IA générative et industries musicales : un bouleversement économique majeur d’ici 2030

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L’intelligence artificielle générative révolutionne déjà les secteurs créatifs, notamment la musique et l’audiovisuel. D’ici 2030, une transformation économique et professionnelle sans précédent se profile, portée par une adoption massive de ces technologies. Enjeu central pour les créateurs et les entreprises : exploiter cette opportunité tout en limitant les risques pour l’emploi et les droits d’auteur. Que vous soyez un aspirant technicien ou un professionnel en reconversion, il est temps de comprendre ces mutations et de se préparer aux opportunités qui émergent.

Une croissance exponentielle des revenus technologiques

Le marché des contenus générés par l’IA explose, redéfinissant les modèles économiques traditionnels. Aujourd’hui évalué à 3 milliards d’euros, il pourrait atteindre 64 milliards d’euros d’ici 2028. Cette expansion repose sur des avancées technologiques majeures, mais aussi sur une adoption croissante par les grandes plateformes, telles que Spotify et YouTube.

Dans le domaine musical, les revenus des outils d’IA générative pourraient passer de 100 millions d’euros en 2023 à 4 milliards en 2028, représentant 20 % des revenus du streaming musical. Les bibliothèques musicales en ligne, elles, pourraient voir 60 % de leurs revenus provenir de contenus créés par IA. Ce phénomène n’est pas sans conséquence : des créateurs humains risquent de perdre une part importante de leurs revenus, estimée à 24 % dans la musique et 56 % dans la traduction et le sous-titrage.

Mais cette explosion du marché ouvre également la voie à de nouveaux métiers techniques. Les entreprises investissent massivement pour développer des modèles d’IA toujours plus performants, créant ainsi une demande inédite pour des talents spécialisés.

Des profils tech dans le domaine de la musique

La montée en puissance de l’IA dans la musique génère de nouvelles opportunités pour les professionnels de la data et de l’intelligence artificielle. Voici quelques rôles clés à surveiller :

  1. Spécialistes en machine learning appliqué à la musique :
    • Ces experts conçoivent des modèles capables de générer des morceaux, d’analyser des bases de données musicales ou d’optimiser les recommandations personnalisées sur les plateformes de streaming.
    • Compétences requises : maîtrise des frameworks d’IA (TensorFlow, PyTorch), connaissance des formats audio numériques et des algorithmes de traitement du signal.
  2. Data analysts spécialisés dans l’industrie musicale :
    • Avec l’augmentation des volumes de données générés par les utilisateurs et les IA, ces analystes jouent un rôle crucial pour identifier des tendances et optimiser les décisions stratégiques.
    • Compétences clés : SQL, Python, analyse statistique et visualisation des données.
  3. Développeurs d’outils créatifs :
    • Des logiciels basés sur l’IA sont créés pour assister les compositeurs ou les producteurs dans leur travail. Ces outils nécessitent des profils alliant expertise technique et sensibilité artistique.
  4. Consultants en éthique de l’IA et droit d’auteur :
    • Les questions autour de l’utilisation des œuvres protégées pour entraîner des modèles d’IA créent un besoin pour des spécialistes en réglementation et en protection des droits.

En s’adaptant aux besoins du secteur, les professionnels peuvent non seulement contribuer à l’innovation, mais aussi s’assurer une place de choix dans un marché en pleine mutation.

Perspectives et pistes pour accompagner les professionnels

Les mutations technologiques et économiques exigent une préparation active pour capter les opportunités qu’offre l’IA générative. Voici des pistes concrètes :

  1. Acquérir les compétences techniques nécessaires :
    • Les formations en intelligence artificielle et en data science sont essentielles pour entrer sur ce marché. Des modules spécialisés dans la création musicale ou le traitement audio peuvent faire la différence.
    • Les plateformes en ligne comme DataScientest proposent des parcours sur les fondamentaux de l’apprentissage automatique ou la conception de modèles d’IA générative.
  2. Développer une double compétence tech-créativité :
    • Allier compétences techniques et expertise artistique permet de travailler sur des projets où l’humain reste irremplaçable. La création d’expériences immersives, par exemple, est un domaine prometteur.
  3. Se spécialiser dans l’éthique et la réglementation :
    • L’explosion des contenus générés par l’IA s’accompagne d’une demande croissante pour des experts capables de conseiller les entreprises sur les pratiques éthiques et la protection des droits des créateurs.
  4. Explorer les niches émergentes :
    • Les outils d’IA dédiés à la lutte contre les cybermenaces, à l’automatisation des tâches répétitives ou à la traduction multilingue représentent des domaines encore peu explorés.
  5. Anticiper les besoins des industries connexes :
    • Outre la musique, des secteurs comme l’édition, le doublage ou les médias adoptent rapidement des solutions d’IA. Les professionnels qui maîtrisent ces technologies seront avantagés pour accompagner cette transition.

L'IA comme instigateur de changement

L’IA générative redessine le paysage des industries créatives, offrant autant d’opportunités que de défis

Pour faire la différence dans cet écosystème en pleine mutation, les professionnels devront maîtriser des compétences techniques essentielles, comme le machine learning appliqué, le traitement des données et la conception d’algorithmes pour les contenus créatifs.
À cela s’ajouteront des expertises en gestion éthique de l’IA, en protection des droits d’auteur et en réglementation.
Enfin, les profils capables de combiner innovation technologique et sensibilité artistique auront une longueur d’avance pour répondre aux besoins de cette industrie en constante évolution. 

Si cet article vous a plu et si vous envisagez une carrière dans la Data Science ou tout simplement une montée en compétences dans votre domaine, n’hésitez pas à découvrir nos offres de formations ou nos articles de blog sur DataScientest.

Source : cisac.org

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