IA, MENACE OU OUTIL POUR L’ARTISTE

L’essor de l’intelligence artificielle

Depuis 2020, l’on fait face à l’essor de l’intelligence artificielle notamment par le lancement de chat gpt en 2022. Mais l’intelligence artificielle n’a pas vu le jour au lustre dernier mais depuis presque soixante-dix ans le terme d’intelligence artificielle a été utilisé.

En 1956, l’informaticien John Mc Carthy utilise le terme d’intelligence artificielle en parlant des ordinateurs programmables lors de la conférence de Dartmouth. Il s’en n’est suivi du premier hiver entre 1974 et 1980 de l’intelligence artificielle lors du rapport du British Science Research Council au cours duquel des travaux ont été effectués dans ce domaine. Cependant ces travaux se sont soldés par un échec.

Par la suite, le “deuxième hiver de l’intelligence artificielle” fut, lui, beaucoup moins dans le sens de recherches, mais plus dans une période d’investissements minimes allant de 1987 à 1993. La première intelligence artificielle vit le jour en 1995 Artificial Linguistic Internet Computer Entity (ALICE), Il s’agit d’un chat bot écrit par Java, aux prémices de l’intelligence artificielle. Puis c’est dans les années 2010 que par l’intermédiaire d’Apple, l’avènement du premier assistant virtuel en 2011, Siri. Et c’est à la suite de la troisième vague de l’intelligence artificielle grâce au lancement de Chat Gpt-3 par OpenIA en 2020, le premier LLM, un modèle d’apprentissage automatique capable de comprendre et générer des textes en langage humain. Ceci est la réelle explosion de l’intelligence artificielle par la souscription d’un million de compte en 5 jours et 100 millions de compte en 2 mois sur Chatgpt. En 2026, ChatGPT compte plus de 900 millions d’utilisateurs réguliers et 50 millions d’abonnés payants.

Cette troisième vague est d’autant plus attractive pour les utilisateurs grâce à l’intelligence artificielle générative. L’intelligence artificielle est la capacité de l’intelligence artificielle “pour créer de nouveaux contenus, comme du texte, des images, de la musique, de l’audio et des vidéos”. Ce qui permet aux utilisateurs de créer des textes, des images, des audios ou des vidéos.

Le monde musical a vu émerger une autre pratique, plus discrète mais tout aussi structurante, le text and data mining (TDM). Cette méthode consiste à analyser de grandes quantités de textes, de métadonnées et de données d’écoute, comme les paroles, les descriptions d’albums, les historiques de streaming ou les réactions du public, afin d’en extraire des tendances, des corrélations et des modèles exploitables. Utilisé par les plateformes, les producteurs et parfois les artistes eux-mêmes, le text and data mining permet de mieux anticiper les goûts du public, d’affiner les stratégies de promotion, de concevoir des recommandations personnalisées et, dans certains cas, d’orienter la création musicale. S’il ouvre des perspectives économiques importantes, il soulève néanmoins des enjeux juridiques et éthiques sensibles, notamment en matière de respect du droit d’auteur, de consentement à l’utilisation des données et de transparence quant aux traitements effectués.

Ceci va provoquer une confrontation possible avec les droits réservés aux droits de la propriété intellectuelle. Notamment par le droit de la propriété littéraire et artistique.

L’évolution du droit d’auteur et les prémices d’une tension avec l’intelligence artificielle

L’évolution du droit d’auteur montre un glissement progressif de sa nature juridique, initialement conçue comme un droit essentiellement économique vers une conception plus large assimilée à une véritable propriété. À l’époque révolutionnaire, le droit d’auteur visait surtout à protéger les œuvres et à assurer une juste rémunération aux auteurs et à leurs ayants droit, fonctionnant alors comme un droit économique proche du copyright américain. Cependant, rattaché au concept de propriété, il devint, au XIXᵉ siècle, objet d’une assimilation doctrinale à un droit de propriété, notamment défendu par Eugène Pouillet et confirmé par la jurisprudence, comme l’arrêt de la cour d’appel de Paris de 1853 et surtout l’arrêt Masson de 1880. Cette conception, dominante jusqu’à la fin du XIXᵉ siècle, perdit ensuite en influence avant de susciter un intérêt renouvelé dans la doctrine contemporaine, certains auteurs, tels Jacques Raynard, la présentant à nouveau comme un « modèle » de propriété intellectuelle.

