On a l’impression que l’IA vient d’atterrir dans la musique comme une soucoupe volante.
Les titres alarmistes se multiplient, les plateformes nous préviennent qu’il faut “suivre le mouvement ou être dépassé”, les majors signent des deals avec des startups IA… et, pendant ce temps-là, beaucoup de musiciens, beatmakers et ingénieurs du son se demandent :

“Est-ce que ma place est encore sûre dans ce métier ?”

La réalité est beaucoup plus nuancée.
Non seulement la plupart des “révolutions IA” qu’on nous vend ne sont pas nouvelles, mais l’histoire de la musique montre que chaque avancée technologique a d’abord fait peur… avant de devenir un outil au service des artistes. Soundcheck Mag+1

Dans cet article, on va remettre les choses à plat.

Les fonctions de séparation de stems (voix / drums / basse / reste) intégrées dans des logiciels comme FL Studio, Ableton ou des services payants en ligne paraissent ultra futuristes.

Mais derrière ces interfaces sexy se cache souvent Demucs, un modèle open source développé par Facebook AI Research (Meta) pour la recherche scientifique. arXiv+1

• Article scientifique initial : 2019
• Code open source disponible pour tout le monde
• Utilisé aujourd’hui dans des scripts, des plugins, des services…

Autrement dit : ton DAW n’a pas “inventé” la techno, il a surtout rendu un outil de recherche plus accessible (interface graphique, intégration, optimisation).

Les services de mastering “intelligents” ou “alimentés par l’IA” reposent en grande partie sur des briques qui existent depuis des années :

• Les normes de loudness (EBU R128, ITU-R BS.1770) existent depuis plus de 10 ans. Wikipédia+1
• Des librairies open source comme Essentia permettent depuis 2014 d’analyser spectre, dynamique, tonalité, tempo, etc. pour la musique. records.sigmm.org+1
• L’API d’analyse audio de Spotify fournit, elle aussi, des descripteurs détaillés (énergie, valence, tonalité, tempo, etc.) depuis plusieurs années. Spotify pour les développeurs+1

Ce que font beaucoup de services, c’est :

1. analyser ton fichier avec ce type de briques,
2. appliquer une chaîne de traitement (EQ, compression, limiteur) en fonction de quelques règles.

Est-ce utile ? Oui.
Est-ce “magique” ou totalement nouveau ? Non.

La fonction “convertir de l’audio en MIDI” qu’on retrouve aujourd’hui dans plusieurs DAW repose sur un type de recherche qu’on maîtrise déjà depuis un moment.

En 2017–2018, Google Magenta publie Onsets and Frames, un modèle de transcription de piano polyphonique en MIDI à partir de simples fichiers audio. Magenta+1

• Capable de détecter des notes dans des enregistrements complexes
• Open source, utilisé dans des notebooks, outils graphiques, plugins, etc. colab.research.google.com+1

Encore une fois : ce que les DAW ont apporté, c’est l’intégration confortable d’une techno déjà existante.

Le clonage de voix choque à juste titre (questions éthiques, consentement, droit à l’image sonore).
Mais d’un point de vue purement techno, là aussi, la base vient de la communauté open source.

Un exemple majeur : RVC – Retrieval-based Voice Conversion, un projet open source qui permet de transformer une voix en une autre tout en conservant le timbre et l’intonation. GitHub+1

• Projet communautaire, code dispo sur GitHub
• Permet de créer un “voice changer” très réaliste avec peu de données
• Base de nombreux outils/graphiques que l’on voit circuler aujourd’hui GitHub+1

Les grandes boîtes commerciales (ElevenLabs, etc.) arrivent ensuite, souvent avec des interfaces plus polies, un marketing massif… mais les racines sont largement issues de la recherche publique et/ou de la communauté open source.

Là où les choses deviennent vraiment nouvelles, c’est avec les plateformes qui génèrent une chanson entière à partir d’un simple prompt : texte, style, voix, structure.

Des outils comme Suno AI ou Udio génèrent :

• musique,
• arrangement,
• paroles,
• interprétation vocale,
  le tout en quelques secondes.

Ce n’est plus seulement :

“j’analyse ton fichier et j’applique un traitement”

mais :

“je crée un morceau complet à partir de rien (ou presque)”.

Les majors ne s’y trompent pas :

• Warner Music Group a récemment signé un accord de licence avec Suno pour proposer de la génération musicale IA dans un cadre légal, avec contrôle des artistes sur l’usage de leur voix, nom, image, etc. The Verge+1
• Universal Music Group a d’abord attaqué Udio et Suno, avant de signer des accords pour développer des plateformes d’IA “licenciées” (par ex. avec Udio ou Stability AI). UMG+1

Ces deals montrent que l’IA générative n’est pas un gadget : elle entre officiellement dans le business model de l’industrie.

