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ÉthiqueNext INpact · 2 min de lecture

☕️ Suno a aspiré des millions de chansons pour entraîner son IA

Résumé IASources croisées · 2Impact UE
Source originale ↗·
Egalement couvert par :Frandroid

Suno, la start-up américaine spécialisée dans la génération musicale par intelligence artificielle, avait déjà reconnu en 2024, lors d'une procédure judiciaire intentée par l'industrie du disque aux États-Unis, avoir aspiré « pratiquement tous les fichiers musicaux de qualité raisonnable accessibles sur l'internet ouvert ». Un hacker vient de fournir au média 404media des données internes qui précisent enfin l'ampleur réelle de cette collecte. Les plateformes pillées incluent YouTube Music, Deezer, Genius, Pond5, Jamendo, Freesound et IMSLP. Les volumes révélés sont considérables : plus de deux millions d'extraits provenant de YouTube Music, et des dizaines de milliers d'heures issues du seul catalogue de Deezer. Le code dérobé montre aussi que Suno recherchait spécifiquement des versions a cappella sur YouTube, vraisemblablement pour isoler et analyser les voix plus facilement. Pour mener cette collecte à grande échelle, l'entreprise se serait appuyée sur Bright Data, spécialiste de l'extraction automatisée de données. Le même pirate affirme avoir également accédé aux coordonnées de centaines de milliers de clients de Suno ainsi qu'à des informations liées à des paiements Stripe, après s'être introduit dans les systèmes de l'entreprise grâce aux identifiants compromis d'un salarié, lors d'un incident survenu en novembre dernier.

Ces révélations pourraient peser lourd dans le rapport de force entre Suno et l'industrie musicale. La RIAA, puissant lobby des maisons de disques américaines, accuse déjà la start-up d'avoir extrait directement des fichiers audio depuis YouTube en contournant les mécanismes anti-copie de la plateforme. Si les données du hacker confirment que Suno a siphonné des catalogues commerciaux et enfreint les conditions d'utilisation de plusieurs services, les ayants droit disposeraient d'arguments supplémentaires pour faire tomber la défense de « fair use » invoquée par l'entreprise, une exception au droit d'auteur régulièrement brandie par les laboratoires d'IA générative. Au-delà de Suno, l'affaire alimente un débat plus large sur la légitimité de l'entraînement des modèles d'IA à partir d'œuvres protégées, sans consentement ni rémunération des créateurs. La fuite de données personnelles de clients ajoute une dimension supplémentaire, même si l'entreprise assure qu'aucune information sensible ni numéro complet de carte bancaire n'a été compromis.

Ce dossier s'inscrit dans une bataille juridique plus vaste que l'ICMP a qualifiée de « plus grand vol de propriété intellectuelle de l'histoire ». Suno a toutefois vu son horizon judiciaire s'éclaircir en novembre dernier en signant un accord avec Warner Music, lui permettant désormais d'exploiter légalement le catalogue de la major. Cette entente contraste avec les pratiques de collecte révélées par le piratage, et illustre la stratégie des acteurs de l'IA musicale : négocier des licences avec certains labels tout en continuant de se défendre juridiquement sur les usages passés. L'issue des procédures en cours pourrait déterminer si d'autres géants du disque, comme Universal ou Sony, suivront la voie de Warner ou maintiendront la pression judiciaire contre Suno.

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Meta accusée d’avoir piraté des millions de livres pour entraîner son IA
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Meta accusée d’avoir piraté des millions de livres pour entraîner son IA

Cinq géants de l'édition mondiale, Hachette, Macmillan, McGraw-Hill, Elsevier et Cengage, ont déposé une plainte collective contre Meta devant un tribunal fédéral américain, accusant l'entreprise d'avoir utilisé des millions d'ouvrages protégés par le droit d'auteur pour entraîner ses modèles d'intelligence artificielle LLaMA. L'auteur de thrillers Scott Turow, ancien président de l'Authors Guild et avocat de formation, s'est joint à l'action. Selon les plaignants, Meta aurait eu recours à LibGen, un site pirate qui héberge illégalement des millions de livres, pour constituer son corpus d'entraînement à grande échelle, sans autorisation ni compensation. Ce procès marque un tournant dans les litiges sur le droit d'auteur et l'IA : pour la première fois, ce ne sont plus des auteurs isolés mais des maisons d'édition pesant collectivement des milliards de dollars qui s'attaquent frontalement à un géant technologique. Si les plaignants obtiennent gain de cause, les dommages et intérêts pourraient atteindre des montants records et contraindre l'ensemble de l'industrie à revoir radicalement ses pratiques d'acquisition de données d'entraînement. Cette affaire s'inscrit dans un contexte de tensions croissantes entre l'industrie de l'IA et les ayants droit, après les poursuites déjà engagées contre OpenAI, Stability AI et Google. Des preuves internes évoquées dans d'autres dossiers suggèrent que Meta était consciente des risques juridiques liés à l'utilisation de LibGen mais a néanmoins choisi de procéder. La décision de justice pourrait établir une jurisprudence déterminante sur ce que les entreprises d'IA ont le droit d'utiliser pour former leurs modèles.

UEHachette et Elsevier, maisons d'édition présentes en Europe, sont plaignantes ; une jurisprudence américaine sur l'entraînement des LLM influencera directement les pratiques des acteurs IA opérant sous l'AI Act et les litiges en cours devant les tribunaux européens.

