☕️ Pas de statuettes pour l’IA à la prochaine cérémonie des Oscars

Deezer : les chansons générées par IA, « un problème pour toute la filière musicale »

Deezer a révélé que 44 % des chansons soumises quotidiennement à ses serveurs sont générées par intelligence artificielle, soit environ 75 000 titres chaque jour. Ce chiffre, communiqué par Aurélien Hérault, directeur de l'innovation de la plateforme française, marque une accélération brutale : le volume de musique IA a doublé en seulement trois mois. Ces contenus transitent principalement par des distributeurs indépendants, des plateformes intermédiaires qui permettent à n'importe qui de livrer des morceaux à Deezer sans contrôle éditorial préalable. Pour les identifier, l'entreprise a développé son propre outil de détection, qui analyse le signal audio à la recherche de traces numériques invisibles à l'oreille humaine mais caractéristiques des modèles génératifs. Ces modèles laissent des empreintes statistiques dans le fichier sonore, que la technologie de Deezer est conçue à repérer avec une précision suffisante pour alimenter un système de signalement à grande échelle. L'enjeu dépasse la simple question de goût ou de qualité artistique. La prolifération de titres générés automatiquement s'accompagne fréquemment de fraudes au streaming, où des scripts font tourner en boucle des morceaux pour générer des revenus artificiels de droits voisins, au détriment des artistes humains. Deezer a choisi de répondre sur deux fronts : informer les auditeurs en affichant la mention « contenu généré par IA » sur les pages des albums concernés, et exclure ces titres de ses algorithmes de recommandation, refusant ainsi de leur accorder la même visibilité qu'aux productions humaines. Cette décision éditoriale, assumée publiquement, constitue une prise de position rare dans un secteur qui préfère souvent minimiser le problème. La situation met en lumière une faille structurelle du secteur du streaming musical : les standards de métadonnées censés encadrer ces déclarations, notamment le format DDEX adopté par l'industrie, ne sont pas encore suffisamment déployés ni harmonisés entre les acteurs pour constituer un rempart efficace. Deezer se retrouve donc à investir dans ses propres outils en attendant qu'une réponse collective émerge. Hérault plaide pour que l'ensemble de la filière, distributeurs, labels et plateformes, s'empare collectivement du problème. La question d'une suppression pure et simple de ces contenus du catalogue reste épineuse : des obligations contractuelles avec les distributeurs compliquent toute décision unilatérale. Le secteur musical s'approche d'un point de bascule où la majorité des morceaux uploadés pourraient être d'origine artificielle, rendant urgente une gouvernance commune que personne n'a encore réussi à mettre en place.

💬 44 % de musique IA en upload quotidien, ça veut dire que le problème n'est plus hypothétique. Ce qui m'intéresse chez Deezer, c'est qu'ils ont construit leur propre détecteur plutôt que d'attendre que l'industrie se réveille, parce que DDEX n'est clairement pas prêt. Reste à voir ce que ça donne quand les modèles génératifs commenceront à lisser leurs empreintes statistiques.

La politique de TikTok sur les publicités IA ne fonctionne pas

Plusieurs grandes entreprises diffusent des publicités générées par intelligence artificielle sur TikTok sans apposer le label requis par la plateforme, révèle une enquête du site The Verge. Samsung figure parmi les marques épinglées : plusieurs de ses vidéos promotionnelles publiées sur ses comptes TikTok ne mentionnent nulle part l'utilisation d'outils d'IA générative, ni dans la vidéo elle-même, ni dans les petites lignes. TikTok impose pourtant depuis 2023 une politique explicite d'étiquetage des contenus publicitaires créés ou modifiés par IA, sous peine de sanctions théoriques pour les annonceurs contrevenants. Ce manquement soulève une question de confiance fondamentale pour les consommateurs : si des professionnels de l'image peinent à distinguer une vidéo synthétique d'une vraie, le grand public n'a aucune chance. L'absence de transparence fausse la perception des produits — un visage retouché par IA, une mise en scène impossible ou une voix clonée peuvent créer des attentes irréalistes. Pour l'industrie publicitaire, l'enjeu est de taille : la crédibilité des marques et la confiance des plateformes reposent sur des règles que personne ne semble aujourd'hui contrôler sérieusement. La prolifération des outils d'IA générative — Sora, Runway, Adobe Firefly, entre autres — a rendu la production de contenus synthétiques accessible à presque tous les annonceurs, accélérant une course au contenu bon marché qui dépasse les capacités de modération des plateformes. TikTok n'est pas seul dans cette situation : Meta, YouTube et Google font face aux mêmes défis de détection et d'application. Plusieurs régulateurs, notamment en Europe avec l'AI Act, commencent à imposer des obligations légales d'étiquetage, mais leur mise en œuvre reste balbutiante. La prochaine étape sera probablement judiciaire ou législative — à moins que les plateformes ne renforcent elles-mêmes leurs mécanismes de vérification avant que le scandale ne s'emballe.

Les joueurs de Pokémon GO ont-ils entraîné une IA utilisée par l’armée américaine ?

