IA et streaming musical : où en sommes-nous en 2025 ?

Pourquoi les contenus musicaux générés par l’intelligence artificielle ont-ils explosé en 2025 ?

2025 a vu une augmentation rapide des contenus musicaux générés par l’intelligence artificielle. Cette tendance s’explique d’abord par une accessibilité accrue aux outils de création. Aujourd’hui, il existe des solutions capables d’exploiter l’IA pour réaliser des morceaux complets à partir de simples consignes (Suno, Udio, etc.). Ne nécessitant pas de compétences avancées, elles facilitent les conditions d’entrée dans la production musicale.

À cette évolution s’ajoute une logique de volume. Comme les barrières créatives sont tombées, générer des centaines de titres automatisés demande peu de temps et de ressources. La conséquence : une apparition massive de musiques et de chansons conçues pour être diffusées sur des plateformes, telles que Deezer, Spotify, Apple Music, Amazon Music ou encore YouTube Music.

Ces contenus n’ont d’ailleurs pas toujours une visée 100 % artistique. Ils peuvent aussi avoir des usages fonctionnels (musique d’ambiance, de relaxation, de concentration, etc.). Et puis, il y a des cas où la frontière entre création humaine et automatisée n’est pas claire. Par exemple, de nombreux artistes utilisent des outils IA comme assistance à la composition ou à l’arrangement. On se retrouve alors dans un modèle hybride.

Pour les services de streaming, cette nouvelle tendance pousse à s’interroger. Le volume croissant de morceaux créés via l’intelligence artificielle complique la gestion des catalogues, la modération et la lutte contre le spam musical. C’est là que doivent intervenir des outils de détection capable d’identifier la musique générée par l’IA.

Humain ou IA : en quoi la transparence devient-elle centrale pour les auditeurs ?

Avec l’arrivée de contenus musicaux produits par l’IA, la question de la transparence auprès des auditeurs devient un enjeu essentiel pour les plateformes. Selon une étude Deezer/Ipsos, 97 % des gens sont incapables de faire la différence entre une musique complètement générée par l’IA et une autre créée par des humains. Une large majorité du public a donc besoin de savoir si un morceau a été :

• composé par une personne réelle ;
• assisté par un outil IA ;
• entièrement réalisé par une intelligence artificielle.

Sans nécessairement porter de jugement sur la valeur artistique, cette information permet de contextualiser l’écoute. Lorsque des chansons ou des sons conçus avec l’IA sont ajoutés aux playlists ou aux recommandations, le mentionner clairement est aussi une façon d’éviter les soupçons de manipulation et de conserver un lien de confiance avec les utilisateurs.     

Dans les faits, les services de streaming abordent chacun la question à leur manière. Certains privilégient l’information déclarative, tandis que d’autres travaillent sur des signaux visuels ou des mentions spécifiques dans l’interface. Dans tous les cas, l’objectif n’est pas d’exclure l’ensemble des contenus IA, mais de donner aux auditeurs les moyens de comprendre ce qu’ils écoutent : humain ou artificiel.

Comment identifier l’origine des morceaux sur les plateformes de streaming musical ?

Identifier l’origine d’un morceau repose sur une combinaison de méthodes techniques et déclaratives. En premier lieu, cela passe par une analyse des fichiers audio, des métadonnées et des comportements de diffusion afin de détecter des caractéristiques associées aux contenus générés par l’IA.

Mais cette approche ne permet pas toujours une distinction parfaite. Surtout face aux œuvres hybrides. Pour affiner le travail de détection, certains services de streaming musical développent des dispositifs d’IA music tagging. Ces derniers visent à repérer, puis classer les morceaux selon leur mode de création : humain, assisté par l’IA ou 100 % IA.

En 2025, la plateforme de streaming Deezer a communiqué sur son système d’étiquetage IA, le premier du genre à voir le jour dans le monde. Exploitant des outils capables d’identifier la musique produite avec les IA les plus avancées du marché, celui-ci contribue à informer les utilisateurs sur l’origine de ce qu’ils écoutent.

