L’irruption de l’intelligence artificielle générative dans le champ musical constitue sans doute l’une des mutations les plus déstabilisantes que l’industrie de la création ait connues depuis l’avènement du streaming.

Mais si ce dernier avait, pour l’essentiel, transformé les modes de diffusion et de rémunération sans remettre en cause la nature même de l’acte créateur, la génération musicale par algorithme touche, elle, à un fondement bien plus profond : celui de l’auteur.

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Au printemps 2026, l’annonce d’un contrat signé entre une major de l’industrie musicale et Xania Money — une « artiste » entièrement générée par intelligence artificielle, dont la voix, l’image et les compositions procèdent intégralement d’un système algorithmique — a produit l’effet d’un séisme silencieux dans les milieux spécialisés. Peu commentée du grand public, cette opération commerciale n’en révèle pas moins, avec une acuité inédite, la fragilité d’un édifice juridique que l’on croyait stable : celui qui fait reposer toute protection par le droit d’auteur sur la présence d’un créateur humain.

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Car c’est précisément ce postulat anthropocentrique que l’essor de l’IA générative vient ébranler. En droit français comme dans l’ensemble du droit européen continental, l’œuvre de l’esprit protégeable repose sur un principe d’une remarquable constance : seule une personne physique peut être auteur. Consacré à l’article L.111-1 du Code de la propriété intellectuelle, ce principe est l’aboutissement d’une construction doctrinale et jurisprudentielle pluriséculaire. La Cour de justice de l’Union européenne l’a cristallisé dans sa jurisprudence constante, exigeant notamment, depuis l’arrêt Painer de 2011, que l’œuvre soit « propre à son auteur », c’est-à-dire qu’elle porte l’empreinte de la personnalité de celui-ci à travers des choix libres et créatifs.

Or une intelligence artificielle ne possède ni personnalité juridique, ni subjectivité, ni volonté propre : elle ne « choisit » pas au sens juridique du terme, mais produit des sorties statistiques calibrées par son entraînement.

La conséquence est aussi nette que vertigineuse pour les acteurs économiques : une musique entièrement générée par IA est, en l’état du droit positif, dépourvue de toute protection.

Elle tombe dans le domaine public dès sa création, libre de reproduction et d’exploitation par quiconque — alors même qu’elle peut atteindre une qualité artistique indiscutable et générer des revenus considérables. Pour une major ayant investi dans le développement d’un « artiste virtuel », ce vide juridique constitue une menace économique directe : l’actif que l’on croyait posséder se révèle, juridiquement, inappropriable.

Le cas Xania Money cristallise ainsi une triple problématique. D’abord celle de la titularité : entre le développeur du modèle, l’utilisateur de l’outil et l’entreprise exploitante, qui peut revendiquer une maîtrise juridique sur la production algorithmique ? Ensuite celle de la licéité des données d’entraînement, les systèmes d’IA musicale ayant été nourris de millions d’œuvres protégées, le plus souvent sans l’autorisation de leurs ayants droit.

Enfin celle de l’adaptation du cadre normatif lui-même, désormais soumis à une pression réglementaire et jurisprudentielle croissante : le Règlement (UE) 2024/1689 sur l’intelligence artificielle (AI Act) impose, depuis le 2 août 2025, des obligations de transparence aux fournisseurs de modèles d’IA générative ; et la proposition de loi n° 220 (2025-2026) portée par la sénatrice Laure Darcos, adoptée par le Sénat le 8 avril 2026, ambitionne d’instaurer une présomption d’exploitation des contenus culturels au bénéfice des créateurs humains.

L’affaire Xania Money n’est donc qu’un symptôme — particulièrement spectaculaire — d’une mutation plus profonde. C’est sur cette tension entre l’impasse du droit d’auteur classique face à la création algorithmique (I) et l’émergence de réponses normatives destinées à repenser la chaîne de valeur musicale à l’ère de l’intelligence artificielle (II) que se concentrera la présente étude.

