Le cadre repose principalement sur trois conditions :

• Une création « largement humaine » : un titre devrait comporter une contribution créative humaine significative pour être admissible .
• Une mention claire de l’usage de l’IA : tout contenu généré ou assisté par une IA devrait être signalé .
• Un outil d’IA autorisé : le morceau devrait avoir été créé avec un service disposant des licences nécessaires auprès des ayants droit .

La proposition ne bannit donc pas toute utilisation de l’IA. Elle cherche plutôt à distinguer un morceau conçu par des artistes avec l’aide d’un outil génératif d’un titre produit presque intégralement par une machine. Les labels veulent également écarter les manipulations artificielles des écoutes et des classements .

Le problème est que l’accord de principe masque une profonde divergence sur la notion de plateforme « autorisée ». Sony Music poursuit toujours Suno et Udio, tandis que Warner Music a conclu un accord avec Suno en novembre 2025 et qu’Universal Music a réglé son litige avec Udio en octobre 2025 avant de s’associer au lancement d’une plateforme d’IA sous licence . Selon le label concerné, un même service pourrait donc être considéré comme légitime ou non — une situation qui risque de fragmenter l’application des règles .

La Fédération internationale de l’industrie phonographique (IFPI), qui représente le secteur de l’enregistrement à l’échelle mondiale, a soutenu le principe d’un étiquetage plus transparent et annoncé des changements dans son système de classement .

2. Des données d’entraînement puisées dans des catalogues protégés

Les procédures judiciaires et plusieurs enquêtes mettent en lumière l’ampleur des données utilisées pour entraîner les générateurs musicaux.

• Dans le cadre d’un litige fédéral, Suno a reconnu que ses données d’entraînement comprenaient « essentiellement tous les fichiers musicaux de qualité raisonnable accessibles sur Internet » — soit des dizaines de millions d’enregistrements collectés à partir de sources publiques .
• En 2024, la Recording Industry Association of America (RIAA), qui représente les grands labels américains, a poursuivi Suno et Udio, les accusant d’avoir utilisé sans licence des œuvres d’artistes connus pour entraîner leurs modèles .
• Une enquête publiée par The Atlantic en juin 2026 a conclu que les plateformes musicales d’IA avaient pu ingérer des contenus protégés à une échelle massive .
• Dans l’affaire Concord Music contre Anthropic, des éditeurs musicaux affirment que Claude peut reproduire mot pour mot des paroles protégées lorsqu’il est sollicité en ce sens. Pour eux, cette capacité démontre que ces paroles figuraient dans les données d’entraînement .
• La société allemande de gestion collective GEMA a remporté en août 2026 une action en justice pour violation du droit d’auteur contre Suno, un revers important pour la plateforme .
• En juin 2026, Nvidia a été poursuivie par Jamendo, une entreprise musicale luxembourgeoise, qui lui reproche d’avoir utilisé son catalogue sans autorisation pour entraîner des systèmes d’IA audio .

Ces affaires ne tranchent pas toutes la même question. Certaines portent sur la copie d’enregistrements, d’autres sur les paroles ou sur la possibilité de reproduire une œuvre à la demande. Mais elles convergent vers un même enjeu : les entreprises d’IA doivent-elles obtenir une autorisation avant d’utiliser des contenus protégés pour constituer leurs jeux de données ?

3. Le consentement, nouveau point de rupture entre artistes et labels

Le conflit se complique parce que les artistes ne s’opposent pas uniquement aux entreprises d’IA. Ils contestent aussi les accords conclus par leurs propres maisons de disques.

En juin 2026, l’American Federation of Musicians — le plus grand syndicat mondial de musiciens instrumentistes — a poursuivi Warner Music Group et Universal Music Group. Le syndicat affirme que les labels ont autorisé l’utilisation d’enregistrements de ses membres par Suno et Udio pour entraîner leurs modèles, sans obtenir le consentement des musiciens ni les rémunérer, en violation de leur convention collective .

Parallèlement, des milliers de musiciens indépendants ont rejoint des actions collectives directement dirigées contre Suno et Udio. Ils soutiennent que leurs œuvres ont été exploitées sans permission .

Les positions des grands labels ne sont d’ailleurs pas identiques : Warner Music a conclu un accord avec Suno en novembre 2025, Universal Music a réglé son litige avec Udio en octobre 2025 et prépare une plateforme d’IA sous licence, tandis que Sony Music n’a conclu d’accord avec aucune des deux entreprises et poursuit les procédures judiciaires .

L’ironie est difficile à ignorer : les mêmes labels qui demandent l’exclusion des morceaux produits par une IA « non autorisée » sont accusés par leurs propres artistes d’avoir négocié l’utilisation de leurs enregistrements sans leur accord .

4. Des outils pour rendre les morceaux plus difficiles à exploiter

Face à cette incertitude juridique, des solutions techniques apparaissent. Elles ne remplacent pas le droit d’auteur, mais tentent d’agir avant ou après la mise en ligne d’un morceau.

