Dans son dernier édito pour le New York Times, en décembre 2024, l’économiste Paul Krugman avait déjà dénoncé le fait qu’avec Trump, l’Amérique était devenue une karistocratie, c’est-à-dire un régime politique gouverné par les plus médiocres. Il l’a accusée d’être devenue une Charlatanocratie, un régime favorisant les charlatans. Aujourd’hui, il estime que le pays est désormais gouverné par les plus corrompus. 

« En tant qu’économiste, mon instinct me porte normalement à penser à la « main invisible », aux forces du marché et à la technologie comme moteurs de l’évolution de la société. Et même aujourd’hui, on peut dire que la montée des inégalités « classiques » – l’enrichissement du quintile supérieur au détriment de la classe moyenne – s’explique en partie par le biais technologique favorisant les qualifications formelles élevées, bien que cette tendance touche peut-être à sa fin avec l’IA et tout ce qui l’accompagne. 

Mais lorsque j’ai commencé à me concentrer sur l’oligarchie – sur ce très petit nombre de personnes disposant d’une richesse et de revenus colossaux, la richesse étant un facteur encore plus déterminant (une poignée d’individus joue désormais un rôle prépondérant dans notre société, notre économie et, surtout, notre vie politique) – les chiffres m’ont contraint à admettre qu’il ne s’agissait pas de la main invisible. Il ne s’agit ni des forces du marché ni, pour l’essentiel, de la technologie. Certes, certaines technologies créent des marchés où « le gagnant rafle tout », rendant extrêmement riches ceux qui occupent les positions clés. Mais le facteur majeur qui nous a fait basculer de la société relativement égalitaire d’il y a cinquante ans – loin d’être parfaitement égalitaire, certes, mais sans commune mesure avec la domination d’une élite minuscule que nous connaissons aujourd’hui – ce facteur déterminant, ce sont les politiques publiques, et avant tout la politique fiscale. En somme, nous avons cessé d’appliquer les impôts progressifs qui freinaient la croissance des fortunes colossales. Et, comme on pouvait s’y attendre, à mesure que les barrières fiscales limitant l’accumulation de richesses excessives ont disparu, ces richesses ont commencé à se concentrer. C’est, à bien des égards, le cœur du problème. Nous avions mis fin à l’ère du « Gilded Age » (l’Âge d’or) et à la domination de ce que Franklin D. Roosevelt appelait le « pouvoir de l’argent organisé », en grande partie en taxant massivement ces capitaux organisés. Or, nous sommes revenus à une situation qui, par bien des aspects, est pire que celle de cette époque : en supprimant ces impôts, nous avons permis à d’immenses fortunes de faire boule de neige et d’acheter une influence politique considérable, ce qui leur permet de s’accroître encore davantage. L’un des facteurs en jeu est la tendance croissante à ne tout simplement pas payer les impôts dus. Cela s’explique en partie par la baisse des taux d’imposition légaux : nous taxons les bénéfices des entreprises et les hauts revenus à des taux bien inférieurs à ceux des années 1950. Mais il est également vrai que nous laissons les contribuables échapper à l’impôt dans des proportions énormes – et sans doute bien plus importantes qu’auparavant. Les chiffres sont considérables ; dans mon analyse, j’aborde la question du « déficit fiscal » (l’écart entre l’impôt dû et l’impôt effectivement perçu). Le montant dû mais non perçu dépasse certainement les 600 milliards de dollars par an. Cela représente environ 40 % – voire plus – du déficit budgétaire fédéral américain. C’est un facteur majeur contribuant à l’accumulation de fortunes colossales. 

Ce qui frappe, c’est que loin de chercher réellement à réduire cet écart fiscal, notre système politique a, dans l’ensemble, laissé la situation dériver, s’efforçant pour ainsi dire de faire de l’Amérique un paradis pour les fraudeurs fiscaux. Cette situation profite massivement aux personnes disposant de revenus élevés et d’un patrimoine important. En effet, les très hauts revenus et les grandes fortunes s’accompagnent souvent de structures financières bien plus complexes. Il est beaucoup plus difficile de contrôler et de vérifier la situation fiscale d’une personne possédant de multiples entreprises – certaines fictives, d’autres réelles, mais servant toutes de canaux pour la circulation des fonds. De plus, seuls les plus fortunés ont les moyens de détenir des comptes offshore leur permettant de dissimuler des revenus, et ainsi de suite. L’évasion fiscale profite donc massivement aux personnes disposant de revenus et d’un patrimoine très élevés. Pas à toutes, certes ! Tous les milliardaires ne sont pas des fraudeurs. Il existe toutes sortes de situations. Certaines personnes estiment simplement qu’elles ne veulent pas agir ainsi ; elles considèrent que ce serait mal. La morale existe bel et bien. D’autres craignent les conséquences personnelles – qui seraient lourdes – d’une fraude fiscale massive si elles venaient à être démasquées ; elles tiennent à leur réputation. Et puis, il y a ceux qui n’ont pas ces scrupules. Ce qui est stupéfiant, c’est que nous avons – surtout depuis 2010, et plus particulièrement depuis que les républicains de la droite dure ont pris le contrôle de la Chambre des représentants – largement sapé toute tentative de lutte contre ce type d’évasion fiscale. Les chiffres sont vraiment frappants, et l’IRS (Internal revenu service, le service des impôts américain) a effectivement publié des informations très utiles. Pour les très hauts revenus, l’IRS cesse pratiquement de comptabiliser les données au-delà du seuil du million de dollars par an, mais on peut supposer que ce constat est encore plus marqué à mesure que l’on monte dans l’échelle des revenus. En 2011, avant que le Congrès dominé par la droite ne puisse mener à bien son entreprise, plus de 7 % des déclarations de revenus dans cette tranche faisaient l’objet d’un contrôle fiscal ; un chiffre qui n’a rien d’excessif, compte tenu des nombreuses possibilités de fraude à ce niveau. Cela ne signifie pas pour autant que 7 % des personnes gagnant plus d’un million de dollars ont fini en prison – rien de tel, évidemment – mais les contrôles étaient généralisés, ce qui, entre autres, dissuadait les contribuables de tricher. En 2019, à peine huit ans plus tard, ce taux était passé de 7,2 % à 0,7 %. En d’autres termes, presque aucun contribuable à hauts revenus ne faisait l’objet d’un contrôle pour suspicion de fraude fiscale. Pourquoi une telle situation ? L’IRS avait subi des coupes budgétaires drastiques. Des réductions massives – de l’ordre de 25 à 30 % en tenant compte de l’inflation, et une baisse d’environ 40 % des effectifs chargés de l’application de la loi fiscale. Or, il s’avère que contrôler la situation fiscale d’une personne à très hauts revenus coûte beaucoup plus cher que celle d’un contribuable ordinaire. Pour un ouvrier, un employé de bureau ou un travailleur à revenu moyen qui omettrait de déclarer certains revenus, il est souvent très difficile de frauder le fisc ; et s’ils y parviennent, il est généralement assez simple de démêler la situation. Le contrôle fiscal des contribuables ordinaires est donc peu coûteux. À l’inverse, contrôler les millionnaires et les milliardaires – pour reprendre un langage à la Bernie Sanders – coûte très cher. Faute de moyens suffisants, et désireux de démontrer qu’il menait bien des contrôles, l’IRS a fini par renoncer, dans une large mesure, à vérifier les dossiers des plus fortunés. Et les sommes en jeu sont considérables. Le manque à gagner dû à la fraude fiscale équivaut environ au budget total de Medicaid. C’est à peu près six fois le montant consacré aux bons alimentaires. C’est environ quinze fois la somme qu’Elon Musk a économisée en démantelant l’USAID, provoquant ainsi la mort de millions de personnes en Afrique. Et pourtant, on a laissé cette fraude prospérer. Notez, au passage, que tout cela remonte à l’époque précédant Trump. Sous l’administration Biden, des efforts ont été entrepris pour redresser la situation : il s’agissait de rétablir les contrôles, d’accroître les ressources de l’IRS et de multiplier les mesures d’application de la loi afin de recentrer les priorités de l’agence là où elles devraient être, à savoir s’attaquer aux très gros patrimoines. Et ce n’était qu’un début ; il faut du temps pour monter en puissance sur ce genre de dossiers. Et vous savez ce qui s’est passé. Bien entendu, la fameuse « grande et magnifique » loi de Trump a entraîné des coupes drastiques dans les ressources de l’IRS dédiées au contrôle fiscal. Des réductions d’effectifs brutales. Nous sommes revenus à une situation pire encore qu’avant que Biden n’essaie d’y remédier. Le problème va donc perdurer. 