Depuis 2016, les joueurs de Pokémon GO ont effectué plus de 30 milliards de scans en réalité augmentée de lieux réels dans le cadre de missions in-game : filmer un monument, tourner autour d'une statue ou d'une fontaine pour débloquer des récompenses. Ces vidéos, collectées par Niantic, la société fondée en spin-off de Google, ont alimenté un système de positionnement visuel (VPS) capable de localiser précisément des appareils sans recourir au GPS. Or, fin 2024, Niantic Spatial, la branche dédiée à la cartographie spatiale, a annoncé un partenariat avec Vantor, une entreprise spécialisée en navigation dans des environnements où le signal GPS est brouillé ou indisponible. Vantor compte parmi ses clients la NGA (National Geospatial-Intelligence Agency) et l'armée américaine, et se présente ouvertement comme un acteur des secteurs de la défense et du renseignement. C'est le site néerlandais Trouw qui a mis en lumière cette chaîne de continuité technologique, sans affirmer pour autant que des scans de joueurs pilotent aujourd'hui des drones militaires. L'affaire soulève une question de fond sur le consentement éclairé des utilisateurs. En acceptant les conditions d'utilisation de Pokémon GO, des millions de joueurs ont contribué, souvent sans en avoir conscience, à construire une carte 3D du monde réel d'une précision inégalée. Ce type de système VPS est stratégiquement précieux dans des contextes de guerre électronique, où le brouillage GPS est une tactique courante. Si le lien entre les scans des joueurs et les drones militaires reste à ce stade hypothétique, la plausibilité technologique de cette connexion suffit à alimenter une controverse légitime sur l'usage détourné de données récoltées dans un cadre ludique. En mars 2025, Niantic a revendu sa branche jeux à Scopely, filiale du fonds saoudien Savvy Games, en conservant ses actifs de cartographie au sein de la nouvelle entité indépendante Niantic Spatial. L'entreprise assure que depuis ce transfert, les données de Pokémon GO ne sont plus partagées avec Niantic Spatial, et que les scans avaient été fournis volontairement par les joueurs ayant activé la fonction. Vantor confirme de son côté ne pas utiliser les données Pokémon GO dans le cadre actuel du partenariat, mais refuse de préciser si les modèles déjà entraînés incorporent ces données historiques. Ce silence partiel illustre une zone grise réglementaire plus large : la réutilisation de données grand public à des fins militaires ou de sécurité nationale, sans mécanisme d'information ou d'opposition pour les utilisateurs d'origine.

💬 30 milliards de scans collectés en échange de Poké Balls, et personne n'a signé pour alimenter un VPS de navigation militaire. Ce que tu dois retenir, c'est pas la théorie du drone Pokémon GO (c'est du scénario pour l'instant), c'est que Vantor refuse de préciser si les modèles déjà entraînés incorporent ces données historiques. Ce silence, c'est à peu près la réponse.

Comment les musiciens peuvent être rémunérés pour l'entraînement de l'IA

Warner Music Group a récemment acquis la startup Sureel, spécialisée dans la gestion des droits musicaux à l'ère de l'intelligence artificielle. Sureel s'est associée à l'agence suédoise de droits d'auteur STIM pour explorer un système de rémunération des artistes lorsque leur musique sert à entraîner des modèles d'IA générative. Concrètement, le logiciel de Sureel appose des métadonnées sur les fichiers audio afin d'indiquer si une entreprise d'IA est autorisée à utiliser le fichier librement, de manière limitée ou pas du tout, puis suit l'utilisation réelle pour calculer les redevances correspondantes. De son côté, la société d'IA musicale SoundVerse a publié un livre blanc en 2025 pour rejeter les rachats uniques de droits et défendre une participation continue des artistes à chaque génération d'output par un modèle. Le co-président de Sureel, Benji Rogers, et son PDG, Tamay Aykut, portent le projet, tandis que Simon Gozzi, directeur du développement chez STIM, évalue comment les rapports d'attribution de Sureel pourraient fonder de nouveaux accords de licence entre musiciens et entreprises d'IA. L'enjeu est considérable pour l'ensemble de l'industrie musicale, qui dispose depuis des décennies de mécanismes précis pour rémunérer l'utilisation des œuvres, ventes physiques, streaming, radio, reprises, karaoké. L'IA générative a fracturé cette logique en rendant floue la notion d'utilisation : une chanson utilisée une seule fois pour l'entraînement d'un modèle continue d'influencer chaque output produit par ce modèle. Sureel propose d'aller plus loin qu'une simple mesure de similarité entre la donnée d'entraînement et l'output généré, en cherchant à établir un lien de causalité réel entre les deux. Si le modèle produit du jazz, les enregistrements jazz du corpus auraient davantage contribué que les pièces folk, et seraient rémunérés en proportion. Rogers résume l'ambition : "L'attribution ne cherche pas à recréer l'ancienne économie, mais à mesurer pour la première fois ce que l'ancienne économie ne faisait qu'approximer." Ce chantier s'inscrit dans un contexte de tension croissante entre l'industrie créative et les géants de l'IA, accusés par certains de commettre "le plus grand acte de vol de droits d'auteur de l'histoire". La question de l'attribution causale reste techniquement non résolue et pourrait nécessiter des outils issus de la théorie de l'information ou une modélisation de l'impact historique des œuvres individuelles. Le risque existe aussi de voir naître une musique conçue pour maximiser les redevances d'entraînement, comme le streaming a déjà poussé les artistes à raccourcir leurs intros. Aykut suggère néanmoins que des systèmes d'attribution bien conçus pourraient valoriser les œuvres rares et originales davantage que les tubes radiophoniques, ouvrant la possibilité que l'IA devienne un vecteur de diversité musicale plutôt qu'un facteur d'uniformisation.

💬 Ce que Sureel essaie de faire, c'est mesurer l'influence réelle d'une œuvre sur un modèle, pas juste vérifier si elle était dans le corpus de départ. Ça paraît évident dit comme ça, mais c'est techniquement non résolu, et si ça marche, ça change tout à la logique des licences forfaitaires. Le vrai risque après, c'est l'effet streaming : des artistes qui composent pour maximiser leurs redevances d'entraînement plutôt que pour les oreilles.