L’IA dans la musique et l’échantillonnage : la position prudente de Will.i.am

Will.i.am dit qu’il ne peut pas être trop critique envers l’IA dans la musique car sa carrière repose sur le sampling. Son point de vue se réfère directement à l’IA dans la musique et au sampling, ainsi qu’à la manière dont les nouveaux outils font écho aux pratiques anciennes. Il a déclaré à CNBC à Davos que l’IA ressemble à une ère naissante dans la technologie musicale. Par conséquent, sa position mêle curiosité et prudence.

Parce qu’il a samplé des disques pendant des décennies, il comprend à la fois la réutilisation créative et les questions de droits. En conséquence, ses commentaires soulèvent des questions urgentes sur le crédit, le droit d’auteur et la rémunération. Les générateurs de musique IA s’entraînent à partir de vastes bibliothèques d’œuvres humaines, et cet entraînement a son importance. Cependant, les développeurs qui conçoivent les algorithmes créent également de l’art et méritent une reconnaissance.

Nous avons besoin de politiques équilibrées et de pratiques industrielles pour protéger les créateurs et encourager l’innovation. En regardant vers l’avenir, il a averti que dans deux décennies l’IA pourrait composer de manière autonome. Par conséquent, musiciens, producteurs, maisons de disques et législateurs doivent se préparer de manière proactive.

Cet article examine ces tensions et explique comment la technologie, la culture du sampling et le droit d’auteur s’entrelacent.

Le développement de l’IA dans la musique et le sampling

Will.i.am a déclaré à CNBC lors de Davos qu’il « ne peut pas être aussi critique » envers l’IA car il a construit sa carrière en samplant de la musique. Ses propos, rapportés par MusicTech (MusicTech), mettent en lumière les aspects humains et techniques derrière l’IA dans la musique et le sampling. Il a comparé l’IA naissante à « Super Mario Bros. » avant « Call of Duty », ce qui montre sa vision selon laquelle cette technologie est encore émergente. Ainsi, son interview définit à la fois la pratique et le principe pour évaluer les outils d’IA.

Les développeurs créent les algorithmes qui alimentent les systèmes de musique basés sur l’IA, et ce travail peut être créatif. Par conséquent, il est important de reconnaître ces développeurs. Ils conçoivent les modèles, sélectionnent les ensembles d’entraînement, et ajustent les paramètres de génération. Cependant, ces modèles apprennent aussi à partir de créations humaines existantes, ce qui soulève des questions de paiement et de droits d’auteur.

• Contributions des développeurs : architectes, ingénieurs et artistes chercheurs qui écrivent le code et définissent les objectifs des modèles.
• Données d’entraînement : grandes bibliothèques musicales, ensembles de données MIDI, stems et métadonnées annotées utilisées pour enseigner les motifs sonores.
• Générateurs de musique IA : modèles transformateurs, réseaux antagonistes génératifs et systèmes de diffusion qui produisent mélodies, rythmes et timbres.
• Processus créatif : ingénierie de prompts, conditionnement de style et édition avec intervention humaine qui façonnent les pistes finales.

Techniquement, les équipes collectent et prétraitent l’audio, convertissent le son en représentations symboliques ou spectrales, entraînent des réseaux neuronaux, puis génèrent des échantillons. Par exemple, les modèles peuvent apprendre des progressions harmoniques du jazz ou des rythmes du hip-hop. Comme l’a prévenu Will.i.am, cet entraînement sur la musique d’hier crée à la fois des avantages et des obligations. Par conséquent, la pratique industrielle doit équilibrer la reconnaissance des développeurs avec une rémunération équitable des sources ayant permis de former ces systèmes. Le code et le corpus créatif méritent tous deux une reconnaissance transparente et une licence claire.

Considérations éthiques et droits d’auteur

Données d’entraînement et rémunération

Les systèmes d’IA apprennent à partir de musiques existantes. Comme l’a dit Will.i.am, « Oui, ils ont emprunté à la musique. Ils ont été entraînés, vous savez, sur la bibliothèque entière créée par les humains et pour laquelle les gens devraient être rémunérés… » Par conséquent, la compensation des contributeurs est importante. Les plateformes et les développeurs doivent tracer l’origine des ensembles de données et proposer des licences équitables. Pour un contexte sur la réflexion internationale en matière de propriété intellectuelle, voir les directives de l’Organisation Mondiale de la Propriété Intellectuelle.