Ce que je trouve remarquable et intéressant – je ne dirais pas que je suis déconcerté, mais c’est un point qui mérite réflexion – c’est de comprendre pourquoi exactement. Je veux dire, favoriser les intérêts des ultra-riches est une chose. D’accord, nous savons que c’est la nature même du Parti républicain moderne, quelles que soient ses déclarations. Mais favoriser systématiquement les moins honnêtes en est une autre. En substance, cette politique revient à dire que si vous êtes un milliardaire honnête – je crains de citer un nom, car on ne sait jamais ce que de futurs dossiers pourraient révéler -, vous êtes pénalisé par le fait que des milliardaires malhonnêtes parviennent à frauder le fisc en toute impunité. Vous devriez vous y opposer, mais force est de constater que le parti qui contrôle actuellement le Congrès, la Maison Blanche et la Cour suprême préfère en réalité les hommes fortunés malhonnêtes. Il s’agit véritablement d’une préférence assumée pour les tricheurs. Je peux me livrer à quelques conjectures. On a souvent fait remarquer à propos de Trump – et c’est probablement vrai pour d’autres dans son camp – qu’au fond, il ne croit pas que quiconque puisse agir par des motifs louables. Pour lui, quiconque semble être une personne intègre respectant les règles est, de ce fait même, quelqu’un qui inspire la méfiance. Il part du principe que ces gens sont forcément pires que lui. Sinon, ils ne simuleraient pas de bonnes intentions – des intentions que des gens comme lui n’ont jamais. Peut-être y a-t-il là quelque chose de plus profond à l’œuvre. Quoi qu’il en soit, nous avons mis en place un système qui non seulement favorise outrageusement les intérêts de ceux qui possèdent déjà des fortunes considérables, mais qui avantage littéralement – pour reprendre l’expression de Teddy Roosevelt – les « grands malfaiteurs fortunés ». Nous favorisons littéralement des individus qui, non contents de détenir des sommes colossales, trichent, ne paient pas leurs impôts et bafouent les règles. 

Ce n’est pas là l’Amérique. La grande majorité de la population reste profondément convaincue que chacun doit s’acquitter des impôts qu’il doit. Nous ne sommes pas un pays qui valorise, récompense ou honore les tricheurs. Pourtant, dans les faits, nous sommes devenus une société qui récompense ceux qui trichent. Quelles sont les conséquences pour notre cohésion sociale ? Quel impact cela a-t-il sur l’idée que nous nous faisons de notre nation ? À certains égards, je pense que cette dégradation morale est pire que les chiffres. Ce qui est loin d’être anodin. »

Dans un article du Monde Diplomatique de novembre 2011, le chercheur Frédéric Kaplan avait introduit la riche notion de « capitalisme linguistique ». Dans un petit livre pour Actes Sud, Dealers de mots, il revisite son concept à l’heure de l’IA générative pour souligner combien la fortune du capitalisme linguistique est plus totale qu’elle ne l’était quand Google inventait son Page rank, son algorithme de classement des résultats de recherche. Parier sur les mots a permis à Google de bâtir son empire et désormais bâtit ceux des producteurs d’IA. La langue est plus que jamais le pouvoir et certains l’accaparent au risque de nous en déposséder. 

A l’heure où nous faisons nôtres les mots produits par des machines ou plutôt à l’heure où nous louons à d’autres nos capacités d’expression, l’usage de « prothèses linguistiques » nous exproprie toujours plus de notre propre parole. Tous nos discours ont été accaparés par quelques entreprises se forgeant un capital qu’elles n’ont plus qu’à nous revendre. 

Dans son livre, le chercheur raconte l’évolution du capitalisme linguistique comme un roman, avec beaucoup de clarté, d’une manière très accessible. Une histoire que Google s’est longtemps accaparé, la firme transformant le classement des pages par les mots puis réinventant leur modèle économique par la publicité avec Adwords. « Tout ce qui peut être nommé peut donner lieu à une enchère ». Et l’immense capital accumulé par Google provient tout entier de ce marché : celui de la vente des mots. La somme des données linguistiques accumulées est devenue l’un des capitaux moteurs du capitalisme technologique. La plus value désormais consiste à découpler totalement la valeur économique des textes écrits du travail nécessaire pour les produire. C’est-à-dire de les réexploiter sans avoir à les payer : leur donner une nouvelle existence économique pour leur faire produire de nouvelles valeurs encore. Un capitalisme visant à exploiter la connaissance sous toutes ses formes, comme un raffinage nouveau d’une première extraction afin de produire non seulement de la connaissance mais plus encore des machines à connaissance. « Chaque année, Google gagne des centaines de milliards de dollars simplement en organisant la vente des mots à l’échelle planétaire » (493 millions de dollars par jour de chiffre d’affaires en 2020). Kaplan explique que le capital linguistique n’est rien d’autre que la somme des données linguistiques accumulées par un acteur. Ce capital résulte de l’extraction de textes existants et consiste à les accumuler pour les valoriser sous formes de services. Il consiste à capter, « idéalement sans les payer, ces écritures productives de valeur ». Ce nouveau territoire d’exploitation à l’avantage d’être peu balisé et peu réglementé, hormis par la propriété intellectuelle dont il exploite les failles. 

