L'intelligence artificielle sait maintenant écrire, composer, chanter et mixer une chanson entière à partir de quelques mots. J'ai testé Suno, un des services les plus connus, et j'ai suivi de près les controverses qui ont suivi : groupes fictifs générés par IA, playlists automatiques, rémunération des artistes. Voici ce que j'en retiens comme musicien et ingénieur du son, et pourquoi je ne crois pas (encore) à la fin de notre métier.

J'ai testé Suno : bluffant, mais générique

Le principe de Suno est simple : vous décrivez une chanson en une phrase (ou vous écrivez vos propres paroles), vous indiquez un style, et le service génère deux variations, voix comprises. Mes tests, volontairement absurdes :

• une chanson folk-pop sur les vertus du jus de pruneau ;
• un jingle « métal » sur La Machine à Mixer, qui ressemblait surtout à un jingle de radio rock des années 90 ;
• un tango dramatique sur la hausse des taux hypothécaires, avec couplets et refrain générés en à peine plus d'une minute.

Le résultat n'est pas dégoûtant, et c'est justement ce qui m'a surpris. Mais tout sonne comme quelque chose qui existe déjà : on est au niveau du jingle commercial à qui on a demandé « refais-moi telle chanson connue ». Les paroles n'ont pas toujours de sens, la prosodie est parfois bancale, et la qualité audio (en version gratuite, à l'époque de mon test) ressemblait à un MP3 très compressé. Détail amusant : les voix changent d'un essai à l'autre, parfois avec un accent québécois, parfois un accent de France.

Ce que ça change pour les musiciens

Là où ça m'inquiète, c'est pour la musique fonctionnelle. Une marque peut générer en quelques secondes une chanson de 30 secondes sur la promo de la semaine, avec ses propres paroles, pour le prix d'un abonnement mensuel. Faites le calcul comptable : face à un musicien, la comparaison est vite faite. Je pense qu'une partie des contrats de jingles et de musique de pub va disparaître, et que les prix vont baisser plutôt que la création originale devienne un produit de luxe. Restent aussi des questions sans réponse claire : les droits, les voix utilisées pour entraîner ces modèles, les redevances de ces chanteurs.

The Velvet Sundown : le groupe qui n'existait pas

The Velvet Sundown a fait parler de lui avec un album dont tout semblait généré par IA : la musique, les visuels des musiciens, la biographie. Le groupe dépassait les 550 000 auditeurs mensuels sur Spotify, avec des titres présents dans des playlists, sans aucune mention de l'IA sur la plateforme (Deezer, lui, l'indiquait).

Sur un bon système, ça s'entend encore : son de MP3 de mauvaise qualité, définition perdue, artefacts. Sur un téléphone, ça passe sans problème. Et la qualité ne fera que progresser : certaines structures et certains arrangements dépassaient déjà le simple couplet-refrain. Ça pose une question qui me dérange : sommes-nous devenus si prévisibles, comme auditeurs, que le convenu nous plaît plus que la surprise ?

Ma position : la musique générée par IA devrait toujours être signalée, idéalement par la loi. TikTok étiquette déjà les vidéos générées par IA. Les plateformes de streaming pourraient demander une case à cocher à l'envoi, et sanctionner les comptes qui trichent. Sinon, avec le temps, on ne fera plus la différence, un peu comme l'Auto-Tune est devenu la norme au point qu'une voix non corrigée sonne presque étrange à certaines oreilles.

Spotify, l'IA et la rémunération des artistes

Même si vous ne distribuez pas votre musique, comprendre le fonctionnement du streaming compte : ce qu'on nous propose est alimenté par nos habitudes d'écoute. Deux points me posent problème chez Spotify :

1. Les playlists générées par algorithme à partir des comportements d'écoute (ce qu'on saute, combien de temps on écoute). Elles reproposent des valeurs sûres et n'encouragent pas la découverte. Résultat : un cercle vicieux où les artistes, pour entrer dans ces playlists, imitent ce qui y marche déjà, et où les labels signent ce qui ressemble au reste.
2. Les « faux artistes » : Spotify est accusé depuis des années de placer dans ses playlists d'ambiance (piano, détente) des titres produits à bas coût sous des noms d'artistes fictifs, ce qui réduit les redevances versées aux vrais musiciens. Si c'est le cas, c'est pour moi une rupture de confiance et une forme de concurrence déloyale.

Pour rappel, un stream sur Spotify rapporte environ 0,003 à 0,004 $, soit autour de 1 000 $ pour 250 000 écoutes, à partager avec le label s'il y en a un. Et le modèle au prorata envoie l'argent de votre abonnement surtout vers les plus gros artistes, même si vous écoutez principalement des indépendants. Ce qui me choque d'autant plus quand j'apprends que le fondateur de Spotify, Daniel Ek, a investi des centaines de millions d'euros dans une entreprise d'IA militaire.

Si vous voulez soutenir les artistes, il existe d'autres options : Tidal ou Qobuz offrent une meilleure rémunération et une bien meilleure qualité sonore (j'utilise Tidal comme référence pour mes mix et masters, souvent en 24 bits). Et sur Bandcamp, sur un album à 10 $, environ 8,50 $ vont directement à l'artiste. Pour vos propres sorties, voyez aussi comment mettre sa musique en ligne avec DistroKid.

L'IA va-t-elle tuer le métier d'ingé son ?

Je prêche pour ma paroisse, mais ma réponse n'a pas changé depuis ma première vidéo sur le sujet en 2016 : je ne pense pas. Une IA capable de créer une chanson de A à Z sait aussi la mixer, et elle fera sans doute un jour un travail de mix très propre. Mais ce travail restera générique, une copie de ce qui existe déjà.

Ce qui protège notre métier, c'est la capacité d'offrir une vision en accord avec celle de l'artiste, et une vision originale qui sort des sentiers battus. Les mix que j'adore sont souvent ceux qui surprennent, qui explorent au fil de la chanson : c'est exactement ce que l'IA ne sait pas faire. Elle a aussi tendance à pousser trop loin, au-delà du bon goût, sans savoir s'arrêter. Côté mastering, les services automatiques restent génériques : comme je le montre dans mon test du mastering automatique de LANDR et dans celui de l'assistant d'Ozone, un humain fait aussi bien ou mieux avec trois ou quatre plugins et dix minutes.

Quand l'Auto-Tune est arrivé, on a prédit la fin des chanteurs. Ce n'est pas arrivé, et une voix vraiment fausse sonne même pire avec. La technologie agit parfois comme un filtre. L'IA prendra peut-être la place de certains, mais elle peut aussi rendre plus précieux ce qui est vraiment humain. Et utilisée intelligemment, elle peut aussi vous aider : voyez comment ChatGPT peut vous aider en MAO.

Miser sur l'humain

Si vous voulez un mix qui porte votre vision plutôt qu'une moyenne statistique, mon service de mix est fait pour ça. Et pour développer votre propre oreille, commencez par mes guides gratuits.

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