Sony Music et Universal Music Group ont déposé une nouvelle plainte contre le générateur de musique IA Suno, et cette fois les labels portent une accusation inhabituelle : « blanchiment de modèles ». La plainte, partagée avec The Verge, fait valoir que le nouveau modèle v6 de Suno est toujours construit sur leurs enregistrements protégés par le droit d'auteur – même si le v6 lui-même n'a jamais été directement formé sur eux.
L'argument du « blanchiment modèle »
Le cœur du différend est l'affirmation de Suno selon laquelle la v6 représente une rupture nette avec ses modèles précédents. Les labels soutiennent le contraire : la formation d’un nouveau modèle sur les résultats d’un modèle contrefait n’élimine pas la contrefaçon, mais la blanchit. Pour plus de contexte sur cette histoire, consultez notre actualités IA.
"La formation d'un 'nouveau' modèle sur les résultats d'un modèle contrefait n'élimine pas la contrefaçon ; cela la blanchit, en transmettant la valeur de l'expression des plaignants des enregistrements copiés aux modèles corrompus, de ces modèles à leurs résultats et de ces résultats à la v6", indique la plainte. "Le V6 n'est pas un nouveau départ ; c'est le fruit du même arbre empoisonné."
Selon les labels, les modèles précédents de Suno ont été formés sur de la musique sans licence extraite de YouTube et d'autres sources, et la v6 hérite de cette souillure car elle a été fortement formée sur les sorties des utilisateurs - les chansons générées par ces systèmes antérieurs, prétendument en infraction.
Sony et Universal sont des réfractaires notables dans le domaine de la musique IA : contrairement à certains de leurs concurrents, ils n'ont jamais signé d'accord de licence avec Suno, laissant l'entreprise sans autorisation pour utiliser leurs catalogues.
Une nouvelle tournure : les allégations de distillation
La plainte de Sony va plus loin, alléguant que Suno a utilisé la distillation pour entraîner le v6 – une technique dans laquelle un nouveau modèle est formé pour reproduire les résultats des modèles « enseignants » existants plutôt que d'apprendre à partir de données brutes. Si la v6 a été distillée à partir de modèles précédents construits sur des enregistrements contrefaits, affirment les labels, les nouvelles données de formation ne changent rien à la violation sous-jacente.
"Même un modèle qui n'est pas directement formé aux enregistrements des plaignants est informé et bénéficie des copies non autorisées conservées par Suno", indique la plainte. Selon les marques, à moins que Suno ne reparte vraiment de zéro, ses modèles continueront à être construits sur des données volées, peu importe le nombre de fois où l'entreprise déclare un nouveau départ.
La défense de Suno
Suno a publiquement soutenu que la v6 avait été construite différemment. Lorsque le modèle a été lancé, Jack Brody de Suno a déclaré à The Verge qu'il avait été « formé à partir de zéro, avec un nouvel ensemble de données », y compris les données des utilisateurs, bien qu'il n'ait fourni aucun détail au-delà de cela.
La porte-parole de Suno, Rachel Racusen, a confirmé plus tard que les données de formation incluent les « créations » des utilisateurs, affirmant que la v6 a été formée sur « le contenu sous licence de nos partenaires, les interactions, y compris les créations et les signaux de préférence de notre communauté, et les apprentissages accumulés de notre équipe ». Elle n'a pas précisé si ces données incluaient l'audio téléchargé ou les sorties dérivées de l'audio téléchargé – la distinction au cœur de la théorie du blanchiment des labels.
Pression croissante sur le secteur de la musique IA
La nouvelle plainte s'ajoute au dossier juridique déjà chargé de Suno. La startup a perdu une affaire historique de droits d'auteur en Allemagne face à la société de gestion collective GEMA en août, et le refus des grands labels d'accorder des licences sur leurs catalogues laisse la stratégie de formation de base de Suno exposée sur deux continents.
Le précédent procès américain intenté par les labels à Suno visait la formation de ses modèles de première génération sur leurs enregistrements. La plainte v6 ferme effectivement la voie de sortie la plus évidente : recommencer avec des données synthétiques et des créations d’utilisateurs. Même si cette voie est juridiquement entachée, les options de Suno se limitent à des accords de licence selon les conditions des labels, à une défense judiciaire de ses pratiques ou à la reconstruction de son corpus de formation à partir de musique dont il peut prouver qu'elle est sous licence ou originale.
Suno n’est pas le seul à faire face à cette situation. Les générateurs de musique IA, les modèles d’images et les systèmes de texte sont tous confrontés à la même question alors que les débuts de l’abandon du Web ouvert cèdent la place à un règlement juridique. Certains titulaires de droits ont choisi l'octroi de licences plutôt que les litiges, concluant des accords qui transforment leurs catalogues en éléments de formation assortis d'une compensation. Sony et Universal, en intentant deux poursuites, parient que les tribunaux donneront un meilleur résultat que n'importe quelle licence.
L’affaire compte également bien au-delà d’une seule entreprise. On demande de plus en plus aux tribunaux de décider si les résultats de l’IA – et les modèles formés sur ces résultats – peuvent porter la teinte juridique de leurs données de formation. Le concept que les labels appellent le blanchiment de modèles présente des parallèles évidents dans la génération de texte et d'images, où les données synthétiques récupérées ou générées à partir de modèles antérieurs deviennent une part plus importante des ensembles d'apprentissage.
Si la théorie de Sony et d'Universal gagne du terrain, elle pourrait remodeler la façon dont les entreprises d'IA envisagent la provenance : non seulement ce qui entre dans un modèle, mais ce qui entre dans les modèles qui ont produit ses données de formation. Pour l’instant, la question est portée devant un tribunal américain, où Suno devra faire valoir que la v6 est réellement la rupture nette qu’elle prétend être.
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