Le site web Slop Tracker piste la part des revenus du streaming attribuée à l'IA.
- Michele
- 02 avril 2026, jeudi
La musique générée par l'IA affecte la distribution des revenus du streaming. Cet article se penche sur Slop Tracker, un outil qui estime la quantité de revenus que les pistes synthétiques peuvent détourner des artistes humains.
Slop Tracker : La musique générée par l'IA et les revenus du streaming.
La conversation sur l'IA dans la musique reste au cœur de l'industrie musicale en 2026. La répartition des redevances est l'un des nombreux points soulevés par les artistes, les entreprises et les institutions, qui veulent tous leur part du gâteau, ou au moins avoir leur mot à dire sur la façon dont l'argent circule. Mais combien d'argent revient réellement auxpersonnes qui créent de la musique avec des outils d'IA comme Suno ou Udio ? Slop Tracker vise à répondre à cette question.
Le site Web a été créé par Thalamin, un artiste qui fait de la musique de flûte amérindienne avec son père, pour faire la piste de la quantité d'argent qui serait allée à de vrais artistes et qui est maintenant « drainée ». par des pistes synthétiques. Au cœur de cette entreprise se trouve la conviction que la musique est « l’une des formes d’expression les plus belles et les plus profondément humaines » et que le dévouement dont font preuve les artistes dans leur art pour se forger une carrière « mérite d’être respecté et récompensé ». Étant donné que la musique synthétique prive les véritables artistes d’une partie des revenus dont ils dépendent, les plateformes de streaming « doivent s’attaquer à l’avalanche de contenus générés par l’IA qui ne demandent que peu d’efforts ».
En outre, le rapport indique que « les modèles d'IA ont été formés sur le travail de vrais musiciens, souvent à leur insu ou sans leur consentement. La production générée est désormais en concurrence directe avec les artistes mêmes dont la créativité l'a rendue possible ».
D'autres, également, ont constaté que le contenu de l'IA cause des problèmes importants. Par exemple, sur Deezer, la musique générée par l'IA compte pour environ 39 % de tous les uploads quotidiens (environ 60 000 pistes chaque jour), et plus de 13,4 millions de pistes générées par l'IA ont été détectées et étiquetées rien qu'en 2025. Le problème, c'est qu'une grande partie des streams générées par ces morceaux sont frauduleux, ce qui peut réduire les redevances des artistes humains. Et bien que toutes les pistes générées par l'IA ne soient pas créées à des fins de fraude, un label clair et la transparence comptent pour beaucoup, et c'est exactement ce que Slop Tracker tente de mesurer.
Lisez notre article sur la politique de Deezer en matière de musique générée par l'IA pour en savoir plus sur les plateformes et sur la façon dont la plateforme gère la musique synthétique et protège les créateurs.
Slop Tracker : Mesurer l'impact de l'IA sur les revenus des artistes.
Slop Tracker répertorie actuellement 50 profils et estime l'argent qu'ils ont généré sur Spotify grâce à leurs 10 meilleures chansons, leur revenu mensuel attendu et le nombre d'abonnements premium drainés par mois. Ces données sont importantes car Spotify utilise un système au prorata, mettant en commun les revenus des abonnements et de la publicité et les distribuant en fonction de la part de chaque piste dans le total des streams. Plus une chanson est streamée, plus son versement est important. Comme chaque stream compte, les pistes générées par l'IA peuvent diluer le pool et réduire les revenus des artistes humains.
En outre, les utilisateurs peuvent copier et coller un lien Spotify pour vérifier si une piste est générée par l'IA. Seules les pistes ayant une probabilité d'IA ≥60 % et une confiance ≥50 % sont affichées. La plateforme utilise l'analyse spectrale pour examiner les profils de fréquence et l'analyse temporelle pour étudier le timing et les micro-variations rythmiques propres à l'interprétation humaine. Les pistes sont ensuite classées comme étant de fabrication humaine, d'IA traitée ou d'IA pure, cette dernière étant la plus facile à détecter. Cela dit, Slop Tracker note que « le mastering d'une tierce partie peut affecter les résultats. Il s'agit d'un point de données - et non d'un jugement définitif ».
Dernières réflexions : Slop Tracker et les redevances musicales de l'IA
Des outils comme Slop Tracker peuvent donner un aperçu de l'impact de la musique générée par l'IA sur le pool de redevances, mais ils soulignent également à quel point il est difficile de comprendre pleinement son effet sur l'industrie musicale. Les technologies de détection évoluent encore, et toutes les pistes ne peuvent pas être clairement classées.
Dans le même temps, les données mettent en évidence une évolution plus générale : à mesure que la musique générée par l'IA gagne du terrain sur les plateformes de streaming, les questions relatives aux revenus, à la propriété intellectuelle et à la concurrence loyale se font de plus en plus pressantes. Pour les artistes et les titulaires de droits, même de légères modifications dans la répartition des écoutes peuvent avoir de graves conséquences financières.Cette situation survient à un moment où la réglementation commence également à prendre forme. En mars 2026, le Parlement européen a adopté une résolution sur l'IA générative et le droit d'auteur, appelant à une plus grande transparence des données d'entraînement, à une rémunération équitable pour les détenteurs de droits et à un plus grand contrôle sur la façon dont les œuvres créatives sont utilisées. Des outils comme Slop Tracker reflètent un besoin croissant de clarté dans l'espace musical de l'IA. Et comme la technologie et la réglementation continuent d'évoluer, cette clarté deviendra probablement une partie de plus en plus importante de la façon dont l'industrie s'adapte.
Michele est un auteur basé à Berlin, passionné par la musique sous toutes ses formes : du soulful house au techno groovy, en passant par le breakbeat, le jungle/drum & bass, le rock alternatif, la dark wave et bien plus encore. Fort d'une expérience en production, en journalisme et en DJing, Michele aborde la culture sonore sous de multiples angles. Les centres d'intérêt de Michele incluent la culture club, la découverte et le commissariat musical, la danse, ainsi que la manière dont la musique influence la perception et les émotions. Michele écrit en anglais.
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