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Un éditeur musical transforme les contrats de Suno en pièces à conviction

Publié le 24 oct. 2026
Un éditeur musical transforme les contrats de Suno en pièces à conviction

Reservoir Media a déposé deux plaintes pour violation du droit d'auteur le 21 octobre devant le tribunal fédéral du district nord de Californie, l'une contre Suno, l'autre contre Anthropic. Ensemble, elles réclament environ 337 millions de dollars.

C'est celle visant Suno que le secteur musical lira de près, et elle contient une phrase qui sera citée longtemps : le modèle de Suno consistait, écrit la plainte, à « contrefaire maintenant, gagner des milliards en étant le premier arrivé, et tenter de transiger à bas prix plus tard ».

C'est de la rhétorique. L'argument juridique en dessous est bien plus intéressant, et il déborde largement du cadre musical.

L'arithmétique, puisqu'elle est précise

Reservoir, sa filiale britannique et Shapiro, Bernstein & Co. affirment que Suno a copié 1 050 compositions pour entraîner ses modèles. Parmi les œuvres nommées figurent « Both Sides Now » de Joni Mitchell, « Ring of Fire » de Johnny Cash, « Papa Don't Preach » de Madonna, « Bring Me to Life » d'Evanescence et « So What » de Miles Davis.

Le montant se répartit en trois chefs de demande. Les dommages statutaires, au maximum de 150 000 dollars par œuvre contrefaite de manière délibérée, totalisent 157,5 millions de dollars. Suivent deux chefs fondés sur le Digital Millennium Copyright Act : 2,625 millions pour le contournement allégué de mesures de contrôle d'accès, et 26,25 millions pour le retrait allégué d'informations sur la gestion des droits. Total réclamé : un peu plus de 186 millions de dollars.

La plainte contre Anthropic, déposée le même jour, applique la même méthode à 853 œuvres pour environ 151,4 millions de dollars.

Les deux demandent une injonction et quelque chose de plus lourd que de l'argent : la destruction des copies non autorisées, « y compris les copies conservées dans les jeux de données d'entraînement, les dépôts internes, les poids des modèles et l'infrastructure serveur ».

Relisez cette liste. Les poids des modèles y figurent. Un demandeur qui réclame la destruction des poids demande le produit lui-même, pas une remise en vue d'un accord.

Macro view of vinyl grooves catching raking light as fine bright arcs

Le plus malin : vos propres contrats sont la preuve

La plupart des affaires sur les données d'entraînement portent sur le fair use dans l'abstrait. Reservoir contourne le débat en pointant les accords de licence de Suno avec Warner Music Group, BMG et Believe.

L'argument est élégant. Si Suno a signé des contrats pour licencier des enregistrements à des fins d'entraînement, alors Suno a, selon les mots de la plainte, « pour ainsi dire admis qu'il existe un marché fonctionnel pour licencier de la musique et des enregistrements sonores comme données d'entraînement ». Et si un marché existe, le quatrième critère du fair use — l'effet sur le marché de l'œuvre — penche pour le demandeur avant même que le débat commence.

On ne peut pas soutenir à la fois que l'entraînement sur des œuvres protégées est un usage transformatif hors marché et payer trois grands titulaires de droits pour ce privilège. L'une des deux positions doit céder.

C'est l'argument qui devrait inquiéter toute entreprise d'IA dont l'historique de licences est mitigé, car presque toutes en ont un. Signez un accord avec une banque d'images, puis aspirez le web ouvert, et vous avez remis aux demandeurs un aveu accompagné de son reçu.

Le code divulgué joue un grand rôle dans cette plainte

La colonne vertébrale factuelle vient du code source de Suno, obtenu par un pirate et révélé par 404 Media en juillet. La réponse de Suno à l'époque : l'incident concernait surtout « du code source obsolète qui n'est plus utilisé ».

La plainte de Reservoir lit ce code comme la description d'une chaîne de traitement. Elle allègue que Suno a acheté des services proxy à Bright Data pour aspirer YouTube Music, Deezer et Genius, et cite des chiffres précis tirés des flux de travail : 2 057 486 fiches d'artistes enregistrées par une tâche YouTube Music, 6 980 653 « enregistrements de pages de chansons traitées avec succès » issues d'une tâche Genius.