I — Le cas Xania Money, révélateur de l’impasse du droit d’auteur classique

A — Une « artiste » sans personnalité juridique : le rejet de l’auteur non humain

Le droit d’auteur est fondamentalement une construction anthropocentrique. Historiquement né pour protéger l’artisan de la pensée contre la reproduction non autorisée de son travail intellectuel, il a été pensé, dès son origine, comme le droit d’un sujet — d’une personne — sur son œuvre. En France, l’article L.111-1 du Code de la propriété intellectuelle consacre expressément ce lien en accordant à l’auteur un droit de propriété incorporelle « du seul fait de sa création ».

L’automaticité de la protection — qui distingue le droit d’auteur du brevet, lequel suppose un dépôt formel — est ici précieuse, mais elle présuppose un acte créateur humain. Le texte n’a jamais envisagé qu’un système mécanique puisse accéder à la qualité d’auteur, et les rares propositions doctrinales en ce sens sont restées sans écho législatif.

Ce refus de la personnalité créatrice aux entités non humaines est également ancré dans la jurisprudence européenne avec une remarquable cohérence. La Cour de justice de l’Union européenne a progressivement développé, à travers une série d’arrêts fondateurs, un critère d’originalité exigeant que l’œuvre soit « propre à son auteur ».

Dans l’affaire Infopaq (C-5/08, 2009), la Cour a posé le principe selon lequel seule une œuvre originale, au sens d’une création intellectuelle propre à son auteur, est éligible à la protection.

L’arrêt Painer (C-145/10, 2011) a ensuite précisé que cette originalité résulte de « choix libres et créatifs » opérés par l’auteur, choix qui marquent l’œuvre de l’empreinte de sa personnalité. Ces choix supposent une intentionnalité, une subjectivité, une sensibilité — autant de qualités qui ne sauraient être attribuées à un algorithme, si sophistiqué soit-il.

La conséquence juridique est d’une clarté implacable : une musique générée à 100 % par un système d’intelligence artificielle, sans intervention créative humaine substantielle, ne satisfait pas au critère d’originalité au sens du droit européen. Elle est certes nouvelle — au sens statistique du terme, le modèle ne reproduit pas à l’identique —, mais elle n’est pas originale au sens juridique, c’est-à-dire qu’elle ne porte pas l’empreinte d’une personnalité humaine.

En l’absence d’originalité, il n’y a pas d’œuvre protégeable, et en l’absence d’œuvre protégeable, il n’y a pas d’auteur. Dès lors, la création tombe immédiatement dans le domaine public, libre d’exploitation par quiconque. Pour une major de l’industrie musicale ayant investi dans le développement ou le déploiement d’un artiste virtuel, ce vide juridique est une menace économique directe : l’actif qu’elle croit avoir acquis est en réalité inappropriable au titre du droit d’auteur.

Il convient de souligner que cette solution n’est pas propre au droit français. Le droit américain est parvenu à une conclusion identique, quoique par une voie différente. Le Copyright Office des États-Unis a refusé d’enregistrer des œuvres issues de processus entièrement automatisés, estimant que le copyright ne peut s’appliquer « en l’absence totale d’intervention humaine ».

Dans l’affaire Thaler c/ Vidal, la juridiction fédérale a confirmé ce refus, rappelant que la protection ne peut bénéficier qu’à un être humain, quelle que soit la nature de l’œuvre — texte, musique ou image. Seule la juridiction de Pékin (Beijing Internet Court, 2023) a accordé une protection à une image générée par IA, mais uniquement parce que l’utilisateur avait démontré un effort intellectuel spécifique dans le choix et l’agencement des prompts, ce qui témoignait selon la Cour d’une « activité créative » suffisante. Cette décision reste isolée dans le panorama mondial, et sa transposition en droit français serait juridiquement hasardeuse.

B — Un actif contractuel sans assise juridique : la dilution de la titularité des droits

Si le principe d’exclusion de l’IA du cercle des auteurs est acquis, la question de la titularité des droits sur une création musicale algorithmique demeure, elle, profondément incertaine. L’absence d’auteur ne signifie pas l’absence de parties prenantes : entre le développeur du modèle, l’entreprise exploitante, et l’utilisateur qui formule les instructions (les « prompts »), plusieurs acteurs ont contribué, à des degrés divers, à l’existence de la composition. Le droit d’auteur, conçu pour identifier un lien entre une œuvre et un créateur, se révèle ici radicalement inadapté à cette situation de co-production diffuse.

