IA, musique et créativité : Une conversation avec Julien Ho-Tong, Managing Partner, et Nicolas Lang, Senior Consultant, d'Artefact.

Julien Ho-Tong est titulaire d'un master en ingénierie de l'INSA Lyon et d'un master en sciences de l'Université Paris Dauphine. Avant de rejoindre Artefact en 2023, il a travaillé chez Accenture, à la tête de la stratégie Data et IA pour la France. Il a mené plus de 70 missions de conseil auprès de CXO d'organisations privées et publiques dans le monde entier

Nicolas a travaillé comme chercheur GenAI à l'Université Tsinghua à Pékin et a développé des modèles d'IA pour la génération de musique. En Chine, alors qu'il était chez Virtuos, il a travaillé comme producteur pour le jeu vidéo Oblivion : Remastered. Il a donné des conférences sur la GenAI à l'université de New York. Après quatre ans en tant que consultant en science des data , il se spécialise aujourd'hui dans la GenAI pour les industries de la santé et de la création chez Artefact.

"Aujourd'hui, en 2025, l'industrie de la musique enregistrée représente un marché de plus de 60 milliards de dollars", explique Julien. déclare Julien. "L'IA contribue déjà à hauteur de 3-4 milliards de dollars avec des services et des produits qui aident dans d'innombrables domaines." Il note que le changement a commencé avec les MP3 et des plateformes comme Spotify.

Puis sont apparus le Walkman et le lecteur de CD, qui ont soudain permis aux gens d'écouter de la musique à tout moment. Ces innovations ont rapidement ouvert la voie aux outils numériques qui rendent la production de musique plus accessible. outils numériques qui rendent la production de musique plus plus accessible que jamais. "Aujourd'hui, il est facile de créer une chanson à l'aide de programmes informatiques et d'échantillons sans avoir de solides connaissances musicales", ajoute Nicolas. ajoute Nicolas.

Les modèles d'IA de base, tels que ceux basés sur l'architecture GPT, peuvent désormais être adaptés pour générer de la musique en modifiant simplement les données d'apprentissage. générer de la musique en changeant simplement les dataentraînement. La polyvalence de ces modèles souligne à quel point les résultats de l'IA dans différents domaines dépendent des data à partir desquelles elle apprend.

Cette adaptabilité alimente différents types d'outils musicaux. D'un côté, il y a les générateurs "en un clic" pour les amateurs. les générateurs "en un clic" pour les amateurs - ils donnent des résultats rapides et impressionnants avec peu de contrôle de la part de l'utilisateur. À l'autre extrémité, on trouve les outils experts de génération de voix tels que Ace Studio ou, plus récemment, DeepMind Music AI Sandboxde DeepMind, qui, lorsqu'il est pleinement intégré dans les flux de travail professionnels, offre une assistance spécialisée et de nouvelles fonctions créatives tout en garantissant que l'artiste conserve un contrôle total.

Cette capacité à prototyper rapidement des idées est en train de révolutionner la production musicale. Les producteurs peuvent désormais expérimenter de multiples variantes d'un morceau en une fraction du temps qu'il faudrait pour le faire manuellement. La capacité de l'IA à analyser de vastes ensembles de données musicales lui permet également de suggérer des styles ou des éléments qui correspondent à des genres spécifiques ou aux préférences du public.

Les principales applications sont les suivantes :

• Génération de mélodies : Les systèmes d'IA peuvent créer des mélodies originales sur la base de quelques paramètres d'entrée.
• Assistance aux paroles : L'IA générative peut aider à rédiger des paroles, en suggérant des mots et des phrases qui correspondent à l'ambiance ou au thème d'une chanson.
• Ingénierie du son : Les outils d'IA sont utilisés pour synthétiser de nouveaux sons ou reproduire des sons classiques, ce qui offre des possibilités d'expérimentation infinies.

L'intégration croissante de l'IA dans le processus de création soulève des questions sur la paternité des œuvres. Qui détient les droits d'une chanson créée par l'IA ? L'artiste, le programmeur ou les deux ? Ce débat est particulièrement pertinent lorsque l'IA génère des parties importantes d'un morceau, brouillant ainsi la frontière entre les contributions de l'homme et de la machine.

En outre, la question de l'originalité suscite de plus en plus d'inquiétudes. L'IA étant entraînée sur des musiques existantes, elle risque de reproduire par inadvertance des éléments d'œuvres protégées par le droit d'auteur.

"Les créateurs doivent être protégés. C'est la même chose pour les images : on ne peut pas demander à générer quelque chose 'comme Picasso' sans payer de droits d'auteur ou reconnaître les détenteurs de droits. Il faut faire la même chose pour la musique", insiste Julien. Certaines applications, dont Sunoprennent des mesures pour protéger les créateurs en bloquant les utilisateurs lorsqu'ils tapent le nom d'un artiste dans leurs invites.

De la démocratisation de l'accès à l'amélioration de la créativité, l'IA est en train de changer non seulement la musique, mais aussi le cinéma et les jeux. Imaginez des spectacles en direct qui s'adaptent au public, ou de la musique dynamique dans les jeux. Si la résolution des problèmes juridiques et éthiques reste cruciale pour une création harmonieuse entre l'homme et l'IA, le potentiel d'innovation et de découverte est immense.

Grâce à ces nouveaux outils puissants, tout le monde peut expérimenter et explorer. Nicolas est catégorique : "Ils facilitent l'entrée des débutants dans le domaine. Vous pouvez commencer à faire de la musique dans votre chambre avec une simple guitare et utiliser l'IA pour ajouter le reste. Il est plus facile d'expérimenter, de simuler et d'essayer des choses. "L'IA permet d'obtenir plus rapidement une bonne ingénierie du son et une bonne qualité", conclut Nicolas.