Pour Kaplan, le modèle économique de Google ne repose pas tant sur une économie de l’attention, que sur une économie de l’expression, c’est-à-dire d’être un médiateur de l’écrit. Le but est bien plus d’optimiser l’efficacité de l’écrit, d’optimiser l’écriture, d’infléchir les productions à son profit et au profit de ses outils et services. Google nous corrige parce que les mots sont exploitables, à l’image des systèmes d’autocomplétion. Les corrections sont orientées « selon la valeur économique donnée par le marché aux expressions produites ». Nous écrivons via les outils de Google et Google peut exploiter chaque mouvement des productions langagières. Et la vente des mots se faisant sans effort, Google dégage des profits lui permettant de produire des projets sans contrainte de rentabilité. 

Google ne fait pas qu’intercepter les flux de discours, il s’est également lancé dans des opérations d’extraction langagière, comme Google Books, qui a permis de numériser plus de 40 millions de livres, rappelle Kaplan, « l’équivalent de 820 millions d’années de travail ». Là, encore, Google a fait grandir son capital épistémique, accumulant « métaphores, personnages, concepts, faits ». Le lancement de ChatGPT en novembre 2022 a produit une nouvelle démonstration de la valeur qui pouvait être extraite de ce capital linguistique, dont la plupart des technologies sous-jacentes ont été produites par les équipes de Google (notamment la technologie Transformer). Le chercheur, rappelle d’ailleurs, avec une grande pédagogie, combien l’invention de cette linguistique plate, statistique, probabiliste, n’est pas autre chose que la continuité de l’approche que Google a appliqué avec Page Rank et Adwords. Désormais, la valeur du capital linguistique repose sur « la longueur cumulée de toutes les séquences de tokens auxquelles un acteur à un accès exclusif », car c’est ce capital même qui va permettre d’ajuster les paramètres des systèmes d’IA, de les ajuster depuis « la table de mixage du Transformer ». Dans cette reconfiguration, « seules comptent les performances de calcul des réseaux et la taille des données d’entraînement ». La performance des systèmes n’est qu’une question de puissance, de volume, d’argent. La puissance, la force brute, les volumes d’investissements… sont devenus les seuls enjeux et consistent à prendre le contrôle d’un marché depuis des logiques de pertes assumées. 

OpenAI ne disposait pourtant pas du capital linguistique de Google. Pour résoudre cette difficulté, il a fait ce que Google avait fait avant lui : moissonner l’ensemble du web, comme l’a montré l’enquête du Washington Post. Dans ce moissonnage, tout l’enjeu est de qualifier les données pour donner plus de poids à certains contenus plutôt qu’à d’autres, notamment aux contenus issus de la presse. Dans la course au capital linguistique, désormais, les acteurs tentent de trouver des ressources exclusives permettant d’affiner leurs modèles pour produire d’innombrables « simulateurs de discours ». Mais plus encore désormais les différences tiennent bien plus dans les paramètrages, les phases d’entraînement et de renforcement. Pour Kaplan, les guerres du capitalisme linguistique risquent surtout de refermer les projets d’ouverture de la science. « Si le capital linguistique devient une ressource précieuse, liée à une forme de souveraineté linguistique nationale, il peut paraître irresponsable de l’offrir librement à n’importe quel acteur. Les grandes entreprises de l’intelligence artificielle l’ont compris depuis plusieurs années déjà : les corpus les plus stratégiques pour l’entraînement des modèles de langage ne sont jamais rendus publics ».

Le risque de l’atrophie linguistique

Nous sommes désormais enjoints à vivre avec les simulateurs de discours. Et cela n’est pas sans conséquences. Dans tous les domaines où le texte est moteur, les crises sont là : journalisme, éducation, droit… En exploitant la langue, c’est elle-même qui est transformée et en ré-exploitant les textes, c’est leur condition de production largement artisanale qui est menacée. L’économie du texte construit sur la difficulté à écrire est d’un coup bouleversée par les modèles de langage. En sciences, cela conduit par exemple à l’effondrement des modèles d’évaluation. A l’école, cela conduit à interroger le sens même de l’apprentissage. Tout notre édifice épistémique, construit sur les performances rédactionnelles, vacille, sous les coups du développement du capitalisme linguistique. Partout, les machines qui écrivent réévaluent la valeur du travail d’écriture dans les structures de management. Du code au droit, des contrats aux instructions, de l’information aux textes instrumentaux (compte rendu, demandes de rendez-vous, courriers administratifs…), c’est la pertinence même des processus bureaucratiques qui est remise en question. « Ecrire avec la machine à écrire de quelqu’un d’autre, c’est prendre le risque de se voir voler son texte ». Mais plus encore d’en être non seulement dépossédé, quand ce n’est pas remplacé par les productions automatisées. Derrière ces enjeux épistémiques, c’est l’épistémologie elle-même qui est remise en question. « L’écriture algorithmique change notre confiance dans l’écrit », explique Kaplan. Mais c’est désormais à chacun d’entre nous de gérer cela, dans une relation d’autant plus difficile que ces textes sont construits pour « cacher la nature des procédés qui les ont engendrés ». 

Pour le professeur en Humanités numériques, nous sommes confrontés désormais à notre prolétarisation linguistique. Nous sommes désormais invités à payer pour écrire tant de mots (tokens) par mois, avec des prothèses plus ou moins sophistiquées, plus ou moins chères. L’usage de la langue n’est plus vendu seulement aux annonceurs, mais elle est désormais revendue à chacun d’entre nous. Les prothèses linguistiques sont partout. Elles interviennent dans la production, l’interprétation, la transmission. Elles améliorent l’efficacité, la précision ou la qualité ou la dénaturent. Nous déléguons nos compétences au risque de les abandonner, au risque de transformer profondément nos propres savoir-faire, comme le souligne très bien la philosophe Anne Alombert dans ses travaux, notamment son dernier livre, De la bêtise artificielle. Avec ces prothèses, le risque d’une atrophie de nos compétences semble plus certaine que celui d’un élargissement des compétences linguistiques du plus grand nombre. « Chaque fois qu’une technique prend en charge une faculté humaine, elle en accroît la puissance tout en affaiblissant la maîtrise (…). Les prothèses qui étendent notre intelligence risquent aussi de nous en déposséder si nous ne réinventons pas sans cesse notre façon de penser et d’agir avec elles ». Pour Kaplan, le risque d’une « atrophie expressive », d’une incapacité à composer un discours sans intermédiation est devant nous. « Le locuteur est devenu un locataire ». Nous écrivons et parlons par l’intermédiaire de mots que nous louons à ceux qui possèdent les machines. 

Le capitalisme linguistique dévore le monde

Pour Kaplan, même si nous ne nous y sommes pas encore habitué, ce capitalisme linguistique là est pourtant peut-être déjà derrière nous ! 

