44 % des nouvelles chansons sont générées par l'IA : pourquoi l'industrie musicale s'oriente vers une "indication d'origine"

Avant de jouer une musique, vérifiez si elle a été interprétée par un humain ou créée par une IA générative.

Une telle habitude pourrait devenir une nouvelle norme lors de l'utilisation des services de streaming dans un avenir proche.

Sous l'impulsion de la Fédération Internationale de l'Industrie Phonographique (IFPI) et de la Recording Industry Association of America (RIAA), des associations de labels indépendants, l'organisation des Grammy Awards, ainsi que des syndicats d'acteurs et de chanteurs ont annoncé un système commun d'étiquetage pour les enregistrements utilisant l'IA générative.

Les organisations participantes ont proposé deux types d'étiquettes : "Généré par l'IA" et "Assisté par l'IA".

Bien que le système soit actuellement volontaire, il est prévu d'être largement adopté sur le marché mondial de la musique numérique, et pas seulement dans certains pays ou services de distribution. Le contenu sera mis à jour à l'avenir en fonction des évolutions technologiques et juridiques.

L'objectif n'est pas d'exclure uniformément la musique utilisant l'IA, mais de clarifier comment les morceaux ont été créés, permettant ainsi aux auditeurs de choisir en fonction de leurs valeurs personnelles.

Quelle est la différence entre "Généré par l'IA" et "Assisté par l'IA" ?

La première étiquette, "Généré par l'IA", est utilisée lorsque tous les éléments créatifs ou la majeure partie d'un enregistrement ont été créés par une IA générative.

Par exemple, cela s'applique lorsque la voix principale d'une chanson est générée par une IA, lorsque les principaux instruments sont joués par une IA générative, ou lorsque la chanson entière, y compris le chant et l'accompagnement, est créée uniquement à partir d'instructions textuelles.

La seconde étiquette, "Assisté par l'IA", désigne les morceaux où la création ou l'interprétation humaine est centrale, mais où l'IA générative est utilisée pour certains aspects.

Dans cette classification, il est supposé que les voix principales et les instruments sont interprétés par des humains. L'IA générative est alors utilisée pour des sons d'appoint, des effets sonores, des timbres ou des tâches d'édition.

L'important est de ne pas traiter toutes les œuvres utilisant un peu d'IA comme de la "musique créée par l'IA".

Dans la production musicale moderne, des technologies d'apprentissage automatique sont intégrées dans divers processus tels que la réduction de bruit, la séparation des sources, l'ajustement de la hauteur, le mastering, la création de voix temporaires et la génération de timbres.

Il n'est pas réaliste de classer ensemble les morceaux écrits, composés et interprétés par des humains avec ceux générés automatiquement à partir de courtes instructions. Cependant, déterminer à partir de quel point un processus est "humain" n'est pas simple, et deux étiquettes ne suffisent pas à classer toutes les œuvres.

Ce système est plus un premier langage commun pour expliquer la complexité croissante de la production musicale qu'une ligne de démarcation claire entre l'humain et l'IA.

Pourquoi un système d'étiquetage est-il nécessaire maintenant ?

La raison principale pour laquelle l'industrie musicale accélère sa réponse est la vitesse à laquelle les morceaux générés par l'IA augmentent.

Selon le service de musique en streaming français Deezer, en avril 2026, environ 75 000 morceaux entièrement générés par l'IA étaient soumis chaque jour, représentant environ 44 % de la nouvelle musique téléchargée, soit plus de 2 millions de morceaux par mois.

Cependant, le grand nombre de soumissions ne signifie pas que la musique générée par l'IA surpasse la musique humaine en popularité.

Sur Deezer, les morceaux générés par l'IA ne représentent qu'environ 1 à 3 % des écoutes totales. De plus, environ 85 % des écoutes de morceaux générés par l'IA ont été jugées frauduleuses et exclues de la monétisation.

Ces chiffres montrent que les problèmes liés à la musique IA ne se limitent pas à la question artistique de savoir si l'IA peut créer de meilleures chansons que les humains.

Avec l'IA générative, il est possible de créer une grande quantité de morceaux avec beaucoup moins de coûts et de temps qu'auparavant. De plus, en utilisant des comptes automatisés pour gonfler les écoutes, il est possible de générer des revenus frauduleux à partir des services de streaming.

Si un grand nombre de morceaux postés remplissent les résultats de recherche et les recommandations, il devient plus difficile de découvrir les artistes humains et les œuvres créées avec soin.

