Crédit photo : AIXchange (Ralph Boege)
Alors que les systèmes d’intelligence artificielle (IA) générative passent du stade expérimental à l’infrastructure, le secteur de la musique est invité à normaliser un modèle dans lequel la formation passe en premier et les autorisations sont ensuite triées via des licences sélectives. Pour les organisations indépendantes, les organisations de gestion collective (OGC) et les instituts de recherche, l’enjeu réside moins dans les accords de licence que dans la garantie que la prochaine décennie de l’IA repose sur le consentement, la transparence et l’attribution vérifiable plutôt que sur des saisies de données opaques et des règlements rétroactifs.
Cet article a été créé en collaboration avec le partenaire DMN AIxchange et le AI Think Tank Berlin (organisé par Paradise Worldwide, AExchange, AFEMFraunhofer et Music Tech Germany et hébergé par CIC Cambridge Innovation Campus Berlin).
La plupart des modèles d’IA générative à grande échelle ont été construits sur des ensembles de données récupérés sur Internet, notamment des enregistrements, des compositions, des illustrations et des métadonnées qui sont presque toujours protégés par le droit d’auteur. Les analyses juridiques soulignent désormais que l’assemblage et le traitement de ces ensembles de données impliquent des actes de reproduction et de copie qui engagent la responsabilité en contrefaçon lorsqu’ils sont effectués sans autorisation.
Les régulateurs et les tribunaux ne se sont pas encore pleinement harmonisés sur la question de savoir si une telle formation est considérée comme une utilisation équitable, mais des directives récentes du Bureau américain du droit d’auteur soulignent que la formation et le déploiement « impliquent clairement le droit de reproduction » et que les hypothèses générales d’utilisation équitable sont injustifiées. Dans le même temps, les poursuites contre les développeurs d’IA pour avoir ingéré des œuvres sans autorisation soulignent que l’octroi de licences pour les résultats ou conclure des accords commerciaux en aval ne guérit pas l’absence initiale de consentement.
Dans cet environnement, les démarches des grandes maisons de disques visant à négocier des accords de licence « historiques » sur l’IA sont interprétées comme des signaux pour l’ensemble du secteur, et pas seulement pour les contreparties directes. Des rapports indiquent qu’Universal Music Group (UMG) et Warner Music Group (WMG) avancent dans des négociations qui permettraient laisser les entreprises d’IA octroyer des licences aux catalogues à la fois pour la formation et pour générer de nouvelles pistes assistées par l’IA, potentiellement sur un modèle qui ressemble au streaming avec des paiements liés à l’utilisation.
Pourtant, les termes réels de ces accords restent opaques, suscitant des inquiétudes parmi les artistes et les créateurs qui affirment qu’ils n’ont peut-être pas été consultés sur la manière dont leurs œuvres ou leurs voix pourraient être utilisées à l’avenir. Les critiques soutiennent que ces négociations brouillent la frontière entre les droits contrôlés par les labels et ceux détenus par les artistes. Certains des enregistrements et compositions sous-jacents à ces accords radicaux proviennent d’artistes signés dans le cadre d’accords complexes qui peuvent ne pas accorder un tel consentement. Pour le secteur indépendant, ces cadres risquent de créer un précédent informel selon lequel la musique peut être considérée comme disponible pour la formation en IA à moins qu’elle ne soit explicitement exclue – un problème déjà reconnu par organismes de gestion collective.
Derrière ces frictions juridiques apparentes se cache un problème technique et éthique : comment calculer la valeur une fois que la musique est intégrée au modèle d’IA ? Les systèmes traditionnels au prorata utilisés par les fournisseurs de services numériques (DSP) répartissent les revenus en fonction des écoutes ou de la part de marché. Ce système est au mieux un indicateur d’influence et renforce souvent les succès actuels au détriment des catalogues et des répertoires de niche.
Dans un contexte d’IA, lier les redevances à de simples pools au prorata – basés sur le nombre d’invites ou de résultats générés – occulterait les contributions plus profondes des travaux qui entraînent ces systèmes. La technologie de reconnaissance musicale n’étant pas encore suffisamment robuste pour identifier de manière fiable les similitudes, le véritable défi réside dans la création de systèmes d’attribution reconnaissant les sources créatives intégrées dans les modèles. Résoudre ce problème va au-delà des mécanismes de licence : cela nécessite de repenser l’écosystème musical lui-même.
Au fond, la question est de savoir si la croissance tirée par l’IA sera partagée avec les créateurs dont l’art l’a rendu possible, ou si elle sera concentrée au sein des entreprises technologiques qui détiennent déjà l’essentiel de l’influence.