Dans le premier régime du capitalisme linguistique, on a revendu les mots aux annonceurs. Dans le second, on peut désormais revendre les mots aux utilisateurs. Dans le troisième, les simulateurs linguistiques peuvent désormais construire, agir, décider. Depuis quelques instructions, les systèmes construisent des systèmes. « Dans le premier régime, les mots qui s’accumulent de façon exponentielle permettent l’organisation d’une bourse qui se globalise à l’échelle mondiale et peut générer des centaines de milliards de dollars de revenus. Dans le deuxième régime, les avancées des modèles de langage prédictifs rendent possibles des prothèses linguistiques d’une expressivité croissante, favorisant l’élargissement des parts de marché et l’accumulation accélérée de capital linguistique supplémentaire. Enfin, dans le troisième régime, l’augmentation conjointe des capacités de calcul et des volumes de données permet de produire des modèles capables de simuler des raisonnements plus complexes ou de résoudre des tâches plus difficiles, sans qu’il soit nécessaire d’apporter des changements significatifs à la nature des architectures informatiques. Il suffit d’investir davantage dans les centres de calcul pour bénéficier de cette augmentation des performances cognitives des modèles. » Avec l’arrivée de « l’autocatalyse cognitive », le capital linguistique croit alors de façon quasi automatique. L’IA agentique promet désormais la grande orchestration des systèmes entre eux et la production d’agents à la carte, facturés selon leur degré d’expertise. « Cette mise au travail du capital linguistique ne se déploie pas comme une superintelligence omnisciente, mais comme une force d’engendrement qui tire sa puissance des boucles de rétroaction dans lesquelles elle s’inscrit. » « Nous sommes en train de passer d’un savoir hérité des communautés humaines à un savoir auto-entretenu par les modèles ». Pour Kaplan, ce sont nos systèmes culturels mêmes qui sont en train d’être transformés, de changer d’état, de phase. Le risque, conclut le chercheur, c’est de basculer dans un quatrième régime du capitalisme linguistique : celui du contrôle de la production du discours et de la langue elle-même. Une forme de convergence des discours, une homogénéisation voire un aplatissement de la langue, structurant une lecture du monde unique. Une logique proche de la novlangue imaginée par George Orwell : « une langue conçue pour limiter la liberté de pensée et d’expression, par l’introduction progressive de contradictions internes. La guerre, c’est la paix ; la liberté, c’est l’esclavage ; l’ignorance, c’est la force ». Mais est-ce les machines qui nous conduisent à cette impasse ? Cette langue est aujourd’hui celle des discours les plus confus et elle n’est pas tant produite par les machines que par les hommes et les idéologies qu’ils activent. 

Ce qui est sûr, c’est que le glissement culturel a commencé. En avril 2025, le trafic de Wikipédia, de Youtube, de Facebook et Google a commencé à baisser, alors que celui de l’IA, partout, explose. « L’attention se détourne des contenus construits, discutés et sourcés, pour s’orienter vers des savoirs instantanés et contextualisés ». Le document disparaît. Il est désormais recomposé à la volée. « Le quatrième régime du capitalisme linguistique confère un pouvoir démesuré à ceux qui contrôlent les modèles ». Kaplan plaide certes pour une reprise en main pour construire des corpus et des modèles publics, des modèles à code et paramètres ouverts. Nous devons garder la main sur les forces de production du langage, « avant que n’ayons peut-être plus les mots pour imaginer comment faire ». Le constat qui s’annonce est d’autant plus sombre que la puissance des outils tourne la tête de tous. 

Si l’essai de Frédéric Kaplan manque souvent de perspective critique, notamment sur les errements que ces systèmes produisent où sur les gens que ces systèmes exploitent, sa force réside surtout dans sa clarté et dans l’éclairage que produisent les concepts. Reste que si face au capitalisme de surveillance, on pouvait encore réclamer ou opposer une exigence d’une moindre surveillance. Face au capitalisme qui exploite nos propres mots pour nous en déposséder, on ne sait plus quels leviers adresser pour le contenir voire le faire refluer. Face à l’exploitation de notre propre pensée, c’est assurément nous-mêmes qui en seront dépossédés.

Hubert Guillaud

Il y a visiblement une profession qui déteste l’IA plus que toute autre, ce sont les assureurs chargés du traitement des sinistres, rapporte Wired. Ils sont les premiers à se plaindre de « dirigeants obsédés par l’IA qui l’imposent, à eux et à leurs clients ». C’est en tout cas ce qu’on apprend d’une étude de Glassdoor sur le ressenti des travailleurs face à l’IA qui a étudié les réflexions des employés sur l’IA issue des avis qu’ils laissent sur leur employeur sur le grand site participatif d’évaluation des environnements de travail. Tout secteur confondu, rapporte l’étude, les mentions de l’IA dans les avis Glassdoor ont augmenté de 240 % entre mai 2025 et mai 2026. Mais si par le passé, les avis mentionnant l’IA étaient majoritairement positifs (81 % d’avis positifs en 2019), cette tendance s’inverse : en 2026, on ne compte plus que 43 % d’avis positifs, 4 % d’avis mitigés et 53 % d’avis négatifs. 

L’étude empirique de Glassdoor montre un renforcement de la tension sociale autour de l’IA. Hormis les dirigeants d’entreprises qui demeurent le groupe le plus favorable à l’IA, certains métiers adhèrent à ses avantages, comme les responsables des ventes et des produits, les recruteurs, les architectes logiciels ainsi que les analystes et ingénieurs de données. A l’inverse, d’autres professions y sont majoritairement hostiles, notamment les rédacteurs, les journalistes, les comptables, les agents de service client, les designers et professionnels de l’informatique. Mais les plus hostiles restent les gestionnaires de sinistres : 98 % de leurs commentaires étant négatifs.

Les femmes et la génération Z (nés entre 1997-2012) sont les plus critiques à l’égard de l’IA. Les travailleurs plus âgés ont tendance à avoir une opinion plus positive de l’IA, tandis que les plus jeunes sont plus critiques. Au sein de chaque génération, les hommes sont plus enclins à mentionner l’IA, et les femmes se montrent plus critiques que les hommes à son sujet. Chez les hommes de la génération X (nés entre 1960 et 1980), 50 % des commentaires sur l’IA sont positifs, alors que 42 % des commentaires des femmes de cette même génération sont négatifs. Les différences liées au poste occupé et au secteur d’activité expliquent entièrement cet écart. Les commentaires des hommes de la génération Y (milléniaux, nés entre 1980 et 1997) sont positifs à 44 %, contre 33 % pour les femmes. Les différences de poste et de secteur n’expliquent qu’un quart de cet écart. Les hommes de la génération Z affichent 42 % d’avis positifs, contre 21 % pour les femmes de la même génération ; ici, le poste et le secteur d’activité n’entrent pas en ligne de compte. Cet écart persiste même après ajustements statistiques. 

