IA ET MUSIQUE : QUE DU BON?
L’intelligence artificielle transforme en profondeur notre rapport à la musique. Ce qui relevait autrefois de l’inspiration humaine, du geste sensible et de l’expérience partagée s’ouvre désormais à des algorithmes capables de composer, d’interpréter et de diffuser des œuvres musicales. Cette évolution soulève des questions majeures : que devient la création quand elle est assistée, voire automatisée ? Et que reste-t-il de l’intention artistique dans un monde où les machines peuvent produire des mélodies en quelques secondes ?
L’IA, entendue comme un ensemble de systèmes capables de simuler des fonctions cognitives humaines, intervient aujourd’hui à tous les niveaux de la chaîne musicale. Elle facilite la composition, optimise les performances, analyse les tendances, et propose même des formats adaptés aux goûts du public. Mais la musique ne se résume pas à une suite de sons : elle est une pratique humaine, émotionnelle et culturelle, structurée par des outils techniques et encadrée par des institutions — maisons de disques, plateformes, organismes de régulation — qui garantissent sa diffusion, sa reconnaissance et sa légitimité.
Dans ce contexte, il convient d’examiner en quoi l’intelligence artificielle peut être bénéfique à la musique, notamment en optimisant les dynamiques humaines et techniques de la création musicale. Toutefois, cet enthousiasme mérite d’être relativisé, car l’IA introduit également des effets négatifs, affectant la singularité des artistes, la perception des auditeurs et les équilibres éthiques, techniques et juridiques du secteur.
Il sera vu dans un premier temps comment l’IA optimise les dynamiques humaines et techniques de la création musicale. Ensuite, seront analysés les effets négatifs qu’elle introduit dans ce domaine. Enfin, seront présentées les sanctions et remédiations proposées par le BENZ PROTOCOL pour encadrer ces dérives.
I. L’intelligence artificielle optimise les dynamiques humaines et techniques de la création musicale.
I.1 Les artistes disposent, à travers l’IA, de nouvelles capacités pour gérer et accéder à la création.
*/ Les créateurs affinent et pilotent mieux leurs projets musicaux: la notion de pilotage musical renvoie à la capacité de contrôler, moduler et structurer les différentes étapes de la création sonore, depuis l’idée initiale jusqu’à sa mise en forme finale. Elle implique des opérations complexes telles que la gestion des textures, l’organisation des motifs, le calibrage des transitions ou l’ajustement des timbres. Grâce aux interfaces intelligentes, les artistes peuvent désormais agir sur ces paramètres avec une précision algorithmique, en temps réel ou en différé.
Les environnements de création assistée par IA intègrent des modules de reconnaissance de patterns, de suggestion harmonique ou de simulation acoustique. Ces outils permettent d’anticiper les effets d’une séquence, de tester des variantes, ou de générer des structures inédites à partir de corpus existants. Le compositeur devient alors un opérateur de flux, capable d’interagir avec des systèmes qui apprennent ses préférences et les traduisent en propositions musicales. Cette logique s’inscrit dans ce que Gilbert Simondon appelle une « individuation technique » (Du mode d’existence des objets techniques), où l’objet — ici le logiciel — devient un médiateur actif entre l’intention humaine et la forme produite.
Ce pilotage algorithmique ne va pas sans tensions. Il rationalise les choix, mais peut aussi induire une standardisation des formes, en privilégiant les solutions les plus efficaces ou les plus conformes aux tendances dominantes. Le risque est alors de voir émerger une musique fonctionnelle, optimisée pour l’écoute rapide, mais appauvrie dans sa charge expressive.
À titre d’exemple, dans ce domaine, le japonais YACHT a entraîné une IA sur l’ensemble de ses œuvres passées afin de générer des pistes nouvelles. Ces matériaux ont ensuite été réinterprétés, modifiés, et intégrés dans un album hybride, où l’humain et la machine coexistent sans se confondre (source : The Atlantic).
*/ Les non-professionnels accèdent plus facilement à leur nouvel univers musical: l’accessibilité musicale désigne ici la possibilité, pour des individus sans formation académique ou technique, d’entrer dans un processus de création sonore grâce à des interfaces intelligentes. Ces dispositifs — souvent fondés sur des systèmes de génération automatique, de reconnaissance vocale ou de synthèse algorithmique — permettent de composer, d’arranger ou de mixer sans maîtriser les langages traditionnels de la musique, tels que le solfège ou la MAO (musique assistée par ordinateur).
L’intelligence artificielle agit comme un médiateur entre l’intuition créative et la réalisation technique. Elle simplifie les gestes, propose des structures préétablies, et guide l’utilisateur dans ses choix esthétiques. Cette démocratisation de la création musicale s’inscrit dans une logique d’empowerment culturel, où chacun peut devenir producteur de contenu. Le sociologue Henry Jenkins évoque cette dynamique dans sa théorie des « cultures participatives » (Convergence Culture), soulignant que les technologies numériques permettent aux amateurs de s’approprier des outils autrefois réservés aux professionnels.
Toutefois, cette ouverture n’est pas exempte de limites. Elle peut engendrer une uniformisation des productions, en favorisant des modèles prédictifs fondés sur les tendances dominantes. Le risque est alors de voir émerger une esthétique générique, où la singularité de l’expression se dilue dans des formats standardisés.