Au XXe siècle, le droit d’auteur français a connu une codification majeure avec la loi du 11 mars 1957, qui a intégré le droit moral et patrimonial tout en tenant compte des évolutions technologiques naissantes, marquant l’apogée du « droit d’auteur classique ». Les lois de 1902 et 1909 ont étendu la protection aux arts appliqués via la théorie de l’unité de l’art, changeant le paradigme en rattachant le droit à l’industrie, tandis que des textes comme la loi de 1910 sur la reproduction et celle de 1920 sur le droit de suite ont complété le cadre jusqu’en 1956.

La loi du 3 juillet 1985, tristement intitulée, Loi Lang a modernisé le régime face aux magnétophones et ordinateurs, introduisant droits voisins (artistes, producteurs), rémunération pour copie privée et statut des logiciels. Le Code de la propriété intellectuelle de 1992 a regroupé les textes sans novation majeure, suivi de lois transposant directives UE comme celles de 2001 et 2004 ainsi que les lois 2006 et 2007 sur contrefaçon, et Hadopi I/II en 2009 pour lutter contre le piratage numérique. Ces évolutions reflètent l’adaptation aux technologies numériques et à l’harmonisation européenne/internationale.

À ce jour, un règlement européen, l’AI Act, encadre l’intelligence artificielle en imposant notamment le respect du droit de la propriété intellectuelle et des règles européennes en matière de droit d’auteur lors du développement et de l’utilisation des systèmes d’IA. Cette directive a vu le jour afin qu’il soit possible de réglementer les œuvres issues de l’intelligence artificielle et pouvant parfois bafouer les droits réservés aux auteurs. Ce qui se développe d’autant plus avec le développement des deepfake dans l’univers musical. Le deep fake se définit par une image, une vidéo ou une séquence audio qui a été modifiée ou fabriquée au moyen d’une technique de synthèse multimédia reposant sur l’intelligence artificielle à des fins de fraude, de désinformation ou de cyberharcèlement.

L’intelligence artificielle générative effectue un très grand impact sur l’univers musical. Depuis la seconde moitié du XXe siècle est à son paroxysme. De Michael Jackson à Justin Bieber, ces derniers ont eu un impact significatif dans la sphère musicale pouvant parfois dépasser l’univers. L’impact de l’univers musical dans le monde s’est décuplé, au XXIe siècle, avec l’avènement des plateformes de streaming. Grâce à ces plateformes, des artistes dépassent parfois le milliard de streaming, Abel Makkonen Tesfaye, aussi connu sous le nom de The Weeknd, possède 31 œuvres musicales dépassant le milliard de streaming sur le géant suédois Spotify.

Le monde musical se distingue également par son caractère lucratif. Les plateformes de streaming y jouent un rôle central, puisqu’elles collectent les revenus des abonnements et de la publicité avant d’en reverser une partie aux ayants droit, qui rémunèrent ensuite les artistes en fonction du nombre de streams générés. Ce modèle, dit au prorata , avantage surtout les artistes les plus écoutés, tandis que la valeur de chaque écoute reste faible et dépend fortement du service utilisé.

Parallèlement à ça on a un développement de l’IA qui était utilisé en début 2022 comme simple moteur de recherche plus performant. Elle commence à developper de plus en plus. Par la génération d’images, de videos mais également par la fouille de données.

Les artistes vu plus largement les acteurs musicaux, tel que les producteurs de musiques, doivent s’adapter aux outils de l’intelligence artificielle que ça soit par les TDM ou les l’intelligence artificielle générative.