Les commentaires sur l’IA reflètent des opinions tranchées Les mentions de l’IA apparaissent généralement dans des avis Glassdoor très positifs ou très négatifs, en particulier concernant la direction et les perspectives de l’entreprise. Seuls 23 % des auteurs d’avis critiques envers l’IA approuvent le PDG, et 18 % perçoivent des perspectives commerciales positives. À l’inverse, 86 % des auteurs d’avis positifs sur l’IA approuvent le PDG et 81 % envisagent des perspectives commerciales favorables. Les auteurs d’avis positifs sur l’IA sont plus attachés à leur entreprise Les employés ayant cité l’IA comme un point positif sont 47 % moins susceptibles de postuler à d’autres emplois sur Glassdoor. Ceux qui émettent des critiques sur l’IA postulent à d’autres emplois dans des proportions similaires aux employés ne mentionnant pas l’IA. Aucun secteur ni aucune taille d’entreprise ne recueille une majorité de commentaires positifs sur l’IA, mais certains affichent un taux de critique élevé. Les travailleurs du secteur technologique mentionnent l’IA 3,6 fois plus souvent que la moyenne. Les secteurs suivants en termes de fréquence sont les médias et la communication (1,8 fois) ainsi que la gestion et le conseil (1,1 fois le taux de référence). L’IA est la plus populaire dans le secteur juridique, bien que les avis y soient partagés à parts égales (50/50). D’autres secteurs se montrent extrêmement critiques à l’égard de l’IA, notamment les arts (89 % d’avis négatifs), les organisations à but non lucratif (85 %), les assurances (81 %), les télécommunications (80 %) et le transport/la logistique (79 %). Les petites entreprises (200 employés ou moins) ont tendance à susciter davantage de commentaires positifs sur l’IA (50 % d’avis positifs), un chiffre qui tombe à 33 % pour les entreprises de plus de 10 000 employés. 

Bon, revenons à nos agents d’assurances. « Nous sommes épuisés par la quantité d’IA qu’on nous impose », témoigne l’un d’eux à Wired. En fait, la profession traverse une crise majeure. Le nombre de postes a baissé de 5% au cours de la dernière décennie et de plus de 21% entre mai 2025 et 2026, et les postes de débutants ont chuté de plus de 50% depuis 2025. Pour le bureau des statistiques du travail américain, cette chute serait liée au déploiement technique. « Des startups spécialisées, comme Liberate ou Pace, ont levé des millions de dollars en promettant de « réinventer » l’assurance, tandis que les assureurs ont intensifié le recours à l’IA pour traiter un volume croissant de dossiers. Concrètement, cela peut se traduire par un échange avec un chatbot plutôt qu’avec une personne physique pour déclarer un sinistre. Au lieu d’envoyer des agents inspecter une habitation endommagée, des outils d’IA peuvent analyser des photos ou des vidéos pour estimer le montant des indemnisations. L’IA peut également résumer des centaines de pages de dossiers médicaux afin d’en extraire les informations essentielles. Ou bien, l’outil d’IA d’un assureur pourrait traiter les informations transmises par un assuré – photos, vidéos, documents, reçus – puis effectuer un versement, le tout en quelques secondes », comme le propose Lemonade dont le chatbot traiterait 55% de l’ensemble des dossiers de sinistres, laissant à ses employés la gestion des dossiers les plus complexes. Mais les professionnels du secteur ont surtout l’impression d’être remplacés par des modèles d’IA… sans que les clients ne comprennent très bien que les conclusions d’une expertise (et ses erreurs) sont bien plus le fait de robots que d’experts. 

Comme le résume l’historien Brian Merchant sur son blog qui s’est également intéressé à l’étude : « les personnes qui décrivent l’IA en termes très positifs occupent, pour la grande majorité, des postes de direction ; ce sont les cadres de niveau directeur ou supérieur qui manifestent le plus d’enthousiasme à son égard. Les responsables des ventes – en somme, les chefs d’équipe commerciale – se montraient également bien plus favorables que défavorables à l’IA, dans une proportion d’environ deux pour un. Les chefs de produit, les recruteurs et les ingénieurs logiciels affichent eux aussi un avis plutôt positif, avant que les opinions ne tendent vers un certain équilibre ». A l’inverse, remarque l’historien, si l’on observe les professions qui décrivent l’IA en termes très négatifs, on voit apparaître une toute autre configuration sociale. Merchant souligne que le basculement des avis négatifs a progressé et qu’il s’affirme à mesure que les entreprises adoptent massivement des solutions d’automatisation basées sur l’IA. Mais, il semble que « plus les travailleurs sont exposés à l’IA, moins ils l’apprécient ». Pour Merchant, « le ressenti vis-à-vis de l’IA au travail dépend probablement du pouvoir dont vous disposez au sein de l’entreprise ». Le rapport à l’IA est distribué selon le pouvoir dont on dispose sur ces outils. L’appréciation est directement liée à la position sociale qu’on occupe. 

« Pour percevoir l’IA de manière positive, il faut avoir la main sur les décisions concernant son utilisation (ou non) et disposer d’une marge de manœuvre suffisante pour se sentir protégé contre le risque de remplacement, de surveillance ou de dégradation des conditions de travail ». Les cadres et les patrons ont bien peu de comptes à rendre quant à leur utilisation de l’IA. A l’inverse, les employés, eux, n’ont bien souvent aucune liberté dans leur rapport à l’IA. Pour Brian Merchant, la question de la responsabilité éclaire la différence de perception. C’est pourquoi les emplois d’employés sont bien plus en colère contre l’IA que les cadres. Cela explique que les comptables, les conseillers clientèles ou les informaticiens de base soient mis en difficulté par ces outils, car c’est sur eux que repose la tension de la vérification entre « le patron exige que toute l’entreprise utilise l’IA » et « la moindre erreur est de votre faute et vous en êtes responsable ». Entre ceux qui sont contraints et ceux qui restent libres. La tension entre ceux que ces outils assistent et libèrent et ceux que ces outils contrôlent et limitent, n’est pas tant une différence d’approche de l’IA, qu’une différence sociale entre le haut et le bas du déploiement de l’IA.

Pour le magazine canadien Maisonneuve, le journaliste Michael Rancic, qui fait partie de la coopérative de journalistes musicaux New Feeling, se désole de l’omniprésence de la musique générative partout. Mais si les plateformes de streaming sont déjà envahies des morceaux produits notamment via les outils proposés par Suno et Udio, les acteurs majeurs de la musique (stations de radio, organismes de réglementation et maison de disques), eux, tergiversent, hésitant entre intégrer ou au contraire à contrer la musique générative. 

En octobre 2025, la Socan (Société canadienne des auteurs, compositeurs et éditeurs de musique) a annoncé avoir harmonisé sa position sur la génération de musique avec son homologue américain, l’Ascap (la société américaine des compositeurs, auteurs et éditeurs). 

