Sony et Universal intentent une nouvelle action contre le modèle v6 de Suno pour violation présumée du droit d'auteur

Le 25 septembre 2026, Sony Music Entertainment et Universal Music Group ont introduit une nouvelle action judiciaire contre Suno, la startup d'IA musicale, au sujet de son modèle v6. La plainte soutient que la version la plus récente de la technologie de Suno continue de s’appuyer sur des enregistrements protégés que les labels n’ont jamais autorisés.

Les deux maisons de disques soulignent que Suno avait auparavant signé des accords de licence avec Warner Music Group, BMG et Believe, mais avait délibérément exclu Sony et Universal de ces accords. Cette omission constitue le fondement de la revendication des plaignants selon laquelle les données d’entraînement de Suno contiennent du matériel non licencié.

Allégations concernant les modèles antérieurs

Selon la plainte, les modèles antérieurs de Suno ont été entraînés sur un corpus d’enregistrements prélevés sur YouTube et d’autres sources en ligne sans l’accord des titulaires de droits. Sony et Universal soutiennent que ces enregistrements constituent les « enregistrements sources » à l’origine de la violation présumée.

Le recours affirme en outre que le modèle v6 n’a pas été construit à partir de zéro. Au contraire, il a été entraîné sur des créations générées par les utilisateurs, elles‑mêmes produites par les modèles antérieurs, accusés d’enfreindre les droits. Cette formation indirecte, selon les plaignants, crée une chaîne de copie qui ne peut être rompue simplement en modifiant le jeu de données.

« Lavage » de modèle et analogie de l’arbre empoisonné

La plainte utilise le terme « lavage de modèle » pour décrire l’approche de Suno, suggérant que l’entreprise a tenté d’effacer les origines illégales de ses données en les ré‑entraînant sur des sorties dérivées. Pour illustrer ce concept, le dossier emploie l’analogie de l’arbre empoisonné : si les racines sont contaminées, tout fruit issu de l’arbre sera également souillé.

Jack Brody, co‑fondateur de Suno, a répondu en affirmant que le v6 avait été entraîné « à partir de zéro » sur un nouveau jeu de données incluant des données utilisateur. Bien qu’il ait confirmé que le contenu généré par les utilisateurs faisait partie du matériel d’entraînement, il a refusé de fournir davantage de précisions sur la provenance de ces fichiers.

Affirmations techniques sur la distillation

Sony allègue également que Suno a employé une technique appelée distillation, où un modèle « enseignant » plus grand transmet son comportement à un modèle « étudiant » plus petit. Les plaignants soutiennent que si le modèle enseignant a été entraîné sur des enregistrements non licenciés, le modèle étudiant distillé – le v6 – reproduira inévitablement le même comportement contrefait.

La théorie juridique avancée par les labels est que la formation indirecte ne rompt pas le lien avec les enregistrements sources présumés non autorisés. En d’autres termes, même si le v6 n’a jamais vu les pistes originales, son exposition aux sorties des modèles antérieurs suffit à établir la responsabilité selon la doctrine actuelle du droit d’auteur.

• Les modèles antérieurs de Suno entraînés sur des enregistrements YouTube non licenciés
• Créations utilisateur dérivées de ces modèles intégrées à l’entraînement du v6
• Processus de distillation transférant le comportement de l’enseignant à l’étudiant
• La plainte décrit la chaîne comme un arbre empoisonné restant contaminé

Il convient de souligner que les allégations restent des accusations contenues dans une plainte. Aucun tribunal n’a encore statué sur la question de savoir si le modèle v6 de Suno porte effectivement atteinte à des droits d’auteur, et les arguments du procès n’ont pas été jugés.

Si le tribunal accepte finalement la théorie de Sony et Universal, la décision pourrait créer un précédent sur la manière dont le contenu généré par l’IA est traité lorsqu’il est entraîné sur les sorties de modèles antérieurs potentiellement contrefaisants. Un tel jugement élargirait la portée de la responsabilité au-delà de la copie directe d’œuvres protégées pour inclure les pipelines de formation indirecte et dérivés.

Pour les organisations qui utilisent de la musique générée par IA – que ce soit pour la publicité, la production vidéo ou les services de streaming – cette action judiciaire souligne la nécessité d’examiner non seulement les données brutes utilisées pour l’entraînement, mais aussi la lignée de tout modèle adopté. Les entreprises pourraient devoir exiger une documentation transparente de l’historique d’entraînement d’un modèle et s’assurer que chaque étape de la chaîne est exempte de matériel non licencié.