Il convient de s’interroger afin de si dans une aire où le développement de l’intelligence artificielle il paraît opportun de s’interroger quant à la position qu’elle occupe dans l’univers du droit d’auteur pour les artistes musicaux?

Compte tenu de ce à quoi nous assistons, nous étudierons la menace créée par l’intelligence artificielle quant à la créativité et aux droits des artistes (I). Puis nous constaterons que l’intelligence artificielle peut aussi être un allié pour les artistes afin de mieux protéger les droits des artistes (II)

À qui attribuer le mérite d’une œuvre musicale pour quand celle-ci a été créée à l’aide d’une intelligence artificielle? (I) Avec l’essor de l’IA peut-on dire que l’homme est de moins en moins créatif dans sa production musicale? (II)

I. L’UTILISATION PARTIELLE DE L’INTELLIGENCE ARTIFICIELLE COMME OUTIL AU SERVICE DE L’ARTISTE

Cette pratique se traduit par une utilisation méthodologique de l’intelligence artificielle (A) ce qui peut poser, pour la suite, des difficultés quant à la paternité d’une oeuvre au vue de l’utilisation partielle de celle-ci (B)

A. LA MÉTHODOLOGIE D’UNE UTILISATION DE L’INTELLIGENCE ARTIFICIELLE POUR LA CRÉATION D’UNE MUSIQUE

L’exemple de Damso, qui revendique sur son album BĒYĀH un « feat avec une IA » sur le titre « Magic », illustre une hypothèse où la paternité de l’œuvre musicale demeure pleinement attribuable à l’artiste humain alors même qu’une partie du rendu sonore est générée par intelligence artificielle. Les sources indiquent que la mention « feat IA » renvoie à des chœurs féminins produits grâce à un logiciel d’IA vocale, Damso ayant choisi de recourir à cet outil, testé différents rendus, réglé les paramètres des voix et décidé de la manière dont ces chœurs s’insèrent dans un morceau dont il a, par ailleurs, composé la structure, écrit les paroles et interprété le texte. L’IA intervient ainsi comme un instrument sonore au service d’un projet créatif préalablement conçu par l’artiste, qui conserve la maîtrise des choix esthétiques essentiels.

Cette configuration correspond à ce que la doctrine décrit comme une création assistée par ordinateur, dans laquelle l’outil technique reste subordonné à un apport intellectuel humain identifiable. Bensamoun et Loiseau rappellent que, dans le cadre du droit d’auteur français, la notion d’œuvre de l’esprit suppose une activité créatrice consciente et originale, ce qui exclut de reconnaître la machine comme auteur ou titulaire originaire des droits. Dans leur ouvrage Intelligences artificielles génératives, Bruguier et Deltorn soulignent de leur côté que les productions issues d’IA génératives ne peuvent être protégées par le droit d’auteur que si elles incorporent un apport humain substantiel, l’IA n’étant alors qu’un procédé technique de génération de formes. Or, dans le cas de son oeuvre musicale « Magic », c’est bien Damso qui prend les décisions créatives déterminantes, depuis le choix d’utiliser une IA vocale jusqu’à la sélection et à l’intégration des segments générés dans l’architecture musicale, de sorte que la chanson porte sa « touche personnelle » au sens de la jurisprudence sur l’originalité. L’exemple de ce « feat IA » nourrit ainsi la thèse selon laquelle l’implication créative du donneur d’ordre dans la formulation des prompts, le paramétrage de l’outil et l’arbitrage des résultats justifie l’attribution de la paternité de l’œuvre musicale finale à ce dernier. La doctrine, tout en refusant l’idée d’un « robot‑auteur », admet qu’il est possible d’arrimer la protection au seul apport humain, la machine n’étant que l’instrument d’une création dirigée par une personne physique. Dans cette perspective, la mention « feat IA » choisie par Damso apparaît davantage comme un marquage artistique et informatif de l’usage d’un outil technologique que comme la reconnaissance d’un co‑auteur non humain. Elle n’affecte ni la qualification de l’œuvre comme œuvre de l’esprit ni l’attribution de la qualité d’auteur principal au rappeur‑compositeur, mais constitue un exemple contemporain particulièrement parlant de la figure de l’« auteur‑prompteur » au centre du processus créatif.