La première hypothèse envisageable consiste à attribuer les droits au développeur du modèle d’IA. C’est ce développeur qui a conçu l’architecture du système, sélectionné et organisé les données d’entraînement, défini les paramètres d’optimisation. On pourrait soutenir qu’il a exercé une forme de créativité dans la construction de l’outil lui-même.

Mais cette argumentation se heurte à un obstacle décisif : le développeur ne crée pas directement la musique.

Il crée un outil qui, une fois mis en œuvre, génère des sorties de manière autonome. Le lien entre son intervention créatrice initiale et l’œuvre produite est trop indirect, trop médiatisé par le processus algorithmique, pour satisfaire aux exigences du droit d’auteur. De surcroît, les conditions générales d’utilisation des principaux outils d’IA générative musicale (Suno, Udio, etc.) organisent contractuellement cette question en attribuant généralement à l’utilisateur les droits sur les productions, tout en conservant des licences larges sur les données de réentraînement.

La deuxième hypothèse consiste à faire de l’utilisateur — celui qui saisit le prompt, choisit les paramètres, sélectionne parmi plusieurs générations — le titulaire potentiel de droits. C’est sur cette piste que certains tribunaux et auteurs doctrinaux ont commencé à travailler, en raisonnant par analogie avec d’autres outils créatifs (l’appareil photographique, le logiciel de composition musicale). L’idée est que, si l’utilisateur exerce un contrôle suffisamment substantiel sur le processus créatif — prompts détaillés, itérations multiples, sélection rigoureuse, retouches post-génération —, alors son apport intellectuel personnel pourrait atteindre le seuil de l’originalité requise.

Mais comme le relèvent Touati La Motte Rouge Avocats, « lorsque l’intervention humaine se limite à utiliser un simple prompt, il semble que la protection soit exclue ».

La frontière entre le prompt « créatif » susceptible de fonder une protection et le prompt « générique » qui ne le serait pas est pour l’heure extrêmement floue, et aucune jurisprudence française n’est venue la tracer avec précision.

La troisième hypothèse, qui s’applique à défaut de tout auteur identifiable, est simplement qu’aucun droit d’auteur ne protège l’œuvre. Elle relève dès lors du domaine public. Cette conclusion, inconfortable pour les acteurs économiques, est pourtant celle que commande logiquement le droit positif dans l’état actuel de sa rédaction.

Le Parlement européen, dans son étude « Generative AI and Copyright » publiée en juillet 2025, a lui-même reconnu cette incertitude et appelé à une clarification du cadre, tout en préservant la protection des auteurs humains.

En attendant cette clarification, la pratique contractuelle tente de pallier le vide juridique en organisant par convention ce que le droit ne prévoit pas. Mais comme l’a justement observé la doctrine, un contrat ne saurait créer un droit d’auteur là où le droit en nie l’existence : il peut simplement organiser la répartition de revenus commerciaux sur une œuvre qui, juridiquement, n’appartient à personne.

Cette situation d’incertitude constitue un frein structurel au développement d’un marché de la création musicale algorithmique. Pour les investisseurs, l’absence de protection juridique suffisante crée un risque de free-riding massif : dès qu’une composition IA est diffusée, n’importe quel tiers peut la reprendre sans avoir à rémunérer quiconque.

Pour les artistes humains, elle crée une concurrence déloyale, puisque leurs œuvres, elles, sont protégées et donc appropriables — ce qui les expose à une infériorité compétitive face à une production algorithmique libre de droits.

Le droit de la propriété intellectuelle se trouve ainsi à un carrefour historique, contraint de repenser ses catégories fondamentales sous la pression d’une réalité technologique qu’il n’avait pas anticipée.

II — Au-delà de Xania Money : vers un nouveau cadre normatif pour la musique générée par IA

A — L’encadrement des données d’entraînement, de la directive DDAUM à l’AI Act

Si la question de la titularité des droits sur les œuvres générées par IA constitue le cœur visible de la problématique, une autre dimension, tout aussi fondamentale, a été longtemps négligée : celle de la légalité de l’entraînement des modèles eux-mêmes.