• MusicShield, développé par ArtyShield en partenariat avec Symphonic, modifie les caractéristiques acoustiques et musicales perçues par les machines, tout en restant inaudible pour le public. L’objectif est de compliquer l’interprétation et l’apprentissage du morceau par les modèles génératifs .
• HarmonyCloak, conçu par des chercheurs de l’université du Tennessee à Knoxville et de l’université Lehigh, ajoute au fichier audio des perturbations adversariales inaudibles destinées à perturber l’apprentissage des modèles .
• HaveIBeenTrained et Spawning.ai proposent des registres permettant aux artistes de vérifier si leurs œuvres figurent dans des jeux de données connus et de demander leur retrait .
• Le marquage des métadonnées consiste à intégrer des informations de propriété aux fichiers maîtres et à documenter les droits, notamment auprès du U.S. Copyright Office .
• YouTube Content ID et les demandes de retrait fondées sur le DMCA, la loi américaine sur le droit d’auteur numérique, peuvent servir à détecter et faire supprimer des clones générés par IA .
• Poison Pill ajoute lui aussi des altérations invisibles et inaudibles, conçues pour désorienter les modèles tout en laissant l’écoute humaine inchangée .

La limite est essentielle : aucun outil juridique ou technique universel ne garantit aujourd’hui qu’un enregistrement ne sera pas utilisé pour entraîner une IA. En pratique, la protection repose sur une combinaison de démarches : documenter et enregistrer ses droits, contrôler la diffusion des fichiers, utiliser les mécanismes de retrait proposés par les plateformes, surveiller les usages et appliquer, lorsque c’est possible, des protections audio adversariales .

5. Vers une obligation de traçabilité ?

Aux États-Unis, les représentantes et représentants Madeleine Dean et Nathaniel Moran ont présenté en janvier 2026 le projet de loi bipartisan TRAIN Act — pour Transparency and Responsibility for Artificial Intelligence Networks. Le texte vise à permettre aux créateurs de vérifier si leurs œuvres protégées ont servi à entraîner des modèles d’IA générative sans leur autorisation. Il prévoit notamment un mécanisme de traçabilité et l’accès à des informations sur les données d’entraînement .

À retenir

La fracture traverse désormais tout le secteur : labels contre entreprises d’IA, artistes contre plateformes, musiciens contre leurs propres maisons de disques, et labels entre eux sur la définition d’un service légitime. La proposition sur les classements affiche une volonté de consensus — mais elle repose sur un terrain où les intérêts commerciaux, le droit d’auteur et le consentement des artistes restent profondément disputés.

Le cadre repose principalement sur trois conditions :

• Une création « largement humaine » : un titre devrait comporter une contribution créative humaine significative pour être admissible .
• Une mention claire de l’usage de l’IA : tout contenu généré ou assisté par une IA devrait être signalé .
• Un outil d’IA autorisé : le morceau devrait avoir été créé avec un service disposant des licences nécessaires auprès des ayants droit .

La proposition ne bannit donc pas toute utilisation de l’IA. Elle cherche plutôt à distinguer un morceau conçu par des artistes avec l’aide d’un outil génératif d’un titre produit presque intégralement par une machine. Les labels veulent également écarter les manipulations artificielles des écoutes et des classements .

Le problème est que l’accord de principe masque une profonde divergence sur la notion de plateforme « autorisée ». Sony Music poursuit toujours Suno et Udio, tandis que Warner Music a conclu un accord avec Suno en novembre 2025 et qu’Universal Music a réglé son litige avec Udio en octobre 2025 avant de s’associer au lancement d’une plateforme d’IA sous licence . Selon le label concerné, un même service pourrait donc être considéré comme légitime ou non — une situation qui risque de fragmenter l’application des règles .

La Fédération internationale de l’industrie phonographique (IFPI), qui représente le secteur de l’enregistrement à l’échelle mondiale, a soutenu le principe d’un étiquetage plus transparent et annoncé des changements dans son système de classement .

2. Des données d’entraînement puisées dans des catalogues protégés

Les procédures judiciaires et plusieurs enquêtes mettent en lumière l’ampleur des données utilisées pour entraîner les générateurs musicaux.

• Dans le cadre d’un litige fédéral, Suno a reconnu que ses données d’entraînement comprenaient « essentiellement tous les fichiers musicaux de qualité raisonnable accessibles sur Internet » — soit des dizaines de millions d’enregistrements collectés à partir de sources publiques .
• En 2024, la Recording Industry Association of America (RIAA), qui représente les grands labels américains, a poursuivi Suno et Udio, les accusant d’avoir utilisé sans licence des œuvres d’artistes connus pour entraîner leurs modèles .
• Une enquête publiée par The Atlantic en juin 2026 a conclu que les plateformes musicales d’IA avaient pu ingérer des contenus protégés à une échelle massive .
• Dans l’affaire Concord Music contre Anthropic, des éditeurs musicaux affirment que Claude peut reproduire mot pour mot des paroles protégées lorsqu’il est sollicité en ce sens. Pour eux, cette capacité démontre que ces paroles figuraient dans les données d’entraînement .
• La société allemande de gestion collective GEMA a remporté en août 2026 une action en justice pour violation du droit d’auteur contre Suno, un revers important pour la plateforme .
• En juin 2026, Nvidia a été poursuivie par Jamendo, une entreprise musicale luxembourgeoise, qui lui reproche d’avoir utilisé son catalogue sans autorisation pour entraîner des systèmes d’IA audio .

