Musique d’ambiance par IA : pourquoi l’entraînement compte
Ce sur quoi un modèle de musique par IA a appris fixe le risque pour un établissement. Données sous licence ou aspirées, et cinq questions à poser.
Ce sur quoi un modèle de musique par IA a été entraîné détermine le risque que ses morceaux font courir à l’établissement qui les diffuse. Un modèle entraîné sur des enregistrements sous licence ou ouverts ne contient aucun tube commercial qu’il pourrait reproduire. Un modèle entraîné sur de la musique récupérée en ligne sans autorisation peut reproduire des fragments de vraies chansons, et c’est l’établissement qui les diffuse en public qu’un ayant droit vient voir. La différence ne s’entend pas, il faut donc poser la question.
Les générateurs de musique par IA sont désormais assez bons pour faire tourner un café toute la journée, et deux morceaux tout aussi agréables peuvent comporter des risques très différents.
Comment un modèle de musique par IA apprend-il ?
Un modèle de musique par IA apprend comment sonne la musique en étudiant des centaines de milliers d’enregistrements, et il y a deux façons de les obtenir. On parle de modèle génératif : il apprend des régularités à partir d’exemples, puis produit du nouveau contenu dans le même style.
La première façon, ce sont les données sous licence et les données ouvertes. Le développeur paie une banque de musique pour le droit d’entraîner son modèle sur son catalogue, ou utilise des enregistrements que leurs auteurs ont publiés sous des licences ouvertes comme Creative Commons, qui permettent à chacun de réutiliser une œuvre à des conditions précises. Le matériau est plus restreint, et plus proche de la musique de librairie que des hit-parades. La musique de librairie est composée pour des vidéos, des publicités et des commerces, pas pour la radio.
La seconde façon, ce sont les données récupérées sans autorisation, c’est-à-dire collectées automatiquement sur internet sans demander l’accord des propriétaires. Le développeur rassemble tout ce qu’il trouve, y compris des millions d’enregistrements commerciaux d’artistes réels. Le modèle apprend de la musique que les gens connaissent, c’est pourquoi ces générateurs peuvent ressembler étrangement à la radio. C’est aussi pourquoi ils ont été poursuivis en justice.
Pourquoi les données d’entraînement peuvent-elles exposer un établissement ?
Un modèle entraîné sur des tubes commerciaux peut reproduire plus qu’un style, et c’est l’établissement qui diffuse le résultat en public qui en subit les conséquences. Il peut reprendre une mélodie reconnaissable, un gimmick, un arrangement caractéristique ou une voix qui ressemble à celle d’un vrai chanteur. Vous ne le remarquerez pas. Les ayants droit, peut-être.
Pour un établissement, le vrai risque est une réclamation pour diffusion publique : une demande de paiement pour de la musique diffusée là où le public l’entend. Les systèmes de reconnaissance de contenu peuvent aussi signaler une vidéo sur les réseaux sociaux, mais une vidéo bloquée pèse moins lourd. Si un morceau que vous diffusez ressemble substantiellement à une chanson du répertoire d’une société de gestion collective, le diffuser en public peut compter comme une exécution de cette chanson. Une société de gestion est l’organisme qui accorde les licences au nom des auteurs ou des interprètes. La société ou l’ayant droit s’adresse alors à l’établissement qui diffuse le morceau, pas au service d’IA qui l’a créé.
Qui est responsable si un morceau d’IA ressemble à une vraie chanson ?
Selon les conditions de la plupart des générateurs de musique par IA, c’est l’utilisateur qui répond de l’usage du résultat, pas le service qui l’a généré. L’usage commercial est en outre souvent limité, même dans les offres payantes. C’est pourquoi la licence derrière un morceau compte autant que sa sonorité.
Que s’est-il passé devant les tribunaux jusqu’ici ?
En 2024, les grandes maisons de disques ont poursuivi des générateurs de musique par IA connus, estimant que l’entraînement sur leurs catalogues sans autorisation violait le droit d’auteur, et une société de gestion européenne a engagé sa propre action. Certains de ces litiges se sont depuis conclus par des accords et des contrats de licence. Les règles sont encore en train de s’écrire : devant les tribunaux, dans les barèmes des sociétés de gestion et dans de nouvelles lois sur l’entraînement de l’IA.
Que dit généralement la licence d’un modèle entraîné sur des données sous licence ?