Pour générer de la musique, un système d’IA doit être entraîné sur un corpus considérable d’œuvres musicales existantes — compositions, enregistrements, paroles, partitions. Ce processus d’apprentissage par exposition massive à des données implique, techniquement, la reproduction et l’analyse de ces œuvres. Or, la reproduction d’une œuvre protégée sans l’autorisation de son auteur constitue, en principe, un acte de contrefaçon.

La directive (UE) 2019/790 sur le droit d’auteur dans le marché unique numérique — dite directive DDAUM ou DSM — avait introduit, dans son article 4, une exception au droit d’auteur pour les activités de fouille de textes et de données (Text and Data Mining, TDM). Cette exception permet l’extraction et l’analyse automatisée de données à des fins de recherche, y compris à des fins commerciales, à condition que l’accès aux œuvres soit licite. Mais la directive a également consacré un droit d’opt-out : les ayants droit peuvent s’opposer explicitement à l’utilisation de leurs contenus pour l’entraînement des systèmes d’IA, à condition de manifester cette opposition de manière appropriée.

La SACEM a ainsi exercé ce droit d’opt-out dès octobre 2023, protégeant les 96 millions d’œuvres de son répertoire. Toute fouille de données par un développeur d’IA nécessite désormais, s’agissant de ce répertoire, une autorisation préalable et une négociation financière.

Mais en pratique, ce mécanisme d’opt-out s’est révélé d’une efficacité très limitée. La difficulté tient à l’opacité des bases d’entraînement des modèles d’IA générative : les fournisseurs ne publient généralement pas la liste des œuvres utilisées pour former leurs modèles, rendant toute vérification extérieure quasi impossible.

Sans information sur ce qui a été utilisé, les ayants droit sont structurellement dans l’incapacité de démontrer que leurs œuvres ont été intégrées au corpus d’entraînement, et donc de faire valoir leurs droits en justice. C’est précisément ce problème probatoire que le Syndicat national de l’édition phonographique (SNEP) a régulièrement dénoncé.

C’est dans ce contexte que l’AI Act européen (Règlement UE 2024/1689), entré en vigueur progressivement depuis le 2 février 2025, introduit une avancée significative. Son article 53, paragraphe 1, point c) impose désormais aux fournisseurs de modèles d’IA à usage général — ce qui englobe les principaux modèles de génération musicale — de mettre en œuvre des politiques visant à respecter le droit d’auteur et les droits voisins. Plus encore, le règlement impose la publication d’un résumé suffisamment détaillé du contenu utilisé pour entraîner le modèle. Cette obligation de transparence est applicable depuis le 2 août 2025.

Elle est destinée à permettre aux titulaires de droits de vérifier si leurs œuvres ont été utilisées, et, le cas échéant, d’exercer leur droit d’opposition ou d’engager une action en indemnisation.

Cette obligation de transparence constitue un tournant, mais elle reste insuffisante pour résoudre l’ensemble du problème. D’une part, la notion de « résumé suffisamment détaillé » est délibérément vague, et le Bureau de l’IA de la Commission européenne est chargé d’en préciser le contenu via des actes délégués dont les contours définitifs n’étaient pas encore arrêtés à la date de rédaction du présent article.

D’autre part, l’AI Act ne règle pas lui-même les conflits de titularité ou d’usage : il crée de la documentation et des obligations organisationnelles qui peuvent servir de support probatoire devant le juge national, mais il ne tranche pas directement les litiges.

C’est précisément la mission que le législateur français a entendu assigner à la proposition de loi Darcos, en construisant sur les bases documentaires de l’AI Act un mécanisme probatoire contentieux opérationnel.

Il convient également de mentionner les initiatives sectorielles qui ont précédé ou accompagné ces évolutions législatives. Deezer a déployé, depuis juin 2025, un outil de détection capable d’identifier avec une précision revendiquée de 100 % la musique créée par les modèles les plus populaires (Suno, Udio) et a proposé cette technologie à l’ensemble de l’industrie. Bandcamp a, quant à lui, proscrit la musique entièrement générée par IA et toute usurpation d’identité d’artiste via l’IA.

Ces initiatives privées, si elles témoignent d’une prise de conscience sectorielle bienvenue, ne sauraient se substituer à un cadre normatif cohérent et contraignant. Elles illustrent néanmoins que la question des données d’entraînement et de la licéité de la création algorithmique est désormais au cœur des stratégies des plateformes de distribution musicale.