Dans cette perspective, un collectif brésilien a conçu une application mobile permettant à des enfants des favelas de créer des morceaux en sélectionnant des ambiances et des rythmes générés par IA. Ces créations ont ensuite été diffusées sur les plateformes, révélant une diversité sonore inattendue (source : Wired).
Ces nouvelles possibilités offertes aux artistes et aux amateurs modifient en profondeur les conditions d’accès et de pilotage de la création musicale. Mais au-delà de ces avancées, l’intelligence artificielle transforme également les pratiques elles-mêmes, en intervenant directement dans les processus de composition et de diffusion.
I.2 Les compositeurs et diffuseurs transforment leurs pratiques musicales.
*/ Les musiciens profitent d’une meilleure rationalisation musicale: dans les environnements de création assistée par IA, les musiciens peuvent désormais structurer leurs œuvres avec une efficacité inédite. Loin de se limiter à l’inspiration ou à l’improvisation, la composition devient un processus piloté, où les choix harmoniques, rythmiques et formels sont guidés par des suggestions algorithmiques. Cette rationalisation — entendue comme la mise en cohérence technique et stylistique des éléments musicaux — permet de gagner en clarté, en fluidité et en pertinence sonore.
Les logiciels intelligents analysent les séquences, détectent les ruptures non maîtrisées, proposent des transitions, et anticipent les effets d’une modulation ou d’un changement de tempo. Le musicien travaille alors dans un espace balisé, où les erreurs sont signalées, les incohérences corrigées, et les alternatives immédiatement disponibles. Ce fonctionnement évoque la pensée de Max Weber sur la montée de la rationalité instrumentale dans les pratiques modernes (Économie et société), où l’efficacité devient un critère central de légitimation.
Mais cette logique n’est pas sans ambivalence. Elle peut appauvrir la part intuitive du geste musical, en enfermant l’artiste dans des modèles prédictifs. Elle peut aussi favoriser une esthétique de l’optimisation, où la surprise, l’accident ou la dissonance volontaire sont perçus comme des anomalies à corriger.
Dans cette dynamique, un duo sud-coréen de musique ambient a conçu ses morceaux à partir de structures générées par IA, calibrées pour produire des effets de relaxation mesurés par biofeedback. Les musiciens ont ensuite réinjecté des éléments aléatoires pour réintroduire une forme de respiration humaine dans l’ensemble (source : Korea Herald).
*/ Les artistes profitent d’une meilleure exploration musicale: l’intelligence artificielle permet aux artistes d’élargir leur champ d’exploration musicale en leur donnant accès à des architectures sonores, des combinaisons stylistiques et des environnements acoustiques qu’ils ne pourraient concevoir seuls. Cette exploration repose sur la capacité des systèmes intelligents à générer des agencements inédits, à simuler des traditions musicales éloignées ou à hybrider des langages esthétiques hétérogènes. L’artiste ne se contente plus d’innover dans son propre registre : il navigue entre les cultures, les époques et les formats, porté par une machine qui propose sans imposer.
Ce déplacement esthétique s’inscrit dans une logique de dé-coïncidence, telle que pensée par François Jullien (Dé-coïncidence), où la création advient dans l’écart, dans la sortie des repères familiers. L’IA, en tant qu’outil de variation, favorise cette sortie du cadre, en générant des formes qui ne répondent ni aux habitudes perceptives ni aux conventions stylistiques. Elle devient ainsi un partenaire d’altérité, un générateur de surprise.
Mais cette ouverture soulève aussi des tensions. L’artiste reste responsable du sens qu’il donne à ces matériaux. L’exploration ne vaut que si elle est habitée, orientée, assumée. Sans cela, elle risque de se réduire à une errance formelle, séduisante mais vide. Le philosophe Nelson Goodman, dans sa théorie des « mondes possibles » (Ways of Worldmaking), rappelle que toute création est un acte de sélection : explorer, c’est choisir, et choisir, c’est exclure.
Un exemple marquant : des musiciens expérimentaux basés à Lagos ont utilisé une IA entraînée sur des corpus multiculturels pour fusionner des rythmes yoruba avec des harmonies issues du jazz modal. Le résultat, à la fois déroutant et organique, a été présenté comme une cartographie sonore d’un territoire imaginaire (source : Quartz Africa).
Si l’intelligence artificielle enrichit les pratiques musicales en les rendant plus structurées et plus exploratoires, elle transforme aussi les relations entre les artistes et les institutions qui encadrent leur activité. Car au-delà des gestes créatifs, c’est tout un écosystème professionnel et symbolique qui se reconfigure sous l’effet des technologies intelligentes.
I.3 L’intelligence artificielle redéfinit les relations entre les artistes et les institutions musicales.
*/ Les institutions musicales intègrent l’IA pour améliorer la gestion et la diffusion des œuvres: les institutions musicales — maisons de disques, plateformes de streaming, agences de droits, conservatoires — ont progressivement intégré l’intelligence artificielle dans leurs dispositifs de gestion et de diffusion. Cette intégration repose sur des systèmes capables d’analyser les flux, de prédire les comportements d’écoute, d’optimiser les catalogues et de personnaliser les recommandations. L’IA devient ainsi un levier stratégique pour rationaliser les opérations, réduire les coûts et accroître la visibilité des œuvres.