La licence d’un modèle entraîné sur des données sous licence traite en général de trois choses : à qui appartient le résultat, qui répond de son usage et ce que vous ne pouvez pas en faire. Un tel modèle supprime le plus gros risque à la source, puisqu’il ne contient aucun tube récupéré sans autorisation qu’il pourrait reproduire. La licence détermine malgré tout votre position, elle mérite donc d’être lue.
Côté propriété, le résultat appartient en général à celui qui le génère, « dans la mesure permise par la loi applicable ». Le son généré uniquement par IA n’est généralement pas protégé par le droit d’auteur ; en pratique, il n’y a donc souvent rien à posséder. Côté responsabilité, le modèle est fourni « en l’état », c’est-à-dire sans garantie, et l’usage licite est laissé à l’utilisateur. Un bon service vous explique comment il partage cette responsabilité avec vous. Côté restrictions, un exemple typique est l’interdiction d’utiliser le résultat pour entraîner d’autres modèles d’IA.
Un modèle entraîné sur des données sous licence supprime-t-il tous les risques ?
Non : il supprime le risque qu’un tube récupéré sans autorisation ressurgisse dans votre établissement, mais il ne décide pas si une redevance locale pour la diffusion de musique s’applique à vous. Cela dépend de votre pays, comme pour toute musique. À qui appartient un morceau et ce que votre établissement doit pour diffuser de la musique sont deux questions distinctes ; notre article sur qui payer pour la musique dans un café détaille la seconde, niveau par niveau.
Chez Streamood, nous n’utilisons que des modèles entraînés sur des données sous licence. Selon leurs développeurs, ils ont appris à partir d’enregistrements sous licence et ouverts : le risque décrit plus haut, un tube récupéré sans autorisation qui ressurgit dans votre établissement, ne vient donc pas de notre source. Personne, Streamood compris, ne revendique de droits d’auteur sur nos morceaux.
Que demander à un service de musique par IA avant de l’utiliser ?
Cinq questions couvrent l’essentiel, à commencer par ce sur quoi le modèle a été entraîné :
- Sur quoi le modèle a-t-il été entraîné ? Sur des données sous licence ou ouvertes, ou sur tout internet ?
- À qui appartiennent les droits sur le résultat, ou qui les revendique ?
- Votre offre autorise-t-elle un usage commercial et public dans un établissement ?
- Qui répond si un ayant droit ou une société de gestion fait une réclamation ?
- Le service nomme-t-il le modèle et sa licence ?
Si un service ne peut pas répondre à la première question, attendez-vous au pire. Pour une comparaison plus large de la musique par IA avec les banques de musique et les services de playlists pour professionnels, lisez musique en établissement : licence, banque, B2B ou IA ?.
Questions fréquentes
La musique générée par IA est-elle protégée par le droit d’auteur ?
Le son généré uniquement par IA n’est généralement pas protégé par le droit d’auteur, si bien qu’un morceau généré n’a souvent ni auteur ni propriétaire. Cela répond à la question de la propriété. Cela ne décide pas si votre établissement doit une redevance pour diffuser de la musique, ce qui dépend de votre pays.
Un morceau généré par IA peut-il valoir une réclamation à mon établissement ?
Oui, si le morceau ressemble substantiellement à une chanson du répertoire d’une société de gestion : le diffuser en public peut alors compter comme une exécution de cette chanson. Le risque est le plus élevé avec des modèles entraînés sur de la musique commerciale récupérée sans autorisation.
Que signifie « entraîné sur des données sous licence » ?
Cela signifie que le développeur avait l’autorisation d’utiliser les enregistrements dont le modèle a appris, soit en payant une banque de musique, soit en utilisant des enregistrements publiés sous licences ouvertes. Demandez au service sur quel type de données ses modèles ont été entraînés.
Dois-je consulter ma société de gestion si je diffuse de la musique par IA ?
Oui. Qu’une redevance locale pour la diffusion de musique s’applique à la musique générée par IA dépend de votre pays, et les sociétés de gestion comme les régulateurs décident encore de sa place. Interrogez votre société locale et gardez la réponse par écrit.
Cet article est une information générale, pas un conseil juridique. Les règles diffèrent selon les pays ; pour votre situation, renseignez-vous auprès de votre société de gestion locale ou d’un avocat.
