IA, musique et créativité : entretien avec Julien Ho-Tong, Managing Partner Artefact, et Nicolas Lang, consultant senior.

Julien Ho-Tong est titulaire d'un master d'ingénierie de l'INSA Lyon et d'un master en sciences de l'Université Paris Dauphine. Avant de rejoindre Artefact 2023, il a travaillé chez Accenture, où il dirigeait la stratégie Data d'IA pour la France. Il a mené plus de 70 missions de conseil auprès de dirigeants d'entreprises du secteur privé et public à travers le monde.

Nicolas a travaillé comme chercheur en IA générative à l'université Tsinghua de Pékin, où il a développé des modèles d'IA destinés à la création musicale. En Chine, alors qu'il était chez Virtuos, il a occupé le poste de producteur sur le jeu vidéo Oblivion: Remastered. Il a donné des cours sur l'IA générative à l'université de New York. Après avoir exercé pendant quatre ans en tant que consultant data , il se spécialise désormais dans l'IA générative pour les secteurs de la santé et des industries créatives chez Artefact.

« Aujourd’hui, en 2025, le secteur de l’enregistrement musical représente un marché de plus de 60 milliards de dollars », déclare Julien. « L'IA y contribue déjà à hauteur de 3 à 4 milliards de dollars grâce à des services et des produits utiles dans d'innombrables domaines. » Il note que cette évolution a commencé avec les MP3 et les plateformes comme Spotify.

Puis sont arrivés le Walkman et le lecteur CD, et tout à coup, tout le monde a pu écouter de la musique à tout moment. Ces appareils ont rapidement ouvert la voie à des outils numériques qui rendent la production musicale plus accessible que jamais. « Aujourd’hui, il est facile de créer une chanson à l’aide de logiciels et d’échantillons, même sans grandes connaissances musicales », ajoute Nicolas.

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

Cette polyvalence alimente différents types d'outils musicaux. D'un côté, on trouve les générateurs « en un clic » destinés aux amateurs : ils donnent des résultats rapides et impressionnants sans que l’utilisateur ait beaucoup de contrôle. À l’autre extrémité, on trouve des outils de génération de voix destinés aux experts tels que Ace Studio ou, plus récemment, Music AI Sandbox Music AI Sandbox, qui, une fois pleinement intégré aux flux de travail professionnels, offre une assistance spécialisée et de nouvelles fonctionnalités créatives tout en garantissant à l'artiste un contrôle total.

Cette capacité à prototyper rapidement des idées est en train de révolutionner la production musicale. Les producteurs peuvent désormais tester de multiples variations d'un morceau en un temps bien plus court que s'ils devaient 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 correspondant à des genres spécifiques ou aux préférences du public.

Parmi les principales applications, on peut citer :

• Génération de mélodies : Les systèmes d'IA peuvent créer des mélodies originales à partir de quelques paramètres d'entrée.
• Aide à la rédaction des paroles : L'IA générative peut aider à composer des paroles en suggérant des mots et des expressions qui correspondent à l'ambiance ou au thème d'une chanson.
• Ingénierie sonore : les outils d'IA sont utilisés pour synthétiser de nouveaux sons ou reproduire des sons classiques, offrant ainsi des possibilités d'expérimentation infinies.

À mesure que l'IA s'intègre de plus en plus au processus créatif, des questions se posent quant à la paternité de l'œuvre. À qui appartiennent les droits d'une chanson créée à l'aide de l'IA ? À l'artiste, au programmeur, ou aux deux ? Ce débat prend tout son sens lorsque l'IA génère une part importante d'un morceau, brouillant ainsi la frontière entre les contributions humaines et celles de la machine.

De plus, la question de l'originalité suscite de plus en plus d'inquiétudes. L'IA étant entraînée à partir de morceaux de musique existants, elle risque de reproduire involontairement des éléments provenant 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 de générer quelque chose « à la manière de Picasso » sans payer de droits d'auteur ni reconnaître les ayants droit. Il faut qu'il en soit de même pour la musique », insiste Julien. Certaines applications, dont Suno, prennent des mesures pour protéger les créateurs en bloquant les utilisateurs lorsqu’ils saisissent le nom d’un artiste dans leurs requêtes.

De la démocratisation de l'accès à la stimulation de la créativité,l'IA transforme non seulement la musique, mais aussi le cinéma et les jeux vidéo. Imaginez des spectacles en direct adaptatifs qui réagissent au public, ou une musique dynamique au sein même des jeux. S'il reste essentiel de relever les défis juridiques et éthiques pour assurer une création harmonieuse entre l'homme et l'IA, le potentiel d'innovation et de découvertes est immense.

Grâce à ces nouveaux outils puissants, tout le monde peut s'essayer à la création et explorer de nouvelles possibilités. Nicolas insiste :« Ils facilitent l'accès à ce domaine pour les débutants. On peut commencer à faire de la musique chez soi avec juste une guitare et utiliser l'IA pour compléter le reste. Il est plus facile d'expérimenter, de simuler et de tester différentes choses. » « Cela permet d'obtenir plus rapidement un bon travail d'ingénierie du son et une qualité optimale »,conclut Nicolas.