Les algorithmes de classification automatique permettent de trier des millions de fichiers sonores selon des critères de genre, de tonalité ou de mood. Les outils de data mining identifient les tendances émergentes, anticipent les succès potentiels et orientent les campagnes promotionnelles. Cette logique s’inscrit dans une économie de l’attention, où la visibilité dépend de la capacité à capter des micro-moments d’écoute. Le philosophe Yves Citton, dans son essai sur l’« écologie de l’attention » (Pour une écologie de l’attention), montre que les institutions culturelles doivent désormais penser leur action en fonction de la rareté cognitive des publics.
Mais cette automatisation soulève des enjeux critiques. Elle peut renforcer les effets de concentration, en favorisant les artistes déjà visibles, et marginaliser les esthétiques minoritaires. Elle peut aussi induire une forme de gouvernance algorithmique, où les choix éditoriaux sont dictés par des modèles statistiques plutôt que par des critères artistiques ou culturels.
Exemple significatif : une plateforme suédoise a déployé un système d’IA capable de recommander des morceaux en fonction du rythme cardiaque de l’auditeur, mesuré via son smartphone. Ce dispositif, intégré aux playlists institutionnelles, a permis d’augmenter l’engagement tout en redéfinissant les critères de diffusion (source : Music Business Worldwide).
*/ Les artistes bénéficient d’un accès élargi aux circuits institutionnels grâce aux outils intelligents: les circuits institutionnels de la musique — maisons de disques, agences de booking, plateformes de diffusion, organismes de gestion collective — ont longtemps fonctionné comme des filtres d’entrée, réservant l’accès aux artistes disposant de ressources, de réseaux ou de reconnaissance préalable. L’arrivée des outils intelligents a modifié cette configuration en permettant à des créateurs indépendants de contourner certains seuils et d’intégrer plus rapidement les espaces de légitimation.
Les algorithmes de recommandation, les systèmes de tagging automatisé, les plateformes de distribution numérique assistée par IA facilitent la mise en visibilité des œuvres, leur indexation dans les catalogues, et leur circulation dans des environnements professionnels. L’artiste peut ainsi se positionner dans des playlists institutionnelles, répondre à des appels à projets, ou générer des métadonnées conformes aux standards requis. Cette fluidification des parcours s’inscrit dans une logique de désintermédiation, où les barrières traditionnelles sont remplacées par des interfaces intelligentes. Le sociologue Pierre-Michel Menger, dans son analyse des carrières artistiques (Portrait de l’artiste en travailleur), montre que l’accès aux institutions repose désormais sur la capacité à gérer l’incertitude et à mobiliser des ressources techniques.
Mais cette ouverture n’est pas sans ambiguïté. Elle repose sur des critères algorithmiques qui peuvent reproduire des biais, favoriser les profils déjà visibles, ou exclure les esthétiques non conformes aux modèles dominants. L’accès élargi ne garantit pas la reconnaissance, et la présence dans les circuits ne vaut pas validation symbolique.
Exemple révélateur : une chanteuse indépendante basée à Medellín a utilisé une IA pour générer les métadonnées optimales de ses morceaux, les adapter aux formats requis par les plateformes, et cibler les playlists les plus pertinentes. En quelques semaines, ses titres ont été intégrés dans des sélections éditoriales aux côtés d’artistes signés (source : El Tiempo).
Si l’intelligence artificielle offre aux artistes et aux institutions des outils puissants pour enrichir, structurer et diffuser la création musicale, elle ne le fait pas sans contrepartie. Car derrière cette promesse d’efficacité et d’ouverture, se dessinent des effets plus ambigus : atteintes à la singularité, brouillage des repères sensibles, dérèglements techniques et juridiques. Il devient alors nécessaire d’interroger les zones d’ombre que cette technologie introduit dans le champ musical.
II. L’intelligence artificielle introduit des effets négatifs dans la création musicale.
II.1 Les artistes et les auditeurs subissent des atteintes multiples .
*/ Les artistes perdent en singularité et en reconnaissance musicale: L’usage intensif de l’intelligence artificielle dans la création musicale tend à diluer les marqueurs de singularité artistique. En générant des structures sonores à partir de corpus existants, l’IA favorise des formes standardisées, souvent optimisées pour la diffusion algorithmique. L’artiste, pris dans cette logique, risque de voir son style absorbé par des modèles dominants, réduisant sa capacité à affirmer une voix propre.
La reconnaissance musicale — entendue comme la capacité à être identifié, valorisé et distingué dans un champ esthétique — devient plus difficile à atteindre lorsque les productions se ressemblent, s’alignent ou s’agrègent autour de tendances calculées. Le philosophe Günther Anders, dans sa critique de la reproductibilité technique (L’obsolescence de l’homme), souligne que la machine, en reproduisant à l’infini des formes similaires, menace l’unicité de l’œuvre et la reconnaissance de son auteur.
Cette perte de singularité est accentuée par les mécanismes de recommandation, qui privilégient les contenus conformes aux attentes du public majoritaire. L’artiste qui dévie, qui expérimente ou qui propose des formes atypiques se trouve marginalisé par des systèmes qui valorisent la prévisibilité. Le risque est celui d’une invisibilisation algorithmique, où la reconnaissance ne dépend plus de la qualité ou de l’innovation, mais de la compatibilité avec des modèles statistiques.
