L’IA générative peut-elle tuer la musique ?

La révolution de l’IA a secoué le monde, et l’industrie musicale ne fait pas exception. Nous disposons maintenant d’outils d’IA capables de générer de la musique entièrement originale à partir d’un simple prompt. Aussi impressionnant que cela soit, l’IA générative est de plus en plus perçue comme une menace par les artistes humains et de vraies questions éthiques se posent. Voilà pourquoi Clément Souchier, fondateur et CEO de Bridge.audio a récemment pris la parole sur LinkedIn autour de la question suivante : L’IA générative peut-elle tuer la musique ? Nous vous partageons ses réflexions ci-dessous.

En matière d’IA, les jours sont des mois et les semaines des années.

En tant que fondateur d’une société qui développe une intelligence artificielle depuis déjà 5 ans, j’ai depuis quelques semaines à cœur de livrer mon sentiment sur l’IA en général et ses applications dans la musique en particulier.

Mais je tiens à bien peser mes mots… et à mesure que j’attends pour peaufiner mon point de vue, les nouvelles en matière d’IA dans la musique s’enchaînent à un rythme endiablé :

• Signature d’un appel sur les risques de l’IA générative par plus de 200 artistes.
• La nécessité de “prouver” que les modèles sont entraînés de façon respectueuse du droit d’auteur.
• Adoption de l’IA Act le 13 mars dernier (et Opt-Out de la SACEM fin 2023).

cf. revue de presse sur ces sujets en annexe de ce post.

Alors, je vais donc livrer une photographie du regard que je porte à date sur le sujet.

L’intelligence artificielle (IA) générative soulève des questions cruciales pour l’industrie musicale et la créativité humaine.

Nous en parlions au SNEP en décembre dernier avec Michael Turbot, directeur de Sony CSL, Nathalie Birocheau, CEO d’Ircam Amplify, Aurélien Hérault, directeur de l’innovation de Deezer…

Projetant l’arrivée d’IA générative dans la musique à un avenir proche, nous ne pensions pas voir arriver une version si mature aussi rapidement (Suno > dont Jean-Christophe Bourgeois DG de Sony Publishing m’a parlé lors d’un déjeuner le 1er Février).

J’ai, pour illustrer cet article, demandé à ChatGPT d’écrire le texte d’une chanson à partir du post que vous êtes en train de lire. Et j’ai ensuite confié à Suno le fait d’en faire une chanson avec le prompt Cloud rap X Spoken Word.

Temps de l’opération complète = 45 secondes.

Je vous mets le résultat en fin d’article (bluffant et un peu malaisant). Cela permet de se faire une opinion rapide mais concrète.

En tant que musicien, compositeur, éditeur de musique, et superviseur musical, j’ai toujours utilisé ou développé des technologies pour challenger ma créativité et simplifier les tâches fastidieuses… Les avancées en IA m’enthousiasment donc pour leur capacité à ouvrir de nouvelles opportunités (séparation de pistes par exemple), mais m’inquiètent également quant à leur impact potentiel sur les revenus des créateurs si leur utilisation n’est pas encadrée.

Depuis près de 5 ans, je me consacre au développement d’une IA descriptive dont l’objet est d’analyser la musique très finement et ce dans le but de résoudre l’un des principaux défis de l’industrie : la découvrabilité.

Ce travail a été rendu possible grâce aux dizaines de milliers de titres que nous avions décrits manuellement avec mon équipe chez Creaminal Music Supervision. Travail colossal réalisé sur près de 10 ans qui nous a permis d’entraîner un modèle de description musical qui a l’avantage de pouvoir le faire beaucoup plus rapidement (quelques secondes vs 5 à 10 min par titre) et de façon quasiment objective.

Avec des millions de titres peu ou pas écoutés sur les plateformes de streaming, seule une IA performante en description musicale peut à mon sens révolutionner la manière dont la musique est découverte et partagée.

Avec Bridge.audio, nous visons à faciliter les échanges et la découverte à travers nos workspaces (pour gérer son workflow) et une place de marché afin de faire connaître sa musique qu’on en soit le compositeur, l’éditeur, le label… et ce, à des fins de Synchronisation, de promotion ou autre…

Notre IA permet une navigation fine dans de vastes catalogues musicaux, offrant des recherches précises et permettant de découvrir des pépites cachées.

C’est une IA au service de l’humain, à la fois pour ceux qui cherchent de la musique et pour ceux qui souhaitent être découverts.

Cependant, je suis préoccupé par l’IA générative qui permet de créer des titres finalisés à partir d’un prompt car elle va bien au-delà de l’assistance pour potentiellement remplacer la créativité humaine.

Il ne s’agit plus ici de prompter une IA pour trouver une musique composée / produite / éditée par des humains dans un vaste catalogue mais de la créer.

Laisser quelques entreprises s’accaparer ainsi des siècles de culture et d’expression musicale et des décennies d’enregistrements grâce à l’IA (car entraînées sur le travail réel et concret de centaines de milliers d’artistes) pose en outre des problèmes éthiques et juridiques.

L’exploitation commerciale de telles technologies, à des coûts dérisoires comparés à la création humaine, crée une concurrence déloyale insurmontable pour les artistes.