B — La protection des créateurs humains : présomption d’exploitation et perspectives contractuelles

Face aux insuffisances du cadre normatif existant, la réponse législative la plus significative est venue du Sénat français. La proposition de loi n° 220 (2025-2026) portée par la sénatrice Laure Darcos, adoptée en séance publique le 8 avril 2026 et transmise à l’Assemblée nationale, vise à instaurer une présomption d’exploitation des contenus culturels par les fournisseurs d’IA générative. Sa mécanique est simple mais potentiellement révolutionnaire : elle renverse la charge de la preuve en faveur des ayants droit.

Jusqu’à présent, c’est au créateur humain de prouver que son œuvre a été utilisée pour entraîner un modèle d’IA. Avec le texte Darcos, c’est au fournisseur d’IA de démontrer qu’il n’a pas utilisé une œuvre donnée.

Ce renversement est fondamental, car il corrige structurellement l’asymétrie de l’information entre des ayants droit dont les œuvres sont clairement identifiables et des fournisseurs de modèles qui, seuls, connaissent la composition de leur corpus d’entraînement.

La sénatrice Darcos a résumé l’ambition du texte en des termes particulièrement clairs : il s’agit de faire en sorte que les fournisseurs d’IA « se remettent autour de la table avec les différents secteurs culturels pour un meilleur partage de la valeur » et que « l’innovation ne se fasse plus sans l’autorisation des ayants droit ».

Si la France est le premier pays au monde à adopter une telle législation, ce texte est également pensé comme un signal adressé à l’ensemble du marché européen de la tech. Il s’inscrit dans une démarche cohérente avec l’AI Act, dont il entend exploiter les obligations documentaires pour les rendre enfin opérationnelles devant le juge civil.

Selon l’analyse du professeur Philippe Schmitt, publiée au Village de la Justice, la proposition Darcos « apporte un outil probatoire contentieux destiné à rendre enfin opérants, devant le juge civil, des droits qui existent déjà mais restent très difficiles à faire valoir face à l’opacité des modèles d’IA générative ».

Sur le plan prospectif, la discussion porte également sur l’opportunité de créer un régime sui generis de droits voisins numériques pour les créations assistées par IA. La logique est analogue à celle des droits voisins classiques, qui protègent déjà les artistes-interprètes, les producteurs et les diffuseurs indépendamment du droit d’auteur stricto sensu : il s’agirait de reconnaître des droits limités à ceux qui ont initié, paramétré ou supervisé la création algorithmique, sans pour autant leur attribuer la qualité d’auteur.

Le Parlement européen, dans ses travaux de fin 2025, a évoqué cette piste en envisageant des droits voisins « pour les œuvres assistées par IA », destinés à rémunérer les contributeurs humains même si leur intervention est minimale.

Cette évolution, si elle se concrétisait, redéfinirait profondément la chaîne de valeur de la création musicale, en créant un troisième niveau de droits — entre le droit d’auteur plein et le domaine public — spécifiquement adapté aux productions hybrides homme-machine.

Au niveau contractuel enfin, la pratique est en train d’inventer ses propres réponses à l’inadaptation du droit positif. Les contrats conclus avec des « artistes IA » comme Xania Money n’ont pas la même nature que les contrats classiques avec des artistes humains, et les stipulations doivent être entièrement repensées.

Comment céder des droits qui n’existent pas juridiquement ? Comment garantir une exclusivité sur une production algorithmique que n’importe qui pourrait reproduire librement ? Comment organiser la répartition des revenus entre le développeur du modèle, l’exploitant de l’artiste virtuel et les éventuels producteurs associés ? Ces questions sont aujourd’hui défriquées par les juristes les plus spécialisés, sans que le droit positif leur offre de boussole claire.

On voit ainsi émerger des clauses inédites portant sur la « propriété de l’algorithme », la « protection du style généré », voire la « certification d’origine algorithmique » destinée à distinguer les créations humaines des productions automatisées.

Dans cette perspective, l’inscription des œuvres en blockchain apparaît comme une piste technique complémentaire particulièrement prometteuse. Cette technologie permet de tracer l’origine d’une œuvre, ses étapes de production, les outils utilisés et les humains ayant participé au processus.