Exemple éclairant : un beatmaker indépendant basé à Casablanca a vu ses compositions, pourtant originales, systématiquement écartées des playlists automatisées, car elles ne correspondaient pas aux profils d’écoute dominants. Malgré une réception critique favorable, sa visibilité est restée marginale (source : Jeune Afrique).
*/ Les auditeurs perçoivent moins clairement l’intention humaine et les repères sensibles : l’intention humaine dans la musique se manifeste par des choix expressifs, des inflexions, des silences, des ruptures — autant de gestes qui traduisent une subjectivité incarnée. Or, lorsque l’intelligence artificielle intervient dans la composition ou l’interprétation, ces repères sensibles tendent à s’estomper. L’auditeur, confronté à une œuvre générée ou modifiée par des algorithmes, peine à identifier ce qui relève d’un geste humain ou d’une opération calculée.
Cette indistinction affecte la réception esthétique. Elle brouille la relation d’empathie, rend plus difficile l’attribution d’une intention, et fragilise le lien symbolique entre l’œuvre et son auteur. Le philosophe Roman Ingarden, dans sa théorie de l’œuvre d’art (L’œuvre d’art littéraire), insiste sur la nécessité d’une intentionnalité perceptible pour que l’œuvre soit investie de sens. Sans cela, elle devient un objet flottant, privé de direction.
L’IA, en générant des formes lisses, cohérentes mais désincarnées, produit une esthétique de la neutralité. Les nuances expressives, les imperfections volontaires, les tensions non résolues — autant de signes de présence humaine — sont souvent corrigés ou lissés par les systèmes intelligents. Le résultat peut séduire par sa fluidité, mais il laisse l’auditeur dans une zone d’incertitude affective.
On peut y voir une acceptation sociétale d’une banalisation algorithmique, notamment dans le cas de la musique ambient, devenue un fond sonore standardisé. Cette tendance s’inscrit dans ce que Bernard Stiegler nomme une prolétarisation de la sensibilité (La société automatique), où les individus perdent leur capacité à discriminer, à désirer, à ressentir autrement.
Un exemple frappant : une œuvre ambient diffusée sur une plateforme scandinave, entièrement générée par IA, a été perçue comme apaisante mais impersonnelle. Lors d’un test d’écoute, les auditeurs ont exprimé une difficulté à ressentir une intention ou une émotion précise, malgré la qualité sonore indéniable (source : Dagens Nyheter).
*/ Tous ces acteurs voient l’éthique musicale bouleversée: l’introduction de l’intelligence artificielle dans le champ musical ne modifie pas seulement les pratiques : elle reconfigure les fondements éthiques qui régissent la création, la diffusion et la réception des œuvres. Tous les acteurs — artistes, auditeurs, institutions — sont confrontés à une redéfinition des responsabilités, des droits et des valeurs associées à la musique.
La question de l’attribution devient centrale : qui est l’auteur d’une œuvre générée par IA ? À qui revient la reconnaissance, la rémunération, la responsabilité symbolique ? Ces interrogations touchent à la notion même de création, que Paul Ricœur définit comme un acte de mise en sens dans le temps (Temps et récit). Lorsque la machine intervient dans ce processus, elle brouille les repères de l’intentionnalité, de la responsabilité et de la mémoire.
L’éthique musicale est également mise à l’épreuve par les biais algorithmiques, qui peuvent reproduire des exclusions esthétiques ou culturelles, et par les logiques de surveillance intégrées aux plateformes. Le philosophe Michel Foucault, dans sa réflexion sur les dispositifs de pouvoir (Surveiller et punir), montre que la technologie n’est jamais neutre : elle organise les comportements, distribue les visibilités, impose des normes.
Enfin, l’autonomie artistique elle-même est fragilisée. L’artiste, soumis aux impératifs de performance algorithmique, peut être tenté d’adapter sa création aux critères de visibilité plutôt qu’à ses propres exigences. Ce glissement soulève une tension entre liberté expressive et conformité stratégique.
Exemple révélateur : un label indépendant basé à Montréal a refusé d’intégrer des morceaux générés par IA dans son catalogue, invoquant une charte éthique fondée sur la présence humaine dans chaque étape du processus créatif. Cette décision, saluée par certains, a été critiquée comme élitiste par d’autres (source : Le Devoir).
Si les bouleversements éthiques liés à l’intelligence artificielle affectent la création musicale et ses modes de réception, ils ne s’arrêtent pas là. Car au-delà des intentions et des sensibilités, c’est l’ensemble des dispositifs techniques et juridiques qui se trouvent mis à l’épreuve. L’IA, en modifiant les conditions de production et de diffusion, introduit des tensions nouvelles dans les infrastructures musicales, qu’il devient urgent d’interroger.
II.2 L’IA provoque des dérèglements techniques et juridiques.
*/ Dans le domaine technique, la transparence et la traçabilité sont remises en cause: L’intégration de l’intelligence artificielle dans les processus musicaux soulève des enjeux techniques majeurs, notamment en matière de transparence et de traçabilité. Les systèmes génératifs, souvent opaques dans leur fonctionnement, rendent difficile l’identification des sources, des choix algorithmiques et des transformations opérées sur les œuvres. Cette opacité technique compromet la possibilité de reconstituer le parcours d’une création, d’en attribuer les étapes, ou d’en vérifier l’intégrité.