Crédit aux développeurs et créateurs

Au cœur de la musique IA se trouve un développeur. Will.i.am a affirmé : « Au centre de la musique IA se trouve un développeur, et même si c’est leur art, on ne peut pas nier leur travail pour avoir créé cet algorithme de création. » Par conséquent, nous devrions créditer les développeurs et reconnaître leur rôle créatif. Cependant, le crédit attribué au code ne remplace pas le paiement aux artistes dont les sources sont échantillonnées. Les deux méritent reconnaissance et politiques d’attribution claires.

Zones grises juridiques et réponses politiques

La législation sur le droit d’auteur est souvent en retard par rapport à la technologie. En conséquence, les tribunaux et les législateurs sont confrontés à de nouvelles questions concernant les œuvres dérivées et les exemptions liées à l’entraînement. La couverture de l’industrie musicale des remarques de Will.i.am à Davos explore en profondeur ces tensions : MusicTech. Pendant ce temps, les parties prenantes devraient promouvoir la transparence dans les ensembles de données d’entraînement et des cadres de licence pratiques.

Se préparer aux droits futurs

En regardant vers l’avenir, Will.i.am a averti que l’IA future pourrait créer de manière autonome. Il a déclaré : « Nous allons atteindre un point dans 20 ans où elle aura évolué… » Par conséquent, les créateurs, les labels et les décideurs doivent se préparer dès maintenant. Adoptez des contrats clairs, mettez à jour les licences collectives et explorez les modèles de partage des revenus. En résumé, le respect de l’art original et une rémunération équitable doivent guider l’IA dans la musique et le sampling à mesure que ce domaine évolue.

Perspectives : les 20 prochaines années de l’IA

Will.i.am a averti que l’IA dépassera l’imitation. Il a dit : « Nous allons atteindre un point dans 20 ans où elle aura évolué, et il ne s’agira plus de s’entraîner sur la musique d’hier. » Par conséquent, sa prévision recontextualise l’IA dans la musique et le sampling comme un long processus. Pour le contexte de ses remarques à Davos, voir MusicTech.

De l’entraînement sur des œuvres existantes à la créativité indépendante

Aujourd’hui, la plupart des systèmes génèrent de la musique en apprenant à partir de morceaux créés par des humains. Cependant, les modèles futurs pourraient développer des heuristiques créatives internes. Ils pourraient recombiner des idées de manière innovante sans copies directes. Par conséquent, les définitions légales et éthiques de la paternité deviendront floues. Ainsi, les parties prenantes devront revoir leur manière de définir l’originalité et les œuvres dérivées.

Impacts industriels et changement créatif

Les maisons de disques, éditeurs et services de streaming feront face à de nouveaux modèles commerciaux. Les systèmes de gestion des droits devront devenir plus dynamiques car les revendications de propriété se multiplieront. Parallèlement, les musiciens pourraient bénéficier de nouveaux outils pour le prototypage rapide et la conception sonore. Mais les artistes auront besoin de parts de revenus claires et de protections de leurs droits pour rester durables.

Se préparer à la transition

Les décideurs politiques devraient actualiser les lois et les cadres de licences. Les développeurs devraient intégrer le suivi de provenance dans les bases de données. Les créateurs devraient apprendre à utiliser l’IA de manière responsable. En bref, préparez-vous dès maintenant au passage des modèles basés sur l’entraînement aux systèmes créatifs autonomes. Ce n’est qu’ainsi que l’écosystème musical pourra équilibrer innovation, reconnaissance et rémunération équitable à mesure de l’évolution de l’IA.

Conclusion

La position de Will.i.am ancre le débat dans la pratique vécue. Il a dit, « Je ne peux pas être aussi critique envers l’IA, car j’ai une carrière basée sur le sampling musical… » Son point de vue nous rappelle que le sampling et l’IA partagent une filiation, et que tous deux posent des questions de reconnaissance et de rémunération.

Par conséquent, la voie à suivre doit équilibrer l’innovation avec le respect des créateurs. Les décideurs, les maisons de disques et les développeurs devraient adopter des modèles de licence transparents, de suivi de provenance et de partage des revenus. Pendant ce temps, les artistes peuvent utiliser l’IA dans la musique et l’échantillonnage comme un outil d’expérimentation, tout en exigeant une rémunération équitable. Si nous agissons maintenant, l’industrie peut favoriser un progrès éthique et une croissance créative. En somme, il faut adopter la technologie tout en protégeant les droits.