La lutte épuisante pour savoir à qui profite la musique IA : Planet Money : NPR
Cette illustration montre un chef d’orchestre debout à droite et un robot humanoïde debout à gauche, tous deux dos au spectateur. Chacun tient une baguette conductrice et une chaîne de notes de musique flotte devant eux.

L’industrie musicale est en train de devenir un test pour une économie transformée par l’IA générative.

Pendant la majeure partie du siècle dernier, le secteur de la musique a fonctionné selon une idée étonnamment simple : si vous souhaitez utiliser l’œuvre de quelqu’un d’autre, vous demandez la permission et lui payez de l’argent. Vous voulez échantillonner une chanson ? Il existe un processus d’attribution de licence. Vous souhaitez utiliser une chanson dans un film, une publicité ou une émission de télévision ? Les personnes qui possèdent la chanson sont payées.

L’industrie a construit une économie massive en identifiant qui possède un morceau de musique, qui y a contribué et qui mérite une compensation lorsqu’il crée de la valeur. Aujourd’hui, l’IA générative remet en question l’ensemble du système.

Les plateformes musicales IA comme Suno et Udio permettent à n’importe qui de générer des chansons complètes, y compris le chant, les paroles et l’instrumentation, à partir d’une simple invite de texte. Utilisés par tous, des amateurs et créateurs de contenu aux musiciens indépendants et producteurs primés aux Grammy Awards, ils sont devenus le visage public de la musique générée par l’IA. En février, le PDG et co-fondateur de Suno, Mikey Shulman, a déclaré dans un article sur X que la société avait dépassé les deux millions d’abonnés payants.

Suno et Udio peuvent générer des chansons en quelques clics, mais la plus grande perturbation ne vient peut-être pas des chansons elles-mêmes. Pour nous à Planète Argentnous nous intéressons à la question économique : lorsqu’un modèle d’IA apprend à partir de millions de chansons, qui est payé pour cette utilisation ?

Cette question est désormais au centre d’une bataille juridique et financière croissante dans l’industrie musicale, car la musique IA vole déjà les revenus des musiciens humains.

Le premier combat : sur quoi l’IA s’est-elle entraînée ?

Une partie de la complexité de cette bataille réside dans le fait que l’on ne sait pas exactement quel matériel a été utilisé pour entraîner de nombreux modèles d’IA. Ce manque de transparence a rendu plus difficile pour les artistes et les chercheurs de comprendre les enseignements de ces systèmes et de monter un dossier juridique.

Alex Reisner, journaliste à L’Atlantiquea étudié les ensembles de données de formation en IA dans le cadre de son projet AI Watchdog. L’outil a aidé des musiciens, y compris des artistes tels que SZA, à repérer leur propre travail dans des ensembles de données de formation à l’IA.

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