La traçabilité — entendue comme la capacité à suivre les opérations successives d’un processus — devient problématique lorsque les modèles d’IA sont entraînés sur des corpus non documentés, ou lorsqu’ils génèrent des contenus sans métadonnées explicites. Le philosophe Luciano Floridi, dans sa réflexion sur l’éthique de l’information (The Ethics of Information), insiste sur la nécessité de rendre les systèmes intelligents auditables, explicables et responsables. Sans cela, la confiance dans les infrastructures musicales se fragilise.
La transparence est également mise à mal par la complexité des architectures algorithmiques, souvent propriétaires, qui empêchent les artistes et les institutions de comprendre les critères de sélection, de recommandation ou de modification. Cette asymétrie technique crée une dépendance vis-à-vis d’acteurs technologiques, et limite la souveraineté des créateurs sur leurs propres œuvres.
Un cas emblématique : lors d’un festival numérique organisé à Séoul, plusieurs artistes ont découvert que leurs morceaux avaient été modifiés par un système d’optimisation sonore intégré à l’infrastructure technique du lieu. Ces ajustements, opérés sans concertation, ont altéré l’équilibre acoustique initial et soulevé des critiques sur le manque de transparence du dispositif (source : Korea JoongAng Daily).
*/ En matière juridique, les droits liés aux œuvres créées par IA restent difficiles à réguler: l’émergence de contenus musicaux générés par intelligence artificielle pose des défis inédits au droit d’auteur. Les régimes juridiques traditionnels reposent sur la notion d’auteur humain, doté d’intentionnalité et de responsabilité. Or, lorsque l’œuvre est produite — partiellement ou totalement — par un système algorithmique, cette base conceptuelle vacille. Qui détient les droits sur une œuvre générée par IA ? Le programmeur, l’utilisateur, l’entité qui héberge le système, ou personne ?
Cette incertitude juridique est accentuée par la diversité des législations. Certains pays, comme le Royaume-Uni, reconnaissent des droits voisins pour les œuvres générées par ordinateur (Copyright, Designs and Patents Act, 1988), tandis que d’autres, comme la France, exigent une intervention humaine significative pour qu’une œuvre soit protégée. Le juriste Alain Bensoussan évoque une « zone grise » du droit, où les créations algorithmiques échappent aux catégories établies.
La question de la responsabilité est également cruciale : en cas de plagiat involontaire, de violation de droits ou de diffusion non autorisée, qui répond juridiquement ? L’IA, en tant qu’agent non-personne, ne peut être tenue responsable. Cette lacune rend difficile la régulation des usages, et fragilise les mécanismes de protection des artistes.
Un cas problématique : une start-up musicale basée à Tel Aviv a commercialisé des morceaux générés par IA, entraînée sur des corpus non déclarés. Plusieurs artistes ont reconnu des fragments de leurs œuvres dans les productions diffusées, sans pouvoir obtenir réparation faute de cadre juridique clair (source : Haaretz).
Si les mutations techniques et juridiques liées à l’intelligence artificielle bouleversent les conditions de production et de régulation de la musique, elles affectent également les structures qui en assuraient historiquement la médiation. Car au-delà des outils et des normes, c’est l’organisation même du champ musical — ses acteurs, ses rôles, ses hiérarchies — qui se trouve redéfinie. L’IA ne modifie pas seulement les contenus : elle reconfigure les fonctions, redistribue les légitimités et impose de nouveaux standards.
II.3 L’IA fragilise les équilibres institutionnels de la musique.
*/ Les structures traditionnelles perdent leur rôle d’intermédiaire et de garant artistique: l’essor des technologies intelligentes dans le champ musical a profondément modifié le rôle des structures traditionnelles — maisons de disques, agences de production, conservatoires, institutions de diffusion — qui assuraient historiquement la médiation entre les artistes et le public. Ces entités, garantes de la qualité artistique, de la légitimité culturelle et de la régulation professionnelle, voient leur fonction remise en cause par des dispositifs automatisés capables de produire, sélectionner et diffuser des œuvres sans validation humaine.
Les plateformes numériques, dotées d’algorithmes de recommandation et de systèmes de distribution automatisée, permettent aux artistes d’accéder directement aux publics, sans passer par les filtres institutionnels. Cette désintermédiation, souvent présentée comme une démocratisation, affaiblit en réalité les mécanismes de régulation symbolique. Le sociologue Pierre Bourdieu, dans sa théorie des champs (Les règles de l’art), montre que la valeur d’une œuvre ne dépend pas seulement de sa qualité intrinsèque, mais aussi de sa reconnaissance par des instances légitimes. Or, ces instances sont désormais contournées ou marginalisées.
La perte du rôle de garant artistique se traduit aussi par une dilution des critères d’évaluation. Les métriques d’audience, les taux de clics ou les durées d’écoute remplacent les jugements esthétiques, les expertises critiques ou les validations professionnelles. Cette mutation fragilise la construction des carrières, la transmission des savoirs et la diversité des formes musicales.
