Forensique musicale IA · Genre AI

Ce morceau a-t-il été créé par une personne ou par Suno ?

Importez un fichier audio et découvrez la probabilité qu'il ait été généré par Suno, Udio, MusicGen ou Stable Audio. Notre modèle de forensique musicale IA lit les empreintes spectrales que laissent les générateurs d'IA — et on vous montre nos preuves.

dernière mise à jour MP3 / WAV / FLAC · ≤ 30 MBanalyse en ~5 s
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Gratuit — jusqu'à 2 vérifications par heure par IP.

// pourquoi notre verdict vaut quelque chose

Pas une simple impression. Un modèle.

Notre modèle de forensique musicale IA est spécialement conçu pour repérer les empreintes que les générateurs d'IA laissent dans l'audio. On affiche la probabilité brute — pas d'arrondi, pas de pirouette.

🤖

Notre modèle. Tenu à jour.

Affiné sur les dernières sorties de Suno v3/v4 et Udio v1.5. Mis à jour en continu à mesure que de nouveaux générateurs sortent et accumulent assez d'échantillons dans la nature.

Verdict en ~5 secondes

L'import se termine, l'inférence tourne, vous obtenez une probabilité. On ne vous demande pas d'attendre dans une file ni de regarder une fausse barre de progression.

📊

Une probabilité, pas un label

On affiche 0–100 % avec une zone de verdict (Probablement humain / Non concluant / Probablement IA). Quand le modèle hésite, on le dit — au lieu de feindre la certitude.

🔒

Votre fichier reste privé

L'audio est traité en mémoire et supprimé immédiatement. On enregistre le verdict et un court hash d'embedding pour notre surveillance de dérive — pas l'audio.

🆓

Gratuit, sans inscription

Trois imports gratuits pour essayer. Besoin de détection par lots ou d'un accès API ? On en a parlé avec des labels et des DSP — contactez-nous.

📖

Méthodologie ouverte

Chaque affirmation sur cette page concernant la couverture des générateurs et la précision est sourcée. On publie nos benchmarks internes sur le blog quand ils changent de façon notable.

// trois étapes

Comment fonctionne la détection.

01

Déposez un fichier audio.

MP3, WAV ou FLAC jusqu'à 30 MB. On le découpe en fenêtres de 5 secondes ; pas besoin de rogner un extrait.

02

Notre modèle note chaque fenêtre.

Le détecteur produit, par fenêtre, une probabilité que le segment provienne d'un générateur d'IA connu (Suno, Udio, MusicGen, Stable Audio). On agrège vers un score au niveau du morceau, pondéré par l'énergie audio.

03

Verdict + correspondance la plus proche + signaux.

Vous obtenez une probabilité (0–100 %), une zone de verdict, le générateur connu le plus proche et les trois principaux signaux qui ont motivé la décision — artefacts vocaux, platitude dynamique, empreintes spectrales, etc.

// ce qu'on repère, ce qui est difficile

Couverture des générateurs en mai 2026.

On évalue chaque mois. La généralisation en ensemble ouvert à des modèles tout neufs est la partie difficile — on réentraîne et on déploie des mises à jour du modèle dès que de nouveaux générateurs ont assez d'échantillons dans la nature.

Tableau de couverture des générateurs
GénérateurSortiVoix ?Notre détectionNotes
Suno v3 / v42024–25Oui98% recallLe plus courant dans la nature. Empreinte forte dans la sibilance vocale.
Udio v1 / v1.52024–25Oui96% recallMixages plus propres que Suno ; on le repère sur la platitude dynamique + l'image stéréo.
MusicGen (Meta)2023Non91% recallInstrumental uniquement. Plus ancien — plus difficile quand il est posé sur une vraie piste vocale.
Stable Audio 22024Limité89% recallSolide sur l'instrumental long ; l'ambient / drone est le point faible.
Riffusion / unknownsdiversMixte~70%Ensemble ouvert : tout ce qui n'est pas dans notre jeu de données d'affinage. Non concluant est la réponse honnête ici.
Enregistrement studio humain3 % de faux positifsLa pop hyper-compressée et les voix saturées d'AutoTune sont les faux positifs les plus délicats.

Lire l'article sur la méthodologie →

/* comment notre détecteur est construit */

De la forensique IA, pas des suppositions.

Notre détecteur de musique IA aborde la détection comme de la forensique audio : il apprend les empreintes spectrales et les signatures dynamiques propres à chaque générateur, à partir d'un benchmark de millions d'échantillons générés par IA via Suno, Udio et MusicGen. Affiné en continu sur notre propre collection, on repère ainsi les dernières versions de modèles. Quand un morceau provient d'un générateur que nous n'avons pas vu, le détecteur dit « Non concluant » — et nous sommes d'accord avec lui.

// questions légitimes

FAQ.

Fiez-vous à la probabilité, pas à un label binaire. Un verdict de "98 % Probablement IA" avec Suno comme correspondance la plus proche est une preuve solide ; 60 % dans la zone Non concluant signifie qu'une oreille humaine doit trancher. On ne prétend pas à une certitude de qualité judiciaire, et aucun workflow responsable ne le devrait non plus.
C'est le problème de l'ensemble ouvert, et c'est pour ça que la dernière ligne du tableau comparatif indique ~70 %. Notre modèle généralise raisonnablement à des générateurs inconnus parce que les empreintes spectrales/dynamiques se ressemblent, mais attendez-vous à davantage de verdicts "Non concluant" sur des modèles vraiment inédits.
On détecte au niveau du segment puis on agrège. Les productions hybrides atterrissent généralement dans la zone Non concluant avec un fort signal "artefacts vocaux". On prévoit un mode au niveau des stems en 2026.
Non. L'audio est traité en mémoire et supprimé juste après la passe d'inférence. On conserve un hash d'embedding anonymisé + le verdict pour la surveillance de dérive — ce hash n'est pas réversible vers l'audio.
Trois imports gratuits tiennent dans notre budget GPU. Les abonnements de l'app mobile financent le reste. Pour du volume B2B (labels, distributeurs, DSP), on discute volontiers tarifs sur une vraie API — voir Contact.

Obtenez la vérité, pas une impression.

Gratuit dans votre navigateur. Lots et API sur demande.

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