Désormais, « les auteurs-compositeurs peuvent enregistrer des chansons partiellement générées par l’IA pour percevoir des redevances ». Pour Rancic, c’est là un tournant : les œuvres créées avec l’aide de l’IA générative peuvent être intégrées aux systèmes existants de propriété et de rémunération. L’annonce précise soigneusement que, pour être éligible aux redevances, une chanson doit toujours comporter des « éléments de création humaine ». Cependant, elle légitime simultanément une technologie que beaucoup perçoivent comme une menace pour le savoir-faire musical humain.

Or, rappelle Rancic, Suno a reconnu avoir entraîné son modèle depuis toute la musique enregistrée disponible. L’entreprise n’avait aucune autorisation pour ce faire et n’a offert aux artistes aucun moyen de retirer leurs œuvres, qu’elles soient protégées ou non par le droit d’auteur. Des plateformes comme Suno absorbent ainsi des décennies de travail humain et produisent des imitations convaincantes en quelques secondes. Entraînée sur des milliers d’œuvres protégées par le droit d’auteur, la production est alors considérée comme une « nouvelle » chanson. Durant leurs premières années d’activité, Suno et Udio ont également mis en place des cadres propriétaires autour de ces nouvelles chansons : celles-ci peuvent être immédiatement acquises par quiconque saisit l’instruction de génération. Ce contournement des droits d’auteur a, à juste titre, suscité l’inquiétude des artistes.

Premièrement, il a permis aux entreprises d’IA de tirer profit d’œuvres pour lesquelles elles n’avaient pas nécessairement acquis de licence. Deuxièmement, il permet aux utilisateurs de générer des quantités massives de musique sans rémunérer les artistes – un système qui pourrait entraîner la perte de revenus pour de nombreux musiciens. Une lettre ouverte de 2024, signée par des artistes tels que Billie Eilish, Chappell Roan et Arkells, qualifiait l’entraînement d’IA sur de la musique sans compensation d’« atteinte à la créativité humaine ».

Ces tensions ne sont pas propres à la musique. Les artistes visuels ont exprimé des préoccupations quasi identiques concernant les générateurs d’images entraînés sur leurs œuvres, tandis que les cinéastes et les acteurs ont commencé à se confronter aux outils d’IA capables de reproduire des voix, des textes et même des images.

En annonçant les nouvelles lignes directrices sur les redevances, la Socan a décrit l’IA comme un outil précieux largement adopté par les musiciens. Dans le même temps, la déclaration critique le fonctionnement actuel de cet outil censément utile : « l’utilisation par les entreprises de technologies d’IA de modèles basés sur des œuvres musicales protégées par le droit d’auteur, sans autorisation, compensation ni mention des créateurs, ne relève pas de l’usage loyal, mais du vol ». La Socan a réitéré ce point de vue lors d’une récente campagne publique, appelant le gouvernement fédéral à « dire non à l’entraînement de l’IA sur de la musique sans licence ». Mais si la Socan le croit vraiment, pourquoi autoriser la perception de redevances sur des œuvres produites à l’aide de telles plateformes ?

Les lignes directrices de la Socan concernant l’enregistrement de l’IA font la distinction entre les « productions générées par l’IA », qui ne sont pas admissibles à l’enregistrement, et les « œuvres assistées par l’IA ». Or, les déclarants n’ont pas à divulguer l’utilisation de l’IA dans leurs œuvres assistées par l’IA, ce qui signifie que la Socan fait preuve d’une grande confiance, explique Michael Rancic. Déterminer si une chanson a été partiellement ou entièrement créée avec l’IA semble reposer sur une simple intuition. Seule compte une directive vague selon laquelle « la créativité de l’auteur humain doit être centrale ». Il serait envisageable de déposer une chanson avec des voix humaines sur une musique instrumentale générée par IA – entraînée sur les meilleurs rythmes jamais créés – et de satisfaire ainsi aux exigences minimales fixées. Si certains défenseurs font la distinction entre la musique utilisant simplement des composants d’IA et celle entièrement produite par IA, cette frontière est de plus en plus difficile à maintenir. En pratique, les deux reposent souvent sur les mêmes infrastructures d’entraînement et l’extraction de données à partir d’enregistrements humains, ce qui rend la distinction moins pertinente qu’il n’y paraît et pourrait même contribuer à redorer l’image de la génération par IA.

Bien que toutes les plateformes de musique générée par IA ne soient pas entraînées sur de la musique sans licence, la nouvelle réglementation n’identifie aucun mécanisme permettant de distinguer la musique générée par IA utilisant ou non des chansons sans licence, et crée un précédent en faveur de l’adoption de cette technologie. Parallèlement, la déclaration souligne l’importance de soutenir les artistes et de favoriser la créativité. « L’avenir de la musique peut intégrer l’IA tout en restant profondément humain », affirme Jennifer Brown, PDG de la Socan. Ce cadre confère de fait la propriété intellectuelle aux utilisateurs d’IA générative et fragilise les structures de propriété antérieures, censées protéger les artistes. Il révèle une asymétrie dans le traitement de la paternité, du travail et des risques au sein de l’industrie musicale. « Les associations musicales s’empressent d’adopter les nouvelles technologies et plateformes, tout en les critiquant, reflétant une tendance générale du secteur à privilégier les plateformes au détriment des artistes ».

Alors que des organismes comme la Socan acceptent la musique générée par l’IA, les acteurs gouvernementaux et industriels élaborent leurs propres approches. Le gouvernement fédéral canadien consulte actuellement les intervenants du secteur, notamment la Socan, sur l’interaction entre l’IA générative et le droit d’auteur. Ces consultations, menées auprès du Groupe de travail sur la stratégie en matière d’IA du gouvernement et du Comité permanent du patrimoine canadien, visent à éclairer l’élaboration de la stratégie canadienne en matière d’IA pour les années à venir. Malgré la croissance rapide de l’IA générative, le Canada ne dispose actuellement d’aucune loi spécifiquement conçue pour traiter de ses implications en matière de droit d’auteur et de droits des créateurs. Toutes les questions relatives au droit d’auteur relèvent de la Loi sur le droit d’auteur. Actuellement, la Loi sur le droit d’auteur limite l’« utilisation équitable » à des fins spécifiques comme la recherche, la critique, l’éducation ou la parodie. Autrement dit, il est légal d’utiliser des œuvres protégées par le droit d’auteur sans autorisation à ces fins et dans certains contextes. Ces fins n’incluent pas explicitement les entreprises d’IA qui entraînent leurs modèles sur de la musique sans autorisation. « Dans ce contexte, la décision de la Socan d’intégrer la musique générée par l’IA à son système de redevances, avant même que le Canada n’ait établi si cette technologie est conforme à la loi sur le droit d’auteur, revient à mettre la charrue avant les bœufs ».

