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Une nouvelle ère pour la rémunération des musiciens
Dans le monde de la musique, les artistes ont toujours été rémunérés pour l'utilisation de leurs œuvres, que ce soit à travers les ventes physiques, les diffusions en ligne, ou encore les droits d'auteur pour les reprises et autres utilisations. Ce modèle économique repose sur une logique simple : plus une œuvre est utilisée, plus elle génère de revenus pour son créateur. Cependant, l'émergence de l'IA générative a bouleversé cette dynamique en redéfinissant ce que signifie réellement « utiliser » une œuvre musicale.
L'utilisation d'une œuvre pour entraîner un modèle d'IA pourrait être perçue comme un événement unique, se produisant uniquement lors de l'entraînement initial. Cependant, les créateurs pourraient légitimement estimer que l'essence de leur travail continue de vivre à travers les résultats générés par l'IA, chaque fois que celle-ci produit une nouvelle sortie. Cette complexité a poussé des entreprises comme Sureel et SoundVerse à explorer de nouvelles façons de rémunérer les artistes à l'ère de l'IA, cherchant à transformer une industrie souvent critiquée pour son appropriation des droits d'auteur en un modèle plus équitable.
Réinventer les droits d'auteur à l'ère de l'IA
Sureel, une startup récemment intégrée au Warner Music Group, a noué un partenariat avec l'agence suédoise de droits d'auteur STIM. Leur objectif est de trouver des moyens de rémunérer les artistes lorsque leurs œuvres sont utilisées pour former des outils d'IA générative. Sureel a développé un logiciel innovant qui étiquette les fichiers musicaux en ligne selon les instructions du propriétaire. Ces instructions déterminent si une entreprise d'IA peut utiliser librement le fichier pour l'entraînement, le limiter dans un ensemble d'entraînement, ou l'exclure complètement.
Le logiciel de Sureel suit ensuite l'utilisation de ces fichiers par les entreprises d'IA et établit les frais de licence en conséquence. Parallèlement, SoundVerse rejette l'idée de l'achat unique de droits d'auteur, qu'elle juge insuffisant, comme ils l'ont écrit dans un document de travail de 2025. L'entreprise plaide pour une participation continue des artistes dans le cycle de vie de l'IA, soulignant que chaque fois qu'un système d'IA génère un résultat, certaines données d'entraînement jouent un rôle plus crucial que d'autres. Ainsi, une musique de jazz pourrait avoir une influence plus significative sur un résultat que de la musique folk, par exemple, justifiant une rémunération différenciée.
L'industrie de l'IA générative est souvent accusée d'être « le plus grand acte de vol de droits d'auteur de l'histoire ». Cette critique souligne la nécessité de réformer la manière dont les créateurs sont intégrés dans le processus de développement de l'IA.
Les défis de l'attribution d'influence
Attribuer l'influence d'une œuvre sur un résultat généré par l'IA va au-delà de la simple mesure de similarité entre les données d'entraînement et la sortie. Le véritable défi réside dans l'établissement d'une relation de causalité entre les données d'entraînement et l'IA, explique Tamay Aykut, PDG de Sureel. Même si l'industrie parvenait à surmonter cet obstacle, cela pourrait inciter certains à créer de la musique spécifiquement pour maximiser les droits d'auteur, un phénomène déjà observé avec les plateformes de streaming qui ont influencé la structure des chansons.
Pour résoudre ce problème, Aykut propose d'utiliser des principes avancés de la théorie de l'information ou de modéliser l'impact historique réel des œuvres individuelles. Dans un système d'attribution bien conçu, des œuvres musicales atypiques pourraient même avoir une valeur intrinsèque supérieure aux standards radiophoniques. Simon Gozzi, responsable du développement commercial chez STIM, mentionne que l'entreprise explore comment les rapports d'attribution de Sureel pourraient servir de base à des accords de licence entre musiciens et entreprises d'IA.
L'opinion publique craint que l'IA générative menace la vitalité culturelle en concentrant le pouvoir entre les mains des entreprises technologiques, en déqualifiant les travailleurs créatifs, en réduisant les revenus dans le secteur créatif et en remplissant Internet de contenus de mauvaise qualité.
Vers des politiques nationales adaptées
Pour Benji Rogers, co-président de Sureel, l'attribution doit être « multi-couche et auditable », nécessitant une expertise en informatique, musicologie, droit et économie. Les gouvernements qui souhaitent rester compétitifs dans le domaine de l'IA devront soutenir des institutions capables de développer ces politiques.
Même les économies les plus libérales reconnaissent la nécessité de soutenir l'expression culturelle, que ce soit par des financements publics ou des quotas de diffusion locale. Alors que l'impact de l'IA générative sur le secteur créatif devient de plus en plus évident, des mesures telles que la taxation des grandes entreprises d'IA et la redistribution de ces revenus aux créateurs pourraient s'avérer essentielles pour garantir des résultats sociaux positifs. Cette approche pourrait représenter une nouvelle forme d'attribution de l'IA, alignée sur les intérêts des travailleurs créatifs.
