Suno dans la tourmente : une fuite du code source révèle la plus vaste opération de scraping musical de l’histoire de l’IA
Par Maggie Harrison Dupré .Publié le
2026/07/18 10:37
L’utilisation non autorisée de contenus numériques pour entraîner des modèles d’intelligence artificielle n’est plus une simple hypothèse ni une pratique isolée. Elle s’est transformée en une stratégie systématique consistant à exploiter la créativité humaine comme matériau d’entraînement, sans l’autorisation de ses auteurs. La récente cyberattaque visant la plateforme de musique générative Suno n’a pas seulement donné lieu à de nouvelles accusations : elle a apporté, pour la première fois, des preuves tangibles sous la forme de fichiers du code source divulgués, révélant le mécanisme d’une des plus vastes opérations de collecte massive de propriété intellectuelle jamais observées dans l’industrie musicale.
Le média spécialisé 404 Media a obtenu un accès exclusif aux données fournies par le pirate informatique opérant sous le pseudonyme ellie.191. Les documents indiquent que Suno ne s’est pas contentée d’utiliser des contenus librement accessibles sur Internet, mais qu’elle aurait mené une vaste opération de scraping visant certaines des plus grandes plateformes et bibliothèques d’œuvres créatives en ligne.
Des chiffres édifiants issus du code source
Les fichiers divulgués mettent en lumière l’ampleur de la collecte de données :
YouTube Music : Le fichier intitulé youtube_music contenait des références à 2 013 545 morceaux extraits de la plateforme.
113 879 heures de musique : Selon les données internes, les bases de données de Suno renfermaient 113 879 heures de contenus musicaux provenant de YouTube Music, soit l’équivalent de près de treize années d’écoute ininterrompue.
La collecte de données ne s’est toutefois pas arrêtée là. Les fichiers divulgués montrent également que des paroles de chansons et des données musicales auraient été récupérées sur des plateformes telles que Deezer et le site de paroles Genius. Ils font aussi référence à des sources comme Jamendo, Freesound, Pond5 et l’International Music Score Library Project (IMSLP), ainsi qu’à d’autres bibliothèques de musique librement accessibles et à des archives universitaires.
Une fuite de données qui aggrave le scandale
Les conséquences de cette cyberattaque ne se limitent pas aux seules atteintes présumées aux droits d’auteur. Selon le pirate informatique, il aurait également obtenu l’accès à des données sensibles appartenant à des utilisateurs abonnés aux services payants de Suno. Parmi ces informations figureraient des données de paiement liées à la plateforme de traitement Stripe. Si ces affirmations étaient confirmées, l’entreprise pourrait également faire face à d’importantes conséquences en matière de protection des données personnelles.
Une défense peu convaincante au cœur d’un bras de fer judiciaire
Dans un communiqué, Suno a déclaré :
« Nos modèles d’IA ont été entraînés à partir de fichiers musicaux et de métadonnées accessibles publiquement sur des sites web tiers présents sur Internet. Notre objectif a toujours été d’aider les utilisateurs à créer une musique nouvelle et originale, et non à reproduire les œuvres d’autrui. »
Cette défense paraît toutefois peu convaincante, tant sur le plan juridique que dans l’opinion publique. Dans de précédents documents judiciaires, l’entreprise avait déjà reconnu avoir utilisé pour l’entraînement de ses modèles la quasi-totalité des fichiers musicaux de qualité suffisante disponibles sur Internet. Par ailleurs, plusieurs tests technologiques indépendants ont démontré à maintes reprises que l’IA de Suno est capable de reproduire avec une grande fidélité les mélodies et les voix d’artistes internationaux, remettant ainsi en cause le caractère prétendument original des contenus générés.
L’avenir de Suno en jeu
Ces révélations interviennent alors que les plus grandes maisons de disques du monde sont déjà engagées dans une bataille judiciaire contre plusieurs entreprises spécialisées dans l’intelligence artificielle générative. Selon des experts juridiques, les données internes divulguées pourraient constituer des éléments de preuve déterminants au profit des plaignants. Dans le pire des cas, Suno pourrait être condamnée à verser des dommages et intérêts considérables, voire contrainte de reconstruire entièrement ses modèles d’intelligence artificielle. Plus largement, c’est la crédibilité de tout le secteur de la musique générative fondée sur l’IA qui se retrouve aujourd’hui remise en question.
Notez ce sujet