Il est paradoxal de voir les organisations de l’industrie s’empresser de créer des voies d’accès pour l’IA, explique Michael Rancic. « Prenons l’exemple des plateformes musicales. Lorsque de nouvelles technologies ont bouleversé les normes créatives par le passé, l’industrie n’a pas hésité à intervenir pour protéger les titulaires de droits et sanctionner ceux qui opéraient en dehors du cadre établi. Le sampling (ou échantillonnage), par exemple, a suscité des décennies de litiges, d’accords de licence stricts et une dynamique inéquitable où la charge du risque juridique lié à l’autorisation des échantillons incombait à celui qui les utilisait. Dans les années 1980 et 1990, les différends canadiens liés au sampling ont été largement influencés par les grandes maisons de disques et les titulaires de droits américains. John Oswald, pionnier de l’approche de collage musical par échantillonnage baptisée « plunderphonics », a ressenti le poids et l’influence de la Canadian Recording Industry Association (CRIA, aujourd’hui Music Canada). L’œuvre d’Oswald transformait des tubes classés en tête des palmarès en mosaïques sonores abstraites, métamorphosant le familier en quelque chose d’étrange et d’insolite – une prouesse alliant virtuosité technique et créativité. La CRIA a agi pour le compte des majors américaines en adressant à Oswald une mise en demeure, obtenant finalement la destruction de son œuvre. »

Le régime actuel du droit d’auteur favorise les artistes établis représentés par de grandes maisons de disques, ces dernières disposant des ressources nécessaires pour identifier les titulaires de droits, négocier les licences et régler les frais initiaux éventuels, rappelle Michael Rancic. « Ce système opaque et bureaucratique pénalise lourdement les artistes émergents : il rend risquée l’utilisation transparente d’échantillons et les empêche souvent de détenir légalement les droits sur leurs œuvres – et donc d’en tirer profit. Une chanson contenant un seul échantillon non autorisé ne peut être enregistrée pour percevoir des redevances ; en revanche, une chanson créée par des plateformes entraînées sur une quantité colossale de musique non autorisée semble, elle, échapper à ces contraintes. »

« Les structures du droit d’auteur dans l’industrie musicale sont conçues pour servir ses membres les plus puissants » (voir notre article, « Mais qui décide de comment on compte ? », qui prenait justement l’exemple des Majors de la musique). « Les nouvelles technologies contribuent à perpétuer ce mécanisme : il est révélateur, par exemple, qu’avant même de pouvoir générer de la musique, les outils d’IA aient été utilisés par l’industrie pour surveiller les violations du droit d’auteur ». Spotify a acquis The Echo Nest en 2014 après que cette entreprise a mis au point une technologie d’empreinte acoustique (audio fingerprinting), capable d’analyser les caractéristiques sonores uniques d’un enregistrement pour les convertir en une signature numérique compacte. Concrètement, cette technologie permet aux plateformes de reconnaître les chansons dès leur mise en ligne et d’empêcher la diffusion de copies non autorisées. Aujourd’hui, les plateformes de streaming utilisent des technologies similaires – telles que des « filtres anti-spam musical » – pour identifier la musique générée par IA et les violations potentielles du droit d’auteur. Ces outils sont présentés comme une réponse aux violations du droit d’auteur liées à la génération de musique par IA, alors même qu’ils reposent eux aussi sur cette technologie, explique Rancic. Lorsque l’IA est à la fois le problème et la solution, il semble qu’il n’y ait plus vraiment de choix.

« Le déploiement rapide, au cours de la dernière décennie, d’outils de protection des droits basés sur l’IA témoigne de la priorité accordée de longue date à la préservation de la propriété intellectuelle et des redevances associées. Pourtant, lorsque ces mêmes technologies sous-jacentes permettent la production automatisée de musique, la réaction du secteur se fait nettement plus permissive, voire complaisante. » Au départ, l’industrie a semblé céder à la panique face à l’émergence de la musique générée par IA, les grandes maisons de disques intentant des procès aux entreprises technologiques à l’origine de ces outils. Aujourd’hui, certains de ces mêmes acteurs cherchent activement à collaborer avec ces entreprises. Warner Music Group a récemment trouvé un terrain d’entente avec Suno et Udio concernant les méthodes d’entraînement de leurs modèles d’IA, et Universal Music Group a également conclu un accord avec Udio, sans que les détails financiers et une grande partie des clauses contractuelles de ces accords ne soient ni publics ni transparents, rappelle le journaliste. « Ce que l’on sait, en revanche, c’est que ces accords s’accompagnent de l’annonce d’un partenariat entre Warner, Universal et Udio visant à créer une nouvelle plateforme de génération de musique par IA. Les accords conclus par Udio avec ces deux labels, tout comme celui passé entre Warner et Suno, prévoiraient des mécanismes permettant aux artistes de choisir si leur musique peut ou non servir à l’entraînement des modèles d’IA. Udio et Suno promettent tous deux d’abandonner progressivement les modèles actuels de leurs plateformes – entraînés à partir de musiques non autorisées -, bien que ces modèles soient toujours en service à l’heure où nous écrivons ces lignes. »

Cette attitude permissive de l’industrie face au vol de contenu par les plateformes devient plus compréhensible si l’on reconsidère la véritable finalité de la génération de musique par IA, explique Rancic. Le discours marketing d’Udio affirme que l’entreprise « développe des outils d’IA pour permettre à la prochaine génération de créateurs musicaux d’émerger », tout en soulignant sa capacité à « élargir les horizons musicaux et à permettre à chacun de créer une musique extraordinaire ». Cette présentation de l’IA comme un outil de création se retrouve dans les déclarations de la Socan ainsi que dans des articles du secteur vantant les innombrables possibilités offertes par la musique générée par IA ; comme de générer « des genres musicaux nouveaux ». « Mais tout cela relève de la communication. La véritable proposition de valeur des plateformes de musique générative ne réside ni dans l’innovation esthétique, ni dans un meilleur accès aux outils musicaux, ni même dans l’enrichissement de la création. Elle consiste avant tout à produire des contenus sonores dont on peut immédiatement s’approprier les droits. » Avant les poursuites engagées à leur encontre par les grandes maisons de disques, Suno et Udio permettaient toutes deux aux utilisateurs de télécharger et, de fait, de s’approprier les morceaux générés par l’IA. Dans le cadre de son accord à l’amiable, Udio ne permet plus aux utilisateurs de télécharger et de posséder des chansons générées par IA. Tandis que Suno impose désormais aux utilisateurs de payer pour télécharger les morceaux créés sur sa plateforme. Le nouvel abonnement « Pro » de Suno promet aux utilisateurs la possibilité de générer jusqu’à 500 chansons par mois et l’octroi immédiat des « droits d’utilisation commerciale pour les nouvelles créations ». 

