L’intelligence artificielle générative bouleverse la musique à une vitesse inédite. Derrière la fascination pour les morceaux « créés par une IA » se joue une bataille bien plus profonde et largement méconnue : celle des droits d’auteur. Car pour générer de la musique, une IA doit d’abord être entraînée — avec des œuvres qui appartiennent à quelqu’un. À qui revient alors la valeur créée ? Et que deviennent les artistes dont la voix, le style ou les compositions servent, à leur insu, à nourrir ces machines ?
Pour démêler ce sujet, nous avons échangé avec Philippe Guillaud, ingénieur, entrepreneur (sa quatrième start-up) et cofondateur de MatchTune, une société qui met l’IA au service des majors et des artistes plutôt qu’à leur place. Installé entre la France et Los Angeles, il observe de près le « grand combat » qui oppose aujourd’hui les technologies génératives au droit d’auteur — des deepfakes vocaux aux procès retentissants en cours aux États-Unis.
Son constat est clair : l’IA est une vague qu’il faut apprendre à surfer plutôt que de la subir, mais à condition de remettre la rémunération des créateurs au centre du jeu.
Entretien avec Philippe Guillaud, cofondateur de MatchTune, réalisé dans le cadre de l’Atelier de Cédric. Une conversation sur l’intelligence artificielle, le droit d’auteur et l’avenir économique des artistes.
Le vrai enjeu de l’IA musicale : les données d’entraînement
On s’émerveille du résultat — une mélodie, une voix, un morceau « inédit » — en oubliant ce qui l’a rendu possible. Philippe Guillaud insiste sur ce point central, trop souvent passé sous silence dans le débat public.
« Pour entraîner les modèles d’intelligence artificielle qui vont générer cette musique, il a bien fallu que la machine se serve de références musicales qui appartiennent à quelqu’un. »
Autrement dit, la musique qui « sort » du modèle est peut-être nouvelle, mais le modèle, lui, a été nourri d’œuvres protégées. Là où un humain distingue un chat d’un chien avec deux ou trois images, une IA en réclame des millions. Cette voracité en données pose une question juridique frontale : si des œuvres ont servi à l’entraînement, une rétrocession aux ayants droit devrait logiquement s’appliquer. C’est, pour Guillaud, le point de bascule de toute l’industrie.
Deepfakes : faire chanter n’importe qui
Le sujet n’est plus théorique. Depuis quelques mois, un phénomène s’installe : les deepfakes musicaux, ces titres où l’on fait chanter un artiste qui n’a jamais interprété le morceau. Le faux duo « Drake / The Weeknd », retiré en urgence par Universal puis réapparu, a donné le coup d’envoi de la bataille.
« Aujourd’hui, on arrive à faire chanter n’importe quel artiste à la place de n’importe quel autre artiste. »
Pour les plateformes, les médias et les artistes, c’est un défi majeur qui s’ouvre. Guillaud y voit aussi, paradoxalement, de futurs usages encadrés : si les ayants droit d’un artiste disparu souhaitaient, demain, autoriser un inédit, pourquoi pas — à condition que le droit le permette. Car face à toute exploitation, demeure une protection que la technologie ne peut effacer.
Le droit moral, ce garde-fou inaliénable
Qu’on soit en France, aux États-Unis ou ailleurs, l’artiste conserve un droit moral sur son œuvre et son image. C’est lui qui permet de dire non à une utilisation non consentie de sa voix ou de son style — un rempart d’autant plus précieux à l’ère des deepfakes. Ce droit, inaliénable, rappelle qu’aucune prouesse technique ne prime sur le consentement du créateur.
Streaming : la grande désillusion qui explique tout
Pour comprendre pourquoi la question de la rémunération est si brûlante, il faut revenir au modèle dominant. Le streaming, longtemps présenté comme le salut, a déçu une large partie des créateurs.
« Le streaming, ça a été une grande désillusion pour les artistes. Pour gagner 400 dollars, il faut 100 000 écoutes. »
Et chaque jour, environ 100 000 nouveaux titres arrivent sur les plateformes — auxquels s’ajoutent désormais les deepfakes. Résultat : un système où une minorité « bankable » est mise en avant pendant que des millions de titres ne génèrent quasiment rien (on estime à plusieurs dizaines de millions le nombre de morceaux jamais écoutés). C’est sur ce terrain de frustration que l’IA arrive — et qu’elle peut faire le pire comme le meilleur.
L’IA comme alliée, pas comme remplaçante
La position de Philippe Guillaud n’est pas technophobe, au contraire. Sa conviction tient en une image.
« L’IA, c’est comme une vague : soit on la surfe, soit on se fait engloutir. Ces technologies doivent augmenter, pas remplacer. »
Plutôt que de produire de la « pseudo-musique » pour économiser des droits d’auteur — une fausse bonne idée, selon lui — il défend un usage où l’IA reste cachée au service de l’humain : analyser une vidéo pour proposer les meilleurs titres, réadapter un morceau existant à une séquence, retaguer des catalogues de façon non biaisée. L’objectif n’est pas de remplacer les créateurs, mais de connecter l’immense masse de musique existante (quelque 200 millions de titres) aux centaines de millions de créateurs de contenu qui en cherchent — en rémunérant les artistes au passage. Dépenser des fortunes à fabriquer une musique de synthèse pour ne pas payer ce qui, finalement, coûte peu, est pour lui un contresens.
Vers un règlement du conflit : procès et pragmatisme
Le bras de fer est désormais judiciaire. Aux États-Unis, plusieurs procès retentissants opposent les détenteurs de droits aux acteurs de l’IA — Getty Images attaquant des générateurs d’images, par exemple. Et Guillaud souligne la logique très anglo-saxonne qui prévaut.
« Aux États-Unis, on part du principe qu’il vaut mieux un mauvais accord qu’un bon procès. »
C’est pourquoi les grands acteurs lèvent des fonds considérables : non pour innover, mais pour pouvoir régler ces questions de copyright. La clé du futur se joue là, dans la relation entre l’IA et ses sources. À l’inverse, certaines jurisprudences (au Japon notamment) tendent à considérer que les œuvres ayant servi à l’entraînement ne sont pas couvertes — preuve que le cadre est encore mouvant. De son côté, MatchTune dit avoir dû garantir à ses partenaires que leurs musiques ne servent pas à entraîner des modèles génératifs : un garde-fou contractuel qui dessine déjà les bonnes pratiques de demain.
Ce qu’il faut retenir
- Le vrai débat n’est pas la musique générée, mais les données d’entraînement : une IA se nourrit d’œuvres protégées, ce qui appelle une rétrocession aux ayants droit.
- Les deepfakes vocaux sont le nouveau front : on peut faire « chanter » n’importe quel artiste, d’où un défi majeur pour les plateformes et les médias.
- Le droit moral reste inaliénable : l’artiste peut toujours refuser une utilisation de sa voix ou de son style.
- Le streaming a déçu (≈ 400 $ pour 100 000 écoutes), ce qui rend la question de la rémunération centrale.
- L’IA doit augmenter, pas remplacer : mieux vaut rémunérer la vraie musique, peu coûteuse, que fabriquer de la synthèse pour éviter les droits.
- Le conflit se règle devant les tribunaux : procès aux États-Unis, jurisprudences contradictoires, et pragmatisme du « mauvais accord plutôt qu’un bon procès ».
Philippe Guillaud est ingénieur et entrepreneur, cofondateur de MatchTune, société qui développe des outils d’IA au service de la synchronisation et de la rémunération des artistes. Il est également ambassadeur de la French Tech à Los Angeles.