Elle apporte une preuve datée et infalsifiable de la chaîne créative, permettant aux artistes humains de certifier que leur œuvre est bien le fruit de leur travail et non d’une génération algorithmique — et, pour les œuvres IA, de documenter précisément qui a fait quoi, afin de fonder une éventuelle répartition équitable des revenus d’exploitation. Si elle ne résout pas à elle seule les questions de titularité des droits, la blockchain pourrait constituer un élément déterminant d’un futur système probatoire en matière de propriété intellectuelle appliquée à l’IA musicale.

En définitive, la mutation en cours n’est pas simplement technique ou juridique : elle est culturelle et économique. L’industrie musicale bascule d’une économie de personnes — où l’on misait sur la singularité et le talent d’un artiste humain — vers une économie d’actifs informationnels, où ce qui a de la valeur n’est plus l’artiste mais le modèle, le jeu de données, l’algorithme de génération.

Face à cette mutation, le droit n’a d’autre choix que de s’adapter, sous peine de devenir inutile. La question n’est plus de savoir si le cadre normatif va évoluer, mais dans quel sens et à quelle vitesse : vers la protection renforcée du créateur humain, vers la reconnaissance de nouveaux droits pour les acteurs de la chaîne algorithmique, ou vers une hybridation de ces deux logiques dans un régime spécifique à l’ère de l’intelligence artificielle. Le cas Xania Money, avatar sans âme mais avec un contrat, n’est en ce sens qu’un début.

Le cas de Xania Money, artiste virtuelle sous contrat avec une major du disque, cristallise avec une acuité saisissante les contradictions d’un système juridique pensé pour protéger la création humaine et brusquement confronté à la création sans humain. En l’état actuel du droit français et européen, la réponse est sans ambiguïté : une musique entièrement générée par intelligence artificielle ne satisfait pas au critère d’originalité exigé par l’article L.111-1 du Code de la propriété intellectuelle et la jurisprudence de la Cour de justice de l’Union européenne. Elle est non protégeable, libre de droits, et appartient à personne. L’auteur ne peut être qu’humain.

Mais cette clarté de principe ne résout pas la complexité des situations concrètes. La frontière entre l’œuvre purement algorithmique et l’œuvre « assistée par IA » — où l’intervention humaine dans la définition des prompts, la sélection des résultats et la post-production peut atteindre le seuil de l’originalité requise — demeure incertaine. Et la question de la légalité de l’entraînement des modèles sur des corpus d’œuvres protégées constitue un contentieux latent d’une ampleur potentiellement considérable, comme le montrent les premières décisions judiciaires rendues en Allemagne et les actions en cours aux États-Unis.

Les réponses normatives qui émergent — AI Act, proposition de loi Darcos, discussions au Parlement européen sur les droits voisins numériques — témoignent d’une prise de conscience collective de l’urgence à réglementer. Elles dessinent les contours d’un futur droit de la création algorithmique qui, sans renier les fondements anthropocentriques du droit d’auteur, cherche à intégrer les nouvelles réalités économiques de l’industrie musicale à l’ère de l’intelligence artificielle. L’enjeu est considérable : il s’agit de définir, pour les décennies qui viennent, ce que signifie créer — et à qui appartient ce que l’on crée.

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Sources :

1. Qui détient les droits sur une musique créée par IA ? | Haas Avocats
2. Chapitre Ier : Nature du droit d’auteur (Articles L111-1 à L111-5) – Légifrance
3. CJUE, n° C-145/10, Arrêt de la Cour, Eva-Maria Painer contre Standard VerlagsGmbH et autres, 1er décembre 2011 | Doctrine
4. Guide-de-mise-en-oeuvre-de-lAI-Act-Partie-1.2-Obligations.pdf
5. Présomption d’utilisation des contenus culturels par les fournisseurs d’IA – Sénat
6. EUR-Lex – 62008CJ0005 – EN – EUR-Lex
7. Touati La Motte Rouge Avocats – Les œuvres IA sont-elles protégées par le droit d’auteur ?
8. La Sacem – Société des Auteurs, Compositeurs et Éditeurs de Musique
9. https://snepmusique.com/