Ainsi, l'étiquetage IA est également important pour détecter les écoutes frauduleuses, gérer les droits, distribuer les revenus et gérer les fonctions de recommandation.

Les services de streaming demandent des "métadonnées précises"

L'association industrielle DIMA, représentant les services de streaming musical, a également montré de l'intérêt pour le nouveau système.

DIMA inclut des entreprises comme Amazon, Apple Music, Spotify, TIDAL et YouTube. L'association a expliqué qu'il est crucial que les créateurs de musique, les détenteurs de droits et les sociétés de distribution fournissent des informations précises et rapides aux services de streaming.

Le point clé ici est les "métadonnées".

Les métadonnées désignent les informations associées à un enregistrement sonore, telles que le titre de la chanson, le nom de l'artiste, les auteurs-compositeurs et les détenteurs de droits. Le nouveau système prévoit d'ajouter l'utilisation de l'IA à ces informations, permettant leur transmission des créateurs aux sociétés de distribution, aux services de streaming et enfin aux auditeurs.

Si l'utilisation de l'IA est enregistrée avec précision, une étiquette peut être affichée sur l'écran de lecture de l'application. Les services peuvent également utiliser ces informations pour les recommandations, la monétisation, la détection des fraudes et la gestion des droits.

Cependant, si les créateurs ou les distributeurs à l'origine des informations ne les déclarent pas correctement, le système ne fonctionnera pas.

Si un contributeur souhaite éviter un traitement défavorable et cache l'utilisation de l'IA, il est difficile de déterminer le processus de création uniquement à partir de l'enregistrement final. À l'inverse, une dépendance excessive à la technologie de détection pourrait conduire à une mauvaise classification des morceaux humains comme générés par l'IA.

Il est nécessaire de combiner les déclarations volontaires avec des vérifications techniques, en intégrant l'historique de création, les informations sur les droits et les données de distribution.

Deezer affiche déjà les morceaux IA

Avant même l'annonce d'un système commun à l'industrie, Deezer avait déjà commencé à détecter et à afficher la musique générée par l'IA.

La société n'affiche pas seulement les morceaux jugés entièrement générés par l'IA, mais les exclut également des fonctions de recommandation et des playlists éditoriales. De plus, les écoutes jugées frauduleuses sont exclues du calcul des royalties.

Il ne s'agit pas d'une interdiction totale de la musique IA, mais d'une approche visant à informer les auditeurs de l'origine des morceaux et à prévenir les gains frauduleux et l'afflux excessif dans les systèmes de recommandation.

Spotify, quant à lui, travaille sur une initiative distincte pour démontrer la crédibilité des artistes, indépendamment de l'étiquetage IA.

Annoncé en avril 2026, "Verified by Spotify" est un système qui examine les profils des artistes et affiche une certification lorsqu'ils répondent à des critères de réalité et de fiabilité.

Bien que différent de l'étiquette IA pour chaque morceau, ce système facilite la vérification de "qui est cet artiste" et "si l'enregistrement est approuvé par l'artiste", à une époque où les chanteurs fictifs et les soumissions non autorisées augmentent.

À l'avenir, il pourrait y avoir un mouvement vers la combinaison de la vérification des artistes et de l'étiquetage de l'utilisation de l'IA pour chaque morceau.

Les voix sur les réseaux sociaux saluent la transparence

Sur les réseaux sociaux et dans les communautés de créateurs de musique IA, les opinions favorables à la transparence sont visibles concernant le nouveau système.

Une idée représentative est que "les auditeurs devraient pouvoir décider eux-mêmes de ce qu'ils écoutent".

Lorsqu'une personne écoute une chanson sans savoir qu'elle a été créée par l'IA et découvre ce fait plus tard, elle peut ressentir un sentiment de "tromperie" plus fort que le jugement de la qualité de l'œuvre. Il est plus facile de maintenir la confiance entre les créateurs et les fans en divulguant l'utilisation de l'IA dès le départ.

Les utilisateurs qui publient de la musique IA expriment également des opinions telles que "je précise que ma musique est générée par l'IA" et "les auditeurs ont le droit de connaître le processus de création".

Il est également nécessaire de divulguer les informations pour distinguer les œuvres utilisant des voix ressemblant à celles de chanteurs réels sans autorisation de celles utilisant l'IA comme outil créatif avec traitement des droits.

