- Tour d'horizon
La série « Tour d’horizon en trois questions » met en valeur la recherche sous toutes ses formes et porte un regard éclairé sur l’actualité.
Romuald Jamet, professeur à l’INRS.
L’intelligence artificielle (IA) s’impose désormais comme un acteur à part entière du monde de la musique. Désormais, qui crée, qui diffuse et qui décide de ce que l’on découvre comme contenus? Et à qui profitent ces nouvelles réalités? Au Québec, où la langue et la culture sont au cœur de l’identité collective, ces questions sont d’autant plus sensibles. Comment faire face à ces bouleversements?
Romuald Jamet, professeur à l’Institut national de la recherche scientifique (INRS) et titulaire de la Chaire INRS ID2C : Industries de la donnée et Industries culturelles et créatives, se penche sur ces transformations pour mieux comprendre comment l’IA redéfinit les usages culturels, les industries et la souveraineté culturelle et linguistique d’ici. Il apporte un éclairage essentiel sur ces mutations en cours.
Comment l’IA change-t-elle notre façon de créer de la musique, au Québec comme ailleurs?
Les IA (car il y en a plusieurs, mais ça, c’est un autre sujet!) transforment la création musicale sur au moins deux aspects.
D’une part, elles démocratisent des outils qui étaient autrefois réservés aux professionnels. Prenons l’exemple du mastering, cette dernière étape de création d’un morceau appelant des ingénieurs du son spécialisés à travailler l’identité et la qualité acoustique avant sa diffusion. Aujourd’hui, des logiciels tels que LANDR (développé et commercialisé à Montréal) automatisent entièrement ce processus. C’est bien pratique pour les musiciens amateurs, mais cela retire aux professionnels le contrôle qu’ils avaient sur le résultat.
Le problème, c’est que cette automatisation tend à homogénéiser le son produit. Et ce n’est pas un hasard : les algorithmes des plateformes de diffusion en continu (streaming) classent les musiques selon leurs empreintes sonores (densité de basse, ratio voix/instruments, etc.). Une boucle de rétroaction préoccupante se crée alors : les outils d’aide à la création façonnent le son des morceaux afin qu’il soit repéré par certains algorithmes des plateformes qui, à leur tour, recommandent et classent ces morceaux dans des listes d’écoute elles aussi générées par IA, à destination des auditeurs. La musique finit par être optimisée pour la machine plutôt que pour l’auditeur. Cela se perçoit assez vite par une oreille avertie lorsque l’écoute est attentive, mais pas forcément dans un contexte de diffusion de musiques d’ambiance ne nécessitant pas une grande attention.
Or, et c’est l’autre aspect de la transformation musicale liée aux IA, l’IA générative (conçue pour créer des contenus) multiplie la production de musique vouée à l’écoute passive, la fameuse « musique d’ascenseur ». Ce type de musique, destiné à « produire l’ambiance » dans les épiceries, les salles d’attente ou les salles de sport, n’est pas nouveau en soi. Ce qui change, en revanche, c’est que l’IA permet d’en produire en quantité massive sans rémunérer de véritables musiciens, contrairement aux anciennes pratiques où des artistes étaient payés à la pièce pour ces enregistrements (les disques Muzak).
L’IA favorise-t-elle la découverte de la musique francophone d’ici?
Sur papier, oui. Si l’IA s’améliore continuellement pour identifier les genres musicaux, repérer et déterminer les « ambiances » recherchées par les auditeurs et reconnaître la musique francophone québécoise dans ses bases de données, elle devrait logiquement mieux la recommander. Et, de fait, depuis une dizaine d’années, les plateformes de diffusion en continu affinent de mieux en mieux leurs recommandations. Nos derniers travaux ont montré qu’un auditeur se trouvant au Québec et qui cherche à écouter de la musique québécoise s’en fera plutôt bien recommander en quantité (mais pas forcément en qualité).
Néanmoins, se faire recommander de la musique francophone par l’IA veut-il pour autant dire que les artistes québécois vont gagner en visibilité? Ici, un paradoxe apparaît. L’IA générative est désormais capable de produire de la musique « québécoise » : Udio et Suno, les deux principales plateformes de génération de musique par IA, n’ont besoin que de quelques indications pour produire, en trois minutes, une chanson avec des expressions et des phrasés « typiques » du Québec sur un air de musique folk. En « volant » tout le répertoire québécois (et mondial) pour entraîner leurs IA, ces plateformes extraient des traits caractéristiques et les remixent, sans jamais payer personne – ni les artistes ni les ayants droit. On se retrouve donc face à une situation contradictoire, particulièrement au Québec : d’un côté, un État qui souhaite promouvoir la production locale de ses artistes et la découvrabilité des contenus francophones (loi 109 du 12 décembre 2025); de l’autre, ce même État investit massivement dans l’intelligence artificielle pour se positionner comme leader mondial du secteur. Ces deux ambitions entrent en conflit, et la découvrabilité en pâtit.
Comment la relation entre artistes, industrie et plateformes s’est-elle transformée avec l’IA et peut-on envisager une approche plus éthique?
Les rapports de force se sont passablement complexifiés ces dernières années. Les artistes se battent pour faire respecter leurs droits alors que les plateformes de diffusion en continu imposent leurs règles. Parallèlement, les industries musicales (les fameuses majors) négocient avec les industries d’IA générative, car la musique qu’elles génèrent repose sur des bases de données constituées sans paiement de droits ou de licence. L’IA, dans son fonctionnement actuel, va donc à l’encontre d’une rémunération juste de tous les acteurs du secteur, sans exception. Aucune de ces industries numériques n’est d’ailleurs rentable à l’heure actuelle : Spotify ne dégage des bénéfices que depuis un an, mais ce calcul ne prend pas en compte sa dette colossale. De son côté, Spotify investit – de l’argent qu’elle n’a pas – dans l’IA pour ne pas se faire dépasser par la concurrence.
Aujourd’hui, les industries de l’IA ne peuvent pas respecter une éthique minimale dans la mesure où leur modèle d’affaires suppose l’appauvrissement, par le pillage généralisé, de la filière, à commencer par les créateurs.
Une IA plus éthique est toutefois envisageable. Certains artistes utilisent déjà des outils d’IA spécialisés paramétrables qui aident à l’expérimentation et à la création sans spolier les droits d’auteur. Mais pour que cette voie soit viable, encore faut-il qu’il reste des artistes pour en bénéficier et « nourrir la machine ». On parle en effet actuellement d’un « auto-empoisonnement » des IA, qui désigne les cas où les IA s’entraînent sur des contenus générés par les IA.
Tous ces phénomènes ne sont pas propres à la musique et soulèvent la question de la régulation des secteurs culturels à l’ère des IA. L’Union européenne commence à s’y pencher sérieusement, mais beaucoup d’États, y compris le Québec, hésitent, freinés par leur désir d’attirer les géants de l’IA sur leur territoire afin de demeurer compétitifs à l’échelle mondiale.