Une alternative émergente, explorée par des directeurs marketing indépendants et des chercheurs associés à des institutions telles que la Fraunhofer Society, se concentre sur la mesure du poids créatif des œuvres dans le cadre de la formation et de la génération de l’IA. Plutôt que de traiter toutes les entrées de manière égale ou de se concentrer uniquement sur des correspondances évidentes, cette approche tente de quantifier dans quelle mesure un travail donné façonne les représentations internes et les sorties d’un modèle au fil du temps.
En pratique, cela nécessite des méthodologies neutres et vérifiables : des expériences reproductibles, une documentation transparente des données de formation et des mesures qui peuvent être validées de manière indépendante plutôt que définies par une plate-forme unique. Les données historiques sur les performances, le contexte du genre et du territoire, ainsi que les modèles d’utilisation à longue traîne deviennent des éléments essentiels pour que l’attribution reflète des décennies de travail créatif, et pas seulement les chiffres de streaming récents ou les journaux privés d’un fournisseur de modèles.
AIxchange et l’AI Think Tank, une initiative basée à Berlin, sont au à l’avant-garde de l’opérationnalisation Attribution de poids créatif pour les licences musicales IA. La plateforme développe des outils pour mesurer l’influence d’une œuvre au sein des modèles d’IA, permettant ainsi des accords transparents et fondés sur le consentement entre les créateurs, les directeurs marketing et les développeurs d’IA. En s’associant avec des organisations indépendantes et des organismes de recherche tels que l’Institut Fraunhofer IDMT, l’entreprise garantit que les licences reflètent les contributions créatives réelles plutôt que des mesures simplistes.
“À ce stade, il est important pour Paradise Worldwide d’expliquer via le Think Tank que la technologie de distribution doit libérer les deux droits (données de publication principales + étendues), en plus de cela, elle nécessite le consentement”, partage Ralph Boege, PDG de Paradise Worldwide et conseiller pour AIxchange. « Ce nouvel écosystème de technologie juridique va changer le secteur et entraîner de nouveaux propriétaires. »
“Nous nous sommes associés à AIxchange parce que nous croyons également en l’attribution Creative Weight – une nouvelle façon de travailler avec les plateformes d’IA, en intégrant les CMO et éventuellement les PRO. En coopération avec l’AFEM, nous avons travaillé sur les principes de l’IA. Je pense que nous, en tant qu’industrie, pouvons faire mieux et nous ne devrions pas répéter les vieilles habitudes comme faire des affaires basées sur les parts de marché ou les résultats DSP. Nous remettons en question les “accords” qui sont en place entre les majors et les plateformes d’IA – j’ai du mal à imaginer qu’elles aient rempli les nouvelles conditions décrites ici. conditions de l’écosystème.
« En tant que pionniers dans le domaine de la correspondance audio (empreintes digitales) et de l’enrichissement et de l’extraction de métadonnées, nous fournissons depuis plus de 20 ans aux entreprises de médias, aux sociétés de gestion marketing et à d’autres acteurs des outils permettant de mesurer l’utilisation de la musique », déclare Steffen Holly de la Fraunhofer Society for the Advancement of Applied Research. « En nous appuyant sur cette expertise dans les technologies éprouvées de mise en correspondance de contenu, nous souhaitons contribuer activement au développement de technologies d’attribution de contenu équitables, transparentes et significatives. »
En s’intégrant aux CMO, AIxchange relie la mesure technique et l’application de la loi, générant des devis de licence par œuvre basés sur l’impact projeté du modèle plutôt que sur des négociations post-hoc. Les partenariats avec les chercheurs garantissent la rigueur méthodologique, en intégrant des données de performances historiques et des métadonnées culturelles pour valoriser les catalogues existants que les systèmes au prorata sous-évaluent actuellement.
Les sociétés gérées par leurs membres commencent à considérer l’IA non seulement comme une question juridique, mais aussi comme un problème d’architecture de distribution. Les sociétés de gestion marketing européennes ont mis en avant les mécanismes étendus de licences collectives et de copie privée comme outils potentiels pour gérer les utilisations de l’IA, mais elles notent également une lacune flagrante : sans transparence sur les œuvres ingérées et comment elles sont utilisées, aucun régime d’évaluation n’est disponible. risque d’être arbitraire.
Parce que la formation à l’IA dépasse régulièrement les frontières et les catalogues, les organisations de gestion collective (OGC) passent de la discussion à l’expérimentation pratique. La coordination devient essentielle pour empêcher une capture politique ou commerciale par une poignée de plateformes dominantes. Aux Pays-Bas, AIxchange et Buma Stemra ont commencé à collaborer sur un modèle d’attribution Creative Weight, une initiative visant à identifier comment les œuvres individuelles contribuent au comportement d’un modèle.
