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 lèveront la main. 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 au début de 2026 dressent le même tableau. Près de 60 % des musiciens utilisent désormais des outils d’IA dans leur flux 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, l’avantage économique de l’utilisation de ces outils l’emporte largement sur l’inconvénient.

À l’inverse, une enquête PRS for Music a révélé que 79 % des musiciens s’inquiètent de voir de la musique générée par IA concurrencer la musique créée par des humains. 92 % ont déclaré que les outils d’IA devraient être transparents quant à l’origine des données d’entraînement qu’ils utilisent. Une étude 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 du contenu protégé par le droit d’auteur sans l’approbation des artistes.

Une adoption élevée et un malaise profond coexistent dans ce domaine.

D’où vient la méfiance

Cette inquiétude n’est pas irrationnelle. Elle a une origine très précise.

Les plateformes d’IA générative produisent de nouvelles musiques en s’entraînant sur de vastes bibliothèques d’enregistrements existants. Dans la plupart des cas, les artistes dont le travail a été utilisé n’ont pas eu leur mot à dire, n’ont reçu aucune compensation et n’ont pas été informés de ce qui se passait. De grands labels ont intenté des poursuites contre ces plateformes. Des artistes ont pris la parole. Des lois sont débattues dans plusieurs pays.

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

Mais le récit qui s’est imposé dans l’opinion publique va au-delà de ce que les faits justifient. « Les outils d’IA pour la musique » sont devenus une seule et même catégorie dans l’esprit de nombreux musiciens, englobant aussi bien des plateformes qui génèrent des morceaux complets à partir de données récupérées illégalement que des outils qui aident un producteur à équilibrer le mix sur lequel il a passé des semaines à écrire et enregistrer. Ce n’est pas la même chose.

La conversation nécessaire pour faire cette distinction n’a, dans l’ensemble, pas eu lieu. Et en son absence, une colère tout à fait légitime à l’égard d’une catégorie d’outils s’est étendue à toutes les autres.

Pourquoi l’IA d’assistance est une conversation totalement différente

Lorsqu’un producteur téléverse ses stems dans un outil de mixage, comme Automix par RoEx, il se passe quelque chose de très précis. Sa musique est traitée sur la base des enseignements et des bonnes 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 des créateurs humains. Elle effectue le travail technique consistant à équilibrer les niveaux, façonner les fréquences, gérer la dynamique et restituer un mixage et un master prêts à la publication, ou un fichier de projet pour une station audionumérique (DAW) pouvant être ouvert et servir de base aux touches créatives finales que le mixage peut nécessiter.

Les décisions créatives du musicien restent celles qui comptent. L’arrangement, les sons, le ressenti du morceau, les choix qui en font une œuvre à lui. L’IA prend en charge l’exécution technique, tandis que l’humain conserve la paternité.

C’est radicalement différent d’un système qui ingère des millions de chansons protégées par le droit d’auteur et en produit de nouvelles. 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 dominants chez les musiciens qui utilisent l’IA reflètent cela. La séparation des stems, l’aide au mixage et le traitement audio dépassent systématiquement de loin la génération de morceaux complets. En règle générale, les musiciens ne demandent pas à l’IA de créer à leur place. Ils lui demandent de les aider à mieux créer.

Ce que l’industrie a mal compris

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 l’intégration au service, dans le langage utilisé pour décrire le fonctionnement des outils.

Le résultat est prévisible — les musiciens ne peuvent pas répondre avec assurance à des questions élémentaires sur ce qu’il advient de leur musique lorsqu’ils la téléversent. Cette incertitude s’accumule. Elle influence les décisions d’achat, les motifs d’abandon et les conversations que les producteurs ont entre eux.

Chez RoEx, nous avons toujours défendu les mêmes principes. Nous n’utilisons pas l’audio téléversé pour entraîner nos modèles. Lorsqu’un musicien traite son travail via Automix, la propriété reste inchangée. Nos rapports de mixage expliquent exactement ce qui a été fait à un morceau et pourquoi, en termes simples. Rien ne fonctionne comme une boîte noire. Nous avons écrit en détail sur notre approche.

Ce devraient être des attentes standard. Mais elles ne le sont pas.

Ce qui doit changer

Les musiciens les plus susceptibles de devenir des utilisateurs fidèles et durables des outils de production assistée par IA sont ceux qui tiennent le plus à leur travail. Ce sont aussi ceux qui prêtent le plus attention à la manière dont ces outils sont conçus et à ceux qui les conçoivent.

Gagner leur confiance nécessite რამდენიმე choses qui ne sont pas techniquement difficiles.

Des politiques de données en langage clair qui expliquent précisément ce qu’il advient de l’audio téléversé, rédigées pour les musiciens et non pour les équipes juridiques ou de conformité. Des explications transparentes sur la manière dont les décisions de traitement par l’IA sont prises. Un engagement public explicite à ne pas entraîner les modèles sur le contenu des utilisateurs sans consentement éclairé. Et la volonté d’établir clairement et de manière cohérente la distinction entre IA d’assistance et IA générative — dans le marketing, lors de l’intégration et dans la conception du produit.

Les outils qui aident les musiciens à faire de la meilleure musique existent déjà. L’infrastructure de confiance qui devrait les entourer est encore en train de rattraper son retard. Bien faire cela n’est pas seulement la bonne chose à faire sur le plan éthique. C’est ce qui rend durable la relation à long terme entre les outils d’IA et les personnes qui font de la musique.

Les musiciens méritent de savoir exactement avec quoi ils travaillent. Les entreprises qui rendent cette réponse facile à trouver seront celles qui seront encore là lorsque la poussière retombera.

David Ronan est le PDG et fondateur de RoEx, qui développent des outils de mixage, de mastering et d’analyse alimentés par l’IA, fondés sur des recherches de la Queen Mary University of London.