Ces affaires ne tranchent pas toutes la même question. Certaines portent sur la copie d’enregistrements, d’autres sur les paroles ou sur la possibilité de reproduire une œuvre à la demande. Mais elles convergent vers un même enjeu : les entreprises d’IA doivent-elles obtenir une autorisation avant d’utiliser des contenus protégés pour constituer leurs jeux de données ?

3. Le consentement, nouveau point de rupture entre artistes et labels

Le conflit se complique parce que les artistes ne s’opposent pas uniquement aux entreprises d’IA. Ils contestent aussi les accords conclus par leurs propres maisons de disques.

En juin 2026, l’American Federation of Musicians — le plus grand syndicat mondial de musiciens instrumentistes — a poursuivi Warner Music Group et Universal Music Group. Le syndicat affirme que les labels ont autorisé l’utilisation d’enregistrements de ses membres par Suno et Udio pour entraîner leurs modèles, sans obtenir le consentement des musiciens ni les rémunérer, en violation de leur convention collective .

Parallèlement, des milliers de musiciens indépendants ont rejoint des actions collectives directement dirigées contre Suno et Udio. Ils soutiennent que leurs œuvres ont été exploitées sans permission .

Les positions des grands labels ne sont d’ailleurs pas identiques : Warner Music a conclu un accord avec Suno en novembre 2025, Universal Music a réglé son litige avec Udio en octobre 2025 et prépare une plateforme d’IA sous licence, tandis que Sony Music n’a conclu d’accord avec aucune des deux entreprises et poursuit les procédures judiciaires .

L’ironie est difficile à ignorer : les mêmes labels qui demandent l’exclusion des morceaux produits par une IA « non autorisée » sont accusés par leurs propres artistes d’avoir négocié l’utilisation de leurs enregistrements sans leur accord .

4. Des outils pour rendre les morceaux plus difficiles à exploiter

Face à cette incertitude juridique, des solutions techniques apparaissent. Elles ne remplacent pas le droit d’auteur, mais tentent d’agir avant ou après la mise en ligne d’un morceau.

• MusicShield, développé par ArtyShield en partenariat avec Symphonic, modifie les caractéristiques acoustiques et musicales perçues par les machines, tout en restant inaudible pour le public. L’objectif est de compliquer l’interprétation et l’apprentissage du morceau par les modèles génératifs .
• HarmonyCloak, conçu par des chercheurs de l’université du Tennessee à Knoxville et de l’université Lehigh, ajoute au fichier audio des perturbations adversariales inaudibles destinées à perturber l’apprentissage des modèles .
• HaveIBeenTrained et Spawning.ai proposent des registres permettant aux artistes de vérifier si leurs œuvres figurent dans des jeux de données connus et de demander leur retrait .
• Le marquage des métadonnées consiste à intégrer des informations de propriété aux fichiers maîtres et à documenter les droits, notamment auprès du U.S. Copyright Office .
• YouTube Content ID et les demandes de retrait fondées sur le DMCA, la loi américaine sur le droit d’auteur numérique, peuvent servir à détecter et faire supprimer des clones générés par IA .
• Poison Pill ajoute lui aussi des altérations invisibles et inaudibles, conçues pour désorienter les modèles tout en laissant l’écoute humaine inchangée .

La limite est essentielle : aucun outil juridique ou technique universel ne garantit aujourd’hui qu’un enregistrement ne sera pas utilisé pour entraîner une IA. En pratique, la protection repose sur une combinaison de démarches : documenter et enregistrer ses droits, contrôler la diffusion des fichiers, utiliser les mécanismes de retrait proposés par les plateformes, surveiller les usages et appliquer, lorsque c’est possible, des protections audio adversariales .

5. Vers une obligation de traçabilité ?

Aux États-Unis, les représentantes et représentants Madeleine Dean et Nathaniel Moran ont présenté en janvier 2026 le projet de loi bipartisan TRAIN Act — pour Transparency and Responsibility for Artificial Intelligence Networks. Le texte vise à permettre aux créateurs de vérifier si leurs œuvres protégées ont servi à entraîner des modèles d’IA générative sans leur autorisation. Il prévoit notamment un mécanisme de traçabilité et l’accès à des informations sur les données d’entraînement .

À retenir

La fracture traverse désormais tout le secteur : labels contre entreprises d’IA, artistes contre plateformes, musiciens contre leurs propres maisons de disques, et labels entre eux sur la définition d’un service légitime. La proposition sur les classements affiche une volonté de consensus — mais elle repose sur un terrain où les intérêts commerciaux, le droit d’auteur et le consentement des artistes restent profondément disputés.