La collaboration entre un artiste comme Damso et un système d’IA conduit ensuite à interroger la titularité des droits sur les morceaux qui en résultent. Lorsque l’artiste utilise l’IA pour sa propre musique et conserve la maîtrise esthétique du résultat, la tentation est forte de reconduire le schéma classique du droit d’auteur, en considérant que le donneur d’ordre, celui qui conçoit le projet, formule les prompts et opère les choix décisifs, demeure l’auteur au sens du code de la propriété intellectuelle. Cette approche suppose cependant de clarifier ce qui, dans l’œuvre finale, relève encore d’un apport créatif d’origine humaine suffisant pour déclencher la protection.

B. LA DIFFICULTÉ D’UNE PATERNITÉ D’UNE OEUVRE AU VUE D’UNE UTILISATION PARTIELLE DE L’INTELLIGENCE ARTIFICIELLE

1) L’implication du donneur d’ordre et l’apport créatif d’origine humaine

Dans une étude de Jean Michel Bruguière et Jean Marc Deltorn, dans leur ouvrage « Intelligences artificielles génératives au sein du Recueil Dalloz en 2023, proposent de déplacer le centre de gravité de l’analyse en questionnant d’abord l’existence même d’une exploitation des œuvres au sens du droit d’auteur lorsque celles-ci sont utilisées comme simples données d’entraînement par des systèmes d’IA. Transposée à la musique, leur réflexion invite à distinguer entre, d’une part, les œuvres préexistantes ingérées par l’IA pour en dégager des régularités stylistiques et, d’autre part, l’œuvre nouvelle obtenue à partir de prompts formulés par un utilisateur humain, la protection par le droit d’auteur ne pouvant être envisagée que si cette œuvre nouvelle porte l’empreinte de la personnalité d’un créateur humain, l’IA n’étant alors qu’un instrument sophistiqué. Appliquée au cas Damso, cette grille de lecture conduit à valoriser l’implication du donneur d’ordre, si l’artiste définit les instructions, sélectionné parmi de multiples sorties celle qui correspond à son intention, restructure la matière musicale générée et l’intègre dans une composition plus large, on peut considérer que l’originalité de l’œuvre demeure imputable à l’humain, l’IA n’étant pas perçue comme coauteur mais comme un outil de mise en forme comparable, dans sa fonction, à un logiciel de musique assistée par ordinateur, alors qu’au contraire, si l’intervention humaine se limite à déclencher un processus automatique et à accepter sans réelle modification un résultat standardisé, la qualification d’œuvre de l’esprit au sens classique devient beaucoup plus incertaine.

2) Le statut des productions générées sans apport créatif humain suffisant

Pierre Sirinelli et Stéphane Prévost Boyard mettent en évidence le malaise qui entoure les productions musicales issues de l’IA lorsqu’aucun apport créatif humain identifiable n’est démontrable. Ils relèvent notamment que, lors d’un blind test organisé par Deezer, 97% des 9 000 personnes sondées se sont révélées incapables de distinguer une musique générée par IA d’une musique de genre similaire composée par un humain, ce qui rend la frontière entre les deux types de productions presque imperceptible pour le public, sans pour autant effacer la question juridique du statut de ces contenus, car si l’IA a produit la totalité de la séquence musicale sans contribution créative substantielle d’un humain, il devient difficile de les rattacher au champ du droit d’auteur, traditionnellement conditionné par l’originalité et l’empreinte de la personnalité de l’auteur. Les auteurs soulignent ainsi le risque d’un angle mort normatif, où une masse croissante de contenus musicaux, quasi indiscernables de créations humaines, ne relèverait pas pleinement du droit d’auteur faute de créateur humain identifiable, tout en venant néanmoins concurrencer frontalement les œuvres protégées sur les plateformes de streaming, ce qui fragilise le principe même d’une rémunération fondée sur l’exploitation d’œuvres de l’esprit en introduisant dans le marché des produits culturels un flux de contenus potentiellement non protégés mais économiquement attractifs pour les plateformes et les utilisateurs, de sorte que, dans cette perspective, la situation de Damso, qui assume la part humaine de sa démarche, apparaît comme un cas relativement confortable pour le droit, par contraste avec les compositions intégralement générées par IA où aucun auteur humain ne peut être clairement identifié.