Elle allègue aussi un détail qui compte pour le débat sur le fair use : le code associe une reprise et l'enregistrement original du même morceau lors de la construction d'un exemple d'entraînement. Entraîner sur des reprises autant que sur les originaux affaiblit la thèse selon laquelle le modèle aurait appris un style plutôt que des interprétations précises, car une reprise et son original partagent une composition et presque rien d'autre.

Que cette lecture tienne debout, c'est au tribunal d'en juger. Mais c'est le genre d'allégation précise et vérifiable qui survit bien mieux à une requête en irrecevabilité que « le modèle a été entraîné sur internet ».

La partie sur les garde-fous est la meilleure

Reservoir soutient que les garde-fous de Suno contre l'imitation d'artistes se contournent sans effort, et donne des exemples presque drôles.

Une requête contenant « Reba McEntire » est rejetée. Une requête pour une chanson country à voix féminine « in the style of Reba McIntyre » — mal orthographié — passe.

Avec la v6, affirme la plainte, Suno prend les requêtes nommant des artistes et les redirige « vers des caractéristiques musicales descriptives ». Une requête pour « a Miles Davis like Blues track with horns and a quartet » aurait produit deux instrumentaux, tous deux intitulés « Blue Note Quartet », que Reservoir qualifie d'œuvres dérivées non autorisées de la musique de Davis. « So What » figure sur sa liste.

Toute plateforme générative connaît une variante de ce problème, et cela ne se limite pas à la musique. Bloquer un nom, c'est un filtre de chaînes de caractères. Bloquer un style exige de comprendre ce qu'est ce style, ce qui est précisément ce pour quoi le modèle a été entraîné. On ne peut pas régler cela au niveau du prompt, et prétendre le contraire, c'est transformer une limite technique en pièce à conviction.

Pourquoi cela compte si vous travaillez avec des images

Changez les noms et la plainte se lit toujours aussi bien.

Les modèles d'image ont le même historique de licences mitigé : des accords avec des banques d'images ici, de l'aspiration massive du web là. Les plateformes d'image ont le même théâtre de garde-fous : bloquer le nom d'un artiste vivant, autoriser « in the style of [nom mal orthographié] ». Et les demandeurs du secteur de l'image disposent désormais du même modèle : dommages statutaires par œuvre, chefs DMCA en supplément, et une exigence de remise des poids.

Les références au fair use citées dans cette plainte méritent d'être signalées pour la même raison. Elle s'appuie sur Bartz v. Anthropic, la décision du district nord de Californie de juin 2025 jugeant que conserver une bibliothèque permanente de copies pirates ne relevait pas du fair use, et sur l'arrêt rendu le 29 septembre par le troisième circuit dans Thomson Reuters v. ROSS Intelligence. Deux précédents que les défendeurs du secteur de l'image affronteront aussi.

L'autre point à surveiller, c'est l'empilement des fronts. Suno se défend déjà contre Universal Music, Round Hill, la GEMA à Munich, la KODA danoise, la SOCAN canadienne et un groupe d'artistes indépendants. Un défendeur qui combat sur huit fronts ne peut transiger à bas prix sur aucun d'entre eux, exactement le scénario que le modèle économique du « on transigera plus tard » n'avait pas prévu.

La réserve indispensable

Tout cela ne relève que d'allégations figurant dans une plainte. Aucune juridiction n'a rien tranché. Suno n'avait pas répondu publiquement au moment où le dépôt a été rapporté, et « le code montre X » reste, jusqu'à ce qu'un juge en décide autrement, la lecture d'un document par un demandeur.

Ce qui n'est pas contesté, c'est la forme de la stratégie. Les titulaires de droits ont cessé de débattre de savoir si l'entraînement de l'IA est bon ou mauvais pour la culture et se sont mis à bâtir des dossiers sur des traces écrites : contrats de licence, dépôts divulgués, contournements de garde-fous. C'est un combat bien plus difficile à gagner à l'intuition.

Pour quiconque construit sur des modèles génératifs, la leçon pratique est peu glorieuse et immédiate : sachez ce que votre fournisseur a licencié et ce qu'il a aspiré, car en cas de procès, la différence entre les deux, c'est toute l'affaire.

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