Sans toujours afficher les informations de façon claire, d’autres services s’appuient sur les déclarations des ayants droit ou sur des contrôles internes. L’absence de standards communs à l’échelle de l’industrie musicale limite donc encore l’harmonisation des pratiques. Pour l’instant, le chantier reste en évolution et les approches varient selon les priorités de chaque plateforme.

IA et streaming musical : quels sont les enjeux éthiques et économiques pour les artistes ?

Dans le domaine du streaming musical, l’essor de l’IA soulève des questions complexes en matière de droits d’auteur. Lorsqu’un morceau est généré à partir de modèles entraînés sur des catalogues existants, la reconnaissance des contributions devient difficile à établir. Qui a fait quoi ? L’intelligence artificielle a-t-elle utilisé le travail d’un humain sans son accord ? Qu’est-ce que cela implique ? En 2025, le cadre législatif et juridique doit encore évoluer pour s’adapter à ces nouvelles formes de création.

En parallèle, les enjeux éthiques concernent aussi la lutte contre le spam musical et les activités frauduleuses. Pour préserver la confiance des artistes et maintenir la qualité des catalogues, les services de streaming ont tout intérêt à renforcer leurs mécanismes de contrôle. C’est dans cette optique que Spotify a retiré plus de 75 millions de morceaux indésirables en un an.

Il y a enfin un volet économique. Désormais, les artistes se retrouvent en concurrence avec des productions IA capables de capter des écoutes à grande échelle. L’augmentation massive de la quantité de contenus proposés peut alors diluer les revenus issus du streaming. Face à cette situation inéquitable, certaines plateformes explorent des pistes d’amélioration au modèle traditionnel de rémunération qui s’appuie sur le volume global de streams.

Par exemple, l’Artist-Centric Payment System (ACPS) de Deezer repose sur une redistribution des revenus en fonction des écoutes intentionnelles et de l’engagement réel des auditeurs. Cette approche vise à mieux valoriser les artistes qui produisent humainement et dont les singles, EP ou albums sont réellement streamés.

L’IA améliore-t-elle la découverte musicale et les habitudes sur les services de streaming ?

Sur les plateformes de streaming musical, l’intelligence artificielle joue un rôle central dans les systèmes de recommandation. En analysant les habitudes d’écoute, les préférences individuelles, les contextes d’utilisation et les interactions, l’IA aide à proposer des playlists et des flux adaptés à chaque utilisateur. Ses suggestions deviennent alors des points d’entrée majeurs vers l’exploration et la découverte musicale.

Mais attention. Encore une fois, la présence de morceaux générés par l’intelligence artificielle pose des questions d’équilibre. Une surreprésentation de productions automatisées risque de réduire la visibilité des artistes traditionnels. Du côté des services de musique en ligne, mettre en avant des contenus humains et pertinents pour les auditeurs passe donc par un ajustement des algorithmes.

FAQ

Un artiste peut-il interdire l’utilisation de sa musique pour entraîner une intelligence artificielle ?

En 2025, le cadre législatif et juridique reste flou. Des recours collectifs sont en cours et certains systèmes d’opt-out émergent. L’efficacité de ces protections dépendra de l’adoption de normes internationales communes.

La musique générée par l’IA peut-elle atteindre le même niveau de qualité qu’une production humaine professionnelle ?

Techniquement, l’IA peut réaliser des morceaux de qualité sonore comparable. En revanche, elle peine à reproduire l’intention artistique et l’originalité émotionnelle propres aux créateurs humains.

Comment les auditeurs peuvent-ils soutenir activement les artistes humains sur les plateformes de streaming ?

Pour soutenir les vrais artistes sur les plateformes musicales et leur assurer des streams qui les rémunèrent davantage, les moyens les plus efficaces sont de :

• vérifier l’origine des œuvres grâce aux étiquettes IA quand elles existent ;
• privilégier les titres identifiés comme humains dans les recherches ;
• pratiquer l’écoute intentionnelle de morceaux plutôt que laisser tourner des playlists génériques.