II. L’UTILISATION TOTALE DE L’INTELLIGENCE ARTIFICIELLE COMME MENACE AU DÉTRIMENT DE L’ARTISTE

L’autre versant de la menace que représente l’intelligence artificielle pour le droit d’auteur tient aux œuvres musicales produites sans intervention créative humaine identifiable (A). Là où Damso illustre une collaboration entre auteur et IA, les contenus intégralement générés par des systèmes d’IA posent des difficultés plus radicales, car ils échappent aux catégories classiques de la propriété littéraire et artistique tout en concurrençant directement les créations humaines sur les plateformes de streaming (B).

A. Les systèmes de deepfake vocaux et la génération intégrale de morceaux

Les progrès récents de l’IA générative, notamment des modèles multimodaux, permettent de reconstituer ou d’imiter une voix de chanteur à partir d’un corpus d’enregistrements, puis de l’appliquer à des textes et des mélodies entièrement générés par la machine. Cette capacité de l’IA à produire des contenus textuels, graphiques et audiovisuels, dont des morceaux de musique interprétés par une voix synthétique calquée sur celle d’un artiste réel, est désormais reconnue par la doctrine comme l’une des manifestations les plus marquantes de l’IA générative. D’un point de vue technique, le système apprend les caractéristiques timbrales et prosodiques de la voix cible, puis les transpose sur un contenu nouveau, de sorte que l’auditeur a le sentiment d’entendre l’artiste imité alors même que celui ci n’a jamais interprété l’œuvre en question.

Ces techniques de deepfake vocal soulèvent une double série de questions. Sur le terrain du droit d’auteur, la difficulté tient au fait que la composition musicale et l’interprétation sont générées par l’IA, sans apport créatif humain suffisant pour fonder une protection, rejoignant ainsi l’angle mort identifié par la doctrine pour les productions qui ne relèvent pas du droit d’auteur faute d’apport d’origine humaine. Sur le terrain des droits de la personnalité et, potentiellement, du droit pénal, l’absence de consentement de l’artiste dont la voix est imitée interroge la licéité de cette appropriation de l’identité vocale, que ce soit au titre d’une atteinte à l’image et à la voix ou, dans certains cas, au titre d’infractions spécifiques liées aux manipulations de contenus numériques.

Les productions musicales générées par IA et présentées comme des duos fictifs entre artistes reconnus, en particulier dans le rap français, bénéficient souvent d’une forte visibilité en ligne et peuvent être perçues par une partie du public comme des titres authentiques des artistes concernés. Le cas des faux featurings Ninho x Tiakola qui circulent sur YouTube et les réseaux sociaux en témoigne parfaitement. Présentés comme des collaborations « attendues depuis des années » et décrits comme des « sons puissants » reproduisant les tics d’écriture, les mélodies et les timbres des deux rappeurs, ces morceaux entièrement générés par IA sont parfois assortis de simples mentions discrètes en description indiquant leur caractère fictif. Au risque de conduire à une réelle confusion des internautes. Dans le cas de la musique Jeune enfant du ghetto de Ninho et Tiakola, une partie du public on assimilé ainsi en de véritables sorties ou à des leaks (publication prévisionnelle de musiques). Leur succès viral tend par ailleurs à légitimer l’idée qu’un featuring fantasmé peut être simulé en quelques heures sans intervention des artistes. Par exemple, début janvier 2026, sur demande de leur fans, Ninho et Tiakola on sortie un chanson collaborative Diamants de Bokassa qui, pour beaucoup, s’est avéré être moins bien que la musique générée par une intelligence artificielle.