Si tu remplaces “IA” par :

• synthétiseur dans les années 70–80,
• boîte à rythmes (TR-808, etc.),
• sampler,
• autotune,
• MAO,

… tu retrouves exactement les mêmes discours :
“c’est la fin des vrais musiciens”,
“ça va tuer l’authenticité”,
“les machines vont prendre notre travail”. Soundcheck Mag+1

En réalité :

• Les synthés et boîtes à rythme ont fait naître le hip-hop, la house, la techno, la synth-pop…
• Le sampling a créé tout un pan du rap, de l’électro, de la pop moderne. Musikhaus Thomann+1
• L’autotune, très critiqué au départ, est devenu une vraie esthétique vocale.

Comme le souligne le chercheur et artiste Naoto Fukui, l’histoire de la musique technologique est souvent une histoire de “mésusage créatif” : les artistes détournent la technologie de sa fonction première et inventent de nouvelles formes d’expression. Nao Tokui / 徳井直生

Il y a donc une constante :

Ce ne sont pas les outils qui font (ou défont) la musique, mais ce que les artistes en font.

Aujourd’hui, l’IA peut déjà :

• générer un “type beat” standard,
• imiter une esthétique de playlist,
• produire des musiques functionnelles (ambiance, contenu de fond, etc.).

Des études récentes montrent que l’IA est déjà utilisée pour créer des milliers de titres, parfois pour “spammer” les plateformes ou optimiser des catalogues de musique fonctionnelle. Music Business Journal+1

Mais ce qui est le plus facilement automatisable, c’est ce qui se ressemble déjà.

• Les morceaux ultra formatés,
• les copier/coller de tendances TikTok,
• les loops assemblés sans intention artistique forte.

À l’inverse, les artistes qui :

• ont une identité sonore propre,
• racontent quelque chose de sincère,
• mélangent des influences de manière vraiment personnelle,
• créent un univers visuel, scénique, narratif,

sont beaucoup plus difficiles à “remplacer”.

Comme le rappelle un débat récurrent dans la communauté musicale :

si une personne abandonne la musique juste parce que l’IA existe, peut-être que sa motivation était déjà fragile. Reddit

On voit émerger différentes approches plus structurées autour de l’IA :

• Certains artistes (comme Grimes) proposent déjà d’autoriser l’usage de leur voix par l’IA contre un partage des royalties. Yale Law Journal
• Les majors (UMG, WMG, Sony) signent des accords pour encadrer l’usage des voix et catalogues dans des systèmes IA, avec opt-in et rémunération pour les artistes qui acceptent. The Verge+2Music Business Worldwide+2
• Des cas juridiques explosent autour de l’utilisation de voix clonées sans autorisation, rappellant la nécessité de règles claires sur le consentement et les droits. Le Guardian+1

Autrement dit :
on quitte peu à peu la phase “Far West” de l’IA pour entrer dans une phase où :

• les droits de la personne (et de la voix) doivent être respectés,
• des modèles de partage de valeur se mettent en place,
• l’IA devient un élément contractuel dans la carrière des artistes.

Tu peux t’en servir pour :

• accélérer le nettoyage de voix, l’édition, le mastering de maquettes,
• tester des idées d’arrangements ou de styles,
• générer des pistes de travail que tu retravailles ensuite avec ta sensibilité,
• créer des maquettes rapides pour un client, puis rejouer/guitare/voix “en vrai”.

Plus la techno progresse, plus la question devient simple :

Qu’as-tu à dire que l’IA ne peut pas inventer seule ?

Ton vécu, ton histoire, ton jeu de guitare, ta voix imparfaite mais chargée d’âme, ton regard sur le monde, ta manière de mélanger des influences, ton univers visuel : tout cela reste profondément humain.

Si on regarde l’histoire de la musique et l’état actuel de la techno, on peut résumer ainsi :

• Les outils IA de séparation, d’analyse, de transcription, de clonage… existent déjà depuis des années, souvent en open source. Wikipédia+3arXiv+3records.sigmm.org+3
• L’IA générative de type Suno / Udio marque un vrai tournant, mais elle est en train d’être encadrée, licenciée, intégrée dans l’industrie, plutôt que de la détruire. The Verge+2UMG+2
• L’histoire montre que les technologies qui “devaient tuer la musique” ont fini par créer de nouveaux genres et de nouveaux métiers. Soundcheck Mag+1
• La vraie menace, ce n’est pas l’IA, c’est la standardisation : tout ce qui ressemble à tout le monde est remplaçable.

Dans 5 ou 10 ans, ce qui restera, ce ne seront pas seulement des modèles IA toujours plus puissants, mais les artistes capables d’utiliser ces outils sans perdre leur voix intérieure.

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