L'IA est en train de remodeler le streaming musical, à la fois comme outil d'innovation et comme arme contre la fraude. Alors que des acteurs malveillants utilisent l'IA pour manipuler les flux et créer de faux artistes, les plateformes déploient des défenses basées sur l'IA pour riposter. L'IA est-elle le problème, la solution ou les deux ?
L'industrie musicale est depuis longtemps marquée par les bouleversements technologiques, mais peu d'innovations ont eu un impact aussi profond que l'intelligence artificielle.
L'IA transforme la façon dont la musique est créée, distribuée et consommée, mais elle alimente également une bataille de plus en plus intense contre la fraude.
La manipulation du streaming, qui consiste par exemple à créer de faux profils d'artistes et à placer les flux frauduleux parmi des centaines ou des milliers de titres générés par l'IA, détourne des milliards de dollars des créateurs légitimes.
Dans le même temps, les outils de détection des fraudes pilotés par l'IA deviennent la première ligne de défense des fournisseurs de services numériques (DSP).
Alors que l'IA est utilisée pour inonder les plateformes de streaming de musique synthétique et faciliter les activités frauduleuses, le secteur est confronté à une question : L'IA peut-elle vraiment aider à nettoyer le problème de la fraude qu'elle a exacerbé ?
Ce que nous couvrons
L'essor de la musique générée par l'IA et de la fraude à la diffusion en continu
La prolifération rapide du contenu généré par l'IA est en train de remodeler le paysage du streaming. Deezer, par exemple, signale qu'environ 10 000 morceaux générés par l'IA sont téléchargés chaque jour sur sa plateforme depuis janvier 2025, ce qui représente environ 10 % des téléchargements quotidiens. Si la musique générée par l'IA offre de nouvelles possibilités créatives, elle a également abaissé la barrière à l'entrée pour les fraudeurs qui cherchent à exploiter les plateformes de diffusion en continu.
Ce qui rend la fraude musicale pilotée par l'IA si pernicieuse, c'est la facilité avec laquelle elle peut être mise à l'échelle.
Les escrocs n'ont plus besoin d'un catalogue de chansons extraites d'albums obscurs qui n'avaient pas encore été numérisés ou de "fermes à clics" gérées par des humains - ils peuvent déployer l'IA générative pour produire d'innombrables faux morceaux, puis programmer des robots pour les diffuser en continu 24 heures sur 24 et 7 jours sur 7.
Clones vocaux de l'IA et problèmes de métadonnées
La fraude en matière de streaming ne concerne pas seulement les bots qui jouent avec le système : elle s'étend aux deepfakes générés par l'IA qui imitent de vrais artistes. En avril 2023, un titre intitulé " Heart on my sleeve ", dans lequel Drake et The Weeknd étaient représentés par des voix générées par l'IA, est devenu viral sur TikTok, accumulant des centaines de milliers de streams avant d'être retiré des plateformes. Les fans de Frank Ocean ont été victimes d'une escroquerie similaire lorsqu'un individu a vendu de fausses chansons générées par l'IA comme étant des pistes divulguées, gagnant plus de 13 000 dollars canadiens de la part des fans trompés. La sophistication croissante du clonage vocal par l'IA pose un problème important pour les droits des artistes et leurs sources de revenus.
Autre exemple de la façon dont la fausse musique cible les vrais artistes, une enquête menée en 2024 par The Verge a révélé que des fraudeurs téléchargeaient des titres générés par l'IA sur les pages Spotify d'artistes légitimes en manipulant les métadonnées, incitant ainsi les auditeurs à écouter en continu des titres dont l'artiste en question n'était pas l'auteur. Étant donné que l'argent qu'un artiste reçoit pour ses écoutes passe par un distributeur, toutes les redevances obtenues grâce à ces faux titres vont aux personnes qui les téléchargent, et non à l'artiste légitime.
Comment un homme a utilisé l'IA pour obtenir 10 millions de dollars en paiements frauduleux de droits d'auteur
2024 a marqué les premières poursuites pénales engagées aux États-Unis pour un système de fraude par diffusion en continu de contenus générés par l'IA, créant ainsi un précédent pour le traitement de ce type d'affaires comme des crimes fédéraux graves.
Michael Smith et ses complices ont utilisé l'IA pour orchestrer un vaste système de fraude musicale qui a duré sept ans et qui a fait l'objet d'une enquête du FBI. Ils ont utilisé des outils d'IA pour créer un énorme catalogue de fausses chansons, les diffusant sous de faux noms d'artistes. Pour générer des revenus, Smith a eu recours à des réseaux de robots qui ont diffusé ces morceaux en grande quantité. À son apogée, son opération utilisait plus de 1 000 comptes de robots, qui rapportaient environ 3 300 dollars par jour, soit un total de plus de 1,2 million de dollars par an.
Pour éviter d'être détecté, Smith a réparti les flux sur des milliers de pistes et de comptes, évitant ainsi qu'une seule chanson ne paraisse suspecte. Des courriels internes montrent que Smith a explicitement reconnu cette stratégie : "Nous devons obtenir rapidement une TONNE de chansons pour que cela fonctionne avec les politiques anti-fraude que ces gars utilisent tous maintenant", a-t-il écrit à la fin de 2018.
En utilisant des réseaux privés virtuels (VPN) pour acheminer le trafic des robots via différentes adresses IP et différents lieux, il a fait en sorte que les flux automatisés semblent géographiquement distribués et ressemblent davantage au comportement réel des utilisateurs.
Le système de Smith a été rendu possible - et lucratif - par le modèle de paiement des redevances utilisé par de nombreux DSP.