« Vous n’avez pas les moyens d’obtenir les droits d’utilisation d’un sample d’artistes Warner comme Neil Young ou Ed Sheeran ? Aucun souci. Vous pouvez désormais créer une chanson dans le style de ces artistes. Vous en devenez immédiatement propriétaire, vous pouvez l’échantillonner à volonté et, grâce à l’annonce de la Socan, vous pouvez même percevoir des droits d’auteur, à condition d’avoir écrit les paroles. Ce nouveau modèle contourne complètement les structures de droits d’auteur et de propriété de l’industrie musicale, le tout dans le but de générer de la valeur pour les investisseurs du secteur technologique (et, grâce à leurs accords, les maisons de disques s’assurent toutefois de conserver leur part du gâteau). Il est franchement lassant de voir ce cycle se répéter sans cesse et de constater que ceux qui, dans l’industrie, ont le pouvoir d’influencer le changement, traitent ces évolutions comme s’il s’agissait de nouveautés – une énième technologie présentée comme un outil de démocratisation de la musique, alors qu’elle sert surtout à consolider leur pouvoir et à s’approprier le travail d’autrui. »

L’abonnement « Pro » offrant « 500 chansons par mois » fait qu’il est difficile de voir Suno autrement que comme un outil de production de masse de musique sous licence pour la publicité, la télévision, les réseaux sociaux et les espaces publics. Cette stratégie est tout à fait logique étant donné la financiarisation croissante de l’industrie, où la propriété des compositions est devenue primordiale. Posséder les droits sur la composition d’une chanson – non seulement l’enregistrement sonore, que l’industrie a toujours exploité, mais aussi la musique et les paroles – est devenu un bien précieux. Des musiciens canadiens comme Young et Justin Bieber ont vendu les droits d’une part importante de leur catalogue. « L’argent dans l’industrie musicale provient désormais des contrats de licence, et non plus des ventes de disques, et les chansons constituent un actif financier », rappelle pertinemment le journaliste. « Grâce à l’IA, les grandes maisons de disques peuvent exploiter davantage ces actifs pour créer de la musique à l’image de leurs artistes sans nécessairement leur verser de royalties ». Un phénomène qui se manifeste dans l’ensemble des industries créatives, à l’image du monde des acteurs et des scénaristes… « Si l’industrie musicale s’est d’abord montrée méfiante face à la menace que représente l’IA pour le droit d’auteur, elle a désormais compris qu’elle pouvait intégrer cette technologie à ce système à son propre avantage ». Au final, tout cela se traduit par moins de travail et probablement une baisse des revenus pour les artistes.

La question n’est plus de savoir si l’IA va transformer la musique, mais dans quelles conditions cette transformation aura lieu. « Des décisions comme celle de la Socan, et les récents accords conclus entre les grandes maisons de disques et les principales entreprises de musique générée par IA, laissent penser que l’industrie se prépare à intégrer les systèmes génératifs avant même d’avoir mis en place des garde-fous capables de protéger les créateurs que ces systèmes exploitent. Les nouvelles politiques de la Socan, et leur exclusion des œuvres entièrement générées par IA, pourraient constituer les prémices de tels garde-fous, mais leur portée reste floue et leur application encore plus complexe. En l’absence de normes contraignantes concernant les données d’entraînement, le consentement et la rémunération, la normalisation de la paternité assistée par IA risque de consolider les inégalités plutôt que de les résoudre. Les cadres émergents permettent aux plus influents de tirer profit de la musique générée par IA, tandis que les artistes moins connus, dont le travail a été volé, sont exploités de manière perpétuelle à chaque utilisation de ces plateformes. »

« Bien que je ne partage pas leur analyse selon laquelle les craintes suscitées par l’IA sont comparables à celles qui ont accompagné l’apparition des synthétiseurs et des boîtes à rythmes, Gordon A. Gow et Brian Fauteux proposent une idée pertinente pour un cadre potentiel encadrant l’IA », explique encore Rancic. S’appuyant sur le précédent du système de classification canadien MAPL – un label apposé sur la musique canadienne indiquant qu’elle répond à un certain niveau de contribution canadienne -, ils proposent d’étiqueter les chansons générées par l’IA. Des labels physiques et numériques pour l’IA pourraient à tout le moins favoriser la transparence et permettre aux consommateurs de faire des choix éclairés, souligne le journaliste pour qui « la transparence est essentielle et doit guider tout cadre réglementaire futur ». « Les plateformes d’IA générative doivent divulguer leurs sources de données d’entraînement et fournir une documentation sur leurs modèles d’IA (taille de l’ensemble de données, répartition par genre et méthodologie). »

Certains de ces changements sont en cours : Suno a annoncé en 2025 qu’elle abandonnerait ses modèles d’IA actuels et les remplacerait par de nouveaux modèles « plus avancés », entraînés exclusivement sur des données autorisées, dans le cadre de son accord avec Warner. Toutefois, on peut soutenir que les plateformes ayant bâti leur valeur grâce à de la musique non autorisée devraient être explicitement exclues de tout cadre réglementaire régissant la musique générée par IA. Les récompenser aujourd’hui ne ferait qu’encourager, à l’avenir, ces mêmes modèles fondés sur le principe « construire d’abord, demander ensuite ».

« L’IA générative menace de déstabiliser non seulement les revenus des artistes, mais aussi le lien conceptuel entre la créativité et les créateurs eux-mêmes ». Contrairement au sampling ou à l’imitation – pratiques ancrées dans des choix guidés par un dialogue artistique et une longue tradition de la citation musicale -, « l’IA générative évince totalement le créateur ». Il ne s’agit pas d’un outil de création retravaillant ou répondant à une œuvre existante, mais d’un processus qui dépossède les artistes de leur propre travail. « Si les accords conclus entre les grandes maisons de disques et les plateformes d’IA peuvent sembler positifs pour les artistes, il convient de rappeler qu’ils sont conçus dans l’intérêt des dirigeants et des actionnaires, et non nécessairement de celui des artistes et musiciens ; ces derniers risquent de subir des pressions pour s’intégrer à ces nouveaux systèmes d’IA, alors même que leurs opportunités s’amenuisent face à la production de masse de chansons ».

« Si les décideurs politiques n’agissent pas avec détermination, les artistes pourraient se retrouver confrontés à un avenir où prospèrent des structures de propriété prédatrices et des plateformes dominantes, tandis que la pratique musicale humaine deviendrait de plus en plus précaire au sein des systèmes qui reposent pourtant sur elle. Il n’en résulterait pas nécessairement le silence, mais une profusion de musique à la tonalité étrangement anonyme : un flux ininterrompu de chansons aux styles familiers, générées pour imiter des artistes et des genres populaires, mais déconnectées des communautés et des relations qui les avaient fait naître. Dans ce scénario, la musique de demain se caractériserait par une présence sonore constante doublée d’une absence croissante d’auteur identifiable. »