Les musiciens trouvent une réelle valeur dans les outils de production basés sur l’IA. Alors pourquoi ne leur font-ils pas confiance ?

Demandez à une salle remplie de musiciens professionnels s'ils utilisent l'IA dans leur processus de production, et la plupart des mains se lèveront. Demandez-leur s'ils font entièrement confiance aux entreprises derrière ces outils, et la salle se fera plus silencieuse.

Plusieurs enquêtes menées en 2025 et début 2026 dressent le même tableau. Près de 60 % des musiciens utilisent désormais des outils d'IA dans leur flux de travail de production. Les musiciens professionnels adoptent l'IA à des taux plus élevés que les amateurs. Parmi les musiciens qui tirent un revenu de leur travail, les avantages économiques de l'utilisation de ces outils l'emportent largement sur les inconvénients.

À l'inverse, une enquête de la PRS for Music a révélé que 79 % des musiciens s'inquiètent de la concurrence de la musique générée par IA avec la musique créée par l'homme. 92 % ont déclaré que les outils d'IA devraient être transparents quant à la provenance de leurs données d'entraînement. Une étude de Deezer et Ipsos menée auprès de 9 000 personnes dans huit pays a révélé que 73 % considèrent qu'il est contraire à l'éthique pour les entreprises d'IA d'utiliser des contenus protégés par le droit d'auteur sans l'accord de l'artiste.

Une adoption forte et une profonde inquiétude coexistent ainsi dans cet espace.

D'où vient la méfiance

Cette anxiété n'est pas irrationnelle. Elle a une origine bien précise.

Les plateformes d'IA générative produisent de la nouvelle musique en s'entraînant sur de vastes catalogues d'enregistrements existants. Dans la plupart des cas, les artistes dont les œuvres ont été utilisées n'ont pas eu leur mot à dire, n'ont reçu aucune compensation et n'en ont même pas été informés. Les grandes maisons de disques ont intenté des procès contre ces plateformes. Des artistes se sont exprimés publiquement. Des lois sont en cours de discussion dans plusieurs pays.

Il s'agit d'un véritable problème éthique que l'industrie musicale a raison de prendre au sérieux.

Mais l'histoire qui s'est imposée dans l'esprit du public dépasse la réalité des faits. Les « outils de musique par IA » sont devenus une catégorie unique pour de nombreux musiciens, englobant tout, des plateformes qui génèrent des morceaux complets à partir de données aspirées sur le web, aux outils qui aident un producteur à équilibrer le mixage d'un titre qu'il a passé des semaines à écrire et à enregistrer. Ce n'est pourtant pas la même chose.

Le débat nécessaire pour faire cette distinction n'a pas vraiment eu lieu. Et en son absence, une colère tout à fait légitime envers une catégorie d'outils s'est reportée sur l'ensemble d'entre eux.

Pourquoi l'IA d'assistance relève d'un tout autre débat

Lorsqu'un producteur importe ses pistes (stems) dans un outil de mixage, tel que Automix par RoEx, un processus très spécifique se produit. Sa musique est traitée sur la base des connaissances et des meilleures pratiques de la production musicale. La musique de personne d'autre n'est impliquée. L'IA n'apprend pas à partir des enregistrements d'autres artistes. Elle ne génère pas de contenu qui concurrence les créateurs humains. Elle effectue le travail technique d'équilibrage des niveaux, de traitement des fréquences, de gestion de la dynamique, et fournit un mixage et un mastering prêts pour la diffusion, ou un fichier de projet pour un DAW qui peut être ouvert et servir de base aux touches créatives finales que le mixage peut nécessiter.

Ce sont toujours les choix créatifs du musicien qui comptent. L'arrangement, les sonorités, l'ambiance du morceau, les décisions qui en font sa propre œuvre. L'IA gère l'exécution technique, tandis que l'humain conserve la paternité de la création.

C'est fondamentalement différent d'un système qui ingère des millions de chansons protégées par le droit d'auteur et produit de la nouvelle musique à partir d'elles. Les obligations éthiques sont différentes. Les risques sont différents. La relation entre l'outil et le travail de l'artiste est différente.

Les cas d'usage majoritaires chez les musiciens utilisant l'IA reflètent d'ailleurs cette réalité. La séparation des pistes, l'assistance au mixage et le traitement audio devancent systématiquement et de très loin la génération complète de morceaux. Les musiciens ne demandent pas majoritairement à l'IA de créer à leur place. Ils lui demandent de les aider à mieux créer.

Ce que l'industrie a mal fait

La distinction entre IA générative et IA d'assistance est rarement expliquée là où les musiciens la liraient réellement : sur les pages produits, lors de la configuration des services, ou dans le vocabulaire utilisé pour décrire le fonctionnement des outils.

Le résultat est prévisible : les musiciens ne peuvent pas répondre avec certitude aux questions élémentaires sur ce qu'il advient de leur musique lorsqu'ils la chargent en ligne. Cette incertitude s'accumule. Elle influence les décisions d'achat, les motifs de résiliation et les discussions que les producteurs ont entre eux.

Chez RoEx, nous nous sommes toujours engagés à respecter les mêmes principes. Nous n'utilisons pas les fichiers audio importés pour entraîner nos modèles. Lorsqu'un musicien traite son travail via Automix, la propriété reste inchangée. Nos rapports de mixage expliquent précisément ce qui a été fait sur un morceau et pourquoi, dans un langage clair. Rien ne fonctionne comme une boîte noire. Nous avons écrit en détail sur notre approche à ce sujet.

Cette approche ne se limite pas aux outils d'assistance. SOUNDRAW, un générateur de musique par IA conçu pour les beats et instrumentaux libres de droits, affirme qu'il entraîne ses modèles exclusivement sur des compositions originales produites en interne plutôt que sur des catalogues d'artistes aspirés sur internet. C'est également un signataire des principes d'AI4Music pour une IA responsable dans la création musicale.

Ces exigences devraient être la norme. Mais elles ne le sont pas encore.

Ce qui doit changer

Les musiciens les plus susceptibles de devenir des utilisateurs fidèles et engagés à long terme des outils de production par IA sont ceux qui se soucient le plus de leur travail. Ce sont également eux qui accordent la plus grande attention à la manière dont ces outils sont conçus et à l'identité de ceux qui les conçoivent.

Gagner leur confiance exige quelques mesures simples qui ne présentent pas de difficulté technique.

Des politiques de gestion des données rédigées en langage clair, expliquant précisément ce qu'il advient de l'audio importé, écrites pour les musiciens plutôt que pour les équipes juridiques. Des explications transparentes sur la manière dont les décisions de traitement par l'IA sont prises. Un engagement public et explicite à ne pas entraîner de modèles sur le contenu des utilisateurs sans leur consentement éclairé. Et une volonté de faire la distinction entre l'IA d'assistance et l'IA générative de manière claire et constante, que ce soit dans le marketing, l'accueil des utilisateurs ou la conception des produits.

Les outils qui aident les musiciens à faire de la meilleure musique existent déjà. L'infrastructure de confiance qui devrait les accompagner est encore en train de se structurer. Mettre cela en place n'est pas seulement une démarche éthique. C'est ce qui rendra viable la relation à long terme entre les outils d'IA et les personnes qui créent de la musique.

Les musiciens méritent de savoir exactement avec quoi ils travaillent. Les entreprises qui rendront cette réponse facile à trouver seront celles qui seront encore là lorsque la situation se stabilisera.