Illustration parlante : lors d’un concours de composition organisé en ligne par une plateforme américaine, les œuvres sélectionnées étaient exclusivement choisies par un algorithme d’engagement. Plusieurs compositeurs reconnus ont vu leurs propositions écartées au profit de productions générées par IA, jugées plus « performantes » en termes de rétention d’écoute (source : The Verge).
*/ Les plateformes automatisées imposent de nouveaux standards qui marginalisent certaines formes musicales: Les plateformes numériques, pilotées par des algorithmes de recommandation et d’optimisation, ne se contentent pas de diffuser la musique : elles en redéfinissent les standards. En privilégiant les formats courts, les débuts accrocheurs, les structures répétitives et les textures compatibles avec l’écoute passive, elles imposent des critères esthétiques qui orientent la production musicale vers une efficacité calculée. Cette logique marginalise les formes longues, complexes, dissonantes ou narratives, qui ne répondent pas aux impératifs de performance algorithmique.
Ce phénomène s’inscrit dans une économie de la visibilité, où la musique devient un contenu à optimiser plutôt qu’une œuvre à interpréter. Le philosophe Byung-Chul Han, dans sa critique de la société de la transparence (La société de la transparence), montre que la logique numérique tend à éliminer l’ambiguïté, la lenteur et la profondeur au profit de la clarté immédiate et de la circulation rapide. Les formes musicales qui résistent à cette logique — musique contemporaine, expérimentale, improvisée — se trouvent reléguées aux marges.
Les artistes qui travaillent dans ces registres doivent souvent contourner les plateformes, créer leurs propres circuits, ou accepter une visibilité réduite. Cette marginalisation n’est pas seulement économique : elle est aussi symbolique, car elle affecte la reconnaissance, la transmission et la mémoire des formes musicales non conformes.
Un exemple significatif : un collectif de compositeurs électroacoustiques basé à Helsinki a vu ses œuvres systématiquement exclues des playlists automatisées, jugées « non adaptées » aux standards d’écoute. Malgré leur reconnaissance dans les circuits spécialisés, leur présence sur les grandes plateformes reste quasi inexistante (source : Helsingin Sanomat).
Si l’intelligence artificielle bouleverse les équilibres artistiques, techniques et institutionnels de la musique, elle ne le fait pas sans provoquer des tensions profondes. Les atteintes à la singularité des artistes, les dérèglements juridiques, les biais algorithmiques et les fragilisations institutionnelles appellent une réponse structurée, capable de réguler ces dérives sans freiner l’innovation. C’est dans cette perspective que s’inscrit le BENZ PROTOCOL, conçu comme un dispositif de sanction et de remédiation pour encadrer les usages de l’IA dans le champ musical.
III. Le BENZ PROTOCOL sanctionne et propose des remédiations.
III.1 Il sanctionne les dérives.
*/ Il intervient en matière de violation des droits d’auteur liés aux productions automatisées: Le BENZ PROTOCOL agit comme un dispositif de régulation destiné à encadrer les atteintes aux droits d’auteur dans le contexte des productions musicales automatisées. Par « productions automatisées », on entend les œuvres générées, modifiées ou diffusées par des systèmes d’intelligence artificielle, sans intervention humaine directe ou avec une intervention partielle. Ces œuvres posent des problèmes spécifiques en matière d’attribution, de traçabilité et de responsabilité juridique.
Dans le droit actuel, les sanctions liées aux violations de droits d’auteur sont fondées sur l’identification d’un auteur humain et d’un acte intentionnel. Or, les systèmes génératifs peuvent produire des contenus proches d’œuvres existantes, intégrer des fragments non déclarés ou diffuser des créations sans consentement explicite, tout en échappant aux critères classiques de responsabilité. Le BENZ PROTOCOL propose de combler cette lacune en instaurant un cadre de sanction adapté aux environnements automatisés.
Ce cadre repose sur trois principes : la traçabilité des corpus d’entraînement, l’identification des chaînes de transformation algorithmique, et la responsabilité distribuée entre les acteurs techniques et les utilisateurs. Il s’inspire des travaux de Luciano Floridi sur l’éthique de l’information, qui défend une approche systémique de la responsabilité dans les environnements numériques. Le protocole prévoit la mise en place d’un registre des opérations algorithmiques, la création d’un identifiant unique pour chaque œuvre générée, et l’instauration de mécanismes de vérification croisée entre les plateformes, les ayants droit et les instances de régulation.
En l’absence de telles mesures, les sanctions restent difficilement applicables, faute de preuves techniques ou de critères juridiques clairs. Le BENZ PROTOCOL vise donc à rendre les productions automatisées juridiquement saisissables, afin que les atteintes aux droits d’auteur puissent être constatées, qualifiées et sanctionnées dans un cadre cohérent.
*/ Il engage des procédures en cas d’atteinte à la transparence et à la traçabilité des créations musicales: Le BENZ PROTOCOL prévoit des procédures spécifiques en cas d’atteinte à la transparence et à la traçabilité dans le processus de création musicale assistée ou générée par intelligence artificielle. Par « transparence », on entend la capacité à rendre lisibles les opérations techniques, les choix algorithmiques et les sources mobilisées dans la production d’une œuvre. Par « traçabilité », on désigne la possibilité de suivre, documenter et vérifier les étapes successives de transformation d’un contenu musical.