Sur un plan juridique, il me semble primordial de considérer que ces technologies ne sont pas si éloignées que ça du sampling. À la différence que le sample est comparativement facile à repérer alors que l’IA fragmente la musique à l’état d’atome pour reconstituer de nouveaux titres dans lesquels il est impossible de savoir si cela emprunte à Billie Eilish ou Jimi Hendrix…

C’est là toute l’idée du Fairly Trained (cf. annexe). Il faut pouvoir prouver l’origine des datasets d’entraînement. Sans montrer patte blanche sur le modèle d’entraînement, ces modèles ne pourraient tout simplement pas trouver de débouché commercial.

Au stade actuel, mon sentiment est qu’il ne faut donc surtout pas se précipiter dans la mise en place d’accords cadres entre les sociétés de gestion collectives et les IA génératives. Il faut être particulièrement vigilant sur son utilisation à des fins commerciales.

Je ne suis pas contre l’IA générative et ceux qui me connaissent savent qu’elle me fascine mais je plaide pour une utilisation de l’IA générative encadrée, soulignant la nécessité de protéger le droit d’auteur et de maintenir une éthique dans la création.

Le débat sur ces enjeux est vital pour notre industrie, et j’invite à la discussion tous les acteurs concernés, y compris les sociétés de gestion collective. La manière dont nous encadreront l’IA générative déterminera l’avenir de la création artistique.

Pour illustrer l’ensemble de mon propos, j’ai décidé de créer un titre généré par l’IA, avec des paroles inspirées de la transformation de cet article en chanson via ChatGPT. J’ai ensuite confié ces paroles à Suno et Udio pour qu’ils en fassent un morceau avec le prompt “cloud rap X spoken word”.

Voici le résultat À vrai dire, c’est assez impressionnant (et drôle, ou effrayant, selon l’humeur). Cela vous donnera un éclairage concret sur ce sujet brulant d’actualité.

Clément Souchier
Fondateur de Bridge.audio

Conclusion

Malgré le danger que représente l’IA générative, notamment lorsqu’elle cherche à se commercialiser sans être régulée, il reste important de reconnaître le potentiel bénéfice de l’IA descriptive pour les artistes. Découvrez les meilleurs outils IA pour les musiciens ici

Loin de chercher à remplacer la créativité humaine, l’IA descriptive permet aux artistes de se faire découvrir plus facilement que jamais, leur offrant ainsi plus d’opportunités de rémunération. Bien que cette révolution technologique soit en perpétuelle évolution, aujourd’hui nous croyons qu’il est possible d’utiliser l’IA pour soutenir l’artiste humain et non pas pour le remplacer et avec notre Sync Hub, telle est notre mission.

Annexe

Pétition d’artistes

Un groupe de 200 artistes a lancé un avertissement sur l’utilisation “prédatrice” de l’intelligence artificielle (IA) dans la musique, soulignant les risques pour la créativité et les droits d’auteur. Ils expriment des inquiétudes quant à la capacité de l’IA de reproduire des styles musicaux, ce qui pourrait menacer l’originalité et les revenus des créateurs. Ces artistes appellent à une régulation plus stricte de l’IA pour protéger les œuvres artistiques et encouragent un dialogue entre développeurs d’IA, créateurs, et législateurs pour équilibrer innovation et respect des droits artistiques, visant à préserver l’intégrité de la création humaine face à l’avancée technologique.
Lisez l’article du Monde.fr

Fairly Trained

L’idée de “Fairly Trained” en IA musicale vise à assurer équité et diversité dans les technologies d’IA, prévenant les biais en formant des modèles avec des données variées de toutes cultures. Elle promeut un accès égal aux outils d’IA pour tous les créateurs, soutenant l’innovation inclusive. Cela inclut aussi une conduite éthique, respectant la transparence et les droits d’auteur. En bref, “Fairly Trained” favorise une utilisation juste et inclusive de l’IA en musique, enrichissant la diversité culturelle.
Lisez l’article de Music Ally Découvrez le modèle fairly trained

Adoption de l’IA Act

L’Acte sur l’IA (IA Act) adopté en Europe est un cadre réglementaire visant à encadrer le développement et l’utilisation de l’intelligence artificielle (IA) dans l’UE. Il classe les systèmes d’IA selon le risque qu’ils présentent, de minimal à inacceptable, imposant des exigences plus strictes pour les applications à risque élevé. Cela inclut des obligations en matière de transparence, de sécurité, et de protection des données. L’objectif est de favoriser la confiance dans l’IA, en assurant que son déploiement soit sécurisé, éthique et respectueux des droits fondamentaux. Cette législation cherche à positionner l’Europe comme un leader mondial de l’IA éthique, soutenant l’innovation tout en protégeant les citoyens et leurs valeurs.
Lisez l’article de l’usine digitale

Opt-Out de la SACEM

La volonté de la SACEM d’opter pour un opt-out des systèmes d’entraînement pour l’IA reflète une préoccupation concernant l’utilisation de contenus musicaux protégés par des droits d’auteur dans le cadre de l’entraînement de modèles d’intelligence artificielle sans autorisation ou rémunération adéquate pour les créateurs. Cette démarche cherche à protéger les intérêts des auteurs, compositeurs et éditeurs en assurant que leur travail ne soit pas utilisé pour développer des technologies d’IA sans un cadre légal et financier équitable. Cela met en lumière les défis liés aux droits d’auteur à l’ère numérique, notamment la nécessité de trouver un équilibre entre innovation technologique et respect des droits des créateurs.
Lisez l’article des Echos