Des efforts comme celui-ci témoignent d’une volonté plus large d’établir des normes d’attribution partagées, des ensembles de données de référence et des normes d’accès aux données, évitant ainsi un paysage fragmenté où les règles distinctes de chaque territoire peuvent facilement être acheminées par les développeurs mondiaux d’IA. Au fil de ces débats, un principe apparaît comme non négociable pour un écosystème durable : le consentement doit être spécifique, éclairé et révocable. En termes de droits d’auteur, les intermédiaires ne peuvent pas concéder sous licence des droits qu’ils ne détiennent pas, ce qui signifie que les contrats, les mandats collectifs et les sociétés d’auteurs doivent indiquer explicitement si les droits de formation, d’intégration et de génération de l’IA sont inclus.
Pour les entreprises d’IA, cela implique que le consentement rétroactif via des programmes mondiaux de non-participation ou de vastes accords « industriels » sera probablement insuffisant si les créateurs individuels et les petits propriétaires de catalogues n’ont jamais accepté ces utilisations en premier lieu. Alors que les directives d’organismes tels que le US Copyright Office se précisentles entreprises sont invitées à évoluer vers des ensembles de données basés sur des autorisations et des enregistrements solides de ce qui a été autorisé, par qui et dans quelles circonstances.
« En tant qu’écosystème mondial d’innovation, le CIC Berlin rassemble des technologues, des chercheurs et des créateurs pour aborder les véritables implications de l’IA dans la musique et les industries créatives », partage Timon Rupp, directeur général du Cambridge Innovation Center (CIC).
« Le consentement, l’acquisition transparente des données, les licences appropriées, l’attribution et la rémunération équitable ne sont pas des obstacles à l’innovation : ils constituent le fondement d’une IA responsable à grande échelle. »
Alors qu’une grande partie de l’attention juridique et politique s’est concentrée sur l’Europe et l’Amérique du Nord, les marchés émergents, notamment en Afrique, s’engagent dans l’IA à partir d’un point de départ différent. Sur ces marchés musicaux émergents, les plateformes abordent la gouvernance de l’IA avec des cadres qui donnent la priorité à la souveraineté des créateurs et de l’État plutôt qu’à la domination des plateformes.
Cette approche centre le transfert de connaissances, en équipant les CMO et les créateurs locaux d’outils d’attribution et de modèles de licence, plutôt que de permettre une extraction unidirectionnelle de la plateforme. Les initiatives renforcent la capacité des détenteurs de droits autochtones à auditer les ensembles de données de formation en IA et à exiger une compensation créative basée sur le poids, garantissant ainsi que la valeur économique reste au sein des écosystèmes qui ont donné naissance au matériau source. Les réformes du Nigeria mettent l’accent sur les licences facultatives pour la formation en IA et les projections de voix/style comme identifiants uniques en vertu de la loi actuelle sur le droit d’auteur.
Par exemple, le Conférence sur la musique Africa Rising a lancé le format Music in Tech (Africa) lors de son édition 2025. Ce forum accueillera l’IA Think Tank à l’ARMC en mai 2026, comprenant des managers, des artistes, des CMO et des PRO du continent pour renforcer les relations entre Berlin et Johannesburg. L’accent est mis sur l’échange de connaissances juridiques et technologiques pour travailler à l’indépendance panafricaine du contenu.
Au cours des 12 à 24 prochains mois, plusieurs trajectoires convergeront : des décisions de justice sur la question de savoir si la formation d’IA sur de la musique protégée par le droit d’auteur sans autorisation constitue une violation, des orientations réglementaires sur les obligations de transparence et la première génération de systèmes de licences à grande échelle entre les titulaires de droits musicaux et les entreprises d’IA. Ces développements établiront effectivement les règles par défaut sur la manière dont la valeur reflue – ou ne parvient pas – aux créateurs lorsque leur travail alimente la créativité des machines.
Pour le secteur indépendant, le choix est difficile : accepter des cadres dans lesquels le consentement est présumé et l’attribution est une boîte noire, ou promouvoir des systèmes dans lesquels l’accès à la formation est conditionné à une autorisation explicite et à une attribution scientifiquement fondée. À mesure que les initiatives scientifiques autour du poids créatif, de la coordination du CMO et de la gouvernance des données basées sur le consentement mûrissent, l’industrie a l’opportunité non seulement de négocier de meilleurs accords, mais aussi de redéfinir à quoi ressemble l’IA responsable dans la musique avant que les expériences d’aujourd’hui ne deviennent la valeur par défaut de demain.