Dans les dispositifs actuels, ces deux dimensions sont souvent compromises par des architectures fermées, des corpus d’entraînement non déclarés ou des modifications non signalées. Le BENZ PROTOCOL propose de renforcer les sanctions en cas de manquement à ces obligations, en s’appuyant sur des standards techniques et juridiques compatibles avec les principes de gouvernance algorithmique.
Les procédures engagées incluent la mise en demeure des opérateurs techniques, l’audit des chaînes de production, et la suspension temporaire ou définitive de la diffusion des œuvres concernées. Elles peuvent également conduire à des sanctions financières ou à des restrictions d’accès aux infrastructures numériques. Ces mesures s’inspirent des mécanismes de régulation existants dans les secteurs de la cybersécurité et de la protection des données, notamment le principe de « responsabilité par conception » défendu par le RGPD.
Le protocole prévoit enfin la création d’un observatoire transnational chargé de surveiller les pratiques, de centraliser les signalements et de coordonner les réponses. Ce dispositif vise à garantir que toute création musicale issue d’un processus automatisé puisse être identifiée, vérifiée et attribuée dans des conditions conformes aux exigences de transparence et de traçabilité.
Si les procédures de sanction permettent de constater, qualifier et encadrer les atteintes liées aux productions automatisées, elles ne suffisent pas à restaurer durablement les équilibres artistiques, juridiques et techniques. C’est pourquoi le BENZ PROTOCOL intègre également des mécanismes de remédiation, conçus pour prévenir les dérives, accompagner les acteurs concernés et reconstruire les conditions d’une création musicale éthique et traçable.
III.2 Il apporte des remédiations:
*/ Il veut renforcer les mécanismes de certification pour garantir l’intégrité des œuvres générées par intelligence artificielle et garantir leur intégrité: par « certification », on entend ici une procédure formelle permettant d’attester qu’une œuvre respecte les critères de traçabilité, d’attribution et de conformité aux droits d’auteur.
À ce jour, il n’existe pas de système universel de certification pour les œuvres générées par IA dans le domaine musical. Certaines plateformes intègrent des métadonnées, mais celles-ci sont souvent incomplètes, non vérifiées ou facilement modifiables. Le BENZ PROTOCOL vise à créer un cadre opérationnel, fondé sur des pratiques déjà existantes dans d’autres secteurs (comme les certificats numériques dans la cybersécurité ou les identifiants ISRC dans l’industrie musicale).
Concrètement, le protocole propose :
• La création d’un identifiant unique pour chaque œuvre générée, associé à un registre consultable. • L’obligation pour les systèmes génératifs de documenter les corpus d’entraînement et les paramètres utilisés. • La mise en place d’un label de conformité délivré par des instances indépendantes, sur le modèle des organismes de gestion collective ou des agences de normalisation. • L’intégration de ces certificats dans les métadonnées des fichiers musicaux, avec vérification automatique lors de la diffusion sur les plateformes.
Ces mesures sont techniquement réalisables avec les standards actuels (XML, blockchain, DRM) et juridiquement compatibles avec les principes de responsabilité et de transparence. Elles permettent de prévenir les litiges, de faciliter les contrôles, et de renforcer la confiance entre les acteurs.
Le BENZ PROTOCOL ne crée pas un système parallèle, mais propose d’articuler les outils existants dans une logique cohérente, applicable à l’échelle internationale.
*/ Il veut élaborer des dispositifs additionnels de contrôle pour encadrer les usages émergents de l’IA musicale: le BENZ PROTOCOL prévoit l’élaboration de dispositifs additionnels de contrôle pour accompagner les usages émergents de l’intelligence artificielle dans le domaine musical. Par « dispositifs de contrôle », on entend des outils techniques, juridiques et organisationnels permettant de surveiller, encadrer et ajuster les pratiques liées à la création, la diffusion et la transformation musicale automatisée.
Ces usages évoluent rapidement : génération de morceaux à la demande, modification algorithmique en temps réel, personnalisation sonore selon les profils d’écoute. Or, les cadres actuels — qu’ils soient réglementaires ou techniques — ne couvrent que partiellement ces pratiques. Le BENZ PROTOCOL propose donc de compléter les dispositifs existants par des mesures ciblées, applicables à court terme.
Parmi les pistes envisageables :
• L’instauration d’un système de déclaration préalable pour les œuvres générées par IA, avec mention des outils utilisés et des corpus mobilisés. • La mise en place d’un contrôle a posteriori par des instances spécialisées, capables d’évaluer la conformité des œuvres aux règles de droit d’auteur et de transparence. • L’intégration de balises techniques dans les fichiers musicaux, permettant d’identifier les segments générés automatiquement et de distinguer les interventions humaines. • L’adoption de protocoles interopérables entre plateformes, pour harmoniser les pratiques de contrôle et faciliter les échanges d’information.
Ces dispositifs s’appuient sur des technologies éprouvées (horodatage, empreintes numériques, systèmes de suivi des modifications) et sur des modèles de régulation déjà en vigueur dans d’autres secteurs culturels. Ils visent à anticiper les dérives, à protéger les acteurs concernés, et à garantir un usage responsable de l’intelligence artificielle dans la musique.
