Une entreprise de technologie d’IA, Musical.AI, a fait la démonstration d’une technologie actuelle capable d’attribuer les chansons les plus influentes utilisées dans les intrants d’un morceau de musique généré par l’IA lors d’une séance d’information de la SOCAN intitulée Artificial Intelligence—Creator-Focused Companies qui a eu lieu le 30 octobre 2024.
Sean Power, cofondateur et chef de la direction de Musical.AI, a déclaré que cette technologie fait mentir la croyance que toute attribution est impossible lorsque l’IA génère de nouvelles chansons.
L’IA générative utilise de très grands ensembles de points de données provenant de plusieurs millions de chansons pour créer un « espace latent », puis utilise les données statistiques de cet espace pour prédire des modèles. La technologie de Musical.AI est alors capable de déterminer, en pourcentage, les chansons qui ont eu le plus d’influence sur la création du nouveau morceau de musique créé par l’IA.
Fraser Turnbull, conseiller juridique de la SOCAN, animait l’événement et il a parlé des « trois C » pour les auteurs-compositeurs dont les chansons ou les compositions sont utilisées pour générer de nouveaux morceaux de musique dans l’IA : le crédit, le consentement et la compensation. Il a souligné que la transparence du processus est cruciale pour déterminer si les œuvres des membres de la SOCAN ont été utilisées comme intrants et que le processus d’attribution de la technologie de Musical.AI est important pour déterminer quand ces œuvres influencent les extrants générés par l’IA.
Les participants ont convenu que l’attribution de crédits aux apports génératifs de l’IA semble la voie la plus probable dans un avenir proche dans la foulée du précédent de la loi européenne sur l’IA exigeant la transparence des modèles d’IA à usage général, y compris les générateurs de musique par IA, et le projet de loi AB-2013 en Californie, qui oblige chaque entreprise d’IA en Californie, et chaque entreprise faisant affaire avec elle, à divulguer tous les ensembles de données utilisés pour créer leurs modèles génératifs. Ces obligations de transparence sont importantes parce qu’il ne peut y avoir de compensation pour les créateurs de musique sans d’abord créditer les créateurs des intrants.
Power a recommandé que, pour le moment, les membres de la SOCAN n’accordent pas de licence pour leurs œuvres directement à une entreprise d’IA, car aucune méthode n’a encore été mise au point pour leur permettre de suivre l’utilisation qui en est faite. Mais il a ajouté que les entreprises technologiques travaillent actuellement sur des innovations pour y remédier.