💬 Des auteurs isolés, ça pouvait encore se gérer. Là, ce sont des éditeurs pesant des milliards qui ont les reins solides pour tenir un procès pendant dix ans, et des preuves internes qui montrent que Meta savait très bien ce qu'elle faisait en utilisant LibGen. Ça va coûter cher.

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

UELa participation de l'agence suédoise STIM à ce système d'attribution ouvre la voie à de nouveaux cadres de licence pour les artistes européens, en cohérence avec les exigences de l'AI Act sur la transparence des données d'entraînement.

💬 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.

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☕️ Accusée d’acheter de vieux livres pour entrainer des IA, Zoom Books nie
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☕️ Accusée d’acheter de vieux livres pour entrainer des IA, Zoom Books nie

Depuis plusieurs semaines, des libraires alertent sur Reddit à propos de Zoom Books, une entreprise canadienne qui passerait commande en masse de vieux ouvrages dans plusieurs pays simultanément : Allemagne, Espagne, États-Unis, Nouvelle-Zélande, Australie, Bulgarie et Grande-Bretagne. L'affaire a été révélée par les médias suisses RTS et SRF ainsi que par le quotidien allemand taz. Les libraires soupçonnent Zoom Books de numériser le contenu de ces livres pour entraîner des modèles d'intelligence artificielle générative, avant de détruire les exemplaires physiques. La société affirme, elle, n'acheter que des "invendus poussiéreux" datant de 1970 ou après, dotés d'un numéro ISBN, à raison d'un seul exemplaire par titre, et nie formellement numériser ou détruire quoi que ce soit. Sur la question de savoir à qui les livres sont revendus, un responsable de l'entreprise refuse de donner toute information sur les acheteurs. Ce type de pratique, si elle était confirmée, ouvrirait une voie juridique inédite pour contourner le droit d'auteur dans l'entraînement des IA. En achetant légalement des ouvrages physiques puis en les numérisant, une entreprise pourrait invoquer le "fair use", doctrine juridique américaine souvent mobilisée par les acteurs de l'IA générative pour légitimer l'utilisation massive de contenus protégés. Pour les éditeurs et les auteurs déjà fragilisés par la montée des IA, cette approche représente une menace supplémentaire : elle contourne les plateformes de licences numériques en s'attaquant directement au stock physique. L'affaire s'inscrit dans un contexte de tensions croissantes autour des données d'entraînement des grands modèles de langage. Plusieurs géants du secteur font face à des procès intentés par des auteurs et des éditeurs qui leur reprochent d'avoir ingéré leurs œuvres sans autorisation ni compensation. La stratégie consistant à passer par des intermédiaires discrets pour constituer des corpus d'entraînement à moindre risque juridique est déjà documentée. Le refus de Zoom Books de nommer ses acheteurs alimente les soupçons d'une chaîne d'approvisionnement délibérément opaque, conçue pour alimenter des acteurs de l'IA tout en maintenant une distance plausible avec les questions de droits.

UELes achats documentés en Allemagne, Espagne et Bulgarie exposent cette pratique au droit d'auteur européen (directive DSM) et aux futures obligations de transparence sur les données d'entraînement prévues par l'AI Act.

💬 Le refus de nommer les acheteurs, c'est l'aveu involontaire qui dit tout. Si l'affaire se confirme, on tient le modèle industriel pour contourner le droit d'auteur à grande échelle : acheter physique, numériser, invoquer le fair use, intercaler un intermédiaire discret pour brouiller les pistes. Les prochains procès sur les données d'entraînement ne vont pas cibler que les grands labs.

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Meta surveille désormais l'activité informatique de ses employés pour entraîner ses agents IA
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Meta surveille désormais l'activité informatique de ses employés pour entraîner ses agents IA

Meta installe en ce moment un outil de surveillance sur les ordinateurs de ses employés basés aux États-Unis, selon une information révélée par Reuters. L'outil, baptisé Model Capability Initiative (MCI), tourne en arrière-plan dans les applications et sites web liés au travail et enregistre les mouvements de souris, les clics, les frappes au clavier ainsi que des captures d'écran ponctuelles. L'objectif affiché par l'entreprise est d'utiliser ces données comportementales pour entraîner ses modèles d'intelligence artificielle à interagir avec les ordinateurs de la même façon que le font les humains au quotidien. Meta précise que les données collectées ne seront pas utilisées à des fins d'évaluation des performances des salariés. Cette initiative s'inscrit dans la course aux agents IA capables d'automatiser des tâches informatiques complexes, remplir des formulaires, naviguer dans des interfaces, exécuter des workflows bureautiques. En capturant directement les gestes réels de travailleurs qualifiés, Meta cherche à constituer un jeu de données d'entraînement à haute valeur, bien plus représentatif que des données synthétiques. Pour les employés concernés, cela soulève des questions concrètes sur la frontière entre contribution au produit et surveillance au travail. La démarche rappelle celle d'autres géants tech qui collectent des données humaines pour affiner leurs systèmes d'automatisation, comme Google ou Microsoft avec leurs outils Copilot. Meta, qui développe activement ses propres agents IA sous l'impulsion de Mark Zuckerberg, considère visiblement ses équipes internes comme un terrain d'entraînement privilégié. Le fait que le programme soit pour l'instant limité aux États-Unis suggère des contraintes légales en Europe, où le RGPD encadre strictement ce type de collecte en milieu professionnel.

UELe RGPD protège directement les salariés européens de Meta contre ce type de surveillance systématique, ce qui explique que le programme soit pour l'instant limité aux États-Unis et soulève des questions sur la conformité des pratiques de collecte de données en milieu professionnel au sein de l'UE.

ÉthiqueActu
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