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Étude de cas · Deezer

Deezer face à l’IA : les leviers pour défendre la musique

Client
Deezer
Expertises
Diagnostic · IA
Projet livré
2026
Résultat clé
×2
En ligne
Site Web

Le projet en bref

La musique générée par IA sature les plateformes de streaming. Nous avons construit pour Deezer un plan en quatre leviers pour en faire la référence de la musique humaine : détecter, mettre en lumière, connecter, distribuer.

Le projet en détail

Temps 1 : Contexte

Produire un morceau ne coûte plus rien, et la majorité des auditeurs ne fait plus la différence entre une création humaine et un titre généré. Pour une plateforme, chaque titre produit en masse dilue les revenus des artistes et efface ce qui la distingue de ses concurrents.

La question posée : comment Deezer devient-il la référence de la musique humaine, avec des mécanismes qui s’intègrent au produit plutôt qu’un simple message de marque ? Trois contraintes cadraient le travail : rester dans le modèle de rémunération existant, avec un simple avenant aux accords en place, ne pas dégrader l’expérience d’écoute, et créer un avantage qu’un concurrent ne copie pas en six mois.

contexte deezer advisia

Temps 2 : Réalisation

Nous avons construit quatre leviers qui se renforcent :

Détecter. Au lieu d’un verdict oui ou non, une détection par couches (voix, batterie, mélodie, basse) qui dit où et dans quelle mesure l’IA intervient. Elle s’accompagne d’une taxe sur les titres majoritairement IA et de badges de transparence dans l’application.

Mettre en lumière. Une page « artiste authentique » qui documente le parcours de création, et un boost déclaré : le fan oriente une part de ses royalties vers l’artiste de son choix, avec un coefficient dégressif selon la notoriété.

Connecter. Trois couches d’interaction : un marqueur émotionnel en un geste, une empreinte courte ancrée dans le morceau, une réponse vocale de l’artiste.

Distribuer. Un connecteur MCP qui rend le catalogue, le filtre « humain certifié » et la bibliothèque accessibles aux assistants IA, là où la découverte musicale se déplace.

impact advisia deezer

Temps 3 : La suite

Le dossier d’audit et les prototypes ont été remis avec les écrans clés, les objections anticipées et leurs réponses, et les indicateurs à suivre : temps d’écoute par session, taux de skip, churn. L’ensemble est prêt à être challengé par une équipe produit et sert de base à un premier prototype fonctionnel.

Chiffres clés 4 Couches de détection (voix, batterie, mélodie, basse) 5 Marqueurs émotionnels pour réagir en un geste 3 Niveaux d’interaction fan et artiste

resultat deezer advisia
  • ×2 Boost max pour un artiste
  • +15 à 20 % Temps d’écoute par session visé à 6 mois
  • Next.js
  • React
  • TypeScript
  • Tailwind
  • Sanity
  • Supabase
  • n8n
  • Vercel

Même méthode, d'autres terrains. Chaque fiche part de la situation de départ, dit ce qu'on a construit avec les équipes et ce que ça a changé une fois l'outil en service. Les secteurs changent, la mécanique reste la même.

Questions fréquentes

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Ce qu'on nous demande avant de démarrer. Si votre question n'y est pas, écrivez-nous.

Avec le client, sur ses propres chiffres, avant et après. Temps passé sur une tâche, nombre de commandes, positions sur Google : on reprend l'indicateur qu'il suivait déjà plutôt que d'en fabriquer un pour la vitrine. Quand un gain n'est pas mesurable proprement, la fiche n'affiche pas de pourcentage. C'est pour ça que certaines études de cas racontent un contexte et un livrable sans chiffre.

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