Depuis trois ans, on nous annonce la révolution.

L’IA musicale va remplacer les compositeurs.
Les plateformes comme Suno vont devenir les nouveaux Spotify.
La création va être « démocratisée ».

Valorisations délirantes.
Investissements massifs.
Discours messianiques.

Et pourtant…
Quand on regarde les usages réels, les chiffres d’engagement, la qualité sonore et le modèle économique, un doute s’installe :
Et si, en réalité, le grand public s’en foutait ?

1. L’illusion du contrôle

Premier constat : ces plateformes donnent une illusion de maîtrise.
Vous écrivez : “Chanson pop énergique, 100 BPM, fa majeur, intro rhodes, pas de guitare sur les couplets.”
Et que se passe-t-il ?

• Le tempo n’est pas respecté

• La tonalité est parfois approximative

• Les instruments demandés sont ignorés

• La structure est modifiée par la plateforme

En réalité, l’utilisateur contrôle :

• le genre

• l’ambiance globale

• quelques mots-clés vagues

Mais pas les paramètres musicaux fins.

Pourquoi ça impressionne ? Parce que la majorité des prompts sont flous.
Demandez “pop énergique” → vous aurez un pot-pourri statistique de pop énergique.
C’est un horoscope musical.
Ça “ressemble” à ce que vous avez demandé, mais ce n’est pas ce que vous avez demandé.

En tant que musicien, la frustration est immédiate.
En tant que non-musicien, la fascination dure… jusqu’à la troisième tentative.

2. Ce n’est pas du gatekeeping.
C’est une question de substance.

On entend souvent : “Vous voulez garder votre monopole.”
Non.
Le problème n’est pas l’accès.
Le problème est l’apprentissage.

Utiliser Suno ne développe aucune compétence musicale.
Vous ne comprenez ni l’harmonie, ni l’arrangement, ni la production.
Vous n’apprenez rien.
Vous déclenchez un mélange statistique.
C’est ludique.
Mais ce n’est pas formateur.
Et pour un outil censé démocratiser la création, c’est un détail gênant.

3. Le son est objectivement mauvais

C’est ici que l’approche d’ingénieur du son change tout.
Sur haut-parleur de téléphone, ça “passe”.
Sur des enceintes correctes ou un casque studio, ça s’effondre.

Pourquoi ?
Parce que ces systèmes génèrent un bloc audio masterisé.
Ils ne travaillent pas piste par piste comme un humain.

Un vrai mix :

• séparation des instruments

• égalisation individuelle

• gestion des transitoires

• placement stéréo cohérent

• sculpture fréquentielle précise

Suno, lui, génère une moyenne spectrale.

Résultat :

• transitoires floues

• attaques artificielles

• instruments instables

• image stéréo incohérente

• compression excessive

Certaines notes sonnent juste.
La suivante devient étrange.

Les cuivres bougent bizarrement dans le champ stéréo.
Les voix ont des inflexions mécaniques.

C’est une maquette correcte.
Pas une production industrielle.

On est à des années-lumière d’une vraie production.

4. Les chiffres qui ne collent pas

C’est probablement la partie la plus intéressante.
Concernant SUNON, les vidéos officielles donnent :

• 112 millions de vues

• 99 millions de vues

Et… 90 commentaires.

Le ratio vues / interactions est catastrophique.
Cela ne signifie pas fraude. Mais cela signifie promotion payée massive.

Quand un produit trouve son usage, il n’a pas besoin d’acheter autant d’attention.
ChatGPT a explosé organiquement. Midjourney aussi.
Suno doit pousser, sponsoriser, injecter. Ce n’est jamais bon signe.

5. Le vrai problème : le modèle économique

C’est ici que l’analyse devient froide.
Coût estimé d’une requête :

• Texte (LLM) : 0,001 à 0,005 $

• Image : 0,01 à 0,03 $

• Musique générative : 0,02 à 0,10 $

La musique coûte cher à générer. Très cher.

Dans le streaming classique :

• un morceau est stocké une fois

• écouté des millions de fois

• coût marginal quasi nul

Dans la musique générative :

• chaque utilisateur génère son morceau

• chaque morceau est unique

• chaque requête consomme du calcul

On passe d’un modèle mutualisé à un modèle jetable.

Économiquement, c’est une aberration. Même Spotify a mis 15 ans à devenir rentable avec un modèle infiniment plus favorable. Et si Suno voulait atteindre une qualité professionnelle réelle ? Il faudrait :

• génération piste par piste

• traitement séparé

• recomposition structurée

Donc encore plus de requêtes. Donc encore plus de coût.

6. Ils ne savent pas à qui ils s’adressent

Musiciens ? Pas assez de contrôle.
Grand public ? Trop complexe, pas assez personnalisé.
Ils lancent :

• un pseudo réseau social interne

• un studio pour musiciens

• des hooks façon TikTok

Ils testent tout. C’est un signe classique d’incertitude stratégique.

7. Le scénario le plus probable

La vraie question n’est pas : “Suno va-t-il remplacer Spotify ?”
La question est : “Qui va absorber qui ?”

Le scénario le plus crédible :

• intégration dans un DAW (Ableton, Logic…)

• rachat par une plateforme existante

• fonction annexe, pas révolution centrale

La valorisation à 2,5 milliards ? Probablement déconnectée de l’usage réel.

8. Alors, pourquoi tout le monde s’en fout ?

Parce que l’usage n’est pas clair.
Parce que le son n’est pas au niveau.
Parce que le modèle économique est fragile.
Parce que l’engagement réel est faible.
Parce que l’effet “wow” dure une semaine.
Parce que créer sa propre musique personnalisée en permanence n’est pas un besoin humain fondamental.

L’industrie musicale va évoluer. C’est certain. L’IA aura une place.
Mais aujourd’hui, au vu :

• des performances techniques

• des chiffres d’audience

• des ratios d’engagement

• des coûts structurels

Nous ne sommes pas face à un Spotify killer.
Nous sommes face à une bulle spéculative cherchant encore son usage.