L’IA dans l’industrie musicale, comment notre façon d’écouter a changé
En fait, les effets de la présence omniprésente de l‘IA dans l’industrie musicale sont déjà largement visibles aujourd’hui : en effet, l’intelligence artificielle est une aide de plus en plus conséquente dans plusieurs segments de l’industrie.
Le premier et le plus évident impact de l’intelligence artificielle se manifeste chaque jour à travers deux outils de consommation musicale quotidienne présents dans nos foyers ou sur nos appareils : le streaming et les haut-parleurs intelligents.
Depuis un certain temps, des plateformes telles que Spotify, Apple Music et Amazon intègrent de puissants éléments d’IA dans leurs applications. Chaque jour, sur une plateforme comme Spotify, plus de 40 000 chansons sont téléchargées, soit plus de 14 millions et demi en un an : c’est une énorme richesse d’informations, de genres musicaux qui doivent être transférés aux auditeurs par des systèmes capables de reconnaître les passions et les intérêts des fans du monde entier. Gracenote, une société de Nielsen, par exemple, fait un usage intensif de l’intelligence artificielle pour fournir des données afin d’aider les plateformes et de créer des listes de lecture telles que les « recommandations du jour« .
Toujours sur Spotify, un autre exemple est « Discover Weekly« , qui a touché 40 millions de personnes la première année de son lancement : chaque lundi, les utilisateurs individuels se voient présenter une liste personnalisée de 30 chansons. La liste de lecture recommandée comprend des chansons que l’utilisateur n’a peut-être jamais entendues auparavant, mais les recommandations sont générées en fonction du modèle d’historique de recherche de l’utilisateur et de ses préférences musicales potentielles. L’apprentissage machine permet d’améliorer les recommandations au fil du temps et non seulement de fidéliser les utilisateurs, mais aussi de donner une plus grande visibilité à des artistes que les fans ne recherchent pas forcément de manière organique.
L’analyse du comportement des fans et de son lien avec des humeurs spécifiques et l’interaction avec les listes de lecture sont des activités qui font largement appel à l’apprentissage machine : les interactions entre la musique, la géolocalisation, l’activité pratiquée, le climat, sont des facteurs désormais captés dans de nombreuses applications, permettant de prévoir et d’accompagner le fan avec la musique idéale sans qu’il ait à faire quoi que ce soit pour mettre en place des listes de lecture spécifiques.
Des outils tels que Siri ou Alexa ont également évolué au point de pouvoir reconnaître le sentiment de la voix du propriétaire du locuteur intelligent et de proposer des compositions appropriées en fonction de l’humeur. Le logiciel des haut-parleurs intelligents est de plus en plus évolué, précisément pour rendre l’intervention humaine du consommateur la moins importante possible, une fois que le profil est construit sur la base d’une expérience réelle, comme un enfant face aux goûts de ses parents.
Créer avec l’AI
Dans les maisons de disques, l’utilisation de l’intelligence artificielle pour soutenir la recherche et le développement (R & D) a été relativement précoce. En 2016, Sony Music a créé un logiciel, The Flow Machine, qui permet de créer de la musique basée sur l’apprentissage de répertoires tels que celui des Beatles ou de Bach. Dans les studios d’Abbey Road à Londres, Universal Music a investi dans des plates-formes telles que AI Music ou Humtap, des outils qui peuvent fonctionner aux côtés des humains dans les salles d’enregistrement en fournissant un ensemble de données sur lesquelles construire de nouveaux sons, le tout basé sur les principes de l’apprentissage machine.
Warner Music a signé en 2019 un partenariat avec Endel, une société d’intelligence artificielle qui a généré 600 titres de musique sur 20 albums dans le segment spécifique de ce qu’on appelle la « playlist contextuelle« , c’est-à-dire non pas un genre de musique, mais une ambiance particulière – comme le « piano paisible ». Warner Music a également acquis une start-up qui analyse les médias sociaux et les retours de tournée pour identifier les nouveaux talents prometteurs à suivre, ce qui simplifie le travail de repérage.
D’autres interventions pertinentes soutenues par l’AI impliquent la création de clips vidéo musicaux entièrement développés par ordinateur qui peuvent être utilisés pour créer des vidéos pour les pistes de catalogue d’albums historiques.