Ce phénomène contribue à un glissement symbolique notable dans la mesure où l’IA est capable de livrer rapidement des morceaux jugés qualitatifs, imitant le style, la voix et les codes d’un artiste, certains acteurs économiques peuvent être incités à privilégier la standardisation et la production de masse, au détriment de la prise de risque créative humaine, ce qui accentue la pression concurrentielle pesant sur les auteurs et interprètes. L’enquête Deezer/Ipsos met par ailleurs en lumière l’inquiétude d’une partie du public, qui juge non éthique que des entreprises d’IA exploitent des œuvres protégées sans autorisation et craint un impact négatif sur les revenus des artistes, tandis que la proportion de contenus entièrement générés par IA augmente dans les flux mis à disposition des plateformes.

B. La problématique d’une utilisation des voix des artiste sans leurs consentement

La question de l’attribution de la paternité devient particulièrement délicate lorsque texte, composition et voix utilisés dans un deepfake proviennent de sources distinctes et impliquent plusieurs niveaux d’intervention humaine, qu’il s’agisse du beatmaker, de la personne rédigeant ou générant les paroles, de l’opérateur du modèle ou de la plateforme de diffusion. La difficulté est encore accrue lorsque le morceau exploite l’univers créatif d’une autrice comme Angèle, puisqu’il convient de distinguer ce qui relève d’idées non appropriables et ce qui constitue une matérialisation protégée, à savoir les paroles, les mélodies et les choix interprétatifs, de sorte qu’un résultat très proche de l’original pose une double interrogation de paternité et de contrefaçon.

L’affaire dite « Angèle » met en lumière les difficultés que soulève l’usage d’une intelligence artificielle pour la reproduction de caractéristiques vocales identifiables. Dans cette hypothèse, le beatmaker à l’origine de la création affirme avoir recomposé la production musicale, ajusté la mélodie et interprété lui-même la ligne vocale avant que celle-ci ne soit substituée par un modèle génératif reproduisant la voix de la chanteuse. Une telle démarche conserve une part de création et d’interprétation humaines, mais la forte identifiabilité de la voix d’Angèle conduit le public à lui attribuer la prestation, brouillant ainsi le lien entre l’œuvre et son véritable auteur. Ce brouillage fragilise les fondements du droit d’auteur, lequel repose sur la personnalité de l’auteur et la manifestation de son originalité. L’artiste demeure toutefois en mesure de mobiliser différents fondements juridiques afin de préserver ses intérêts, qu’il s’agisse d’une action en contrefaçon en cas de reprise d’éléments protégés de ses chansons, de la défense de ses droits voisins lorsque sa voix ou son image sonore font l’objet d’une utilisation non autorisée, ou encore d’une action en responsabilité civile en présence d’une atteinte à son honneur ou à sa réputation résultant de l’imputation d’un contenu qu’elle n’a pas réalisé. La jurisprudence récente rendue par le tribunal de Munich, qui a consacré la responsabilité de l’exploitant d’un système pour les reproductions générées en sortie, suggère enfin qu’en matière de deepfakes musicaux, les opérateurs de modèles pourraient être tenus responsables lorsque l’outil permet la reproduction ou l’imitation non autorisée d’œuvres ou de performances vocales identifiables.