L’intelligence artificielle s’est imposée comme un outil puissant dans le champ musical, en modifiant en profondeur les dynamiques de création, de diffusion et d’accès. Elle a permis aux artistes de mieux piloter leurs projets, aux amateurs de s’initier plus facilement à la composition, et aux institutions musicales d’optimiser leurs pratiques. Elle a également favorisé une rationalisation des processus et une exploration élargie des possibles sonores.
Cependant, cette évolution n’est pas sans conséquences. L’IA introduit des effets négatifs qui touchent à la singularité des artistes, à la perception des auditeurs et aux repères éthiques de la création. Elle soulève des enjeux techniques et juridiques complexes, tout en fragilisant les équilibres institutionnels qui encadrent traditionnellement la musique. Face à ces dérives, le BENZ PROTOCOL propose des mécanismes de sanction et de remédiation, afin de garantir l’intégrité des œuvres et de réguler les usages émergents.
Ainsi, si l’intelligence artificielle enrichit la création musicale en offrant de nouvelles possibilités aux artistes et aux diffuseurs, elle appelle également à une vigilance critique, pour préserver la dimension humaine, sensible et institutionnelle de la musique dans un environnement technologique en constante mutation.
ANNEXE 1 — RÉFÉRENCES THÉORIQUES
-/ Gilbert Simondon (Du mode d’existence des objets techniques) (I1 - paragraphe 1)
-/ Henry Jenkins (Convergence Culture) (I1 - paragraphe 2)
-/ Max Weber (Économie et société) (I2 - paragraphe 1)
-/ François Jullien (Dé-coïncidence) (I2 - paragraphe 2)
-/ Nelson Goodman (Ways of Worldmaking) (I2 - paragraphe 2)
-/ Yves Citton (Pour une écologie de l’attention). (I3 - paragraphe 1)
-/ Pierre-Michel Menger (Portrait de l’artiste en travailleur). (I3 - paragraphe 2)
-/ Günther Anders (L’obsolescence de l’homme). (II1 - paragraphe 1)
-/ Roman Ingarden (L’œuvre d’art littéraire). (II1 - paragraphe 2)
-/ Bernard Stiegler (La société automatique). (II1 - paragraphe 2)
-/ Paul Ricœur (Temps et récit). (II1 - paragraphe 3)
-/ Michel Foucault (Surveiller et punir). (II1 - paragraphe 3)
-/ Luciano Floridi (The Ethics of Information). (II2 - paragraphe 1)
-/ Alain Bensoussan (Droit des robots). (II2 - paragraphe 2)
-/ Pierre Bourdieu (Les règles de l’art). (II3 - paragraphe 1)
-/ Byung-Chul Han (La société de la transparence). (II3 - paragraphe 2)
-/ Luciano Floridi (Ethics of Artificial Intelligence). (III1 - paragraphe 1)
-/ RGPD (Règlement général sur la protection des données). (III1 - paragraphe 2)
-/ Mireille Hildebrandt (Smart Technologies and the End(s) of Law). (III2 - paragraphe 1)
-/ Antoinette Rouvroy (La gouvernementalité algorithmique). (III2 - paragraphe 2)
ANNEXE 2 — SITUATIONS CONCRÈTES
-/ Projet du japonais YACHT : IA entraînée sur ses œuvres, album hybride humain/machine. (I1 - paragraphe 1)
-/ Collectif brésilien : application mobile pour enfants des favelas, création musicale par IA, diffusion sur plateformes. (I1 - paragraphe 2)
-/ Duo sud-coréen de musique ambient : structures générées par IA, relaxation mesurée par biofeedback, réintroduction d’aléatoire. (I2 - paragraphe 1)
-/ Musiciens expérimentaux à Lagos : fusion IA de rythmes yoruba et jazz modal, cartographie sonore imaginaire. (I2 - paragraphe 2)
-/ Plateforme suédoise : recommandation musicale par IA selon rythme cardiaque, intégration aux playlists institutionnelles. (I3 - paragraphe 1)
-/ Chanteuse indépendante à Medellín : génération de métadonnées par IA, intégration dans des sélections éditoriales. (I3 - paragraphe 2)
-/ Beatmaker indépendant à Casablanca : compositions originales écartées des playlists automatisées. (II1 - paragraphe 1)
-/ Œuvre ambient sur une plateforme scandinave : générée par IA, perçue comme apaisante mais impersonnelle. (II1 - paragraphe 2)
-/ Label indépendant à Montréal : refus d’intégrer des morceaux générés par IA, charte éthique fondée sur la présence humaine. (II1 - paragraphe 3)
-/ Festival numérique à Séoul : morceaux modifiés par un système d’optimisation sonore sans concertation. (II2 - paragraphe 1)
-/ Start-up musicale à Tel Aviv : morceaux générés par IA sur corpus non déclaré, fragments reconnus, absence de réparation juridique. (II2 - paragraphe 2)
-/ Concours de composition en ligne : sélection par algorithme d’engagement, exclusion de compositeurs reconnus. (II3 - paragraphe 1)
-/ Collectif de compositeurs électroacoustiques à Helsinki : œuvres exclues des playlists automatisées, marginalisation esthétique. (II3 - paragraphe 2)
-/ Plateforme européenne sommée de retirer des contenus générés par IA : application du BENZ PROTOCOL. (III1 - paragraphe 1)
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