Ce n'est pas l'utilisation de l'IA elle-même, mais le fait de la cacher ou d'utiliser la voix ou les œuvres d'autrui sans consentement qui suscite des réactions négatives. La transparence est également utile pour protéger les créateurs qui utilisent l'IA de manière légitime.

Des critiques estiment que deux catégories sont trop simplistes

D'un autre côté, il y a des critiques selon lesquelles "deux étiquettes ne suffisent pas" pour le nouveau système.

Par exemple, une œuvre où un humain écrit les paroles et détermine la direction de la mélodie, mais où le chant et l'accompagnement sont générés par l'IA, pourrait être classée comme "Généré par l'IA", tout comme une œuvre entièrement confiée à l'IA.

Inversement, une chanson chantée et interprétée par des humains, mais utilisant des effets sonores générés par l'IA, serait étiquetée "Assisté par l'IA". La frontière entre la production musicale numérique traditionnelle et la création par IA générative n'est pas toujours claire pour les auditeurs.

Sur les réseaux sociaux, il est proposé d'afficher l'utilisation de l'IA pour chaque étape de production, comme le chant, les instruments, l'écriture, la composition, le mixage et le mastering.

L'idée est d'afficher seulement une icône simple sur l'écran de lecture habituel, et de permettre de vérifier les détails comme "la voix est humaine", "une partie de l'accompagnement est IA", "les paroles sont humaines" dans une section d'informations détaillées.

En réalité, les étiquettes actuelles se concentrent sur le son enregistré, et l'utilisation de l'IA pour les paroles, la composition, les vidéos musicales et les pochettes d'album n'est pas encore incluse.

Même si le son est interprété par des humains, si les paroles et la pochette sont entièrement créées par l'IA, l'étiquette actuelle ne peut pas représenter l'ensemble du processus de création.

Après l'introduction du système, la question de l'étendue des éléments à inclure sera le prochain défi.

L'étiquetage IA pourrait engendrer des préjugés envers les œuvres

Sur les réseaux sociaux, certains craignent que l'étiquetage empêche une évaluation équitable des œuvres.

Une personne pourrait aimer une chanson en l'écoutant sans information, mais baisser son évaluation dès qu'elle voit l'étiquette "Généré par l'IA". Dans ce cas, le jugement porte sur la méthode de création plutôt que sur le contenu musical.

Dans les discussions sur l'étiquetage des œuvres IA, il y a des préoccupations récurrentes selon lesquelles l'ajout d'une étiquette pourrait réduire le nombre de vues ou les réactions.

Si les créateurs qui déclarent honnêtement l'utilisation de l'IA subissent des préjudices, tandis que ceux qui ne le déclarent pas et présentent leurs œuvres comme humaines obtiennent de nombreuses écoutes et des revenus, le système pourrait pénaliser les honnêtes.

Pour que le système d'étiquetage fonctionne équitablement, il est nécessaire d'avoir un mécanisme pour vérifier les œuvres non déclarées et de prendre des mesures contre les déclarations fausses.

Il est également important de veiller à ce que l'étiquette "Généré par l'IA" ne soit pas traitée comme un avertissement de mauvaise qualité, d'illégalité ou de plagiat.

Les œuvres IA créées avec l'autorisation des détenteurs de droits ne sont pas les mêmes que celles qui copient sans autorisation la voix de chanteurs réels. Le fait d'utiliser l'IA et la question de la violation des droits sont des problèmes distincts.

L'étiquetage vise à informer sur le processus de création, et non à juger automatiquement la qualité ou la légalité de l'œuvre. Si cela n'est pas clair, l'étiquette pourrait devenir un marqueur d'exclusion plutôt qu'une source d'information.

Peut-on appliquer les mêmes normes aux grandes entreprises et aux particuliers ?

Dans les communautés de créateurs de musique IA, certains se demandent si les mêmes normes seront appliquées aux grandes maisons de disques et aux contributeurs individuels.

Il y a une inquiétude que l'utilisation de l'IA par un grand artiste soit considérée comme "Assisté par l'IA", tandis que l'utilisation de services d'IA générative par un particulier soit classée comme "Généré par l'IA", en fonction de l'affiliation ou de la notoriété.

Si les critères de jugement restent flous, il est possible que les classifications varient d'un service de distribution à l'autre. Un service pourrait afficher "Assisté par l'IA" tandis qu'un autre affiche "Généré par l'IA", ce qui créerait de la confusion pour les artistes et