Le modèle de paiement des redevances au prorata
L'incitation à la fraude est profondément ancrée dans le modèle de redevance au prorata, qui met en commun tous les revenus nets générés par les abonnements et les publicités et les distribue en fonction de la part totale de streaming. Ce système a fait l'objet de nombreuses critiques, car il permet une manipulation à grande échelle : toutes les redevances réclamées par les mauvais acteurs sont des redevances prélevées sur le fonds commun dont bénéficient les artistes légitimes.
Un premier exemple frappant de critique est apparu en 2014 lorsque le groupe Vulfpeck a sorti un album intitulé Sleepify, entièrement composé de morceaux silencieux de 31 secondes. Ils ont encouragé leurs fans à écouter l'album en boucle, ce qui leur a permis de gagner 20 000 dollars avant que Spotify ne le ferme quelques semaines plus tard. Le groupe a utilisé le produit de sa critique du modèle de facturation de Spotify pour financer une tournée de concerts avec des billets gratuits.
La fraude n'affecte pas seulement les paiements : les faux flux générés par l'IA peuvent fausser les graphiques de tendance, les recommandations algorithmiques et même les stratégies de marketing basées sur l'engagement supposé de l'audience, ce qui porte encore plus préjudice aux créateurs légitimes.
La lutte contre la fraude en ligne : L'IA comme agent d'exécution
Les techniques de fraude évoluent, tout comme les contre-mesures du secteur. Les DSP et les distributeurs numériques se tournent vers la détection des fraudes alimentée par l'IA pour identifier et mettre fin aux activités frauduleuses.
La technologie "Radar" de Deezer a servi de base à la détection des contenus frauduleux en analysant les catalogues à la recherche de modèles de streaming inhabituels et en identifiant les morceaux manipulés, même lorsque le signal est déformé ou que le tempo a été modifié. En décembre 2024, l'entreprise a déposé deux brevets pour un nouvel outil de détection de l'IA qui, selon elle, surpasse la capacité des outils disponibles, car il est plus robuste et formé pour détecter les morceaux créés par un certain nombre de modèles d'IA génératifs.
Dans l'incident du "Fake Drake" mentionné plus haut, des outils de reconnaissance vocale avancés ont permis d'identifier la nature synthétique des voix dans les 48 heures qui ont suivi la sortie du morceau, ce qui a conduit à des mises à jour généralisées des systèmes d'identification des contenus sur toutes les plateformes, y compris Spotify et YouTube.
Certains contrevenants introduisent même des sons ambiants de faible niveau, des bruits blancs ou d'autres distorsions imperceptibles afin d'éviter d'être détectés. Cependant, les modèles de détection alimentés par l'IA évoluent en réponse, apprenant à repérer ces altérations et signalant les pistes manipulées avec une précision croissante.
Au-delà des efforts internes des sociétés de diffusion en continu, une nouvelle génération de start-ups spécialisées dans la lutte contre la fraude a vu le jour.
Beatdapp, par exemple, a mis au point une plateforme d'audit qui détecte les schémas d'écoute irréguliers à grande échelle. En analysant des trillions de points de données provenant d'enregistrements en continu, les algorithmes de Beatdapp peuvent détecter des anomalies - par exemple, un utilisateur qui a cinq appareils, dont deux sont situés à des endroits différents des trois autres, qui écoutent la même chose que 10 000 autres appareils, ce qui indique qu'il s'agit d'un utilisateur réel dont le compte a été compromis. Beatdapp affirme avoir analysé plus de 2 billions de flux et 20 billions de points de données à la recherche de fraudes rien qu'en 2023.
L'avenir de l'IA, de la fraude et de l'industrie musicale
Avec la musique générée par l'IA et la détection des fraudes dans une course à l'armement technologique, l'avenir du streaming reste incertain. Les batailles juridiques sur le rôle de l'IA dans la violation des droits d'auteur s'intensifient, les grandes maisons de disques intentant des procès à des startups de musique générée par l'IA, comme Suno et Udio, pour avoir prétendument entraîné leurs modèles sur des œuvres protégées par le droit d'auteur sans autorisation. Le débat sur la question de savoir si les œuvres générées par l'IA doivent bénéficier de la protection du droit d'auteur - ou si l'IA elle-même peut être un auteur - n'est toujourspas résolu.
D'autres modèles de distribution des redevances pourraient contribuer à réduire la fraude en rendant la manipulation moins lucrative. Des modèles de paiement centrés sur l'utilisateur, dans lesquels les redevances sont distribuées sur la base des abonnements individuels des auditeurs plutôt que sur la base du nombre total de flux, ont été proposés comme moyen de réduire les activités frauduleuses.
Les technologies de filigrane infalsifiables, qui permettraient de déterminer si une punaise a été faite par un humain, une IA ou une combinaison des deux, sont un autre élément de la solution proposée.
L'intervention des pouvoirs publics prend également la forme de propositions de loi telles que le No AI FRAUD Act et le NO FAKES Act, qui visent tous deux à établir des protections fédérales contre les ressemblances non autorisées générées par l'IA et les "deepfakes" (imitations profondes). Bien que ces projets de loi portent principalement sur l'usurpation d'identité et le clonage de voix, ils signalent un mouvement plus large de réglementation de l'IA au sein de l'industrie musicale.
En fin de compte, le succès de l'IA dans la lutte contre la fraude en matière de streaming dépendra de la rapidité avec laquelle les plateformes, les régulateurs et les artistes s'adapteront à l'évolution des tactiques des fraudeurs. La lutte est en cours, mais avec une innovation et une collaboration continues, l'industrie peut travailler à un avenir plus juste et sans fraude pour la musique numérique.
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