuie notamment sur la retranscription écrite des propos des intervenants réaliséé par le journaliste Romain Berrod de l'agence News Tank Culture.
The Millions of Songs Mashed Into AI-Generated Music, The Atlantic, 14 juin 2026
Le jeu de données LAION-DISCO-12M contient 12 millions de liens vers des morceaux de musique sur YouTube. Il comprend des métadonnées relatives aux morceaux mais aucun échantillon audio original, et constitue donc un jeu de données d’indexation.
Les auteurs du dataset SLEEPING-DISCO 9M le définissent comme un ensemble de données de pré-entraînement open source de haute qualité dédié à la musique et aux chansons.
Spotify, une grosse machine à cash aux pieds d’argile, @music_zone, 16 février 2026
Hack Reveals Suno AI Music Generator Scraped YouTube, Deezer, and Genius, 404 Media, 15 juillet 2026
Règlement (UE) 2024/1689 du Parlement européen et du Conseil du 13 juin 2024 établissant des règles harmonisées concernant l'intelligence artificielle, dit "AI Act" ou "RIA".
Suno Loses Copyright Lawsuit To GEMA—AI Music Companies Should Worry, Forbes, 5 août 2026
La musique met ses premiers bâtons dans les roues de l’IA, @music_zone, 17 novembre 2025
After Universal, Warner, and Merlin deals, now Udio inks licensing agreement with Kobalt, Music Business Worldwide, 6 avril 2026
Warner Music signs deal with AI song generator Suno after settling lawsuit, The Guardian, 26 novembre 2025
ElevenLabs Launches AI Music Model, Signs Licenses With Merlin & Kobalt: Here’s How It Will Work, Billboard, 5 août 2025
UMG, Sony and Warner strike licensing deals with new AI music platform KLAY, Music Business Worldwide, 20 novembre 2025
Spotify expands AI remix and covers project with Merlin partnership, TechCrunch, 4 août 2026
L’accord entre Universal et IA Udio se heurte aux droits des artistes-interprètes, communiqué de presse, 3 novembre 2025
Rapport de mission sur le statut des productions de l’intelligence artificielle, CSPLA, 18 juillet 2026
Chaque jour, 90 000 musiques créées par IA arrivent sur Deezer : l’industrie musicale face à une révolution inquiétante, Science&Vie, 26 juillet 2026
Sur le devenir de notre rapport à la musique à l’ère générative, makno & co, 20 décembre 2025
UMG & Sony work with AI research lab SoundPatrol to protect artists from copyright infringement, Music Week, 25 septembre 2025
Sony Group’s blueprint for AI music detection tech is promising. Here’s what it’s working on…, Music Business Worldwide, 25 février 2026
Warner Music Group is buying AI-attribution startup Sureel AI, Music Ally, 10 juin 2026