L’illicéité réside ainsi à la fois dans la reproduction non autorisée d’éléments protégés et dans l’appropriation d’une identité vocale non consentie, ce qui milite pour une interprétation large des droits voisins et, éventuellement, pour la reconnaissance d’un droit autonome sur la voix. L’exception de fouille de textes et de données ne saurait légitimer des modèles qui, comme dans l’affaire de Munich, restituent des contenus quasi identiques aux œuvres d’entraînement. De même, un modèle vocal permettant de chanter « comme » un artiste à partir de ses enregistrements pose un problème qui dépasse la simple analyse de données. Si, à la suite de la diffusion d’un deepfake, une collaboration officielle est finalement conclue entre l’artiste dont la voix a été clonée et les créateurs du morceau, la qualification juridique de l’œuvre peut évoluer vers une œuvre de collaboration ou une œuvre collective, selon la répartition des rôles au sein du processus créatif. Dans un tel schéma, l’artiste peut revendiquer la paternité de ses nouveaux apports, qu’il s’agisse de réécriture, de réenregistrement ou de réinterprétation, tandis que les concepteurs ou utilisateurs de l’IA conservent un intérêt légitime lié à l’investissement technique, intérêt qui pourrait être protégé par un régime sui generis ou par le droit commun des contrats plutôt que par un droit d’auteur autonome sur la génération purement algorithmique. Une telle contractualisation permet de replacer l’intelligence artificielle dans un rôle d’outil au service d’un projet créatif humain clairement identifié et de restaurer la cohérence du lien entre œuvre, auteur et responsabilité.

BIBLIOGRAPHIE:

Ouvrages / Études doctrinales

Droit d’auteur, Section 6, Nature juridique et objet du droit d’auteur, I, Historique de la nature juridique du droit d’auteur; André R. Bertran ; Dalloz ; 2011‑2012

Articles de revues

L’intégration de l’intelligence artificielle dans certains droits spéciaux; A. Bensamoun, G. Loiseau ; Dalloz IP/IT ; 2017
Intelligences artificielles génératives. Y a‑t‑il exploitation des œuvres, au sens du droit d’auteur ? N’y aurait‑il pas d’autres modèles à considérer ?; Jean‑Michel Bruguière, Jean‑Marc Deltorn ; Recueil Dalloz ; 2023
Première étude sur l’impact de l’IA générative sur le secteur de la musique et de la création ; Sacem, GEMA ; Revue Lamy Droit de l’immatériel ; 2024
IA on connaît la chanson ? ; Pierre Sirinelli, Stéphane Prévost‑Boyard ; Dalloz IP/IT ; 2025
L’émergence de l’intelligence artificielle et ses implications en droit pénal; Lamy Droit pénal général; 2025

Rapports / enquêtes

Première étude sur l’impact de l’IA générative sur le secteur de la musique et de la création; Sacem/ GEMA ; 1er février 2024
Enquête sur la perception de l’IA musicale (Deezer/ Ipsos); 11 novembre 2025

Articles de presse

Article sur la valorisation d’OpenAI et ChatGPT; Le Temps consulté en février 2026
Article sur les deepfakes et la musique; Le Monde ; 2023 en février 2026
Angèle victime de deepfake vocal; Le Figaro ; 28 août 2023 en février 2026
Article sur Angèle et les deepfakes; Femina ; 2023 en février 2026
Article sur l’IA et la musique; Tsugi ; 12 novembre 2025 en février 2026
Article sur l’IA générative dans la musique; DJ Mag France ; 11 novembre 2025 en février 2026

Sites internet / ressources en ligne

Histoire de l’intelligence artificielle; Wikipédia, consulté en mars 2026
History of AI; Cloudflare, consulté en mars 2026
Modèle de langage; CNIL, consulté en mars 2026
Generative AI – Use cases; Google Cloud, consulté en mars 2026
OpenAI, la valorisation record de l’intelligence artificielle; Le Temps, consulté en mars 2026
The Weeknd : l’histoire de 30 morceaux dépassant le milliard de streams ; Hiphopcorner ; en ligne, consulté en mars 2026
Quelle plateforme de streaming musical rémunère le mieux les artistes ?; Frandroid, consulté en mars 2026
Deepfake; ; Dictionnaire Larousse en ligne, consulté en mars 2026